Zookeeper在Hadoop生态系统中的关键作用与应用分析

Zookeeper 简介

Zookeeper 分布式服务框架是 Apache Hadoop 的一个子项目，它主要是用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题，如：统一命名服务、状态同步服务、集群管理、分布式应用配置项的管理等。

Hadoop简介
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以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高速运算和存储。Hadoop主要包含两部分: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；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，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，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
YARN 主要包含ResourceManager(RM),以及NodeManager(NM)，ApplicationManager(AM),Container四个部分组成，其中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的的更多介绍可参考:http://hadoop.apache.org/
Hadoop面临的问题
在Hadoop中，不管是HDFS,还是YARN,都存在一个问题，由于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，所以如果NN节点或者是RM节点出现问题，都会导致整个集群不能正常使用，为了解决这个问题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,分别只会有一个Active节点,其他节点为Standby,Active节点负责对外提供服务,当Active的节点由于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
Zookeeper帮助Hadoop解决的问题 下文以YARN为例,描述Zookeeper是如何帮助YARN实现HA机制的

1. 创建锁节点
   所有的ResourceManager在启动的时候会竞争写一个/yarn-leader-election/pseudo-yarn-rm-cluster节点(临时节点)，创建成功的ResourceManager节点变成Active节点，其他的切换为StandBy
2. 注册Watcher节点
   所有的standby的ResourceManager节点会向/yarn-leader-election/pseudo-yarn-rm-cluster节点注册一个Watcher
3. 主备切换
   当Active的ResourceManager节点出现异常或挂掉时，起在zookeeper上创建的临时节点也会被删除，standy的ResourceManager节点检测到该节点发生变化时，会重新发起竞争，直到产生一个Active节点
4. 如果集群中存在两个ResourceManager节点RM1,RM2,在通过竞争操作后，RM1变成了Active后，如果某个时间段RM1由于资源损耗比较严重，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恢复了服务但是它任然以为自己是Active的，此时就出现了两个Active的情况，这种情况又称为“脑裂”，为了解决这种问题可以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，会发现对应的节点必须提供RM2的ACL信息才可以更新对应的数据
5. 在Hadoop中负责解决该问题的组件是Hadoop-common 中的ActiveStandElector组件

HDFS的原理与之ResourceManager类似