Hadoop HA(High Availability)介绍及集群的搭建

其他 2018-05-25 21:15:11 阅读次数: 0

Hadoop HA(High Availability)介绍

在 Hadoop 1.0 时代，Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题，这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重。因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息，一旦 NameNode 挂掉，整个 HDFS 就无法访问，同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件，包括 MapReduce、Hive、Pig 以及 HBase 等也都无法正常工作，并且重新启动 NameNode 和进行数据恢复的过程也会比较耗时。这些问题在给 Hadoop 的使用者带来困扰的同时，也极大地限制了 Hadoop 的使用场景，使得 Hadoop 在很长的时间内仅能用作离线存储和离线计算，无法应用到对可用性和数据一致性要求很高的在线应用场景中。
所幸的是，在 Hadoop2.0 中，HDFS NameNode 和 YARN ResourceManger(JobTracker 在 2.0 中已经被整合到 YARN ResourceManger 之中) 的单点问题都得到了解决，经过多个版本的迭代和发展，目前已经能用于生产环境。HDFS NameNode 和 YARN ResourceManger 的高可用 (High Availability，HA) 方案基本类似，两者也复用了部分代码，但是由于 HDFS NameNode 对于数据存储和数据一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多，所以 HDFS NameNode 的高可用实现更为复杂一些。

应该让两个NN节点在某个时间只能有一个节点正常响应客户端请求，响应请求的必须为active状态的那一台

standby状态的节点必须能够快速无缝地切换为active状态，意味着两个NN必须时刻保持元数据的一致

避免状态切换时发生脑裂（brain split）现象
fencing：ssh发送kill指令
执行自定义shell脚本

一对NN组成一个Federation
hdfs：//ns1/aa/bb
hdfs：//ns2/aa/bb

hadoop2.0已经发布了稳定版本了，增加了很多特性，比如HDFS HA、YARN等。最新的hadoop-2.4.1又增加了YARN HA

前期准备

1.准备7台主机(虚拟机克隆)
先在一台机器上按hadoop伪分布式环境搭建安装配置JDK、hadoop及设置环境变量（hadoop只解压），配置好后再克隆

2.将主机IP设置为静态ip
CentOS：https://my.oschina.net/panhongju/blog/826814

sudo vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

BOOTPROTO="static"
IPADDR="192.168.2.11"
NETMASK="255.255.255.0"
GETEWAY="192.168.2.1"

Ubuntu：http://www.bkjia.com/Linuxjc/1231156.html

sudo vim /etc/network/interfaces

iface ens33 inet static
address 192.168.2.11
netmask 255.255.255.0
gateway 192.168.2.1

3.修改Linux主机名（/etc/hostname）

4.修改主机名和IP的映射关系（/etc/hosts）
######注意######如果是租用的服务器或是使用的云主机（如华为用主机、阿里云主机等）
/etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系

192.168.2.11    hadoop01
192.168.2.12    hadoop02
192.168.2.13    hadoop03
192.168.2.14    hadoop04
192.168.2.15    hadoop05
192.168.2.16    hadoop06
192.168.2.17    hadoop07

4.关闭防火墙
centos：http://blog.csdn.net/geng823/article/details/41806205

systemctl stop firewalld.service #停止firewall
systemctl disable firewalld.service #禁止firewall开机启动
firewall-cmd --state #查看默认防火墙状态（关闭后显示notrunning，开启后显示running）

ubuntu：http://blog.sina.com.cn/s/blog_866c5a5d0101ihxv.html

sudo ufw status（enable|disable）

集群规划：

主机名     IP              安装的软件                   运行的进程
hadoop01    192.168.2.11    jdk、hadoop                  NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
hadoop02    192.168.2.12    jdk、hadoop                  NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
hadoop03    192.168.2.13    jdk、hadoop                  ResourceManager
hadoop04    192.168.2.14    jdk、hadoop                  ResourceManager
hadoop05    192.168.2.15    jdk、hadoop、zookeeper        DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
hadoop06    192.168.2.16    jdk、hadoop、zookeeper        DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
hadoop07    192.168.2.17    jdk、hadoop、zookeeper        DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain

说明：
1.在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。
hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中，主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode
这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态
2.hadoop-2.2.0中依然存在一个问题，就是ResourceManager只有一个，存在单点故障，hadoop-2.4.1解决了这个问题，有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调

集群搭建

1.安装配置zooekeeper集群（在hadoop05、hadoop06、hadoop07上）

同ZooKeeper的介绍及集群的安装与配置

1.1、解压(在主机192.168.2.15上进行)
tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /home/hadoop/app/

1.2、添加一个zoo.cfg配置文件
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

1.3、修改配置文件（zoo.cfg）
dataDir=/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.10/data
末尾添加：
server.1=192.168.2.15:2888:3888
server.2=192.168.2.16:2888:3888
server.3=192.168.2.17:2888:3888

1.4、在（dataDir=/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.10/data）创建一个myid文件，里面内容是server.N中的N（server.2里面内容为2）
echo “1” > myid

1.5、将配置好的zk拷贝到其他节点
scp -r zookeeper-3.4.10/ 192.168.2.16:/home/hadoop/app
scp -r zookeeper-3.4.10/ 192.168.2.17:/home/hadoop/app

1.6、注意：在其他节点上一定要修改myid的内容
在192.168.2.16中应该将myid的内容改为2 （echo “2” > myid）
在192.168.2.17中应该将myid的内容改为3 （echo “3” > myid）

2.配置hadoop集群

2.1配置HDFS（先在hadoop01上操作）
hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下
cd /home/hadoop/app/hadoop-2.7.4/etc/hadoop

2.1.1修改hadoo-env.sh

export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.8.0_144

2.1.2修改core-site.xml

<configuration>
    <!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://ns1/</value>
    </property>
    <!-- 指定hadoop临时目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/app/hadoop-2.7.4/tmp</value>
    </property>

    <!-- 指定zookeeper地址 -->
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>hadoop05:2181,hadoop06:2181,hadoop07:2181</value>
    </property>
</configuration>

2.1.3修改hdfs-site.xml

<configuration>
    <!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>ns1</value>
    </property>
    <!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <!-- nn1的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
        <value>hadoop01:9000</value>
    </property>
    <!-- nn1的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
        <value>hadoop01:50070</value>
    </property>
    <!-- nn2的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
        <value>hadoop02:9000</value>
    </property>
    <!-- nn2的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
        <value>hadoop02:50070</value>
    </property>

    <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://hadoop05:8485;hadoop06:8485;hadoop07:8485/ns1</value>
    </property>
    <!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/home/hadoop/app/hadoop-2.7.4/journaldata</value>
    </property>

    <!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    <!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>
            sshfence
            shell(/bin/true)
        </value>
    </property>
    <!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
    </property>
    <!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
        <value>30000</value>
    </property>
</configuration>

2.1.4修改mapred-site.xml

<configuration>
    <!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

2.1.5修改yarn-site.xml

<configuration>
    <!-- 开启RM高可用 -->
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
       <value>true</value>
    </property>
    <!-- 指定RM的cluster id -->
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
       <value>yrc</value>
    </property>
    <!-- 指定RM的名字 -->
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
       <value>rm1,rm2</value>
    </property>
    <!-- 分别指定RM的地址 -->
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
       <value>hadoop03</value>
    </property>
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
       <value>hadoop04</value>
    </property>
    <!-- 指定zk集群地址 -->
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
       <value>hadoop05:2181,hadoop06:2181,hadoop07:2181</value>
    </property>
    <property>
       <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
       <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

2.1.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在hadoop01上启动HDFS、在hadoop03启动yarn，所以hadoop01上的slaves文件指定的是datanode的位置，hadoop03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)

hadoop05
hadoop06
hadoop07

2.2配置免密码登陆
#首先要配置hadoop01到hadoop02、hadoop03、hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆
#在hadoop01上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点，包括自己
ssh-copy-id hadoop01
ssh-copy-id hadoop02
ssh-copy-id hadoop03
ssh-copy-id hadoop04
ssh-copy-id hadoop05
ssh-copy-id hadoop06
ssh-copy-id hadoop07
#配置hadoop03到hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆
#在hadoop03上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点
ssh-copy-id hadoop04
ssh-copy-id hadoop05
ssh-copy-id hadoop06
ssh-copy-id hadoop07
#注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置hadoop02到hadoop01的免登陆
在hadoop02上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id hadoop01

2.3将hadoop01上配置好的6个配置文件拷贝到其他节点

scp hadoop-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml slaves hadoop02:/home/hadoop/app/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/
scp hadoop-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml slaves hadoop03:/home/hadoop/app/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/
scp hadoop-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml slaves hadoop04:/home/hadoop/app/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/
scp hadoop-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml slaves hadoop05:/home/hadoop/app/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/
scp hadoop-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml slaves hadoop06:/home/hadoop/app/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/
scp hadoop-env.sh core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml slaves hadoop07:/home/hadoop/app/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/

3.第一次启动hadooop ha集群

###注意：严格按照下面的步骤
3.1启动zookeeper集群（分别在hadoop05、hadoop06、hadoop07上启动zk）
cd app/zookeeper-3.4.10/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
./zkServer.sh status

3.2启动journalnode（分别在在hadoop05、hadoop06、hadoop07上执行）
cd /app/hadoop-2.7.4
./sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验，hadoop05、hadoop06、hadoop07上多了JournalNode进程

3.3格式化HDFS
#在hadoop01上执行命令:
hdfs namenode -format
#格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是/app/hadoop-2.7.4/tmp，然后将/app/hadoop-2.7.4/tmp拷贝到hadoop02的/app/hadoop-2.7.4/下。
scp -r tmp/ hadoop02:/home/hadoop/app/hadoop-2.7.4/
##也可以这样，建议hdfs namenode -bootstrapStandby

3.4格式化ZKFC(在hadoop01上执行即可)
hdfs zkfc -formatZK

3.5启动HDFS(在hadoop01上执行)
sbin/start-dfs.sh

3.6启动YARN(#####注意#####：是在hadoop03上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就要分别在不同的机器上启动)然后在hadoop04上执行hadoop-daemon.sh start resourcemanager
sbin/start-yarn.sh
hadoop-daemon.sh start resourcemanager

到此，hadoop-2.4.1配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://hadoop01:50070
NameNode ‘hadoop01:9000’ (active)
http://hadoop02:50070
NameNode ‘hadoop02:9000’ (standby)

验证HDFS HA
首先向hdfs上传一个文件
hadoop fs -put /etc/profile /profile
hadoop fs -ls /
然后再kill掉active的NameNode
kill -9 (pid of NN)
通过浏览器访问：http://192.168.2.12:50070
NameNode ‘hadoop02:9000’ (active)
这个时候hadoop02上的NameNode变成了active
在执行命令：
hadoop fs -ls /
-rw-r–r– 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile
刚才上传的文件依然存在！！！
手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问：http://192.168.2.11:50070
NameNode ‘hadoop01:9000’ (standby)

验证YARN：
运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out

大功告成！！！

测试集群工作状态的一些指令 ：
bin/hdfs dfsadmin -report 查看hdfs的各节点状态信息

bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1 获取一个namenode节点的HA状态

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode 单独启动一个namenode进程

./hadoop-daemon.sh start zkfc 单独启动一个zkfc进程

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转载自blog.csdn.net/ts1130/article/details/78387429
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