15.HA高可用

一、HA概述

HA（High Available）即高可用（7*24小时不中断服务），实现高可用最关键的策略就是消除单点故障。HA严格地来说应该分成各个组件的HA机制，HDFS的HA和YARN的HA。

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

二、HDFS-HA工作机制

通过双NameNode消除单点故障

2.1 HDFS-HA工作要点

元数据管理方式需要改变
内存中各自保存一份元数据，Edit日志只有Active状态的NameNode节点才可以做写操作，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）
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。
必须保证两个NameNode之间能够ssh无密码登录
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

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DataNode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称为现役NameNode。

ZKFC是自动故障转移的另一个新组件，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。

②ZooKeeper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

三、HDFS-HA集群配置

3.1 环境基础

ZooKeeper集群和完全分布运行模式Hadoop集群的搭建。

3.2 集群规划

JournalNode：两个NameNode为了数据同步，会通过一组称作JournalNodes的独立进程进行相互通信。

hadoop100	hadoop101	hadoop1042
NameNode	NameNode
JournalNode	JournalNode	JournalNode
DataNode	DataNode	DataNode
ZooKeeper	ZK	ZK
ResourceManager	ResourceManager	SecondaryNameNode
NodeManager	NodeManager	NodeManager

3.3 配置HDFS-HA集群

①拷贝之前的Hadoop文件到HA文件夹

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]# cp -r hadoop-2.7.2/ /opt/module/HA/

②配置core-site.xml

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
<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/module/HA/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
</property>

③配置hdfs-site.xml

<!-- 完全分布式集群名称 -->
<property>
	<name>dfs.nameservices</name>
	<value>mycluster</value>
</property>

<!--指定NameNode节点的名称-->
<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>hadoop100:9000</value>
</property>

<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
	<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
	<value>hadoop101:9000</value>
</property>

<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
	<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
	<value>hadoop100:50070</value>
</property>

<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
	<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
	<value>hadoop101:50070</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://hadoop100:8485;hadoop101:8485;hadoop102:8485/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>/root/.ssh/id_rsa</value>
</property>

<!-- 声明journalnode服务器存储目录-->
<property>
	<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
	<value>/opt/module/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>

④分发HA

[root@hadoop100 HA]# xsync ./HA/

3.4 启动HDFS-HA集群

①在各个节点上启动JournalNode服务

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]# sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

②在nn1上，对其进行格式化并启动

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]# bin/hdfs namenode -format
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]# sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

③在nn2上，同步nn1的元数据信息

[root@hadoop101 hadoop-2.7.2]# bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

④启动nn2

[root@hadoop101 hadoop-2.7.2]# sbin/hadoop-daemon.sh start namenod

⑤将nn1切换为Active

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]# bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

⑥查看是否Active

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]# bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1

在这里插入图片描述

3.5 配置HDFS-HA自动故障转移

①具体配置
【hdfs-site.xml】

<!--配置HDFS-HA自动故障转移-->
<property>
	<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
	<value>true</value>
</property>

【core-site.xml】

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

②关闭所有HDFS服务

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]# sbin/stop-dfs.sh

③启动ZooKeeper集群

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]# bin/zkServer.sh start
[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]# cat zkServer.sh
#!/bin/bash

if (($#==0))
then
    exit 1;
fi
for i in hadoop100 hadoop101 hadoop102
do
    echo Starting zk in $i
    ssh $i "source /etc/profile && /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/zkServer.sh $1" > /dev/null
done

④初始化HA在Zookeeper中状态

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]# bin/hdfs zkfc -formatZK

⑤启动HDFS服务

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]# sbin/start-dfs.sh

⑥验证:杀死NameNode进程

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]# kill -9 2883

杀死nn1后，此时NamaNode已经切换为nn2
在这里插入图片描述

3.6 故障转移失败

通过查看zkfc的日志，可以发现没有fuser命令，安装fuser命令后重启HDFS后即能完成故障转移
在这里插入图片描述

四、YARN-HA配置

4.1YARN-HA工作机制

在这里插入图片描述

4.2配置YARN-HA集群

规划集群：

hadoop100	hadoop101	hadoop1042
NameNode	NameNode
JournalNode	JournalNode	JournalNode
DataNode	DataNode	DataNode
ZooKeeper	ZK	ZK
ResourceManager	ResourceManager	SecondaryNameNode
NodeManager	NodeManager	NodeManager

具体配置：

①配置【yarn-site.xml】

<!-- Reducer获取数据的方式 -->
<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>hadoop100</value>
</property>

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
    <value>hadoop101</value>
</property>

<!--指定zookeeper集群的地址--> 
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
    <value>hadoop100:2181,hadoop101:2181,hadoop102:2181</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>

②同步更新其他节点的配置信息

③启动YARN

[root@hadoop100 hadoop-2.7.2]# sbin/start-yarn.sh
[root@hadoop101 hadoop-2.7.2]# sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
[root@hadoop101 hadoop-2.7.2]# bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
active
[root@hadoop101 hadoop-2.7.2]# bin/yarn rmadmin -getServiceState rm2
standby

posted @ 2020-06-10 10:16 loading--- 阅读(180) 评论(0) 编辑收藏举报

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