Hadoop HA架构剖析

Hadoop HA架构即 Hadoop 高可用架构，7*24小时不中断服务。实现高可用最关键的是消除单点故障。Hadoop HA 严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA、YARN的HA。

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HDFS HA

NameNode与命名空间

HDFS是通过双namenode消除单点故障（实时的，任何时刻只有1台active对外，另外一台是standby 实时备份随时准备着从standby切换active状态，对外服务）。
而两个NameNode之间的切换实际上是无感知的，这就需要命名空间（命名空间并不是进程）。两个NameNode机器是挂在命名空间下的，这是在core-site.xml和hdfs-site.xml下配置的。
命名空间轮询两台机器，如果是standby，换另一台。

Zookeeper

ZK集群是用来做选举的，在HDFS HA架构中用来确定哪个NameNode做active，哪个做standby。
ZK集群部署的时候都是2n+1台机器，因为做选举需要奇数台机器。20台节点：部署5台zk；20~100台：部署7/9/11。
但是：不是说ZK节点越多越好，ZK节点越多，选举的过程比较慢，对外提供的服务越慢 。
几百台节点, zk部署的机器上就它一个进程，别的进程会消耗资源(包括内存，cpu，文件数，进程数)。zk是最底层的，他是掌握命门的。如果ZK节点繁忙，standby切换不到active，就无法为外面提供服务。

ZKFC

全称为zookeeperfailovercontrol，在HDFS中为进程。
一般与NN节点放在同一台机器。
用于监控NN监控健康状态
向zk集群定期发送心跳，使得自己可以被选举；
当自己被zk选举为active的时候，zkfc进程通过RPC协议调用使NN节点的状态变为active，并对外提供实时服务，这个切换的过程是无感知的。

JounalNode

用于active nn 和standby nn节点的同步数据
由于在两个NameNode节点的内存中各自保存一份元数据，而整个系统的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，JN集群。

HDFS HA工作流程图及说明

当一个请求过来的时候，client先到nameservice，
通过nameservice可以找到active NameNode，到底是读还是写，告诉active NameNode
读写的记录传给jounalnode集群，再传给stand by NameNode，进行一个重演的过程。
DN会同时向NN1 NN2发送心跳及块报告

注意点

HA是为了解决单点问题
通过JN集群共享状态
通过ZKFC选举active
监控状态，自动备援。
HDFS上 zkfc 是单独的进程，Yarn上的zkfc 为线程
DN: 同时向NN1 NN2发送心跳和块报告。
ACTIVE NN: 操作记录写到自己的editlog，同时写JN集群
并且接收DN的心跳和块报告
STANDBY NN: 同时接收JN集群的日志，显示读取执行log操作(重演)，使得自己的元数据和active nn节点保持一致。
也接收DN的心跳和块报告

YARN HA

作业的运行状态以及请求的记录都存储在RMStateStore中。
RMStateStore:
存储在zk的/rmstore目录下。
1.active RM会向这个目录写APP信息
2.当active RM挂了，另外一个standby RM通过
ZKFC选举成功为active，会从/rmstore读取相应的作业信息。
重新构建作业的内存信息，启动内部的服务，
开始接收NM的心跳，构建集群的资源信息，并且接收客户端的作业提交请求。

RM:
ZKFC为RM中的一个线程
1.启动时候会向ZK的/rmstore目录写lock文件，写成功就为active，否则standby.
rm节点的zkfc线程会一直监控这个lock文件是否存在，假如存在，就为active，否则为standby.
2.接收client的请求，接收和监控NM的资源状况的汇报，负载资源的分配和调度。
3.启动和监控APPMASTER on NM节点的container。
applicationsmanager RM
applicationmaster NM container容器里 作业的主程序

NM:
节点资源的管理 启动容器运行task计算 上报资源

注意点

ZKFC在 YARN HA上为线程
/rmstore 是在 ZK节点上的