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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_hadoop高可用集群搭建

作者：知新_RL | 2024-07-19 15:59:33

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hadoop高可用集群搭建

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

  1. [kgf@hadoop102 opt]$ ll
  2. 总用量 0
  3. drwxr-xr-x. 5 kgf kgf  69 4月  27 10:59 module
  4. drwxr-xr-x. 2 kgf kgf 108 4月  27 10:56 software
  5. [kgf@hadoop102 opt]$  sudo mkdir ha
  6. [kgf@hadoop102 opt]$  sudo chown kgf:kgf /opt/ha
  7. [kgf@hadoop102 opt]$ pwd
  8. /opt
  9. [kgf@hadoop102 opt]$ ll
  10. 总用量 0
  11. drwxr-xr-x. 2 kgf kgf   6 4月  29 20:36 ha
  12. drwxr-xr-x. 5 kgf kgf  69 4月  27 10:59 module
  13. drwxr-xr-x. 2 kgf kgf 108 4月  27 10:56 software
  14. [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

  1. <configuration>
  2.     <!-- 把多个 NameNode 的地址组装成一个集群 mycluster -->
  3. 	<property>
  4. 		<name>fs.defaultFS</name>
  5. 		<value>hdfs://mycluster</value>
  6. 	</property>
  7. 	<!-- 指定 hadoop 运行时产生文件的存储目录 -->
  8. 	<property>
  9. 		<name>hadoop.tmp.dir</name>
  10. 		<value>/opt/ha/hadoop-3.1.3/data</value>
  11. 	</property>
  12. </configuration>

5）配置 hdfs-site.xml

  1. <configuration>
  2.  
  3. 	<!-- NameNode 数据存储目录 -->
  4. 	 <property>
  5. 		<name>dfs.namenode.name.dir</name>
  6. 		<value>file://${hadoop.tmp.dir}/name</value>
  7. 	 </property>
  8. 	 
  9. 	<!-- DataNode 数据存储目录 -->
  10. 	 <property>
  11. 		<name>dfs.datanode.data.dir</name>
  12. 		<value>file://${hadoop.tmp.dir}/data</value>
  13. 	 </property>
  14. 	 
  15. 	<!-- JournalNode 数据存储目录 -->
  16. 	 <property>
  17. 		<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
  18. 		<value>${hadoop.tmp.dir}/jn</value>
  19. 	 </property>
  20. 	 
  21. 	<!-- 完全分布式集群名称 -->
  22. 	 <property>
  23. 		<name>dfs.nameservices</name>
  24. 		<value>mycluster</value>
  25. 	 </property>
  26. 	 
  27. 	<!-- 集群中 NameNode 节点都有哪些 -->
  28. 	 <property>
  29. 		<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
  30. 		<value>nn1,nn2,nn3</value>
  31. 	 </property>
  32. 	 
  33. 	<!-- NameNode 的 RPC 通信地址 -->
  34. 	 <property>
  35. 		<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
  36. 		<value>hadoop102:8020</value>
  37. 	 </property>
  38. 	 <property>
  39. 		<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
  40. 		<value>hadoop103:8020</value>
  41. 	 </property>
  42. 	 <property>
  43. 		<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn3</name>
  44. 		<value>hadoop104:8020</value>
  45. 	 </property>
  46. 	 
  47. 	<!-- NameNode 的 http 通信地址 -->
  48. 	 <property>
  49. 		<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
  50. 		<value>hadoop102:9870</value>
  51. 	 </property>
  52. 	 <property>
  53. 		<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
  54. 		<value>hadoop103:9870</value>
  55. 	 </property>
  56. 	 <property>
  57. 		<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn3</name>
  58. 		<value>hadoop104:9870</value>
  59. 	 </property>
  60. 	 
  61. 	<!-- 指定 NameNode 元数据在 JournalNode 上的存放位置 -->
  62. 	 <property>
  63. 		<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
  64. 		<value>qjournal://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/mycluster</value>
  65. 	 </property>
  66. 	 
  67. 	<!-- 访问代理类：client 用于确定哪个 NameNode 为 Active -->
  68. 	 <property>
  69. 		<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
  70. 		<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
  71. 	 </property>
  72. 	 
  73. 	<!-- 配置隔离机制，即同一时刻只能有一台服务器对外响应 -->
  74. 	 <property>
  75. 		<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
  76. 		<value>sshfence</value>
  77. 	 </property>
  78. 	 
  79. 	<!-- 使用隔离机制时需要 ssh 秘钥登录-->
  80. 	 <property>
  81. 		<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
  82. 		<value>/home/kgf/.ssh/id_rsa</value>
  83. 	 </property>
  84. </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

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

（2）在 core-site.xml 文件中增加

  1. <!-- 指定 zkfc 要连接的 zkServer 地址 -->
  2. 	<property>
  3. 		<name>ha.zookeeper.quorum</name>
  4. 		<value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
  5. 	</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

  1. <configuration>
  2.  
  3.      <property>
  4. 		<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  5. 		<value>mapreduce_shuffle</value>
  6. 	 </property>
  7. 	 
  8. 	 <!-- 启用 resourcemanager ha -->
  9. 	 <property>
  10. 		<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
  11. 		<value>true</value>
  12. 	 </property>
  13. 	 
  14. 	 <!-- 声明两台 resourcemanager 的地址 -->
  15. 	 <property>
  16. 		<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
  17. 		<value>cluster-yarn1</value>
  18. 	 </property>
  19. 	 
  20. 	 <!--指定 resourcemanager 的逻辑列表-->
  21. 	 <property>
  22. 		<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
  23. 		<value>rm1,rm2,rm3</value>
  24. 	</property>
  25. 	
  26. 	<!-- ========== rm1 的配置 ========== -->
  27. 	<!-- 指定 rm1 的主机名 -->
  28. 	 <property>
  29. 		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
  30. 		<value>hadoop102</value>
  31. 	</property>
  32. 	
  33. 	<!-- 指定 rm1 的 web 端地址 -->
  34. 	<property>
  35. 		<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
  36. 		<value>hadoop102:8088</value>
  37. 	</property>
  38. 	
  39. 	<!-- 指定 rm1 的内部通信地址 -->
  40. 	<property>
  41. 		<name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
  42. 		<value>hadoop102:8032</value>
  43. 	</property>
  44. 	
  45. 	<!-- 指定 AM 向 rm1 申请资源的地址 -->
  46. 	<property>
  47. 		<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name> 
  48. 		<value>hadoop102:8030</value>
  49. 	</property>
  50. 	
  51. 	<!-- 指定供 NM 连接的地址 --> 
  52. 	<property>
  53. 		<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
  54. 		<value>hadoop102:8031</value>
  55. 	</property>
  56. 	
  57. 	<!-- ========== rm2 的配置 ========== -->
  58. 	 <!-- 指定 rm2 的主机名 -->
  59. 	 <property>
  60. 		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
  61. 		<value>hadoop103</value>
  62. 	</property>
  63. 	<property>
  64. 		<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
  65. 		<value>hadoop103:8088</value>
  66. 	</property>
  67. 	<property>
  68. 		<name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
  69. 		<value>hadoop103:8032</value>
  70. 	</property>
  71. 	<property>
  72. 		<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
  73. 		<value>hadoop103:8030</value>
  74. 	</property>
  75. 	<property>
  76. 		<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
  77. 		<value>hadoop103:8031</value>
  78. 	</property>
  79. 	
  80. 	<!-- ========== rm3 的配置 ========== -->
  81. 	<!-- 指定 rm1 的主机名 -->
  82. 	 <property>
  83. 		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm3</name>
  84. 		<value>hadoop104</value>
  85. 	</property>
  86. 	
  87. 	<!-- 指定 rm1 的 web 端地址 -->
  88. 	<property>
  89. 		<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm3</name>
  90. 		<value>hadoop104:8088</value>
  91. 	</property>
  92. 	
  93. 	<!-- 指定 rm1 的内部通信地址 -->
  94. 	<property>
  95. 		<name>yarn.resourcemanager.address.rm3</name>
  96. 		<value>hadoop104:8032</value>
  97. 	</property>
  98. 	
  99. 	<!-- 指定 AM 向 rm1 申请资源的地址 -->
  100. 	<property>
  101. 		<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm3</name> 
  102. 		<value>hadoop104:8030</value>
  103. 	</property>
  104. 	
  105. 	<!-- 指定供 NM 连接的地址 --> 
  106. 	<property>
  107. 		<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm3</name>
  108. 		<value>hadoop104:8031</value>
  109. 	</property>
  110. 	
  111. 	 <!-- 指定 zookeeper 集群的地址 --> 
  112. 	 <property>
  113. 		<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
  114. 		<value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
  115. 	 </property>
  116. 	 
  117. 	 <!-- 启用自动恢复 --> 
  118. 	 <property>
  119. 		<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
  120. 		<value>true</value>
  121. 	 </property>
  122. 	 
  123. 	 <!-- 指定 resourcemanager 的状态信息存储在 zookeeper 集群 --> 
  124. 	 <property>
  125. 		<name>yarn.resourcemanager.store.class</name> 
  126. 		<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
  127. 	</property>
  128. 	
  129. 	<!-- 环境变量的继承 -->
  130. 	<property>
  131. 		<name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
  132. 		<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
  133. 	 </property> 
  134. </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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