Facebook Hadoop HA实践：双机热备详解

"Facebook Hadoop HA集群的配置与运作机制" Facebook的Hadoop高可用性（HA）解决方案旨在确保其大规模Hadoop集群的稳定性和可靠性。该集群拥有21PB的存储容量，分布在2000台机器上，每台机器平均拥有12TB的存储空间，其中一部分机器的存储容量甚至达到了24TB。每台机器配备32GB的内存，支持15个MapReduce任务，主节点则有64GB的内存。集群包含7000万文件和目录，以及9000万个数据块。进行元数据加载需要6分钟，处理DataNode的blockreport则需要35分钟。 Facebook的集群架构中，硬件的可靠性较高，软件在部署前经过了充分的测试，因此四年内仅发生过一次NameNode故障。然而，服务中断的主要原因是Hadoop的升级和打补丁。DataNode的更新相对简单，可以通过逐步部署和重启来完成，而不会导致服务中断。然而，NameNode的升级过程较为复杂，每次NameNode重启需要一个小时，这期间整个Hadoop服务都将暂停。 为了提高NameNode的可用性，Facebook采用了AvatarNode系统。AvatarNode是一个封装了NameNode功能的角色，它可以运行在两种模式下：ActiveAvatar和StandbyAvatar。ActiveAvatar模式下的AvatarNode相当于常规的NameNode，执行所有NameNode的任务。它将HDFS的事务日志（editlog）保存在一个共享的NFS文件系统中。 另一台机器上运行的AvatarNode实例则处于StandbyAvatar模式，它结合了NameNode和SecondaryNameNode的功能。StandbyAvatarNode不断从共享NFS中读取editlog，并将这些事务同步到其内部的NameNode实例。由于StandbyAvatarNode的NameNode实例处于SafeMode，即不执行任何NameNode的实际工作，但保持与ActiveAvatar的NameNode同步，这样就实现了热备份。 通过这种双机热备机制，Facebook能够在NameNode出现故障时快速切换到备用节点，从而减少了服务中断的时间，提升了整体的Hadoop集群稳定性。这一解决方案对于大型分布式系统来说，是一个关键的高可用性设计实践，确保了数据处理和分析的连续性。