5台机器搭建HA步骤与注意事项

最近几天，想搭建一下5台机器的HA，就开始查找资料，在搭建的过程中还是出现各种各样的意外。
首先，先说明一下zk分布情况，两台NameNode(nna,nns)三台DataNode(dn1,dn2,dn3),使用zk达到高可用，zk分别分布在两台NameNode与一台DataNode节点上；Journalnode分布情况：分别分布在三台DataNode节点上。这里注意一下zk、Journalnode保证奇数个，最少不少于3个节点。

整体集群规划：

主机名 IP 安装的软件运行的进程
nna 192.168.10.10 jdk、hadoop、zookeeper NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc) 、ResourceManager 、QuorumPeerMain
nns 192.168.10.11 jdk、hadoop、zookeeper NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc) 、ResourceManager、QuorumPeerMain

dn1 192.168.10.12 jdk、hadoop DataNode、NodeManager、JournalNode
dn2 192.168.10.13 jdk、hadoop DataNode、NodeManager、JournalNode
dn3 192.168.10.14 jdk、hadoop 、zookeeper DataNode、JournalNode、NodeManager、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-2.4.1及其以后版本解决了这个问题，有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调。

一、准备任务：

1.安装好 Hadoop 集群；传送门
2.安装好 ZooKeeper 集群；传送门
3.集群在完成上面步骤之后可以从nna克隆出nns、dn1、dn2、dn3：传送门
批注：克隆之后修改主机名 vi /etc/sysconfig/network
在这里插入图片描述
注意一下要关闭防火墙、同步时间(如果已经做过，可以跳过此步骤)

关闭防火墙

永久关闭防火墙：chkconfig iptables off(推荐使用)，此时当前虚拟机的防火墙还没有关闭。只有在关机重启后才能生效。
暂时关闭防火墙：service iptables off
查看防火墙状态：service iptables status
同步时间：当我们每一次启动集群时，时间基本上是不同步的，所以需要时间同步。要求所以节点保持一致的时间。
注意点：使用root用户修改，5个节点同时修改（如果安装了ntp,下面步骤可以直接跳到第三步）
1、我们先使用date命令查看当前系统时间
在这里插入图片描述
如果系统时间与当前时间不一致，可以按照如下方式修改
2.下面我们使用ntp(网络时间协议)同步时间。如果ntp命令不存在，则需要在线安装ntp
使用yum下载安装ntp, yum -y install ntp
-y 表示自动yes，有兴趣的童鞋可以尝试一下不加
install 表示通过网络下载资源
在这里插入图片描述
3.安装ntp后，我们可以使用ntpdate命令进行联网时间同步。ntpdate pool.ntp.org

4.测试使用date查看当前时间

二、开始HA 的安装：

1.修改 nna的 `core-site.xml`

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://cluster1</value>
</property>

<property>
    <name>io.file.buffer.size</name>
    <value>131072</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/home/hadoop/tmp</value>
</property>
<!-- 设置 Zookeeper 集群位置信息 -->
<property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>nna:2181,nns:2181,dn3:2181</value>
</property>
</configuration>

2.修改 nna的 `hdfs-site.xml`

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<!--定义 NameServices 逻辑名称，此处为 cluster1-->
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>cluster1</value>
    </property>
    
    <!--映射 NameServices 逻辑名称到 NamNode 逻辑名称 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.cluster1</name>
        <value>nna,nns</value>
    </property>
    
     <!-- 配置 nna为 master -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nna</name>
        <value>nna:9000</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.nna</name>
    <value>nna:50070</value>
</property>

<!-- 配置 nns为 slave1 -->
<property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nns</name>
    <value>nns:9000</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.nns</name>
    <value>nns:50070</value>
</property>

 <!--配置 JournalNode 集群位置信息及目录 -->
<property>
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://dn1:8485;dn2:8485;dn3:8485/cluster1</value>
</property>

 <!--配置 JournalNode edits 文件位置 -->
<property>
    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
    <value>/home/hadoop/data/tmp/journal</value>
</property>

<!-- 配置故障迁移实现类 -->
<property>
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster1</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>

<!-- 指定切换方式为SSH免密钥方式 -->
<property>
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
    <value>sshfence</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
    <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<property>

<!-- 设置故障自动切换 -->
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/home/hadoop/data/dfs/name</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/home/hadoop/data/dfs/data</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

<property>
    <name>dfs.journalnode.http-address</name>
    <value>0.0.0.0:8480</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.journalnode.rpc-address</name>
    <value>0.0.0.0:8485</value>
</property>
<property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>nna:2181,nns:2181,dn3:2181</value>
</property>

</configuration>

3.配置slave
在cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop路径下vi slaves内容如下，指定DataNode

dn1
dn2
dn3

4.配置yarn
4.1配置mapred-site.xml，修改内容如下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<-- 指定运行mapreduce的环境是Yarn -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>nna:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>nna:19888</value>
    </property>
</configuration>

4.2配置yarn-site.xml

<configuration>
     <property>
          <name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>
          <value>2000</value>
     </property>
     <-- 超时的周期 -->
     <property>
          <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
          <value>true</value>
     </property>
     <-- 打开高可用 -->
     <property>
          <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>
          <value>true</value>
     </property>
     <-- 启动故障自动恢复 -->
     <property>
          <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.embedded</name>
          <value>true</value>
     </property>
     <property>
          <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
           <value>yarn-rm-cluster</value>
     </property>
     <-- 给yarn cluster 取个名字yarn-rm-cluster -->
     <property>
          <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
          <value>rm1,rm2</value>
     </property>
     <-- 给ResourceManager 取个名字 rm1,rm2 -->
     <property>
          <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
          <value>nna</value>
     </property>
     <-- 配置ResourceManager rm1 hostname -->
     <property>
          <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
          <value>nns</value>
     </property>
     <-- 配置ResourceManager rm2 hostname -->
     <property>
           <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
          <value>true</value>
     </property>
     <-- 启用resourcemanager 自动恢复 -->
     <property>
          <name>yarn.resourcemanager.zk.state-store.address</name>
           <value>nna:2181,nns:2181,dn3:2181</value>
     </property>
     <-- 配置Zookeeper地址 -->
     <property>
           <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
          <value>nna:2181,nns:2181,dn3:2181</value>
     </property>
     <-- 配置Zookeeper地址 -->
     <property>
           <name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
          <value>nna:8032</value>
     </property>
     <--  rm1端口号 -->
     <property>
          <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
          <value>nna:8034</value>
     </property>
     <-- rm1调度器的端口号 -->
     <property>
          <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
          <value>nna:8088</value>
     </property>
     <-- rm1 webapp端口号 -->
	 <property>
          <name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
     <value>nns:8032</value>
     </property>
     <-- rm2端口号 -->
     <property>
          <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
          <value>nns:8034</value>
     </property>
     <-- rm2调度器的端口号 -->
     <property>
          <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
          <value>nns:8088</value>
     </property>
     <-- rm2 webapp端口号 -->
     <property>
           <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
          <value>mapreduce_shuffle</value>
     </property>
     <property>
           <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name>
          <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
     </property>
     <-- 执行MapReduce需要配置的shuffle过程 -->
</configuration>

5.同步以上配置文件

把 nna上的 slaves、core-site.xml 和 hdfs-site.xml 以及yarn的配置文件发送给 nns和 dn1,dn2,dn3。下面只演示将nna上面的文件发送到nns节点上，dnx类比。

scp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml root@nns:/usr/local/hadoop/etc/hadoop
scp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml root@nns:/usr/local/hadoop/etc/hadoop
scp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/slaves root@nns:/usr/local/hadoop/etc/hadoop
scp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml root@nns:/usr/local/hadoop/etc/hadoop
scp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml root@nns:/usr/local/hadoop/etc/hadoop

4.初始化 HA

1.如果 HDFS 正在运行，请关闭；
2.启动 3 个节点的 ZooKeeper，在 3 个节点执行：zkServer.sh start；
3.删除 3 个节点的 hdfs 文件夹，在 3 个节点执行：rm -rf /usr/local/hadoop/hdfs;
4.启动 3 个节点的 journal，在 3 个节点执行：hadoop-daemon.sh start journalnode;
5.格式化 HDFS，在 nna执行：在 master 执行：hdfs namenode -format;
6.启动 nna的 NameNode，在 nna执行：hadoop-daemon.sh start namenode;
7.同步 nna的 NameNode 状态到 nns，在 nns执行：hdfs namenode -bootstrapStandby;
8.关闭 nna的 NameNode，在 nna执行：hadoop-daemon.sh stop namenode;
9.格式化 zkfc，在 nna执行：hdfs zkfc -formatZK;
10.关闭 3 个节点的 ZooKeeper，在 3 个节点执行：zkServer.sh stop；

以后以上启动方式可以简化为，
zk：zkServer.sh start
hadoop：start-all.sh

5.安装主备切换软件

在 nna和 nns安装用于实现主备切换的软件：yum -y install psmisc。

三、HA 的使用

1 启动
启动 3 个节点的 ZooKeeper，在 3 个节点执行：zkServer.sh start；
启动 HDFS，在 nna执行：start-dfs.sh；
2 验证
在浏览器分别使用：nna-ip:50070 和 nns-ip:50070 查看两个 NameNode 状态，是否一个处于 Active，一个处于 Standby;

在处于Active状态下的节点上上传文件到hdfs，并查看是否成功

[root@nna lyz]# hadoop fs -put /etc/profile /profile
[root@nna lyz]# hadoop fs -ls /
Found 1 items
-rw-r--r--   3 root supergroup       2070 2019-01-16 13:40 /profile

成功之后，使用 jps 命令查看 Active NameNode 的进程 ID;
使用 kill -9 ID 杀死 Active NameNode，验证能否切换 Standby 为 Active；

[root@nna lyz]# jps
4019 NameNode
4517 Jps
1478 QuorumPeerMain
4318 DFSZKFailoverController
[root@nna lyz]# kill -9 4019

再次在杀死的那个节点（nna）查询你上传到hdfs上的文件,还可以查到。 hadoop fs -ls /

在这里插入图片描述
此时在开启此节点的NameNode进程：hadoop-daemon.sh start namenode

进入web页面查看节点的状态：nnx-ip:50070
nna一开始是我的Action状态

nns开始是standby状态

以上表明：HA集群的Action与Standby替换成功
3关闭
关闭 HDFS，在 master 执行：stop-dfs.sh;
关闭 3 个节点的 ZooKeeper，在 3 个节点执行：zkServer.sh stop；

四、注意事项

1.集群启动之前启动zk，zk启动时，注意是按照myid中数字的大小依次启动
2.在启动集群时出现异常如下：

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: You have loaded library /usr/local/hadoop-2.2.0/lib/native/libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard. The VM will try to fix the stack guard now.

原因与解决：这个问题的错误原因会发生在64位的操作系统上，原因是从官方下载的hadoop使用的本地库文件(例如lib/native/libhadoop.so.1.0.0)都是基于32位编译的，运行在64位系统上就会出现上述错误。解决方法之一是在64位系统上重新编译hadoop，另一种方法是在hadoop-env.sh和yarn-env.sh中添加如下两行：

export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=${HADOOP_PREFIX}/lib/native  
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_PREFIX/lib"

添加之后又发现了新问题

WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

解决方法：
问题在哪里？有人说这是hadoop的预编译包是32bit的，运行在64bit上就会有问题。但是这个答案大多数时候都是错的。
如何验证64bit还是32bit?

进入hadoop安装目录

/usr/local/hadoop-2.5.2/lib/native

用ldd命令查看依赖库

ldd libhadoop.so.1.0.0

会输出如下信息：
./libhadoop.so.1.0.0: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14' not found (required by ./libhadoop.so.1.0.0)linux-vdso.so.1 => (0x00007fff369ff000)libdl.so.2 => /lib64/libdl.so.2 (0x00007f3caa7ea000)libc.so.6 => /lib64/libc.so.6 (0x00007f3caa455000)/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007f3caac1b000)
可以看到依赖的都是/lib64/的动态库，所以不是64位/32位问题。但是看到报错，GLIBC_2.14找不到，现在检查系统的glibc库, ldd --version即可检查。
输入命令：

ldd --version

会输出如下信息：
ldd (GNU libc) 2.12Copyright (C) 2010 Free Software Foundation, Inc.This is free software; see the source for copying conditions. There is NOwarranty; not even for MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.Written by Roland McGrath and Ulrich Drepper.
原来系统预装的glibc库是2.12版本，而hadoop期望是2.14版本，所以打印警告信息。
现在有两个办法，重新编译glibc.2.14版本，安装后专门给hadoop使用，这个有点危险。

第二个办法直接在log4j日志中去除告警信息。在/usr/local/hadoop-2.5.2/etc/hadoop/log4j.properties文件中添加

log4j.logger.org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader=ERROR

3.问题三：

hadoop错误INFO ipc.Client: Retrying connect to server: localhost/127.0.0.1

问题解析与方案：
hadoop安装完成后，必须要用haddop namenode format格式化后，才能使用，如果重启机器
在启动hadoop后，用hadoop fs -ls命令老是报 10/09/25 18:35:29 INFO ipc.Client: Retrying connect to server: localhost/127.0.0.1:9000. Already tried 0 time(s).的错误，
用jps命令，也看不不到namenode的进程，必须再用命令hadoop namenode format格式化后，才能再使用
原因是：hadoop默认配置是把一些tmp文件放在/tmp目录下，重启系统后，tmp目录下的东西被清除，所以报错
解决方法：在conf/core-site.xml （0.19.2版本的为conf/hadoop-site.xml）中增加以下内容

   <property>
   <name>hadoop.tmp.dir</name>
   <value>/home/hadoop/tmp</value>
  </property>

重启hadoop后，格式化namenode即可

问题四：格式化hdfs，多次格式化失败。
问题解析与方案：每次格式化都会生成一个类似于id的东西，多次格式化导致ID值不一样。需要删除core-site.xml与hdfs-site.xml中配置的文件
1.core-site.xml中hadoop.tmp.dir配置的目录下的文件

<property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/home/hadoop/tmp</value>
        </property>

2.hdfs-site.xml中dfs.namenode.name.dir与dfs.datanode.data.dir配置下的目录文件

<property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/home/hadoop/data/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/home/hadoop/data/dfs/data</value>
    </property>

删除之后，再执行格式化：hdfs name format

HA已经搭建完成，接下来开始搭建分布式Hbase、hive、kafka、flume…

posted @ 2019-01-15 19:19 IT晓白阅读(395) 评论(0) 编辑收藏举报

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怪癖的鱼儿

5台机器搭建HA步骤与注意事项

整体集群规划：

说明：

一、准备任务：

二、开始HA 的安装：

1.修改 nna的 `core-site.xml`

2.修改 nna的 `hdfs-site.xml`

5.同步以上配置文件

4.初始化 HA

5.安装主备切换软件

三、HA 的使用

四、注意事项

3.问题三：

公告

一个双鱼座的列表儿

怪癖的鱼儿

5台机器搭建HA步骤与注意事项

整体集群规划：

说明：

一、准备任务：

二、开始HA 的安装：

1.修改 nna的 core-site.xml

2.修改 nna的 hdfs-site.xml

5.同步 以上配置文件

4.初始化 HA

5.安装主备切换软件

三、HA 的使用

四、注意事项

3.问题三：

公告

1.修改 nna的 `core-site.xml`

2.修改 nna的 `hdfs-site.xml`

5.同步以上配置文件