Hadoop学习笔记 - HA

Hadoop学习笔记 - HA

HA概述

为了保证集群的稳定性，保证业务连续性（即集群中某些节点故障时，有对应的策略使得集群继续运行而不崩溃），于是有了HA模式（Highly Available 高可用性）。

HA原理图

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NameNode

1. 存储元数据：其中的NN为NameNode，为了避免一个NN的压力过大，在1.x版本中可以设置NameNode和SecondaryNameNode，后面2.x 3.x版本可以支持多个NameNode，将元数据分布式存储。
2. 只能有一个NameNode处于Active状态，与Client直接通信，而其他的NameNode处于StandBy状态。
3. 为了保证NameNode之间的元数据同步，引入了JN（图中最绿的那两坨，本质也是一个小集群，保证稳定性），即JournalNode，用于同步各个NameNode的信息

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JournalNode

ActiveNameNode如何确定数据同步完成呢？

过半原则：JournalNode的数量一般设置为单数，当JournalNode发送的同步数量超过了一半时，默认数据同步完毕

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Zookeeper

1. 作用：分布式协调，即当集训发生了变化或者故障时，无需手动调整而是自动协调。
2. ZKFC：即ZookeeperFailoverController，和NameNode运行在同一台机器上，监视NameNode的状态

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HA大致运行过程

1. 抢锁：集群启动时，各个NameNode会争相向Zookeeper集训加上自己的锁，但是只有一个集群可以加锁成功，转而成为ActiveNameNode，其他那些NameNode会注册好自己的回调函数，变成StandBy状态
2. 故障解锁：当NameNode挂掉时，运行在与之相同一台机器上的ZKFC触发，将其加的那把锁解除
3. 回调函数：当原先ActiveNameNode的锁被解除时，触发剩余NameNode的回调函数，剩下的ZKFC会验证原先的ActiveNameNode是否真的宕机，如果是，则将自己设为Active状态