HDFS Using QJM HA使用的是分布式的日志管理方式 一:概述 1.背景 如果namenode出现问题,整个HDFS集群将不能使用. 是不是可以有两个namenode呢 一个为对外服务->active 一个处于待机->standby 他们的之间共享的元数据交 nameservice 2.HDFS HA的几大中重点 1)保证两个namenode里面的内存中存储的文件的元数据同步 ->namenode启动时,会读镜像文件 2)变化的记录信息同步 3)日志文件的安全性 ->分布

HDFS高可用性Hadoop HDFS 的两大问题:NameNode单点:虽然有StandbyNameNode,但是冷备方案,达不到高可用--阶段性的合并edits和fsimage,以缩短集群启动的时间--当NameNode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NameNode扩展性问题:单NameNode元数据不可扩展,是整个HDFS集群的瓶颈 Hadoop HDFS高

传统的HDFS机制如下图所示: 也就是存在一个NameNode,一个SecondaryNameNode,然后若干个DataNode.这样的机制虽然元数据的可靠性得到了保证(靠edits,fsimage,meta.data等文件),但是服务的可用性并不高,因为一旦NameNode出现问题,那么整个系统就陷入了瘫痪.所以,才引入了HDFS的HA机制.我们先来看一下关于HDFS的HA机制和Federation机制的简介: HA解决了HDFS的NameNode的单点问题: Federation解决了整个

在之前的文章:大数据系列:一文初识Hdfs , 大数据系列2:Hdfs的读写操作 中Hdfs的组成.读写有简单的介绍. 在里面介绍Secondary NameNode和Hdfs读写的流程. 并且在文章结尾也说了,Secondary NameNode并不是我常说的HA,(High Availability). 本文承接之前的内容,对Hdfs的HA实现做个简单的介绍. NameNode的重要性 先来看看Hdfs读写的流程图: 可以看到无论是读还是写,我们都必须和存储元数据的NameNode进行交互.

1.1 什么是集群 简单的说,集群(cluster)就是一组计算机,它们作为一个整体向用户提供一组网络资源.这些单个的计算机系统就是集群的节点(node).一个理想的集群是,用户从来不会意识到集群系统底层的节点,在他/她们看来,集群是一个系统,而非多个计算机系统.并且集群系统的管理员可以随意增加和删改集群系统的节点. 更详细的说,集群(一组协同工作的计算机)是充分利用计算资源的一个重要概念,因为它能够将工作负载从一个超载的系统(或节点)迁移到集群中的另一个系统上.其处理能力是与专用计算机(小型机

Citrix 服务器虚拟化之十 Xenserver高可用性HA HA是一套全自动功能设计,规划.它可以安全地恢复出现问题的XenServe 主机.例如物理破坏网络或主机的硬件故障,HA可确保无需任何人工干预,自动在主机上重新启动虚拟机.启用 HA 后,XenServer 将持续监视池中主机的运行状况.如果当前 VM 主机发生故障,HA 机制会自动将受保护的 VM 移动到一台运行状况良好的主机上.此外,如果发生故障的主机是主节点,HA 会自动选择另一台主机来接管主节点的角色,以便您能够继续管理 X

Hadoop中的NameNode好比是人的心脏,非常重要,绝对不可以停止工作.在hadoop1时代,只有一个NameNode.如果该NameNode数据丢失或者不能工作,那么整个集群就不能恢复了.这是hadoop1中的单点问题,也是hadoop1不可靠的表现.hadoop2就解决了这个问题. hadoop2.2.0中HDFS的高可靠指的是可以同时启动2个NameNode.其中一个处于工作状态,另一个处于随时待命状态.这样,当一个NameNode所在的服务器宕机时,可以在数据不丢失的情况下,手工或

简介: HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager Hadoop 2.x 中,HDFS 组件有三个角色:NameNode.DataNode.Secondary NameNode 1.NameNode 保存着 HDFS 的元数据信息,包括命名空间.块信息等. 维护着两种文件:fsimage.edit logs 2.DataNode 保存着 HDFS 的数据信息. 3.Secondary NameNode 负责合并 edit log

使用QJM实现HDFS的HA配置 1.背景 hadoop 2.0.0之前,namenode存在单点故障问题(SPOF,single point of failure),如果主机或进程不可用时,整个集群就变得不可用,直到namenode进行重启或产生新的namenode.主要有两种方式会影响到HDFS集群: 不可预期事件比如机器宕机,集群变得不可用直到操作人员重启namenode. 可预期事件比如软硬件升级也会导致集群的下线. HDFS的高可用特性解决了以上两个问题,通过在一个集群中运行两个冗余的

HDFS的HA(高可用) 概述 (1)实现高可用最关键的策略是[消除单点故障].HA 严格来说应该分成各个组件的 HA 机制:HDFS 的 HA 和 YARN 的 HA. (2)Hadoop2.0 之前,在 HDFS 集群中 NameNode 存在单点故障(SPOF). (3)NameNode 主要在以下两个方面影响 HDFS 集群: a)NameNode 机器发生意外,如宕机,集群将无法使用,直到管理员重启 b)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

1.Hdfs的HA高可用:保证Hdfs高可用,其实就是保证namenode的高可用,保证namenode的高可用的机制有两个,editlog共享机制+ZKFC.ZKFC就是ZookeeperFailOverController,即zookeeper故障转移控制器. 2.nameNode的高可用机制: (1)nameNode想要实现高可用,意味着集群中要存在多个nameNode,在nameNode出现故障的时候,能够进行快速切换.集群中平时只有一个nameNode在工作,这个nameNode就是a

HA解决了HDFS的NameNode的单点问题: Federation解决了整个HDFS集群中只有一个名字空间,并且只有单独的一个NameNode管理所有DataNode的问题. 一.HA机制(High Availability) 1.HA集群 HDFS 的高可用性(HA, High Availability)是为了解决集群不可用的问题引入的,集群不可用主要是宕机. NameNode 软硬件升级等导致的. HA 机制通过提供选择运行在同一集群中的一个热备用的"主/备"两个冗余 Name

Keepalived简介 Keepalived是Linux下一个轻量级别的高可用解决方案.高可用(High Avalilability,HA),其实两种不同的含义:广义来讲,是指整个系统的高可用行,狭义的来讲就是之主机的冗余和接管, 它与HeartBeat RoseHA 实现相同类似的功能,都可以实现服务或者网络的高可用,但是又有差别,HeartBeat是一个专业的.功能完善的高可用软件,它提供了HA 软件所需的基本功能,比如:心跳检测.资源接管,检测集群中的服务,在集群节点转移共享IP地址的所

HDFS高可用环境HA的架构 HDFS组件由一个对外提供服务的namenode(存储元数据)和N个datanode组成:Zookeeper有三个作用:1.为了统一配置文件 config 2.多个节点的进程要修改公共变量的话,zookeeper会加一个锁 3.仲裁 (必须是奇数个节点,自己组成一个集群,叫Ensemble) HA:多了一台NameNode(standby),datanode同时向NameNode(Active)和NameNode(standby)发送心跳.当提交一个上传任务put的

实验环境 主机名称 IP地址 角色 统一安装目录 统一安装用户 sht-sgmhadoopnn-01 172.16.101.55 namenode,resourcemanager /usr/local/hadoop(软连接) /usr/local/hadoop-2.7.4 /usr/local/zookeeper(软连接) /usr/local/zookeeper-3.4.9 root sht-sgmhadoopnn-02 172.16.101.56 namenode,resourcemanag

官方参考 配置 地址  :http://hadoop.apache.org/docs/r2.5.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html 一. 在Hadoop-senior.zuoyan.com 的主机上 首先将Hadoop安装目录下 etc下的hadoop的配置文件进行备份  使用命令:  cp -r hadoop dist-hadoop  然后在Hadoop安装目录下 data 文件夹内  将tmp 

在Hadoop1.x版本的时候,Namenode存在着单点失效的问题.如果namenode失效了,那么所有的基于HDFS的客户端——包括MapReduce作业均无法读,写或列文件,因为namenode是唯一存储元数据与文件到数据块映射的地方.而从一个失效的namenode中恢复的步骤繁多,系统恢复时间太长,也会影响到日常的维护. Hadoop的2.x版本在HDFS中增加了对高可用性的支持来解决单点失效的问题. 这一实现中简单说就是配置了一对活动-备用namenode.当活动namenode失效的

1.停掉外部接入服务: 2 NameNode Metadata备份: 2.1 备份fsimage数据,(该操作适用HA和非HA的NameNode),使用如下命令进行备份: [root@cdh01 dfs]# mkdir nn_metadata_back [root@cdh01 dfs]# hdfs dfsadmin -fetchImage nn_metadata_back/ [root@cdh01 dfs]# ll nn_metadata_back 2.2 备份edits数据(该操作适用非HA的

前期准备就不详细说了 .修改Linux主机名 .修改IP .修改主机名和IP的映射关系 ######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机(如华为用主机.阿里云主机等) /etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系 .关闭防火墙 .ssh免登陆 .安装JDK,配置环境变量等 集群规划: 主机名 IP 安装的软件 运行的进程 server01 192.168.1.201 jdk.hadoop NameNode.DFSZKFailoverController(

hbase-site.xml中配置了hdfs的一个路径 <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://myha/hbase</value><!--myha为nameservices的值--> </property> hdfs的路径没有配置HA的话应该是hdfs:xxx:9000/hbase这种,配置HA之后不能使用ip:9000这种路径了,因为 [root@pc-z

1.简单hdfs集群中存在的问题 不能存在两个NameNode 单节点问题   单节点故障转移 2.解决单节点问题 找额外一个NameNode备份原有的数据 会出现脑裂 脑裂:一个集群中多个管理者数据不一致 这种情况称之为脑裂 3.如何解决启动多个NameNode时保证同一时刻只有一个NameNode工作 避免脑裂发生 QJM 使用Zookeeper完成高可用 4.面试问题 在HA集群中 如果zk与NameNode(active) 出现网络延迟这种情况时,zk会自动切换NameNode(stan