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写在前边的话

   动手准备写这篇博客，想的挺多，但是到了笔下，却很难说的一清二楚

   上一篇博客中我介绍了如何部署Hadoop HA（High Availability），在这篇博客中我们就来看一下Hadoop容错机制的演变之路

一：1.x和2.x的架构对比

   具体可参考之前的一篇博文：Hadoop1.X 与 Hadoop2.X比较

二：hadoop 1.X的单点故障

   1）JobTracker 是 Map-reduce 的集中处理点，存在单点故障；

   2）JobTracker 完成了太多的任务，造成了过多的资源消耗，当 map-reduce job 非常多的时候，会造成很大的内存开销，潜在来说，也增加了 JobTracker 失效的风险，这也是业界普遍总结出老 Hadoop 的 Map-Reduce 只能支持 4000 节点主机的上限；

   在1.x版本中给出的解决方案主要有以下几种

   1：Secondary NameNode

     需要声明的是SNN不是NameNode的备份。他的作用是定期合并fsimage和edits文件，并推送给NameNode，以缩短集群启动的时间，当NN失效的时候，SNN并无法立刻提供服务，甚至无法保证数据的完整性，如果NN数据丢失，在上一次合并后的文件系统的改动就会丢失。

     SNN的作用在2.x版本中可以被两个节点替换CheckpointNode和BackuoNode。

     CheckpointNode可以理解为与SNN的作用一致，BackupNode是NN的完全备份

     配置文件对应的core-site.xml

     配置项为：         

fs.checkpoint.period
fs.checkpoint.size
fs.checkpoint.dir
fs.checkpoint.edits.dir

     SNN定期合并流程，如下所示

[root@master1 current]# cat VERSION 
#Tue Aug 30 05:46:05 CST 2016
namespaceID=1476026471
clusterID=CID-8ec4991f-2f2e-4579-be1a-cfa862c87ba1
cTime=0
storageType=JOURNAL_NODE
layoutVersion=-63

     VERSION     文件保存了HDFS的版本号

     layoutVersion  是一个负整数，保存了HDFS的持续化在硬盘上的数据

     namespaceID   是文件系统的唯一标识符，在文件系统初次格式化时生成

     cTime       此处为0

     storageType   表示此文件夹中保存的是元数据节点的数据结构

     NN进程挂掉之后，怎么进行数据恢复？

     (1)：删除SNN存放那个数据目录下in_use.lock文件

     (2)：执行恢复命令 hadoop-daemon.sh -importCheckpoint

     (3)：启动NN hadoop-daemon.sh start namenode

     (4)：进行校验检查根目录是否健康 hadoop fsck /

     (5)：查看数据 hadoop fs -lsr /

     至此NN元数据恢复成功，但是仍然存在数据丢失的情况

    2：CheckpointNode

     作用和SNN是一样的，启动命令为 hadoop namenode -checkpoint

     配置文件：core-site.xml

fs.checkpoint.period
fs.checkpoint.size
fs.checkpoint.dir
fs.checkpoint.edits.dir

    3：BackupNode

     提供一个真正意义上的备用节点，在内存中维护一份从NN同步过来的fsimage，同时还把从MM接受edits文件的日志流，并把它们持久化硬盘。

     BackupNode在内存中维护与NN一样的Matadata数据，启动命令为hdfs namenode -backup

     配置文件：hdfs-site.xml

dfs.backup.address
dfs.backup.http.address  

三：Hadoop HA（高可用性）

    这里需要说明的是SNN在hadoop2.x依然存在，只不过已经有了HA，对其进行了工作的替代，所有就不必再配置了

    1：基本原理

    hadoop2.0的HA 机制有两个namenode，一个是active namenode，状态是active；另外一个是standby namenode，状态是standby。两者的状态是可以切换的，但不能同时两个都是active状态，最多只有1个是active状态。只有active namenode提供对外的服务，standby namenode是不对外服务的。active namenode和standby namenode之间通过NFS或者JN（journalnode，QJM方式）来同步数据。

  active namenode会把最近的操作记录写到本地的一个edits文件中（edits file），并传输到NFS或者JN中。standby namenode定期的检查，从NFS或者JN把最近的edit文件读过来，然后把edits文件和fsimage文件合并成一个新的fsimage，合并完成之后会通知active namenode获取这个新fsimage。active namenode获得这个新的fsimage文件之后，替换原来旧的fsimage文件。

  这样，保持了active namenode和standby namenode的数据的实时同步，standby namenode可以随时切换成active namenode（譬如 active namenode挂了）。而且还有一个原来hadoop1.0的secondarynamenode，checkpointnode，buckcupnode的功能：合并edits文件和fsimage文件，使fsimage文件一直保持更新。所以启动了hadoop2.0的HA机制之后，secondarynamenode，checkpointnode，buckcupnode这些都不需要了。

    2：NFS（Network File System）

   NFS作为active namenode和standby namenode之间数据共享的存储。active namenode会把最近的edits文件写到NFS，而standby namenode从NFS中把数据读过来。这个方式的缺点是，如果active namenode或者standby namenode有一个和NFS之间网络有问题，则会造成他们之前数据的同步出问题。                                                                                      

   3：QJM（QuorumJournal Manager）

   QJM的方式可以解决上述NFS容错机制不足的问题。active namenode和standby namenode之间是通过一组journalnode（数量是奇数，可以是3,5,7...,2n+1）来共享数据。active namenode把最近的edits文件写到2n+1个journalnode上，只要有n+1个写入成功就认为这次写入操作成功了，然后standby namenode就可以从journalnode上读取了。可以看到，QJM方式有容错的机制，可以容忍n个journalnode的失败。                  

              

   4：主备节点切换

  active namenode和standby namenode可以随时切换。当active namenode挂掉后，也可以把standby namenode切换成active状态，成为active namenode。可以人工切换和自动切换。人工切换是通过执行HA管理的命令来改变namenode的状态，从standby到active，或者从active到standby。自动切换则在active namenode挂掉的时候，standby namenode自动切换成active状态，取代原来的active namenode成为新的active namenode，HDFS继续正常工作。

  主备节点的自动切换需要配置zookeeper。active namenode和standby namenode把他们的状态实时记录到zookeeper中，zookeeper监视他们的状态变化。当zookeeper发现active namenode挂掉后，会自动把standby namenode切换成active namenode。

             

四：ResourceManager HA

    两个RM启动的时候都是standy，进程启动以后状态未被加载，转换为active以后才会加载相应的状态并启动服务，RM的转换可以通过Zookeeper来进行监控和切换

    具体的流程如下：

    (1)RM的作业信息存储在ZK的/rmstore下，Active RM向这个目录写APP 的信息

    (2)RM启动的时候会通过向ZK的/Hadoop-ha目录下写一个Lock文件，写成功则成为Active，否则为Standy，Standy RM会一直监控Lock文件是否存在，如果不存在，则会试图去创建，则争取成为Active RM

    (3)当Active RM 挂掉，另外一个StandyRM 成功转换为Active RM后，会从/rmstore读取相应的作业信息，重新构建作业的内存信息，然后启动内部服务，开始接受NM的心跳，构建集群资源信息，并接收客户端提交作业的请求等

              、

      RM的HA 配置为：

<configuration>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
    <value>true</value>    <!-- 开启RM高可用 -->
  </property>  
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>    <!--启动自动故障转移,默认为false-->
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.embedded</name>
    <value>true</value>    <!--启用一个内嵌的故障转移，与ZKRMStateStore一起使用。-->
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
    <value>yrc</value>    <!-- 指定RM的cluster id -->
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
    <value>rm1,rm2</value>    <!-- 指定RM的名字 -->
  </property>
   <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
    <value>master1</value>    <!-- 分别指定RM的地址 -->
  </property>
    <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
    <value>master2</value>    <!-- 分别指定RM的地址 -->
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>
    <value>rm1</value>
    <description>If we want to launch more than one RM in single node, we need this configuration</description>
  </property> 
  <property>  
    <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>  
    <value>true</value>  
  </property>  
  <property>  
    <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>  
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>  
  </property>    
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
    <value>master1:2181,master2:2181,slaver1:2181</value>    <!-- 指定zk集群地址 -->
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
</configuration>

五：HDFS Federation（HDFS联邦）

      参考之前的博客：HDFS Federation(HDFS 联邦)（Hadoop2.3）