Hadoop HA高可用性架构和演进分析(转)

1.概况

截至目前,Apache Hadoop版本分为两代,我们将第一代Hadoop称为Hadoop 1.0,第二代Hadoop称为Hadoop 2.0。前者主要有如下几种实现方式:1)社区版本基于Secondary namenode机制来定时备份HDFS metadata元数据信息;2)Avatar在Secondarynamenode的基础上实现了基于NFS共享存储方式的热备方案。3)Backup Node通过提供备用节点同步Namenode中的Matadata数据实现。后者基于NFS或者Journalnode实现HA同步两个namenode节点之间的数据。

2.各版本实现原理:

2.1 Hadoop1.0之社区版

Hadoop1.0的社区版是通过Secondary Namenode通过辅助Namenode进行镜像文件和日志文件的定期合并实现的。Namenode中有两个很重要的文件:(1)fsimage:元数据镜像文件(保存文件系统的目录树)(2)edits:元数据操作日志(针对目录树的修改操作)。首先必须明确Secondary NameNode并非NameNode的热备,只是辅助NameNode,分担其工作量,在紧急情况下,可辅助恢复NameNode。

SecondaryNameNode有两个作用,一是镜像备份,二是日志与镜像的定期合并。两个过程同时进行,称为checkpoint。前者主要将NameNode的元数据进行备份,防止丢失;后者将NameNode中edits日志和fsimage合并,并推送给NameNode,防止因日志文件过大导致NameNode重启速度慢。原理图如下:

缺陷分析:有图中可以看出,Secondary NameNode并不是NameNode的热备,而只是每次checkpoint的时候才合并NameNode中的fsimage和edits,备份并推送给NameNode。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。当然可以通过减小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。当NameNode节点宕机时,Secondary NameNode不能自动切换为NameNode参与集群的调度,此时集群处于崩溃状态,正是基于此,为了解决NameNode的单点故障,催生了一些解决方案,如backup Node和AvatarNode就是其中之二。

2.2 Hadoop1.0之Avatar方案

Facebook的AvatarNode是业界较早的Namenode HA方案,它是基于HDFS 0.20实现的。由于采用的是人工切换,所以实现相对简单。AvatarNode对Namenode进行了封装,处于工作状态的叫 Primary Avatar,处于热备状态的叫Standby Avatar(封装了Namenode和SecondaryNameNode),两者通过NFS共享EditLog所在目录。在工作状态下,Primary Avatar中的Namenode实例接收Client的请求并进行处理,Datanode会向Primary和Standby两个同时发送 blockReport和心跳,Standby Avatar不断地从共享的EditLog中持续写入的新事务,并推送给它的Namenode实例,此时Standby Avatar内部的Namenode处于安全模式状态,不对外提供服务,但是状态与Primary Avatar中的保持一致。一旦Primary发生故障,管理员进行Failover切换:首先将原来的Primary进程杀死(避免了“Split Brain/脑裂”和“IO Fencing/IO隔离”问题),然后将原来的Standby设置为Primary,新的Primary会保证完成所有的EditLog事务,然后退出安全模式,对外接收服务请求。为了实现对客户端透明,AvatarNode主从采用相同的虚拟IP,切换时将新的Primary设置为该虚拟IP即可。整个流程可在秒~分钟级别完成。

缺陷分析: Avatar存在转换限制,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,故不能实现像Master/Slave那种自由切换。

2.3 Hadoop1.0之Backup Node方案

利用新版本Hadoop自身的Failover措施,配置一个Backup Node,Backup Node在内存和本地磁盘均保存了HDFS系统最新的名字空间元数据信息。如果NameNode发生故障,可用使用Backup Node中最新的元数据信息。Backup Node的内存中对当前最新元数据信息进行了备份(Namespace),避免了通过NFS挂载进行备份所带来的风险。Backup Node可以直接利用内存中的元数据信息进行Checkpoint,保存到本地,与从NameNode下载元数据进行Checkpoint的方式相比效率更高。

NameNode 会将元数据操作的日志记录同步到Backup Node,Backup Node会将收到的日志记录在内存中更新元数据状态,同时更新磁盘上的edits,只有当两者操作成功,整个操作才成功。这样即便NameNode上的元数据发生损坏,Backup Node的磁盘上也保存了HDFS最新的元数据,从而保证了一致性。

缺陷分析:当NameNode无法工作时,Backup Node目前还无法直接接替NameNode提供服务,因此当前版本的Backup Node还不具有热备功能,也就是说,当NameNode发生故障,目前还只能通过重启NameNode的方式来恢复服务。Backup Node的内存中未保存Block的位置信息,仍然需要等待下面的DataNode进行上报,因此,即便在后续的版本中实现了热备,仍然需要一定的切换时间。当前版本只允许1个Backup Node连接到NameNode。

2.4 Hadoop2.0

在HDFS(HA)集群中,使用两台单独的机器配置为NameNode。在任何时间点,确保NameNode中只有一个处于Active状态,另一个处在Standby状态。其中Active NameNode负责集群中的所有客户端操作,StandbyNameNode仅仅充当热备的作用,保证一旦ActiveNameNode出现问题能够快速切换。而Namenode的快速切换是以ZKFC机制实现的,每台NameNode所在的节点上均存在ZKFC进程,该进程会通过心跳通信检测NameNode状态是否发生变化,如若发生变化,会根据Zookeeper集群中的状态信息自动进行切换。目前hadoop支持2种hdfs ha的实现方式,分别为:journalnode和NFS,NameNode自动切换的原理图如下所示:

2.2.1 Journalnode的方式实现HA的原理图如下:

原理简介:JournalNode集群以Local disk作为存储介质,保存Active NN和Standby NN的共享元数据信息,由QJM(QuorumJournalManager)统一调度维护Journalnode集群,Active NN把EditLog写到journalNode集群中,Standby NN去读取日志然后执行,这样Active和Standby NN内存中的HDFS元数据保持着同步。一旦发生主从切换Standby NN可以尽快接管Active NN的工作。

2.2.2 NFS方式实现HA:

原理:NFS的方式的HA的配置与启动,和QJM方式基本上是一样,唯一不同的地方就是active namenode和standby namenode共享edits文件的方式,QJM方式是采用journalnode来共享edits文件,而NFS方式则是采用NFS远程共享目录来共享edits文件,原理图如下所示:

0
时间: 2024-11-05 21:37:37

Hadoop HA高可用性架构和演进分析(转)的相关文章

分布式架构的演进,分析的很详细,很到位

作者:李小翀链接:https://www.zhihu.com/question/22764869/answer/31277656来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 首先推荐4本书 大型分布式网站架构设计与实践 http://item.jd.com/11529266.html 大型网站技术架构:核心原理与案例分析 http://item.jd.com/11322972.html 大型网站系统与Java中间件实践 http://item.jd.com/11

Hadoop HA架构搭建

Hadoop HA架构搭建 共七台服务器,节点角色分配如下: 192.168.133.21 (BFLN-01):namenode ?zookeeper ?journalnade?DFSZKFailoverController192.168.133.23 (BFLN-02):namenode?resourcemanager zookeeper ?journalnade?DFSZKFailoverController192.168.133.24 (BFLN-03):resourcemanager z

服务端高并发分布式架构的演进

本文以淘宝作为例子,介绍从一百个并发到千万级并发情况下服务端的架构的演进过程,同时列举出每个演进阶段会遇到的相关技术,让大家对架构的演进有一个整体的认知,文章最后汇总了一些架构设计的原则. 架构设计中的一些基本概念 分布式:系统中的多个模块在不同的服务器上部署,即可称为分布式系统.比如Tomcat和数据库分别部署在不同的服务器上,或者两个相同功能的Tomcat分别部署在不同的服务器上,都可以被称为分布式. 高可用:系统中部分节点失效的时候,其他节点能够接替它继续提供服务,即可认为系统具有高可用性

hadoop HA 详解

NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 MapReduce.Hive.Pig 以及 HBase 等也都无法正常工作,并且重新启动 Nam

【饿了么】业务井喷时,订单系统架构这样演进

本文根据石佳宁在InfoQ举办的2016ArchSummit全球架构师(深圳)峰会上的演讲整理而成. 老司机简介 石佳宁,饿了么后台支撑研发部负责人,目前任职于饿了么,现任平台研发中心-后台支撑部门负责人,主要负责饿了么外卖订单.统一客服系统.BD销售以及管理工 具.代理商管理平台等系统的设计和研发工作. 先自我介绍一下,我于2014年加入饿了么,那时正是饿了么飞速发展的起始点.我一直从事后台领域的研发,比如BD系统.客服系统和订单系统,现在专注交易架构相关的工作. 今天要讲的内容主要分为两大部

高并发大访问量架构设计演进之路 归纳总结

第01:大型架构的演进之路第02(上):分布式缓存第02(下):分布式缓存第03:分布式消息队列第04:分布式数据存储第05:分布式服务框架第06:高性能系统架构第07:高可用系统架构第08:系统的安全架构第09:架构实战案例分析第10:如何成为技术专家 系统的垂直伸缩,水平伸缩系统的性能瓶颈:分部式缓存:分布式数据存储,分布式服务架构: 强烈的好奇心,工程技术,产生价值赚钱(科学研究不同)扎实的软件技术基础:操作系统,数据结构,设计模式,编程语言,出色的编程能力:优秀的代码深刻领悟主流技术产品

Hadoop HA HDFS启动错误之org.apache.hadoop.ipc.Client: Retrying connect to server问题解决

近日,在搭建Hadoop HA QJM集群的时候,出现一个问题,如本文标题. 网上有很多HA的博文,其实比较好的博文就是官方文档,讲的已经非常详细.所以,HA的搭建这里不再赘述. 本文就想给出一篇org.apache.hadoop.ipc.Client: Retrying connect to server错误的解决的方法. 因为在搜索引擎中输入了错误问题,没有找到一篇解决问题的.这里写一篇备忘,也可以给出现同样问题的朋友一个提示. 一.问题描述 HA按照规划配置好,启动后,NameNode不能

图说Hadoop HA

1.hadoopHA 概览 2.hadoop HA 架构图 3.架构 4.运行流程图 5.组件

阿里8年资深技术专家谈企业级互联网架构的演进之路

沈询,阿里巴巴中间件&稳定性平台资深技术专家,在淘宝工作八年间,主要负责的产品有淘宝分布式数据库(TDDL/DRDS).分布式消息系统(Notify/ONS)等,故对整个分布式的互联网架构比较了解.本文分享围绕阿里技术架构演进及过程中遇到的问题与企业级信息系统架构的演进展开. 阿里技术架构演进及过程中遇到的问题 2003 年,淘宝最初的架构建设是采用 PHP,实践发现系统抗压能力相对薄弱.因为淘宝是一个企业级系统,所以选择了当时非常重要的企业级技术 JavaBean.之后把整个 Web 的容器.