可靠性增强

系统可靠性

• 管理节点均实现HA

  Hadoop开源版本的数据、计算节点已经是按照分布式系统进行设计的，单节点故障不影响系统整体运行；而以集中模式运作的管理节点可能出现的单点故障，就成为整个系统可靠性的短板。

  MRS对所有业务组件的管理节点都提供了类似的双机的机制，包括Manager、HDFS NameNode、HiveServer、HBase HMaster、YARN ResourceManager、KerberosServer、LdapServer等，全部采用主备或负荷分担配置，有效避免了单点故障场景对系统可靠性的影响。

• 异常场景下的可靠性保证

  通过可靠性分析方法，梳理软件、硬件异常场景下的处理措施，提升系统的可靠性。

  • 保障意外掉电时的数据可靠性，不论是单节点意外掉电，还是整个集群意外断电，恢复供电后系统能够正常恢复业务，除非硬盘介质损坏，否则关键数据不会丢失。
  • 硬盘亚健康检测和故障处理，对业务不造成实际影响。
  • 自动处理文件系统的故障，自动恢复受影响的业务。
  • 自动处理进程和节点的故障，自动恢复受影响的业务。
  • 自动处理网络故障，自动恢复受影响的业务。
• 数据备份与恢复

  为应对数据丢失或损坏对用户业务造成不利影响，在异常情况下快速恢复系统，MRS根据用户业务的需要提供全量备份、增量备份和恢复功能。

  • 自动备份

    MRS对集群管理系统Manager上的数据提供自动备份功能，根据制定的备份策略可自动备份集群上的数据，包括LdapServer、DBService的数据。

  • 手动备份

    在系统进行扩容、打补丁等重大操作前，需要通过手动备份集群管理系统的数据，以便在系统故障时，恢复集群管理系统功能。

    为进一步提供系统的可靠性，在将Manager、HBase上的数据备份到第三方服务器时，也需要通过手动备份。

节点可靠性

• 操作系统健康状态监控

  周期采集操作系统硬件资源使用率数据，包括CPU、内存、硬盘、网络等资源的使用率状态。

• 进程健康状态监控

  MRS提供业务实例的状态以及业务实例进程的健康指标的检查，能够让用户第一时间感知进程健康状态。

• 硬盘故障的自动处理

  MRS对开源版本进行了增强，可以监控各节点上的硬盘以及文件系统状态。如果出现异常，立即将相关分区移出存储池；如果硬盘恢复正常（通常是因为用户更换了新硬盘），也会将新硬盘重新加入业务运作。这样极大简化了维护人员的工作，更换故障硬盘可以在线完成；同时用户可以设置热备盘，从而极大缩减了故障硬盘的修复时间，有利于提高系统的可靠性。

• 节点磁盘LVM配置

  MRS支持将多个磁盘配置成LVM（Logic Volume Management），多个磁盘规划成一个逻辑卷组。配置成LVM可以避免各磁盘间使用不均的问题，保持各个磁盘间均匀使用在HDFS和Kafka等能够利用多磁盘能力的组件上尤其重要。并且LVM可以支持磁盘扩容时不需要重新挂载，避免了业务中断。

数据可靠性

MRS可以利用弹性云服务器ECS提供的反亲和节点组以及放置组的能力，结合Hadoop的机架感知能力，将数据冗余到多个物理宿主机上，避免物理硬件的失效造成数据的失效。