Hadoop Failover

失败类型

  1. 程序问题

  2. 进程崩溃

  3. 硬&#x#x4EF6;问题

失败处理

任务失败

  1. 运行时异常或者JVM退出都会报告给ApplicationMaster

  2. 通过心跳来检查挂住的任务(timeout),会检查多次(可配置)才判断该任务是否失效

  3. 一个作业的任务失败率超过配置,则认为该作业失败

  4. 失败的任务或作业都会有ApplicationMaster重新运行

ApplicationMaster失败

  1. ApplicationMaster定时发送心跳信号到ResourceManager,通常一旦ApplicationMaster失败,则认为失败,但也可以通过配置多次后才失败

  2. 一&##x65E6;ApplicationMaster失败,ResourceManager会启动一个新的ApplicationMaster

  3. 新的ApplicationMaster负责恢复之前错误的ApplicationMaster的状态(yarn.app.mapreduce.am.job.recovery.enable=true),这一步是通过将应用运行状态保存到共享的存储上来实现的,ResourceManager不会负责任务状态的保存和恢复

  4. Client也会定时向ApplicationMaster查询进度和状态,一旦发现其失败,则向ResouceManager询问新的ApplicationMaster

NodeManager失败

  1. NodeManager定时发送心跳到ResourceManager,如果超过一段时间没有收到心跳消息,ResourceManager就会将其移除

  2. 任何运行在该NodeManager上的#x7684;任务和ApplicationMaster都会在其他NodeManager上进行恢复

  3. 如果某个NodeManager失败的次数太多,ApplicationMaster会将其加入黑名单(ResourceManager没有),任务调度时不在其上运行任务

ResourceManager失败

  1. 通过checkpoint机制,定时将其状态保存到磁盘,然后失败的时候,重新运行

  2. 通过zookeeper同步状态和实现透明的HA

可以看出,一般的错误处理都是由当前模块的父模块进行监控(心跳)和恢复。而最顶端的模块则通过定时保存、同步状态和zookeeper来ֹ#x5B9E;现HA


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