Hadoop HA初识

###HDFS HA

架构图如下：

HDFS HA使用Active NameNode， Standby NameNode 两个结点解决单点问题，两个节点通过JounalNode共享状态，通过ZKFC 选举Active ， 监控状态，自动备援。 DN会同时向ActiveNN和StandbyNN发送心跳。

1. Active NameNode：
   接受client的RPC请求并处理，同时写自己的Edit log和共享存储上的Edit log， 接收DataNode的Block report, block location updates和heartbeat

2. Standby NameNode：
   同样会接到来自DataNode的Block report, block location updates和heartbeat。同时会从共享存储的Edit log上读取并执行这些log操作，使得自己的NameNode中的元数据（Namespcae information + Block locations map） 都是和Active NameNode中的元数据是同步的。所以说Standby模式的NameNode是一个热备（Hot Standby NameNode）， 一旦切换成Active模式，马上就可以提供NameNode服务

3. JounalNode：
   用于Active NameNode ， Standby NameNode 同步数据，本身由一组JounnalNode结点组成，该组结点基数
   个，支持Paxos协议，保证高可用，是CDH5唯一支持的共享方式（相对于CDH4 促在NFS共享方式）

4. ZKFC(单独进程)：
   a. 监控NN的健康状态
   b. 向ZK定期发送心跳，使自己可以被选举, 当自己被ZK选为主时， active FailoverController通过RPC调用使相应的NN转换为active
   c.自动备援

###YARN HA

架构图如下：

1. ResourceManager(RM):
   a. 启动的时候会通过向ZK的/hadoop-ha目录下写一个Lock文件，写成功则成为Active，否则为Standby， Standby RM会一直监控Lock文件是否存在，如果不存在则会试图去创建，即争取成为Active RM。
   b. 接收客户端任务请求，接收和监控NodeManager(NM)的资源情况汇报，负责资源的分配与调度，启动和监控ApplicationMaster(AM)。

2. NodeManager:
   节点上的资源管理，启动Container运行task计算，上报资源、 container情况汇报给RM和任务处理情况汇报给AM。

3. ApplicationMaster:
   单个Application(Job)的task管理和调度，向RM进行资源的申请，向NM发出launch Container指令，接收NM的task处理状态信息。

4. RMStateStore:
   a.RM 的作业信息存储在ZK的/rmstore下， Active RM向这个目录写App信息。
   b.当Active RM挂掉，另外一个Standby RM成功转换为Active RM后，会从/rmstore读取相应的作业信息，重新构建作业
   的内存信息。然后启动内部服务，开始接收NM的心跳，构建集群资源信息，并接收客户端提交作业的请求等。
   5.ZKFC(只作为RM中一个线程而非独立的守护进程来启动):自动故障转移