Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode

正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点：Hadoop较早的版本都自带，配置简单，基本不需要额外资源（可以与datanode共享机器）
缺点：恢复时间慢，会有部分数据丢失
2. Backup NameNode
原理：backup NN实时得到editlog，当NN宕掉后，手动切换到Backup NN；
优点：从hadoop0.21开始提供这种方案，不会有数据的丢失
缺点：因为需要从DataNode中得到Block的location信息，在切换到Backup NN的时候比较慢（依赖于数据量）
3. Avatar NameNode
原理：这是Facebook提供的一种HA方案，将client访问hadoop的editlog放在NFS中，Standby NN能够实时拿到editlog；DataNode需要同时与Active NN和Standby NN report block信息；
http://www.aboutyun.com/data/attachment/forum/201402/04/161823kj071bn07b7g14kj.jpg
优点：信息不会丢失，恢复快（秒级）
缺点：Facebook基于Hadoop0.2开发的，部署起来稍微麻烦；需要额外的机器资源，NFS成为又一个单点（不过故障率低）
4. Hadoop2.0直接支持StandBy NN，借鉴Facebook的Avatar，然后做了点改进
http://www.aboutyun.com/data/attachment/forum/201402/04/161825sk9n33nujm93dmnm.png
优点：信息不会丢失，恢复快（秒级），部署简单



详细介绍Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode

需求：
实现namenode元数据的备份，解决namenode单点宕机导致集群不可用的问题。
方案描述：
当namenode所在服务器宕机的时候，我们可以利用namenode备份的元数据迅速重构新的namenode来投入使用。
1.  Hadoop本身提供了可利用secondarynamenode的备份数据来恢复namenode的元数据的方案，但因为checkpoint(在每次 checkpoint的时候secondarynamenode才会合并并同步namenode的数据)的问题，secondarynamenode的备份数据并不能时刻保持与namenode同步，也就是说在namenode宕机的时候secondarynamenode可能会丢失一段时间的数据，这段 时间取决于checkpoint的周期。我们可以减小checkpoint的周期来减少数据的丢失量，但由于每次checkpoint很耗性能，而且这种方案也不能从根本上解决数据丢失的问题。所以如果需求上不允许这种数据的丢失，这种方案可直接不予考虑。
2.  Hadoop提供的另一种方案就是NFS，一种即时备份namenode元数据的方案，设置多个data目录（包括NFS目录），让namenode在持 久化元数据的时候同时写入多个目录，这种方案较第一种方案的优势是能避免数据的丢失（这里我们暂时不讨论NFS本身会丢失数据的可能性，毕竟这种几率很小 很小）。既然可以解决数据丢失的问题，说明这套方案在原理上是可行的
下载源码

https://github.com/facebook/hadoop-20

部署环境

机器4台

hadoop1-192.168.64.41 AvatarNode(primary)

hadoop2-192.168.64.42 AvataDataNode

hadoop3-192.168.64.43 AvataDataNode

hadoop4- 192.168.64.67 AvatarNode(standby)



相关资源及描述

以下是Avatar方案部署相关的简单介绍。

1.首先关于Avatar方案对于Hadoop的备份是对Dfs的的单点备份，并不包括Mapred，因为Hadoop本身就不存在处理jobtracker单点故障的机制。

2.AvatarNode继承自Namenode，而并非对Namenode的修改，AvatarDataNode同样亦如此。故Avatar的启动机制是独立于Hadoop本身的启动机制。

3.在Avatar方案中，SecondaryNamenode的职责已包括在Standby节点中，故不需要再独立启动一个SecondaryNamenode。

4.AvatarNode必须有NFS的支持，用以实现两个节点间事务日志(editlog)的共享。

5.FB提供的Avatar源码中暂时并不能实现Primary和Standby之间的自动切换，可以借助于Zookeeper的lease机制来实现自动切换。

6.Primary和Standby之间的切换只包括从Standby切换到Primary，并不支持从Primary状态切换到Standby状态。

7.AvatarDataNode并不使用VIP和AvatarNode通信，而是直接与Primary及Standby通信，故需要使用VIP漂移方案来屏蔽两个节点间切换过程中的IP变换问题。有关与Zookeeper的整合，官方称将在之后的版本发布。

关于AvatarNode更详细的介绍，请参考http://blog.csdn.net/rzhzhz/article/details/7235789，

三、编译

1.  首先修改hadoop根目录下build.xml，注释掉996行和1000行。如下：

<targetname="forrest.check"unless="forrest.home"depends="java5.check">
<!--fail message="'forrest.home' is not defined. Pleasepass-Dforrest.home=<base of Apache Forrest installation> to Antonthe command-line." /-->
</target>
<target name="java5.check" unless="java5.home">
<!--fail message="'java5.home' is not defined.  Forrest requires Java 5. Please pass -Djava5.home=<base of Java5 distribution> to Ant onthe command-line." /-->
</target>

2.     在根目录下输入ant jar（对于编译package可以参考build.xml的代码）编译hadoop，编译后的jar包会在build目录下（hadoop-0.20.3-dev-core.jar）， 拷贝该jar包到hadoop根目录下替换到原有的jar （啰嗦一句，hadoop启动时会先加载build目录下的class，所以当通过替换class修改jar包时请先把build目录暂时移除掉） 。

3.  进入src/contrib/highavailability目录下编译Avatar，编译后的jar包会在build/contrib/highavailability目录下(hadoop-${version}-highavailability.jar)，拷贝该jar包到lib目录下。

4.     把2,3步中编译好的jar包分发到集群中所有机器的相应目录。

四、配置

1.     配置hdfs-site.xml

<?xmlversion="1.0"?>

<?xml-stylesheettype="text/xsl"href="configuration.xsl"?>



<!-- Put site-specificproperty overrides in thisfile. -->



<configuration>

       <property>

               <name>dfs.name.dir</name>

               <value>/data/hadoop/hdfs/name</value>

               <description>Determineswhereon the local filesystem the DFS name node shouldstore the name table. Ifthis is a  comma-delimited list ofdirectories then the name tableis replicated in all of thedirectories, for redundancy

</description>

       </property>

<property>

               <name>dfs.data.dir</name>

               <value>/data/hadoop/facebook_hadoop_data/hdfs/data</value>          

</property>

<property>

   <name>dfs.datanode.address</name>

  <value>0.0.0.0:50011</value>

  <description>默认为50010, 是datanode的监听端口</description>

</property>

<property>

  <name>dfs.datanode.http.address</name>

  <value>0.0.0.0:50076</value>

  <description>默认为50075，为datanode的http server端口</description>

</property>

<property>

  <name>dfs.datanode.ipc.address</name>

  <value>0.0.0.0:50021</value>

  <description>默认为50020, 为datanode的ipc server端口</description>

</property>

       <property>

               <name>dfs.http.address0</name>

               <value>192.168.64.41:50070</value>

       </property>

       <property>

               <name>dfs.http.address1</name>

               <value>192.168.64.67:50070 </value>

       </property>

       <property>

               <name>dfs.name.dir.shared0</name>

               <value>/data/hadoop/share/shared0</value>

       </property>

       <property>

               <name>dfs.name.dir.shared1</name>

               <value>/data/hadoop/share/shared1</value>

       </property>

       <property>

               <name>dfs.name.edits.dir.shared0</name>

               <value>/data/hadoop/share/shared0</value>

       </property>

       <property>

               <name>dfs.name.edits.dir.shared1</name>

               <value>/data/hadoop/share/shared1</value>

       </property>

       <property>

           <name>dfs.replication</name>

               <value>2</value>

   <description>

Defaultblock replication. The actual number of replicationscan bespecified when the file is created. The default isused ifreplicationis not specified in create  time

</description>

       </property>

</configuration>

参数说明：

1)  dfs.name.dir.shared0

AvatarNode(Primary)元数据存储目录,注意不能和dfs.name.dir目录相同

2)  dfs.name.dir.shared1

AvatarNode(Standby)元数据存储目录,注意不能和dfs.name.dir目录相同

3)  dfs.name.edits.dir.shared0

AvatarNode(Primary) edits文件存储目录，默认与              dfs.name.dir.shared0一致

4)  dfs.name.edits.dir.shared1

AvatarNode(Standby) edits文件存储目录，默认与         dfs.name.dir.shared1一致

5)  dfs.http.address0

AvatarNode(Primary) HTTP的监控地址

6)  dfs.http.address1

AvatarNode(Standby) HTTP的监控地址

7)  dfs.namenode.dn-address0/dfs.namenode.dn-address1

虽然在Avatar源码中有所涉及，但暂时并未用到

2.  配置core-site.xml

<?xmlversion="1.0"?>

<?xml-stylesheettype="text/xsl"href="configuration.xsl"?>



<!-- Putsite-specificproperty overrides in this file. -->



<configuration>

       <property>

               <name>hadoop.tmp.dir</name>

               <value>/home/hadoop/tmp</value>

               <description>A baseforother temporary directories.

               </description>

       </property>

       <property>

               <name>fs.default.name</name>

               <value>hdfs://192.168.64.41:9600</value>

               <description>The name ofthedefault file system. Eitherthe                   literal string"local" or a host:port for DFS.

               </description>

       </property>

       <property>

               <name>fs.default.name0</name>

               <value>hdfs://192.168.64.41:9600</value>

               <description>The name ofthedefault file system. Eitherthe                   literal string"local" or a host:port for DFS.

               </description>

       </property>

       <property>

               <name>fs.default.name1</name>

               <value>hdfs://192.168.64.67:9600</value>

               <description>The name ofthedefault file system. Eitherthe                   literal string"local" or a host:port for DFS.

               </description>

       </property>

</configuration>

参数说明：

1)  fs.default.name

当前AvatarNode IP地址和端口号，即Primary和Standby的配置为各自的IP地址和端口号。

2)  fs.default.name0

AvatarNode(Primary) IP地址和端口号

3)  fs.default.name1

AvatarNode(Standby)  IP地址和端口号

3.     因为不涉及到mapred，故mapred-site.xml不用作修改，为原有集群配置即可。

4.     分发修改后的配置文件到集群节点并在Primary和Standby节点上建立好配置文件中相应目录。

5.     建立NFS，实现Primary与Standby shared0目录的数据共享。有关NFS的配置请参考http://blog.csdn.net/rzhzhz/article/details/7056732

6.     格式化Primary与Standby，这里可以采用hadoop本身的格式化命令，也可以采用AvatarNode的格式化命令（bin/hadooporg.apache.hadoop.hdfs.AvatarShell -format），但此时shared1目录不能为空，此处有点多余。建议采用hadoop本身的格式化命令在Primary上格式化后，并且把name目录下的文件复制到shared0目录下。然后再在Standby上复制shared0目录下的文件到shared1目录下。

五、启动

1.     由于不涉及jobtracker的单点，在这里我们只启动hdfs相关线程。Primary，Standby两个namenode（此处Standby包括SecondaryNamenode的职责）和3个AvatarDataNode数据节点。

2.     在Primary节点hadoop根目录下启动AvatarNode（Primary）

      bin/hadooporg.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.AvatarNode–zero

3.     在Standby节点hadoop根目录下启动AvatarNode（Standby）

      bin/hadooporg.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.AvatarNode-one–standby

4.     依次在数据节点hadoop根目录下启动AvatarDataNode

      bin/hadooporg.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.AvatarDataNode

5.     其他相关命令

bin/hadoop   org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.AvatarNode，后面可    选参数有

[-standby] | [-sync] |[-zero] | [-one] | [-format] |  [-upgrade]   | [-rollback] |[-finalize] | [-importCheckpoint]

  ##查看当前AvatarNode的状态

1)   bin/hadoop org.apache.hadoop.hdfs.AvatarShell –showAvatar

     ##primary 把当前Standby节点升级Primary节点

2) bin/hadooporg.apache.hadoop.hdfs.AvatarShell  -setAvatar

3)  bin/hadooporg.apache.hadoop.hdfs.AvatarShell -setAvatar standby



集群测试

1.     访问集群的web页

(Primary)http://hadoop1-virtual-machine:50070

(Standby)http://hadoop5-virtual-machine:50070

可见所有的AvatarDataNode都已注册到两个namenode，Primary处于正常状态，而Standby处于Safemode状态，只可读不可写。可通过AvatarShell命令查看当前AvatarNode的状态（Primary或Standby）。

2.     存储相关数据到集群，集群正常工作。

3.     Kill掉Primary节点的AvatartNode线程，在Standby把当前升级为Prirmary,数据并未丢失，集群正常工作（此时web端不能正常访问文件系统，通过shell命令可查看集群数据）。但由于Avatar有转换限制，只能由Standby转换成Primary，故一次故障后,由Standby上升为Primary的节点并不能重新降级为Standby，所以不能实现像Master/Slave那种自由切换。