在 Hadoop 1.0 时代，Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题，这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重。
因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息，一旦 NameNode 挂掉，整个 HDFS 就无法访问，同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件，包括 MapReduce、Hive、Pig 以及 HBase等也都无法正常工作，并且重新启动 NameNode 和进行数据恢复的过程也会比较耗时。
这些问题在给 Hadoop 的使用者带来困扰的同时，也极大地限制了 Hadoop 的使用场景，使得 Hadoop 在很长的时间内仅能用作离线存储和离线计算，
无法应用到对可用性和数据一致性要求很高的在线应用场景中。
所幸的是，在 Hadoop2.0 中，HDFS NameNode 和 YARN ResourceManger(JobTracker 在 2.0 中已经被整合到 YARN ResourceManger 之中) 的单点问题都得到了解决，经过多个版本的迭代和发展，目前已经能用于生产环境。HDFS NameNode 和 YARN ResourceManger 的高可用 (High Availability，HA) 方案基本类似，两者也复用了部分代码，但是由于 HDFS NameNode 对于数据存储和数据一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多，所以 HDFS NameNode 的高可用实现更为复杂一些，本文从内部实现的角度对 HDFS NameNode 的高可用机制进行详细的分析。
图 1.HDFS NameNode 高可用整体架构
从上图中，我们可以看出 NameNode 的高可用架构主要分为下面几个部分：
Active NameNode 和 Standby NameNode：两台 NameNode 形成互备，一台处于 Active 状态，为主 NameNode，
另外一台处于 Standby 状态，为备 NameNode，只有主 NameNode 才能对外提供读写服务。备 NameNode 只可以同步主 NameNode 的Editlog与接收 DataNode 的数据块汇报。
主备切换控制器 ZKFailoverController：ZKFailoverController 作为独立的进程运行（运行在 ActiveNameNode 和 StandByNameNode 上），对 NameNode 的主备切换进行总体控制。ZKFailoverController 能及时检测到 NameNode 的健康状况，在主 NameNode 故障时借助 Zookeeper 实现自动的主备选举和切换，当然 NameNode 目前也支持不依赖于 Zookeeper 的手动主备切换（但是在应用中倾向于依赖 Zookeeper 实现自动切换）。
Zookeeper 集群：为主备切换控制器提供主备选举支持。
共享存储系统：共享存储系统是实现 NameNode 的高可用最为关键的部分，共享存储系统保存了 NameNode 在运行过程中所产生的 HDFS 的元数据。主 NameNode 和 NameNode 通过共享存储系统实现元数据同步。在进行主备切换的时候，新的主 NameNode 在确认元数据完全同步之后才能继续对外提供服务。
DataNode 节点：除了通过共享存储系统共享 HDFS 的元数据信息之外，主 NameNode 和备 NameNode 还需要共享 HDFS 的数据块和 DataNode 之间的映射关系。DataNode 会同时向主 NameNode 和备 NameNode 上报数据块的位置信息。
下面开始分别介绍 NameNode 的主备切换实现和共享存储系统的实现，在文章的最后会结合笔者的实践介绍一下在 NameNode 的高可用运维中的一些注意事项。
NameNode 的主备切换实现
NameNode 主备切换主要由 ZKFailoverController、HealthMonitor 和 ActiveStandbyElector 这 3 个组件来协同实现：
ZKFailoverController 作为 NameNode 机器上一个独立的进程启动 (在 hdfs 启动脚本之中的进程名为 zkfc)，启动的时候会创建 HealthMonitor 和 ActiveStandbyElector 这两个主要的内部组件，ZKFailoverController 在创建 HealthMonitor 和 ActiveStandbyElector 的同时，
也会向 HealthMonitor 和 ActiveStandbyElector 注册相应的回调方法。
zkfc进行名启动记录：