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目录
1 HDFS核心架构概述
2 高可用设计背景
3HDFS核心组件
3.1 Active与Standby NameNode
3.2 JournalNode
3.3 ZKFailoverController（ZKFC）
3.4 DataNode
4 高可用设计的工作流程
写入阶段：
元数据同步：
健康监测：
故障转移：
5 高可用设计的优势
6 总结
1 HDFS核心架构概述
Hadoop 2.0及以后版本的HDFS（Hadoop Distributed File System）采用了主/从（Master/Slave）架构，主要由NameNode、DataNode以及一系列辅助组件构成。HDFS的设计目标是实现高吞吐量、高容错性的数据存储，适用于大规模数据集的分布式处理。
2 高可用设计背景
在Hadoop 1.x版本中，NameNode是单点故障，一旦NameNode出现故障，整个HDFS集群将不可用。为了解决这个问题，Hadoop 2.0引入了NameNode的高可用性（HA）机制，确保在NameNode出现故障时，系统能够迅速恢复，保证数据的持续可用性。
3HDFS核心组件
3.1 Active与Standby NameNode
- 功能：
- Active NameNode：处理所有客户端的读写请求，管理文件系统的命名空间
- Standby NameNode：作为热备份，与Active NameNode保持同步，随时准备接管
- 高可用性实现：
- 通过配置两个NameNode（一个Active，一个Standby），确保在Active NameNode出现故障时，Standby NameNode能够迅速接管
- 使用JournalNode实现Active和Standby NameNode之间的元数据同步
3.2 JournalNode
- 功能：
- 在NameNode的高可用性配置中，JournalNode用于实现NameNode之间的编辑日志共享
- Active和Standby NameNode都通过JournalNode来记录编辑日志，确保两者之间的元数据保持一致
- 工作原理：
- Active NameNode将编辑日志写入JournalNode集群
- Standby NameNode从JournalNode集群读取编辑日志，并在本地应用这些日志，以保持与Active NameNode的元数据同步
3.3 ZKFailoverController（ZKFC）
- 功能：
- 基于Zookeeper实现NameNode的故障转移控制
- 监控NameNode的健康状态，并在Active NameNode出现故障时触发故障转移
- 工作原理：
- ZKFC在Zookeeper中创建一个会话，并注册一个临时的Znode来表示Active NameNode的状态
- 当Active NameNode出现故障时，Zookeeper会检测到会话超时，并通知Standby NameNode的ZKFC进行故障转移
- Standby NameNode的ZKFC在确认Active NameNode确实故障后，将Standby NameNode切换为Active状态，并接管所有客户端请求
3.4 DataNode
- 功能：
- 存储实际的数据块，根据NameNode的指示进行数据存储和检索
- 定期向NameNode发送心跳信号和块报告，以确认其状态和存储的数据块信息
- 在高可用设计中的角色：
- DataNode并不直接参与NameNode的故障转移过程，但它们的状态和存储的数据块对于HDFS的整体可用性至关重要
- 在NameNode故障转移后，新的Active NameNode需要能够快速获取DataNode的状态信息，以确保数据的正确性和一致性
4 高可用设计的工作流程
写入阶段：
客户端与Active NN交互：
- 在HDFS的写入阶段，客户端只与Active NameNode（NN）进行交互。Active NameNode负责处理所有客户端的读写请求，并管理文件系统的命名空间
EditLog确认机制：
- 当客户端发起写请求时，Active NameNode会记录相关的操作到EditLog中。为了确保EditLog的可靠性，HDFS采用了多数JournalNodes确认的机制。例如在3个JournalNodes的集群中，至少需要2个JournalNodes成功写入EditLog，才能认为该操作被成功记录
数据直接写入DN：
- 客户端在获得Active NameNode的写入许可后，会直接将数据写入DataNode（DN），这种设计避免了NameNode成为数据写入的瓶颈，提高了系统的整体写入性能
元数据同步：
Standby NN实时追踪EditLog：
- Standby NameNode会实时追踪Active NameNode的EditLog，以确保两者之间的元数据保持一致；当Active NameNode记录新的EditLog时，Standby NameNode会从JournalNodes中读取并应用这些日志
定期执行检查点合并：
- 为了减少NameNode重启时的恢复时间，Standby NameNode会定期执行检查点合并操作。它将EditLog中的操作应用到FsImage（命名空间镜像）中，生成新的FsImage文件；在NameNode重启时，可以直接加载最新的FsImage文件，而无需重放大量的EditLog
健康监测：
DataNode同时向主备NN发送块报告：
- DataNode会同时向Active和Standby NameNode发送块报告，以告知它们自己存储的数据块信息；即使Active NameNode出现故障，Standby NameNode也能迅速获取到最新的数据块信息
心跳超时触发故障检测：
- NameNode会定期向DataNode发送心跳信号，以检测DataNode的健康状态，如果某个DataNode的心跳信号超时，NameNode会认为该DataNode出现故障，并采取相应的措施（如复制数据块到其他DataNode），同样地ZKFailoverController也会通过Zookeeper来监控Active NameNode的健康状态，一旦检测到故障，就会触发故障转移过程
故障转移：
ZKFC通过ZooKeeper实现分布式协调：
- ZKFailoverController（ZKFC）是基于Zookeeper的故障转移控制器，它负责监控NameNode的健康状态，并在Active NameNode出现故障时触发故障转移过程；ZKFC通过Zookeeper来实现分布式协调，确保故障转移过程的可靠性和一致性
典型切换时间30秒内：
- 在Hadoop 2.0及以后版本中，HDFS的故障转移时间被大大缩短，典型情况下，从Active NameNode出现故障到Standby NameNode接管所有客户端请求的时间可以在30秒内完成（具体时间取决于session.timeout配置），这种快速的故障转移能力确保了HDFS的高可用性和数据可靠性
5 高可用设计的优势
- 提高系统可用性：通过配置Active和Standby NameNode，确保在NameNode出现故障时系统能够迅速恢复
- 增强数据可靠性：DataNode的数据冗余和容错机制确保即使某个DataNode出现故障，也不会影响整个文件系统的正常运行
- 简化运维管理：高可用设计减少了单点故障的风险，降低了运维管理的复杂度
6 总结
Hadoop 2.0及以后版本的HDFS通过引入NameNode的高可用性机制，显著提高了系统的可用性和数据可靠性。Active与Standby NameNode、JournalNode、ZKFailoverController以及DataNode等核心组件共同构成了HDFS的高可用架构，确保了HDFS在节点故障、网络分区等异常情况下仍能保持数据的可靠性和系统的可用性。这一设计使得HDFS成为大规模数据存储和处理的首选平台之一。