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理解HDFS高可用性架构

[日期:2017-08-21] 来源:Linux社区  作者:caiyisen [字体: ]

Hadoop1.x版本的时候,Namenode存在着单点失效的问题。如果namenode失效了,那么所有的基于HDFS的客户端——包括MapReduce作业均无法读,写或列文件,因为namenode是唯一存储元数据与文件到数据块映射的地方。而从一个失效的namenode中恢复的步骤繁多,系统恢复时间太长,也会影响到日常的维护。

Hadoop的2.x版本在HDFS中增加了对高可用性的支持来解决单点失效的问题。

这一实现中简单说就是配置了一对活动-备用namenode。当活动namenode失效的时候,备用namenode就会接管它的任务并开始服务于来自客户端的请求,不会有任何明显中断。

下面我们来看一下HDFS实现高可用性的架构图:

 

从架构图我们可以看到:

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。

主备切换控制器又称故障转移控制器,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。

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和备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。

Hadoop如何修改HDFS文件存储块大小  http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/90100.htm

将本地文件拷到HDFS中 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-05/83866.htm

从HDFS下载文件到本地 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-11/74214.htm

将本地文件上传至HDFS http://www.linuxidc.com/Linux/2012-11/74213.htm

HDFS基本文件常用命令 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/89658.htm

Hadoop分布式文件系统HDFS的工作原理 http://www.linuxidc.com/Linux/2015-11/124747.htm

Hadoop中HDFS和MapReduce节点基本简介 http://www.linuxidc.com/Linux/2013-09/89653.htm

《Hadoop实战》中文版+英文文字版+源码【PDF】 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-10/71901.htm

Hadoop: The Definitive Guide【PDF版】 http://www.linuxidc.com/Linux/2012-01/51182.htm

更多Hadoop相关信息见Hadoop 专题页面 http://www.linuxidc.com/topicnews.aspx?tid=13

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