Hadoop高可用 ------ 介绍及部署搭建

NameNode 高可用

• NameNode 是HDFS的核心配置，HDFS又是Hadoop的核心组件，NameNode在Hadoop集群中至关重要
• namenode机器宕机，将导致集群不可用，如果namenode数据丢失将的导致整个集群的数据丢失，
• 而namenode的数据更新由比较频繁，所以必须使用namenode高可用

NameNode 高可用两种方案

• HDFS with NFS

• HDFS with QJM

HA方案对比

• 都能实现热备

• 都是一个Active NN 和一个 Standby NN

• 都使用 Zookeeper 和 ZKFC 来实现自动失效恢复

• 失效切换都使用 Fencing 配置的方法来active NN

• NFS 数据共享变更方案把数据存储在共享存储里面，我们还需要考虑NFS的高可用

• QJM 不需要共享存储，但需要让每一个 DN 都知道两个 NN 的位置，并把块信息和心跳包发送给 Active 和 Standby 这两个 NN

NameNode 高可用（QJM）方案

• 为了解决 NameNode 单点故障，Hadoop 给出了 HDFS 的高可用HA方案：HDFS 通常有两个 NameNode 组成，一个处于 Active 状态，
  另一个处于 Standby 状态。ActiveNameNode 对外提供服务，比如处理来自客户端的 RPC 请求，而 StandbyNameNode 则不对外
  提供服务，仅同步 ActiveNameNode 的状态，以便能够在它失败时进行切换。

• 为了让 StandbyNode 与 ActiveNode 保持同步，这两个 Node 都与一组称为 JNS 的互相独立的进程保持通信（Journal Node）
  当 ActiveNode 上更新了 NameSpace，它将会从 JNS 中读取这个 edits，并持续关注他们对日志的变更，StandbyNode 将日志变更
  应用在自己的 NameSpace 中，当 Failover 发生时，Santdby 将会在提升自己为 Active 之前，确保能够从 JNS 中读取所有的edits，
  即在 failover 发生之前 Standby 持有的 NameSpace 应该与 Active 保持完全同步

• 还有很重要一点，任何时刻，只有一个 ActiveNameNode，否则将会导致集群操作的混乱，那么两个 NameNode 将会分别有
  两种不同的数据状态，可能会导致数据丢失，或者状态异常，这种情况称为 “split-brain” (脑裂，三节点通讯阻断，即集群中
  不同的 DataNode 看到了不同的 ActiveNameNode)。对于 JNS 而言，任何时候只允许一个 NameNode 作为 writer；在 failover
  期间，原来的 StandbyNode 将会接管 Active 的所有职能，并负责向 JNS 写入日志记录，这种机制阻止了其他NameNode基于处于Active状态的问题。

配置Hadoop的高可用，解决NameNode单点故障问题，使用之前搭建好的hadoop集群

新添加一台nn02，ip为192.168.1.25，之前有一台node4主机，可以用这台主机

步骤一：hadoop的高可用

1）停止所有服务

[root@nn01 ~]# cd /usr/local/hadoop/
[root@nn01 hadoop]# ./sbin/stop-all.sh  //停止所有服务 

2）启动zookeeper（需要一台一台的启动）这里以nn01为例子

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start
[root@nn01 hadoop]# sh /usr/local/zookeeper/conf/api.sh //利用之前写好的脚本查看
node1    follower
node2    leader
node3    follower
nn01    observer

3）新加一台机器nn02，这里之前有一台node4，可以用这个作为nn02

[root@node4 ~]# echo nn02 > /etc/hostname 
[root@node4 ~]# hostname nn02

4）修改vim /etc/hosts

[root@nn01 hadoop]# vim /etc/hosts
192.168.1.21  nn01
192.168.1.25  nn02
192.168.1.22  node1
192.168.1.23  node2
192.168.1.24  node3

5）同步到nn02，node1，node2，node3

[root@nn01 hadoop]# for i in {22..25}; do rsync -aSH --delete /etc/hosts 192.168.1.$i:/etc/hosts  -e 'ssh' & done

6）配置SSH信任关系

注意：nn01和nn02互相连接不需要密码，nn02连接自己和node1，node2，node3同样不需要密码

[root@nn02 ~]# vim /etc/ssh/ssh_config
Host *
        GSSAPIAuthentication yes
        StrictHostKeyChecking no
        
[root@nn01 hadoop]# cd /root/.ssh/
[root@nn01 .ssh]# scp id_rsa id_rsa.pub  nn02:/root/.ssh/    
//把nn01的公钥私钥考给nn02 

7）所有的主机删除/var/hadoop/*

[root@nn01 .ssh]# rm -rf /var/hadoop/*
[root@nn01 .ssh]# ssh nn02 rm -rf /var/hadoop/*
[root@nn01 .ssh]# ssh node1 rm -rf /var/hadoop/*
[root@nn01 .ssh]# ssh node2 rm -rf /var/hadoop/*
[root@nn01 .ssh]# ssh node3 rm -rf /var/hadoop/*

8）配置 core-site

[root@nn01 .ssh]# vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml


        fs.defaultFS
        hdfs://nsdcluster    
//nsdcluster是随便起的名。相当于一个组，访问的时候访问这个组
    
    
        hadoop.tmp.dir
        /var/hadoop
    
    
        ha.zookeeper.quorum
        node1:2181,node2:2181,node3:2181    //zookeepe的地址
    
    
        hadoop.proxyuser.nfs.groups
        *
    
    
        hadoop.proxyuser.nfs.hosts
        *
    

9）配置 hdfs-site

[root@nn01 ~]# vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

    
        dfs.replication
        2
    
    
        dfs.nameservices
        nsdcluster
    
    
        dfs.ha.namenodes.nsdcluster    //nn1,nn2名称固定，是内置的变量，nsdcluster里面有nn1，nn2
        nn1,nn2
    
    
        dfs.namenode.rpc-address.nsdcluster.nn1  //声明nn1 8020为通讯端口，是nn01的rpc通讯端口
        nn01:8020
    
    
        dfs.namenode.rpc-address.nsdcluster.nn2  //声明nn2是谁，nn02的rpc通讯端口
        nn02:8020
    
    
        dfs.namenode.http-address.nsdcluster.nn1   //nn01的http通讯端口
        nn01:50070
    
    
        dfs.namenode.http-address.nsdcluster.nn2 //nn01和nn02的http通讯端口
        nn02:50070
    
    
        dfs.namenode.shared.edits.dir   //指定namenode元数据存储在journalnode中的路径
    qjournal://node1:8485;node2:8485;node3:8485/nsdcluster


    dfs.journalnode.edits.dir   //指定journalnode日志文件存储的路径
        /var/hadoop/journal
    
    
        dfs.client.failover.proxy.provider.nsdcluster    //指定HDFS客户端连接active namenode的java类
        org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
    
    
        dfs.ha.fencing.methods   //配置隔离机制为ssh
        sshfence
    
    
        dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files   //指定密钥的位置
        /root/.ssh/id_rsa
    
    
        dfs.ha.automatic-failover.enabled   //开启自动故障转移
        true                
    

10）配置yarn-site

[root@nn01 ~]# vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml


    
        yarn.nodemanager.aux-services
        mapreduce_shuffle
    
    
        yarn.resourcemanager.ha.enabled       //打开HA配置
        true
     
    
        yarn.resourcemanager.ha.rm-ids   //rm1,rm2代表nn01和nn02
        rm1,rm2
    
    
        yarn.resourcemanager.recovery.enabled    //打开服务
        true
    
    
        yarn.resourcemanager.store.class  //存储节点 yarn的resourcemanager在zookeeper上存储信息的一个类
        org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore
    
    
        yarn.resourcemanager.zk-address    //申明zookeeper服务器 
        node1:2181,node2:2181,node3:2181   
    
    
        yarn.resourcemanager.cluster-id
        yarn-ha
    
    
        yarn.resourcemanager.hostname.rm1
        nn01
    
    
        yarn.resourcemanager.hostname.rm2
        nn02
    

11）同步到nn02，node1，node2，node3

[root@nn01 ~]# for i in {22..25}; do rsync -aSH --delete /usr/local/hadoop/ 192.168.1.$i:/usr/local/hadoop  -e 'ssh' & done

12）删除所有机器上面的/user/local/hadoop/logs，方便排错

[root@nn01 ~]# for i in {21..25}; do ssh 192.168.1.$i rm -rf /usr/local/hadoop/logs ; done

13）同步配置

[root@nn01 ~]# for i in {22..25}; do rsync -aSH --delete /usr/local/hadoop 192.168.1.$i:/usr/local/hadoop -e 'ssh' & done

高可用验证

1）初始化ZK集群

[root@nn01 ~]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs zkfc -formatZK 
...
18/09/11 15:43:35 INFO ha.ActiveStandbyElector: Successfully created /hadoop-ha/nsdcluster in ZK    //出现Successfully即为成功

2）在node1，node2，node3上面启动journalnode服务（以node1为例子）

[root@node1 ~]# /usr/local/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode 
starting journalnode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-root-journalnode-node1.out

[root@node1 ~]# jps
29262 JournalNode
26895 QuorumPeerMain
29311 Jps

3）格式化，先在node1，node2，node3上面启动journalnode才能格式化

  [root@nn01 ~]# /usr/local/hadoop//bin/hdfs  namenode  -format   
//出现Successfully即为成功

[root@nn01 hadoop]# ls /var/hadoop/
dfs

4）nn02数据同步到本地 /var/hadoop/dfs

[root@nn02 ~]# cd /var/hadoop/
[root@nn02 hadoop]# ls
[root@nn02 hadoop]# rsync -aSH  nn01:/var/hadoop/  /var/hadoop/
[root@nn02 hadoop]# ls
dfs

5）初始化 JNS

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs namenode -initializeSharedEdits
18/09/11 16:26:15 INFO client.QuorumJournalManager: Successfully started new epoch 1    //出现Successfully，成功开启一个节点

6）停止 journalnode 服务（node1，node2，node3）

[root@node1 hadoop]# /usr/local/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh stop  

[root@node1 hadoop]# jps
29346 Jps
26895 QuorumPeerMain

启动集群

1）nn01上面操作

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/sbin/start-all.sh  //启动所有集群

2）nn02上面操作

[root@nn02 hadoop]# /usr/local/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

3）查看集群状态

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
active

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs haadmin -getServiceState nn2
standby

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
active

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/yarn rmadmin -getServiceState rm2
standby

4）查看节点是否加入

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs dfsadmin -report
...
Live datanodes (3):    //会有三个节点
...

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/yarn  node  -list

访问集群-验证高可用

1）查看并创建

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hadoop  fs -ls  /
[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hadoop  fs -mkdir /aa //创建aa
[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hadoop  fs -ls  /   //再次 查看 

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hadoop  fs -put *.txt /aa
[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hadoop  fs -ls     hdfs://nsdcluster/aa  
//也可以这样查看

2）验证高可用，关闭 active namenode

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
active

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1      
//再次查看会报错

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs haadmin -getServiceState nn2  
//nn02由之前的standby变为active
active

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
active

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager   
//停止resourcemanager 

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/yarn rmadmin -getServiceState rm2
active

3） 恢复节点

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode       
//启动namenode

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh start   resourcemanager
//启动resourcemanager

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1      
//查看

[root@nn01 hadoop]# /usr/local/hadoop/bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1      
//查看