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Hadoop HA高可用集群搭建

hadoop的HA集群搭建过程 hadoop的HA机制原理 集群规划 安装步骤 配置HDFS 安装配置zooekeeper集群

1 hadoop的HA机制原理

HA:为了解决hadoop集群但单点故障问题。

hadoop中namenode单点故障的解决:

  • active
  • standby

2 前期准备

搭建高可用hadoop集群以前默认已经搭建好的普通的分布式集群,确保如下内容已经完成:

  • 1.修改Linux主机名
  • 2.修改IP
  • 3.修改主机名和IP的映射关系 /etc/hosts
  • 4.关闭防火墙
  • 5.ssh免登陆
  • 6.安装JDK,配置环境变量等

3 集群规划

主机名 IP 安装的软件 运行的进程
hadoop00 192.168.1.200 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
hadoop01 192.168.1.201 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
hadoop02 192.168.1.202 jdk、hadoop ResourceManager
hadoop03 192.168.1.203 jdk、hadoop ResourceManager
hadoop04 192.168.1.204 jdk、hadoop DataNode、NodeManager
hadoop05 192.168.1.205 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
hadoop06 192.168.1.206 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
hadoop07 192.168.1.207 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、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-2.6.4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

4 安装配置zooekeeper集群(在hadoop05上)

4.1解压

Code
1
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /home/hadoop/app/

4.2修改配置

Code
1
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cd /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg

修改:dataDir=/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp

在最后添加:

Code
1
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server.1=hadoop05:2888:3888
server.2=hadoop06:2888:3888
server.3=hadoop07:2888:3888

保存退出
然后创建一个tmp文件夹

Code
1
2
mkdir /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp
echo 1 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

4.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点

首先分别在hadoop06、hadoop07根目录下创建一个hadoop目录:mkdir /hadoop

Code
1
2
scp -r /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/ hadoop06:/home/hadoop/app/
scp -r /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/ hadoop07:/home/hadoop/app/

注意:修改hadoop06、hadoop07对应/hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容
hadoop06:

Code
1
2
3
echo 2 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
hadoop07:
echo 3 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

5 安装配置hadoop集群

(在hadoop00上操作)

5.1解压

Code
1
tar -zxvf hadoop-2.6.4.tar.gz -C /home/hadoop/app/

5.2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

Code
1
vim /etc/profile
Code
1
2
3
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
export HADOOP_HOME=/hadoop/hadoop-2.6.4
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下

Code
1
cd /home/hadoop/app/hadoop-2.6.4/etc/hadoop

5.2.1修改hadoo-env.sh

Code
1
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_55

5.2.2修改core-site.xml

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<configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hdp24/</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/root/hdptmp/</value>
</property>

<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hdp-05:2181,hdp-06:2181,hdp-07:2181</value>
</property>
</configuration>

5.2.3修改hdfs-site.xml

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<configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为bi,需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>hdp24</value>
</property>
<!-- hdp24下面有两个NameNode,分别是nn1,nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.hdp24</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.hdp24.nn1</name>
<value>hdp-01:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.hdp24.nn1</name>
<value>hdp-01:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.hdp24.nn2</name>
<value>hdp-02:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.hdp24.nn2</name>
<value>hdp-02:50070</value>
</property>


<!-- 指定NameNode的edits元数据在机器本地磁盘的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/root/hdpdata/name</value>
</property>

<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/root/hdpdata/data</value>
</property>


<!-- 指定NameNode的共享edits元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://hdp-05:8485;hdp-06:8485;hdp-07:8485/hdp24</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>/root/hdpdata/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.hdp24</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>/root/.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>

5.2.4修改mapred-site.xml

xml
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<configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>

5.2.5修改yarn-site.xml

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<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的逻辑名字 -->
<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>hdp-03</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>hdp-04</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>hdp-01:2181,hdp-02:2181,hdp-03:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

5.2.6修改slaves

slaves是指定子节点的位置,因为要在hadoop01上启动HDFS、在hadoop03启动yarn,所以hadoop01上的slaves文件指定的是datanode的位置,hadoop03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置

Code
1
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3
hadoop05
hadoop06
hadoop07

5.2.7配置免密码登陆

首先要配置hadoop00到hadoop01、hadoop02、hadoop03、hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆

在hadoop01上生产一对钥匙

Code
1
ssh-keygen -t rsa

将公钥拷贝到其他节点,包括自己

Code
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ssh-copy-id hadoop00
ssh-copy-id hadoop01
ssh-copy-id hadoop02
ssh-copy-id hadoop03
ssh-copy-id hadoop04
ssh-copy-id hadoop05
ssh-copy-id hadoop06
ssh-copy-id hadoop07

配置hadoop02到hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆

在hadoop02上生产一对钥匙

Code
1
ssh-keygen -t rsa

将公钥拷贝到其他节点

Code
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ssh-coyp-id hadoop03
ssh-coyp-id hadoop04
ssh-coyp-id hadoop05
ssh-coyp-id hadoop06
ssh-coyp-id hadoop07

注意:两个namenode之间要配置ssh免密码登陆,别忘了配置hadoop01到hadoop00的免登陆

在hadoop01上生产一对钥匙

Code
1
2
ssh-keygen -t rsa
ssh-coyp-id -i hadoop00

6 将配置好的hadoop拷贝到其他节点

Code
1
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scp -r /hadoop/ hadoop02:/
scp -r /hadoop/ hadoop03:/
scp -r /hadoop/hadoop-2.6.4/ hadoop@hadoop04:/hadoop/
scp -r /hadoop/hadoop-2.6.4/ hadoop@hadoop05:/hadoop/
scp -r /hadoop/hadoop-2.6.4/ hadoop@hadoop06:/hadoop/
scp -r /hadoop/hadoop-2.6.4/ hadoop@hadoop07:/hadoop/

7 启动集群

注意:严格按照下面的步骤!!!!!!!!!

7.1 启动zookeeper集群

(分别在hdp-05、hdp-06、hdp-07上启动zk)

Code
1
2
cd /hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.sh start

查看状态:一个leader,两个follower

Code
1
./zkServer.sh status

7.2 手动启动journalnode

分别在在hdp-05、hdp-06、hdp-07上执行

Code
1
2
cd /hadoop/hadoop-2.6.4
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

运行jps命令检验,hadoop05、hadoop06、hadoop07上多了JournalNode进程

7.3 格式化namenode

在hdp-01上执行命令:

Code
1
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/hadoop/hadoop-2.6.4/tmp,然后将/hadoop/hadoop-2.6.4/tmp拷贝到hadoop02的/hadoop/hadoop-2.6.4/下。

Code
1
scp -r tmp/ hadoop02:/home/hadoop/app/hadoop-2.6.4/

也可以这样,建议hdfs namenode -bootstrapStandby

7.4 格式化ZKFC

(在hdp-01上执行即可)

Code
1
hdfs zkfc -formatZK

7.5 启动HDFS

(在hadoop00上执行)

Code
1
sbin/start-dfs.sh

7.6 启动YARN

注意:是在hadoop02上执行start-yarn.sh,把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题,因为他们都要占用大量资源,所以把他们分开了,他们分开了就要分别在不同的机器上启动

Code
1
sbin/start-yarn.sh

到此,hadoop-2.6.4配置完毕,可以统计浏览器访问:
http://hadoop00:50070

NameNode ‘hadoop01:9000’ (active)

http://hadoop01:50070

NameNode ‘hadoop02:9000’ (standby)

验证HDFS HA

首先向hdfs上传一个文件

Code
1
2
hadoop fs -put /etc/profile /profile
hadoop fs -ls /

然后再kill掉active的NameNode

Code
1
kill -9 <pid of NN>

通过浏览器访问:http://192.168.1.202:50070

NameNode ‘hadoop02:9000’ (active)

这个时候hadoop02上的NameNode变成了active

在执行命令:

Code
1
2
hadoop fs -ls /
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile

刚才上传的文件依然存在!!!

手动启动那个挂掉的NameNode

Code
1
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

通过浏览器访问:http://192.168.1.201:50070

NameNode ‘hadoop01:9000’ (standby)

验证YARN:

运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序:

Code
1
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out

OK,大功告成!!!

测试集群工作状态的一些指令 :

Code
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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
文章作者: foochane
文章链接: https://foochane.cn/article/2019062602.html
版权声明: 本博客所有文章除特别声明外,均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来自 foochane
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