1. HDFS 简介 

   HDFS，为Hadoop这个分布式计算框架提供高性能、高可靠、高可扩展的存储服务。HDFS的系统架构是典型的主/从架构，早期的架构包括一个主节点NameNode和多个从节点DataNode。NameNode是整个文件系统的管理节点，也是HDFS中最复杂的一个实体，它维护着HDFS文件系统中最重要的两个关系：

1. HDFS文件系统中的文件目录树，以及文件的数据块索引，即每个文件对应的数据块列表。
2. 数据块和数据节点的对应关系，即某一块数据块保存在哪些数据节点的信息。

     其中，第一个关系即目录树、元数据和数据块的索引信息会持久化到物理存储中，实现是保存在命名空间的镜像fsimage和编辑日志edits中。而第二个关系是在NameNode启动后，有DataNode主动上报它所存储的数据块，动态建立对应关系。

     在上述关系的基础上，NameNode管理着DataNode，通过接收DataNode的注册、心跳、数据块提交等信息的上报，并且在心跳中发送数据块复制、删除、恢复等指令；同时，NameNode还为客户端对文件系统目录树的操作和对文件数据读写、对HDFS系统进行管理提供支持。

     DataNode提供真实文件数据的存储服务。它以数据块的方式在本地的Linux文件系统上保存了HDFS文件的内容，并且对外提供文件数据的访问功能。客户端在读写文件时，必须通过NameNode提供的信息，进一步和DataNode进行交互；同时，DataNode还必须接NameNode的管理，执行NameNode的指令，并且上报NameNode感兴趣的事件，以保证文件系统稳定，可靠，高效的运行。架构图如下：

      在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。对于只有一个NameNode的集群，如果NameNode机器出现故障，那么整个集群将无法使用，直到NameNode重新启动。

NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群:

1. NameNode机器发生意外，比如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启NameNode
2. NameNode机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用

         HDFS的HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将NameNode很快的切换到另外一台机器。

2. HA基础

     HDFS HA的解决方案可谓百花齐放，Linux HA, VMware FT, shared NAS+NFS, BookKeeper, QJM/Quorum Journal Manager, BackupNode等等。目前普遍采用的是shared NAS+NFS，因为简单易用，但是需要提供一个HA的共享存储设备。而社区已经把基于QJM/Quorum Journal Manager的方案merge到trunk了，clouderea提供的发行版中也包含了这个feature，这种方案也是社区在未来发行版中默认的HA方案。

     在HA具体实现方法不同的情况下，HA框架的流程是一致的。不一致的就是如何存储和管理日志。在Active NN和Standby NN之间要有个共享的存储日志的地方，Active NN把EditLog写到这个共享的存储日志的地方，Standby NN去读取日志然后执行，这样Active和Standby NN内存中的HDFS元数据保持着同步。一旦发生主从切换Standby NN可以尽快接管Active NN的工作（虽然要经历一小段时间让原来Standby追上原来的Active，但是时间很短）。

     说到这个共享的存储日志的地方，目前采用最多的就是用共享存储NAS+NFS。缺点有：1）这个存储设备要求是HA的，不能down；2）主从切换时需要fencing方法让原来的Active不再写EditLog，否则的话会发生brain-split，因为如果不阻止原来的Active停止向共享存储写EditLog，那么就有两个Active NN了，这样就会破坏HDFS的元数据了。对于防止brain-split问题，在QJM出现之前，常见的方法就是在发生主从切换的时候，把共享存储上存放EditLog的文件夹对原来的Active的写权限拿掉，那么就可以保证同时至多只有一个Active NN，防止了破坏HDFS元数据。

在Hadoop 2.0之前，也有若干技术试图解决单点故障的问题，我们在这里做个简短的总结

1. Secondary NameNode。它不是HA，它只是阶段性的合并edits和fsimage，以缩短集群启动的时间。当NameNode(以下简称NN)失效的时候，Secondary NN并无法立刻提供服务，Secondary NN甚至无法保证数据完整性：如果NN数据丢失的话，在上一次合并后的文件系统的改动会丢失。
2. Backup NameNode (HADOOP-4539)。它在内存中复制了NN的当前状态，算是Warm Standby，可也就仅限于此，并没有failover等。它同样是阶段性的做checkpoint，也无法保证数据完整性。
3. 手动把name.dir指向NFS。这是安全的Cold Standby，可以保证元数据不丢失，但集群的恢复则完全靠手动。
4. Facebook AvatarNode。Facebook有强大的运维做后盾，所以Avatarnode只是Hot Standby，并没有自动切换，当主NN失效的时候，需要管理员确认，然后手动把对外提供服务的虚拟IP映射到Standby NN，这样做的好处是确保不会发生脑裂的场景。其某些设计思想和Hadoop 2.0里的HA非常相似，从时间上来看，Hadoop 2.0应该是借鉴了Facebook的做法。
5. 还有若干解决方案，基本都是依赖外部的HA机制，譬如DRBD，Linux HA，VMware的FT等等。

3. 具体实现

3.1 借助DRBD、HeartbeatHA实现主备切换。

     使用DRBD实现两台物理机器之间块设备的同步，即通过网络实现Raid1，辅以Heartbeat HA实现两台机器动态角色切换，对外(DataNode、DFSClient)使用虚IP来统一配置。这种策略，可以很好地规避因为物理机器损坏造成的hdfs元数据丢失，(这里的元数据简单地说，就是目录树，以及每个文件有哪些block组成以及它们之间的顺序)，但block与机器位置的对应关系仅会存储在NameNode的内存中，需要DataNode定期向NameNode做block report来构建。因此，在数据量较大的情况下，blockMap的重建过程也需要等待一段时间，对服务会有一定的影响。

      接着看一下什么是DRBD：Distributed Replicated Block Device是一个用软件实现的、无共享的、服务器之间镜像块设备内容的存储复制解决方案。可以理解成一个基于网络的RAID-1。

      在上述的示意图中有两个Server。每个Server含有一个Linux的内核，包含文件系统，buffer cache，硬盘管理和物理硬盘，TCP/IP的调用栈，NIC(network interface card)的驱动。

      黑色的箭头代表在这些模块中的数据流动。橘色的箭头表示了从集群的active node到standby node的数据流动。

3.2 Facebook AvatarNode

    DataNode同时向主备NN汇报block信息。这种方案以Facebook AvatarNode为代表。

    PrimaryNN与StandbyNN之间通过NFS来共享FsEdits、FsImage文件，这样主备NN之间就拥有了一致的目录树和block信息；而block的位置信息，可以根据DN向两个NN上报的信息过程中构建起来。这样再辅以虚IP，可以较好达到主备NN快速热切的目的。但是显然，这里的NFS又引入了新的SPOF。

     在主备NN共享元数据的过程中，也有方案通过主NN将FsEdits的内容通过与备NN建立的网络IO流，实时写入备NN，并且保证整个过程的原子性。这种方案，解决了NFS共享元数据引入的SPOF，但是主备NN之间的网络连接又会成为新的问题。

总结：在开源技术的推动下，针对HDFS NameNode的单点问题，技术发展经历以上阶段，虽然，在一定程度上缓解了hdfs的安全性和稳定性的问题，但仍然存在一定的问题。直到hadoop2.0.*之后，Quorum Journal Manager给出了一种更好的解决思路和方案。

3.3 QJM/Qurom Journal Manager

      Clouera提出了QJM/Qurom Journal Manager，这是一个基于Paxos算法实现的HDFS HA方案。QJM的结构图如下所示：

         QJM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。当然这个算法所能容忍的是最多有N台机器挂掉，如果多于N台挂掉，这个算法就失效了。这个原理是基于Paxos算法的，可以参考http://en.wikipedia.org/wiki/Paxos_(computer_science)。

         用QJM的方式来实现HA的主要好处有：1）不需要配置额外的高共享存储，这样对于基于commodityhardware的云计算数据中心来说，降低了复杂度和维护成本；2）不在需要单独配置fencing实现，因为QJM本身内置了fencing的功能；3）不存在Single Point Of Failure；4）系统鲁棒性的程度是可配置的（QJM基于Paxos算法，所以如果配置2N+1台JournalNode组成的集群，能容忍最多N台机器挂掉）；5）QJM中存储日志的JournalNode不会因为其中一台的延迟而影响整体的延迟，而且也不会因为JournalNode的数量增多而影响性能（因为NN向JournalNode发送日志是并行的）。

4. HDFS Federation

    单NN的架构使得HDFS在集群扩展性和性能上都有潜在的问题，当集群大到一定程度后，NN进程使用的内存可能会达到上百G，常用的估算公式为1G对应1百万个块，按缺省块大小计算的话，大概是64T (这个估算比例是有比较大的富裕的，其实，即使是每个文件只有一个块，所有元数据信息也不会有1KB/block)。同时，所有的元数据信息的读取和操作都需要与NN进行通信，譬如客户端的addBlock、getBlockLocations，还有DataNode的blockRecieved、sendHeartbeat、blockReport，在集群规模变大后，NN成为了性能的瓶颈。Hadoop 2.0里的HDFS Federation就是为了解决这两个问题而开发的。

    图片来源： HDFS-1052 设计文档
    图片作者： Sanjay Radia, Suresh Srinivas

这个图过于简明，许多设计上的考虑并不那么直观，我们稍微总结一下:

• 多个NN共用一个集群里DN上的存储资源，每个NN都可以单独对外提供服务
• 每个NN都会定义一个存储池，有单独的id，每个DN都为所有存储池提供存储
• DN会按照存储池id向其对应的NN汇报块信息，同时，DN会向所有NN汇报本地存储可用资源情况
• 如果需要在客户端方便的访问若干个NN上的资源，可以使用客户端挂载表，把不同的目录映射到不同的NN，但NN上必须存在相应的目录

这样设计的好处大致有：

• 改动最小，向前兼容
  • 现有的NN无需任何配置改动.
  • 如果现有的客户端只连某台NN的话，代码和配置也无需改动。
• 分离命名空间管理和块存储管理
  • 提供良好扩展性的同时允许其他文件系统或应用直接使用块存储池
  • 统一的块存储管理保证了资源利用率
  • 可以只通过防火墙配置达到一定的文件访问隔离，而无需使用复杂的Kerberos认证
• 客户端挂载表
  • 通过路径自动对应NN
  • 使Federation的配置改动对应用透明

转载注明出处：http://blog.csdn.net/anzhsoft/article/details/23279027； http://www.anzhan.me

参考资料：

1. http://www.binospace.com/index.php/hdfs-ha-quorum-journal-manager/

2. http://www.binospace.com/index.php/hadoop0-23-0_3_hdfs_nn_snn_bn_ha/

3. http://www.sizeofvoid.net/hadoop-2-0-namenode-ha-federation-practice-zh/

4. http://www.blogjava.net/shenh062326/archive/2012/03/24/yuling111.html
5. http://blog.csdn.net/dangyifei/article/details/8920164

6. http://www.drbd.org/