hadoop的HA机制+zookeeper
关于hadoop的HA配置以及wordcount测试
一,简单环境配置
1,查看centos版本位数:
$>getconf LONG_BIT,
2,桌面模式和文本模式之间进行切换:
1),在终端命令行进行设置时只能暂时改变模式,
$>init 3 表示切换到文本模式
$>init 5 表示切换到桌面模式
2),永久改变模式需要修改配置文件,进入到etc目录下
$>sudo nano inittab 修改该文件最后一行
若需要文本模式则改为 id:3:initdefault
若需要桌面模式则改为:id:5:initdefault
注意:改为桌面模式时最好加大内存,改为4G左右
3,配置静态ip,修改主机名,配置hosts文件
1),进入桌面模式下进行配置,
2),查看配置的静态ip
cd /etc/sysconfig/networking/devices/ifcfg-eth2
3),修改主机名
nano /etc/sysconfig/network 本机的主机名
4,域名映射的配置:
nano /etc/hosts 集群中的主机域名映射表
5,检验配置是否生效
ping hostname观察网络配置是否生效
6,关闭防火墙
1)查看防火墙状态
service iptables status
2)关闭防火墙
service iptables stop
3)查看防火墙开机启动状态
chkconfig iptables --list
4)关闭防火墙开机启动
chkconfig iptables off
7,配置ssh免登陆
1)生成ssh免登陆密钥
进入到我的home目录
cd ~/.ssh
ssh-keygen -t rsa (四个回车)
2)执行完这个命令后,会生成两个文件id_rsa(私钥)、id_rsa.pub(公钥)
将公钥拷贝到要免登陆的机器上
ssh-copy-id localhost
二,配置HA
1,让两个NN节点在某个时间只能有一个节点正常响应客户端请求,响应请求的必须为ACTIVE状态的那一台
2,standby状态的节点(第二个namenode)必须能够无缝的切换为ACTIVE状态,意味着两个NN必须时时刻刻保持一致
3,管理edits,写了一个分布式应用qjournal:它依赖于zookeeper实现
4,如何避免状态切换时发生brain split现象
fencing: ssh发送kill指令
执行自定义shell脚本
5,部署方式:
3台机器:
第一台 第二台 第三台
nn1 nn2
zkfc1 zkfc2 dn1
zk1, zk2, zk3
jn1, jn2, jn3
RM RM NM
7台机器:
1、 namenode zkfc
2, namenode zkfc
3, resourcemanager
4, resourcemanager
5, zookeeper journalnode datanode nodemanager
6, zookeeper journalnode datanode nodemanager
7, zookeeper journalnode datanode nodemanager
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-2.4.1又增加了YARN HA
前期准备就不详细说了,我下面的HA配置选择的是3个节点
1.修改Linux主机名
2.修改IP
3.修改主机名和IP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
s104 192.168.43.104 jdk、hadoop,zookeeper1 NN1,zkfc1,RM1,QPM,JN1
s106 192.168.43.106 jdk、hadoop,zookeeper2 NN2,zkfc2,RM2,QPM,JN2
s108 192.168.43.108 jdk、hadoop、zookeeper3 DN,NM,QPM,JN3
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s104上)
1).上传zk安装包到~/目录下
2).解压 tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C app
3),进入zookeeper-3.4.5,然后进入到文件夹conf进行配置(先在一台节点上配置)
3.1添加一个zoo.cfg配置文件
$>zookeeper-3.4.5/conf
$>mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
3.2修改配置文件(zoo.cfg)
dataDir=/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/data
server.1=itcast05:2888:3888
server.2=itcast06:2888:3888
server.3=itcast07:2888:3888
3.3在(dataDir=/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/data)创建一个myid文件,里面内容是server.N中的N(server.2里面内容为2)
echo "1" > myid
3.4将配置好的zk拷贝到其他节点
scp -r /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/ s106:/home/hadoop/app
scp -r /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/ s108:/home/hadoop/app
3.5注意:在其他节点上一定要修改myid的内容
在s106应该讲myid的内容改为2 (echo "2" > myid)
在s108应该讲myid的内容改为3 (echo "3" > myid)
4).启动集群(后面配置完成进行集群测试时再关闭,然后按步骤启动)
分别启动zk,进入到zookeeper的bin目录下
./zkServer.sh start
默认端口号查看:netstat -nltp | grep 2181
查看运行状态: ./zkServer.sh status
5),设置成功后,进入命令行客户端,连接到集群访问数据,做测试
cd zookeeper-3.4.5/bin ./zkCli.sh
6),zookeeper管理客户存放的数据采用的是类似于文件树的结构,每一个节点叫做node。
注意:zookeeper集群能够开启,开启的节点数必须超过配置的一半
2.安装配置hadoop集群(在s104上操作)
2.1解压
tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C app
2.2配置HDFS(hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下)
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_65
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1
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-2.4.1/etc/hadoop
2.2.1修改hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_65
2.2.2修改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>s104:2181,s106:2181,s108:2181</value>
</property>
</configuration>
2.2.3修改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>s104:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>s104:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>s106:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>s106:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://s104:8485;s106:8485;s108:8485/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>
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>s104</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>s106</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>s104:2181,s106:2181,s108:2181</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s104上启动HDFS、在s104又启动yarn,所以s104上的slaves文件既指定的是datanode的位置,又指定的是nodemanager的位置)
s108
2.2.7配置免密码登陆
#首先要配置s104到s106,s108的免密码登陆
#在s104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 s104
ssh-coyp-id s106
ssh-coyp-id s108
#配置s106到s104,s108的免密码登陆(两个namenode之间要配置ssh免密码登陆,别忘了配置s106到s104的免登陆)
#在s106上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点
ssh-coyp-id s104
ssh-coyp-id s106
ssh-coyp-id s108
2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/ hadoop@s106:/home/hadoop/app/
scp -r /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/ hadoop@s108:/home/hadoop/app/
###注意:严格按照下面的步骤
2.5启动zookeeper集群(分别在s104,s105,s106上启动zk)
cd /weekend/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s104,s105,s106上执行)
cd /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验,s104,s105,s106上多了JournalNode进程
2.7格式化HDFS
#在s104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/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp,将其拷贝到s106 的/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/下。
scp -r tmp/ s106:/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/
##也可以这样,建议hdfs namenode –bootstrapStandby
2.8格式化ZKFC(在s104上执行即可)
hdfs zkfc –formatZK
2.9启动HDFS(在s104上执行)
sbin/start-dfs.sh
2.10,我配置的是3个节点的HA配置,所以namenode和resourcemanager放在同一个节点上,我配置的两个resourcemanager放在s104,s106
在s104上启动 sbin/start-yarn.sh
到此,hadoop-2.4.1配置完毕,可以统计浏览器访问:
http://192.168.43.104:50070
NameNode 's104:9000' (active)
http://192.168.43.106:50070
NameNode 's106:9000' (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 /user/input /user/output
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
HA配置成功,实验测试过程如下:
HA架构:
S104节点
S106节点
S108节点
开始active节点为s104
当s104被我们kill掉时,active节点自动变为s106,如下图
手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问:http://192.168.43.104:50070,如下图,该节点变为standby
datanode节点一直是s108
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!!!
最后wordcount的结果如下图所示
网页中生成的结果如图所示