Hadoop(25)-高可用集群配置,HDFS-HA和YARN-HA

一. 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

二.HDFS-HA工作机制和工作要点

通过双NameNode消除单点故障

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

三. 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。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。

单节点相当不可靠,所以用多节点来解决.多节点就会涉及到两个问题--谁是主谁是从(一个写多个读),以及如何确保通信.

既然每个节点都会宕机,所以写出去的edits.log就要放到一个第三方上--qjournal,而且qjournal也是一个集群,对外提供一致性接口.

NameNode之间直接通信不可靠,所以需要一个ZooKeeper来作为中介,实时监控状态.状态为Active的才可以写,其他的只能读,以及更频繁的做原本2NN做的备份的事情

Zkfc的出现,是为了不破坏已有的代码健壮性和稳定性

如果不确定Active节点是宕机还是网络问题,千万不要贸然让另外的节点上位为Active.如果是之间的网络通信问题而贸然上位,将会产生非常严重的脑裂现象,让数据全部都不可靠

四. HDFS-HA集群配置

1. 配置Zookeeper集群,详见zookeeper系列文章

2. 配置HA集群 官方地址：http://hadoop.apache.org/

1). 在/opt/module/目录下创建一个文件夹

mkdir ha

2). 将/opt/module目录下的hadoop2.7.2拷贝一份至ha目录下

cp -r hadoop-2.7.2/ /opt/module/ha/

3). 删除/opt/module/ha/hadoop2.7.2目录下的data logs 以及其他没用的上传文件

4).cd etc文件夹下, 重新配置core-site.xml文件

<configuration>
<!-- 把两个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-2.7.2/data/tmp</value>
    </property>
</configuration>

5). 重新配置hdfs-site.xml,如果没有配置机器间的无密登录,需要先去生成和设置.注意集群名称是要对应的,以及每个节点的host名称,以及路径,不要搞错咯~~

<configuration>
    <!-- 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</value>
    </property>

    <!-- nn1的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop100:9000</value>
    </property>

    <!-- nn2的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop101:9000</value>
    </property>

    <!-- nn1的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop100:50070</value>
    </property>

    <!-- nn2的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop101:50070</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://hadoop100:8485;hadoop101:8485;hadoop102:8485/mycluster</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/nty/.ssh/id_rsa</value>
    </property>

    <!-- 声明journalnode服务器存储目录-->
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/opt/module/ha/hadoop-2.7.2/data/jn</value>
    </property>

    <!-- 关闭权限检查-->
    <property>
        <name>dfs.permissions.enable</name>
        <value>false</value>
    </property>

    <!-- 访问代理类：client，mycluster，active配置失败自动切换实现方式-->
    <property>
          <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
</configuration>

6). 使用脚本,同步到hadoop101和hadoop102机器,(脚本参考这一章Hadoop(4)-Hadoop集群环境搭建)

xsync /opt/module/ha

五.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

  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. 查看web页面显示

http://hadoop100:50070/dfshealth.html#tab-overview

http://hadoop101:50070/dfshealth.html#tab-overview

两个节点均为standby状态

6. 在[nn1]上，启动所有datanode

  sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

六. 配置HDFS-HA故障自动转移

1). 在hdfs-site.xml中增加

<property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

在core-site.xml中增加

<property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>hadoop100:2181,hadoop101:2181,hadoop102:2181</value>
</property>

xsync同步配置文件

2). 启动

关闭所有HDFS服务：

sbin/stop-dfs.sh

启动Zookeeper集群：

bin/zkServer.sh start

初始化HA在Zookeeper中状态：

bin/hdfs zkfc -formatZK

启动HDFS服务：

sbin/start-dfs.sh

3). 验证

将Active NameNode进程kill,观察另外一个节点是否自动成为Active

kill -9 namenode的进程id

七.YARN-HA配置

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

3).集群规划

4). 配置yran-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>hadoop100</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>hadoop101</value>
    </property>

    <!--指定zookeeper集群的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>hadoop100:2181,hadoop101:2181,hadoop102:2181</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>

xsync配置文件到其他机器

5). 启动

先启动hdfs-ha

启动yarn-ha

在hadoop100中执行：

sbin/start-yarn.sh

在hadoop101中执行：

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

查看服务状态

bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1

原文地址：https://www.cnblogs.com/duoduotouhenying/p/10126317.html