【整体设计】 ---- NN（Namenode）的HA机制主要依靠zkfc完成，zkfc在NN所在节点以独立进程的方式运行。...如果不进行fencing，那么此时存在两个ANN，并同时对外提供服务，这可能会导致hdfs的数据不能保证一致性，甚至出现错乱无法恢复。...跟踪其源码发现：NN对配置的本地目录（用于存储fsimage和editlog的目录和其他指定配置的目录）进行磁盘容量检查，如果目录对应的磁盘容量达到配置的最小值，则NN认为自身是健康的，否则认为是非健康的...在此之前，会将节点记录的NN的ID与对应的IP和本地配置的情况进行比较，如果与配置中的不一致，会抛出异常不会再进行后续的处理。...【总结】 本文对namenode的ha机制进行了简单总结，在hadoop中，resourcemanager的ha机制也是采用同样的方式，不同的是resoucemanager中没有单独的zkfc进程，而是以模块
1. hadoop中HDFS的NameNode原理 1.1. 组成 包括HDFS（分布式文件系统），YARN（分布式资源调度系统），MapReduce（分布式计算系统），等等。 1.2....HDFS架构原理 比如现在要上传一个1T的大文件，提交给HDFS的Active NameNode（用以存放文件目录树，权限设置，副本数设置等），它会在指定目录下创建一个新的文件对象，比如access_...会把操作日志传到Standby NameNode，这就相当于是个备份服务，确保了Standby NameNode内存中的元数据和Active NameNode是一样的，而Standby NameNode...Active NameNode所在磁盘上的edits log，重新开始记录日志 为什么要这么做？...，重启时间也就会很长； 引入Standby NameNode的备份机制，就可以在节点重启时，直接从Standby NameNode的fsimage读取元数据备份，这就相当于redis的rdb恢复，速度是比较快的
flink 的安装参照：flink 简单入门， 我们来了解下flink的配置文件。...flink配置文件列表： 安装目录下主要有 flink-conf.yaml 配置、日志的配置文件、zk 配置、Flink SQL Client 配置。...# high-availability.storageDir: hdfs:///flink/ha/ # zookeeper 集群中仲裁者的机器 ip 和 port 端口号 # high-availability.zookeeper.quorum...配置 # 用于存储和检查点状态 # state.backend: filesystem # 存储检查点的数据文件和元数据的默认目录 # state.checkpoints.dir: hdfs://...namenode-host:port/flink-checkpoints # savepoints 的默认目标目录(可选) # state.savepoints.dir: hdfs://namenode-host
-- 指定NameNode的元数据在JournalNode（至少要有3个节点）上的存放位置 --> dfs.namenode.shared.edits.dir上执行namenode的格式化操作： bin/hdfs namenode -format 然后在hadoop-flink-manager-1上启动namenode： bin/hdfs --daemon...start namenode 在hadoop-flink-manager-(2到3)上同步hadoop01的namenode元数据： bin/hdfs namenode -bootstrapStandby...然后在hadoop-flink-manager-(2到3)上启动namenode： bin/hdfs --daemon start namenode 激活namenode bin/hdfs haadmin...强制切换namenode的active节点： bin/hdfs haadmin -transitionToActive --forcemanual namenode-1 验证： bin/hdfs haadmin
首先，我们需要知道 Flink 有两种部署的模式，分别是 Standalone 以及 Yarn Cluster 模式。...对于 Standalone 来说，Flink 必须依赖于 Zookeeper 来实现 JobManager 的 HA（Zookeeper 已经成为了大部分开源框架 HA 必不可少的模块）。...在 Zookeeper 的帮助下，一个 Standalone 的 Flink 集群会同时有多个活着的 JobManager，其中只有一个处于工作状态，其他处于 Standby 状态。...对于 Yarn Cluaster 模式来说，Flink 就要依靠 Yarn 本身来对 JobManager 做 HA 了。其实这里完全是 Yarn 的机制。...此时的 JobManager，其实应该称之为 Flink Application Master。
-- 指定namenode的元数据在JournalNode上存放的位置 --> dfs.namenode.shared.edits.dir 上的NameNode的元数据到hadoop02 scp -r /data/tools/bigdata/zdata/hadoop/dfs/namenode_data/current root...用户可以在Standalone 或 Flink on Yarn 集群模式下配置 Flink 集群 HA（高可用性）。...Flink 的HA需要Zookeeper和HDFS,因此首先要安装启动 zk、hdfs。...flink集群元信息的路径 high-availability.zookeeper.path.root: /ha-flink # 持久化存储JobManager元数据的地址，zookeeper上存储的只是指向该元数据的指针信息
默认情况下，配置文件 flink-conf.yaml 为所有Flink作业决定其状态终端。 但是，默认的状态终端配置也可以被每个作业的配置覆盖，如下所示。...2.2 FsStateBackend FsStateBackend 使用文件系统URL（类型，地址，路径）进行配置，如 hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints 或...2.3 RocksDBStateBackend RocksDBStateBackend 使用文件系统URL（类型，地址，路径）进行配置，例如 hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints...进行检查点操作时，整个 RocksDB 数据库进行检查点操作存储到配置的文件系统和目录中。较小的元数据存储在 JobManager 的内存中（或者在高可用性模式下，存储在元数据检查点中）。...() env.setStateBackend(new FsStateBackend("hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints")) 3.2 设置默认状态终端 可以使用配置键
secondarynamenode节点定期访问namenode来进行镜像文件和编辑日志的备份，那么这个频率怎样修改呢？...本实验是在《基于Hadoop0.20.2版本的namenode与secondarynamenode分离实验》这篇文章所提及的试验所做的（见 http://www.linuxidc.com/Linux/2015...-02/113642.htm），所以对于验证分离后的正确效果本篇给出截图证明 修改secondarynamenode节点的core-site.xml文件fs.checkpoint.period配置参数，...保存后重启集群或者单独启动secondarynamenode节点 进入fs.checkpoint.dir所设置的目录secondaryname下会看到 ，出现了current等目录和文件（证明《基于hadoop0.20.2...版本的namenode与secondarynamenode分离实验》这篇文章中的实验成功） 并且我们会看到每隔2分钟，目录的创建时间就会改变，如： 这说明修改secondarynamenode节点的检查点频率成功
点开来具体查看发现Active NameNode和Stanby NameNode都有上一次检查点的告警。 ?...2.Fayson在执行手动保存检查点之前，看了下Active NameNode和Stanby NameNode上保存的fsimage的checkpoint的情况如下： ? ?...1.Edits文件： 在配置了HA的hadoop2.x版本中，active namenode会及时把HDFS的修改信息（创建，修改，删除等）写入到本地目录，和journalnode上的Edits文件，每一个操作以一条数据的形式存放...是在standby namenode上生成并上传到active namenode上的。...4.2 checkpoint过程 配置了HA的HDFS中，有active和standby namenode两个namenode节点。
3.NameNode在下次重启时会使用这个新的fsimage文件，从而减少重启的时间。 Secondary NameNode的整个目的是在HDFS中提供一个检查点。...它只是NameNode的一个助手节点。这也是它在社区内被认为是检查点节点的原因。...所以从现在起，让我们养成一个习惯，称呼它为检查点节点吧。 相关配置文件 core-site.xml：这里有2个参数可配置，但一般来说我们不做修改。...因此我们在HDFS 2中将要解决的就是单点故障和内存受限这两个问题。 QJM方案实现HDFS HA HDFS HA架构图 QJM原理 1....HDFS3 HDFS3中HA方案支持多个NameNode，另外引入纠删码技术，这些我们会在另外的文章讨论。
二、修改配置文件 打开core-site.xml 和 hdfs-site.xml 文件 在core-site.xml 文件中配置 因为是NameNode 的高可用行...--配置Hadoop NameNode 的HA --> dfs.nameservices ns1NameNode2 上同步NameNode1 的元数据信息 使用命令：bin/hdfs namenode -bootstrapStandby ? ? ...现在查看一下 HDFS文件系统上的文件 来进行测试NameNode (下面没有打印出文件 这个上面说没有找到ns1 这个原因技就是我们在配置Proxy的时候 没有改变myclsur...切换之后在用NameNode 1 去读取HDFS上的文件 测试 是否能正常读取文件 （切换之后已经正常的读取出来了，证明节点切换 对集群是没有影响的） ?
FsStateBackend FsStateBackend需要配置存储的文件系统，可以是hdfs路径: hdfs://namenode:40010/flink/checkpoints 也可以是文件系统路径...: file:///data/flink/checkpoints FsStateBackend将流计算数据状态存储在TaskManager的内存中，在数据流遇到检查点屏障时，再将数据快照存储在配置好的文件系统中...容量限制上，单 TaskManager 上 State 总量不超过它的内存，总大小不超过配置的文件系统容量。...适合用于高可用方案（需要开启HA的作业）。...它的 Checkpoint 存储在外部文件系统（本地或HDFS），其容量限制只要单个 TaskManager 上 State 总量不超过它的内存+磁盘，单Key最大2G，总大小不超过配置的文件系统容量即可
6.检查点机制 Standby NameNode 会定期从 JournalNode 读取编辑日志，并将它们应用到自己的内存中。...与此同时，它还会创建新的检查点（checkpoint），以减少系统重启时的恢复时间。...Hadoop HA（高可用）集群的hdfs-site.xml配置文件。...dfs.namenode.secondary.http-address：配置 Secondary NameNode 的 HTTP 地址（在 HA 配置中通常不需要）。...在三台节点上都要启动： hdfs --daemon start journalnode 如果因为启动失败而重新配置，需要将目录中的数据删除，再次启动： rm -rf /usr/local/hadoop
6.检查点机制Standby NameNode 会定期从 JournalNode 读取编辑日志，并将它们应用到自己的内存中。...与此同时，它还会创建新的检查点（checkpoint），以减少系统重启时的恢复时间。...这是我当前配置 Hadoop HA（高可用）集群的hdfs-site.xml配置文件。...dfs.namenode.secondary.http-address：配置 Secondary NameNode 的 HTTP 地址（在 HA 配置中通常不需要）。...dfs.namenode.rpc-address：NameNode 的 RPC 地址。在 HA 配置中应通过服务名和节点标识来定义。
实现断点续传； 不仅仅支持同步DML数据，还支持Schema变更同步 四、工作原理 在底层实现上，FlinkX依赖Flink，数据同步任务会被翻译成StreamGraph在Flink上执行，工作原理如下图...": "true", "dfs.client.failover.proxy.provider.ns1": "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider..."dfs.client.failover.proxy.provider.ns": "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider...集群的工作模式 local: 本地模式 standalone: 独立部署模式的flink集群 yarn: yarn模式的flink集群，需要提前在yarn上启动一个flink session，使用默认名称...配置文件（包括hdfs和yarn）所在的目录（单机模式下不需要），如/hadoop/etc/hadoop 必选：否 默认值：无 flinkx老版本执行命令： 以本地模式启动数据同步任务 bin/flinkx
第9章 HA高可用 9.1 HDFS 高可用介绍 HDFS HA(High Availability)高可用配置官方参考网址 http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.3...NameNode机器上的计划维护事件（如软件或硬件升级）将导致集群停机的窗口。...HDFS高可用性功能通过提供在具有热备用的主动/被动配置中的同一集群中运行两个冗余名称节点的选项来解决上述问题。...请注意，在HA群集中，Standby NameNode还执行命名空间状态的检查点，因此不需要在HA群集中运行Secondary NameNode，CheckpointNode或BackupNode。...这也允许正在重新配置非HA使能的HDFS集群的HA被启用以重新使用它们之前专用于Secondary NameNode的硬件。
修改State Backend的两种方式 第一种：单任务调整 修改当前任务代码 env.setStateBackend(new FsStateBackend(“hdfs://namenode...: hdfs://namenode:9000/flink/checkpoints 注意：state.backend的值可以是下面几种： jobmanager(MemoryStateBackend...重启策略可以在flink-conf.yaml中配置，表示全局的配置。也可以在应用代码中动态指定，会覆盖全局配置。 ...: 20 这样设置以后就查看对应的Checkpoint在HDFS上存储的文件目录； hdfs dfs -ls hdfs://namenode:9000/flink/checkpoints 如果希望回退到某个...state.savepoints.dir: hdfs://namenode:9000/flink/savepoints 2：触发一个savepoint【直接触发或者在cancel的时候触发】 bin
配置环境 找⼀个空⽬录，接下来要配置 Flink 和 ChunJun 的环境，下⾯以 /root/chunjun_demo/ 为例⼦。..."org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider" }, "column": [ { "name...⾼，因此我们可以直接把数据同步到 Hive 底层的 HDFS 上⾯，所以 writer ⽤到了 hdfswriter。...", "defaultFS": "hdfs://ns1", "hadoopConfigComment": "是 hdfs ⾼可⽤最基本的配置, 在 Hadoop 配置⽂件 hdfs-site.xml 可以找到...": "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider" }, "columnComment": "
这个问题放在现在来说，其实没太多好说的了，HDFS 从2.x开始就已经支持自己的 HA 方案了，这不是我们的重点，我们今天主要谈谈曾经为了 HDFS 的高可用 出现的一些方案吧。。。...Secondary NameNode 保存的只是Checkpoint 时刻的元数据，因此，一旦 NameNode 上的元数据损坏，通过Checkpoint 恢复的元数据并不是HDFS 此刻的最新数据，...Hadoop 的元数据备份方案 该方案利用Hadoop 自身的Failover 措施（通过配置dfs.name.dir），NameNode 可以将元数据信息保存到多个目录。...NFS 共享的可靠性问题，如果配置的多个目录中有任何一个目录的保存因 为异常而阻塞，将会导致整个HDFS 的操作阻塞，无法对外提供正常服务。...由于Standby Node 内存中保存了所有元数据的最新信息，因此可直接对外提供服务，大大缩短了切换时间。这也是2.x版本之后自带得 HA 的方案原理。
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