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HDFS（Hadoop Distributed Filesystem）客户端通过被称之为Namenode单服务器节点执行文件系统原数据操作，同时DataNode会与其他DataNode进行通信并复制数据块以实现冗余，这样单一的DataNode损坏不会导致集群的数据丢失。

但NameNode出现故障的损失确是无法容忍的，NameNode主要职责是跟踪文件如何被分割成文件块、文件块又被哪些节点存储，以及分布式文件系统的整体运行状态是否正常等，如果NameNode节点停止运行的话将会导致数据节点无法通信，客户端无法读取和写入数据到HDFS，实际上这也将导致整个系统停止工作。

The HDFS Namenode is a single point of failure (SPOF)

Facebook也深知“Namenode-as-SPOF”所带来问题的严重性，所以Facebook希望建立一套系统已破除“Namenode-as-SPOF”带来的隐患。但在了解这套系统之前，首先来看一下Facebook在使用和部署HDFS都遇到了哪些问题。

Facebook数据仓库的使用情况

在Facebook的数据仓库中部署着最大的HDFS集群，数据仓库的使用情况是传统的Hadoop MapReduce工作负载——在大型集群中一小部分运行MapReduce批处理作业

因为集群非常庞大，客户端和众多DataNode节点与NameNode节点传输海量的原数据，这导致NameNode的负载非常沉重。而来自CPU、内存、磁盘和网络带来的压力也使得数据仓库集群中NameNode高负载状况屡见不鲜。在使用过程中Facebook发现其数据仓库中由于HDFS引发的故障占总故障率的41%。

HDFS NameNode是HDFS中的重要组成部分，同时也是整个数据仓库中的重要组成部分。虽然高可用的NameNode只可以预防数据仓库10%的计划外停机，不过消除NameNode对于SPOF来说可谓是重大的胜利，因为这使得Facebook可执行预订的硬件和软件回复。事实上，Facebook预计如果解决NameNode可消除集群50%的计划停机时间。

那么高可用性NameNode是什么样子的？它将如何工作？让我们来看一下高度可用性NameNode的图表。

Avatarnode客户端

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