HA：HADOOP高可用机制
课程大纲（HADOOP高可用机制）
|
HA运作机制 |
什么是HA |
|
HADOOP如何实现HA |
|
|
HDFS-HA详解 |
|
|
HA集群搭建 |
目标：
掌握分布式系统中HA机制的思想
掌握HADOOP内置HA的运作机制
掌握HADOOP2.x的HA集群机制配置
1 Hadoop的HA机制
前言：正式引入HA机制是从hadoop2.0开始，之前的版本中没有HA机制
1.1 HA的运作机制
（1）hadoop-HA集群运作机制介绍
所谓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
hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA、YARN的HA
（2）HDFS的HA机制详解
通过双namenode消除单点故障
双namenode协调工作的要点：
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 HDFS-HA图解：
1.2 HA集群的安装部署
1.2.1 集群节点规划
集群部署节点角色的规划（10节点）：
server01 namenode zkfc > start-dfs.sh server02 namenode zkfc server03 resourcemanager > start-yarn.sh server04 resourcemanager server05 datanode nodemanager server06 datanode nodemanager server07 datanode nodemanager server08 journal node zookeeper server09 journal node zookeeper server10 journal node zookeeper
集群部署节点角色的规划（3节点）
server01 namenode resourcemanager zkfc datanode nodemanager zookeeper journal node
server02 namenode resourcemanager zkfc datanode nodemanager zookeeper journal node
server05 datanode nodemanager zookeeper journal node
1.2.2 环境准备
1、环境准备
a/linux系统准备
- ip地址配置
- hostname配置
- hosts映射配置
- 防火墙关闭
- init启动级别修改
- sudoers加入hadoop用户
- ssh免密登陆配置
b/java环境的配置
上传jdk，解压，修改/etc/profile
c/zookeeper集群的部署
hadoop2.0已经发布了稳定版本了，增加了很多特性，比如HDFS HA、YARN等。最新的hadoop-2.6.4又增加了YARN HA 注意：apache提供的hadoop-2.6.4的安装包是在32位操作系统编译的，因为hadoop依赖一些C++的本地库， 所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.6.4就需要重新在64操作系统上重新编译 （建议第一次安装用32位的系统，我将编译好的64位的也上传到群共享里了，如果有兴趣的可以自己编译一下） 前期准备就不详细说了，课堂上都介绍了 1.修改Linux主机名 2.修改IP 3.修改主机名和IP的映射关系 /etc/hosts ######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机（如华为用主机、阿里云主机等） /etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系 4.关闭防火墙 5.ssh免登陆 6.安装JDK，配置环境变量等 集群规划： 主机名 IP 安装的软件 运行的进程 mini1 192.168.1.200 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc) mini2 192.168.1.201 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc) mini3 192.168.1.202 jdk、hadoop ResourceManager mini4 192.168.1.203 jdk、hadoop ResourceManager mini5 192.168.1.205 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain mini6 192.168.1.206 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain mini7 192.168.1.207 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain 说明： 1.在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。 hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中，主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode 这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态 2.hadoop-2.2.0中依然存在一个问题，就是ResourceManager只有一个，存在单点故障，hadoop-2.6.4解决了这个问题，有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调 安装步骤： 1.安装配置zooekeeper集群（在hadoop05上） 1.1解压 tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /home/hadoop/app/ 1.2修改配置 cd /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/conf/ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg vim zoo.cfg 修改：dataDir=/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp 在最后添加： server.1=hadoop05:2888:3888 server.2=hadoop06:2888:3888 server.3=hadoop07:2888:3888 保存退出 然后创建一个tmp文件夹 mkdir /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp echo 1 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid 1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在hadoop06、hadoop07根目录下创建一个hadoop目录：mkdir /hadoop) scp -r /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/ hadoop06:/home/hadoop/app/ scp -r /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/ hadoop07:/home/hadoop/app/ 注意：修改hadoop06、hadoop07对应/hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容 hadoop06： echo 2 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid hadoop07： echo 3 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid 2.安装配置hadoop集群（在hadoop00上操作） 2.1解压 tar -zxvf hadoop-2.6.4.tar.gz -C /home/hadoop/app/ 2.2配置HDFS（hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下） #将hadoop添加到环境变量中 vim /etc/profile export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55 export HADOOP_HOME=/hadoop/hadoop-2.6.4 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin #hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下 cd /home/hadoop/app/hadoop-2.6.4/etc/hadoop 2.2.1修改hadoo-env.sh export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_55 ############################################################################### 2.2.2修改core-site.xml <configuration> <!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://bi/</value> </property> <!-- 指定hadoop临时目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/hadoop/app/hdpdata/</value> </property> <!-- 指定zookeeper地址 --> <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>mini5:2181,mini6:2181,mini7:2181</value> </property> </configuration> ############################################################################### 2.2.3修改hdfs-site.xml <configuration> <!--指定hdfs的nameservice为bi，需要和core-site.xml中的保持一致 --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>bi</value> </property> <!-- bi下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.bi</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <!-- nn1的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.bi.nn1</name> <value>mini1:9000</value> </property> <!-- nn1的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.bi.nn1</name> <value>mini1:50070</value> </property> <!-- nn2的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.bi.nn2</name> <value>mini2:9000</value> </property> <!-- nn2的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.bi.nn2</name> <value>mini2:50070</value> </property> <!-- 指定NameNode的edits元数据在JournalNode上的存放位置 --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://mini5:8485;mini6:8485;mini7:8485/bi</value> </property> <!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 --> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/home/hadoop/journaldata</value> </property> <!-- 开启NameNode失败自动切换 --> <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property> <!-- 配置失败自动切换实现方式 --> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.bi</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行--> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value> sshfence shell(/bin/true) </value> </property> <!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value> </property> <!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name> <value>30000</value> </property> </configuration> ############################################################################### 2.2.4修改mapred-site.xml <configuration> <!-- 指定mr框架为yarn方式 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration> ############################################################################### 2.2.5修改yarn-site.xml <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>mini3</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>mini4</value> </property> <!-- 指定zk集群地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>mini5:2181,mini6:2181,mini7:2181</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration> 2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在hadoop01上启动HDFS、在hadoop03启动yarn，所以hadoop01上的slaves文件指定的是datanode的位置，hadoop03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置) mini5 mini6 mini7 2.2.7配置免密码登陆 #首先要配置hadoop00到hadoop01、hadoop02、hadoop03、hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆 #在hadoop01上生产一对钥匙 ssh-keygen -t rsa #将公钥拷贝到其他节点，包括自己 ssh-coyp-id hadoop00 ssh-coyp-id hadoop01 ssh-coyp-id hadoop02 ssh-coyp-id hadoop03 ssh-coyp-id hadoop04 ssh-coyp-id hadoop05 ssh-coyp-id hadoop06 ssh-coyp-id hadoop07 #配置hadoop02到hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆 #在hadoop02上生产一对钥匙 ssh-keygen -t rsa #将公钥拷贝到其他节点 ssh-coyp-id hadoop03 ssh-coyp-id hadoop04 ssh-coyp-id hadoop05 ssh-coyp-id hadoop06 ssh-coyp-id hadoop07 #注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置hadoop01到hadoop00的免登陆 在hadoop01上生产一对钥匙 ssh-keygen -t rsa ssh-coyp-id -i hadoop00 2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点 scp -r /hadoop/ hadoop02:/ scp -r /hadoop/ hadoop03:/ scp -r /hadoop/hadoop-2.6.4/ hadoop@hadoop04:/hadoop/ scp -r /hadoop/hadoop-2.6.4/ hadoop@hadoop05:/hadoop/ scp -r /hadoop/hadoop-2.6.4/ hadoop@hadoop06:/hadoop/ scp -r /hadoop/hadoop-2.6.4/ hadoop@hadoop07:/hadoop/ ###注意：严格按照下面的步骤!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! 2.5启动zookeeper集群（分别在mini5、mini6、mini7上启动zk） cd /hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/ ./zkServer.sh start #查看状态：一个leader，两个follower ./zkServer.sh status 2.6启动journalnode（分别在在mini5、mini6、mini7上执行） cd /hadoop/hadoop-2.6.4 sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode #运行jps命令检验，hadoop05、hadoop06、hadoop07上多了JournalNode进程 2.7格式化HDFS #在mini1上执行命令: hdfs namenode -format #格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是/hadoop/hadoop-2.6.4/tmp，然后将/hadoop/hadoop-2.6.4/tmp拷贝到hadoop02的/hadoop/hadoop-2.6.4/下。 scp -r tmp/ hadoop02:/home/hadoop/app/hadoop-2.6.4/ ##也可以这样，建议hdfs namenode -bootstrapStandby 2.8格式化ZKFC(在mini1上执行一次即可) hdfs zkfc -formatZK 2.9启动HDFS(在mini1上执行) sbin/start-dfs.sh 2.10启动YARN(#####注意#####：是在hadoop02上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就要分别在不同的机器上启动) sbin/start-yarn.sh 到此，hadoop-2.6.4配置完毕，可以统计浏览器访问: http://hadoop00:50070 NameNode 'hadoop01:9000' (active) http://hadoop01:50070 NameNode 'hadoop02:9000' (standby) 验证HDFS HA 首先向hdfs上传一个文件 hadoop fs -put /etc/profile /profile hadoop fs -ls / 然后再kill掉active的NameNode kill -9 <pid of NN> 通过浏览器访问：http://192.168.1.202:50070 NameNode 'hadoop02:9000' (active) 这个时候hadoop02上的NameNode变成了active 在执行命令： hadoop fs -ls / -rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile 刚才上传的文件依然存在！！！ 手动启动那个挂掉的NameNode sbin/hadoop-daemon.sh start namenode 通过浏览器访问：http://192.168.1.201:50070 NameNode 'hadoop01:9000' (standby) 验证YARN： 运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序： hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out OK，大功告成！！！ 测试集群工作状态的一些指令 ： bin/hdfs dfsadmin -report 查看hdfs的各节点状态信息 bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1 获取一个namenode节点的HA状态 sbin/hadoop-daemon.sh start namenode 单独启动一个namenode进程 ./hadoop-daemon.sh start zkfc 单独启动一个zkfc进程
1.2.3 配置文件
core-site.xml
|
<configuration> <!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://ns1/</value> </property> <!-- 指定hadoop临时目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp</value> </property>
<!-- 指定zookeeper地址 --> <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>weekend05:2181,weekend06:2181,weekend07:2181</value> </property> </configuration> |
hdfs-site.xml
|
configuration> <!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>ns1</value> </property> <!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <!-- nn1的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name> <value>weekend01:9000</value> </property> <!-- nn1的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name> <value>weekend01:50070</value> </property> <!-- nn2的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name> <value>weekend02:9000</value> </property> <!-- nn2的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name> <value>weekend02:50070</value> </property> <!-- 指定NameNode的edits元数据在JournalNode上的存放位置 --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://weekend05:8485;weekend06:8485;weekend07:8485/ns1</value> </property> <!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 --> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/journaldata</value> </property> <!-- 开启NameNode失败自动切换 --> <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property> <!-- 配置失败自动切换实现方式 --> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行--> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value> sshfence shell(/bin/true) </value> </property> <!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value> </property> <!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name> <value>30000</value> </property> /configuration> |
1.2.4 集群运维测试
1、Datanode动态上下线
Datanode动态上下线很简单，步骤如下：
a) 准备一台服务器，设置好环境
b) 部署hadoop的安装包，并同步集群配置
c) 联网上线，新datanode会自动加入集群
d) 如果是一次增加大批datanode，还应该做集群负载重均衡
2、Namenode状态切换管理
使用的命令上hdfs haadmin
可用 hdfs haadmin –help查看所有帮助信息
可以看到，状态操作的命令示例：
查看namenode工作状态
|
hdfs haadmin -getServiceState nn1 |
将standby状态namenode切换到active
|
hdfs haadmin –transitionToActive nn1 |
将active状态namenode切换到standby
|
hdfs haadmin –transitionToStandby nn2 |
3、数据块的balance
启动balancer的命令：
start-balancer.sh -threshold 8
运行之后，会有Balancer进程出现：
上述命令设置了Threshold为8%，那么执行balancer命令的时候，首先统计所有DataNode的磁盘利用率的均值，然后判断如果某一个DataNode的磁盘利用率超过这个均值Threshold，那么将会把这个DataNode的block转移到磁盘利用率低的DataNode，这对于新节点的加入来说十分有用。Threshold的值为1到100之间，不显示的进行参数设置的话，默认是10。
1.2.5 HA下hdfs-api变化
客户端需要nameservice的配置信息，其他不变
|
/** * 如果访问的是一个ha机制的集群 * 则一定要把core-site.xml和hdfs-site.xml配置文件放在客户端程序的classpath下 * 以让客户端能够理解hdfs://ns1/中 “ns1”是一个ha机制中的namenode对——nameservice * 以及知道ns1下具体的namenode通信地址 * @author * */ public class UploadFile {
public static void main(String[] args) throws Exception {
Configuration conf = new Configuration(); conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://ns1/");
FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://ns1/"),conf,"hadoop");
fs.copyFromLocalFile(new Path("g:/eclipse-jee-luna-SR1-linux-gtk.tar.gz"), new Path("hdfs://ns1/"));
fs.close();
}
} |
Federation下 mr程序运行的staging提交目录问题
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>
<value>/bi/tmp/hadoop-yarn/staging</value>
<description>The staging dir used while submitting jobs.
</description>
</property>
