Hadoop的HDFS高可用方案

一、Hadoop高可用简介

Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFSNameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂

1、HDFS系统高可用简介
Hadoop的HDFS高可用方案_第1张图片
HDFS高可用的核心:NameNode高可用,部署多个NameNode,同时实现数据的同步和故障切换

HDFS 高可用架构主要由以下组件所构成:

Active NameNode 和 Standby NameNode】:两台 NameNode 形成互备,一台处于 Active 状态,为主NameNode,另外一台处于 Standby 状态,为备 NameNode,只有主 NameNode 才能对外提供读写服务。

主备切换控制器 ZKFailoverController】:ZKFailoverController 作为独立的进程运行,对 NameNode 的主备切换进行总体控制。ZKFailoverController 能及时检测到 NameNode 的健康状况,在主 NameNode 故障时借助 Zookeeper 实现自动的主备选举和切换,当然 NameNode 目前也支持不依赖于 Zookeeper 的手动主备切换。

Zookeeper 集群:】为主备切换控制器提供主备选举支持。

共享存储系统:】共享存储系统是实现 NameNode 的高可用最为关键的部分,共享存储系统保存了NameNode 在运行过程中所产生的 HDFS 的元数据。主 NameNode 和 NameNode 通过共享存储系统实现元数据同步。在进行主备切换的时候,新的主 NameNode 在确认元数据完全同步之后才能继续对外提供服务。

DataNode 节点:】除了通过共享存储系统共享 HDFS 的元数据信息之外,主 NameNode 和备 NameNode还需要共享 HDFS 的数据块和 DataNode 之间的映射关系。DataNode 会同时向主 NameNode 和备NameNode 上报数据块的位置信息。

二、HDFS的NameNode高可用方案实现

目前主流方式:基于 QJM 的共享存储系统的数据同步机制分析目前 Hadoop 支持使用 Quorum Journal Manager (QJM) 或 Network File System (NFS) 作为共享的存储系统,这里以 QJM 集群为例进行说明:Active NameNode 首先把 EditLog 提交到 JournalNode 集群,然后 StandbyNameNode 再从 JournalNode 集群定时同步 EditLog,当 Active NameNode 宕机后, Standby NameNode 在确认元数据完全同步之后就可以对外提供服务

JournalNode 集群写入 EditLog 是遵循 “过半写入则成功” 的策略,所以你至少要有 3 个JournalNode 节点,当然你也可以继续增加节点数量,但是应该保证节点总数是奇数。同时如果有 2N+1 台JournalNode,那么根据过半写的原则,最多可以容忍有 N 台 JournalNode 节点挂掉

Hadoop的HDFS高可用方案_第2张图片
1、 NameNode 主备切换
NameNode 实现主备切换的流程下图所示:

Hadoop的HDFS高可用方案_第3张图片
2、具体流程:
(1)、HealthMonitor 初始化完成之后会启动内部的线程来定时调用对应 NameNode 的 HAServiceProtocol RPC接口的方法,对 NameNode 的健康状态进行检测

(2)、 HealthMonitor 如果检测到 NameNode 的健康状态发生变化,会回调 ZKFailoverController 注册的相应方法进行处理。

(3)、 如果 ZKFailoverController 判断需要进行主备切换,会首先使用 ActiveStandbyElector 来进行自动的主备选举。

(4)、ActiveStandbyElector 与 Zookeeper 进行交互完成自动的主备选举。5. ActiveStandbyElector 在主备选举完成后,会回调ZKFailoverController 的相应方法来通知当前的NameNode 成为主 NameNode 或备 NameNode。

(5)、 ZKFailoverController 调用对应 NameNode 的 HAServiceProtocol RPC 接口的方法将 NameNode 转换为Active 状态或 Standby 状态。

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