原文：http://www.linuxidc.com/Linux/2014-05/101179.htm
1 概述
在Hadoop1.0的架構中，HDFS的所有的元數據都放在一個namenode中，只有一個namespace(名字空間)。這樣隨着HDFS的數據越來越多，單個namenode的資源使用必然會達到上限，而且namenode的負載也會越來越高，限制了HDFS的性能。
在hadoop2.0架構中，namenode federation（聯合）通過多個namenode/namespace把元數據的存儲和管理分散到多個節點中，使到namenode/namespace可以通過增加機器來進行水平擴展，並且能把單個namenode的負載分散到多個節點中，在HDFS數據規模較大的時候不會也降低HDFS的性能。還有可以通過多個namespace來隔離不同類型的應用，把不同類型應用的HDFS元數據的存儲和管理分派到不同的namenode中。
2 架構
如果上圖所示，一個block pool由屬於同一個namespace的數據塊組成，每個namenode管理一個namespace，即每個namenode負責存儲和管理一個block pool的元數據。而每個datanode是會連接所有的namenode的，爲所有的block pools所共享，即每個datanode都會存儲所有的block pools的數據塊。每個block pool通過namespace隔離開來，對一個block pool的操作不會影響另外一個block pool。
從配置和使用的角度來看，整個HDFS有一個唯一的clusterid，如“hellokitty”，它可以配置多個block pool/namespace（也叫name service），如“mycluster”和“yourcluster”。爲了方便訪問不同名字空間的目錄和文件，federation還提供了一個類似linux的Client Side Mount Table的掛載機制，提供了一個統一的全局的文件系統視圖（viewfs）。用戶可以根據自己的需要把各個namespace掛載到一個叫做viewFS的文件系統視圖的不同目錄下。例如namespace/name service “mycluster”和“yourcluster”分別掛載到viewfs的“/my”和“/your”目錄下，如下圖所示：
3 federation和HA
上面提到的每個namespace/name service配置一個namenode，這樣這個namespace/name service的單點問題還是存在，因此可以給每個namespace/name service配置成HA。
假設我們有4臺namenode，分別是namenode1，namenode2，namenode3，namenode4。其中namenode1和namenode2是namespace/name service“mycluster”的兩個主備namenode節點，NN_ID分別是“mycluster”的“nn1”和“nn2”；而namenode3和namenode4是namespace/name service“yourcluster”的兩個主備namenode節點，NN_ID分別是“yourcluster”的“nn1”和“nn2”。
“mycluster”和“yourcluster”分別掛載在viewfs的“/my”和“/your”目錄下。
結構如下圖所示：
4 實戰tips
一般1000臺機器一下的中小規模的hadoop集羣，一個namespace/name service就足夠了，不需要考慮federation，以免增加不必要的複雜性。
Apache Hadoop HDFS federation官方wiki：http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/Federation.html
擴展閱讀：http://www.sizeofvoid.net/hadoop-2-0-namenode-ha-federation-practice-zh/