Hadoop2.6.0学习笔记（八）SPOF解决方案总结

jdgue

　　鲁春利的工作笔记，谁说程序员不能有文艺范？
　　转载自董的博客，表示感谢。
　　Hadoop 1.0内核主要由两个分支组成：MapReduce和HDFS，众所周知，这两个系统的设计缺陷是单点故障，即MR的JobTracker和HDFS的NameNode两个核心服务均存在单点问题，该问题在很长时间内没有解决，这使得Hadoop在相当长时间内仅适合离线存储和离线计算。
　　令人欣慰的是，这些问题在Hadoop 2.0中得到了非常完整的解决。Hadoop 2.0内核由三个分支组成，分别是HDFS、MapReduce和YARN，而Hadoop生态系统中的其他系统，比如HBase、Hive、Pig等，均是基于这三个系统开发的。
　　在正式介绍单点故障解决方案之前，先简要回顾一下这三个系统（三个系统均采用简单的master/slaves架构，其中master是单点故障）。
　　（1） HDFS：仿照google GFS实现的分布式存储系统，由NameNode和DataNode两种服务组成，其中NameNode是存储了元数据信息（fsimage）和操作日志（edits），由于它是唯一的，其可用性直接决定了整个存储系统的可用性；
　　（2）YARN：Hadoop2.0中新引入的资源管理系统，它的引入使得Hadoop不再局限于MapReduce一类计算，而是支持多样化的计算框架。它由两类服务组成，分别是
ResourceManager和NodeManager，其中，ResourceManager作为整个系统的唯一组件，存在单点故障问题；
　　（3）MapReduce：
目前存在两种MapReduce实现，分别是可独立运行的MapReduce，它由两类服务组成，分别是JobTracker和TaskTraker，其
中JobTracker存在单点故障问题，另一个是MapReduce On
YARN，在这种实现中，每个作业独立使用一个作业跟踪器（ApplicationMaster），彼此之间不再相互影响，不存在单点故障问题。本文提到
的单点故障实际上是第一种实现中JobTracker的单点故障。
　　总体上说，Hadoop中的HDFS、MapReduce和YARN的单点故障解决方案架构是完全一致的，分为手动模式和自动模式，其中手动模式是指由管
理员通过命令进行主备切换，这通常在服务升级时有用，自动模式可降低运维成本，但存在潜在危险。这两种模式下的架构如下。
　　【手动模式】

　　【自动模式】
　　
　　在Hadoop HA中，主要由以下几个组件构成：
　　（1）MasterHADaemon：与Master服务运行在同一个进程中，可接收外部RPC命令，以控制Master服务的启动和停止；
　　（2）SharedStorage：共享存储系统，active
master将信息写入共享存储系统，而standby master则读取该信息以保持与active
master的同步，从而减少切换时间。常用的共享存储系统有zookeeper（被YARN HA采用）、NFS（被HDFS
HA采用）、HDFS（被MapReduce HA采用）和类bookeeper系统（被HDFS HA采用）。
　　（3）ZKFailoverController：基于Zookeeper实现的切换控制器，主要由两个核心组
件构成：ActiveStandbyElector和HealthMonitor，其中，ActiveStandbyElector负责与
zookeeper集***互，通过尝试获取全局锁，以判断所管理的master进入active还是standby状态；HealthMonitor负责
监控各个活动master的状态，以根据它们状态进行状态切换。。
　　（4）Zookeeper集群：核心功能通过维护一把全局锁控制整个集群有且仅有一个active master。当然，如果ShardStorge采用了zookeeper，则还会记录一些其他状态和运行时信息。
　　尤其需要注意的是，解决HA问题需考虑以下几个问题：
　　（1）脑裂（brain-split）：脑裂是指在主备切换时，由于切换不彻底或其他原因，导致客户端和Slave误以为出现两个active master，最终使得整个集群处于混乱状态。解决脑裂问题，通常采用隔离(Fencing)机制，包括三个方面：
共享存储fencing：  确保只有一个Master往共享存储中写数据。　　
客户端fencing：    确保只有一个Master可以响应客户端的请求。
　　
Slave fencing：    确保只有一个Master可以向Slave下发命令。
　　Hadoop公共库中对外提供了两种fenching实现，分别是sshfence和shellfence（缺省实现），其中sshfence是指通过
ssh登陆目标Master节点上，使用命令fuser将进程杀死（通过tcp端口号定位进程pid，该方法比jps命令更准确），shellfence
是指执行一个用户事先定义的shell命令（脚本）完成隔离。
　　（2）切换对外透明：为了保证整个切换是对外透明的，Hadoop应保证所有客户端和Slave能自动重定向到新的
active
master上，这通常是通过若干次尝试连接旧master不成功后，再重新尝试链接新master完成的，整个过程有一定延迟。在新版本的HadoopRPC中，用户可自行设置RPC客户端尝试机制、尝试次数和尝试超时时间等参数。
　　Hadoop 2.0 中 HDFS HA解决方案可阅读文章：“Hadoop 2.0 NameNode HA和Federation实践”，目前HDFS2中提供了两种HA方案，一种是基于NFS共享存储的方案，一种基于Paxos算法的方案Quorum Journal Manager（QJM），它的基本原理就是用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，数据不会丢失了。