鲁春利的工作笔记,谁说程序员不能有文艺范?
转载自董的博客,表示感谢。
Hadoop 1.0内核主要由两个分支组成:MapReduce和HDFS,众所周知,这两个系统的设计缺陷是单点故障,即MR的JobTracker和HDFS的NameNode两个核心服务均存在单点问题,该问题在很长时间内没有解决,这使得Hadoop在相当长时间内仅适合离线存储和离线计算。
令人欣慰的是,这些问题在Hadoop 2.0中得到了非常完整的解决。Hadoop 2.0内核由三个分支组成,分别是HDFS、MapReduce和YARN,而Hadoop生态系统中的其他系统,比如HBase、Hive、Pig等,均是基于这三个系统开发的。
在正式介绍单点故障解决方案之前,先简要回顾一下这三个系统(三个系统均采用简单的master/slaves架构,其中master是单点故障)。
(1) HDFS:仿照google GFS实现的分布式存储系统,由NameNode和DataNode两种服务组成,其中NameNode是存储了元数据信息(fsimage)和操作日志(edits),由于它是唯一的,其可用性直接决定了整个存储系统的可用性;
(2)YARN:Hadoop 2.0中新引入的资源管理系统,它的引入使得Hadoop不再局限于MapReduce一类计算,而是支持多样化的计算框架。它由两类服务组成,分别是 ResourceManager和NodeManager,其中,ResourceManager作为整个系统的唯一组件,存在单点故障问题;
(3)MapReduce: 目前存在两种MapReduce实现,分别是可独立运行的MapReduce,它由两类服务组成,分别是JobTracker和TaskTraker,其 中JobTracker存在单点故障问题,另一个是MapReduce On YARN,在这种实现中,每个作业独立使用一个作业跟踪器(ApplicationMaster),彼此之间不再相互影响,不存在单点故障问题。本文提到 的单点故障实际上是第一种实现中JobTracker的单点故障。
总体上说,Hadoop中的HDFS、MapReduce和YARN的单点故障解决方案架构是完全一致的,分为手动模式和自动模式,其中手动模式是指由管 理员通过命令进行主备切换,这通常在服务升级时有用,自动模式可降低运维成本,但存在潜在危险。这两种模式下的架构如下。
【手动模式】
【自动模式】
在Hadoop HA中,主要由以下几个组件构成:
(1)MasterHADaemon:与Master服务运行在同一个进程中,可接收外部RPC命令,以控制Master服务的启动和停止;
(2)SharedStorage:共享存储系统,active master将信息写入共享存储系统,而standby master则读取该信息以保持与active master的同步,从而减少切换时间。常用的共享存储系统有zookeeper(被YARN HA采用)、NFS(被HDFS HA采用)、HDFS(被MapReduce HA采用)和类bookeeper系统(被HDFS HA采用)。
(3)ZKFailoverController:基于Zookeeper实现的切换控制器,主要由两个核心组 件构成:ActiveStandbyElector和HealthMonitor,其中,ActiveStandbyElector负责与 zookeeper集***互,通过尝试获取全局锁,以判断所管理的master进入active还是standby状态;HealthMonitor负责 监控各个活动master的状态,以根据它们状态进行状态切换。。
(4)Zookeeper集群:核心功能通过维护一把全局锁控制整个集群有且仅有一个active master。当然,如果ShardStorge采用了zookeeper,则还会记录一些其他状态和运行时信息。
尤其需要注意的是,解决HA问题需考虑以下几个问题:
(1)脑裂(brain-split):脑裂是指在主备切换时,由于切换不彻底或其他原因,导致客户端和Slave误以为出现两个active master,最终使得整个集群处于混乱状态。解决脑裂问题,通常采用隔离(Fencing)机制,包括三个方面:
共享存储fencing: 确保只有一个Master往共享存储中写数据。 客户端fencing: 确保只有一个Master可以响应客户端的请求。 Slave fencing: 确保只有一个Master可以向Slave下发命令。
Hadoop公共库中对外提供了两种fenching实现,分别是sshfence和shellfence(缺省实现),其中sshfence是指通过 ssh登陆目标Master节点上,使用命令fuser将进程杀死(通过tcp端口号定位进程pid,该方法比jps命令更准确),shellfence 是指执行一个用户事先定义的shell命令(脚本)完成隔离。
(2)切换对外透明:为了保证整个切换是对外透明的,Hadoop应保证所有客户端和Slave能自动重定向到新的 active master上,这通常是通过若干次尝试连接旧master不成功后,再重新尝试链接新master完成的,整个过程有一定延迟。在新版本的Hadoop RPC中,用户可自行设置RPC客户端尝试机制、尝试次数和尝试超时时间等参数。
Hadoop 2.0 中 HDFS HA解决方案可阅读文章:“Hadoop 2.0 NameNode HA和Federation实践”,目前HDFS2中提供了两种HA方案,一种是基于NFS共享存储的方案,一种基于Paxos算法的方案Quorum Journal Manager(QJM),它的基本原理就是用2N+1台JournalNode存储EditLog,每次写数据操作有大多数(>=N+1)返回成功时即认为该次写成功,数据不会丢失了。