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Hadoop2.0 Namenode HA實現方案介紹及彙總

基於社群最新release的Hadoop2.2.0版本,調研了hadoop HA方面的內容。hadoop2.0主要的新特性(Hadoop2.0穩定版2.2.0新特性剖析):

  1. namenode federation: namenode在叢集規模大了之後會成為效能瓶頸,尤其是記憶體使用量急劇增大,同時hdfs所有元資料資訊的讀取和操作都要與namenode通訊。而聯邦模式解決的就是namenode的可擴充套件性問題。更多內容可以參看hadoop 2.0 namenode HA實戰和federation實踐 下圖是我畫的HA和Federation部署圖。每個namesevice映射了HDFS中部分實際路徑,可以單獨給Client提供服務,也可以由Client通過Client Mount Table來訪問若干NS。圖中每個NS裡有一個active NN和一個standby NN,這部分HA會在下面介紹。每個NS對應了一個Pool,Pool對應的DN是該NS可以訪問的DN id的集合。這樣做到可擴充套件,帶來的好處有很多,比如後續新增的NS不會影響之前的NS等。聯邦部署適合大規模叢集,一般規模不大的情況下不需要使用。下面主要介紹HA的內容。
  2. namenode單點故障解決方案。NN現在的HA解決方案主要思路是提供一個儲存元資料資訊的地方,保證editlog不會丟失。董的這篇HA單點故障解決方案總結中介紹了從解決MRv1的Jobtracker HA,到HDFS HA,再到還未正式釋出的YARN RM HA解決方案的異同,各自採用的共享儲存系統有所不同,主要原因是HA的解決方案難度取決於Master自身記錄資訊的多少和資訊可重構性。共享儲存系統主要有NFS,ZK,BookKeeper,QJM。其中已經發行版本里預設使用的QJM(Quaro Journal Manager)。QJM是Cloudera公司提出的,在QJM出現前,如果在主從切換的這段時間內出現腦裂,破壞HDFS元資料的時候,常見方式是去掉activeNN的寫許可權來保證最多隻有一個active NN。QJM本質上是Paxos演算法的實現,通過啟動2N+1個JournalNode來寫editlog,當其中大於N個Node寫成功時候認為本次寫成功,且允許容忍N以下個Node掛掉。QJM實現及原始碼分析可以參考
    基於QJM的HDFS HA原理及程式碼分析
    。QJM和BKJM(藉助BookKeeper實現的JM)都是將editlog資訊寫在磁碟上,這點也是與NFS方案的區別,且NFS相對而言其實更重量級,本身是一個需要獨立維護的東西,而QJM是已經實現的預設方案,配置方法在官方里也可以找到,很詳細。BKJM正在實現中且長期看好。關於BookKeeper相關的JIRA進展可以參考 BookKeeper Option For NN HA。所以總結來說推薦使用QJM和BKJM,且他們的原理比較相似。再給出HDFS JIRA上一份cloudera員工給的Quorum-Journal Design設計文件,地址為
    https://issues.apache.org/jira/secure/attachment/12547598/qjournal-design.pdf
  3. hdfs symbo links將在2.3.0裡釋出。類似linux檔案系統的軟連結。相關資料可以參考理解 Linux 的硬連結與軟連結  硬連線和軟連線的原理

其實現在的HA方案,很大程度上參考的是Facebook的AvatarNode的NN HA方案,只是他是手動的。Facebook的AvatarNode是業界較早的Namenode HA方案,它是基於HDFS 0.20實現的,如下圖所示。


由於採用的是人工切換,所以實現相對簡單。AvatarNode對Namenode進行了封裝,處於工作狀態的叫Primary Avatar,處於熱備狀態的叫Standby Avatar(封裝了Namenode和SecondaryNameNode),兩者通過NFS共享EditLog所在目錄。在工作狀態下,Primary Avatar中的Namenode例項接收Client的請求並進行處理,Datanode會向Primary和Standby兩個同時傳送blockReport和心跳,Standby Avatar不斷地從共享的EditLog中持續寫入的新事務,並推送給它的Namenode例項,此時Standby Avatar內部的Namenode處於安全模式狀態,不對外提供服務,但是狀態與Primary Avatar中的保持一致。一旦Primary發生故障,管理員進行Failover切換:首先將原來的Primary程序殺死(避免了“Split Brain”和“IO Fencing”問題),然後將原來的Standby設定為Primary,新的Primary會保證回放完成所有的EditLog事務,然後退出安全模式,對外接收服務請求。為了實現對客戶端透明,AvatarNode主從採用相同的虛擬IP,切換時將新的Primary設定為該虛擬IP即可。整個流程可在秒~分鐘級別完成。可以參考FaceBook 2011年的論文 Apache Hadoop Goes Realtime at Facebook 裡面專門有一節講到HA AvatarNode的設計。

總結

本文參考了網上一些資深研究者的部落格資料和HDFS JIRA上的一些內容,整理了一下NN HA方面的幾種實現方式,也提供了更多細緻和詳細的內容連結。

(全文完)