Hadoop高可用(HA)集群搭建

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Hadoop高可用(HA)集群搭建。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

高可用(high availability,HA)指的是若当前工作中的机器宕机了,系统会自动处理异常,并将工作无缝地转移到其他备用机器上,以保证服务的高可靠性与可用性。

而Zookeeper是一个分布式协调服务,Zookeeper即可用来保证Hadoop集群的高可用性。通过zookeeper集群与Hadoop2.X中的两个NameNode节点之间的通信,保证集群中总有一个可用的NameNode(即active NameNode),从而实现双NameNode节点构成的NameNode HA,达到HDFS高可用性。同Zookeeper也可用来保证ResourceManager HA,即实现YARN高可用性。

一、系统文件配置

  1. 集群部署规划

  • NameNode和SecondaryNameNode不要安装在同一台服务器

  • ResourceManager也很消耗内存,不要和NameNode、SecondaryNameNode放在同一台机器上。

这里装了四台机器,ant151,ant152,ant153,ant154。这里的四台机器均已经安装了zookeeper。

zookeeper安装步骤见→zookeeper集群搭建

ant151

ant152

ant153

ant154

NameNode

NameNode

DataNode

DataNode

DataNode

DataNode

NodeManager

NodeManager

NodeManager

NodeManager

ResourceManager

ResourceManager

JournalNode

JournalNode

JournalNode

DFSZKFController

DFSZKFController

zk0

zk1

zk2

  1. 配置文件说明

Hadoop配置文件分为默认配置文件自定义配置文件,只有用户想修改某一默认配置值时,才需要修改自定义配置文件。

core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml四个配置文件放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop路径下。

3.配置集群

core-site.xml

    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://gky</value>
        <description>逻辑名称,必须与hdfs-site.xml中的dfs.nameservices值保持一致</description>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/soft/hadoop313/tmpdata</value>
        <description>namenode上本地的hadoop临时文件夹</description>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>root</value>
        <description>默认用户</description>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
        <value>*</value>
        <description></description>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
        <value>*</value>
        <description></description>
    </property>
    <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131072</value>
        <description>读写文件的buffer大小为:128K</description>
    </property>
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>ant151:2181,ant152:2181,ant153:2181</value>
        <description></description>
    </property>
    <property>
        <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>
        <value>10000</value>
        <description>hadoop链接zookeeper的超时时长设置为10s</description>
    </property>

hdfs-site.xml

    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
        <description>Hadoop中每一个block的备份数</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/opt/soft/hadoop313/data/dfs/name</value>
        <description>namenode上存储hdfs名字空间元数据目录</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/opt/soft/hadoop313/data/dfs/data</value>
        <description>datanode上数据块的物理存储位置</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>ant151:9869</value>
        <description></description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>gky</value>
        <description>指定hdfs的nameservice,需要和core-site.xml中保持一致</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.gky</name>
        <value>nn1,nn2</value>
        <description>gky为集群的逻辑名称,映射两个namenode逻辑名</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.gky.nn1</name>
        <value>ant151:9000</value>
        <description>namenode1的RPC通信地址</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.gky.nn1</name>
        <value>ant151:9870</value>
        <description>namenode1的http通信地址</description>
    </property>
    
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.gky.nn2</name>
        <value>ant152:9000</value>
        <description>namenode2的RPC通信地址</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.gky.nn2</name>
        <value>ant152:9870</value>
        <description>namenode2的http通信地址</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://ant151:8485;ant152:8485;ant153:8485/gky</value>
        <description>指定NameNode的edits元数据的共享存储位置(JournalNode列表)</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/opt/soft/hadoop313/data/journaldata</value>
        <description>指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置</description>
    </property>    
    <!-- 容错 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
        <description>开启NameNode故障自动切换</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.gky</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
        <description>失败后自动切换的实现方式</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>sshfence</value>
        <description>防止脑裂的处理</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
        <description>使用sshfence隔离机制时,需要ssh免密登陆</description>
    </property>    
    <property>
        <name>dfs.permissions.enabled</name>
        <value>false</value>
        <description>关闭HDFS操作权限验证</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.image.transfer.bandwidthPerSec</name>
        <value>1048576</value>
        <description></description>
    </property>    
    <property>
        <name>dfs.block.scanner.volume.bytes.per.second</name>
        <value>1048576</value>
        <description></description>
    </property>

mapred-site.xml

    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
        <description>job执行框架: local, classic or yarn</description>
        <final>true</final>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.application.classpath</name>
        <value>/opt/soft/hadoop313/etc/hadoop:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/lib/*</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>ant151:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>ant151:19888</value>
    </property>
    
    <property>
        <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
        <value>1024</value>
        <description>map阶段的task工作内存</description>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
        <value>2048</value>
        <description>reduce阶段的task工作内存</description>
    </property>
    

yarn-site.xml

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
        <description>开启resourcemanager高可用</description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>yrcabc</value>
        <description>指定yarn集群中的id</description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
        <description>指定resourcemanager的名字</description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>ant153</value>
        <description>设置rm1的名字</description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>ant154</value>
        <description>设置rm2的名字</description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
        <value>ant153:8088</value>
        <description></description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
        <value>ant154:8088</value>
        <description></description>
    </property>    
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>ant151:2181,ant152:2181,ant153:2181</value>
        <description>指定zk集群地址</description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
        <description>运行mapreduce程序必须配置的附属服务</description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
        <value>/opt/soft/hadoop313/tmpdata/yarn/local</value>
        <description>nodemanager本地存储目录</description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
        <value>/opt/soft/hadoop313/tmpdata/yarn/log</value>
        <description>nodemanager本地日志目录</description>
    </property>
    
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>2048</value>
        <description>resource进程的工作内存</description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
        <value>2</value>
        <description>resource工作中所能使用机器的内核数</description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>256</value>
        <description></description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
        <description>开启日志聚集功能</description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>86400</value>
        <description>日志保留多少秒</description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
        <description></description>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.application.classpath</name>
        <value>/opt/soft/hadoop313/etc/hadoop:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/lib/*</value>
        <description></description>
    </property>
    <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>
        <description></description>
    </property>

hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/soft/jdk180
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root
hadoop高可用集群配置,# zooKeeper,hadoop,Powered by 金山文档

workers

ant151
ant152
ant153
ant154

profile文件

  • vim /etc/profile

  • 启动hadoop集群,需要有java环境,这里的JAVA_HOME同样也要配置

# HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/soft/hadoop313
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/lib

# JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/soft/jdk180
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

二、SSH免密登录

hadoop高可用集群配置,# zooKeeper,hadoop,Powered by 金山文档
  1. 在主机A上生成rsa密钥对

所有提示均按回车默认

[root@hadoop02 .ssh]# ssh-keygen -t rsa -P ''
hadoop高可用集群配置,# zooKeeper,hadoop,Powered by 金山文档

在用户的家目录下回自动生成一个隐藏的文件夹“.ssh”,里面会有两个文件,分别是id_rsa和id_rsa.pub

  • id_rsa是本机的私钥,在使用ssh协议向其它主机传输数据前,主机会使用该私钥对数据进行加密;

  • id_rsa.pub是本机的公钥,因为ssh协议采用非对称加密法(公钥可以用来解密使用私钥进行加密的数据,同样,私钥也可以用来解密公钥进行加密的数据),所以主机一般将该公钥放到其它需要远程登录到的主机的ssh服务器中

hadoop高可用集群配置,# zooKeeper,hadoop,Powered by 金山文档
  1. 将本地的ssh公钥上传到目标服务器

# 将公钥追加到authorized_keys文件中(免密登录自己)
[root@hadoop02 .ssh]# cat /root/.ssh/id_rsa.pub >> ./authorized_keys 
 
# 上传公钥到ant152、ant153中
[root@hadoop02 .ssh]# ssh-copy-id -i ./id_rsa.pub -p22 root@ant152
[root@hadoop02 .ssh]# ssh-copy-id -i ./id_rsa.pub -p22 root@ant153
  1. 重启ssh服务

[root@hadoop02 .ssh]# systemctl restart sshd

# 免密登录
[root@hadoop02 .ssh]# ssh ant153
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三、集群首次启动

  1. 启动zk集群

可以直接运行脚本文件

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代码:

[root@ant151 shell]# ./zkop.sh start 
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  1. 启动ant151,ant152,ant153的journalnode服务:

[root@ant151 shell]# hdfs --daemon start journalnode
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  1. 在ant151格式化 namenode:

[root@ant151 shell]# hdfs namenode -format
  1. 在ant151启动namenode服务

[root@ant151 shell]# hdfs --daemon start namenode
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  1. 在ant152机器上同步namenode信息

[root@ant151 shell]# hdfs namenode -bootstrapStandby
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[root@ant152 soft]# hdfs --daemon start namenode

查看namenode节点状态:hdfs haadmin -getServiceState nn1|nn2

[root@ant152 soft]# hdfs haadmin -getServiceState nn1
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  1. 关闭所有dfs有关的服务

[root@ant151 soft]# stop-dfs.sh
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  1. 格式化zk

[root@ant151 soft]# hdfs zkfc -formatZK
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  1. 启动dfs

[root@ant151 soft]# start-dfs.sh
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  1. 启动yarn

[root@ant151 soft]# start-yarn.sh
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  1. 查看resourcemanager节点状态

[root@ant151 soft]# yarn rmadmin -getServiceState rm1
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rm1状态:standby

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rm2状态:active

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当前进程状态:

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kill掉active进程

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尝试访问,无法链接

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恢复ant152的namenode进程

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四、集群启动/停止方式

  1. 各个模块分开启动/停止

整体启动/停止HDFS

start-dfs.sh/stop-dfs.sh

整体启动/停止YARN

start-yarn.sh/stop-yarn.sh

2.整体启动/停止yarn

分别启动/停止HDFS组件

hdfs --daemon start/stop namenode/datanode/secondarynamenode

启动/停止YARN

yarn --daemon start/stop resourcemanager/nodemanager
  1. Hadoop集群启停脚本:myhadoop.sh

  • 进入~/bin目录创建脚本:

  • vim hadoopstart.sh

#!/bin/bash

# 判断参数个数
if [ $# -lt 1 ]
then
        echo "Not Enough Arguement!"
        exit;
fi 

case $1 in
"start")
        echo " =================== 启动 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 启动 hdfs ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.4/sbin/start-dfs.sh"
        echo " --------------- 启动 yarn ---------------"
        ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.4/sbin/start-yarn.sh"
        echo " --------------- 启动 historyserver ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.4/bin/mapred --daemon start historyserver"
;;
"stop")
        echo " =================== 关闭 hadoop集群 ==================="

        echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.4/bin/mapred --daemon stop historyserver"
        echo " --------------- 关闭 yarn ---------------"
        ssh hadoop103 "/opt/module/hadoop-3.1.4/sbin/stop-yarn.sh"
        echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------"
        ssh hadoop102 "/opt/module/hadoop-3.1.4/sbin/stop-dfs.sh"
;;
*)
    echo "Input Args Error..."
;;
esac
  1. 查看所有服务器进程运行情况脚本

  • 进入~/bin目录下创建脚本:

  • vim jpsall.sh

#! /bin/bash
 
for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104 hadoop100
do
 
    echo --------- $host ----------
 
    ssh $host jps
 
done

五、常用端口号及配置文件

  1. 常用端口号

hadoop3.x

  • HDFS NameNode 内部通常端口:8020/9000/9820

  • HDFS NameNode 用户查询端口:9870

  • Yarn查看任务运行情况:8088

  • 历史服务器:19888

hadoop2.x

  • HDFS NameNode 内部通常端口:8020/9000

  • HDFS NameNode 用户查询端口:50070

  • Yarn查看任务运行情况:8088

  • 历史服务器:19888

  1. 常用配置文件

3.x core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml mapred-site.xml workers

2.x core-site.xml hdfs-site.xml yarn-site.xml mapred-site.xml slaves

六、集群时间同步

同步时间的下面操作三台机都需要

  1. 安装ntpdate

[root@ant151 soft]# yum install -y ntpdate
  1. 定时更新时间

[root@ant151 soft]# crontab -e
每五分钟更新一次时间

ant151设置时间同步

hadoop高可用集群配置,# zooKeeper,hadoop,Powered by 金山文档

其他两台节点与ant151同步更新时间文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-565513.html

hadoop高可用集群配置,# zooKeeper,hadoop,Powered by 金山文档
  1. 启动定时任务

[root@ant151 soft]# service crond start

到了这里,关于Hadoop高可用(HA)集群搭建的文章就介绍完了。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!

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    前言 纯实操,无理论,本文是给公司搭建测试环境时记录的,已经按照这一套搭了四五遍大数据集群了,目前使用还未发现问题。 有问题麻烦指出,万分感谢! PS:Centos7.9、Rocky9.1可用 集群配置 ip hostname 系统 CPU 内存 系统盘 数据盘 备注 192.168.22.221 hadoop1 Centos7.9 4 16 250G 19

    2024年02月03日
    浏览(39)
  • Zookeeper+Hadoop+Spark+Flink+Kafka+Hbase+Hive 完全分布式高可用集群搭建(保姆级超详细含图文)

    说明: 本篇将详细介绍用二进制安装包部署hadoop等组件,注意事项,各组件的使用,常用的一些命令,以及在部署中遇到的问题解决思路等等,都将详细介绍。 ip hostname 192.168.1.11 node1 192.168.1.12 node2 192.168.1.13 node3 1.2.1系统版本 1.2.2内存建议最少4g、2cpu、50G以上的磁盘容量 本次

    2024年02月12日
    浏览(53)
  • 【Hadoop】HA高可用搭建保姆级教程(大二学长的万字笔记)

    大家好!我是初心,今天给大家带来的是Hadoop HA搭建保姆级教程,来自大二学长的万字长文自述和笔记! 相信很多人看到这个标题时,可能会产生一种疑问:博主你之前不是出过一期关于Hadoop HA高可用集群搭建的教程了吗,这次怎么还出一篇?是有什么改进的地方吗? 没错

    2024年02月15日
    浏览(52)
  • Linux-一篇文章,速通Hadoop集群之伪分布式,完全分布式,高可用搭建(附zookeeper,jdk介绍与安装)。

    文章较长,附目录,此次安装是在VM虚拟环境下进行。文章第一节主要是介绍Hadoop与Hadoop生态圈并了解Hadoop三种集群的区别,第二节和大家一起下载,配置Linux三种集群以及大数据相关所需的jdk,zookeeper,只需安装配置的朋友可以直接跳到文章第二节。同时,希望我的文章能帮

    2024年03月19日
    浏览(53)
  • 大数据 | Hadoop HA高可用搭建保姆级教程(大二学长的万字笔记)

    大家好!我是初心,今天给大家带来的是Hadoop HA搭建保姆级教程,来自大二学长的万字长文自述和笔记! 相信很多人看到这个标题时,可能会产生一种疑问:博主你之前不是出过一期关于Hadoop HA高可用集群搭建的教程了吗,这次怎么还出一篇?是有什么改进的地方吗? 没错

    2024年02月06日
    浏览(42)
  • HDFS HA 集群搭建 - 基于Quorum Journal Manager(hadoop2.7.1)

    在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,检查点(Checkpointing)是一个关键的过程,它涉及到将文件系统的命名空间状态持久化到磁盘。这个状态由两部分组成:EditLogs和FsImage。 EditLogs:记录了自FsImage生成后对文件系统所做的所有修改。每次对文件系统的修改都会追加到EditLogs中。

    2024年01月16日
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  • 【Hadoop】高可用集群搭建

    大家好!这篇文章是我在搭建Hdfs的HA(高可用)时写下的详细笔记与感想,希望能帮助到大家!本篇文章收录于 初心 的 大数据 专栏。 🏠 个人主页:初心%个人主页 🧑 个人简介:大家好,我是初心,和大家共同努力 💕 座右铭:理想主义的花,终究会盛开在浪漫主义的土壤里

    2024年02月15日
    浏览(39)
  • 39学习分布式计算框架 Hadoop 的高可用方案,如 NameNode 集群、ZooKeeper

    Hadoop 是一个分布式计算框架,用于存储和处理大数据。在 Hadoop 集群中,NameNode 是一个关键组件,它负责管理 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)中的文件和目录。为了确保高可用性,需要使用多个 NameNode 节点进行冗余备份,并使用 ZooKeeper 进行故障检测和自动故障切换。 以下是学

    2023年04月26日
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  • Hadoop-HDFS详解与HA,完全分布式集群搭建(细到令人发指的教程)

    本篇篇幅较长,有许多集群搭建干货,和枯燥乏味但是面试可能问到的理论知识。 思来想去不知道怎样才能鼓励自己加油学习,想想要面对的生活还是假吧意思打开学习视频吧。 目录 一、引入 hdfs是什么 hdfs的由来 hdfs架构体系 hdfs的优缺点 优点 缺点 二、HDFS_block简介和注意

    2023年04月19日
    浏览(56)
  • 三台异构服务器搭建hadoop HA集群史上最详细方案(HDFS+YARN)

     一、系统基础服务配置 主机名 IP 操作系统 CPU 内存 磁盘 Hive01 10.86.102.104 Centos 7.9.2009 Xeon 4208 X16 192G 46T Hive02 10.86.102.102 Centos 7.9.2009 Xeon 4208 X16 192G 46T Hive03 10.86.102.105 Centos 7.9.2009 Xeon 8260 X48 256G         11T 最终组成的是一个双副本56T的集群,设置YARN内存共400GB(可调) 3台服务

    2024年02月07日
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