hadoop名词解释

QJM and shuffle

1. QJM

1.1 背景

自从hadoop2版本开始,社区引入了NameNode高可用方案。NameNode主从节点间需要同步操作日志来达到主从节点元数据一致。最初业界均通过NFS来实现日志同步,大家之所以选择NFS,一方面因为可以很方便地实现数据共享,另外一方面因为NFS已经发展20多年,已经相对稳定成熟。

虽然如此,NFS也有缺点不能满足HDFS的在线存储业务:网络单点及其存储节点单点。业界提供了数据共享的一些高可用解决方案,但均不能很好地满足目前HDFS的应用场景。

方案 网络单点 存储单点 备注
Mysql HA
Drbd+heartbeat+NFS 脑裂;数据有丢失风险
Keepalive+NFS 数据有丢失风险

为了满足共享日志的高可用性,社区引入QJM。QJM由cloudera开发,实现了读写高可用性,使HDFS达到真正的高可用性成为可能。

1.2 术语和定义

术语和定义 解释
Epoch 由主节点在启动及其切换为主的时候分配,每次操作JN节点均会检查该值,类似zookeeper中的zxid,此时主NameNode类似zookeeper中的leader,JN节点类似ZK中的Follower
JournalNode QJM存储段进程,提供日志读写,存储,修复等服务
QJM Qurom Journal Manager
startLogSegment 开始一个新的日志段,该日志段状态为接收写入日志的状态
finalizeLogSegment 将文件由正在写入日志的状态转化为不接收写日志的状态
recoverUnfinalizedSegments 主从切换等情况下,恢复没有转换为finalized状态的日志
journalId 日志ID,由配置指定,如qjournal://g42:8485;g35:8485;uhp9:8485/geminifs,则其中的geminifs即为journalId

2. shuffle

作者:Lijie Xu 链接:https://www.zhihu.com/question/27643595/answer/127473409 来源:知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

  1. 从逻辑角度来讲,Shuffle 过程就是一个 GroupByKey 的过程,两者没有本质区别。 只是 MapReduce 为了方便 GroupBy 存在于不同 partition 中的 key/value records,就提前对 key 进行排序。Spark 认为很多应用不需要对 key 排序,就默认没有在 GroupBy 的过程中对 key 排序。

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