&&大数据学习&&
🔥系列专栏: 👑哲学语录: 用力所能及,改变世界。
💖如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞👍+收藏⭐️+留言📝支持一下博主哦🤞
🍋一、大数据集群高可用实现方式
-
多节点冗余:
- NameNode/ResourceManager高可用:在Hadoop生态系统中,HDFS的NameNode和YARN的ResourceManager都采用了主备架构,通过设置两个节点,一个处于Active状态,另一个处于Standby状态,确保在主节点故障时能够迅速切换到备节点,继续提供服务。
- 数据节点冗余:在HDFS中,数据会被分割成多个块,并存储在不同的DataNode上,实现数据的冗余存储。即使某个DataNode出现故障,数据仍然可以从其他DataNode上恢复。
-
数据复制和冗余:
- 数据复制:大数据集群通常会在不同的节点上复制数据,以提高数据的可用性和容错性。例如,HDFS默认将数据块复制三份,存储在集群中的不同节点上。
- 元数据冗余:对于元数据,如HDFS的NameNode和YARN的ResourceManager中的信息,也会进行冗余存储,确保在主节点故障时,备节点能够迅速接管并恢复元数据。
-
负载均衡:
- 任务分发:大数据集群通常会使用负载均衡器来分发请求和任务,确保各个节点的负载均衡,防止单个节点被过度使用。
- 数据分发:在HDFS中,数据块的分布也是负载均衡的一部分,通过合理的数据块放置策略,确保各个DataNode的存储负载相对均衡。
-
容错性:
- 故障检测:集群应具备故障检测机制,能够及时发现并报告节点或组件的故障。
- 自动恢复:在检测到故障后,集群应具备自动恢复功能,能够自动重启故障节点或组件,或将其任务转移到其他节点上。
-
自动扩展:
- 动态扩展:集群应具备自动扩展功能,以便在需要时动态增加节点来应对工作负载的增加。
- 弹性伸缩:通过自动化的伸缩策略,集群可以根据实时的负载情况,动态增加或减少节点数量,以实现弹性的资源分配。
-
监控和管理:
- 监控工具:集群需要监控和管理工具,以便管理员能够实时监视系统的性能、健康状况和异常情况。
- 告警机制:当系统出现异常或潜在故障时,监控工具应及时发出告警,以便管理员能够迅速采取措施解决问题。
🍋二、HDFS的HA
核心组件与角色:
- NameNode(NN):负责客户端请求的响应以及元数据的管理(如文件的创建、删除、重命名等)。
- Secondary NameNode(SNN):在Hadoop 1.x版本中,起到冷备份的作用,当NameNode挂掉时需要手工启动。
- JournalNode(JN):在Hadoop 2.x版本中引入,用于Active NN和Standby NN间的数据同步。
- Zookeeper集群:用于选举Active NN和Standby NN。
- ZKFC(ZooKeeper Failover Controller):监控NN的健康状态,并触发主备切换。
架构与机制:
- 双NameNode架构:设置两个NameNode,一个处于Active状态,另一个处于Standby状态。
- 元数据同步:Active NN将编辑日志(Editlog)写入共享存储(如JournalNode集群),Standby NN从共享存储中读取Editlog并应用,以保持与Active NN的元数据同步。
- 自动故障转移:当Active NN出现故障时,Zookeeper集群会选举出一个新的Active NN,ZKFC负责监控NN的状态并触发切换。
🍋三、YARN的HA
核心组件与角色:
- ResourceManager(RM):负责接收客户端的任务请求,进行资源的分配与调度,启动和监控ApplicationMaster(AM)。
- NodeManager(NM):管理容器(Container)的生命周期,与RM协同工作,完成任务的执行。
- Zookeeper集群:用于选举Active RM和Standby RM。
- ZKFC:在YARN中,ZKFC是RM进程的一个线程,用于监控RM的健康状态并触发主备切换。
架构与机制:
- 双ResourceManager架构:设置两个RM,一个处于Active状态,另一个处于Standby状态。
- 作业信息同步:Active RM将作业信息存储在共享存储(如Zookeeper)中,Standby RM从共享存储中读取作业信息,以保持与Active RM的作业信息同步。
- 自动故障转移:当Active RM出现故障时,Zookeeper集群会选举出一个新的Active RM,ZKFC负责监控RM的状态并触发切换。备RM升主后,能够恢复故障发生时上层应用运行的状态。
在大数据环境中,高可用性是一个至关重要的设计目标。通过采用主备切换、冗余存储、分布式部署、弹性伸缩和负载均衡等技术手段,可以确保大数据系统的各个关键部分都具备高可用性,从而在面对故障时能够持续、稳定地运行。