hadoop高可用安装和原理详解

本篇主要从hdfs的namenode和resourcemanager的高可用进行安装和原理的阐述。

一、HA安装

1、基本环境准备

1.1.1、centos7虚拟机安装，详情见VMware安装Centos7虚拟机

1.1.2、关闭防火墙

systemctl stop firewalld.service
systemctl disable firewalld.service

1.1.3、修改selinux

vim /etc/selinux/config
将SELINUX=enforcing改为SELINUX=disabled

[hadoop@lgh2 ~]$ cat /etc/selinux/config
# This file controls the state of SELinux on the system.
# SELINUX= can take one of these three values:
#     enforcing - SELinux security policy is enforced.
#     permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing.
#     disabled - No SELinux policy is loaded.
SELINUX=disabled
# SELINUXTYPE= can take one of three two values:
#     targeted - Targeted processes are protected,
#     minimum - Modification of targeted policy. Only selected processes are protected. 
#     mls - Multi Level Security protection.
SELINUXTYPE=targeted

1.1.4、安装java

java 安装
tar -zxvf jdk-8u201-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/

vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_201 
export JRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_201/jre     
export CLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH
source /etc/profile

1.1.5、添加用户hadoop

groupadd hadoop
useradd -g hadoop -d /home/hadoop
echo 'hadoop' | passwd hadoop --stdin

1.1.6、修改/etc/hosts

cat /etc/hosts
192.168.88.131 lgh1
192.168.88.132 lgh2
192.168.88.133 lgh3

如上环境我们准备三台机器，如上1.1.6所见：

1.1.7、配置免密登录

ssh-keygen -t rsa #这个操作需要连续三次按enter键，
ssh-copy-id  lgh3
ssh-copy-id  lgh2
ssh-copy-id  lgh1

1.1.8、配置时间同步（这个很重要，在生产环境必定要有，不过自己玩也可以不用配置）

首先我们选定192.168.88.131（lgh1）这台为时间标准的节点，其他两台机器同这个节点进行同步

设置192.168.88.131这个节点：

yum install -y ntp  #如果没有安装就安装
[root@lgh1 ~]# rpm -qa | grep ntp  #查看安装结果
ntp-4.2.6p5-29.el7.centos.x86_64   #用来提供时间同步服务
ntpdate-4.2.6p5-29.el7.centos.x86_64 #和某台服务器进行同步

修改/etc/ntp.conf文件

egrep -v "^$|#" /etc/ntp.conf

[root@lgh1 ~]# egrep -v "^$|#" /etc/ntp.conf 
driftfile /var/lib/ntp/drift
restrict default nomodify notrap nopeer noquery
restrict 192.168.88.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap 
restrict 127.0.0.1 
restrict ::1
#server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst
server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10
includefile /etc/ntp/crypto/pw
keys /etc/ntp/keys
disable monitor

systemctl enable ntpd #启动

其他两个节点：lhg2和lgh3设置如下：

首先要安装ntpd：yum install -y ntp #如果没有安装则要安装

新增crontab -e 

*/5 * * * * /usr/sbin/ntpdate -u 192.168.88.131 #表示每五分钟和131时间同步一次

测试：（可以通过如下命令修改131的时间，看其他两个节点是否能同步成功，亲测成功）
date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"
date -s '2018-09-20 10:02:02'

2、hadoop高可用安装

1.2.1、安装规划--目录

mkdir -p /opt/hadoop #存放hadoop文件，安装目录
chown -R hadoop:hadoop /opt/hadoop
mkdir -p /opt/data/hadoop/hdfs #存放namenode和datanode的数据
mkdir -p /opt/data/hadoop/tmp  #存放临时文件
chown -R hadoop:hadoop /opt/data/hadoop/hdfs
chown -R hadoop:hadoop /opt/data/hadoop/tmp

1.2.2、角色规划

解压1.2.3、zookeeper安装

cd /opt/hadoop
tar -zxvf zookeeper-3.4.8.tar.gz 
ln -s  zookeeper-3.4.8 zookeeper

配置环境变量

vim /etc/profile
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/hadoop/zookeeper
export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/conf:$PATH
source /etc/profile

修改配置zoo.cfg

cd /opt/hadoop/zookeeper/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg

tickTime=2000 #服务器与客户端之间交互的基本时间单元（ms）
initLimit=10 # 此配置表示允许follower连接并同步到leader的初始化时间，它以tickTime的倍数来表示。当超过设置倍数的tickTime时间，则连接失败
syncLimit=5 # Leader服务器与follower服务器之间信息同步允许的最大时间间隔，如果超过次间隔，默认follower服务器与leader服务器之间断开链接
dataDir=/opt/hadoop/zookeeper/data #保存zookeeper数据路径
dataLogDir=/opt/hadoop/zookeeper/dataLog #保存zookeeper日志路径，当此配置不存在时默认路径与dataDir一致
clientPort=2181 #客户端访问zookeeper时经过服务器端时的端口号
server.1=lgh1:2888:3888 #表示了不同的zookeeper服务器的自身标识，作为集群的一部分，每一台服务器应该知道其他服务器的信息
server.2=lgh2:2888:3888
server.3=lgh3:2888:3888
maxClientCnxns=60 #限制连接到zookeeper服务器客户端的数量

修改myid文件

cd /opt/hadoop/zookeeper
mkdir data dataLog

cd /opt/hadoop/zookeeper/data
touch myid && echo 1 > myid

分发并修改myid文件

scp -r /opt/hadoop/zookeeper hadoop@lgh2:/opt/hadoop/
scp -r /opt/hadoop/zookeeper hadoop@lgh3:/opt/hadoop/

vim /opt/hadoop/zookeeper/data/myid #lgh2 修改为2
vim /opt/hadoop/zookeeper/data/myid #lgh3 修改为3

启动并查看状态

zkServer.sh start
zkServer.sh status

一台为leader状态，其他两个为follower状态

1.2.4、解压hadoop

cd /opt/hadoop
tar -zxvf hadoop-2.7.7.tar.gz 
ln -s hadoop-2.7.7 hadoop

1.2.5、配置环境变量

export HADOOP_HOME="/opt/hadoop/hadoop-2.7.7"
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

1.2.6、修改hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_201

1.2.7、修改hdfs-site.xml文件

<configuration>
  <property>
    <!-- 为namenode集群定义一个services name -->
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>mycluster</value>
  </property>
  <property>
    <!-- nameservice 包含哪些namenode，为各个namenode起名 -->
    <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
    <value>nn1,nn2</value>
  </property>
  <property>
    <!--  名为nn1的namenode 的rpc地址和端口号，rpc用来和datanode通讯 -->
    <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
    <value>lgh1:8020</value>
  </property>
  <property>
    <!-- 名为nn2的namenode 的rpc地址和端口号，rpc用来和datanode通讯  -->
    <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
    <value>lgh2:8020</value>
  </property>
  <property>
    <!--名为nn1的namenode 的http地址和端口号，web客户端 -->
    <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
    <value>lgh1:50070</value>
  </property>
  <property>
    <!--名为nn2的namenode 的http地址和端口号，web客户端 -->
    <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
    <value>lgh2:50070</value>
  </property>
  <property>
    <!--  namenode间用于共享编辑日志的journal节点列表 -->
    <!-- 指定NameNode的edits元数据的共享存储位置。也就是JournalNode列表
                                            该url的配置格式：qjournal://host1:port1;host2:port2;host3:port3/journalId
        journalId推荐使用nameservice，默认端口号是：8485 -->
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://lgh1:8485;lgh2:8485;lgh3:8485/mycluster</value>
  </property>
  <property>
    <!--  journalnode 上用于存放edits日志的目录 -->
    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
    <value>/opt/hadoop/hadoop/tmp/data/dfs/jn</value>
  </property>
  <property>
    <!--  客户端连接可用状态的NameNode所用的代理类 -->
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
  </property>
  <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 -->
    <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>
   <!-- journalnode集群之间通信的超时时间 -->
  <property>
    <name>dfs.qjournal.start-segment.timeout.ms</name>
    <value>60000</value>
  </property>
  <!-- 指定副本数 -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
  <!--namenode路径-->
  <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/opt/data/hadoop/hdfs/nn</value>
    </property>
  <!--datanode路径-->
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/opt/data/hadoop/hdfs/dn</value>
    </property>
    <!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- 启用webhdfs -->
    <property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
        <value>true</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>

    <property>
        <name>ha.failover-controller.cli-check.rpc-timeout.ms</name>
        <value>60000</value>
    </property>
</configuration>

1.2.8、修改core-site.xml

<configuration>
  <property>
    <!--  hdfs 地址，ha中是连接到nameservice -->
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://mycluster</value>
  </property>
  <property>
    <!--  -->
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/data/hadoop/tmp</value>
  </property>
  <!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>lgh1:2181,lgh2:2181,lgh3:2181</value>
</property>

<!-- hadoop链接zookeeper的超时时长设置 -->
     <property>
         <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>
         <value>30000</value>
         <description>ms</description>
     </property>

    <property>
        <name>fs.trash.interval</name>
        <value>1440</value>
    </property>
    <property>
       <name>hadoop.proxyuser.hdfs.groups</name>
       <value>*</value>
    </property>
    <property>
       <name>hadoop.proxyuser.hdfs.hosts</name>
       <value>*</value>
    </property>
    <property>
       <name>hadoop.proxyuser.hive.groups</name>
       <value>*</value>
    </property>
    <property>
       <name>hadoop.proxyuser.hive.hosts</name>
       <value>*</value>
    </property>
</configuration>

1.2.9、修改yarn-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>106800</value>
  </property>
  <property>
    <!--  启用resourcemanager的ha功能 -->
    <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <!--  为resourcemanage ha 集群起个id -->
    <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
    <value>yarn-cluster</value>
  </property>
  <property>
    <!--  指定resourcemanger ha 有哪些节点名 -->
    <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
    <value>rm1,rm2</value>
  </property>
  <property>
    <!--  指定第一个节点的所在机器 -->
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
    <value>lgh2</value>
  </property>
  <property>
    <!--  指定第二个节点所在机器 -->
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
    <value>lgh3</value>
  </property>
  <property>
    <!--  指定resourcemanger ha 所用的zookeeper 节点 -->
    <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
    <value>lgh1:2181,lgh2:2181,lgh3:2181</value>
  </property>
  <property>
    <!--  -->
    <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <!-- 制定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群上 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>
  <property>
      <name>yarn.log.server.url</name>
      <value>http://lgh2:19888/jobhistory/logs/</value>
  </property>
</configuration>

1.2.10、修改 slaves

lgh1
lgh2
lgh3

1.2.11、分发到其他两个节点

scp /opt/hadoop/hadoop-2.7.7 hadoop@lgh2:/opt/hadoop/
scp /opt/hadoop/hadoop-2.7.7 hadoop@lgh3:/opt/hadoop/

1.2.12、格式化nomenode和zookeeper

[hadoop@lgh1 ~]$ hdfs namenode -format
[hadoop@lgh2 ~]$ hdfs namenode -bootstrapStandby

[hadoop@lgh1 ~]$ hdfs zkfc -formatZK #格式化zookeeper

1.2.13、启动

stop-dfs.sh  #关闭所有journalnode
start-dfs.sh #启动namenode，datanode，journalnode等组件
start-yarn.sh #启动yarn

[hadoop@lgh2 ~]$ /opt/hadoop/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager #这里一定要注意是yarn-daemon.sh，启动resourcemanager
[hadoop@lgh3 ~]$ /opt/hadoop/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

1.2.14、查看进程

jps （图片不协调。。。）

1.2.15、访问页面（namenode）

192.168.88.131:50070

192.168.88.132:50070

1.2.16、测试namenode故障转移

在节点192.168.88.132上执行：

[hadoop@lgh2 ~]$ /opt/hadoop/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode

然后我们恢复192.168.88.132的namenode

[hadoop@lgh2 ~]$ /opt/hadoop/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

该节点变成了standby节点。说明故障转移成功

1.2.17、查看yarn页面访问

resourcemanager的故障测试：

[hadoop@lgh3 ~]$ /opt/hadoop/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager #停掉lgh3节点上的resourcemanager

这里不截图了，很成功

到这里hadoop的高可用就安装完毕了（不过笔者这个中踩了不少坑，遇到一些奇葩问题，但是没有记录，总之，删除掉生成的东西，多格式化几次试试）

删除的目录有：

rm -rf /opt/data/hadoop/hdfs/*

rm -rf /opt/data/hadoop/tmp/*

rm -rf /opt/hadoop/hadoop/logs/*

二、基本原理

1、namenode高可用

我们知道namenode是整个hdfs的核心，如果namenode挂了，那么整个hdfs文件系统也不能提供服务，所以hadoop对hdfs提供了高可用的方案，即Hadoop HA，hdfs的高可用提供了两种方案，一种是基于QJM（Quorum Journal Manager）的，一种是基于NFS的，我们用的一般都是基于QJM的，所以这里也是讲基于QJM的高可用，高可用用来解决NameNode单点故障的问题。解决的方法是在HDFS集群中设置多个NameNode节点。那么提供多个namenode必定存在新的问题：

1、如何保证NameNode内存中元数据数据一致，并保证编辑日志文件的安全性。
2、多个NameNode如何协作
3、客户端如何能正确地访问到可用的那个NameNode。
4、怎么保证任意时刻只能有一个NameNode处于对外服务状态

针对如上问题，hadoop提供了如下解决方案：

对于保证NameNode元数据的一致性和编辑日志的安全性，采用Zookeeper来存储编辑日志文件。

两个NameNode一个是Active状态的，一个是Standby状态的，一个时间点只能有一个Active状态的。

NameNode提供服务,两个NameNode上存储的元数据是实时同步的，当Active的NameNode出现问题时，通过Zookeeper实时切换到Standby的NameNode上，并将Standby改为Active状态。

客户端通过连接一个Zookeeper的代理来确定当时哪个NameNode处于服务状态。

我们看一下hdfs高可用的架构图：如下图所示：

HDFS HA架构中有两台NameNode节点，一台是处于活动状态（Active）为客户端提供服务，另外一台处于热备份状态（Standby）。

DataNode会将心跳信息和Block汇报信息同时发给两台NameNode，DataNode只接受Active NameNode发来的文件读写操作指令。为了使备用节点保持其状态与Active节点同步，两个节点都与一组称为“JournalNodes”（JN）的单独守护进程通信。当Active节点执行任何名称空间修改时，它会将修改记录持久地记录到大多数这些JN中。待机节点能够从JN读取编辑，并且不断观察它们对编辑日志的更改。当备用节点看到编辑时，它会将它们应用到自己的命名空间。如果发生故障转移，Standby将确保在将自身升级为Active状态之前已从JournalNodes读取所有编辑内容。这可确保在发生故障转移之前完全同步命名空间状态。注意：必须至少有3个JournalNode守护进程，因为编辑日志修改必须写入大多数JN。这将允许系统容忍单个机器的故障。您也可以运行3个以上的JournalNodes，但为了实际增加系统可以容忍的失败次数，您应该运行奇数个JN（即3,5,7等）。请注意：当使用N JournalNodes运行时，系统最多可以容忍（N-1）/ 2个故障并继续正常运行。

Zookeeper来保证在Active NameNode失效时及时将Standby NameNode修改为Active状态。

故障检测 - 集群中的每个NameNode计算机都在ZooKeeper中维护一个持久会话。如果计算机崩溃，ZooKeeper会话将过期，通知其他NameNode应该触发故障转移。Active NameNode选举 - ZooKeeper提供了一种简单的机制，可以将节点专门选为活动节点。如果当前活动的NameNode崩溃，则另一个节点可能在ZooKeeper中采用特殊的独占锁，指示它应该成为下一个活动的。

ZKFailoverController（ZKFC）是一个新组件，它是一个ZooKeeper客户端，它还监视和管理NameNode的状态。运行NameNode的每台机器也运行ZKFC，ZKFC负责：

1、运行状况监视： ZKFC定期使用运行状况检查命令对其本地NameNode进行ping操作。只要NameNode及时响应健康状态，ZKFC就认为该节点是健康的。如果节点已崩溃，冻结或以其他方式进入不健康状态，则运行状况监视器会将其标记为运行状况不佳。

2、ZooKeeper会话管理：当本地NameNode运行正常时，ZKFC在ZooKeeper中保持会话打开。如果本地NameNode处于活动状态，它还拥有一个特殊的“锁定”znode。此锁使用ZooKeeper对“短暂”节点的支持; 如果会话过期，将自动删除锁定节点

3、基于ZooKeeper的选举：如果本地NameNode是健康的，并且ZKFC发现没有其他节点当前持有锁znode，它将自己尝试获取锁。如果成功，那么它“赢得了选举”，并负责运行故障转移以使其本地NameNode处于活动状态。故障转移过程类似于上述手动故障转移：首先，必要时对先前的活动进行隔离，然后本地NameNode转换为活动状态。

元数据文件有两个文件：fsimage和edits，备份元数据就是备份这两个文件。JournalNode用来实时从Active NameNode上拷贝edits文件，JournalNode有三台也是为了实现高可用。

Standby NameNode不对外提供元数据的访问，它从Active NameNode上拷贝fsimage文件，从JournalNode上拷贝edits文件，然后负责合并fsimage和edits文件，相当于SecondaryNameNode的作用。最终目的是保证Standby NameNode上的元数据信息和Active NameNode上的元数据信息一致，以实现热备份。

2、resourcemanager高可用

首先我们来看一下官方提供的架构图：如图所示：

ResourceManager HA通过主动/备用架构实现 - 在任何时间点，其中一个RM处于活动状态，并且一个或多个RM处于待机模式，等待活动RM出现故障或者宕机时机。转换为活动的触发器来自管理员（通过CLI）或启用自动故障转移时的集成故障转移控制器。

RM可以选择嵌入基于Zookeeper的ActiveStandbyElector来决定哪个RM应该是Active。当Active关闭或无响应时，另一个RM自动被选为Active，然后接管。请注意，不需要像HDFS那样运行单独的ZKFC守护程序，因为嵌入在RM中的ActiveStandbyElector充当故障检测器和领导者选择器而不是单独的ZKFC守护程序。

当存在多个RM时，客户端和节点使用的配置（yarn-site.xml）应该列出所有RM。客户端，应用程序管理器ApplicationMaster（AM）和节点管理器NodeManager（NM）尝试以循环方式连接到RM，直到它们到达活动RM。如果活动停止，他们将恢复循环轮询，直到他们连接到新的RM

更多相关文章：hadoop生态系列

参考：

https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html

https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html

https://www.cnblogs.com/zsql/p/10736420.html

https://blog.csdn.net/hliq5399/article/details/78193113

posted @ 2019-09-20 23:28 一寸HUI 阅读(5115) 评论(0) 编辑收藏举报

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hadoop高可用安装和原理详解

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