带你了解HDFS的Namenode 高可用机制

目录
  • HDFS NameNode 高可用
  • Hadoop Namenode 高可用架构
  • Namenode 高可用的实现
    • 隔离(Fencing)
    • QJM共享存储

HDFS NameNode 高可用

在 Hadoop 2.0.0 之前,一个集群只有一个Namenode,这将面临单点故障问题。如果 Namenode 机器挂掉了,整个集群就用不了了。只有重启 Namenode ,才能恢复集群。另外正常计划维护集群的时候,还必须先停用整个集群,这样没办法达到 7 * 24小时可用状态。Hadoop 2.0 及之后版本增加了 Namenode 高可用机制,下面详细介绍。

Hadoop Namenode 高可用架构

Hadoop 2.0 克服了 Namenode 单点故障问题,即在一个集群中有2个 Namenode 节点,一个是活动的Namenode节点(Active Namenode),即主节点,一个是备用 Namenode(Passive Namenode),即备用节点,而且支持热备份和故障切换。

活动 Namenode:负责处理集群中所有客户端请求。
备用 Namenode:备用节点,拥有和活动的 Namenode 一样的元数据。在活动 Namenode 失效后,会接管它的工作。

活动 Namenode 和备用 Namenode 之间是如何同步数据的呢?即他们是怎么保持一致性的,主要有下面几点:

  • 活动和备用 Namenode 两者总是同步的,例如,他们存储着一样的元数据,这可以把集群恢复到系统奔溃时的状态。而且基于此还能实现自动故障切换。
  • 同一时间,集群只能有一个活动的 Namenode 节点,否则,两个 Namenode 会导致数据发生错乱并且无法恢复。我们把这种情况称为“脑裂”现象,即一个集群被分成两个小集群,并且两边都认为自己是唯一活动的集群。Zookeeper 社区对这种问题的解决方法叫做 fencing,中文翻译为隔离,也就是想办法把旧的 活动 NameNode 隔离起来,使它不能正常对外提供服务,使集群始终只有一个活动的 Namenode。

了解完 Hadoop 高可用架构之后,让我们来看一下 Hadoop Namenode 高可用是怎么实现的。

Namenode 高可用的实现

这里主要介绍通过隔离(fencing)和Quorum Journal Manager(QJM)共享存储实现的 HDFS 高可用。

隔离(Fencing)

隔离(Fencing)是为了防止脑裂,就是保证在任何时候HDFS只有一个Active NN,主要包括三个方面:

  • 共享存储fencing:确保只有一个NN可以写入edits。QJM中每一个JournalNode中均有一个epochnumber,匹配epochnumber的QJM才有权限更新 JN。当 Namenode 由 standby 状态切换成 active 状态时,会重新生成一个 epochnumber,并更新 JN 中的 epochnumber,以至于以前的 Active Namenode 中的QJM 中的 epoch number 和 JN 的 epochnumber 不匹配,故而原 Active Namenode上的 QJM 没法往 JN 中写入数据(后面会介绍源码),即形成了 fencing。
  • 客户端f encing:确保只有一个 Namenode 可以响应客户端的请求。
  • DataNode fencing:确保只有一个 Namenode 可以向 Datanode 下发命令,譬如删除块,复制块,等等。

QJM 的 Fencing 方案只能让原来的 Active Namenode 失去对 JN 的写权限,但是原来的 Active Namenode 还是可以响应客户端的请求,对 Datanode 进行读。对客户端和 DataNode 的 fence 是通过配置 dfs.ha.fencing.methods 实现的。

Hadoop 公共库中有两种Fencing实现:sshfence、shell

  • sshfence:ssh到原Active NN上,使用fuser结束进程(通过tcp端口号定位进程 pid,该方法比 jps 命令更准确)。
  • shell:即执行一个用户事先定义的shell命令(脚本)完成隔离。

QJM共享存储

Qurom Journal Manager(QJM)是一个基于 Paxos 算法实现的 HDFS 元数据共享存储的方案。QJM 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。这个算法所能容忍的是最多有 N 台机器挂掉,如果多于 N 台挂掉,这个算法就失效了。这个原理是基于 Paxos 算法的。

用QJM的方式来实现HA的主要好处有:

  • 不需要配置额外的高共享存储,这样对于基于商用硬件的云计算数据中心来说,降低了复杂度和维护成本;
  • 不在需要单独配置 fencing 实现,因为 QJM 本身内置了 fencing 的功能;
  • 不存在单点故障问题;
  • 系统鲁棒性的程度是可配置的( QJM 基于 Paxos 算法,所以如果配置 2N+1 台 JournalNode 组成的集群,能容忍最多 N 台机器挂掉);
  • QJM 中存储日志的 JournalNode 不会因为其中一台的延迟而影响整体的延迟,而且也不会因为 JournalNode 的数量增多而影响性能(因为 Namenode 向 JournalNode 发送日志是并行的)。

以上就是带你连接HDFS的Namenode 高可用机制的详细内容,更多关于HDFS Namenode 高可用的资料请关注我们其它相关文章!

(0)

相关推荐

  • Hadoop中namenode和secondarynamenode工作机制讲解

    1)流程 2)FSImage和Edits nodenode是HDFS的大脑,它维护着整个文件系统的目录树,以及目录树里所有的文件和目录,这些信息以俩种文件存储在文件系统:一种是命名空间镜像(也称为文件系统镜像,File System Image,FSImage),即HDFS元数据的完整快照,每次NameNode启动的时候,默认会加载最新的命名空间镜像,另一种是命令空间镜像的编辑日志(Edit log). FSImage文件其实是文件系统元数据的一个永久性检查点,但并非每一个写操作都会更新这个文件

  • HDFS-Hadoop NameNode高可用机制

    目录 1 - 为什么要高可用 2 - NameNode 的高可用发展史 3 - HDFS 的高可用架构 3.1 Standby 和 Active 的命名空间保持一致 3.2 同一时刻只有一个 Active NameNode 4 - HDFS 高可用的实现原理 4.1 隔离(Fencing)- 预防脑裂 4.2 Qurom Journal Manager 共享存储 5 - 其他补充 5.1 QJM 的 Fencing 方案 5.2 - HDFS 高可用组件简介 5.2.1 ZKFailoverCo

  • Hadoop之NameNode Federation图文详解

    一. 前言 1.NameNode架构的局限性 (1)Namespace(命名空间)的限制 由于NameNode在内存中存储所有的元数据(metadata),因此单个NameNode所能存储的对象(文件+块)数目受到NameNode所在JVM的heap size的限制.50G的heap能够存储20亿(200million)个对象,这20亿个对象支持4000个DataNode,12PB的存储(假设文件平均大小为40MB).随着数据的飞速增长,存储的需求也随之增长.单个DataNode从4T增长到36

  • 带你了解HDFS的Namenode 高可用机制

    目录 HDFS NameNode 高可用 Hadoop Namenode 高可用架构 Namenode 高可用的实现 隔离(Fencing) QJM共享存储 HDFS NameNode 高可用 在 Hadoop 2.0.0 之前,一个集群只有一个Namenode,这将面临单点故障问题.如果 Namenode 机器挂掉了,整个集群就用不了了.只有重启 Namenode ,才能恢复集群.另外正常计划维护集群的时候,还必须先停用整个集群,这样没办法达到 7 * 24小时可用状态.Hadoop 2.0

  • 详细讲解HDFS的高可用机制

    目录 互斥机制 写流程 读流程 恢复流程 在Hadoop2.X之前,Namenode是HDFS集群中可能发生单点故障的节点,每个HDFS集群只有一个namenode,一旦这个节点不可用,则整个HDFS集群将处于不可用状态. HDFS高可用(HA)方案就是为了解决上述问题而产生的,在HA HDFS集群中会同时运行两个Namenode,一个作为活动的Namenode(Active),一个作为备份的Namenode(Standby).备份的Namenode的命名空间与活动的Namenode是实时同步的

  • xxl-job 带参数执行和高可用部署方法

    目录 1. 单参数 2. 多参数 3. 多节点部署 xxl-job 获取参数: String param = XxlJobHelper.getJobParam(); 1. 单参数 @XxlJob("TestOneHandler") public ReturnT<String> jobDemo(String s) throws Exception { String param = XxlJobHelper.getJobParam(); System.out.println(&

  • 基于 ZooKeeper 搭建 Hadoop 高可用集群 的教程图解

    一.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 HDFS NameNode 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,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自: https://www.edureka.co/blog/how-to-set-up-hadoop-cluster-with-hdfs-hi

  • centos7搭建hadoop2.10高可用(HA)

    本篇介绍在centos7中搭建hadoop2.10高可用集群,首先准备6台机器:2台nn(namenode);4台dn(datanode):3台jns(journalnodes) IP hostname 进程 192.168.30.141 s141 nn1(namenode),zkfc(DFSZKFailoverController),zk(QuorumPeerMain) 192.168.30.142 s142 dn(datanode), jn(journalnode),zk(QuorumPee

  • Keepalived+HAProxy实现MySQL高可用负载均衡的配置

     Keepalived 由于在生产环境使用了mysqlcluster,需要实现高可用负载均衡,这里提供了keepalived+haproxy来实现. keepalived主要功能是实现真实机器的故障隔离及负载均衡器间的失败切换.可在第3,4,5层交换.它通过VRRPv2(Virtual Router Redundancy Protocol) stack实现的. Layer3:Keepalived会定期向服务器群中的服务器.发送一个ICMP的数据包(既我们平时用的Ping程序),如果发现某台服务的

  • MySQL数据库的高可用方案总结

    高可用架构对于互联网服务基本是标配,无论是应用服务还是数据库服务都需要做到高可用.虽然互联网服务号称7*24小时不间断服务,但多多少少有一些时候服务不可用,比如某些时候网页打不开,百度不能搜索或者无法发微博,发微信等.一般而言,衡量高可用做到什么程度可以通过一年内服务不可用时间作为参考,要做到3个9的可用性,一年内只能累计有8个小时不可服务,而如果要做到5个9的可用性,则一年内只能累计5分钟服务中断.所以虽说每个公司都说自己的服务是7*24不间断的,但实际上能做到5个9的屈指可数,甚至根本做不到

  • haproxy+keepalived实现高可用负载均衡(理论篇)

    HAProxy相比LVS的使用要简单很多,功能方面也很丰富.当 前,HAProxy支持两种主要的代理模式:"tcp"也即4层(大多用于邮件服务器.内部协议通信服务器等),和7层(HTTP).在4层模式 下,HAProxy仅在客户端和服务器之间转发双向流量.7层模式下,HAProxy会分析协议,并且能通过允许.拒绝.交换.增加.修改或者删除请求 (request)或者回应(response)里指定内容来控制协议,这种操作要基于特定规则. 我现在用HAProxy主要在于它有以下优点,这里我

  • nginx高可用集群的实现过程

    这篇文章主要介绍了nginx高可用集群的实现过程,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 1.配置: (1)需要两台nginx服务器 (2)需要keepalived (3)需要虚拟ip 2.配置高可用的准备工作 (1)需要两台服务器192.168.180.113和192.168.180.112 (2)在两台服务器安装nginx (3)在两台服务器安装keepalived 3.在两台服务器安装keepalived (1)使用yum命令进行安

随机推荐