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Qt 提供了 QtSql 模块来提供平台独立的基于 SQL 的数据库操作。这里我们所说的“平台独立”，既包括操作系统平台，有包括各个数据库平台。另外，我们强调了“基于 SQL”，因为 NoSQL 数据库至今没有一个通用查询方法，所以不可能提供一种通用的 NoSQL 数据库的操作。Qt 的数据库操作还可以很方便的与 model/view 架构进行整合。通常来说，我们对数据库的操作更多地在于对数据库表的操作，而这正是 model/view 架构的长项。
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Qt 使用QSqlDatabase表示一个数据库连接。更底层上，Qt 使用驱动（drivers）来与不同的数据库 API 进行交互。Qt 桌面版本提供了如下几种驱动：
驱动 数据库
QDB2 IBM DB2 (7.1 或更新版本)
QIBASE Borland InterBase
QMYSQL MySQL
QOCI Oracle Call Interface Driver
QODBC Open Database Connectivity (ODBC) – Microsoft SQL Server 及其它兼容 ODBC 的数据库
QPSQL PostgreSQL (7.3 或更新版本)
QSQLITE2 SQLite 2
QSQLITE SQLite 3
QSYMSQL 针对 Symbian 平台的SQLite 3
QTDS Sybase Adaptive Server (自 Qt 4.7 起废除)
不过，由于受到协议的限制，Qt 开源版本并没有提供上面所有驱动的二进制版本，而仅仅以源代码的形式提供。通常，Qt 只默认搭载 QSqlite 驱动（这个驱动实际还包括 Sqlite 数据库，也就是说，如果需要使用 Sqlite 的话，只需要该驱动即可）。我们可以选择把这些驱动作为 Qt 的一部分进行编译，也可以当作插件编译。
如果习惯于使用 SQL 语句，我们可以选择QSqlQuery类；如果只需要使用高层次的数据库接口（不关心 SQL 语法），我们可以选择QSqlTableModel和QSqlRelationalTableModel。我们只介绍QSqlQuery类的使用。
在使用时，我们可以通过
QSqlDatabase::drivers();
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找到系统中所有可用的数据库驱动的名字列表。我们只能使用出现在列表中的驱动。由于默认情况下，QtSql 是作为 Qt 的一个模块提供的。为了使用有关数据库的类，我们必须早 .pro 文件中添加这么一句：
QT += sql
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这表示，我们的程序需要使用 Qt 的 core、gui 以及 sql 三个模块。注意，如果需要同时使用 Qt4 和 Qt5 编译程序，通常我们的 .pro 文件是这样的：
QT += core gui sql
greaterThan(QT_MAJOR_VERSION, 4): QT += widgets
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这两句也很明确：Qt 需要加载 core、gui 和 sql 三个模块，如果主板本大于 4，则再添加 widgets 模块。
下面来看一个简单的函数：
bool connect(const QString dbName)
{
QSqlDatabase db = QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE");
// db.setHostName("host");
// db.setDatabaseName("dbname");
// db.setUserName("username");
// db.setPassword("password");
db.setDatabaseName(dbName);
if (!db.open()) {
QMessageBox::critical(0, QObject::tr("Database Error"),
db.lastError().text());
return false;
}
return true;
}
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我们使用connect()函数创建一个数据库连接。我们使用QSqlDatabase::addDatabase()静态函数完成这一请求，也就是创建了一个QSqlDatabase实例。注意，数据库连接使用自己的名字进行区分，而不是数据库的名字。例如，我们可以使用下面的语句：
QSqlDatabase db=QSqlDatabase::addDatabase("QSQLITE", QString("con%1").arg(dbName));
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此时，我们是使用addDatabase()函数的第二个参数来给这个数据库连接一个名字。在这个例子中，用于区分这个数据库连接的名字是QString(“conn%1”).arg(dbName)，而不是 “QSQLITE”。这个参数是可选的，如果不指定，系统会给出一个默认的名字QSqlDatabase::defaultConnection，此时，Qt 会创建一个默认的连接。如果你给出的名字与已存在的名字相同，新的连接会替换掉已有的连接。通过这种设计，我们可以为一个数据库建立多个连接。
我们这里使用的是 sqlite 数据库，只需要指定数据库名字即可。如果是数据库服务器，比如 MySQL，我们还需要指定主机名、端口号、用户名和密码，这些语句使用注释进行了简单的说明。
接下来我们调用了QSqlDatabase::open()函数，打开这个数据库连接。通过检查open()函数的返回值，我们可以判断数据库是不是正确打开。
QtSql 模块中的类大多具有lastError()函数，用于检查最新出现的错误。如果你发现数据库操作有任何问题，应该使用这个函数进行错误的检查。这一点我们也在上面的代码中进行了体现。当然，这只是最简单的实现，一般来说，更好的设计是，不要在数据库操作中混杂界面代码（并且将这个connect()函数放在一个专门的数据库操作类中）。
接下来我们可以在main()函数中使用这个connect()函数：
int main(int argc, char *argv[])
{
QApplication a(argc, argv);
if (connect("demo.db")) {
QSqlQuery query;
if (!query.exec("CREATE TABLE student ("
"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,"
"name VARCHAR,"
"age INT)")) {
QMessageBox::critical(0, QObject::tr("Database Error"),
query.lastError().text());
return 1;
}
} else {
return 1;
}
return a.exec();
}
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main()函数中，我们调用这个connect()函数打开数据库。如果打开成功，我们通过一个QSqlQuery实例执行了 SQL 语句，就是query.exec();。同样，我们使用其lastError()函数检查了执行结果是否正确。
注意这里的QSqlQuery实例的创建。我们并没有指定是为哪一个数据库连接创建查询对象，此时，系统会使用默认的连接，也就是使用没有第二个参数的addDatabase()函数创建的那个连接（其实就是名字为QSqlDatabase::defaultConnection的默认连接）。如果没有这么一个连接，系统就会报错。也就是说，如果没有默认连接，我们在创建QSqlQuery对象时必须指明是哪一个QSqlDatabase对象，也就是addDatabase()的返回值。
我们还可以通过使用QSqlQuery::isActive()函数检查语句执行正确与否。如果QSqlQuery对象是活动的，该函数返回 true。所谓“活动”，就是指该对象成功执行了exec()函数，但是还没有完成。如果需要设置为不活动的，可以使用finish()或者clear()函数，或者直接释放掉这个QSqlQuery对象。这里需要注意的是，如果存在一个活动的 SELECT 语句，某些数据库系统不能成功完成connect()或者rollback()函数的调用。此时，我们必须首先将活动的 SELECT 语句设置成不活动的。
创建过数据库表 student 之后，我们开始插入数据，然后将其独取出来：
if (connect("demo.db")) {
QSqlQuery query;
query.prepare("INSERT INTO student (name, age) VALUES (?, ?)");
QVariantList names;
names "Tom" "Jack" "Jane" "Jerry";
query.addBindValue(names);
QVariantList ages;
ages 20 23 22 25;
query.addBindValue(ages);
if (!query.execBatch()) {
QMessageBox::critical(0, QObject::tr("Database Error"),
query.lastError().text());
}
query.finish();
query.exec("SELECT name, age FROM student");
while (query.next()) {
QString name = query.value(0).toString();
int age = query.value(1).toInt();
qDebug() name ": " age;
}
} else {
return 1;
}
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依旧连接到我们创建的 demo.db 数据库。我们需要插入多条数据，此时可以使用QSqlQuery::exec()函数一条一条插入数据，但是这里我们选择了另外一种方法：批量执行。首先，我们使用QSqlQuery::prepare()函数对这条 SQL 语句进行预处理，问号 ? 相当于占位符，预示着以后我们可以使用实际数据替换这些位置。简单说明一下，预处理是数据库提供的一种特性，它会将 SQL 语句进行编译，性能和安全性都要优于普通的 SQL 处理。在上面的代码中，我们使用一个字符串列表 names 替换掉第一个问号的位置，一个整型列表 ages 替换掉第二个问号的位置，利用QSqlQuery::addBindValue()我们将实际数据绑定到这个预处理的 SQL 语句上。需要注意的是，names 和 ages 这两个列表里面的数据需要一一对应。然后我们调用QSqlQuery::execBatch()批量执行 SQL，之后结束该对象。这样，插入操作便完成了。
另外说明一点，我们这里使用了 ODBC 风格的 ? 占位符，同样，我们也可以使用 Oracle 风格的占位符：
query.prepare("INSERT INTO student (name, age) VALUES (:name, :age)");
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此时，我们就需要使用
query.bindValue(":name", names);
query.bindValue(":age", ages);
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进行绑定。Oracle 风格的绑定最大的好处是，绑定的名字和值很清晰，与顺序无关。但是这里需要注意，bindValue()函数只能绑定一个位置。比如
query.prepare("INSERT INTO test (name1, name2) VALUES (:name, :name)");
// ...
query.bindValue(":name", name);
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只能绑定第一个 :name 占位符，不能绑定到第二个。
接下来我们依旧使用同一个查询对象执行一个 SELECT 语句。如果存在查询结果，QSqlQuery::next()会返回 true，直到到达结果最末，返回 false，说明遍历结束。我们利用这一点，使用 while 循环即可遍历查询结果。使用QSqlQuery::value()函数即可按照 SELECT 语句的字段顺序获取到对应的数据库存储的数据。
对于数据库事务的操作，我们可以使用 QSqlDatabase::transaction() 开启事务，QSqlDatabase::commit() 或者QSqlDatabase::rollback() 结束事务。使用QSqlDatabase::database()函数则可以根据名字获取所需要的数据库连接。
在大数据时代，“多种架构支持多类应用”成为数据库行业应对大数据的基本思路，数据库行业出现互为补充的三大阵营，适用于事务处理应用的OldSQL、适用于数据分析应用的NewSQL和适用于互联网应用的NoSQL。但在一些复杂的应用场景中，单一数据库架构都不能完全满足应用场景对海量结构化和非结构化数据的存储管理、复杂分析、关联查询、实时性处理和控制建设成本等多方面的需要，因此不同架构数据库混合部署应用成为满足复杂应用的必然选择。不同架构数据库混合使用的模式可以概括为：OldSQL+NewSQL、OldSQL+NoSQL、NewSQL+NoSQL三种主要模式。下面通过三个案例对不同架构数据库的混合应用部署进行介绍。
OldSQL+NewSQL 在数据中心类应用中混合部署
采用OldSQL+NewSQL模式构建数据中心，在充分发挥OldSQL数据库的事务处理能力的同时，借助NewSQL在实时性、复杂分析、即席查询等方面的独特优势，以及面对海量数据时较强的扩展能力，满足数据中心对当前“热”数据事务型处理和海量历史“冷”数据分析两方面的需求。OldSQL+NewSQL模式在数据中心类应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NewSQL不适合事务处理的不足，NewSQL弥补了OldSQL在海量数据存储能力和处理性能方面的缺陷。
商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合部署方式搭建，OldSQL数据库满足各业务系统数据的归档备份和事务型应用，NewSQL MPP数据库集群对即席查询、多维分析等应用提供高性能支持，并且通过MPP集群架构实现应对海量数据存储的扩展能力。
商业银行数据中心存储架构
与传统的OldSQL模式相比，商业银行数据中心采用OldSQL+NewSQL混合搭建模式，数据加载性能提升3倍以上，即席查询和统计分析性能提升6倍以上。NewSQL MPP的高可扩展性能够应对新的业务需求，可随着数据量的增长采用集群方式构建存储容量更大的数据中心。
OldSQL+NoSQL 在互联网大数据应用中混合部署
在互联网大数据应用中采用OldSQL+NoSQL混合模式，能够很好的解决互联网大数据应用对海量结构化和非结构化数据进行存储和快速处理的需求。在诸如大型电子商务平台、大型SNS平台等互联网大数据应用场景中，OldSQL在应用中负责高价值密度结构化数据的存储和事务型处理，NoSQL在应用中负责存储和处理海量非结构化的数据和低价值密度结构化数据。OldSQL+NoSQL模式在互联网大数据应用中的互补作用体现在，OldSQL弥补了NoSQL在ACID特性和复杂关联运算方面的不足，NoSQL弥补了OldSQL在海量数据存储和非结构化数据处理方面的缺陷。
数据魔方是淘宝网的一款数据产品，主要提供行业数据分析、店铺数据分析。淘宝数据产品在存储层采用OldSQL+NoSQL混合模式，由基于MySQL的分布式关系型数据库集群MyFOX和基于HBase的NoSQL存储集群Prom组成。由于OldSQL强大的语义和关系表达能力，在应用中仍然占据着重要地位，目前存储在MyFOX中的统计结果数据已经达到10TB，占据着数据魔方总数据量的95%以上。另一方面，NoSQL作为SQL的有益补充，解决了OldSQL数据库无法解决的全属性选择器等问题。
淘宝海量数据产品技术架构
基于OldSQL+NoSQL混合架构的特点，数据魔方目前已经能够提供压缩前80TB的数据存储空间，支持每天4000万的查询请求，平均响应时间在28毫秒，足以满足未来一段时间内的业务增长需求。
NewSQL+NoSQL 在行业大数据应用中混合部署
行业大数据与互联网大数据的区别在于行业大数据的价值密度更高，并且对结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等都比互联网大数据有更高的要求。行业大数据应用场景主要是分析类应用，如：电信、金融、政务、能源等行业的决策辅助、预测预警、统计分析、经营分析等。
在行业大数据应用中采用NewSQL+NoSQL混合模式，充分利用NewSQL在结构化数据分析处理方面的优势，以及NoSQL在非结构数据处理方面的优势，实现NewSQL与NoSQL的功能互补，解决行业大数据应用对高价值结构化数据的实时处理、复杂的多表关联分析、即席查询、数据强一致性等要求，以及对海量非结构化数据存储和精确查询的要求。在应用中，NewSQL承担高价值密度结构化数据的存储和分析处理工作，NoSQL承担存储和处理海量非结构化数据和不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的低价值密度结构化数据的工作。
当前电信运营商在集中化BI系统建设过程中面临着数据规模大、数据处理类型多等问题，并且需要应对大量的固定应用，以及占统计总数80%以上的突发性临时统计(ad-hoc)需求。在集中化BI系统的建设中采用NewSQL+NoSQL混搭的模式，充分利用NewSQL在复杂分析、即席查询等方面处理性能的优势，及NoSQL在非结构化数据处理和海量数据存储方面的优势，实现高效低成本。
集中化BI系统数据存储架构
集中化BI系统按照数据类型和处理方式的不同，将结构化数据和非结构化数据分别存储在不同的系统中：非结构化数据在Hadoop平台上存储与处理;结构化、不需要关联分析、Ad-hoc查询较少的数据保存在NoSQL数据库或Hadoop平台;结构化、需要关联分析或经常ad-hoc查询的数据，保存在NewSQL MPP数据库中，短期高价值数据放在高性能平台，中长期放在低成本产品中。
结语
当前信息化应用的多样性、复杂性，以及三种数据库架构各自所具有的优势和局限性，造成任何一种架构的数据库都不能完全满足应用需求，因此不同架构数据库混合使用，从而弥补其他架构的不足成为必然选择。根据应用场景采用不同架构数据库进行组合搭配，充分发挥每种架构数据库的特点和优势，并且与其他架构数据库形成互补，完全涵盖应用需求，保证数据资源的最优化利用，将成为未来一段时期内信息化应用主要采用的解决方式。
目前在国内市场上，OldSQL主要为Oracle、IBM等国外数据库厂商所垄断，达梦、金仓等国产厂商仍处于追赶状态;南大通用凭借国产新型数据库GBase 8a异军突起，与EMC的Greenplum和HP的Vertica跻身NewSQL市场三强;NoSQL方面用户则大多采用Hadoop开源方案。
可以使用腾讯手机管家备份，
它的备份速度很省时间，而且之后很完整的还原到电脑或者手机里了
我是挺信任这个得，而且就算换手机也不怕
随时都可以还原到你的新手机里，资料肯定也不会丢失的。
NoSQL，指的是非关系型的数据库。随着互联网web2.0网站的兴起，传统的关系数据库在应付web2.0网站，特别是超大规模和高并发的
SNS类型的web2.0纯动态网站已经显得力不从心，暴露了很多难以克服的问题，而非关系型的数据库则由于其本身的特点得到了非常迅速的发展。
NoSQL(NoSQL
= Not Only SQL
)，意即“不仅仅是SQL”，是一项全新的数据库革命性运动，早期就有人提出，发展至2009年趋势越发高涨。NoSQL的拥护者们提倡运用非关系型的数
据存储，相对于铺天盖地的关系型数据库运用，这一概念无疑是一种全新的思维的注入。
从这一新兴技术中选择一款正确的NoSQL数据库是非常具有挑战性的。比一下网建议在选择时考虑以下因素：
并发控制
并
发控制指的是当多个用户同时更新运行时，用于保护数据库完整性的各种技术。并发机制不正确可能导致脏读、幻读和不可重复读等此类问题。并发控制的目的是保
证一个用户的工作不会对另一个用户的工作产生不合理的影响。在某些情况下，这些措施保证了当用户和其他用户一起操作时，所得的结果和她单独操作时的结果是
一样的。在另一些情况下，这表示用户的工作按预定的方式受其他用户的影响。
封锁
就是事务T在对某个数据对象（例如表、记录等）操作之前，先向系统发出请求，对其加锁。加锁后事务T就对该数据对象有了一定的控制，在事务T释放它的锁之前，其它的事务不能更新此数据对象。
封锁是一次只允许一个用户读取或修改的一种机制，是实现并发控制的一个非常重要的技术。
MVCC
Multi-Version Concurrency Control多版本并发控制，维持一个数据的多个版本使读写操作没有冲突。MVCC优化了数据库并发系统，使系统在有大量并发用户时得到最高的性能，并且可以不用关闭服务器就直接进行热备份。
ACID
指
数据库事务正确执行的四个基本要素的缩写。包含：原子性(Atomicity）、一致性（Consistency）、隔离性（Isolation）、持久
性（Durability）。一个支持事务（Transaction）的数据库系统，必需要具有这四种特性，否则在事务过程（Transaction
processing）当中无法保证数据的正确性，交易过程极可能达不到交易方的要求。
None
一些系统不提供原子性。
镜像
数据库镜像是DBMS根据DBA的要求，自动把整个数据库或其中的关键数据复制到另一个磁盘上，每当主数据库更新时，DBMS会自动把更新后的数据复制过去，即DBMS自动保证镜像数据与主数据的一致性。
镜像分为同步和异步。
数据存储
指的是数据的物理特性怎样被存储在数据库中。
磁盘 数据被存储在硬盘驱动器里；
GFS或谷歌文件系统是一个由谷歌开发的专有的分布式文件系统；
Hadoop是Apache软件框架，免费许可下支持数据密集型分布式应用程序；
RAM随机存储器；
插件 可以添加外部插件；
Amazon S3通过Web服务接口提供存储；
BDB：BDB
全称是 “Berkeley DB”，它是MySQL具有事务能力的表类型，由Sleepycat
Software开发。BDB表类型提供了MySQL用户长久期盼的功能，即事务控制能力。在任何RDBMS中，事务控制能力都是一种极其重要和宝贵的功
能。事务控制能力使得我们能够确保一组命令确实已经全部执行成功，或者确保当任何一个命令出现错误时所有命令的执行结果均被退回。
实现语言
实现语言会影响数据库的发展速度。典型的NoSQL数据库是用低级语言如C / C + +编写的。另一方面，那些更高层次的语言如Java，使自定义更容易。
实现语言有：C, C++, Erlang, Java, Python
特性
考虑下列哪一个特点对你的数据库是最重要的：
持久性
可用性
一致性
分区容忍性
证书类型
下面这些许可证是一个不同的开放源码许可的形式：
GPL：通用公共许可证
BSD：伯克利软件分发
MPL：Mozilla公共许可证
EPL：Eclipse公共许可证
IDPL：最初的开发者的公共许可证
LGPL：较宽松通用公共许可证
存储类型
存储类型是NoSQL数据库最大的不同，是决定使用哪款数据库的一个首要指标。
关键字：支持get、put和删除操作
按列存储：相对于传统的按行存储，数据集成容易多了
面向文件系统：存储像是JSON或XML这样的结构化文件，很容易就能从面向对象软件中获取数据。
Hadoop
文件系统：文件系统是用来存储和管理文件，并且提供文件的查询、增加、删除等操作。
直观上的体验：在shell窗口输入 ls 命令，就可以看到当前目录下的文件夹、文件。
文件存储在哪里？硬盘
一台只有250G硬盘的电脑，如果需要存储500G的文件可以怎么办？先将电脑硬盘扩容至少250G，再将文件分割成多块，放到多块硬盘上储存。
通过 hdfs dfs -ls 命令可以查看分布式文件系统中的文件，就像本地的ls命令一样。
HDFS在客户端上提供了查询、新增和删除的指令，可以实现将分布在多台机器上的文件系统进行统一的管理。
在分布式文件系统中，一个大文件会被切分成块，分别存储到几台机器上。结合上文中提到的那个存储500G大文件的那个例子，这500G的文件会按照一定的大小被切分成若干块，然后分别存储在若干台机器上，然后提供统一的操作接口。
看到这里，不少人可能会觉得，分布式文件系统不过如此，很简单嘛。事实真的是这样的么？
潜在问题
假如我有一个1000台机器组成的分布式系统，一台机器每天出现故障的概率是0.1%，那么整个系统每天出现故障的概率是多大呢？答案是(1-0.1%)^1000=63%，因此需要提供一个容错机制来保证发生差错时文件依然可以读出，这里暂时先不展开介绍。
如果要存储PB级或者EB级的数据，成千上万台机器组成的集群是很常见的，所以说分布式系统比单机系统要复杂得多呀。
这是一张HDFS的架构简图：
client通过nameNode了解数据在哪些DataNode上，从而发起查询。此外，不仅是查询文件，写入文件的时候也是先去请教NameNode，看看应该往哪个DateNode中去写。
为了某一份数据只写入到一个Datanode中，而这个Datanode因为某些原因出错无法读取的问题，需要通过冗余备份的方式来进行容错处理。因此，HDFS在写入一个数据块的时候，不会仅仅写入一个DataNode，而是会写入到多个DataNode中，这样，如果其中一个DataNode坏了，还可以从其余的DataNode中拿到数据，保证了数据不丢失。
实际上，每个数据块在HDFS上都会保存多份，保存在不同的DataNode上。这种是牺牲一定存储空间换取可靠性的做法。
接下来我们来看一下完整的文件写入的流程：
大文件要写入HDFS，client端根据配置将大文件分成固定大小的块，然后再上传到HDFS。
读取文件的流程：
1、client询问NameNode，我要读取某个路径下的文件，麻烦告诉我这个文件都在哪些DataNode上？
2、NameNode回复client，这个路径下的文件被切成了3块，分别在DataNode1、DataNode3和DataNode4上
3、client去找DataNode1、DataNode3和DataNode4，拿到3个文件块，通过stream读取并且整合起来
文件写入的流程：
1、client先将文件分块，然后询问NameNode，我要写入一个文件到某个路径下，文件有3块，应该怎么写？
2、NameNode回复client，可以分别写到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4上，记住，每个块重复写3份，总共是9份
3、client找到DataNode1、DataNode2、DataNode3、DataNode4，把数据写到他们上面
出于容错的考虑，每个数据块有3个备份，但是3个备份快都直接由client端直接写入势必会带来client端过重的写入压力，这个点是否有更好的解决方案呢？回忆一下mysql主备之间是通过binlog文件进行同步的，HDFS当然也可以借鉴这个思想，数据其实只需要写入到一个datanode上，然后由datanode之间相互进行备份同步，减少了client端的写入压力，那么至于是一个datanode写入成功即成功，还是需要所有的参与备份的datanode返回写入成功才算成功，是可靠性配置的策略，当然这个设置会影响到数据写入的吞吐率，我们可以看到可靠性和效率永远是“鱼和熊掌不可兼得”的。
潜在问题
NameNode确实会回放editlog，但是不是每次都从头回放，它会先加载一个fsimage，这个文件是之前某一个时刻整个NameNode的文件元数据的内存快照，然后再在这个基础上回放editlog，完成后，会清空editlog，再把当前文件元数据的内存状态写入fsimage，方便下一次加载。
这样，全量回放就变成了增量回放，但是如果NameNode长时间未重启过，editlog依然会比较大，恢复的时间依然比较长，这个问题怎么解呢？
SecondNameNode是一个NameNode内的定时任务线程，它会定期地将editlog写入fsimage，然后情况原来的editlog，从而保证editlog的文件大小维持在一定大小。
NameNode挂了， SecondNameNode并不能替代NameNode，所以如果集群中只有一个NameNode，它挂了，整个系统就挂了。hadoop2.x之前，整个集群只能有一个NameNode，是有可能发生单点故障的，所以hadoop1.x有本身的不稳定性。但是hadoop2.x之后，我们可以在集群中配置多个NameNode，就不会有这个问题了，但是配置多个NameNode，需要注意的地方就更多了，系统就更加复杂了。
俗话说“一山不容二虎”，两个NameNode只能有一个是活跃状态active，另一个是备份状态standby，我们看一下两个NameNode的架构图。
两个NameNode通过JournalNode实现同步editlog，保持状态一致可以相互替换。
因为active的NameNode挂了之后，standby的NameNode要马上接替它，所以它们的数据要时刻保持一致，在写入数据的时候，两个NameNode内存中都要记录数据的元信息，并保持一致。这个JournalNode就是用来在两个NameNode中同步数据的，并且standby NameNode实现了SecondNameNode的功能。
进行数据同步操作的过程如下：
active NameNode有操作之后，它的editlog会被记录到JournalNode中，standby NameNode会从JournalNode中读取到变化并进行同步，同时standby NameNode会监听记录的变化。这样做的话就是实时同步了，并且standby NameNode就实现了SecondNameNode的功能。
优点：
缺点：