大数据hadoop集群灾备方案 hadoop多中心灾备 hadoop异地容灾

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小题大作 2024-04-18 15:02:51

文章标签 大数据运维开发工具 hadoop centos 文章分类 Hadoop 大数据

参考链接

　　Hadoop 完全分布式安装

　　ZooKeeper 集群的安装部署

0. 说明

　　在 Hadoop 完全分布式安装 & ZooKeeper 集群的安装部署的基础之上进行 Hadoop 高可用(HA)的自动容灾配置

　　Hadoop 高可用

　　High Availablility 相当于再配置一台 NameNode

　　单节点模式容易产生单点故障

　　冷备份和热备份的区别

　　热备份：有两个 NameNode 同时工作，其中一台机器处于 active 状态，另一台机器处于 standby 状态。
　　　　　　两个节点数据是即时同步的，起同步作用的进程成为 JournalNode

　　冷备份：相当于 SecondaryNameNode

1. NameNode & DataNode 多目录配置

　　0. 关闭集群

stop-all.sh

　　1. NameNode 多目录配置

　　目的：用于冗余，存储多个镜像文件副本

# 编辑 hdfs-site.xml
sudo vim /soft/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/home/centos/hadoop/dfs/name1,/home/centos/hadoop/dfs/name2</value>
</property>

　　分发配置文件

xsync.sh /soft/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

　　重命名 name 文件夹为 name1 （在 /home/centos/hadoop/dfs 目录执行以下操作）

mv name name1

　　拷贝 name1 文件夹到 name2

cp -r name1 name2

2. DataNode 多目录配置

　　目的：用于扩容，将所有数据文件存放在不同的磁盘设备上，如 SSD 等等

# 编辑 hdfs-site.xml sudo vim /soft/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/home/centos/hadoop/dfs/data1,/home/centos/hadoop/dfs/data2</value>
</property>

　　分发配置文件

xsync.sh /soft/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

　　重命名 data 文件夹为 data1

xcall.sh mv /home/centos/hadoop/dfs/data /home/centos/hadoop/dfs/data1

　　启动 HDFS

start-dfs.sh

3. 配置高可用(冷备份)

　　3.0 拷贝 full 文件夹到 ha

# 复制 Hadoop 配置文件
cp -r /soft/hadoop/etc/full /soft/hadoop/etc/ha

# 更改软链接
ln -sfT /soft/hadoop/etc/ha /soft/hadoop/etc/hadoop

　　3.1 修改 hdfs-site.xml

<?xml version="1.0"?>
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>s105:50090</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/home/centos/ha/dfs/name1,/home/centos/ha/dfs/name2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/home/centos/ha/dfs/data1,/home/centos/ha/dfs/data2</value>
    </property>

    <!-- hdfs高可用配置 -->
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>s101:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>s105:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>s101:50070</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>s105:50070</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://s102:8485;s103:8485;s104:8485/mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>shell(/bin/true)</value>
    </property>
</configuration>

　　3.2 修改 core-site.xml

<?xml version="1.0"?>
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/home/centos/ha/dfs/journal/node/local/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/centos/ha</value>
    </property>
</configuration>

　　3.3 修改 slaves 文件

s102
s103
s104

　　3.4 配置 s105 的 SSH 免密登陆

ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa

ssh-copy-id centos@s101
ssh-copy-id centos@s102
ssh-copy-id centos@s103
ssh-copy-id centos@s104
ssh-copy-id centos@s105

　　3.5 将 s101 的工作目录发送给 s105

　　删除 s102-s105 的配置文件,不要用 xcall.sh 脚本

ssh s102 rm -rf /soft/hadoop/etc
ssh s103 rm -rf /soft/hadoop/etc
ssh s104 rm -rf /soft/hadoop/etc
ssh s105 rm -rf /soft/hadoop/etc

　　将 s101 配置文件分发

xsync.sh /soft/hadoop/etc

　　3.6 启动 JournalNode

hadoop-daemons.sh start journalnode

　　3.7 格式化 NameNode

hdfs namenode -format

　　3.8 将 s101 的 ha 目录发送给 s105

scp -r ~/ha centos@s105:~

　　3.9 启动 HDFS ，观察 s101 和 s105 的 NameNode 情况

start-dfs.sh

大数据hadoop集群灾备方案 hadoop多中心灾备 hadoop异地容灾_开发工具

大数据hadoop集群灾备方案 hadoop多中心灾备 hadoop异地容灾_hadoop_02

　　3.10 手动切换 s101 的 NameNode 为 active 状态

hdfs haadmin -transitionToActive nn1

大数据hadoop集群灾备方案 hadoop多中心灾备 hadoop异地容灾_centos_03

4. 配置高可用(热备份)

　　4.0 说明

　　Hadoop 高可用热备份的配置建立在冷备份的配置基础之上

　　4.1 关闭 Hadoop

stop-all.sh

　　4.2 启动 s102-s104 的 ZooKeeper

zkServer.sh start

　　4.3 修改 hdfs-site.xml ，添加以下内容

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

　　4.4 修改 core-site.xml ，添加以下内容

<property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>s102:2181,s103:2181,s104:2181</value>
</property>

　　4.5 分发配置文件

xsync.sh /soft/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

xsync.sh /soft/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

　　4.6 初始化 ZooKeeper

hdfs zkfc -formatZK

　　4.7 启动 HDFS

start-dfs.sh

　　4.8 查看进程

xcall.sh jps

大数据hadoop集群灾备方案 hadoop多中心灾备 hadoop异地容灾_hadoop_04

　　4.9 启动 Zookeeper 命令行脚本 zkCli.sh

zkCli.sh

大数据hadoop集群灾备方案 hadoop多中心灾备 hadoop异地容灾_大数据_05

5. 测试 Hadoop 高可用(HA)的自动容灾

　　5.0 说明

　　通过关闭 s101 的 NameNode 进程验证 Hadoop 高可用的自动容灾

　　5.1 通过 Web 查看 Hadoop 两个节点 s101 、s105 的状态

　　http://192.168.23.101:50070

　　http://192.168.23.105:50070

大数据hadoop集群灾备方案 hadoop多中心灾备 hadoop异地容灾_大数据_06

大数据hadoop集群灾备方案 hadoop多中心灾备 hadoop异地容灾_centos_07

　　5.2 关闭 s101

　　已知 s101 的 NameNode 进程 id 为 3478

kill -9 3478

　　5.3 再次查看 Hadoop 两个节点 s101 、s105 的状态

通过 Web 可以看出 s105 的状态为 active ，实现了自动容灾

大数据hadoop集群灾备方案 hadoop多中心灾备 hadoop异地容灾_运维_08

大数据hadoop集群灾备方案 hadoop多中心灾备 hadoop异地容灾_运维_09

6. 查看 Hadoop 高可用文件

　　在 s102 启动 ZooKeeper 命令行（ zkCli.sh ），再执行以下操作

　　其中：

ActiveStandbyElectorLock 是临时结点，负责存储 active 状态下的节点地址
ActiveBreadCrumb 是永久结点，负责在 ZooKeeper 会话关闭时，下一次启动状态下正确分配 active 节点，避免脑裂（brain-split），即两个 active 节点状态

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper, hadoop-ha]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /hadoop-ha
[mycluster]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /hadoop-ha/mycluster
[ActiveBreadCrumb, ActiveStandbyElectorLock]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] get /hadoop-ha/mycluster/ActiveBreadCrumb

    myclusternn1s101 �>(�>
cZxid = 0x500000008
ctime = Thu Sep 27 10:16:23 CST 2018
mZxid = 0x500000016
mtime = Thu Sep 27 11:13:05 CST 2018
pZxid = 0x500000008
cversion = 0
dataVersion = 2
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 28
numChildren = 0
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] get /hadoop-ha/mycluster/ActiveStandbyElectorLock 

    myclusternn1s101 �>(�>
cZxid = 0x500000015
ctime = Thu Sep 27 11:13:05 CST 2018
mZxid = 0x500000015
mtime = Thu Sep 27 11:13:05 CST 2018
pZxid = 0x500000015
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x666618cd7c5a0005
dataLength = 28
numChildren = 0

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