Hadoop介绍——HA与联邦

Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce在高可用、扩展性等方面存在问题：

–HDFS存在的问题

    •NameNode单点故障，难以应用于在线场景    HA

    •NameNode压力过大，且内存受限，影扩展性   F

–MapReduce存在的问题响系统

    •JobTracker访问压力大，影响系统扩展性

    •难以支持除MapReduce之外的计算框架，比如Spark、Storm等。

hadoop1.x与2.x

–Hadoop 2.x由HDFS、MapReduce和YARN三个分支构成；

    •HDFS：NN Federation（联邦）、HA；

–2.X:只支持2个节点HA，3.0实现了一主多备

    •MapReduce：运行在YARN上的MR；

–离线计算，基于磁盘I/O计算

    •YARN：资源管理系统。

HA（高可用，解决单点故障问题）：通过主备NameNode解决，•如果主NameNode发生故障，则切换到备NameNode上。

联邦（–解决内存受限问题）：水平扩展，支持多个NameNode。每个NameNode分管一部分目录；所有NameNode共享所有DataNode存储资源。

HDFS 2.x的高可用

HA过程：

–主备NameNode

–解决单点故障（属性，位置）

    •主NameNode对外提供服务，备NameNode同步主NameNode元数据，以待切换

    •所有DataNode同时向两个NameNode汇报数据块信息（位置）

    •JNN（Journal Node）:一个共享集群（属性）使两个NameNode的日志文件共享，保持相同的数据。

    •standby：备结点，完成了edits.log文件的合并产生新的image，推送回ANN

–两种切换选择

    •手动切换：通过命令实现主备之间的切换，可以用HDFS升级等场合

    •自动切换：基于Zookeeper（任务调度管理）实现

–基于Zookeeper自动切换方案

    •ZooKeeper Failover Controller：监控NameNode健康状态，

    •并向Zookeeper注册NameNode

    •NameNode挂掉后，ZKFC为NameNode竞争锁，获得ZKFC 锁的NameNode变为active。

在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode。这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态。

联邦结构

•HDFS  2.x  Federation

–通过多个namenode/namespace把元数据的存储和管理分散到多个节点中，使到namenode/namespace可以通过增加机器来进行水平扩展。

–能把单个namenode的负载分散到多个节点中，在HDFS数据规模较大的时候不会也降低HDFS的性能。可以通过多个namespace来隔离不同类型的应用，把不同类型应用的HDFS元数据的存储和管理分派到不同的namenode中。

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