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HDFS-HA高可用

  1. HDFS-HA工作机制
通过双NameNode消除单点故障
  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。
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
  1. HDFS-HA故障转移机制
如果断网，（单一 隔离Fence）则另一台zkfc不会贸然上线，防止脑裂
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3-20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。

 

配置HDFS-HA集群
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>
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>
  </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/zdsssg/.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>
拷贝配置好的hadoop环境到其他节点

 

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
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
  1. 查看是否Active
  bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
配置HDFS-HA自动故障转移
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>
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
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
  1. YARN-HA工作机制
配置yarn-ha集群
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
2.    规划集群
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.    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
5.    启动YARN
（1）启动yarn
sbin/start-yarn.sh
（2）启动resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
（3）查看服务状态
bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
 

posted on 2018-12-18 09:10  zdsssg  阅读(214)  评论(0)  编辑  收藏  举报