HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager (HDFS单点故障 QJM)

本文探讨了Hadoop 2.0引入的HDFS高可用性解决方案,旨在解决单点故障问题。通过主动/被动配置,确保了NameNode的高可用性。详细介绍了架构原理,包括JournalNodes的作用及其实现机制。

HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager

HDFS HA(High Availability)问题(单点故障问题)
在Hadoop2.0.0之前,HDFS集群中存在单点故障问题。由于每个集群只有一个NameNode,如果NameNode所在机器发生故障,将导致HDFS集群无法使用,除非NameNode重启或者在另一台机器上启动。
这在两个方面影响了HDFS的整体可用性:
(1)当一个异常情况发生时,如机器崩溃,集群将不可用除非重新启动NameNode;
(2)计划性的维护工作,如软硬件升级等,将导致集群停止工作;
HDFS 高可用性特性,通过主动/被动配置方式在一个集群中为NameNode启动一个热替换的NameNode备份,当一台机器崩溃时,可以迅速故障转移到另一个NameNode,或者通过管理员控制,在一台NameNode维护时,将其故障转移到另一台NameNode,从而保证集群在维护期间的可用性。

Architecture
在一个典型的HA集群中,两个NameNodes分别在两台独立的机器上。在任何一个时间点,只有一个NameNode处于active状态,另一个处于Standby状态。active节点负责所有客户端操作,standby节点维护足够状态以便在必要时快速故障转移。
为保持active和standby节点的一致性,两个节点都要与一组称为JournalNodes的节点通信。当active对命名空间修改时,会将其日志保存到JournalNodes节点中的大部分。standby节点监控JournalNodes的变化,并将其改变写入edit日志。然后根据日志,standby节点将改变应用到本地命名空间中。一旦发生故障转移,standby保证在状态改变为active之前已经应用了edits中的所有改变。这保证了命名空间在故障转移时在active和standby之间是完全同步的。
为保证故障转移快速进行,standby需要时刻保持最新的块信息,为此DataNodes同时向两个NameNodes发送块信息和心跳。
对一个HA集群,保证任何时刻只有一个NameNode是active的至关重要。否则,命名空间会分为两部分,有数据丢失和产生其他错误的风险。为保证这个属性,防止“split-brain”问题的产生,JournalNodes在某个时刻只允许一个NameNode写入。在故障转移时,将变为active状态的NameNode获得写入JournalNodes的权限,这会有效防止其他NameNode的active状态,使得转移安全进行。

(我的理解)
之所以使用多个JournalNodes,是为了降低丢失写的概率,因为相比于多个节点然后获得多个节点中大多数的节点状态,写入单个节点发生故障的概率大得多,通过这种方式可以有效降低丢失写的概率,保证两个NameNode之间状态的一致性。
【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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