大数据学习路线分享Hadoop阶段的高可用配置，什么是Hadoop的HA机制

　　Ha机制即Hadoop的高可用（7*24小时不中断服务）

　　正式引入HA机制是从hadoop2.0开始，之前的版本中没有HA机制

　　hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA、YARN的HA

HDFS的HA机制详解
HDFS 的HA主要是通过双namenode协调工作实现

双namenode协调工作的要点：
A、元数据管理方式需要改变：

内存中各自保存一份元数据

Edits日志只能有一份，只有Active状态的namenode节点可以做写操作

两个namenode都可以读取edits

共享的edits放在一个共享存储中管理（qjournal和NFS两个主流实现）

B、需要一个状态管理功能模块

实现了一个zkfailover，常驻在每一个namenode所在的节点

每一个zkfailover负责监控自己所在namenode节点，利用zk进行状态标识

当需要进行状态切换时，由zkfailover来负责切换

切换时需要防止brain split脑裂现象的发生

好程序员大数据学习路线分享Hadoop阶段的高可用配置_第1张图片

Namenode的运行原理
两台服务器上都存在一个namenode ，其中一台Namenode 处于active状态，一台处于standby状态，两台服务器数据共享，两台服务器各自存有一份元数据，但是edit数据只有一份，两台服务器只有处于active状态的namenode服务器可以对edit进行写操作，另一台服务器只能对edit进行读操作，而共享的edit放到一个共享存储中进行管理。共享存储由文件管理系统qjournal和NFS来实现。

而两台服务器的active standby状态如何管理，则需要一个管理模块：ZKFC (zookeeper failover controller) 来管理。每一个zkfc负责监控自己所在namenode节点，利用zk进行状态标识。当需要进行状态切换时，由zkfailover来负责切换

切换时需要防止brain split脑裂现象的发生。
什么是脑裂现象

脑裂现象就是两台namenode都处于active状态，产生冲突，这就是脑裂。Hadoop的高可用配置要注意解决脑裂状态。

脑裂状态如何产生

当一台active状态的namenode服务器处于假死状态，那么另一台namenode服务器的zkfc收到信息，把属于他的namenode状态改变为active状态，第一台处于假死状态的namdenode又醒过来，就会产生脑裂。

脑裂如何解决
第二台namenode的zkfc此时就会一不做二不休，把第一台处于假死状态的namenode杀掉 运用ssh kill -9 namenode ,直接杀掉第一台服务器的namenode进行补刀，如果补刀不成功的话，zkfc进入第一台服务器，直接调用用户的自定义脚本程序 /home/Hadoop/kill/poweroff.sh 杀-掉假-死的namenode。