1、HA概述
实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA。
Hadoop2.0之前,在HDFS集群中NameNode存在单点故障(SPOF)。
NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群:
(1)NameNode机器发生意外,如宕机,集群将无法使用,直到管理员重启。
(2)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。
2、HDFS-HA
2.1 HDFS-HA工作机制
通过双或多NameNode消除单点故障。
(1)元数据存储方式:内存中保存一份元数据,日志文件只有Active状态的NameNode节点才能进行写操作,多个NameNode都可以对日志文件进行读操作,共享的日志文件放在一个共享存储中管理。
(2)需要一个状态管理功能模块:实现一个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(脑裂)现象的发生。
(3)必须保证多个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
2.2 HDFS-HA自动故障转移机制
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。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。
2.3 HDFS-HA集群配置
2.3.1 集群规划
2.3.2 配置Zookeeper集群
(1)解压安装
//解压zookeeper安装包到/opt/module/目录下
tar -zxvf zookeeper-3.5.7.tar.gz -C /opt/module/
//在/opt/module/zookeeper-3.5.7/目录下创建zkData
mkdir -p zkData
//重命名/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
(2)配置zoo.cfg文件
vim zoo.cfg
#更改以下
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData
#添加以下
#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888
配置参数解读:Server.A=B:C:D。
A是一个数字,表示这个是第几号服务器;
B是这个服务器的IP地址;
C是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口;
D是万一集群中的Leader服务器挂了,需要一个端口来重新进行选举,选出一个新的Leader,而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
集群模式下配置一个文件myid,这个文件在zkData目录下,这个文件里面有一个数据就是A的值,Zookeeper启动时读取此文件,拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。
//在/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData下创建一个文件myid,并编辑
vim myid
#在hadoop102添加以下:
2
(3)集群操作
//分发zookeeper到其他机器上:
xsync zookeeper-3.5.7
//分别在hadoop103、hadoop104的myid文件中修改2为3、4
//在/home/用户名/bin中新建一个文件zk.sh并编辑
vim zk.sh
#添加以下内容:
#!/bin/bash
case $1 in
"start"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ---------- zookeeper $i 启动 ------------
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh start"
done
};;
"stop"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ---------- zookeeper $i 停止 ------------
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh stop"
done
};;
"status"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo ---------- zookeeper $i 状态 ------------
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh status"
done
};;
esac
//赋予脚本权限:
chmod 777 zk.sh
//启动zookeeper
zk.sh start
//查看状态
zk.sh status
//关闭zookeeper
zk.sh stop
2.3.3 配置HDFS-HA集群
在/opt/下新建文件夹ha,将/opt/module/下的hadoop-3.3.1拷贝到/opt/ha/下
cd /opt
mkdir ha
cp -r hadoop-3.3.1/ /opt/ha/
配置core-site.xml,删掉之前的配置,添加以下
<!-- 把两个NameNode)的地址组装成一个集群mycluster -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/ha/hadoop-3.3.1/data</value>
</property>
<!-- 指定zkfc要连接的zkServer地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
</property>
配置hdfs-site.xml,删掉之前的配置,添加以下
<!-- NameNode数据存储目录 -->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file://${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>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
<value>hadoop102:8020</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>hadoop103:8020</value>
</property>
<!-- nn3的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn3</name>
<value>hadoop104:8020</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>hadoop102:9870</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>hadoop103:9870</value>
</property>
<!-- nn3的http通信地址 -->
<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>
<!-- 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/liaoyanxia/.ssh/id_rsa</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>
<!-- 启动nn故障自动转移 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
分配两个文件到其他节点
xsync core-site.xml hdfs-site.xml
在每个节点的/etc/profilr.d下的my_env.sh文件中修改HADOOP_HOME:
/opt/module/hadoop-3.3.1改为/opt/ha/hadoop-3.3.1
然后source一下让环境变量生效:
source my_env.sh
启动HDFS-HA集群:
//在各个JournalNode节点上,输入以下命令启动journalnode服务
hdfs --daemon start journalnode
//在nn1上进行格式化并启动
hdfs namenode -format
hdfs --daemon start namenode
//在nn2、nn3上同步nn1的元数据信息
hdfs namenode -boostrapStandby
//启动nn2和nn3
hdfs --daemon start namenode
//启动datanode
hdfs --daemon start datanode
//关闭所有hdfs服务
sbin/stop-dfs.sh
//启动zookeeper集群
zk.sh start
//初始化HA在zookeeper中的状态
bin/hdfs zkfc -formatZK
//启动hdfs服务
start-dfs.sh
3、Yarn-HA
3.1 Yarn-HA工作机制
Yarn核心进程有两个,分别是ResourceManager和NodeManager,NodeManager是每个节点有一个,如果某个节点挂了则资源会少一点,但ResourceManager挂了则会发生单点故障,整个集群就用不了了,及不能提交任何任务,所以需要配置Yarn-HA。
Yarn-HA也以来于zookeeper集群,启动多个ResourceManager,谁先启动成功谁就到zookeeper注册为临时节点。后启动的也会去zookeeper上注册节点,创建时发现节点已经存在即指定转为standby,所有的standby节点以轮询的方式询问节点信息是否存在,一旦节点信息不存在则立马主机注册为新的节点为Active,即当一个Active的ResourceManager进程挂点之后,zookeeper中的临时节点会自动删除。
3.2 Yarn-HA集群配置
3.2.1 集群规划
核心问题:
(1)如果当前Active rm挂了,其他Standby rm利用zk的临时节点上位;
(2)当前rm上有很多计算程序在等待运行,em会将当前所有计算机程序的状态存储在zk,其他em上位后会读取,任何接着跑。
3.2.2 配置Yarn-HA集群
配置yarn-site.xml,删除原有的内容,添加以下:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-517715.html
<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的主机名-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>hadoop102</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>hadoop103</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm3</name>
<value>hadoop104</value>
</property>
<!--rm1的web端地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
<value>hadoop102:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
<value>hadoop103:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm3</name>
<value>hadoop104:8088</value>
</property>
<!--rm1的内部通信地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
<value>hadoop102:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
<value>hadoop103:8032</value>
</property>
<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.rm1</name>
<value>hadoop102:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
<value>hadoop103:8030</value>
</property>
<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.rm1</name>
<value>hadoop102:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
<value>hadoop103:8031</value>
</property>
<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-whilelist</name>
<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
</property>
//分配到其他节点
xsync yarn-site.xml
//关闭hdfs
sbin/stop-all.sh
//开启hdfs
sbin/start-dfs.sh
//将nn1切换为Active状态
hdfs haadmin -transitionToActive nn1
//启动yarn
sbin/start-yarn.sh
//查看服务状态
bin/yarn 1rmadmin -getServiceState rm1
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-517715.html
到了这里,关于【大数据之Hadoop】三十七、Hadoop HA高可用的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!