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。
基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等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研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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