hadoop 复习

http://www.linuxidc.com/Linux/2014-02/97076p6.htm

HA

http://www.21ops.com/front-tech/10744.html

Hadoop中的NameNode好比是人的心脏,非常重要,绝对不可以停止工作。在hadoop1时代,只有一个NameNode。如果该NameNode数据丢失或者不能工作,那么整个集群就不能恢复了。这是hadoop1中的单点问题,也是hadoop1不可靠的表现,如图1所示。hadoop2就解决了这个问题。

图1

hadoop2.2.0中HDFS的高可靠指的是可以同时启动2个NameNode。其中一个处于工作状态,另一个处于随时待命状态。这样,当一个NameNode所在的服务器宕机时,可以在数据不丢失的情况下,手工或者自动切换到另一个NameNode提供服务。

这些NameNode之间通过共享数据,保证数据的状态一致。多个NameNode之间共享数据,可以通过Nnetwork File System或者Quorum Journal Node。前者是通过linux共享的文件系统,属于操作系统的配置;后者是hadoop自身的东西,属于软件的配置。

我们这里讲述使用Quorum Journal Node的配置方式,方式是手工切换。

集群启动时,可以同时启动2个NameNode。这些NameNode只有一个是active的,另一个属于standby状态。active状态意味着提供服务,standby状态意味着处于休眠状态,只进行数据同步,时刻准备着提供服务,如图2所示。

图2

架构

在一个典型的HA集群中,每个NameNode是一台独立的服务器。在任一时刻,只有一个NameNode处于active状态,另一个处于standby状态。其中,active状态的NameNode负责所有的客户端操作,standby状态的NameNode处于从属地位,维护着数据状态,随时准备切换。

两个NameNode为了数据同步,会通过一组称作JournalNodes的独立进程进行相互通信。当active状态的NameNode的命名空间有任何修改时,会告知大部分的JournalNodes进程。standby状态的NameNode有能力读取JNs中的变更信息,并且一直监控edit log的变化,把变化应用于自己的命名空间。standby可以确保在集群出错时,命名空间状态已经完全同步了,如图3所示。

图3

为了确保快速切换,standby状态的NameNode有必要知道集群中所有数据块的位置。为了做到这点,所有的datanodes必须配置两个NameNode的地址,发送数据块位置信息和心跳给他们两个。

对于HA集群而言,确保同一时刻只有一个NameNode处于active状态是至关重要的。否则,两个NameNode的数据状态就会产生分歧,可能丢失数据,或者产生错误的结果。为了保证这点,JNs必须确保同一时刻只有一个NameNode可以向自己写数据。

硬件资源

为了部署HA集群,应该准备以下事情:

* NameNode服务器:运行NameNode的服务器应该有相同的硬件配置。

* JournalNode服务器:运行的JournalNode进程非常轻量,可以部署在其他的服务器上。注意:必须允许至少3个节点。当然可以运行更多,但是必须是奇数个,如3、5、7、9个等等。当运行N个节点时,系统可以容忍至少(N-1)/2个节点失败而不影响正常运行。

在HA集群中,standby状态的NameNode可以完成checkpoint操作,因此没必要配置Secondary NameNode、CheckpointNode、BackupNode。如果真的配置了,还会报错。

配置

HA集群需要使用nameservice ID区分一个HDFS集群。另外,HA中还要使用一个词,叫做NameNode ID。同一个集群中的不同NameNode,使用不同的NameNode ID区分。为了支持所有NameNode使用相同的配置文件,因此在配置参数中,需要把“nameservice ID”作为NameNode ID的前缀。

HA配置内容是在文件hdfs-site.xml中的。下面介绍关键配置项。

dfs.nameservices 命名空间的逻辑名称。如果使用HDFS Federation,可以配置多个命名空间的名称,使用逗号分开即可。


1

2

3

4

<property>

  <name>dfs.nameservices</name>

  <value>mycluster</value>

</property>

dfs.ha.namenodes.[nameservice ID] 命名空间中所有NameNode的唯一标示名称。可以配置多个,使用逗号分隔。该名称是可以让DataNode知道每个集群的所有NameNode。当前,每个集群最多只能配置两个NameNode。


1

2

3

4

<property>

  <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>

  <value>nn1,nn2</value>

</property>

dfs.namenode.rpc-address.[nameservice ID].[name node ID] 每个namenode监听的RPC地址。如下所示


1

2

3

4

5

6

7

8

<property>

  <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>

  <value>machine1.example.com:8020</value>

</property>

<property>

  <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>

  <value>machine2.example.com:8020</value>

</property>

dfs.namenode.http-address.[nameservice ID].[name node ID] 每个namenode监听的http地址。如下所示


1

2

3

4

5

6

7

8

<property>

  <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>

  <value>machine1.example.com:50070</value>

</property>

<property>

  <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>

  <value>machine2.example.com:50070</value>

</property>

如果启用了安全策略,也应该对每个namenode配置htts-address信息,与此类似。

dfs.namenode.shared.edits.dir 这是NameNode读写JNs组的uri。通过这个uri,NameNodes可以读写edit log内容。URI的格式"qjournal://host1:port1;host2:port2;host3:port3/journalId"。这里的host1、host2、host3指的是Journal Node的地址,这里必须是奇数个,至少3个;其中journalId是集群的唯一标识符,对于多个联邦命名空间,也使用同一个journalId。配置如下


1

2

3

4

<property>

  <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>

  <value>qjournal://node1.example.com:8485;node2.example.com:8485;node3.example.com:8485/mycluster</value>

</property>

dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID] 这里配置HDFS客户端连接到Active NameNode的一个java类。


1

2

3

4

<property>

  <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>

  <value>org.apache.Hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>

</property>

dfs.ha.fencing.methods 配置active namenode出错时的处理类。当active namenode出错时,一般需要关闭该进程。处理方式可以是ssh也可以是shell。

如果使用ssh,配置如下


1

2

3

4

5

6

7

8

9

<property>

  <name>dfs.ha.fencing.methods</name>

  <value>sshfence</value>

</property>

<property>

  <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>

  <value>/home/exampleuser/.ssh/id_rsa</value>

</property>

这种方法配置简单,推荐使用。

fs.defaultFS 客户端连接HDFS时,默认的路径前缀。如果前面配置了nameservice ID的值是mycluster,那么这里可以配置为授权信息的一部分。

可以在core-site.xml中配置如下


1

2

3

4

<property>

  <name>fs.defaultFS</name>

  <value>hdfs://mycluster</value>

</property>

dfs.journalnode.edits.dir 这是JournalNode进程保持逻辑状态的路径。这是在linux服务器文件的绝对路径。

配置如下


1

2

3

4

<property>

  <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>

  <value>/path/to/journal/node/local/data</value>

</property>

部署

以上配置完成后,就可以启动JournalNode进程了。在各个JournalNode机器上执行命令“Hadoop-daemon.sh journalnode”。

如果是一个新的HDFS集群,还要首先执行格式化命令“hdfs namenode -format”,紧接着启动本NameNode进程。

如果存在一个已经格式化过的NameNode,并且已经启动了。那么应该把该NameNode的数据同步到另一个没有格式化的NameNode。在未格式化过的NameNode上执行命令“hdfs namenode -bootstrapStandby”。

如果是把一个非HA集群转成HA集群,应该运行命令“hdfs –initializeSharedEdits”,这会初始化JournalNode中的数据。

做了这些事情后,就可以启动两个NameNode了。启动成功后,通过web页面观察两个NameNode的状态,都是standby。

下面执行命令“hdfs haadmin -failover –forcefence serviceId serviceId2”。就会把NameNode的状态进行安全的切换。其中后面一个会变为active状态。这时候再通过web页面观察就能看到正确结果了。

管理员命令

执行命令“hdfs haadmin”,会显示子命令列表,如下


1

2

3

4

5

6

7

Usage: DFSHAAdmin [-ns <nameserviceId>]

    [-transitionToActive <serviceId>]

    [-transitionToStandby <serviceId>]

    [-failover [--forcefence] [--forceactive] <serviceId> <serviceId>]

    [-getServiceState <serviceId>]

    [-checkHealth <serviceId>]

    [-help <command>]

如果要查看具体用法,使用“hdfs  haadmin  -help  <command>”。其中,transitionToActive和transitionToStandby是用于在不同状态之间切换的。这些命令没有任何防护错误,很少使用。

failover 初始化一个故障恢复。该命令会从一个失效的NameNode切换到另一个上面。

getServiceState 获取当前NameNode的状态。

checkHealth 检查NameNode的状态。正常就返回0,否则返回非0值。

以下是我的详细安装过程描述:

1.确定集群结构

我这里采用 5台虚拟机,内存是512MB,硬盘是20GB,以下是我对这5台机器的角色分配。

ip地址 主机名 NameNode JournalNode DataNode
192.168.80.100 hadoop100
192.168.80.101 hadoop101
192.168.80.102 hadoop102
192.168.80.103 hadoop103
192.168.80.104 hadoop104

2.设置linux、安装jdk

首先在VMWare中安装一台虚拟机,设置ssh免密码登录、设置静态ip为192.168.80.100、设置主机名为hadoop100、编辑/etc/hosts文件、安装jdk等,这些内容参考作者前面的文章。不再累述。

然后修改hadoop的配置文件,下面重点描述。

2.1 编辑文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh,修改一行内容如下


1

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk

把这里的JAVA_HOME前面的#去掉,把值改为自己安装的jdk路径;

2.2 编辑文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml,修改内容如下所示


1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

<configuration>

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/usr/local/hadoop/tmp</value>

</property>

<property>

<name>fs.default.name</name>

<value>hdfs://hadoop100:9000</value>

</property>

</configuration>

以上配置中,name是hadoop.tmp.dir的值表示hadoop存放数据的目录,即包括NameNode的数据,也包括DataNode的数据。该路径任意指定,只要实际存在该文件夹即可。

name是fs.defaultFS的值表示hdfs路径的逻辑名称。因为我们会启动2个NameNode,每个NameNode的位置不一样,那么切换后,用户也要修改代码,很麻烦,因此使用一个逻辑路径,用户就可以不必担心NameNode切换带来的路径不一致问题了。

2.3 编辑文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml,修改内容如下所示


1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

46

47

48

49

50

51

52

<configuration>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>2</value>

</property>

<property>

<name>dfs.nameservices</name>

<value>cluster1</value>

</property>

<property>

<name>dfs.ha.namenodes.cluster1</name>

<value>hadoop100,hadoop101</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.hadoop100</name>

<value>hadoop100:9000</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.hadoop101</name>

<value>hadoop101:9000</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.http-address.cluster1.hadoop100</name>

<value>hadoop100:50070</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.http-address.cluster1.hadoop101</name>

<value>hadoop101:50070</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>

<value>qjournal://hadoop100:8485;hadoop101:8485;hadoop102:84

85/cluster1</value>

</property>

<property>

<name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster1</name>

<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredF

ailoverProxyProvider</value>

</property>

<property>

<name>dfs.ha.fencing.methods</name>

<value>sshfence</value>

</property>

<property>

<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>

<value>/root/.ssh/id_rsa</value>

</property>

<property>

<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>

<value>/usr/local/hadoop/tmp/journal</value>

</property>

</configuration>

以上配置信息在前面的描述中已经做了解释。

2.4 编辑文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves,修改内容如下所示

hadoop102

hadoop103

hadoop104

表示以上三个节点作为DataNode节点。

3.使用虚拟机再复制出4个虚拟机。把ip和主机名修改一下,同时修改/etc/hosts文件。在这里要确保5个节点之间互相都可以使用ssh免密码登录。

4.执行命令启动集群

以下命令严格注意执行顺序,不能颠倒!

4.1 启动JournalNode集群

在hadoop100、hadoop101、hadoop102上,执行命令


1

hadoop-daemon.sh start journalnode

4.2 格式化一个NameNode

在hadoop100执行命令


1

hdfs namenode –format

4.3 启动一个NameNode

在hadoop100执行命令


1

hadoop-daemon.sh start namenode

4.4 格式化另一个NameNode

在hadoop101执行命令


1

hdfs namenode -bootstrapStandby

4.5 启动另一个NameNode

在hadoop101执行命令


1

hadoop-daemon.sh start namenode

这时候,使用浏览器访问 http://hadoop100:50070 和 http://hadoop101:50070 。如果能够看到两个页面,证明NameNode启动成功了。这时,两个NameNode的状态都是standby。

4.6 转换active

在hadoop100执行命令


1

hdfs haadmin -transitionToActive hadoop100

再使用浏览器访问 http://hadoop100:50070 和 http://hadoop101:50070,会发现hadoop100节点变为active,hadoop101还是standby。

4.7 启动DataNodes

在hadoop100执行命令


1

hadoop-daemons.sh start datanode

会启动3个DataNode节点。

这时候HA集群就启动了。

你如果想实验一下NameNode切换,执行命令


1

hdfs haadmin –failover –forceactive hadoop100 hadoop101

这时候观察hadoop100和hadoop101的状态,就会发现,已经改变了。

如果向上传数据,还需要修改core-site.xml中的fs.default.name的值,改为hdfs://hadoop101:9000 才行。

如果有的同学配置失败,可以使用我的一键运行脚本,hadoop目录是/usr/local/hadoop,一键脚本放在该目录即可。使用root用户登录运行。

时间: 2024-10-03 21:53:56

hadoop 复习的相关文章

二十五、Hadoop学记笔记————Hive复习与深入

Hive主要为了简化MapReduce流程,使非编程人员也能进行数据的梳理,即直接使用sql语句代替MapReduce程序 Hive建表的时候元数据(表明,字段信息等)存于关系型数据库中,数据存于HDFS中. 此元数据与HDFS中的元数据需要区分清楚,HDFS中元数据(文件名,文件长度等)存于Namenode中,数据存于Datanode中. 本次使用的是hive1.2.2版本 下载完毕之后解压: 将default文件复制一份成site文件,然后打开site文件,清空其内容,然后配置如下参数: h

在没Hadoop 、GP 前提下怎么进行实时数据统计。

最近着手个项目,整体数据量有5亿多,每个月增量9000w.应用场景是Oltp 根据用户id直接计算各种维度值. 因为是Oltp 场景,直接根据用户id %2000分(方便后续横向扩展),有些喜欢扯分区表的或者顺序分表的请复习下数据库原理以及硬件原理. 分完表oltp 访问速度上了几个level.但是牵涉到一个实时统计的问题,需要对2000张表进行实时统计.因暂时没gp.hadoop 这种分布式数据库环境,以及怎么解决Oltp 到分布式数据库之间实时同步的问题. 想了个恶心的办法.对2000张表开

hadoop 问题及解决方式

转自http://www.bkjia.com/ASPjc/931209.html 解决Exception: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z 等一系列问题,ljavalangstring 一.简介 Windows下的 Eclipse上调试Hadoop2代码,所以我们在windows下的Eclipse配置hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar插件,并在运行

[转]hadoop新手错误解决方法

解决Exception: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z 等一系列问题,ljavalangstring 一.简介 Windows下的 Eclipse上调试Hadoop2代码,所以我们在windows下的Eclipse配置hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar插件,并在运行Hadoop代码时出现了一系列的问题,搞了好几天终于能运行起代码.接下来我们来看看

解决Exception: org.apache.hadoop.io.nativeio.NativeIO$Windows.access0(Ljava/lang/String;I)Z 等一系列问题

一.简介 Windows下的 Eclipse上调试Hadoop2代码,所以我们在windows下的Eclipse配置hadoop-eclipse-plugin-2.6.0.jar插件,并在运行Hadoop代码时出现了一系列的问题,搞了好几天终于能运行起代码.接下来我们来看看问题并怎么解决,提供给跟我同样遇到的问题作为参考. Hadoop2的WordCount.java统计代码如下: import java.io.IOException; import java.util.StringTokeni

体系结构复习5——仓库级计算机的并行

体系结构复习 CH8 仓库级计算机的并行 注:本章不做重点要求,简略复习 8.1 仓库级计算机 8.1.1 仓库级计算机WSC 一般把作为商用因特网基础的超大型规模的集群称做仓库级计算机(WSC),WSC的建设主要关心: 成本和性能 能耗效率 可靠性(冗余备份) 网络I/O 工作负载平衡 并?性 运?成本 规模 计算WSC的可靠性(通过软件冗余来屏蔽停用次数): availability =全年宕机时间全年时间=软件故障次数×软件系统重启时间+硬件故障次数×硬件系统修复时间全年时间 8.1.2

hadoop系列三:mapreduce的使用(一)

转载请在页首明显处注明作者与出处 http://www.cnblogs.com/zhuxiaojie/p/7224772.html 一:说明 此为大数据系列的一些博文,有空的话会陆续更新,包含大数据的一些内容,如hadoop,spark,storm,机器学习等. 当前使用的hadoop版本为2.6.4 上一篇:hadoop系列二:HDFS文件系统的命令及JAVA客户端API 在下面可以看到统计一本小说(斗破苍穹)哪些词语出现了最多. 本来mapreducer只想写一篇的,可是发现写一篇太长了,所

Hadoop技术内幕HDFS-笔记6之RPC

1.1.  hadoop远程过程调用 1.  远程接口调用(必须实现VersionedProtocol接口) 里面有一个方法,IPC通信时会比较客户端和服务端接口的版本号.必须一致才可以 package rpc; import org.apache.hadoop.ipc.VersionedProtocol; public interface MyBizable extends VersionedProtocol { //必须具有一个版本号 public static final long VER

hadoop中的job.setOutputKeyClass与job.setMapOutputKeyClass

初学mr时,觉得没什么,但是学了一段时间,重新复习时发现程序中mr程序中一般都会有 hadoop中的job.setOutputKeyClass(theClass)与job.setOutputValueClass(theClass), 但是有的程序处理以上两个外还有job.setMapOutputKeyClass(theClass)与job.setMapOu tputValueClass(Text.class),一直没弄懂是怎么回事,网上查了下,原来当mapper与reducer 的输出类型一致时