前言
之前已经搭建过一个hadoop集群(搭建方法),在这个集群的基础上进行改进,引用Zookeeper来进行自动故障转移!
后续搭建Yarn-HA!!!点我!
搭建目标
HA简介
所谓HA(High Available),即高可用(7*24小时不中断服务)。
Hadoop集群有HDFS和YARN!Hadoop的HA指HDFS和YARN必须保证可用性强(不能轻易故障,保持24h可用)!
以HDFS为例:
必须进程: Namenode(1个) Danonode(N个)
可选进程: SecondaryNamenode
HA的核心: 保证Namenode和RecourceManager不能故障或在故障后可以快速容灾恢复!
HA的实现(以HDFS为例)
①为了避免Namenode的单点故障,可以启动多个Namenode!
②保证多个Namenode进程元数据必须同步
元数据: fsimage。 Namenode在格式化时,会生成空白的fsimage文件,此时让Namenode将格式化后的fsimage文件拷贝到另一个Namenode上即可!
edits:Namenode将edits文件发送给Journalnode,其他的Namnoede自己从Journalnode同步edits文件!
注意:
a)journalnode进程采用paxos协议设计,适合运行在奇数台机器!
b)如果要实现HA,至少要启动3台Journalnode!
c)如果启动了Journalnode,那么没有必要,也不能再启动 SecondaryNamenode
③当启动了多个Namenode时,只能选择其中的一个作为active状态的NN
其余的Namenode都只能作为standby状态
采用状态是为了标识哪个namenode是正在工作的,可以为客户端提供服务的NN,只有active状态的
NN可以接收客户端请求!
原则: 不能出现脑裂现象(不能同时出现两个active状态的namenode)
- 为什么要格式化?
格式化是为了:
①生成Namenode工作的目录(存放元数据)
②格式化是为了生成fsimage文件,每次NN启动都会先读取fsimage中的元数据
③为了生成Namenode的id和clusterId,所有的 Datanode在启动是都会根据clusterId向Namenode上报
HDFS的自动故障转移
①借助zookeeper集群
②一般采用sshfence,需要配置两台Namenode所运行机器的ssh互相联通
配置Zookeeper集群
1. 将压缩所包解压后修改cof文件名
重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
2.在 /opt/module/zookeeper-3.4.10/目录下创建一个目录
mkdir -p zkData
3. 配置zoo.cfg文件
指定dataDir
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
指定服务端id以及leader端口号和选举互相通讯时端口号
#######################cluster##########################
server.102=hadoop102:2888:3888
server.103=hadoop103:2888:3888
server.104=hadoop104:2888:3888
配置参数解读
Server.A=B:C:D。
A是一个数字,表示这个是第几号服务器;
B是这个服务器的IP地址;
C是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口;
D是万一集群中的Leader服务器挂了,需要一个端口来重新进行选举,选出一个新的Leader,而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
4. 集群模式下配置一个文件myid
这个文件在dataDir目录下,这个文件里面有一个数据就是A的值,Zookeeper启动时读取此文件,拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件
此文件为该节点的serverid 注意不能有空格和空行
这里配置的主机是hadoop102,为了方便所以配置为102!id可以随便起名字,原则是数字且不能重复。
vim myid
分发后再对每个节点上的myid进行修改!
配置并且启动zookeeper集群
@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
@hadoop104 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
Zookeeper遵循poxos协议,必须半数以上启动,集群才可用,当集群启动半数以上时开始选leader,一般来讲id大的有优势,以三台为集群来为例,如果102,103启动成功,则103为leader,104再启动后,只能作为follower,如果103挂掉,这个时候重新选举,
如果选举成功,推测是104为leader,其他的均为follower。
此为先启动102和103时的leader
然后将104启动,停掉103的server,这时重新选举leader,id大的当选!
配置xcall脚本
点我!here!!!这里有常用的脚本。可方便参考!!!
注意!!!在每次使用ssh协议登录主机是必须重新source配置文件,否则会报错
配置HDFS-HA集群
在opt目录下创建一个ha文件夹
mkdir back
将/opt/app/下的 hadoop-2.7.2拷贝到/opt/back目录下作为一般集群的拷贝!方便转换HA和普通集群模式!
cp -r hadoop-2.7.2/ /opt/back
1. 配置hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
2. 配置core-site.xml
注意!!!!!
mycluster是作为一个参数,这样多个Namenode的情况下,active状态的Namenode挂掉以后,可以利用Zookeeper来将standby的Namenode激活成active状态!
<configuration>
<!-- 把两个NameNode)的地址组装成一个集群mycluster -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<!-- zkcli端口-->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
</property>
<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
</property>
</configuration>
3. 配置hdfs-site.xml
属性名 | 属性值 |
dfs.nameservices | mycluster(作为core-site里面fs.defaultFS属性值参数!) |
dfs.ha.namenodes.mycluster | nn1,nn2(集群中NameNode节点都有哪些) |
dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1 | hadoop102:9000(nn1的RPC通信地址) |
dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2 | hadoop103:9000(nn2的RPC通信地址) |
dfs.namenode.shared.edits.dir | qjournal://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/mycluster(指定NameNode元数据在JournalNode上的存放位置) |
<configuration>
<!-- 完全分布式集群名称 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value>
</property>
<!-- 指定副本数量3 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<!-- datanode多目录配置 -->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value>
</property>
<!-- 开启自动故障转移-->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</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>hadoop102:9000</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>hadoop103:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>hadoop102:50070</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>hadoop103:50070</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://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/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/zhengkw/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 声明journalnode服务器存储目录-->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/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>
4. 配置mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 指定MR运行在Yarn上 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<!-- 历史服务器端地址rpc -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop104:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop104:19888</value>
</property>
</configuration>
拷贝配置好的hadoop环境到其他节点
fence机制选取
fence是为了防止脑裂而设计的一种补刀机制!
属性名 | 属性值 |
dfs.ha.fencing.methods | sshfence |
dfs.ha.fencing.methods | shell |
笔者在配置hdfs-site.xml时选用的是sshfence,官方还提供一种fence为shell。
参考两篇博客高可用配置说明&HA配置理解
自动故障转移决定性配置项
hdfs-site
<!-- 在core-site.xml文件中 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
core-site
<!-- 在core-site.xml文件中-->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
</property>
slaves
配置DN节点,每个节点单独一行,不能空格结尾
hadoop102
hadoop103
hadoop104
启动Journalnode
- 在各个JournalNode节点上,输入以下命令启动journalnode服务(因为需要遵循paxos协议,所以必须最少启动3台!)
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
注意 必须保证格式化NN之前启动每个节点的 每个节点的 每个节点的!!JN
初始化ZK
(1)关闭所有HDFS服务:
sbin/stop-dfs.sh
(2)启动Zookeeper集群:
zkstart
(3)初始化HA在Zookeeper中状态(在hadoop的目录下操作!!!):
bin/hdfs zkfc -formatZK
测试HDFS-HA
群起zk和dfs服务
zhstart
查看jps
xcall jps
验证
hadoop102
hadoop103
总结
- 一般情况下,NN启动时有30秒的安全模式,所以在这个模式下HDFS是不能写数据的,所以集群启动时,各个进程之间没有硬性顺序要求,但是如果是老龄机,请注意,优先启动zk,JN再启动NN和其他的进程!
- 第一次搭建时,一定要先启动每个节点journalnode,先启动每个节点journalnode,先启动每个节点journalnode!!!重要的事说3遍,不然会初始化的时候出现没有启动JN的主机上8485端口连接不上!因为需要遵循paxos协议,所以必须最少启动3台!!!
- 其次NN初始化,然后启动NN1,同步元数据给NN2,最后启动NN2。
- 停掉所有的NN服务,对zk进行初始化!
- 最后用群起脚本启动!脚本里,必须ZK先启动!!否则会出现所有NN都处于Standby!