1 概述 

在hadoop2.0之前，namenode只有一個，存在單點問題（雖然hadoop1.0有secondarynamenode，checkpointnode，buckcupnode這些，但是單點問題依然存在），在hadoop2.0引入了HA機制。hadoop2.0的HA機制官方介紹了有2種方式，一種是NFS（Network File System）方式，另外一種是QJM（Quorum Journal Manager）方式。

2 基本原理 

hadoop2.0的HA 機制有兩個namenode，一個是active namenode，狀態是active；另外一個是standby namenode，狀態是standby。兩者的狀態是可以切換的，但不能同時兩個都是active狀態，最多隻有1個是active狀態。只有active namenode提供對外的服務，standby namenode是不對外服務的。active namenode和standby namenode之間通過NFS或者JN（journalnode，QJM方式）來同步資料。

active namenode會把最近的操作記錄寫到本地的一個edits檔案中（edits file），並傳輸到NFS或者JN中。standby namenode定期的檢查，從NFS或者JN把最近的edit檔案讀過來，然後把edits檔案和fsimage檔案合併成一個新的fsimage，合併完成之後會通知active namenode獲取這個新fsimage。active namenode獲得這個新的fsimage檔案之後，替換原來舊的fsimage檔案。

這樣，保持了active namenode和standby namenode的資料的實時同步，standby namenode可以隨時切換成active namenode（譬如active namenode掛了）。而且還有一個原來hadoop1.0的secondarynamenode，checkpointnode，buckcupnode的功能：合併edits檔案和fsimage檔案，使fsimage檔案一直保持更新。所以啟動了hadoop2.0的HA機制之後，secondarynamenode，checkpointnode，buckcupnode這些都不需要了。

3 NFS方式 

NFS作為active namenode和standby namenode之間資料共享的儲存。active namenode會把最近的edits檔案寫到NFS，而standby namenode從NFS中把資料讀過來。這個方式的缺點是，如果active namenode或者standby namenode有一個和NFS之間網路有問題，則會造成他們之前資料的同步出問題。

4 QJM（Quorum Journal Manager ）方式 

QJM的方式可以解決上述NFS容錯機制不足的問題。active namenode和standby namenode之間是通過一組journalnode（數量是奇數，可以是3,5,7...,2n+1）來共享資料。active namenode把最近的edits檔案寫到2n+1個journalnode上，只要有n+1個寫入成功就認為這次寫入操作成功了，然後standby namenode就可以從journalnode上讀取了。可以看到，QJM方式有容錯的機制，可以容忍n個journalnode的失敗。

5 主備節點的切換

active namenode和standby namenode可以隨時切換。當active namenode掛掉後，也可以把standby namenode切換成active狀態，成為active namenode。可以人工切換和自動切換。人工切換是通過執行HA管理的命令來改變namenode的狀態，從standby到active，或者從active到standby。自動切換則在active namenode掛掉的時候，standby namenode自動切換成active狀態，取代原來的active namenode成為新的active namenode，HDFS繼續正常工作。

主備節點的自動切換需要配置zookeeper。active namenode和standby namenode把他們的狀態實時記錄到zookeeper中，zookeeper監視他們的狀態變化。當zookeeper發現active namenode掛掉後，會自動把standby namenode切換成active namenode。

6 實戰tips 

• QJM方式有明顯的優點，一是本身就有fencing的功能，二是通過多個journal節點增強了系統的健壯性，所以建議在生成環境中採用QJM的方式。
• journalnode消耗的資源很少，不需要額外的機器專門來啟動journalnode，可以從hadoop叢集中選幾臺機器同時作為journalnode。