大数据技术之_07_Hadoop学习_HDFS_HA(高可用)_HA概述+HDFS-HA工作机制+HDFS-HA集群配置+YARN-HA配置+HDFS Federation(联邦) 架构设计

第8章 HDFS HA 高可用8.1 HA概述8.2 HDFS-HA工作机制8.2.1 HDFS-HA工作要点8.2.2 HDFS-HA手动故障转移工作机制8.2.3 HDFS-HA自动故障转移工作机制8.3 HDFS-HA集群配置8.3.1 环境准备8.3.2 规划集群8.3.3 配置Zookeeper集群8.3.4 配置HDFS-HA集群8.3.5 启动HDFS-HA集群8.3.6 配置HDFS-HA自动故障转移8.4 YARN-HA配置8.4.1 YARN-HA工作机制8.4.2 配置YARN-HA集群8.5 HDFS Federation(联邦) 架构设计


第8章 HDFS HA 高可用

8.1 HA概述

  • 1)所谓HA(High Available),即高可用(7*24小时不中断服务)。
  • 2)实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA。
  • 3)Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF)。
  • 4)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。

8.2 HDFS-HA工作机制

  通过双NameNode消除单点故障。

8.2.1 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(脑裂)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。

8.2.2 HDFS-HA手动故障转移工作机制

8.2.3 HDFS-HA自动故障转移工作机制

  • 前面学习了使用命令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(进程):ZooKeeper和ZKFailoverController(ZKFC)进程,如下图所示。
  • 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。

8.3 HDFS-HA集群配置

8.3.1 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

8.3.2 规划集群

8.3.3 配置Zookeeper集群

1、集群规划
  在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。
2、解压安装
(1)解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下

[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/

(2)同步/opt/module/zookeeper-3.4.10/目录内容到hadoop103、hadoop104

[atguigu@hadoop102 module]$ xsync zookeeper-3.4.10/

3、配置服务器编号
(1)在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建zkData

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ mkdir -p zkData

(2)在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件

[atguigu@hadoop102 zkData]$ touch myid

添加myid文件,注意一定要在linux里面创建,在notepad++里面很可能乱码。
(3)编辑myid文件

[atguigu@hadoop102 zkData]$ vim myid

在文件中添加与server对应的编号:

2

(4)拷贝配置好的zookeeper到其他机器上

[atguigu@hadoop102 zkData]$ xsync myid

并分别在hadoop102、hadoop103上修改myid文件中内容为3、4
4、配置zoo.cfg文件
(1)重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg

[atguigu@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

(2)打开zoo.cfg文件

[atguigu@hadoop102 conf]$ vim zoo.cfg

修改数据存储路径配置

dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData

增加如下配置

#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888

(3)同步zoo.cfg配置文件

[atguigu@hadoop102 conf]$ xsync zoo.cfg

(4)配置参数解读

server.A=B:C:D。

A是一个数字,表示这个是第几号服务器;
  集群模式下配置一个文件myid,这个文件在dataDir目录下,这个文件里面有一个数据就是A的值,Zookeeper启动时读取此文件,拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
B是这个服务器的ip地址;
C是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口;
D是万一集群中的Leader服务器挂了,需要一个端口来重新进行选举,选出一个新的Leader,而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。

4、集群操作
(1)分别启动Zookeeper

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start

(2)查看状态

[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

8.3.4 配置HDFS-HA集群

1、官方地址:http://hadoop.apache.org/
2、在opt目录下创建一个HA文件夹

mkdir HA

3、将/opt/app/下的 hadoop-2.7.2拷贝到/opt/ha目录下

cp -r hadoop-2.7.2/opt/HA/

4、配置hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

5、配置core-site.xml

<configuration>
    <!-- Hadoop FS客户端在没有给出时使用的默认路径前缀 -->
    <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>

    <!-- 指定JournalNode守护程序将存储其本地状态的路径 -->
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/opt/module/HA/hadoop-2.7.2/data/tmp/jn</value>
    </property>
<configuration>

6、配置hdfs-site.xml

<configuration>
    <!-- 完全分布式集群逻辑名称 -->
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>

    <!-- 配置逗号分隔的NameNode ID列表。DataNodes将使用它来确定集群中的所有NameNode。  -->
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>

    <!-- 要监听的每个NameNode的完全限定的RPC地址  -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop102:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop103:8020</value>
    </property>

    <!-- 要监听的每个NameNode的完全限定HTTP地址  -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop102:50070</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop103:50070</value>
    </property>

    <!-- 标识NameNodes将写入/读取编辑的JournalNodes组的URI -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/mycluster</value>
    </property>

    <!-- HDFS客户端用于联系Active NameNode的Java类 -->
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>

    <!-- 关闭权限检查,实际开发中不能这么做-->
    <property>
        <name>dfs.permissions.enable</name>
        <value>false</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>/home/atguigu/.ssh/id_rsa</value>
    </property>
</configuration>

7、拷贝配置好的hadoop环境到其他节点(分发)

[atguigu@hadoop102 module]$ xsync HA/

8.3.5 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

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ pwd
/opt/module/HA/hadoop-2.7.2
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
[atguigu@hadoop104 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

编写查看journalnode服务节点进程的shell脚本util.sh,脚本文件放在/home/atguigu/bin/目录下

#!/bin/bash
for i in atguigu@hadoop102 atguigu@hadoop103 atguigu@hadoop104
do
    echo "==========        $i        =========="
    ssh $i '/opt/module/jdk1.8.0_144/bin/jps'
done

2、在[nn1]上,对其进行格式化,并启动

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -format
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

3、在[nn2]上,同步nn1的元数据信息

[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

4、启动[nn2]

[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

5、查看web页面显示,如下图所示
hadoop102(standby)


hadoop103(standby)

6、在[nn1]上,启动所有datanode
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

7、将[nn1]切换为Active

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

8、查看是否Active

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1

hadoop102(active)


注意:HDFS-HA手动故障转移需要确保namenode两个进程都存在的情况下!

8.3.6 配置HDFS-HA自动故障转移

1、具体配置
(1)在hdfs-site.xml中增加

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

(2)在core-site.xml文件中增加

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

注意:修改配置文件后,记得要分发。
2、启动
(1)关闭所有HDFS服务:

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ pwd
/opt/module/HA/hadoop-2.7.2
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/stop-dfs.sh 

(2)启动Zookeeper集群:(使用自定义编写的shell脚本,脚本文件放在/home/atguigu/bin/目录下)

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ zkstart.sh

zkstart.sh

#!/bin/bash
echo "==========  正在启动zookeeper集群  =========="
for i in atguigu@hadoop102 atguigu@hadoop103 atguigu@hadoop104
do
    ssh $i 'source /etc/profile;/opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/zkServer.sh start'
done

zkstatus.sh

#!/bin/bash
echo "==========  正在查看zookeeper集群状态  =========="
for i in atguigu@hadoop102 atguigu@hadoop103 atguigu@hadoop104
do
    ssh $i 'source /etc/profile;/opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/zkServer.sh status'
done

zkstop.sh

#!/bin/bash
echo "==========  正在停止zookeeper集群  =========="
for i in atguigu@hadoop102 atguigu@hadoop103 atguigu@hadoop104
do
    ssh $i 'source /etc/profile;/opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/zkServer.sh stop'
done

(3)初始化HA在Zookeeper中状态:

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs zkfc -formatZK

(4)启动HDFS服务:

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh

(5)在各个NameNode节点上启动DFSZKFailoverController,先在哪台机器启动,哪个机器的NameNode就是Active NameNode

sbin/hadoop-daemin.sh start zkfc

3、验证
(1)将Active NameNode进程kill

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ kill -9 namenode的进程id

单个启动namenode节点

[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ pwd
/opt/module/HA/hadoop-2.7.2
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

(2)将Active NameNode机器断开网络

[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ service network stop

4、自动故障转移上传数据测试
在任意HDFS服务器上上传文件,例如在103上

[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop fs -put NOTICE.txt /

然后切换Active后,在网页上查看。测试成功!

8.4 YARN-HA配置

8.4.1 YARN-HA工作机制

1、官方文档:
  http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html
2、YARN-HA工作机制,如下图所示

8.4.2 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、第一次启动hdfs服务时需要做的事情如下
(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

注意:若不是第一次启动hdfs服务,不需要做上述事情,直接命令sbin/start-dfs.sh即可

5、启动YARN
(1)在hadoop102中执行:

sbin/start-yarn.sh

(2)在hadoop103中执行:

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

(3)查看服务状态,如下图所示:

bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1

YARN的服务状态


注意:需要保证两个ResourceManager在启动的情况下,才可以使用YARN-HA。会自动跳转到Active主机上。

8.5 HDFS Federation(联邦) 架构设计

1、NameNode架构的局限性
(1)Namespace(命名空间)的限制
  由于NameNode在内存中存储所有的元数据(metadata),因此单个NameNode所能存储的对象(文件+块)数目受到NameNode所在JVM的heap size的限制。50G的heap能够存储20亿(200million)个对象,这20亿个对象支持4000个DataNode,12PB的存储(假设文件平均大小为40MB)。随着数据的飞速增长,存储的需求也随之增长。单个DataNode从4T增长到36T,集群的尺寸增长到8000个DataNode。存储的需求从12PB增长到大于100PB。
(2)隔离问题
  由于HDFS仅有一个NameNode,无法隔离各个程序,因此HDFS上的一个实验程序就很有可能影响整个HDFS上运行的程序。
(3)性能的瓶颈
  由于是单个NameNode的HDFS架构,因此整个HDFS文件系统的吞吐量受限于单个NameNode的吞吐量。

2、HDFS Federation架构设计,如下图所示
  能不能有多个NameNode?

3、HDFS Federation应用思考
  不同应用可以使用不同NameNode进行数据管理。
  例如:图片业务、爬虫业务、日志审计业务。
  Hadoop生态系统中,不同的框架使用不同的NameNode进行管理NameSpace。(隔离性)

posted @ 2019-02-24 10:22 黑泽君 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏