1 概述
在Hadoop1.0的架构中，HDFS的所有的元数据都放在一个namenode中，只有一个namespace(名字空间)。这样随着HDFS的数据越来越多，单个namenode的资源使用必然会达到上限，而且namenode的负载也会越来越高，限制了HDFS的性能。
在hadoop2.0架构中，namenode federation（联合）通过多个namenode/namespace把元数据的存储和管理分散到多个节点中，使到namenode/namespace可以通过增加机器来进行水平扩展，并且能把单个namenode的负载分散到多个节点中，在HDFS数据规模较大的时候不会也降低HDFS的性能。还有可以通过多个namespace来隔离不同类型的应用，把不同类型应用的HDFS元数据的存储和管理分派到不同的namenode中。
2 架构
如果上图所示，一个block pool由属于同一个namespace的数据块组成，每个namenode管理一个namespace，即每个namenode负责存储和管理一个block pool的元数据。而每个datanode是会连接所有的namenode的，为所有的block pools所共享，即每个datanode都会存储所有的block pools的数据块。每个block pool通过namespace隔离开来，对一个block pool的操作不会影响另外一个block pool。
从配置和使用的角度来看，整个HDFS有一个唯一的clusterid，如“hellokitty”，它可以配置多个block pool/namespace（也叫name service），如“mycluster”和“yourcluster”。为了方便访问不同名字空间的目录和文件，federation还提供了一个类似linux的Client Side Mount Table的挂载机制，提供了一个统一的全局的文件系统视图（viewfs）。用户可以根据自己的需要把各个namespace挂载到一个叫做viewFS的文件系统视图的不同目录下。例如namespace/name service “mycluster”和“yourcluster”分别挂载到viewfs的“/my”和“/your”目录下，如下图所示：
3 federation和HA
上面提到的每个namespace/name service配置一个namenode，这样这个namespace/name service的单点问题还是存在，因此可以给每个namespace/name service配置成HA。
假设我们有4台namenode，分别是namenode1，namenode2，namenode3，namenode4。其中namenode1和namenode2是namespace/name service“mycluster”的两个主备namenode节点，NN_ID分别是“mycluster”的“nn1”和“nn2”；而namenode3和namenode4是namespace/name service“yourcluster”的两个主备namenode节点，NN_ID分别是“yourcluster”的“nn1”和“nn2”。
“mycluster”和“yourcluster”分别挂载在viewfs的“/my”和“/your”目录下。
结构如下图所示：
4 实战tips
一般1000台机器一下的中小规模的hadoop集群，一个namespace/name service就足够了，不需要考虑federation，以免增加不必要的复杂性。
下一篇文章会详细介绍hadoop2.0 federation的配置
见 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101180.htm
参考资料：
http://hadoop.apache.org/docs/r2.2.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/Federation.html
