【Hadoop】HDFS高可用与高扩展原理分析（HA架构与Federation机制）
一、HDFS的高可用性（HA架构）
为保证HDFS的高可用性，即当NameNode节点机器出现故障而导致宕机时整个系统依旧可以维持运转，那么只需要存在多个NameNode节点即可，当前节点（Active NameNode）宕机的时候就立即切换到另外的备用节点（Standby NameNode）。这就所谓的HA（High Available）结构的基础架构和想法，那么为了保证这一点则需要Standby NameNode随时做好准备，使其与Active NameNode的节点状态保持同步（元数据保持一致）。
HA架构中存在两个NameNode，一个是Active NameNode，是当前正在使用的NameNode；另一个是Standby NameNode，是备用的NameNode。在HA架构中不存在Secondary NameNode，因为Standby NameNode会代替它的功能，将edits文件整合为fsimage文件。
如上图所示，DataNode需要向Active NameNode和Standby NameNode分别发送block块的位置信息，且HA结构中还构建了一组Journal Nodes用以同步Active NameNode和Standby NameNode的edits文件信息，由于fsimage文件是由edits文件合并生成的，因此保证两者edits文件的同步即可。
图中的Zookeeper是为了实现自动切换NameNode功能，当多个NameNode启动的时候会分别向Zookeeper中注册一个临时节点，当它挂掉的时候，这个临时节点也就消失了，这是Zookeeper的特性。如果Zookeeper的监视器注意到当前的Active NameNode出现故障，就会立即将Standby NameNode转换为Active NameNode，将原本故障的Active NameNode转换为Standby NameNode，即使后续该节点故障被排除，也不会再切换回来，直到当前节点也出现故障才会切换回原来那个节点。
二、HDFS的高扩展性（Federation机制）
HDFS的Federation机制可以解决单一NameNode存在的问题，当集群中数据增长到一定规模后，NameNode 进程占用的内存可能会达到成百上千 GB，此时NameNode成了集群的性能瓶颈。通俗的讲，集群启动时DataNode会向NameNode上报所有的Block块信息，每个块（无论大小）对象约占150byte，而NameNode的内存是有限的，当HDFS文件愈来愈多的时候，NameNode就会成为集群的短板（这也是为什么HDFS不适合存储小文件的原因）。使用多个NameNode，每个NameNode负责一个命令空间，这种设计可提供以下特性：
- HDFS集群扩展性。多个NameNode分管一部分目录，使得一个集群可以扩展到更多节点，不再因内存的限制制约文件存储数目。
- 性能更高效。多个NameNode管理不同的数据，且同时对外提供服务，将为用户提供更高的读写吞吐率。
- 良好的隔离性。用户可根据需要将不同业务数据交由不同NameNode管理，这样不同业务之间影响很小。
HDFS的Federation机制下存在多个NameNode，也就意味着存在多个NameSpace（命名空间），不同的NameNode分管不同的NameSpace。被同一个NameNode所管理的数据都在同一个NameSpace下，一个NameSpace对应一个Block Pool（所有数据块的集合），但每个NameNode又共用全部的DataNode资源（不同的块存储分别在不同的DataNode中）。
三、HA架构 + Federation机制
为了同时解决NameNode的单点故障问题和横向扩容问题，超大规模的集群一般都会采用HA+Federation的部署方案。从图中可以看到每个Federation机制下的NameNode都是由一个Active NameNode和一个Standby NameNode一起构成的HA架构，这样既考虑到了HDFS的高扩展性，又顾及了HDFS的高可用性。
