Hadoop作为一个广泛使用的分布式存储和处理框架，其新版本的发布自然会带来一些新的功能和改进，这些新特性可能会涉及文件系统的优化、性能的提升、容错机制的增强等。从提供的文件内容中，我们可以了解到Hadoop 0.21版本关于Append设计文档的一些关键知识点。
文档提到设计挑战主要在于两个方面：读取一致性（Read Consistency）和错误恢复（Error Recovery）。在HDFS（Hadoop Distributed File System）中，通过hflush操作使得未关闭文件的最后一块对读取者可见，但这也带来了挑战。对于读取一致性，文档指出，在任意时间点，不同副本的最后一个数据块可能有不同的字节数。因此，HDFS需要提供何种读取一致性保证以及如何在故障发生时保证这种一致性成为了关键问题。
其次是错误恢复的问题。在发生任何错误时，恢复过程不能简单地丢弃最后一个块的数据，而应该至少保留已经hflushed的数据，同时保持读取一致性。为了应对这些问题，设计文档中提出了引入新的副本状态（Replica/Block States）来区分数据节点（DataNode）上的数据块副本和名称节点（NameNode）上的数据块。
文档中还提到，设计的引入了不同的副本状态，包括“正在写入”（rbw, ReplicaBeingWritten）和其他用于处理错误的状态。副本在数据节点上的状态可能有以下几种：已最终化（Finalized）状态表示副本已经完成其字节的写入，不会再有新字节写入除非它为追加操作重新打开。它的数据和元数据匹配，同一块的所有其他副本都有与它相同的字节。需要注意的是，一个最终化副本的生成时间戳（GS）可能会由于错误恢复而增加。另外，副本处于正在写入状态（rbw）时，字节正在被写入这个副本，通常是文件最后一个未关闭块的副本。其长度尚未确定，其磁盘上的数据和元数据可能不匹配。同一块ID的其他副本可能比这个副本多出或少于一些字节。
文档中还涉及了副本状态在数据节点重启后如何处理的问题。在支持追加/刷新操作之前，数据节点的临时副本在重启后会被移除，因为HDFS为在构建中的数据块提供了尽力而为的持久性。但是，支持追加/刷新操作之后，这种情况变得不可接受。HDFS需要为包含预追加数据的在建数据块提供强持久性，并为刷新数据提供尽力而为的持久性。因此，一些临时副本需要在数据节点重启后被保留下来。
总而言之，Hadoop 0.21版本通过Append设计文档反映出HDFS在处理大规模数据时的效率和可靠性问题。该版本对于数据存储的持久性、副本状态的处理和容错机制有新的改进，提高了分布式系统的稳定性和数据处理的容错能力。这些改进对于处理大数据和保证数据完整性具有重要意义，为Hadoop生态系统中用户和开发者提供了更加强大和健壮的数据处理能力。
