HDFS之HA模式

基本特点

• 主从集群结构相对简单，主与从协作
• 主：单点，数据一致好掌握
• 缺点：单点故障，集群整体不可用；压力过大，内存受限
• 解决方案：

1. 单点故障：
   高可用方案HA（High Available）：
   多个NN，主备切换 —— 即当NameNode故障后，其备用的服务器会替换姑臧的服务器，作为主NameNode
   （HADOOP 2.x只支持HA的一主一备）
2. 主压力过大，内存受限：
   联邦机制Federation（元数据分片）：
   多个NN，管理不同的元数据

注意：单点故障和压力过大是两个不同的问题，需要分开思考。

HDFS-HA解决方案

1. client只会与一个NameNode交互，即NN Active。当NN Active出现故障后，client会自动与NN Standby交互，client无感。

2. Name Node存储信息：client操作，写入的元数据；DataNode向NameNode汇报block信息。

3. 存在问题：
   1）NN Standby获取DataNode block数据 —— DataNode向NN Standby汇报block信息
   2）client切换NN，如何保证元数据满足数据一致性 —— 同步机制。
   同步机制涉及到同步模式：
   若采用阻塞机制，保证数据强一致性，将会导致client在一定时间内无法可用，破坏可用性。
   若采用异步模型，client进行操作后，NN Active将操作发送给NN Standby，不等待NN Standby返回结果，直接返回给client，破坏一致性。
   折中处理：选择可靠的Node，让NN Active发送给该Node，再由该Node发送给NN Standby，达到最终一致性。因此，增加了一群Node，如图所示JN（Journal Node）。当一半以上的Node都返回了ok给NN Active，则认为写入成功，NN Active将返回ok给client。当NN Standby读取的时候，也采用过半方案，则一定能读取到最新 的数据，保证了最终一致性。

4. CAP原则：
   1）Consistency：一致性
   2）Availability：可用性
   3）Partition tolerance： 分区容忍性（由于网络不稳定，所以当部分节点不可用的时候，功能可用）
   这三个原则难以同时满足；CA：关系型数据库；CP：radis，mongodb等

5. 采用Paxos算法保证数据一致性，Paxos是一种基于消息传递的一致性算法。一般每种技术都会根据自己技术对其进行简化算法实现。

6. 简化思路：
   1）分布式节点是否明确：是否每个节点都知道其他节点
   2）节点权重是否明确：占比和前提条件
   3）强一致性破坏可用性，过半通过可以中和一致性和可用性
   4）最简单的自我协调实现：主从（在Node节点群中选择出主从）
   主的选举：明确节点数量和权重。
   主从职能：主：增删改查； 从：查询，增删改传递给主；

7. 利用zookeeper实现选主的操作，当NN故障后，自动更换到NN Standby

选主

1. zookeeper

• 其是目录树结构，存在一个抢锁操作
• 某个节点抢到锁后，其将作为主（NN Active）
• 当节点故障后，触发回调机制，重新触发抢锁操作。
• 当FailloverController Active该进程与zk通信失败，也会触发释放锁操作。

2. FailloverController Active

• 是一个进程，和NN处于同一个物理机（若不在同一物理机，受到网络印象，网络不可靠），三个作用：
  1）监控NN Active
  2）与zookeeper交互
  3）当NN Active故障后，zookeeper选择出新的主后，其会向原NN Active交互，查看其是否工作正常。
• 若原NN Active确实故障，则新主将变为新NN Active；
• 若NN Active仍旧正常工作，但FailloverController Active挂掉了，则会将NN Active降级，将新主从NN Standby升级为NN Active。
• 若NN Active仍旧正常工作，且FailloverController Active也正常工作，但FailloverController Active与ZK突然断开连接，但新主NN Standby无法与原NN Active交互了，该现象概率极低，且不和常理。补救方式：利用串口，直接将对方NN Active断电，并升级自身为Active
  总结：
  HA方案：

1. 多台NN主备模式，Active和Standby状态
2. 增加 Journal Node
3. 增加哦zkfc角色（与NN同台），通过zookeeper集群协调NN主从
4. HA模式中没有SNN角色，NN Standby将取代SNN角色的工作；同时注意，NN Standby是实时同步变化数据，而SNN是间隔时间去取。非HA模式，都存在SNN这个角色。

Journal Node

Federation解决方案

• NN压力过大，内存受限问题：
  1）元数据分治，复用DN存储
  
  2）元数据访问隔离性 —— 某个元数据只在一个NN中，其他NN无法查询到；不同的NN可以存储相同的文件，该文件会放到不同的block中。
  
• 需要注意的是，一般来说使用多台NN的时候，直接指定部分用户使用一个NN，另一部分用户使用另一个NN…由此实现了NN的隔离，不同client的隔离。降低了内存的占用。
• 如下图所示： client a只能访问NNa，只能看到Filex的数据。但不能看到Filey的所有文件（增删改查都不行）
• 若需要可以共享文件，则增加一层抽象层，如图所示：
  
  此时，client访问的时候，只需要去查看a和b即可看到所有的文件。甚至可以访问FTP等其他类型的FS。

3）DN目录隔离block。

HA模式搭建

• 角色分配：zookeeper集群，zkfc（也就是监控NN的进程），NN，DN，JN集群
  *
• 配置文件

1. 修改NameNode配置，将原先的主机名和端口号改成一个别名，并定义别名，实现逻辑的一对多以及逻辑和物理的映射关系

core-site.xml

	fs.defaultFs</name>
	hdfs://mycluster</value>
</property>

hdfs-site.xml

	dfs.nameservices</name>
	mycluster</value>
</property>

	dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
	nn1,nn2</value>
</property>

	dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
	node01:8020</value>
</property>

	dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
	node02:8020</value>
</property>

	dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
	node01:50070</value>
</property>

	dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
	node02:5007</value>
</property>

2. 配置journal node，hdfs-site.xml中
   包含journode启动位置以及jourNode数据存储位置

dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
qjournal://node01:8485;node02:8485;node03:8485/mycluster</value>
</property>

dfs.journalnode.edits.dir</name>
/var/bigdatahadoop/ha/dfs/jn</value>
</property>

3. 免密配置

• zkfc，用于和NN以及远端NN执行操作
• 管理脚本，用于启动hdfs

dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfigureFailoverProxyProvider</value>
</property>


dfs.ha.fencing.methods</name>
/sshfence</value>
</property>

dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
/home/exampleuser/.ssh/id_rsa</value>
</property>

exampleuser: 根据当前的user进行更换，比如换成/root/.ssh/id_dsa
4. zk和zkfc配置

core-site.xml

ha.zookeeper.quorum</name>
node02:2181;node03:2181;node04:2181</value>
</property>

hdfs-site.xml文件

dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
true</value>
</property>

命令：格式化zookeeper， hdfs zkfc -formatZK

5. 部署细节

• 在完成配置后，必须开启JournalNode daemouns，执行命令hadoop-daemon.sh start journalnode —— 这是由于HA模式下，元数据不仅存放在本地，还存放在其他节点，所以必须先启动JN，再去格式化NN，不然格式化NN后，又会从其它节点拉取元数据。需要注意的是，只能在一台服务器中执行NN格式化。其它服务器只需要同步。

6. 流程
   1）基础设施
   ssh免密：

• 启动start-dfs.sh脚本的机器需要将公钥分发给别的节点；
• 在HA模式下，每个NN会伴随这ZKFC启动，ZKFC会用免密的方式控制自己与其他NN节点的状态
  2）应用搭建
• HA以来ZK，搭建ZK集群
• 修改hadoop配置文件，并集群同步
  3）初始化启动
• 启动JNhadoop-deamon.sh start journalnode
• 选择一个NN做格式化 hdfs namenode -format
• 启动格式化的NNhadoop-daemon.sh start namenode
• 在另一台机器中 hdfs namenode -bootstrapStandby
• 格式化zk hdfs zkfc -formatZK
• start-dfs.sh