Hadoop3.x生产环境调优之高可用

1 hadoop HA高可用

• 实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。
• 前提：配置zookeeper集群

1.1 HDFS HA 高可用

工作机制

• 元数据管理方式需要改变：内存中各自保存一份元数据；Edits日志只有Active状态的NameNode节点可以做写操作；两个NameNode都可以读取Edits；共享的Edits放在一个共享存储中管理（journal和NFS两个主流实现）；
• 需要一个状态管理功能模块：实现了一个zkfailover，常驻在每一个namenode所在的节点，每一个zkfailover负责监控自己所在NameNode节点，利用zk进行状态标识，当需要进行状态切换时，由zkfailover来负责切换，切换时需要防止brain split现象的发生。
• 必须保证两个NameNode之间能够ssh无密码登录
• 隔离（Fence），即同一时刻仅仅有一个NameNode对外提供服务

HDFS HA自动故障转移工作机制

ZKFC是自动故障转移中的另一个新组件，是ZooKeeper的客户端，也监视和管理NameNode的状态。每个运行NameNode的主机也运行了一个ZKFC进程，ZKFC负责：

• 健康监测：ZKFC使用一个健康检查命令定期地ping与之在相同主机的NameNode，只要该NameNode及时地回复健康状态，ZKFC认为该节点是健康的。如果该节点崩溃，冻结或进入不健康状态，健康监测器标识该节点为非健康的。
• ZooKeeper会话管理：当本地NameNode是健康的，ZKFC保持一个在ZooKeeper中打开的会话。如果本地NameNode处于active状态，ZKFC也保持一个特殊的znode锁，该锁使用了ZooKeeper对短暂节点的支持，如果会话终止，锁节点将自动删除。
• 基于ZooKeeper的选择：如果本地NameNode是健康的，且ZKFC发现没有其它的节点当前持有znode锁，它将为自己获取该锁。如果成功，则它已经赢得了选择，并负责运行故障转移进程以使它的本地NameNode为Active。故障转移进程与前面描述的手动故障转移相似，首先如果必要保护之前的现役NameNode，然后本地NameNode转换为Active状态。

配置HDFS HA

hdfs-site.xml

<configuration>
	<!-- 完全分布式集群名称 -->
	<property>
		<name>dfs.nameservices</name>
		<value>mycluster</value>
	</property>

	<!-- 集群中NameNode节点都有哪些 -->
	<property>
		<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
		<value>nn1,nn2</value>
	</property>

	<!-- nn1的RPC通信地址 -->
	<property>
		<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
		<value>hadoop01:9000</value>
	</property>

	<!-- nn2的RPC通信地址 -->
	<property>
		<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
		<value>hadoop02:9000</value>
	</property>

	<!-- nn1的http通信地址 -->
	<property>
		<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
		<value>hadoop01:50070</value>
	</property>

	<!-- nn2的http通信地址 -->
	<property>
		<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
		<value>hadoop02:50070</value>
	</property>

	<!-- 指定NameNode元数据在JournalNode上的存放位置 -->
	<property>
		<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
	<value>qjournal://hadoop01:8485;hadoop02:8485;hadoop03:8485/mycluster</value>
	</property>

	<!-- 配置隔离机制，即同一时刻只能有一台服务器对外响应 -->
	<property>
		<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
		<value>sshfence</value>
	</property>

	<!-- 使用隔离机制时需要ssh无秘钥登录-->
	<property>
		<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
		<value>/home/root/.ssh/id_rsa</value>
	</property>

	<!-- 声明journalnode服务器存储目录-->
	<property>
		<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
		<value>/opt/ha/hadoop-3.13/data/jn</value>
	</property>

	<!-- 关闭权限检查-->
	<property>
		<name>dfs.permissions.enable</name>
		<value>false</value>
	</property>

	<!-- 访问代理类：client，mycluster，active配置失败自动切换实现方式-->
	<property>
  		<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
	<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
	</property>
</configuration>

• 在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务
  sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
• 在[nn1]上，对其进行格式化，并启动
  bin/hdfs namenode -format
  sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
• 在[nn2]上，同步nn1的元数据信息
  bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
• 启动[nn2]
  sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
• 在[nn1]上，启动所有datanode
  sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
• 将[nn1]切换为Active
  bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
• 查看是否Active
  bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1

配置HDFS-HA自动故障转移

hdfs-site.xml中增加

<property>
	<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
	<value>true</value>
</property>

core-site.xml文件中增加

<property>
	<name>ha.zookeeper.quorum</name>
	<value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
</property>

• 关闭所有HDFS服务：
  sbin/stop-dfs.sh
• 启动Zookeeper集群：
  bin/zkServer.sh start
• 初始化HA在Zookeeper中状态：
  bin/hdfs zkfc -formatZK
• 启动HDFS服务：
  sbin/start-dfs.sh
• 在各个NameNode节点上启动DFSZK Failover Controller，先在哪台机器启动，哪个机器的NameNode就是Active NameNode
  sbin/hadoop-daemin.sh start zkfc

1.2 YARN HA 高可用

工作机制

配置YARN-HA集群

yarn-site.xml

<configuration>
    <!--启用resourcemanager ha-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
 
    <!--声明两台resourcemanager的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>cluster-yarn1</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>hadoop01</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>hadoop02</value>
    </property>
 
    <!--指定zookeeper集群的地址--> 
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181</value>
    </property>

    <!--启用自动恢复--> 
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
 
    <!--指定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群--> 
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>

</configuration>

• 在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务：
  sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

• 在[nn1]上，对其进行格式化，并启动：
  bin/hdfs namenode -format
  sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

• 在[nn2]上，同步nn1的元数据信息：
  bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

• 启动[nn2]：
  sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

• 启动所有DataNode
  sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

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• 将[nn1]切换为Active
  bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

• 在hadoop02中执行：
  sbin/start-yarn.sh

• 在hadoop03中执行：
  sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

• 查看服务状态
  bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1