Hadoop Failover
2022-02-28 09:25 更新
失败类型
- 程序问题
- 进程崩溃
- 硬件问题
失败处理
任务失败
- 运行时异常或者JVM退出都会报告给ApplicationMaster
- 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
- 一个作业的任务失败率超过配置,则认为该作业失败
- 失败的任务或作业都会有ApplicationMaster重新运行
ApplicationMaster失败
- 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
- 一旦ApplicationMaster失败,ResourceManager会启动一个新的ApplicationMaster
- 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
- 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
- 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
- 任何运行在该NodeManager上的任务和ApplicationMaster都会在其他NodeManager上进行恢复
- 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
- 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
- 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来ֹ实现HA
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