这是来自于阿里技术嘉年华的一个分享，因为在百度也考虑过类似的事情，所以听得比较有感悟，这里把相关内容整理一下。
　　首先尊重版权，还是把原链接和作者贴上：
　　http://adc.alibabatech.org/carnival/history/schedule/2013/detail/main/286?video=0
　　来自于阿里吴威工程师的分享
　　首先需要说明一点，跨机房hadoop可能应用场景并不是很多，国内像BAT这种巨头也许需要，但是大部分的中小公司也许并不需要这个，也许这是个屠龙之技，呵呵。
　　把这个问题分三段来讲，第一段是问题出现的背景，第二段是解决该问题的难点，第三段是最终的解决方案。
　　（一） 背景：
　　先要看下为什么需要做一个跨机房的大集群？
　　大集群的优点在于数据管理和授权容易（这个问题在一个多部门的大公司还是很重要的）；跨部门的使用数据容易，无需重复拉取数据。
　　在集群达到一定规模时，单机房（机房内的容量是有限的）已经无法满足集群的需求了，要想一劳永逸的解决问题，需要建设一个跨机房的hadoop集群。
　　（二）技术挑战：
　　2.1 NameNode的性能问题：
　　在管理一个巨大的hadoop集群时，由于原始的Namenode是单节点，因此会成为一个性能瓶颈，遇到的性能问题主要包括两方面：存储容量问题（存储元数据）和计算压力（处理rpc请求，修改内存树时候需要全局锁）问题。
　　其中存储容量问题可以依赖内存的垂直扩展来解决，但是计算压力却很难通过提升硬件来解决（因为目前厂商的主要发展方向是多核，而非提高主频）
　　2.2机房之间的网络限制：
　　机房之间的网络永远是个硬件条件的限制，跨机房的网络传输带来了数据延时和带宽限制：
　　1， 延时一般是在10ms之内，而hadoop上大部分运行的是离线作业，基本可接受
　　2， 带宽限制的问题比较大，因为单机房内的点对点带宽一般是在1Gbps，而机房之间的带宽确在20Mbps左右，非常有限。
　　2.3资源组之间的管理
　　每个部门可以看做一个资源组，它们可能会互相使用对方的数据，因此如何规划计算和存储的位置就很重要，否则会在多个机房之间出现大量的数据拷贝。
　　（三）解决方案：
　　先看下整个跨集群hadoop的架构图：

　　重点介绍里面三点，也就是和上面三个问题相对应的：
　　1， 可以看到这里画出了两个NN（namenode），它们实际上还是属于一个hadoop集群，这是业界里的一个解决方案：HDFS Fedaration，它为了解决元数据节点性能问题；
　　2， 可以看到这里有一个cross node节点，它是用来在两个机房之间同步数据的，它的设计考虑到了机房间的网络限制；
　　3， 最后是groupA、groupB，这是为了解决数据产出方和使用方关系来用的。
　　3.1 Federation
　　Federation相关资料见：
　　http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/Federation.html#HDFS_Federation

　　为了水平扩展Namenode，federation使用了多个互相独立的namenode。它们之间互相不需要通信，每个datenode需要向全部namenode注册并发送信息。
　　BlockPool是属于一个namenode的block集合，每个blockpool之间也是互相独立的。
　　在federation里，有一个需要关注的问题，就是多个namenode的地址如何对用户进行透明？它采用的解决方案是目录树挂载的方案（社区有个viewFS，应该就是为了解决这个问题）：熟悉linux或者nfs的朋友应该都知道mount这个概念，目录树挂载就是这个意思。
　　不过使用目录树挂载也存在着一个问题，就是各个子目录下的存储资源需要人为的介入管理，不能出现严重的不均。
　　3.2 crossNode
　　机房间的网络限制要求不能出现大规模、长时间的数据拷贝，需要一个专门管理机房间数据拷贝的进程，叫做crossNode。它是独立部署的一个节点，和元数据节点是分离的。
　　它能提供的功能概括来说主要包括以下三点：
　　a） 根据预置的跨机房文件，进行数据拷贝
　　b） 处理实时的数据拷贝请求
　　c） 进行跨机房的数据流量控制
　　如何得知跨机房文件列表？
　　由于离线任务基本都是定时触发的，可以根据对历史作业的分析来形成一个跨机房文件列表
　　3.3  资源组之间的管理
　　各个资源组之间存在数据的依赖，我们希望通过资源组管理，能实现大部分任务在本机房内产出数据，只有少量跨机房产出数据；大部分任务读取本机房的数据副本，只有少量跨机房读取数据。
　　为了标识资源组之间的数据依赖性，定义一个资源组之间的距离概念：一个资源组访问另一个资源组的数据量越多，则两者的距离越近，应该将距离接近的资源组放在同一个机房内。
　　为了让计算和产出尽可能地靠近，使用一个MRProxy，对于不同类型的任务做不同处理：
　　a）            离线计算：跨机房列表中的数据正在传输中（DC1->DC2），DC2上的 Job 被暂停调度，等待传输完毕
　　b）            Ad-hoc查询：DC2上的 Job 需要读DC1上的数据，Job暂停调度，通知 CrossNode，数据传输完毕后继续调度
　　c）            特殊情况：跨机房数据 Join，DC1大表，DC2小表，Job 调度到DC1上，跨机房直接读取DC2数据，无需等待