元数据管理的高可用性（主讲人：姚文辉）慕课视频播放-大数据平台核心技术-MOOC慕课视频教程-柠檬大学

下面我们看之前涉及到的

三个分布式存储系统

是如何来实现高可用的

首先我们看一下HDFS中

如何利用多备份来实现高可用

在实现方案中

引入了分布式锁服务

ZooKeeper

每个Namenode的

FailoverController

来维护分布式锁状态

在出现锁丢失的情况下

触发主备切换

主Namenode将操作日志

写入到共享数据存储设备上

这样的设备可以是

DRBD功能的磁盘

或者NFS系统

这个实现方案相对简单

因为复杂的功能

都放到了锁服务

和共享存储设备中

这样的做法

是非常经济实惠的

复杂性均由分布式系统的

单个模块来维护

其他服务进行依赖

这种做法降低了软件的实现

和维护工作量

在盘古文件系统中

Meta Server之间

用了Paxos的特化Raft

实现数据的选举和同步

可以存在任意多个master备份

上面两个动画描述了选举过程

和异常情况下

主节点的切换过程

盘古Master在启动后

会变成Elector状态

然后发送Propose请求

给其他盘古Master

若所有Master中

多数Master同意其请求

该节点继续将自己的决定

用Publish请求

发送给其他所有Master

并以Primary身份

对外提供服务

收到Propose请求的

盘古Master

如果接受该请求

则暂时锁定自己状态

等待Publish请求到来

收到Publish请求后

自己状态变为secondary

并解除锁定状态

开始接受Primary

同步过来的日志

在选举过程中

多个Master可以同时发起选举

状态比较和接受Propose

请求后的锁定状态

可以有效解决多点并行

带来的协商过程较长的问题

选举完成后

Primary同Secondary之间建立心跳

当Primary出现异常时

心跳停止发送

secondary检测到心跳消失后

重新进入Elector状态

并重新进入选举过程

在大多数

Master协商一致后

主节点产生恢复服务

异常节点恢复后

变成Elector状态

并重新发起选举

其他非Primary master

收到选举请求后

拒绝其选举请求

新Primary收到请求后

告知其重新恢复到

Master当前选举结果

恢复后的节点

直接变成secondary

并追赶异常期间

未被同步的日志

盘古Master的备份机制

不依赖于外部系统

达到独立自包含

有效降低了部署和维护成本

在Ceph系统中

原数据管理模块MDS

从原理上来说

使用了共享存储

每个Meta Server

有一个Standby作为热备

但是其独特之处在于

利用了OSD同Ceph monitor

组成的RADOS作为共享存储

这样的实践方法

即保证了原数据管理的高可用

又提供了无限可扩展能力

同时可以不依赖于其他系统

做到独立自包含

大数据平台核心技术课程列表：

第一讲大数据和ODPS

-主讲人：武永卫

--大数据处理平台概述（主讲人：武永卫）

-主讲人：程永

--大数据平台ODPS（主讲人：程永）

-QUIZ--作业

第二讲分布式存储

-大纲

--大纲（主讲人：姚文辉）

-初步认识大数据对分布式存储系统的需求

--初步认识大数据对分布式存储系统的需求

-理解大数据对分布式存储系统的需求

--理解大数据对分布式存储系统的需求（主讲人：姚文辉）

-具体说明大数据对分布式存储系统的需求

--具体说明大数据对分布式存储系统的需求（主讲人：姚文辉）

-大规模分布式存储的挑战

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-小概率事件-Raid卡故障

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-分布式存储系统重要功能设计要点剖析

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-链式写异常流程

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-写异常处理的另一种方法-Seal and New

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-读正常流程

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--读流程优化-BackupRead（主讲人：姚文辉）

-IO QoS

--IO QoS（主讲人：姚文辉）

-数据正确性：checksum

--数据正确性：checksum（主讲人：姚文辉）

-数据可靠性-Replication

--数据可靠性-Replication（主讲人：姚文辉）

-数据均衡-Rebalance

--数据均衡-Rebalance（主讲人：姚文辉）

-垃圾回收-Garbage collection

--垃圾回收-Garbage collection（主讲人：姚文辉）

-Erasure coding

--Erasure coding（主讲人：姚文辉）

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--Erasure coding（3,2）写入和读取过程（主讲人：姚文辉）

-元数据管理的高可用性和可扩展性

--元数据管理的高可用性和可扩展性（主讲人：姚文辉）

-元数据管理的高可用性

--元数据管理的高可用性（主讲人：姚文辉）

-Paxos概要

--Paxos概要（主讲人：姚文辉）

-Raft

--Raft（主讲人：姚文辉）

-元数据管理的可扩展性

--元数据管理的可扩展性（主讲人：姚文辉）

-不同存储介质的特性

--不同存储介质的特性（主讲人：姚文辉）

-盘古混合存储

--盘古混合存储（主讲人：姚文辉）

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第三讲资源管理与任务调度

-阿里云飞天分布式调度

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-任务调度

-资源调度

-容错机制

-规模挑战

-安全域性能隔离

-分布式调度的发展方向

--分布式调度的发展方向（主讲人：陶阳宇）

-QUIZ--作业

第四讲分布式编程模型的设计与演化

-数据格式和抽象

--数据格式和抽象（主讲人：吴威）

-分布式编程模型

--分布式编程模型（主讲人：吴威）

-MapReuduce编程模型

--MapReuduce编程模型（主讲人：吴威）

-关系型数据编程模型

--关系型数据编程模型（主讲人：吴威）

-分布式图计算模型

--分布式图计算模型（主讲人：吴威）

-分布式编程未来展望

--分布式编程未来展望（主讲人：吴威）

-QUIZ--作业

实践1：通过两阶段提交协议完成数据上传

-分布式事务

--分布式事务 (主讲人：冯骁)

-分布式一致性算法

--分布式一致性算法(主讲人：冯骁)

-两阶段提交与三阶段提交

--两阶段提交与三阶段提交(主讲人：冯骁)

-实践--介绍

--实践--介绍(主讲人：冯骁)

第五讲离线分布式关系型计算

-关系型计算基本原理_1

--离线分布式关系型计算_1（主讲人：王鹏飞）

-关系型计算基本原理_2

--关系型计算基本原理_2（主讲人：王鹏飞）

-分布式环境中的连接计算和聚合计算

--分布式环境中的连接计算和聚合计算（主讲人：王鹏飞）

-其他计算和物理优化

--其他计算和物理优化（主讲人：王鹏飞）

-QUIZ--作业

第六讲全局数据管理与调度

-提纲

--提纲（主讲人：罗李）

-课程背景介绍

--课程背景介绍（主讲人：罗李）

-前序知识

--前序知识（主讲人：罗李）

-分布式节点距离计算法则

--分布式节点距离计算法则（主讲人：罗李）

-数据分布策略

--数据分布策略（主讲人：罗李）

-分布式计算调度

--分布式计算调度（主讲人：罗李）

-数据就近原则计算如何容错

--数据就近原则计算如何容错（主讲人：罗李）

-ODPS跨集群数据依赖

--ODPS跨集群数据依赖（主讲人：罗李）

-QUIZ--作业

实践2：编写MR完成Group By+Join操作

-主讲人：谢德军

--实践2：编写MR完成Group By+Join操作（主讲人：谢德军）

第七讲流式计算的系统设计与实现

-增量计算和流式计算

--流式计算的系统设计与实现（主讲人：强琦）

-与批量计算的区别

--与批量计算的区别（主讲人：强琦）

-业界典型系统技术概要分析

--业界典型系统技术概要分析（主讲人：强琦）

-核心技术

--核心技术（主讲人：强琦）

-消息机制

--消息机制（主讲人：强琦）

-有状态计算、并行DAG、抢占式调度和资源隔离、Failover机制

--有状态计算、并行DAG、抢占式调度和资源隔离、Failover机制（主讲人：强琦）

-StreamSQL

--StreamSQL（主讲人：强琦）

-QUIZ--作业

第八讲内存计算

-软硬件趋势、分布式计算简史与内存计算

--软硬件趋势、分布式计算简史与内存计算（主讲人：强琦）

-分布式计算

--分布式计算（主讲人：强琦）

-内存计算

--内存计算（主讲人：强琦）

-统一的计算框架

--统一的计算框架（主讲人：强琦）

-业界经典系统技术分析-spark&flink

--业界经典系统技术分析-spark&flink（主讲人：强琦）

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第九讲大规模数据的分布式机器学习平台

-主讲人：褚葳

--大规模数据的分布式机器学习平台（主讲人：褚葳）

-QUIZ--作业

实践3：实现MapReduce编程运行时库

-分布式环境下的新问题

--分布式环境下的新问题（主讲人：徐冬）

-工程实现范例

--工程实现范例（主讲人：徐冬）

-课程设计相关问题

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