HDFS Federation    NameNode在内存中保存文件系统中每个文件和每个数据块的引用关系,这意味着对于一个拥有大量文件的超大集群来说,内存将成为限制系统横向扩展的瓶颈。在2.0发行版本系列中引入的Federation HDFS允许  系统通过添加NameNode实现扩展,其中每个NameNode管理文件系统命名空间的一部分。在Federation环境下,每个NameNode维护一个命名空间卷(NameSpace Volume),包括命名空间的元数据和在该命名空  间下的文件的所有的数据块的数据块池。命名空间卷是相互独立的,且互不通信,甚至其中一个NameNode失效也不会影响由其他NameNode维护的命名空间的可用性。数据块池不在进行切分,因此集群中的DataNode  需要注册到每个NameNode,并且存储来自多个数据块池中的数据块。    采用Federation的最主要原因是简单,Federation能够快速的解决了大部分单NameNode的问题。Federation 整个核心设计实现大概用了4个月。大部分改变是在Datanode、Config和Tools,而NameNode本身的  改动非常少,这样 Namenode原先的鲁棒性不会受到影响。这使得该方案与之前的HDFS版本兼容。为了水平扩展NameNode,Federation使用了多个独立的NameNode/namespace。这些NameNode之间是联合的,  也就是说,他们之间相互独立且不需要互相协调,各自分工,管理自己的区域。分布式的DataNode被用作通用的数据块存储存储设备。每个DataNode要向集群中所有的NameNode注册,且周期性地向所有NameNode  发送心跳和块报告,并执行来自所有NameNode的命令。一个block pool由属于同一个namespace的数据块组成,每个DataNode可能会存储集群中所有block pool的数据块。每个block pool内部自治,也就是说各自管  理各自的block,不会与其他block pool交流。一个NameNode挂掉了,不会影响其他NameNode。某个NameNode上的namespace和它对应的block pool一起被称为namespace volume。它是管理的基本单位。当一  个NameNode/nodespace被删除后,其所有DataNode上对应的block pool也会被删除。当集群升级时,每个namespace volume作为一个基本单元进行升级。    
HDFS High Availability    通过联合使用在多个文件系统中备份NameNode的元数据和通过备用NameNode创建监测点能防止数据丢失,但是依旧无法实现文件系统的高可用性。NameNode依旧存在单点故障(SPOF)问题。如果NameNode  失效了,那么所有的客户端包括MapReduce作业均无法读、写或列(list)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,在这一情况下,Hadoop系统无法提供服务直到有新的NameNode上线。    在这样的情况下,要想从一个失效的NameNode恢复,系统管理员得启动一个拥有文件系统元数据的副本的新的NameNode,并配置DataNode和客户端以便使用这个新的NameNode。新的NameNode直到满足以  下情形才能响应服务:1)将命名空间的镜像导入到内存中;2)重做编辑日志;3)接收到足够多的来自DataNode的数据库报告并推出安全模式。对于一个大型并拥有大量文件和数据块的集群,NameNode的冷启动需要  至少30分钟甚至更长时间。如果系统恢复时间太长,也会影响到日常维护。事实上,NameNode失效的可能性非常低,所以在实际应用中计划系统失效时间就显得尤为重要。    在Hadoop-2.x系列发行版本中对上述问题提供了高可用性(High Availability)的支持。在这一实现中,配置了一对活动-备用(Active-Standby)的NameNode。当活动的NameNode失效,备用NameNode则会  接管已失效NameNode的任务并开始服务于来自客户端的请求,不会有任何明显的中断。1:NameNode之间需要通过高可用的共享存储实现编辑日志的共享。在早期的高可用实现版本中需要一个NFS  (Network File System)过滤器来辅助实现,但是在后续版本中提供了更多的选择,如构建于ZooKeeper之上的BookKeeper这样的系统。当备用的NameNode接管工作后,它将通过读取共享编辑日志直至末尾,以实现  与活动的NameNode的状态同步,并继续读取由活动的NameNode写入的新条目;2:DataNode需要同时向两个NameNode发送数据块处理报告,因为数据块的映射信息存储在NameNode的内存中,而非磁盘。3:客  户端需要使用特定的机制来处理NameNode的失效问题,这一机制对用户是透明的。    在活动的NameNode失效之后,备用NameNode能快速(几十秒的时间)实现任务接管,因为最新的状态存储在内存中:包括最新的编辑日志条目和最新的数据块映射信息。实际观察到的失效时间会长一点(需要1分  钟左右),这是因为系统需要保守确定活动NameNode是否真的失效了。    在活动的NameNode失效且备用NameNode也失效的情况下,管理员依旧可以申明一个备用NameNode实现冷启动。这类情况并不会比非高可用(no-HA)的情况更差,并且从操作的角度讲这是一个进步,因为上述  处理已经是一个标准的处理过程并植入Hadoop中。    故障转移与规避:一个称为故障转移控制器(failover_controller)的系统中有一个新实体管理着将将活动NameNode转移为备用NameNode的转换过程。故障转移控制器是可插拔的,但其最初的实现是基于  ZooKeeper的并由此确保且仅有一个活动的NameNode。每一个NameNode运行着一个轻量级的的故障转移控制器(DFSZKFailoverController),其工作就是监视宿主NameNode是否失效(通过一个简单的心跳机制实  现)并在NameNode失效时进行故障切换。管理员也可以手动发起故障转移,例如在进行日常维护时。这称为“平稳的故障转移”(故障转移控制器会组织两个NameNode有序切换)。在非平稳的故障转移时,无法确切知  道失效NameNode是否已经停止运行。例如在网络非常慢或网络被分割的情况下,同样也可能激发故障转移,但是先前活动的NameNode依然运行着并依旧是活动的NameNode。高可用实现做了更进一步的优化以用来确  保先前活动NameNode不会执行危害系统并导致系统崩溃的操作,该方法称为“规避”(fencing)。系统引入了一系列的规避机制,包括杀死NameNode进程,收回访问共享存储目录的权限(通常使用供应商指定的NFS  命令),通过远程管理命令以屏蔽相应网络端口。诉诸最后的手段是先前活动NameNode可以通过一个相当形象的成为STONITH(shoot the node in the head)的技术进行规避,该方法主要通过一个特定的供电单元对相  应的主机进行断电操作。客户端的故障切换通过客户端类库实现透明处理。最简单的实现是通过客户端的配置文件实现故障切换的控制。HDFS URI使用一个逻辑主机名,该主机名映射到一对NameNode地址(在配置文件中  设置),客户端类库会访问每一个NameNode地址,直至处理完成。    

转载于:https://www.cnblogs.com/mengyao/p/4696348.html

HDFS Federation与HDFS High Availability详解相关推荐

  1. Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解

    编者按:HDFS和MapReduce是Hadoop的两大核心,除此之外Hbase.Hive这两个核心工具也随着Hadoop发展变得越来越重要.本文作者张震的博文<Thinking in BigD ...

  2. Thinking in BigData(八)大数据Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解

          纯干货:Hadoop核心架构HDFS+MapReduce+Hbase+Hive内部机理详解. 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS.MapReduce.Hbase.H ...

  3. HDFS中的集中缓存管理详解

    一.背景 Hadoop设计之初借鉴GFS/MapReduce的思想:移动计算的成本远小于移动数据的成本.所以调度通常会尽可能将计算移动到拥有数据的节点上,在作业执行过程中,从HDFS角度看,计算和数据 ...

  4. 详解hadoop之二:HDFS Federation(联邦)

    hdfs federation即hdfs的联邦,可以简单理解为多个hdfs集群聚合到一起,更准确的理解是有多个namenode节点的hdfs集群 hadoop1.x的hdfs架构 主要由namespa ...

  5. Hadoop 容错之1.X的单点故障 到 2.X的HA和HDFS Federation

    转载请注明出处:@http://blog.csdn.net/gamer_gyt,Thinkagmer 撰写 博主微博:http://weibo.com/234654758 (欢迎互撩) 私人博客:ht ...

  6. HDFS Federation(联邦)

    1.简介 hdfs federation即hdfs的联邦,可以简单理解为多个hdfs集群聚合到一起,更准确的理解是有多个namenode节点的hdfs集群 hadoop1.x的hdfs架构 主要由na ...

  7. 2021年大数据Spark(十二):Spark Core的RDD详解

    目录 RDD详解 为什么需要RDD? 什么是RDD? RDD的5大特性 第一个:A list of partitions 第二个:A function for computing each split ...

  8. WordCount 详解

    WourdCount程序就是统计文本中字母的个数 1.创建Wordcount示例文件 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 2 ...

  9. Hadoop详解(五):HDFS HA 和 Federation

    1. Hadoop 2.0 产生背景 Hadoop 1.0中HDFS和MapReduce在高可用.扩展性等方面存在问题 HDFS存在的问题 NameNode单点故障,难以应用于在线场景 HA Name ...

最新文章

  1. 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析
  2. 自动化要不要学python-老男孩linux自动化运维|做人工智能为什么要学Python呢?
  3. ionic 安卓apk签名_安卓 APP 三代加壳方案的研究报告
  4. ipv6 华为交换机 路由配置_华为模拟器ipv6接口配置
  5. ANSI,UTF-8,Unicode,ASCII编码的区别
  6. java笔画数_Java调用setStroke()方法设置笔画属性的语法 原创
  7. 新内容创业时代,微博的造“星”哲学
  8. windows镜像文件官方下载地址
  9. 这个团队做的事情,每天为美团平台带来50%以上的交易量
  10. python简单实现剪刀石头布小游戏
  11. settimeout一定要清除么?
  12. 一个奇怪的网站-- 猫眼
  13. 【触摸屏功能测试】昆仑通态MCGS——物联网功能测试
  14. 初识RPC中间件zeroC ICE工具之iceca
  15. 电商4.0时代 新的「开端」
  16. 红外小目标检测之DANNet
  17. java 获取GPU 信息(英伟达)
  18. Linux——基础+常用命令
  19. c语言入门自学手机版,C语言入门学习软件下载-C语言入门学习手机版v1.0.2 - 起点软件园...
  20. 如何用人工智能免费抠除任意视频背景?

热门文章

  1. 小程序picker_小程序·云开发实战 - 迷你微博
  2. linux ls没有反应_Linux入门②“命令格式”
  3. cordova 安装ssl证书_cordova环境配置(android)
  4. java怎么求两组整数的或集,确定整数是否在具有已知值集的两个整数(包括)之间的最快方法...
  5. 小程序客服消息推送自动回复_如何让小程序客服消息根据用户输入关键词自动回复图片?...
  6. vue ts 设置tslint提示_Typescript 在 Vue 中的实践(包含2.x、3.x)
  7. 永州科技学院有计算机专业吗,永州科技学院有哪些专业
  8. usb for android,libusb
  9. java easyui tree例子_EasyUI Tree的简单使用
  10. QT:(4)解决在VS15下配置QT后没有QT GUI Application选项