Hadoop——机架感知

Hadoop中副本在不同节点之间的复制需要消耗资源,为了充分发挥Hadoop的性能,Hadoop需要配置机架感知,这可以让Hadoop通过网络拓扑图计算不同节点之间的距离,因此来减少数据传输消耗的资源。

通过Hadoop官网我们知道,不配置机架感知,所有的都默认为/default-rack,可以通过命令hadoop dfsamin -printTopology来查看Hadoop的网络拓扑情况。

配置Hadoop机架感知需要在core-site.xml中配置

<property>

<name>topology.script.file.name</name>

<value>/home/XXX/topology.sh</value>

</property>

 

topology.sh脚本根据输入的参数进行判断,参数一般是主机名或者ip地址,判断出它对应的机架号,

hosts为各个节点的信息

topology.sh脚本如下:

#! /bin/sh
FILE=/home/enche/software/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/hosts
exec < $FILE
while [ $# -gt 0 ];do
        result=""
        arg=$1
        while read line;do
        arr=(${line})
        if [ "${arr[0]}" = "$arg" ]||[ "${arr[1]}" = "$arg" ];then
                result=

### HDFS 的机架感知配置及工作原理 #### 一、HDFS 机架感知的工作原理 HDFS 的机架感知是为了优化数据存储和读取效率而设计的一种机制。它通过识别节点在网络中的位置来决定数据块的分布方式,从而减少跨机架的数据传输开销并提升系统的可靠性。 具体来说,在默认情况下,HDFS 使用三副本策略保存文件数据块。第一个副本通常存放在写入请求所在的节点上;第二个副本会被放置到另一个不同的机架上的某个 DataNode 中;第三个副本则被放到与第二个副本相同的机架但不同节点的位置[^3]。这种布局能够有效降低单个机架故障带来的风险,同时也提高了数据访问速度。 #### 二、HDFS 机架感知的配置方法 要启用 HDFS 的机架感知功能,管理员需要完成以下几个方面的设置: 1. **定义网络拓扑结构** 需要在 `core-site.xml` 文件中指定脚本路径用于解析 IP 地址对应的物理位置关系(即所谓的“反向 DNS 查询”)。此脚本应返回类似于 `/rackX/datacenterY` 这样的字符串表示形式。 ```xml <property> <name>topology.script.file.name</name> <value>/path/to/rack-awareness-script.sh</value> </property> ``` 2. **编写 Rack-Aware 脚本** 创建一个可执行 Shell 或其他语言编写的程序用来接收传入参数——DataNodes 的主机名/IP地址列表,并输出相应的机架信息。例如: ```bash #!/bin/bash case $1 in node1|node2) echo "/rack1" ;; node3|node4) echo "/rack2" ;; *) echo "/default-rack" ;; esac ``` 上述例子简单演示了一个小型集群内的两层架构划分逻辑。 #### 三、HDFS 主节点故障切换机制概述 对于 NameNode 的高可用性保障方面,现代版本的 Apache Hadoop 提供了两种主要解决方案:ZooKeeper Failover Controller 和 Quorum Journal Manager (QJM)[^4]。前者依赖外部协调服务 Zookeeper 实现自动化的 Master Election 流程;后者则是基于共享日志存储实现同步更新元数据变更记录的目的。 当 Active NN 出现异常停止运行时,Standby NN 将接管其职责成为新的活动实例继续提供对外的服务接口。整个过程涉及到了一系列复杂的内部通信协议以及状态迁移操作,确保整个转换期间不会丢失任何未提交事务或者破坏已有的一致性约束条件。 ```python from kazoo.client import KazooClient zk = KazooClient(hosts='localhost:2181') zk.start() @zk.ChildrenWatch("/hadoop-ha/ha-cluster") def watch_children(children): print("Current active namenode:", children[0]) # Ensure proper cleanup on exit. try: pass # Your application logic here... finally: zk.stop() ``` 以上 Python 示例展示了如何利用 Kazoo 库监听 HA 模式下 NameNodes 的选举事件变化情况。 ---
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