Hadoop之NameNode Federation

一. 前言

1. NameNode架构的局限性

(1)Namespace(命名空间)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。
(2)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。
(3)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。

2. HDFS Federation架构设计,如图所示

能不能有多个NameNode
Hadoop之NameNode Federation
Hadoop之NameNode Federation
HDFS Federation架构设计

二.实现

NameNode是为了解决NameNode可用性的问题,而NameNode Federation则主要是为了解决NameNode扩展性,隔离性,以及单个NameNode性能方面的问题。NameNode Federation架构如下:
Hadoop之NameNode Federation
NameNode Federation使用了多个命名空间,这些命名空间互相独立,自制(其实是对元数据的水平切分),而集群中所有DataNode向所有NameNode都进行注册,而一个块池(block pool)有属于同一个命名空间的数据块组成,每个DataNode可能会存储集群中所有块池的数据块,每个块池互相独立,有一个挂掉了也不会影响其他块池正常工作。
同时部署了NameNode HA和NameNode Federation时,集群结构会相对复杂一点,如下图。在实际的生成环境中,NameNode HA几乎是必备,而当集群规模在1000台以下时,几乎是不需要NameNode Federation的。
Hadoop之NameNode Federation