Hadoop 从 0 到 1 学习 ——第八章 HDFS HA高可用

其他 2021-03-04 10:21:03 阅读次数: 0

文章目录

1. HA概述

  1. 所谓HA（High Available），即高可用（7*24小时不中断服务）。

  2. 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。

  3. Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。

  4. NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群：

    NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启

    NameNode机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用

HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将NameNode很快的切换到另外一台机器。

2. HDFS-HA工作机制

通过双 NameNode 消除单点故障

2.1 HDFS-HA工作要点

  1. 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（qjournal和NFS两个主流实现）；

  2. 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 zookeeper 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。

  3. 必须保证两个NameNode之间能够ssh无密码登录

  4. 隔离（Fence），即同一时刻仅仅有一个NameNode对外提供服务

2.2 HDFS-HA自动故障转移工作机制

前面学习了使用命令 hdfs haadmin -failover手动进行故障转移，在该模式下，即使现役 NameNode 已经失效，系统也不会自动从现役 NameNode 转移到待机 NameNode，下面学习如何配置部署 HA 自动进行故障转移。自动故障转移为 HDFS 部署增加了两个新组件：ZooKeeper 和 ZKFailoverController（ZKFC）进程，如图所示。ZooKeeper 是维护少量协调数据，通知客户端这些数据的改变和监视客户端故障的高可用服务。

HA 的自动故障转移依赖于 ZooKeeper 的以下功能：

  1. 故障检测：集群中的每个NameNode在ZooKeeper中维护了一个持久会话，如果机器崩溃，ZooKeeper中的会话将终止，ZooKeeper通知另一个NameNode需要触发故障转移。
  2. 现役NameNode选择：ZooKeeper提供了一个简单的机制用于唯一的选择一个节点为active状态。如果目前现役NameNode崩溃，另一个节点可能从ZooKeeper获得特殊的排外锁以表明它应该成为现役NameNode。

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：

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

在这里插入图片描述

HDFS-HA 故障转移机制

3. HDFS-HA 集群配置

3.1 环境准备

  1. 修改IP

  2. 修改主机名及主机名和IP地址的映射

  3. 关闭防火墙

  4. ssh免密登录

  5. 安装JDK，配置环境变量等

3.2 规划集群

hadoop102 hadoop103 hadoop104
NameNode NameNode
JournalNode JournalNode JournalNode
DataNode DataNode DataNode
ZK ZK ZK
ResourceManager
NodeManager NodeManager NodeManager

3.3 配置 Zookeeper 集群

3.3.1 集群规划

在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。

3.3.2 解压安装

  1. 解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下

    $ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/

  2. 在 /opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建 zkData

    mkdir -p zkData

  3. 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

3.3.3 配置 zoo.cfg文件

  1. 具体配置

    dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData

    增加如下配置

    #######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888

  2. 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。

    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。

3.3.4 集群操作

  1. 创建 myid 文件

    $ vim myid
2

  2. 拷贝配置好的zookeeper到其他机器上

    $ scp -r zookeeper-3.4.10/ dwjf321@hadoop103:/opt/app/
$ scp -r zookeeper-3.4.10/ dwjf321@hadoop104:/opt/app/

  3. 分别启动 Zookeeper

    [dwjf321@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
[dwjf321@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
[dwjf321@hadoop104 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start

  4. 查看状态

    [dwjf321@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
[dwjf321@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
[dwjf321@hadoop104 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

3.4 配置HDFS-HA集群

  1. 官方地址：http://hadoop.apache.org/

  2. 在opt目录下创建一个ha文件夹

    $ mkdir ha

  3. 将/opt/app/下的 hadoop-2.7.2拷贝到/opt/ha目录下

    $ cp -r hadoop-2.7.2/ /opt/ha/

  4. 配置hadoop-env.sh

    export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

  5. 配置core-site.xml

    <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>

		<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
		<property>
			<name>hadoop.tmp.dir</name>
			<value>/opt/ha/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
		</property>
</configuration>

  6. 配置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>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/atguigu/.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-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>

  7. 拷贝配置好的 hadoop 环境到其他节点

3.5 启动 HDFS-HA 集群

  1. 在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务

    $ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

  2. 在[nn1]上，对其进行格式化，并启动

    $ bin/hdfs namenode -format
$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

  3. 在[nn2]上，同步nn1的元数据信息

    $ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

  4. 启动[nn2]

    $ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

  5. 查看web页面显示，如图所示

    在这里插入图片描述

    hadoop102 (standby)

    在这里插入图片描述

    hadoop103 (standby)

  6. 在[nn1]上，启动所有datanode

    $ sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

  7. 将[nn1]切换为Active

    $ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

  8. 查看是否Active

    $ bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1

3.6 配置 HDFS-HA 自动故障转移

3.6.1 具体配置

  1. 在 hdfs-site.xml 中增加

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

  2. 在 core-site.xml 文件中增加

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

3.6.2 启动

  1. 关闭所有 HDFS 服务

    $ sbin/stop-dfs.sh

  2. 启动 Zookeeper 集群

    $ bin/zkServer.sh start

  3. 初始化 HA 在 Zookeeper 中状态

    $ bin/hdfs zkfc -formatZK

  4. 启动 HDFS 服务

    $ sbin/start-dfs.sh

  5. 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

3.6.3 验证

  1. 将 Active NameNode 进程 kill

    $ kill -9 namenode的进程id

  2. 将 Active NameNode 机器断开网络

    $ service network stop

4. YARN-HA 配置

4.1 YARN-HA 工作机制

  1. 官方文档：

    http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html

  2. YARN-HA工作机制

    在这里插入图片描述

    YARN-HA 工作机制

4.2 配置 YARN-HA 集群

4.2.1 环境准备

  1. 修改IP

  2. 修改主机名及主机名和IP地址的映射

  3. 关闭防火墙

  4. ssh免密登录

  5. 安装JDK，配置环境变量等

  6. 配置Zookeeper集群

4.2.2 规划集群

hadoop102 hadoop103 hadoop104
NameNode NameNode
JournalNode JournalNode JournalNode
DataNode DataNode DataNode
ZK ZK ZK
ResourceManager ResourceManager
NodeManager NodeManager NodeManager

4.2.3 具体配置

  1. yarn-site.xml

    <configuration>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

    <!--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>hadoop102</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>hadoop103</value>
    </property>
 
    <!--指定zookeeper集群的地址--> 
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</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>

  2. 同步更新其他节点的配置信息

4.2.4 启动 HDFS

  1. 在各个 JournalNode节点上，输入以下命令启动 journalnode服务

    $ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

  2. 在 【nn1]】上，对其进行格式化，并启动

    $ bin/hdfs namenode -format
$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

  3. 在 【nn2】上，同步nn1的元数据信息

    $ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

  4. 启动 【nn2】

    $ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

  5. 启动所有 DataNode

    $ sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

  6. 将【nn1】切换为 Active

    $ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

4.2.5 启动 YARN

  1. 在hadoop102中执行

    $ sbin/start-yarn.sh

  2. 在hadoop103中执行

    $ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

  3. 查看服务状态

    $ bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1

    在这里插入图片描述

    YARN 的服务状态

猜你喜欢

转载自blog.csdn.net/dwjf321/article/details/110197112
今日推荐
基于大语言模型的开源知识库问答系统 MaxKB GitHub Star 数量突破 5,000 个！
美国拟限制 AI 大模型出口中国和俄罗斯
苹果将与 OpenAI 达成协议，将 ChatGPT 应用于 iPhone
openKylin 社区生态委员会第六次会议圆满召开
阿里云正式发布通义千问 2.5
Python 3.13 发布首个 Beta：实验性自由线程模式和 JIT、改进交互式解释器
Stack Overflow 拿我的代码去训练 AI 大模型，还封了我的账号
Pop!_OS 的 COSMIC 桌面完成 App Store 上架工作
报告：Django 仍然是 74% 开发者的首选
《2024 年一季度互联网投融资运行情况》研究报告
15 年前上了“FFmpeg 耻辱柱”，今天他还得谢谢咱——腾讯QQPlayer一雪前耻？
TIOBE 5 月榜单：Fortran “复活”进入 Top 10
周排行
BPM为企业带来的实际利益
好程序员web前端分享css常用属性缩写
Java文件下载（excel）
css样式的动态添加及显示和隐藏等零碎用法
axios全局配置以及拦截器
使用Logstash来实时同步MySQL和log日志数据到ES
C++获取当前时间（年月日、时分秒、毫秒）
Odoo产品分析 (四) -- 工具板块(11) -- 网站即时聊天(1)
Java环境配置正确，但是java、javac、java -version均返回“不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件”？
01 官网下载各种CentOS教程（超详细版）
每日归档
更多
2024-05-14(0)
2024-05-13(18)
2024-05-12(0)
2024-05-11(38)
2024-05-10(38)
2024-05-09(35)
2024-05-08(42)
2024-05-07(14)
2024-05-06(40)
2024-05-05(0)

代码天地 © 2018 codetd.com

境外服务器   最新电视剧2022