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  • HDFS容错机制

    千次阅读 2020-03-01 11:12:14
    对于廉价机器而言,出现网络故障、节点失效、数据损坏现象的频率并不低,所以在故障之后如何进行数据恢复和容错处理是至关重要的,HDFS提供了完善的容错机制,使得它成为一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决...

    概述

    最近看各种分布式组件的容错机制看得有点晕,所以打算理一理,类比学习一下。本篇博文就对HDFS的容错进行简单归纳。如有错误,敬请指出。
    Hadoop的两个重要组件是MapReduce和HDFS,一个提供分布式计算能力,一个提供分布式存储能力。HDFS可以通过廉价机器搭建大规模集群,获得海量数据的分布式存储能力。对于廉价机器而言,出现网络故障、节点失效、数据损坏现象的频率并不低,所以在故障之后如何进行数据恢复和容错处理是至关重要的,HDFS提供了完善的容错机制,使得它成为一个高度容错性和高吞吐量的海量数据存储解决方案。

    故障检测机制

    故障的类型主要有以下三种,针对这三种故障类型,HDFS提供了不同的故障检测机制:

    1. 针对DataNode失效问题,HDFS使用了心跳机制,DataNode定期向NameNode发送心跳信息,NameNode根据心跳信息判断DataNode是否存活;
    2. 针对网络故障而导致无法收发数据的问题,HDFS提供了ACK的机制,在发送端发送数据后,如果没有收到ACK并且经过多次重试后仍然如此,则认为网络故障;
    3. 针对数据损坏问题,所有DataNode会定期向NameNode发送自身存储的块清单,在传输数据的同时会发送总和校验码,NameNode依次来判断数据是否丢失或损坏。

    容错机制

    读容错

    由于在读HDFS的过程中会从NameNode获取到数据块位置列表,如果某个DataNode失效,换个DataNode读即可。

    写容错

    写HDFS的过程中会对多个DataNode建立管道进行写入,如果数据发送者没有收到其中某个DataNode的ACK,则认为该DataNode失效,会跳过该DataNode并将数据写入剩余DataNode。NameNode收集DataNode信息时发现文件的副本数与设置值不一致,会重新寻找一个DataNode保存副本。

    DataNode失效

    在NameNode中会持有数据块表和DataNode两张表。数据块表存储着某个数据块(包括副本)所在的DataNode,DataNode表存储着每个DataNode中保存的数据块列表。由于DataNode会周期性地给NameNode发送自己所持有的数据块信息,因此NameNode会持续更新数据块表和DataNode表。如果发现某个DataNode上的数据块错误,NameNode会从数据块表删除该数据块;如果发现某个DataNode失效,NameNode会对两张表进行更新。NameNode还会周期性地扫描数据块表,如果发现数据块表中某个数据库的备份数量低于所设置的备份数,则会协调从其它DataNode复制数据到另一个DataNode上完成备份。

    HDFS副本放置策略

    HDFS对于读写的容错机制都基于HDFS的副本机制,只要HDFS尚存一个有效的数据副本,就依然能够正常工作。而HDFS采用尽量灵活的副本放置策略,使得它的可靠性更强。
    如果写请求出现在某个DataNode上,第一个副本就会存放在当前DataNode所在的机器上,如果该机器负载过重,可以将该备份放在同一个机架上的随机机器上。接着第二个副本就会存放在不同于第一个副本所在机架的机架上,第三个副本会随机存放在第二个副本所在机架的任一DataNode上。
    简单来说,在三个副本的情况下,第一个副本与原数据在相同机器上,另外两个副本放在其它机架的随机机器上。这样的设置可以使得性能与容灾兼备,优先从同机器上获取备份数据,减少数据传输开销;在该机器宕机的情况下,从另一个机架获取备份数据,避免同一个机架的机器集体宕机的情况出现。

    HDFS的HA架构

    以上的所有容错都是基于DataNode的故障问题进行考虑的,但是NameNode本身就存在单点故障,如果NameNode出现故障,则整个集群会直接宕机。因此HDFS提供了HA的架构,对于一个典型的HA集群而言,NameNode会被配置在两台独立的机器上,在任何时间上,一个NameNode处于Active状态,而另一个NameNode处于Standby状态,Active状态的NameNode会响应集群中所有的客户端的请求,Standby状态的NameNode只是作为一个副本,保证在必要的时候提供一个快速的转移,使得上层对NameNode的切换无感知,Standby NameNode与Active NameNode应时刻保持同步,在Active NameNode和Standby NameNode之间要有个共享的存储日志的地方,Active NameNode把EditLog写到共享的存储日志中,Standby NameNode读取日志并执行,使得Active NameNode和Standby NameNode内存中的HDFS元数据保持同步。

    附:HDFS读写简述

    HDFS读过程:
    1、Client访问NameNode,查询元数据信息,获得该文件的数据块位置列表;
    2、就近选择一台DataNode服务器,Client与其建立输入流并从中读取数据。
    HDFS写过程:
    1、Client向NameNode发出写请求,NameNode会将数据更改写入EditLog(WAL机制);
    2、Client按128M的块大小切分文件,并与可写的DataNode列表构成pipeline,将数据发送给最近的DataNode节点,Client每向第一个DataNode写入一个packet,该packet会通过pipeline向后分发;
    3、当列表中的所有DataNode都写入完成后,向NameNode汇报。

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  • Hadoop容错机制

    千次阅读 2018-08-24 10:03:39
    简单介绍一下Hadoop中数据存储的可靠性和完整性,其中包括HDFS的容错机制、NameNode(元数据结点)的单点失效解决机制、Block数据块的多副本存储机制、 NameNode与DataNode之间的心跳检测机制、数据存储等。 (一)...

    简单介绍一下Hadoop中数据存储的可靠性和完整性,其中包括HDFS的容错机制、NameNode(元数据结点)的单点失效解决机制、Block数据块的多副本存储机制、

    NameNode与DataNode之间的心跳检测机制、数据存储等。

    (一)HDFS中NameNode单点问题

    HDFS这种分布式的存储系统,存在中心结点,那么这个中心结点的可靠性就是整个集群的可靠性的关键,对于版本0.20.x的hadoop来说,主要是有一个叫做SecondaryNameNode的机制来解决,这个结点周期性的从NameNode 结点上下载磁盘镜像和日志文件,在本地将日志合并到镜像中,产生新的镜像,上传到NameNode,当NameNode结点重启时就会加载此最新的镜像文件,这个过程叫做CheckPoint,那么SecondaryNameNode会周期性的做CheckPoint,但是这种机制对于单点问题来说不是很理想,因为你做CheckPoint只能保存上次的元数据,那么CheckPoint之后的元数据在NameNode 失效后是会丢失的。

    FaceBook提出了Avatar机制来解决NameNode 的单点问题,这里多设置了一个叫做 Standby NameNode 的结点,原来的NameNode 叫做 PrimaryNameNode, 另外还有一个结点 NFS 用来存储 Primary NameNode 的日志和镜像文件。这里跟前面的解决机制不同的是 Standby NameNode 这个结点是 热备结点, 它不仅具有前面的CheckPoint的功能,还会周期性的读取 NFS结点上的 PrimaryNameNode 的日志来保持命名空间的同步,此外 DataNode 会同时向 Standby NameNode 和 PrimaryNameNode 发送心跳信息和数据块信息,这样,这两个结点的元数据信息是一致的,因此这也是为什么是热备结点的原因了。

    注: 镜像文件存储的是NameNode 的命名空间即目录树,就是将内存中的命名空间持久化到镜像文件中。

    CheckPoint的流程如下图:

    image

    1. SecondaryNameNode 通知 NameNode 开始做CheckPoint,,并且通过远程RPC调用NameNode的rollEditLog()方法建立临时日志文件

    2. SecondaryNameNode从NameNode 上下载镜像和日志文件。

    3. SecondaryNameNode将下载的镜像文件和日志文件合并。

    4. SecondaryNameNode将合并后的镜像上传到NameNode上。

    5. SecondaryNameNode通过远程RPC调用NameNode的rollFsImage()方法,用新的镜像和日志文件代替旧的文件,通知NameNode 结束CheckPoint。

    (二)HDFS数据块副本机制

    在HDFS中一个文件可能有许多的数据块(Block)组成,每个数据块的副本的默认数量是3,其中两个放在同一个机架中,两一个放在其他机架,对于大数据存储来说,这种机制会造成数据的存储空间翻倍,因此需要一定的机制来节省磁盘空间,比如基于历史统计记录的动态副本策略,和FaceBook 的 RAID机制。

    (三)HDFS负载均衡

    NameNode 根据 DataNode发送的心跳信息和数据块信息来掌握 DataNode 的当前状态,HDFS有一个 balancer 工具 , 可以由管理员启动,用来迁移DataNode 之间的数据块,当集群负载较高的时候不宜采用,因为可能会造成网络阻塞,造成客户端延迟过大。

    (四)MapReduce容错

    运行JobTracker 的结点为主结点,用于调度作业和调度MAP 和 Reduce 任务到 TaskTracker 上, 同样TaskTracker也会周期性的向JobTracker 发送心跳信息,保护任务执行的状况,如果在指定时间内没有收到心跳信号,那么认为此结点已经宕机,重新分配 Map 或者 Reduce 任务到其他的结点上。当TaskTracker没有宕机,但是在其上运行的任务失败次数达到一个阈值的时候,JobTracker 会认为其处于高负载状态,将不会再分配任务给此结点,列入黑名单。

    最后关于Avatar机制:

    其实就是应用在hadoop-0.20.2上的补丁程序, 现在很多大型的IT 厂商的集群都将其作为NameNode的单点解决方案。

    该机制主要是提供了一个 Standby NameNode 结点作为 热备 ,这两个NameNode 结点的元数据会保持一致,在PrimaryNameNode 宕机时,Standby NameNode 切换为 PrimaryNameNode 的时间很短。

     

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  • spark容错机制

    千次阅读 2018-04-07 19:19:30
    集群容错机制Master异常退出后重启:不影响退出之前已经提交的application的运行,但是在退出期间exector的资源释放,异常退出重新调度等功能会受到影响;新的appliaction无法提交;重新启动后原来的已经创建的应用...






    集群容错机制




    Master异常退出后重启:


    不影响退出之前已经提交的application的运行,但是在退出期间exector的资源释放,异常退出重新调度等功能会受到影响;


    新的appliaction无法提交;


    重新启动后原来的已经创建的应用信息和driver信息不会重新上报到master,原有的worker依然会通过heartbeat心跳信息上报,worker检测到master的退出,会重新发出注册的请求RegisterWorker




    zookeeper异常:


    active异常后,原先处于standby的会获取到znode的权限成为active节点,同时会进行recover操作加载持久层的信息,知会到application,worker上报最新的信息到master;如果一段时间内未接受相应的response(超时时间由spark.worker.timeout指定),master会移除掉响应的进程信息,同时开启新一轮的schedule为需要的application分配executor


    HA切换成功后,spark集群依然能对外提供服务,支持应用提交和exector的调度。




    worker节点网络故障:


    网络故障导致心跳长时间不上报给master,经过spark.worker.timeout时间后(默认是60s),master检测到worker异常,标识为DEAD状态,同时移除掉worker信息及其上面的executor信息,跟上一节点处理逻辑类似,worker的信息依然会在页面上显示,直到超过时间(spark.dead.worker.persistence+1) * spark.worker.timeout后才将其彻底删除


    CoarseGrainedExecutorBackend由于和worker的通信进程,不会有任何影响


    一段时间后网络恢复,worker成功发送心跳,master收到心跳后,未超过时间(spark.dead.worker.persistence+1) * spark.worker.timeout,知会worker重新进行注册;但是此时worker上的executor不会再一并上报上来


    executor异常退出:


    exector异常退出,如被kill-9,同机器上的worker进程的ExecutorRunner检测到executor进程的退出,触发ExecutorStateChanged事件给worker,worker移除掉内存中保存的有关executor的信息,同时转发消息给master,master收到消息后,移除掉application对应的executor信息,同时开始新一轮的schedule为application分配新的executor。


    application异常退出:


    application异常退出,CoarseGrainedExecutorBackend检测到后触发进程退出操作


    master检测到和application的连接断裂,移除掉内存以及persist中保存的应用的信息




    ---------------------------------------------------------
    ---------------------------------------------------------






    代码容错机制 :


    一般来说,分布式数据集的容错性有两种方式:数据检查点和记录数据的更新。


    面向大规模数据分析,数据检查点操作成本很高,需要通过数据中心的网络连接在机器之间复制庞大的数据集,


    而网络带宽往往比内存带宽低的多,同事还需要消耗更多的存储资源。




    -----------------------------------------------------------------




    spark:


    容错机制: 记录数据的更新


    假设数据的粒度很细太多,那么记录数据的更新成本也很高。


    因此,RDD只支持粗粒度的转换,即只记录单个块上执行的单个操作,然后将创建RDD的一系列转换序列(每个RDD都包含了它是如何由其他RDD转换过来的,以及如何重建某一块数据的信息。RDD的容错机制又称Lineage容错)记录下来,以便恢复丢失的分区。




    Lineage机制


    RDD的Lineage记录的是粗粒度的特定数据Tranformation操作(如filter,map,join等)。当这个RDD的部分分区数据丢失时,可通过Lineage获取足够的信息来重新计算从而恢复丢失的分区数据。


    spark的容错是RDD级别的,是粗粒度的数据模型,所有有以下影响:
      1)相比细粒的的数据模型,得到了性能的提升
      2)对实时性要要求高的场景不适合






    容错原理:




    在容错机制中,如果一个节点死机了,1)运算窄依赖,则只要把丢失的父RDD分区重算即可,假设父RDD与该RDD在同一节点,则寻找父父RDD,一次网上类推,找到为为挂掉的N父RDD重新计算,假设都是窄依赖,则不存在冗余计算。2)运算宽依赖,丢失一个子RDD分区重算的每个父RDD的每个分区的所有数据并不是都丢给丢失的子RDD分区用的,会同时分配到其他子RDD计算。所以所有的子RDD都需要重新计算,故产生冗余计算的开销,这也是宽依赖开销更大的原因。






    RDD容错机制: checkpoint机制


    根据上面容错原理的介绍:宽依赖与窄依赖


    checkpoint需要考虑两点:
    1)DAG中Lineage的长度,如果过长,重新计算则开销太大。
    2)由于宽依赖开销更大,所以在宽依赖上做checkpoint受益更大。











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  • Spark的容错机制

    2020-08-01 16:35:24
    项目中会经常使用到Spark和Flink这些分布式框架,使用的时候老是担心如果出现异常了会怎样,今天就来了解下Spark以及Flink的容错机制。 容错是指一个系统部分出现错误的情况还能持续的提供服务,当集群达到较大的...

        项目中会经常使用到Spark和Flink这些分布式框架,使用的时候老是担心如果出现异常了会怎样,今天就来了解下Spark以及Flink的容错机制。

        容错是指一个系统部分出现错误的情况还能持续的提供服务,当集群达到较大的规模以后,很可以出机器故障以及网络延迟等情况,导致某个节点不能提供服务,所以分布式框架一般都会进行高容错设计。

     

    Spark的容错机制:

    Master异常退出:

        个人理解是,只有StandAlone模式下才需要额外进行Master容错配置。如果是On Yarn模式,资源是由ResourceManager管理的,RM自身有容错机制,无需外部再进行配置了。

        和HBase的HMaster很像,Spark会启动多个StandBy Master,当前Master异常时,会按照一定的规格选取其中一个接管Master的工作,有如下几种配置:

        1. ZOOKEEPER

            将集群元数据持久化到ZK中,基于ZK进行主备切换

        2. FILESYSTEM

            集群元数据持久化到白嫩地文件系统中

        3. CUSTOM

            用户自定义恢复方式

        4. NONE

            不持久化集群元数据。Master出现异常时,新启动的Master不进行恢复集群状态

     

        这些策略在spark-env.sh配置文件中配置,配置项为spark.deploy.recoveryMode,默认为NODE。个人觉得生产环境下建议使用On Yarn模式,进行资源隔离比较好。如果非得使用Standalone,HA建议配置成ZK。

        总结下就是Master会进行主备切换,接着移除未响应Master切换信息的driver(application)和Worker,然后重新调度driver执行。

    case ElectedLeader =>
      val (storedApps, storedDrivers, storedWorkers) = persistenceEngine.readPersistedData(rpcEnv)
      state = if (storedApps.isEmpty && storedDrivers.isEmpty && storedWorkers.isEmpty) {
        RecoveryState.ALIVE
      } else {
        RecoveryState.RECOVERING
      }
      logInfo("I have been elected leader! New state: " + state)
      if (state == RecoveryState.RECOVERING) {
        // 1. 先走这个方法,通知driver Master发生变更了
        beginRecovery(storedApps, storedDrivers, storedWorkers)
        recoveryCompletionTask = forwardMessageThread.schedule(new Runnable {
          override def run(): Unit = Utils.tryLogNonFatalError {
            self.send(CompleteRecovery)
          }
        }, WORKER_TIMEOUT_MS, TimeUnit.MILLISECONDS)
      }
    
    // 2. 重新调度任务执行
    // Kill off any workers and apps that didn't respond to us
    // Reschedule drivers which were not claimed by any workers
    case CompleteRecovery => completeRecovery()
    

        

    Worker异常退出:

        个人理解是,Worker是StandAlone模式下才有的概念,On Yarn模式对应的是NodeManager,Yarn自身带有NodeManager的容错机制。

        Spark Worker会保持和Master的心跳,当Worker出现超时时,Master调用timeOutDeadWorkers()方法进行处理,移除超时的Worker。移除时会通知Driver Executor已经移除(Executor异常处理详见下文),然后设置运行在当前Worker上的Driver重启或者直接删除:

        个人理解只有在cluster模式下启动时,才会有Driver的资源调度,如果在client模式下启动,Driver就在提交Job的机器上启动。关于Driver的重启策略这个还真不太清楚,有知道的朋友麻烦告知下...因为用的Client模式比较多,我理解driver挂了整个程序就挂了。

        总结下就是Worker挂了会被Master移除,Worker上的Driver有可能会被重新调度执行或者直接移除。

     

    Executor异常退出:

        Executor是真正负责任务的执行,然后将任务的运行状态发送给Driver。

        Executor发生异常时,外部的包装类ExecutorRunner会把异常信息发送给Worker,然后Worker会讲信息发送给Master。Master 接收到 Executor 状态变化消息后,如果发现 Executor 出现异常退出,则调用 Master.schedule 方法,尝试获取可用的 Worker 节点并重新启动 Executor。

        重新启动一个新的Executor会尝试一定次数,如果还不成功,那么整个application就运行失败了。这样是为了保证application不会一直占用集群资源。

     

     

    Spark Job Task的容错(即RDD的容错机制):

        以上所讲的容错其实更多的是说Spark集群自身如何保证任务稳定运行,如果以上异常发生了,个人理解为本次Stage就运行失败了,幸好RDD有容错机制,可以恢复Job。Spark 会对运行失败的Stage进行retry,默认retry 3次。

     

    RDD Lineage血统层容错:

      Spark RDD实现基于Lineage的容错机制,基于RDD的各项transformation构成了compute chain,在部分计算结果丢失的时候可以根据Lineage重新恢复计算。

      (1)在窄依赖中,在子RDD的分区丢失,要重算父RDD分区时,父RDD相应分区的所有数据都是子RDD分区的数据,并不存在冗余计算。
      (2)在宽依赖情况下,丢失一个子RDD分区,重算的每个父RDD的每个分区的所有数据并不是都给丢失的子RDD分区用的,会有一部分数据相当于对应的是未丢失的子RDD分区中需要的数据,整个RDD都要重新计算,这样就会产生冗余计算开销和巨大的性能浪费。所以如果调用链路比较长的话,宽依赖最好做一次Checkpoint。

     

    Checkpoint容错:

      Lineage过长会造成容错成本过高,这时在中间阶段做检查点容错,如果之后有节点出现问题而丢失分区,从做检查点的RDD开始重做Lineage,就会减少开销。

     

     

    总结:

        1. 个人建议Spark尽量不要使用standalone,而是使用Yarn或者K8S等模式,这样可以做到更好的资源隔离。

        2. 如果使用standalone,Master建议基于ZK配置高可用

        3.  Worker或者Executor异常退出没关系,Spark stage会重新执行调度。如果Spark job链路过长的话,建议在宽依赖那里执行CheckPoint,加快spark job的恢复。

     

     

    参考:

        https://blog.csdn.net/qq_32603475/article/details/103617089(Hadoop中Yarn的容错机制)

        https://www.cnblogs.com/juncaoit/p/6542902.html(Spark容错特性)

        https://www.jianshu.com/p/4e1b2d986883(Spark Master主备切换)

        https://blog.csdn.net/u010886217/article/details/103289687(Spark RDD的容错机制)

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空空如也

空空如也

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容错机制存在问题