一、HDFS相关常用总结
1、HDFS文件块
- 默认是128M
- 寻址时间：就是指的查找到目标block的时间
- 寻址时间最佳为传输时间的1%
- 目前磁盘的传输速率普遍为100M/s
- block的大小应该为=传输时间*传输速率
HDFS块大小调节标准
- HDFS块设置太小会增加寻址时间
- HDFS块设置太大会导致磁盘传输数据时间明显大于寻址时间，导致处理很慢
- HDFS块的大小设置取决于传输速率，也就是最好=传输时间*传输速率
2、HDFS的shell命令
3．常用命令实操
（0）启动Hadoop集群（方便后续的测试）
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[gklearlove@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh
（1）-help：输出这个命令参数
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -help rm
（2）-ls: 显示目录信息
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -ls /
（3）-mkdir：在HDFS上创建目录
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mkdir -p /sanguo/shuguo
（4）-moveFromLocal：从本地剪切粘贴到HDFS
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ touch kongming.txt
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -moveFromLocal ./kongming.txt /sanguo/shuguo
（5）-appendToFile：追加一个文件到已经存在的文件末尾
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ touch liubei.txt
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ vi liubei.txt
输入
san gu mao lu
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo/kongming.txt
（6）-cat：显示文件内容
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo/kongming.txt
（7）-chgrp 、-chmod、-chown：Linux文件系统中的用法一样，修改文件所属权限
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -chmod 666 /sanguo/shuguo/kongming.txt
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -chown gklearlove:gklearlove /sanguo/shuguo/kongming.txt
（8）-copyFromLocal：从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -copyFromLocal README.txt /
（9）-copyToLocal：从HDFS拷贝到本地
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo/kongming.txt ./
（10）-cp ：从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo/kongming.txt /zhuge.txt
（11）-mv：在HDFS目录中移动文件
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mv /zhuge.txt /sanguo/shuguo/
（12）-get：等同于copyToLocal，就是从HDFS下载文件到本地
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -get /sanguo/shuguo/kongming.txt ./
（13）-getmerge：合并下载多个文件，比如HDFS的目录 /user/gklearlove/test下有多个文件:log.1, log.2,log.3,...
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -getmerge /user/gklearlove/test/* ./zaiyiqi.txt
（14）-put：等同于copyFromLocal
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put ./zaiyiqi.txt /user/gklearlove/test/
（15）-tail：显示一个文件的末尾
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -tail /sanguo/shuguo/kongming.txt
（16）-rm：删除文件或文件夹
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -rm /user/gklearlove/test/jinlian2.txt
（17）-rmdir：删除空目录
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mkdir /test
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -rmdir /test
（18）-du统计文件夹的大小信息
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -du -s -h /user/gklearlove/test
2.7 K /user/gklearlove/test
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -du -h /user/gklearlove/test
1.3 K /user/gklearlove/test/README.txt
15 /user/gklearlove/test/jinlian.txt
1.4 K /user/gklearlove/test/zaiyiqi.txt
（19）-setrep：设置HDFS中文件的副本数量
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -setrep 10 /sanguo/shuguo/kongming.txt
图3-3 HDFS副本数量
这里设置的副本数只是记录在NameNode的元数据中，是否真的会有这么多副本，还得看DataNode的数量。因为目前只有3台设备，最多也就3个副本，只有节点数的增加到10台时，副本数才能达到10。
3、HDFS相关实用概念总结
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HDFS写数据时，NameNode会判断哪个DataNode距离最近，然后写入，所以节点距离的计算方法是：两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。
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Fsimage：NameNode内存中元数据序列化后形成的文件，包含HDFS文件系统的所有目录和文件inode的序列化信息
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Edits：记录客户端更新元数据信息的每一步操作（可通过Edits运算出元数据），文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到Edits文件中。
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NameNode启动过程：将Fsimage文件读入内存，加载Edits里面的更新操作，保证内存中的元数据信息都是最新、同步的。NameNode启动时就会将Fsimage和Edits合并
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集群安全模式：
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NameNode启动（此时处于安全模式）：首先将镜像文件载入内存，并执行Edits文件中的各种操作。一旦在内存中成功建立文件系统元数据的映像，则创建一个新的Fsimage文件和空的Edits日志。此时，NameNode开始监听DataNode请求。在这个过程中，NameNode一直运行在安全模式，即NameNode的文件系统对于客户端来说是只读的。
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DataNode启动：系统的数据块的位置并不是由NameNode维护的，而是以块列表形式储存在DataNode中。在系统正常操作期间，NameNode会在内存中保留所有块位置的映射信息。在安全模式下，各个DataNode会向NameNode发送最新的块列表信息，NameNode了解到足够多的快位置信息后，即可高效运行文件系统
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安全模式退出判断：
- 最小副本条件：整个文件系统99.9%的块都满足对小副本级别(默认值:dfs.replication.min=1)。此时NameNode会在30秒后退出安全模式。
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HDFS刚刚格式化启动时，NameNode不会进入安全模式，因为系统没有任何数据块。
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相关命令：
（1）bin/hdfs dfsadmin -safemode get （功能描述：查看安全模式状态）
（2）bin/hdfs dfsadmin -safemode enter （功能描述：进入安全模式状态）
（3）bin/hdfs dfsadmin -safemode leave （功能描述：离开安全模式状态）
（4）bin/hdfs dfsadmin -safemode wait （功能描述：等待安全模式状态）
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4、HDFS查看Fsimage和Edits
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oiv查看Fsimage文件
hdfs oiv -p 文件类型 -i镜像文件 -o 转换后文件输出路径
例子：
hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000025 -
oev查看Edits文件
hdfs oev -p 文件类型 -i编辑日志 -o 转换后文件输出路径
例子：
hdfs oev -p XML -i edits_0000000000000000012-0000000000000000013 -o /opt/module/hadoop-2.7.2/edits.xml
5、HDFS相关参数总结
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CheckPoint时间设置
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默认是一小时或操作次数达到1百万时SecondaryNameNode合并一次。一分钟检查一次操作次数
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修改步骤：
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文件hdfs-default.xml
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参数：
#最大间隔合并时间 <property> <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name> <value>3600</value> </property> #最大间隔合并次数与检查时间 <property> <name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name> <value>1000000</value> <description>操作动作次数</description> </property> <property> <name>dfs.namenode.checkpoint.check.period</name> <value>60</value> <description> 1分钟检查一次操作次数</description> </property >
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掉线时限参数设置
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掉线定义：当DataNode进程死亡或者网络故障造成DataNode无法与NameNode通信时，NameNode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间为超时时长，HDFS默认的超时时长为10分+30秒
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掉线时限公式：
TimeOut=2 * dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval+10 * dfs.heartbeat.interval -
其中对应的hdfs-site.xml配置文件的两个参数：dfs.heartbeat.interval单位是秒，heartbeat.recheck.interval单位是毫秒
<property> <name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name> <value>300000</value> </property> <property> <name>dfs.heartbeat.interval</name> <value>3</value> </property>
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6、HDFS实用场景
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NameNode多目录配置：NameNode本地目录可以配置成多个，且内容相同，这样增加了可靠性，步骤如下：
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在hdfs-site.xml文件中增加如下内容
<property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/name1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/name2</value> </property> -
停止集群，删除data和logs中所有数据
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/ [gklearlove@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/ [gklearlove@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ rm -rf data/ logs/ -
格式化集群并启动
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode –format [gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh -
查看结果
[gklearlove@hadoop102 dfs]$ ll 总用量 12 drwx------. 3 gklearlove gklearlove 4096 12月 11 08:03 data drwxrwxr-x. 3 gklearlove gklearlove 4096 12月 11 08:03 name1 drwxrwxr-x. 3 gklearlove gklearlove 4096 12月 11 08:03 name2
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NameNode故障处理
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方法一：将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据的目录
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kill -9 NameNode进程
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删除NameNode存储的数据（/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name）
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/* -
拷贝SecondaryNameNode中数据到原NameNode存储数据目录
[gklearlove@hadoop102 dfs]$ scp -r gklearlove@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary/* ./name/ -
重新启动NameNode
[gklearlove@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenodebk
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方法二：使用-importCheckpoint选项启动NameNode守护进程，从而将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode目录中。
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修改hdfs-site.xml中的
<property> <name>dfs.namenode.checkpoint.period</name> <value>120</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name</value> </property> -
kill -9 NameNode进程
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删除NameNode存储的数据
rm -rf /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/name/* -
如果SecondaryNameNode不和NameNode在一个主机节点上，需要将SecondaryNameNode存储数据的目录拷贝到NameNode存储数据的平级目录，并删除in_use.lock文件
[gklearlove@hadoop102 dfs]$ scp -r gklearlove@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary ./ [gklearlove@hadoop102 namesecondary]$ rm -rf in_use.lock [gklearlove@hadoop102 dfs]$ pwd /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs [gklearlove@hadoop102 dfs]$ ls data name namesecondary -
导入检查点数据（等待一会ctrl+c结束掉）
bin/hdfs namenode -importCheckpoint -
启动NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
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服役新数据节点
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随着业务增长，数据量增大，原来的数据节点已经无法满足，所以要增加数据节点
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步骤：
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机器准备
- 克隆一台相同的机器
- 修改IP地址和主机名称
- 删除原来HDFS文件系统留存的文件（/opt/module/hadoop-2.7.2/data和log）
- source一下配置文件
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配置步骤
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启动DataNode:
[gklearlove@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode [gklearlove@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager -
上传文件测试
hadoop fs -put /opt/module/hadoop-2.7.2/LICENSE.txt / -
如果数据不均衡，用命令实现集群的再平衡
./start-balancer.sh
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退役旧数据节点
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添加白名单形式：在白名单内的主机节点，允许访问NameNode，不在白名单的主机节点都会被退出。配置白名单如下：
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在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件
vi dfs.hosts 将不需要退出的节点写入，比如hadoop4是需要退出的，那么就写1 2 3 hadoop1 hadoop2 hadoop3 -
在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性
<property> <name>dfs.hosts</name> <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts</value> </property> -
配置文件分发
xsync hdfs-site.xml -
刷新NameNode
hdfs dfsadmin -refreshNodes -
更新ResourceManager节点
yarn rmadmin -refreshNodes -
如果数据不均衡，就使用命令实现均衡
./start-balancer.sh
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添加黑名单形式：在黑名单的节点都会被强制退出，步骤如下：
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在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts.exclude文件
[gklearlove@hadoop102 hadoop]$ pwd /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop [gklearlove@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts.exclude -
添加需要退出的主机名
比如这里需要让hadoop4退出 vi dfs.hosts.exclude hadoop4 -
在hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性
<property> <name>dfs.hosts.exclude</name> <value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value> </property> -
刷新NameNode、刷新ResourceManager
hdfs dfsadmin -refreshNodes yarn rmadmin -refreshNodes -
通过Web服务器查看退役状态：decommission in progress表示退役中，decommissioned表示退役成功
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退役成功后，停掉它的datanode和nodemanager
sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager -
如果数据不均衡，就要使用命令来让集群平衡
sbin/start-balancer.sh
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DataNode多目录配置
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DataNode也可以配置成多个目录，每个目录存储的数据不一样。即：数据不是副本
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具体配置如下：
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修改hdfs-site.xml
<property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value> </property>
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实现两个Hadoop集群之间的递归数据复制
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bin/hadoop distcp hdfs://haoop102:9000/user/gklearlove/hello.txt hdfs://hadoop103:9000/user/gklearlove/hello.txt
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小文件存档
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HDFS存储小文件弊端：每个文件按块存储，每个块的元数据存储在NameNode的内存中，因此存储小文件会非常低效，因为存储大量小文件的元数据会耗尽NameNode中的大部分内存
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但是，存储小文件所需要的磁盘容量和数据块的大小无关：也就是说1M的数据使用128M的块存储，实际使用的仍然是1M磁盘空间而不是128M。
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解决方法：使用HDFS存档文件或叫做HAR文件。
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HDFS存档文件(HARwenjian )：一个更高效的文件存档工具，在逻辑上将多个小文件变成一个整体。具体来说就是HDFS的小文件还是一个一个的独立文件，但是对于NameNode来说却是一个整体，也就是中间人的作用，减少了NameNode的内存。
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归档后的har文件不可修改，如果需要修改则需要重新归档
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使用步骤：
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启动YARN进程
start-yarn.sh -
归档文件：将小文件归档称一个以.har后缀的归档文件。
#这里把/user/gklearlove/input的所有小文件归档称一个叫做input.har的归档文件，放到/user/gklearlove/output下,注意这里都是hdfs文件系统上 bin/hadoop archive -archiveName input.har –p /user/gklearlove/input /user/gklearlove/output -
查看归档
hadoop fs -lsr /user/gklearlove/output/input.har hadoop fs -lsr har:///user/gklearlove/output/input.har -
解归档文件（如果只是需要归档则不需要这一步）
hadoop fs -cp har:///user/gklearlove/output/input.har/* /user/gklearlove
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回收站：可以将删除的文件在不超时的情况下，恢复原数据。
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开启方式：
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在core-site.xml设置两个参数
- fs.trash.interval=文件在回收站的存活时间，默认值=0
- fs.trash.checkpoint.interval=检查回收站的间隔时间，默认是=0
- 一般来说：fs.trash.checkpoint.interval<fs.trash.interval
数据值是分钟 <property> <name>fs.trash.interval</name> <value>10</value> </property> <property> <name>fs.trash.checkpoint.interval</name> <value>1</value> </property> -
查看回收站
路径在：
HDFS的文件路径 /user/gklearlove/.Trash/…. -
修改访问垃圾回收站用户名称，默认是dr.who，在 core-site.xml
<property> <name>hadoop.http.staticuser.user</name> <value>gklearlove</value> </property>
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使用方法
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在程序中删除文件不会经过回收站，需要调用moveToTrash()才进入回收站
Trash trash = New Trash(conf); trash.moveToTrash(path); -
恢复回收站数据
hadoop fs -mv /user/gklearlove/.Trash/Current/user/gklearlove/input /user/gklearlove/input -
清空回收站
hadoop fs -expunge
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快照管理：快照相当于做一个备份，但不会立即复制所有文件，而是记录文件的变化
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开启/禁用指定目录的快照功能
开启： hdfs dfsadmin -allowSnapshot /user/gklearlove/input 禁用： hdfs dfsadmin -disallowSnapshot /user/gklearlove/input -
对目录创建快照
创建快照(不指定名称) hdfs dfs -createSnapshot /user/gklearlove/input 创建快照(指定名称) hdfs dfs -createSnapshot /user/gklearlove/input 快照名称 查看指定目录快照 hdfs dfs -lsr /user/gklearlove/input/.snapshot/ -
重命名快照
hdfs dfs -renameSnapshot /user/gklearlove/input/ 旧名称 新名称 -
列出当前用户所有可快照目录
hdfs lsSnapshottableDir -
比较两个快照目录的不同之处
hdfs snapshotDiff /user/gklearlove/input/ . .snapshot/gklearlove170508 -
恢复快照
hdfs dfs -cp /user/gklearlove/input/.snapshot/s20170708-134303.027 /user -
HDFS-HA高可用（需要做的事情如下，理论上）
- 元数据管理方式需要改变
- 内存中各自保存一份元数据；
- Edits日志只有Active状态的NameNode节点可以做写操作；
- 两个NameNode都可以读取Edits；
- 共享的Edits放在一个共享存储中管理（qjournal和NFS两个主流实现）；
- 需要一个状态管理功能模块
- 实现了一个zkfailover，常驻在每一个namenode所在的节点，每一个zkfailover负责监控自己所在NameNode节点，利用zk进行状态标识，当需要进行状态切换时，由zkfailover来负责切换，切换时需要防止brain split现象的发生。
- 必须保证两个NameNode之间能够ssh无密码登录
- 隔离（Fence），即同一时刻仅仅有一个NameNode对外提供服务
- 元数据管理方式需要改变
-
HDFS-HA高可用配置（手动转移）（在配置好ZooKeeper的基础上）：
-
在opt目录下创建一个ha文件夹
mkdir ha -
将/opt/app/下的 hadoop-2.7.2拷贝到/opt/ha目录下
cp -r hadoop-2.7.2/ /opt/ha/ -
配置hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144 -
配置core-site.xml
<configuration> <!-- 把两个NameNode）的地址组装成一个集群mycluster --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://mycluster</value> </property> <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/ha/hadoop-2.7.2/data/tmp</value> </property> </configuration> -
配置hdfs-site.xml
<configuration> <!-- 完全分布式集群名称 --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>mycluster</value> </property> <!-- 集群中NameNode节点都有哪些 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <!-- nn1的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name> <value>hadoop102:9000</value> </property> <!-- nn2的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name> <value>hadoop103:9000</value> </property> <!-- nn1的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name> <value>hadoop102:50070</value> </property> <!-- nn2的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name> <value>hadoop103:50070</value> </property> <!-- 指定NameNode元数据在JournalNode上的存放位置 --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/mycluster</value> </property> <!-- 配置隔离机制，即同一时刻只能有一台服务器对外响应 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value>sshfence</value> </property> <!-- 使用隔离机制时需要ssh无秘钥登录--> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/home/gklearlove/.ssh/id_rsa</value> </property> <!-- 声明journalnode服务器存储目录--> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/opt/ha/hadoop-2.7.2/data/jn</value> </property> <!-- 关闭权限检查--> <property> <name>dfs.permissions.enable</name> <value>false</value> </property> <!-- 访问代理类：client，mycluster，active配置失败自动切换实现方式--> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> </configuration> -
拷贝配置好的hadoop环境到其他节点
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启动HDFS-HA集群
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在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode -
在[nn1]上，对其进行格式化，并启动
bin/hdfs namenode -format sbin/hadoop-daemon.sh start namenode -
在[nn2]上，同步nn1的元数据信息
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby -
启动nn2
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode -
查看web页面显示，如图所示
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- 在[nn1]上，启动所有datanode
```shell
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
```
- 将[nn1]切换为Active
```shell
bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
```
- 查看是否Active
```shell
bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
```
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HDFS-HA自动故障转移工作机制
- 自动故障转移工作机制就是指的当现役的NameNode故障时，会自动转移到备用的NameNode。部署自动故障转移需要两个新的东西：ZooKeeper和ZKFailoverController（ZKFC）进程。也就是说自动故障转移依赖ZooKeeper的故障检测功能，和现役NameNode选择功能。
- ZooKeeper做的事情是：
- 故障检测：集群中的每个NameNode在ZooKeeper中维护了一个持久会话，如果机器崩溃，ZooKeeper中的会话将终止，ZooKeeper通知另一个NameNode需要触发故障转移。
- 现役NameNode选择：ZooKeeper提供了一个简单的机制用于唯一的选择一个节点为active状态。如果目前现役NameNode崩溃，另一个节点可能从ZooKeeper获得特殊的排外锁以表明它应该成为现役NameNode。
- ZKFC（每个NameNode都会运行的进程，是ZooKeeper的客户端，也监视和管理NameNode的状态）做的事情是：
- 健康监测：ZKFC使用一个健康检查命令定期地ping与之在相同主机的NameNode，只要该NameNode及时地回复健康状态，ZKFC认为该节点是健康的。如果该节点崩溃，冻结或进入不健康状态，健康监测器标识该节点为非健康的。
- ZooKeeper会话管理：当本地NameNode是健康的，ZKFC保持一个在ZooKeeper中打开的会话。如果本地NameNode处于active状态，ZKFC也保持一个特殊的znode锁，该锁使用了ZooKeeper对短暂节点的支持，如果会话终止，锁节点将自动删除。
- 基于ZooKeeper的选择：如果本地NameNode是健康的，且ZKFC发现没有其它的节点当前持有znode锁，它将为自己获取该锁。如果成功，则它已经赢得了选择，并负责运行故障转移进程以使它的本地NameNode为Active。故障转移进程与前面描述的手动故障转移相似，首先如果必要保护之前的现役NameNode，然后本地NameNode转换为Active状态。
- ZooKeeper做的事情是：
- 自动故障转移工作机制就是指的当现役的NameNode故障时，会自动转移到备用的NameNode。部署自动故障转移需要两个新的东西：ZooKeeper和ZKFailoverController（ZKFC）进程。也就是说自动故障转移依赖ZooKeeper的故障检测功能，和现役NameNode选择功能。
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配置HDFS-HA自动故障转移（在手动基础上）
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在hdfs-site.xml中增加
<property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property> -
在core-site.xml文件中增加
<property> <name>ha.zookeeper.quorum</name>xml <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value> </property> -
启动
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关闭所有HDFS服务
sbin/stop-dfs.sh -
启动Zookeeper集群
bin/zkServer.sh start -
初始化HA在Zookeeper中状态
bin/hdfs zkfc -formatZK -
启动HDFS服务
sbin/start-dfs.sh -
在各个NameNode节点上启动DFSZK Failover Controller，先在哪台机器启动，哪个机器的NameNode就是Active NameNode
sbin/hadoop-daemin.sh start zkfc
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验证
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将Active NameNode进程kill
kill -9 namenode的进程id -
将Active NameNode机器断开网络
service network stop
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配置YARN-HA集群
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配置yarn-site.xml文件
<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <!--启用resourcemanager ha--> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name> <value>true</value> </property> <!--声明两台resourcemanager的地址--> <property> <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name> <value>cluster-yarn1</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> <value>rm1,rm2</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> <value>hadoop102</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>hadoop103</value> </property> <!--指定zookeeper集群的地址--> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value> </property> <!--启用自动恢复--> <property> <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name> <value>true</value> </property> <!--指定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群--> <property> <name>yarn.resourcemanager.store.class</name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value> </property> </configuration> -
同步更新其他节点的配置信息
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启动HDFS
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在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务：
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode -
在[nn1]上，对其进行格式化，并启动：
bin/hdfs namenode -format sbin/hadoop-daemon.sh start namenode -
在[nn2]上，同步nn1的元数据信息
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby -
启动[nn2]
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode -
启动所有DataNode
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode -
将[nn1]切换为Active
bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
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启动YARN
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在hadoop102中执行：
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager -
在hadoop103中执行
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager -
查看服务状态
bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
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HDFS Federation架构设计
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提出的原因：
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NameNode架构的局限性
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Namespace的限制：
由于NameNode在内存中存储所有的元数据（metadata），因此单个NameNode所能存储的对象（文件+块）数目受到NameNode所在JVM的heap size的限制。50G的heap能够存储20亿（200million）个对象，这20亿个对象支持4000个DataNode，12PB的存储（假设文件平均大小为40MB）。随着数据的飞速增长，存储的需求也随之增长。单个DataNode从4T增长到36T，集群的尺寸增长到8000个DataNode。存储的需求从12PB增长到大于100PB。
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隔离问题：
由于HDFS仅有一个NameNode，无法隔离各个程序，因此HDFS上的一个实验程序就很有可能影响整个HDFS上运行的程序。
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性能的瓶颈
由于是单个NameNode的HDFS架构，因此整个HDFS文件系统的吞吐量受限于单个NameNode的吞吐量。
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架构设计方案：
- 多个NameNode，每个NameNode负责不同的业务，使用不同的Namespace（隔离性）
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