HDFS Federation(HDFS 联盟)介绍(2)

2. 单个Namenode的HDFS架构的局限性 2.1 Namespace（命名空间）的限制

由于Namenode在内存中存储所有的元数据（metadata），因此单个Namenode所能存储的对象（文件+块）数目受到Namenode所在JVM的heap size的限制。50G的heap能够存储20亿（200 million）个对象，这20亿个对象支持4000个datanode，12PB的存储（假设文件平均大小为40MB）。

随着数据的飞速增长，存储的需求也随之增长。单个datanode从4T增长到36T，集群的尺寸增长到8000个datanode。存储的需求从12PB增长到大于100PB。

2.2 性能的瓶颈

由于是单个Namenode的HDFS架构，因此整个HDFS文件系统的吞吐量受限于单个Namenode的吞吐量。毫无疑问，这将成为下一代MapReduce的瓶颈。

2.3 隔离问题

由于HDFS仅有一个Namenode，无法隔离各个程序，因此HDFS上的一个实验程序就很有可能影响整个HDFS上运行的程序。那么在HDFS Federation中，可以用不同的Namespace来隔离不同的用户应用程序，使得不同Namespace Volume中的程序相互不影响。

2.4 集群的可用性

在只有一个Namenode的HDFS中，此Namenode的宕机无疑会导致整个集群不可用。

2.5 Namespace和Block Management的紧密耦合

当前在Namenode中的Namespace和Block Management组合的紧密耦合关系会导致如果想要实现另外一套Namenode方案比较困难，而且也限制了其他想要直接使用块存储的应用。

2.6 为什么纵向扩展目前的Namenode不可行？比如将Namenode的Heap空间扩大到512GB。

这样纵向扩展带来的第一个问题就是启动问题，启动花费的时间太长。当前具有50GB Heap Namenode的HDFS启动一次大概需要30分钟到2小时，那512GB的需要多久？

第二个潜在的问题就是Namenode在Full GC时，如果发生错误将会导致整个集群宕机。

第三个问题是对大JVM Heap进行调试比较困难。优化Namenode的内存使用性价比比较低。