一. Hadoop简单介绍
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户能够在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行快速运算和存储。
Hadoop主要包括两部分:HDFS,YARN。
HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；并且它提供高吞吐量（high throughput）来訪问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large data set）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求。能够以流的形式訪问（streaming access）文件系统中的数据。
YARN 主要包括ResourceManager(RM),以及NodeManager(NM)，ApplicationManager(AM),Container四个部分组成。当中RM最为核心。作为全局的资源管理器，他主要负责系统的资源管理与分配
关于Hadoop的的很多其它介绍可參考:http://hadoop.apache.org/
二. Hadoop面临的问题
在Hadoop中，无论是HDFS,还是YARN,都存在一个问题，因为HDFS使用NameNode管理众多的DataNode节点，YARN使用ResourceManager管理系统的资源分配。所以假设NN节点或者是RM节点出现故障，都会导致整个集群不能正常使用，为了解决问题Hadoop针对NN以及RM引入了 支持Active/StandBy 模式的HA架构。
正常情况下对于NN以及RM,分别仅仅会有一个Active节点,其它节点为Standby,Active节点负责对外提供服务,当Active的节点因为异常不能对外提供服务时，standby节点会转化为Active节点，继续提供服务
三. Zookeeper帮助Hadoop解决的问题
下文以YARN为例,描写叙述Zookeeper是怎样帮助YARN实现HA机制的
- 创建锁节点
全部的ResourceManager在启动的时候会竞争写一个/yarn-leader-election/pseudo-yarn-rm-cluster节点(暂时节点)。创建成功的ResourceManager节点变成Active节点，其它的切换为StandBy - 注冊Watcher节点
全部的standby的ResourceManager节点会向/yarn-leader-election/pseudo-yarn-rm-cluster节点注冊一个Watcher - 主备切换
当Active的ResourceManager节点出现异常或挂掉时。起在zookeeper上创建的暂时节点也会被删除。standy的ResourceManager节点检測到该节点发生变化时，会又一次发起竞争，直到产生一个Active节点 - 假设集群中存在两个ResourceManager节点RM1,RM2,在通过竞争操作后。RM1变成了Active后。假设某个时间段RM1因为资源损耗比較严重。产生了假死的现象。此时的zookeeper会以为RM1这台机器出现了故障。于是发起新一轮的竞选，选了RM2作为Active,在RM2变成Active后，RM1恢复了服务可是它任然以为自己是Active的，此时就出现了两个Active的情况。这样的情况又称为“脑裂”，为了解决这样的问题能够在创建根节点的时候引入ACL控制，这样的话当RM1恢复后尝试更新数据时，会发现相应的节点必须提供RM2的ACL信息才干够更新相应的数据
- 在Hadoop中负责解决该问题的组件是Hadoop-common 中的ActiveStandElector组件
四，总结
Hadoop,使用Zookeeper的事件处理确保整个集群中始终有一个可用的NameNode以及RM.
HBase,使用Zookeeper的事件处理确保整个集群始终有一个可用的HMaster,察觉HRegionServer联机和宕机,存储访问控制列表等.