hadoop负载均衡指令 hadoop集群负载均衡

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IT智行者 2024-02-11 20:50:10

文章标签 hadoop负载均衡指令 hadoop zookeeper Hadoop 文章分类 Hadoop 大数据

1.Hadoop HA简介及工作原理

Hadoop NameNode官方开始支持HA集群默认是从2.0开始，之前的版本均是不支持NameNode HA的高可用的。

1.1 Hadoop HA简介

Hadoop-HA集群运作机制介绍

HA即高可用（7*24小时不中断服务）
实现高可用最关键的是消除单点故障
分成各个组件的HA机制——HDFS的HA、YARN的HA

HDFS的HA机制详解

通过双namenode消除单点故障，以下为双namenode协调工作的特点：

A、元数据管理方式需要改变：

内存中各自保存一份元数据
Edits日志只能有一份，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（qjournal和NFS两个主流实现）

B、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

1.2 Hadoop HA工作原理图例

HDFS的HA架构

hadoop负载均衡指令 hadoop集群负载均衡_zookeeper

使用 Active NameNode，Standby NameNode 两个结点解决单点问题，两个结点通过JounalNode 共享状态，采用ZKFC选举Active实时监控集群状态，自动进行故障备援。

Active NameNode：接受 client 的 RPC 请求并处理，同时写自己的 Editlog 和共享存储上的 Editlog，接收 DataNode 的 Block report, block location updates 和 heartbeat；
Standby NameNode：同样会接到来自 DataNode 的 Block report, block location updates 和heartbeat，同时会从共享存储的 Editlog 上读取并执行这些 log 操作，使得自己的 NameNode 中的元数据（Namespcae information + Block locations map）都是和 Active NameNode 中的元数据是同步的。所以说 Standby 模式的 NameNode 是一个热备（Hot Standby NameNode），一旦切换成 Active 模式，马上就可以提供 NameNode 服务
JounalNode：用于Active NameNode ， Standby NameNode 同步数据，本身由一组 JounnalNode 结点组成，该组结点基数个，支持 Paxos 协议，保证高可用，是 CDH5 唯一支持的共享方式（相对于 CDH4 促在NFS共享方式）
ZKFC：监控NameNode进程，自动备援。

YARN的HA架构

hadoop负载均衡指令 hadoop集群负载均衡_zookeeper_02

ResourceManager HA由一对Active，Standby结点构成，通过RMStateStore 存储内部数据和主要应用的数据及标记。

支持可替代的RMStateStore实现方式如下：

基于内存的MemoryRMStateStore
基于文件系统的FileSystemRMStateStore
基于 zookeeper的ZKRMStateStore
ResourceManager HA 的架构模式同NameNode HA的架构模式基本一致，数据共享由 RMStateStore，而ZKFC成为ResourceManager进程的一个服务，非独立存在。

1.3Hadoop HA解决方案架构

Hadoop中的HDFS、MapReduce和YARN的单点故障解决方案架构是完全一致的。

手动模式：指由管理员通过命令进行主备切换，这通常在服务升级时有用。
自动模式：自动模式可降低运维成本并自动切换，但存在潜在危险，如脑裂。

本文将重点介绍下自动模式切换的部署方式。

什么是脑裂：脑裂是Hadoop2.X版本后出现的全新问题，从字面意思我们可以理解为“大脑分裂”；我们想一下，当一个正常人，突然出现有了两个大脑，而且这两个大脑都有自己的意识，对于这个人来说肯定是灾难性问题。同理，在Hadoop中，为了防止单点失效问题而出现了两个namenode（HA机制），这两个namenode正常情况下是起到一个失效，另一个代替的作用，但在实际运行过程中很有可能出现两个namenode同时服务于整个集群的情况，这种情况称之为脑裂。
为什么会出现脑裂：脑裂通常发生在主从namenode切换时，由于ActiveNameNode的网络延迟、设备故障等问题，另一个NameNode会认为活跃的NameNode成为失效状态，此时StandbyNameNode会转换成活跃状态，此时集群中将会出现两个活跃的namenode。因此，可能出现的因素有网络延迟、心跳故障、设备故障等。
怎么解决脑裂问题：1.新增一条心跳线，防止namennode状态无法正常传达。2.使用隔离机制，通过调用活跃节点中的隔离方法，让其主动转换为standby状态，如果该方法失效则使用远程调用执行kill -9命令杀死相应进程，如果该方法仍然无法成功隔离，管理人员可以事先在每台namenode节点中编写一个shell脚本，当出现脑裂问题时，执行该脚本来切断电源，已达到隔离目的。

2.HA环境准备

2.1各主机IP规划

主机名	IP地址	操作系统	安装软件	运行进程
sre01	10.1.8.11	centos7.6	jdk、hadoop、zookeeper	NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)、ResourceManager
sre02	10.1.8.12	centos7.6	jdk、hadoop、zookeeper	NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)、ResourceManager
sre03	10.1.8.13	centos7.6	jdk、hadoop、zookeeper	DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
sre04	10.1.8.14	centos7.6	jdk、hadoop、zookeeper	DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
sre05	10.1.8.15	centos7.6	jdk、hadoop、zookeeper	DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain

注意：针对HA模式，就不需要SecondaryNameNode了，因为STANDBY状态的namenode会负责做checkpoint。

2.2添加hosts信息,每台机器均需执行。

cat <<EOF > /etc/hosts 
127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
10.1.8.11 sre01
10.1.8.12 sre02
10.1.8.13 sre03
10.1.8.14 sre04
10.1.8.15 sre05
EOF

2.3实现root用户的免密钥登录（正式环境建议新建用户）。

基本要求如下：

sre01到sre01、sre02、sre03、sre04、sre05免秘钥登录。
sre02到sre01、sre02、sre03、sre04、sre05免秘钥登录。
Ip地址和主机名均可，本文默认使用hostname的方式实现。

sre01生成密钥并分发密钥至其它机器：

ssh-keygen -t rsa  # 一路回车
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub sre01
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub sre02
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub sre03
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub sre04
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub sre05

sre02生成密钥并分发密钥至其它机器：

ssh-keygen -t rsa  # 一路回车
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub sre01
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub sre02
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub sre03
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub sre04
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub sre05

2.4安装JDK并配置环境变量

mkdir -p /usr/java/ /root/software && cd software
wget https://file.bigdatasafe.org/software/jdk/jdk-8u211-linux-x64.tar.gz
tar zxvf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz -C /usr/java/
cat <<EOF > /etc/profile.d/jdk.sh
#!/bin/bash
#作者:Adil Lau
#联系方式:bigdatasafe@gmail.com
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_211
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
EOF
chmod a+x /etc/profile.d/jdk.sh
source /etc/profile.d/jdk.sh

3.zookeeper集群部署

根据规划在sre01-05上面分布部署zookeeper节点。

3.1下载zookeeper并修改配置文件

mkdir -p /home/hadoop/ /root/software && cd software
wget https://file.bigdatasafe.org/software/zookeeper/zookeeper-3.4.14.tar.gz
tar zxvf zookeeper-3.4.14.tar.gz -C /home/hadoop/
mkdir -p /home/hadoop/zookeeper-3.4.14/{logs,data}
cat <<EOF > /home/hadoop/zookeeper-3.4.14/conf/zoo.cfg
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/home/hadoop/zookeeper-3.4.14/data
dataLogDir=/home/hadoop/zookeeper-3.4.14/logs
clientPort=2181
autopurge.snapRetainCount=500
autopurge.purgeInterval=24
server.1=sre01:2888:3888
server.2=sre02:2888:3888
server.3=sre03:2888:3888
server.4=sre04:2888:3888
server.5=sre05:2888:3888
EOF
#sre01-05分别对应1-5，各自执行即可。
echo "1" > /home/hadoop/zookeeper-3.4.14/data/myid

3.2配置环境变量并启动相关服务

配置环境变量

cat <<EOF > /etc/profile.d/zookeeper.sh
#!/bin/bash
#作者:Adil Lau
#联系方式:bigdatasafe@gmail.com
export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper-3.4.14/
export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH
EOF
chmod a+x /etc/profile.d/zookeeper.sh
source /etc/profile.d/zookeeper.sh

制作启动脚本

cat <<EOF > /home/hadoop/zookeeper-3.4.14/bin/zk.sh
#!/bin/bash
#作者:Adil Lau
#博客:www.bigdatasafe.org
#目的:一键启动zookeeper集群
#联系方式:bigdatasafe@gmail.com
iparray=(sre01 sre02 sre03 sre04 sre05)  
user="root"  
echo "$1"  
if [ $1 = "start" ]  
then  
        cmd="zkServer.sh start"  
fi  
  
if [ $1 = "stop" ]  
then  
        cmd="zkServer.sh stop"  
fi  
  
cmd2="jps"  
  
for ip in ${iparray[*]}  
do  
        echo "ssh to $ip"  
        ssh -t $user@$ip "$cmd"  
        echo "jps:"  
        ssh -t $user@$ip "$cmd2"  
        echo  
done
EOF
chmod a+x /home/hadoop/zookeeper-3.4.14/bin/zk.sh

启动或关闭zookeeper集群

#启动方式
/home/hadoop/zookeeper-3.4.14/bin/zk.sh start
#停止方式
/home/hadoop/zookeeper-3.4.14/bin/zk.sh stop

4.Hadoop HA集群部署

4.1下载软件并修改环境变量

wget https://file.bigdatasafe.org/software/hadoop/hadoop-2.7.7.tar.gz
tar zxvf hadoop-2.7.7.tar.gz -C /home/hadoop/
mkdir -p /home/hadoop/hadoop-2.7.7/{logs,tmp,name,data,journal}
cat <<EOF > /etc/profile.d/hadoop.sh
#!/bin/bash
#作者:Adil Lau
#联系方式:bigdatasafe@gmail.com
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.7
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
EOF
chmod a+x /etc/profile.d/hadoop.sh
source /etc/profile.d/hadoop.sh

4.2修改core-site.xml配置文件

cat <<EOF > /home/hadoop/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/core-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!--
#作者:Adil Lau
#联系方式:bigdatasafe@gmail.com
-->
<configuration>
 <property>
     <name>fs.defaultFS</name>
     <value>hdfs://hadoopha</value>
 </property>
 <property>
     <name>hadoop.tmp.dir</name>
     <value>file:/home/hadoop/hadoop-2.7.7/tmp</value>
 </property>
 <property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>sre01:2181,sre02:2181,sre03:2181,sre04:2181,sre05:2181</value>
 </property>
 <property>
    <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>
    <value>15000</value>
 </property>
</configuration>
EOF

4.3修改hdfs-site.xml配置文件

cat <<EOF > /home/hadoop/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!--
#作者:Adil Lau
#联系方式:bigdatasafe@gmail.com
-->
<configuration>
 <property>
     <name>dfs.namenode.name.dir</name>
     <value>file:/home/hadoop/hadoop-2.7.7/name</value>
 </property>
 <property>
     <name>dfs.datanode.data.dir</name>
     <value>file:/home/hadoop/hadoop-2.7.7/data</value>
 </property>
 <property>
     <name>dfs.replication</name>
     <value>3</value>
 </property>
 <!--HA配置 -->
 <property>
     <name>dfs.nameservices</name>
     <value>hadoopha</value>
 </property>
 <property>
     <name>dfs.ha.namenodes.hadoopha</name>
     <value>nn1,nn2</value>
 </property>
 <!--namenode1 RPC端口 -->
 <property>
     <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoopha.nn1</name>
     <value>sre01:9000</value>
 </property>
 <!--namenode1 HTTP端口 -->
 <property>
     <name>dfs.namenode.http-address.hadoopha.nn1</name>
     <value>sre01:50070</value>
 </property>
 <!--namenode2 RPC端口 -->
 <property>
     <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoopha.nn2</name>
     <value>sre02:9000</value>
 </property>
  <!--namenode2 HTTP端口 -->
 <property>
     <name>dfs.namenode.http-address.hadoopha.nn2</name>
     <value>sre02:50070</value>
 </property>
  <!--HA故障切换 -->
 <property>
     <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
     <value>true</value>
 </property>
 <!-- journalnode 配置 -->
 <property>
     <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
     <value>qjournal://sre03:8485;sre04:8485;sre05:8485/hadoopha</value>
 </property>
 <property>
     <name>dfs.client.failover.proxy.provider.hadoopha</name>
     <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
 </property>
 <!--发生failover时，Standby的节点要执行一系列方法把原来那个Active节点中不健康的NameNode服务给杀掉，
 这个叫做fence过程。sshfence会通过ssh远程调用fuser命令去找到Active节点的NameNode服务并杀死它-->
 <property>
     <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
     <value>shell(/bin/true)</value>
  </property>
   <!--SSH私钥 -->
  <property>
      <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
      <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
  </property>
 <!--SSH超时时间 -->
  <property>
      <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
      <value>30000</value>
  </property>
  <!--Journal Node文件存储地址 -->
  <property>
      <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
      <value>/home/hadoop/hadoop-2.7.7/journal</value>
  </property>
</configuration>
EOF

4.4修改yarn-site.xml配置文件

cat <<EOF > /home/hadoop/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/yarn-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<!--
#作者:Adil Lau
#联系方式:bigdatasafe@gmail.com
-->
<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>sre01</value>
    </property>
    <property>
         <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
         <value>sre02</value>
    </property>
    <!-- 指定zk集群地址 -->
    <property>
         <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
         <value>sre01:2181,sre02:2181,sre03:2181,sre04:2181,sre05:2181</value>
    </property>
    <property>
         <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
         <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>
EOF

4.5修改mapred-site.xml配置文件

cat <<EOF > /home/hadoop/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/mapred-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!--
#作者:Adil Lau
#联系方式:bigdatasafe@gmail.com
-->
<configuration>
   <property>
          <name>mapreduce.framework.name</name>
          <value>yarn</value>
   </property>
   <property>
         <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
         <value>2048</value>
   </property>
   <property>
          <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
          <value>2048</value>
   </property>
</configuration>
EOF

4.6修改slaves文件加入节点信息

cat <<EOF > /home/hadoop/hadoop-2.7.7/etc/hadoop/slaves
sre03
sre04
sre05
EOF

4.7分发hadoop文件至其他集群节点

scp -r /home/hadoop/hadoop-2.7.7 sre02:/home/hadoop
scp -r /home/hadoop/hadoop-2.7.7 sre03:/home/hadoop
scp -r /home/hadoop/hadoop-2.7.7 sre04:/home/hadoop
scp -r /home/hadoop/hadoop-2.7.7 sre05:/home/hadoop

5.Hadoop HA集群启动及维护，需按照顺序执行。

5.1初始化zookeeper并启动集群

启动zookeeper节点：sre03、sre04、sre05分别执行

zkServer.sh start

格式化zookeeper节点：sre01执行

hdfs zkfc -formatZK

5.2初始化hadoop并启动集群

启动journalnode节点：sre03、sre04、sre05分别执行

hadoop-daemon.sh  start journalnode

格式化namenode：sre01上执行

hdfs namenode -format

启动datanode节点：sre03、sre04、sre05分别执行

hdfs namenode -format

启动namenode节点sre01

hadoop-daemon.sh start namenode

启动namenode节点sre02

hdfs namenode -bootstrapStandby
hadoop-daemon.sh start namenode

此时sre01和sre02均处于standby状态。

启动zkfc服务：sre01、sre02分别执行

hadoop-daemon.sh  start zkfc

健康状态检查：运行状态说明。

启动zkfc服务后，sre01和sre02会自动选举出active节点。
此时一个节点为active状态，另一个处于standby状态。

hadoop负载均衡指令 hadoop集群负载均衡_zookeeper_03

5.3 HA故障自动切换测试

**集群健康状态下，默认sre01为active状态，sre02为standby状态。
现在模拟sre01节点故障，将sre01服务终止测试sre02是否自动切换为active状态。**

sre01节点执行：

jps
16415 DFSZKFailoverController
14213 Jps
15626 NameNode
kill -9 15626

sre02状态查看：

此时sre02由standby状态自动切换到active状态，HA故障自动切换测试成功。

注意：生成环境中由于ResourceManager消耗资源过多，建议是单独部署于独立节点运行。

至此Hadoop HA集群部署完毕，如有问题欢迎留言交流。

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