Hadoop HA（High Available）通过同时配置两个处于Active/Passive模式的Namenode来解决上述问题，分别叫Active Namenode和Standby Namenode. Standby Namenode作为热备份，从而允许在机器发生故障时能够快速进行故障转移，同时在日常维护的时候使用优雅的方式进行Namenode切换。Namenode只能配置一主一备，不能多于两个Namenode。
主Namenode处理所有的操作请求（读写），而Standby只是作为slave，维护尽可能同步的状态，使得故障时能够快速切换到Standby。为了使Standby Namenode与Active Namenode数据保持同步，两个Namenode都与一组Journal Node进行通信。当主Namenode进行任务的namespace操作时，都会确保持久会修改日志到Journal Node节点中的大部分。Standby Namenode持续监控这些edit，当监测到变化时，将这些修改应用到自己的namespace。
当进行故障转移时，Standby在成为Active Namenode之前，会确保自己已经读取了Journal Node中的所有edit日志，从而保持数据状态与故障发生前一致。
为了确保故障转移能够快速完成，Standby Namenode需要维护最新的Block位置信息，即每个Block副本存放在集群中的哪些节点上。为了达到这一点，Datanode同时配置主备两个Namenode，并同时发送Block报告和心跳到两台Namenode。
确保任何时刻只有一个Namenode处于Active状态非常重要，否则可能出现数据丢失或者数据损坏。当两台Namenode都认为自己的Active Namenode时，会同时尝试写入数据（不会再去检测和同步数据）。为了防止这种脑裂现象，Journal Nodes只允许一个Namenode写入数据，内部通过维护epoch数来控制，从而安全地进行故障转移。
有两种方式可以进行edit log共享：
- 使用NFS共享edit log（存储在NAS/SAN）
- 使用QJM共享edit log
使用NFS共享存储
如图所示，NFS作为主备Namenode的共享存储。这种方案可能会出现脑裂（split-brain），即两个节点都认为自己是主Namenode并尝试向edit log写入数据，这可能会导致数据损坏。通过配置fencin脚本来解决这个问题，fencing脚本用于：
- 将之前的Namenode关机
- 禁止之前的Namenode继续访问共享的edit log文件
使用这种方案，管理员就可以手工触发Namenode切换，然后进行升级维护。但这种方式存在以下问题：
- 只能手动进行故障转移，每次故障都要求管理员采取措施切换。
- NAS/SAN设置部署复杂，容易出错，且NAS本身是单点故障。
- Fencing 很复杂，经常会配置错误。
- 无法解决意外（unplanned）事故，如硬件或者软件故障。
因此需要另一种方式来处理这些问题：
- 自动故障转移（引入ZooKeeper达到自动化）
- 移除对外界软件硬件的依赖（NAS/SAN）
- 同时解决意外事故及日常维护导致的不可用
Quorum-based 存储 + ZooKeeper
QJM（Quorum Journal Manager）是Hadoop专门为Namenode共享存储开发的组件。其集群运行一组Journal Node，每个Journal 节点暴露一个简单的RPC接口，允许Namenode读取和写入数据，数据存放在Journal节点的本地磁盘。当Namenode写入edit log时，它向集群的所有Journal Node发送写入请求，当多数节点回复确认成功写入之后，edit log就认为是成功写入。例如有3个Journal Node，Namenode如果收到来自2个节点的确认消息，则认为写入成功。
而在故障自动转移的处理上，引入了监控Namenode状态的ZookeeperFailController（ZKFC）。ZKFC一般运行在Namenode的宿主机器上，与Zookeeper集群协作完成故障的自动转移。整个集群架构图如下：
Namenode使用QJM 客户端提供的RPC接口与Namenode进行交互。写入edit log时采用基于仲裁的方式，即数据必须写入JournalNode集群的大部分节点。
在Journal Node节点上（服务端）
服务端Journal运行轻量级的守护进程，暴露RPC接口供客户端调用。实际的edit log数据保存在Journal Node本地磁盘，该路径在配置中使用dfs.journalnode.edits.dir属性指定。
Journal Node通过epoch数来解决脑裂的问题，称为JournalNode fencing。具体工作原理如下：
1）当Namenode变成Active状态时，被分配一个整型的epoch数，这个epoch数是独一无二的，并且比之前所有Namenode持有的epoch number都高。
2）当Namenode向Journal Node发送消息的时候，同时也带上了epoch。当Journal Node收到消息时，将收到的epoch数与存储在本地的promised epoch比较，如果收到的epoch比自己的大，则使用收到的epoch更新自己本地的epoch数。如果收到的比本地的epoch小，则拒绝请求。
3）edit log必须写入大部分节点才算成功，也就是其epoch要比大多数节点的epoch高。
这种方式解决了NFS方式的3个问题：
- 不需要额外的硬件，使用原有的物理机
- Fencing通过epoch数来控制，避免出错。
- 自动故障转移：Zookeeper处理该问题。
使用Zookeeper进行自动故障转移
前面提到，为了支持故障转移，Hadoop引入两个新的组件：Zookeeper Quorum和ZKFailoverController process（简称ZKFC）。
Zookeeper的任务包括：
- 失败检测：每个Namnode都在ZK中维护一个持久性session，如果Namnode故障，session过期，使用zk的事件机制通知其他Namenode需要故障转移。
- Namenode选举：如果当前Activenamenode挂了，另一个namenode会尝试获取ZK中的一个排它锁，获取这个锁就表名它将成为下一个Active NN。
在每个Namenode守护进程的机器上，同时也会运行一个ZKFC，用于完成以下任务：
- Namenode健康健康
- ZK Session管理
- 基于ZK的Namenode选举
如果ZKFC所在机器的Namenode健康状态良好，并且用于选举的znode锁未被其他节点持有，则ZKFC会尝试获取锁,成功获取这个排它锁就代表获得选举，获得选举之后负责故障转移，如果有必要，会fencing掉之前的namenode使其不可用，然后将自己的namenode切换为Active状态。