22 - Hadoop HA 高可用集群搭建、手动模式、自动模式以及HA模式集群

目录

1、HA 概述

2、HDFS-HA 集群搭建

2.1、HDFS-HA 核心问题

3、HDFS-HA 手动模式

3.1、环境准备

3.2、规划集群

3.3、配置 HDFS-HA 集群

3.4、启动 HDFS-HA 集群

4、HDFS-HA 自动模式

4.1、HDFS-HA 自动故障转移工作机制

4.2、HDFS-HA 自动故障转移的集群规划

4.3、配置 HDFS-HA 自动故障转移

5、YARN-HA 配置

5.1、YARN-HA 工作机制

5.2、配置 YARN-HA 集群

6、HADOOP HA 的最终规划

1、HA 概述

（1）所谓 HA（High Availablity），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）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 功能通过配置多个 NameNodes(Active/Standby)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。

2、HDFS-HA 集群搭建

2.1、HDFS-HA 核心问题

1）怎么保证三台 namenode 的数据一致

  • a.Fsimage:让一台 nn 生成数据,让其他机器 nn 同步
  • b.Edits:需要引进新的模块 JournalNode 来保证 edtis 的文件的数据一致性

2）怎么让同时只有一台 nn 是 active，其他所有是 standby 的

  • a.手动分配
  • b.自动分配

3）2nn 在 ha 架构中并不存在，定期合并 fsimage 和 edtis 的活谁来干

        由 standby 的 nn 来干

4）如果 nn 真的发生了问题，怎么让其他的 nn 上位干活

  • a.手动故障转移
  • b.自动故障转移

3、HDFS-HA 手动模式

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

3.2、规划集群

3.3、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

[kgf@hadoop102 opt]$ ll
总用量 0
drwxr-xr-x. 5 kgf kgf  69 4月  27 10:59 module
drwxr-xr-x. 2 kgf kgf 108 4月  27 10:56 software
[kgf@hadoop102 opt]$  sudo mkdir ha
[kgf@hadoop102 opt]$  sudo chown kgf:kgf /opt/ha
[kgf@hadoop102 opt]$ pwd
/opt
[kgf@hadoop102 opt]$ ll
总用量 0
drwxr-xr-x. 2 kgf kgf   6 4月  29 20:36 ha
drwxr-xr-x. 5 kgf kgf  69 4月  27 10:59 module
drwxr-xr-x. 2 kgf kgf 108 4月  27 10:56 software
[kgf@hadoop102 opt]$

3）将/opt/module/下的 hadoop-3.1.3 拷贝到/opt/ha 目录下（记得删除 data 和 log 目录）

[kgf@hadoop102 opt]$ cp -r /opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/ha/

 4）配置 core-site.xml

<configuration>
    <!-- 把多个 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-3.1.3/data</value>
	</property>
</configuration>

5）配置 hdfs-site.xml

<configuration>

	<!-- NameNode 数据存储目录 -->
	 <property>
		<name>dfs.namenode.name.dir</name>
		<value>file://${hadoop.tmp.dir}/name</value>
	 </property>
	 
	<!-- DataNode 数据存储目录 -->
	 <property>
		<name>dfs.datanode.data.dir</name>
		<value>file://${hadoop.tmp.dir}/data</value>
	 </property>
	 
	<!-- JournalNode 数据存储目录 -->
	 <property>
		<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
		<value>${hadoop.tmp.dir}/jn</value>
	 </property>
	 
	<!-- 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,nn3</value>
	 </property>
	 
	<!-- NameNode 的 RPC 通信地址 -->
	 <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>
	 <property>
		<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn3</name>
		<value>hadoop104:8020</value>
	 </property>
	 
	<!-- NameNode 的 http 通信地址 -->
	 <property>
		<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
		<value>hadoop102:9870</value>
	 </property>
	 <property>
		<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
		<value>hadoop103:9870</value>
	 </property>
	 <property>
		<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn3</name>
		<value>hadoop104:9870</value>
	 </property>
	 
	<!-- 指定 NameNode 元数据在 JournalNode 上的存放位置 -->
	 <property>
		<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
		<value>qjournal://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/mycluster</value>
	 </property>
	 
	<!-- 访问代理类：client 用于确定哪个 NameNode 为 Active -->
	 <property>
		<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
		<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</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 秘钥登录-->
	 <property>
		<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
		<value>/home/kgf/.ssh/id_rsa</value>
	 </property>
</configuration>

6）分发配置好的 hadoop 环境到其他节点

3.4、启动 HDFS-HA 集群

1）将 HADOOP_HOME 环境变量更改到 HA 目录(三台机器)

[kgf@hadoop104 opt]$  sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh

将 HADOOP_HOME 部分改为如下

#HADOOP_HOME

export HADOOP_HOME=/opt/ha/hadoop-3.1.3

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

去三台机器上 source 环境变量

2）在各个 JournalNode 节点上，输入以下命令启动 journalnode 服务

[kgf@hadoop102 ~]$ hdfs --daemon start journalnode

[kgf@hadoop103 ~]$ hdfs --daemon start journalnode

[kgf@hadoop104 ~]$ hdfs --daemon start journalnode

3）在[nn1]上，对其进行格式化，并启动

[kgf@hadoop102 ~]$ hdfs namenode -format

[kgf@hadoop102 ~]$ hdfs --daemon start namenode

4）在[nn2]和[nn3]上，同步 nn1 的元数据信息

[kgf@hadoop103 ~]$ hdfs namenode -bootstrapStandby

[kgf@hadoop104 ~]$ hdfs namenode -bootstrapStandby

5）启动[nn2]和[nn3]

[kgf@hadoop103 ~]$ hdfs --daemon start namenode

[kgf@hadoop104 ~]$ hdfs --daemon start namenode

6）查看 web 页面显示

7）在所有节点上，启动 datanode

[kgf@hadoop102 ~]$ hdfs --daemon start datanode

[kgf@hadoop103 ~]$ hdfs --daemon start datanode

[kgf@hadoop104 ~]$ hdfs --daemon start datanode

8）将[nn1]切换为 Active

[kgf@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs haadmin -transitionToActive nn1

9）查看是否 Active

[kgf@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ hdfs haadmin -getServiceState nn1
active
[kgf@hadoop102 hadoop-3.1.3]$

4、HDFS-HA 自动模式

4.1、HDFS-HA 自动故障转移工作机制

        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。

4.2、HDFS-HA 自动故障转移的集群规划

4.3、配置 HDFS-HA 自动故障转移

1）具体配置

（1）在 hdfs-site.xml 中增加

<!-- 启用 nn 故障自动转移 -->
<property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

（2）在 core-site.xml 文件中增加

<!-- 指定 zkfc 要连接的 zkServer 地址 -->
	<property>
		<name>ha.zookeeper.quorum</name>
		<value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
	</property>

（3）修改后分发配置文件

[kgf@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ pwd
/opt/ha/hadoop-3.1.3
[kgf@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ xsync etc/hadoop/

2）启动

（1）关闭所有 HDFS 服务：

[kgf@hadoop102 ~]$ stop-dfs.sh

（2）启动 Zookeeper 集群：

[kgf@hadoop102 ~]$ zkServer.sh start

[kgf@hadoop103 ~]$ zkServer.sh start

[kgf@hadoop104 ~]$ zkServer.sh start

（3）启动 Zookeeper 以后，然后再初始化 HA 在 Zookeeper 中状态：

[kgf@hadoop102 bin]$ hdfs zkfc -formatZK

（4）启动 HDFS 服务：

[kgf@hadoop102 bin]$ start-dfs.sh

（5）可以去 zkCli.sh 客户端查看 Namenode 选举锁节点内容：

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] get -s /hadoop-ha/mycluster/ActiveStandbyElectorLock

        myclusternn1    hadoop102 �>(�>
cZxid = 0x300000008
ctime = Mon Apr 29 21:27:24 CST 2024
mZxid = 0x300000008
mtime = Mon Apr 29 21:27:24 CST 2024
pZxid = 0x300000008
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x300003ae48b0001
dataLength = 33
numChildren = 0
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2]

3）验证

（1）将 Active NameNode 进程 kill，查看网页端三台 Namenode 的状态变化

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

5、YARN-HA 配置

5.1、YARN-HA 工作机制

5.2、配置 YARN-HA 集群

4）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>
	 
	 <!--指定 resourcemanager 的逻辑列表-->
	 <property>
		<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
		<value>rm1,rm2,rm3</value>
	</property>
	
	<!-- ========== rm1 的配置 ========== -->
	<!-- 指定 rm1 的主机名 -->
	 <property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
		<value>hadoop102</value>
	</property>
	
	<!-- 指定 rm1 的 web 端地址 -->
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
		<value>hadoop102:8088</value>
	</property>
	
	<!-- 指定 rm1 的内部通信地址 -->
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
		<value>hadoop102:8032</value>
	</property>
	
	<!-- 指定 AM 向 rm1 申请资源的地址 -->
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name> 
		<value>hadoop102:8030</value>
	</property>
	
	<!-- 指定供 NM 连接的地址 --> 
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
		<value>hadoop102:8031</value>
	</property>
	
	<!-- ========== rm2 的配置 ========== -->
	 <!-- 指定 rm2 的主机名 -->
	 <property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
		<value>hadoop103</value>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
		<value>hadoop103:8088</value>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
		<value>hadoop103:8032</value>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
		<value>hadoop103:8030</value>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
		<value>hadoop103:8031</value>
	</property>
	
	<!-- ========== rm3 的配置 ========== -->
	<!-- 指定 rm1 的主机名 -->
	 <property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm3</name>
		<value>hadoop104</value>
	</property>
	
	<!-- 指定 rm1 的 web 端地址 -->
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm3</name>
		<value>hadoop104:8088</value>
	</property>
	
	<!-- 指定 rm1 的内部通信地址 -->
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.address.rm3</name>
		<value>hadoop104:8032</value>
	</property>
	
	<!-- 指定 AM 向 rm1 申请资源的地址 -->
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm3</name> 
		<value>hadoop104:8030</value>
	</property>
	
	<!-- 指定供 NM 连接的地址 --> 
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm3</name>
		<value>hadoop104:8031</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>
	
	<!-- 环境变量的继承 -->
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
		<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
	 </property> 
</configuration>

（2）同步更新其他节点的配置信息，分发配置文件

[kgf@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ ls
bin  data  etc  hello.txt  include  lib  libexec  LICENSE.txt  liubei.txt  logs  NOTICE.txt  README.txt  sbin  share  wc.jar
[kgf@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ xsync etc/hadoop/

4）启动 YARN

（1）在 hadoop102 或者 hadoop103 中执行：

[kgf@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ jps
5873 NameNode
6178 Jps
5059 DataNode
4652 QuorumPeerMain
5532 DFSZKFailoverController
5295 JournalNode
[kgf@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ start-yarn.sh
Starting resourcemanagers on [ hadoop102 hadoop103 hadoop104]
Starting nodemanagers
[kgf@hadoop102 hadoop-3.1.3]$

（2）查看服务状态

[kgf@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ yarn rmadmin -getServiceState rm1
active
[kgf@hadoop102 hadoop-3.1.3]$

（3）可以去 zkCli.sh 客户端查看 ResourceManager 选举锁节点内容：

[kgf@hadoop102 ~]$ zkCli.sh
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] get -s 
/yarn-leader-election/cluster-yarn1/ActiveStandbyElectorLock
cluster-yarn1rm1
cZxid = 0x100000022
ctime = Tue Jul 14 17:06:44 CST 2020
mZxid = 0x100000022
mtime = Tue Jul 14 17:06:44 CST 2020
pZxid = 0x100000022
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x30000da33080005
dataLength = 20
numChildren = 0

（4）web 端查看 hadoop102:8088 和 hadoop103:8088 的 YARN 的状态

6、HADOOP HA 的最终规划

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《异常检测——从经典算法到深度学习》 0 概论1 基于隔离森林的异常检测算法 2 基于LOF的异常检测算法3 基于One-Class SVM的异常检测算法4 基于高斯概率密度异常检测算法5 Opprentice——异常检测经典算法最终篇6 基于重构概率的 VAE 异常检测7 基于条件VAE异常检测8 Donut: …
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溪谷软件：游戏联运有多简单？

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游戏联运&#xff0c;即游戏联合运营&#xff0c;是一种游戏运营模式&#xff0c;涉及到多个平台或公司共同推广和运营同一款游戏。对于开发者而言&#xff0c;游戏联运的简化程度可能因具体情况而异&#xff0c;但以下是一些因素&#xff0c;使得游戏联运在某种程度上变得更加…
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J9inceptionv3

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