【Hadoop离线基础总结】Hadoop High Availability\Hadoop基础环境增强

简单介绍

Hadoop HA 概述

HA(High Available) —— 高可用，是保证业务连续性的有效解决方案。一般有两个或两个以上的节点，分为活动节点（Active）及备用节点（Standby）。通常把正在执行业务的称为活动节点，而作为活动节点的一个备份的则称为备用节点。当活动节点出现问题，导致正在运行的业务（任务）不能正常运行时，备用节点此时就会侦测到，并立即接续活动节点来执行业务。从而实现业务的不中断或短暂中断。

Hadoop1.X版本，NN是HDFS集群的单点故障点，每一个集群只有一个NN,如果这个机器或进程不可用，整个集群就无法使用。为了解决这个问题，出现了一堆针对HDFS HA的解决方案（如：Linux HA, VMware FT, shared NAS+NFS, BookKeeper, QJM/Quorum Journal Manager, BackupNode等）。

在HA具体实现方法不同情况下，HA框架的流程是一致的, 不一致的就是如何存储、管理、同步edits编辑日志文件。

在Active NN和Standby NN之间要有个共享的存储日志的地方，Active NN把edit Log写到这个共享的存储日志的地方，Standby NN去读取日志然后执行，这样Active和Standby NN内存中的HDFS元数据保持着同步。一旦发生主从切换Standby NN可以尽快接管Active NN的工作。
集群搭建规划

集群搭建

第一步：停止服务

要停止hadoop集群的所有服务，包括HDFS、yarn、impala、hive、oozie、hue等

# 停止oozie

cd /export/servers/oozie-4.1.0-cdh5.14.0

bin/oozied.sh stop

hue	impala	hive在进程中杀死即可

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0

sbin/stop-dfs.sh

sbin/stop-yarn.sh

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

第二步：启动所有节点的ZooKeeper

cd /export/servers/zookeeper-3.4.5-cdh5.14.0

bin/zkServer.sh start

第三步：更改配置文件

core-site.xml

<!--

<property>

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

	<value>hdfs://192.168.52.100:8020</value>

</property>

<property>

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

	<value>/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/tempDatas</value>

</property>

<property>

	<name>io.file.buffer.size</name>

	<value>4096</value>

</property>

<property>

	<name>fs.trash.interval</name>

	<value>10080</value>

</property>

-->	

<property>

	<name>ha.zookeeper.quorum</name>

	<value>node01.hadoop.com:2181,node02.hadoop.com:2181,node03.hadoop.com:2181</value>

</property>

<property>

	<name>fs.defaultFS</name>

	<value>hdfs://hann</value>

</property>

<!--  缓冲区大小，实际工作中根据服务器性能动态调整 -->

<property>

	<name>io.file.buffer.size</name>

	<value>4096</value>

</property>

<property>

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

	<value>/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/tempDatas</value>

</property>

<property>

	<name>fs.trash.interval</name>

	<value>10080</value>

</property>

<property>

	<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>

	<value>*</value>

</property>

<property>

	<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>

	<value>*</value>

</property>

hdfs-site.xml

<!-- NameNode存储元数据信息的路径，实际工作中，一般先确定磁盘的挂载目录，然后多个目录用，进行分割   -->

	<!--   集群动态上下线

	<property>

		<name>dfs.hosts</name>

		<value>/export/servers/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/accept_host</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.hosts.exclude</name>

		<value>/export/servers/hadoop-2.7.4/etc/hadoop/deny_host</value>

	</property>

	 -->

	 <!--

	 <property>

			<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

			<value>node01:50090</value>

	</property>

	<property>

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

		<value>node01:50070</value>

	</property>

	<property>

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

		<value>file:///export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/namenodeDatas</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.datanode.data.dir</name>

		<value>file:///export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/datanodeDatas</value>

	</property>

	<property>

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

		<value>file:///export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/dfs/nn/edits</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>

		<value>file:///export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/dfs/snn/name</value>

	</property>

	<property>

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

		<value>file:///export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/dfs/nn/snn/edits</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.replication</name>

		<value>1</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.permissions</name>

		<value>false</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.blocksize</name>

		<value>134217728</value>

	</property>

	<property>

	  <name>dfs.webhdfs.enabled</name>

	  <value>true</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.client.read.shortcircuit</name>

		<value>true</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.domain.socket.path</name>

		<value>/var/run/hdfs-sockets/dn</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.client.file-block-storage-locations.timeout.millis</name>

		<value>10000</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled</name>

		<value>true</value>

	</property>

	<property>

	  <name>dfs.webhdfs.enabled</name>

	  <value>true</value>

	</property>

	-->

	<property>

		<name>dfs.nameservices</name>

		<value>hann</value>

	</property>

		<property>

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

		<value>nn1,nn2</value>

	</property>

	<property>

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

		<value>node01.hadoop.com:8020</value>

	</property>

	<property>

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

		<value>node02.hadoop.com:8020</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.namenode.servicerpc-address.hann.nn1</name>

		<value>node01.hadoop.com:8022</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.namenode.servicerpc-address.hann.nn2</name>

		<value>node02.hadoop.com:8022</value>

	</property>

	<property>

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

		<value>node01.hadoop.com:50070</value>

	</property>

	<property>

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

		<value>node02.hadoop.com:50070</value>

	</property>

		<property>

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

		<value>qjournal://node01.hadoop.com:8485;node02.hadoop.com:8485;node03.hadoop.com:8485/hann</value>

	</property>

		<property>

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

		<value>/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/dfs/jn</value>

	</property>

	<property>

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

		<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</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.ha.automatic-failover.enabled</name>

		<value>true</value>

	</property>

	<property>

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

		<value>file:///export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/namenodeDatas</value>

	</property>

	<property>

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

		<value>file:///export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/dfs/nn/edits</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.datanode.data.dir</name>

		<value>file:///export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/datanodeDatas</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.replication</name>

		<value>3</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.permissions</name>

		<value>false</value>

	</property>

		<property>

		<name>dfs.blocksize</name>

		<value>134217728</value>

	</property>

	<property>

	  <name>dfs.webhdfs.enabled</name>

	  <value>true</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.client.read.shortcircuit</name>

		<value>true</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.domain.socket.path</name>

		<value>/var/run/hdfs-sockets/dn</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.client.file-block-storage-locations.timeout.millis</name>

		<value>10000</value>

	</property>

	<property>

		<name>dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled</name>

		<value>true</value>

	</property>

	<property>

	  <name>dfs.webhdfs.enabled</name>

	  <value>true</value>

	</property>

mapred-site.xml

<!--

	<property>

		<name>mapreduce.framework.name</name>

		<value>yarn</value>

	</property>

	<property>

		<name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>

		<value>true</value>

	</property>

	<property>

		<name>mapreduce.jobhistory.address</name>

		<value>node01:10020</value>

	</property>

	<property>

		<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

		<value>node01:19888</value>

	</property>

	-->

<!--

	<property>

		<name>mapreduce.map.output.compress</name>

		<value>true</value>

	</property>

	<property>

		<name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>

		<value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>

	</property>

	 <property>

                <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name>

                <value>true</value>

        </property>

	 <property>

                <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</name>

                <value>RECORD</value>

        </property>

	 <property>

                <name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name>

                <value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>

        </property>

-->

<!--指定运行mapreduce的环境是yarn -->

<property>

        <name>mapreduce.framework.name</name>

        <value>yarn</value>

</property>

<!-- MapReduce JobHistory Server IPC host:port -->

<property>

        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>

        <value>node03:10020</value>

</property>

<!-- MapReduce JobHistory Server Web UI host:port -->

<property>

        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

        <value>node03:19888</value>

</property>

<!-- The directory where MapReduce stores control files.默认 ${hadoop.tmp.dir}/mapred/system -->

<property>

        <name>mapreduce.jobtracker.system.dir</name>

        <value>/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/jobtracker</value>

</property>

<!-- The amount of memory to request from the scheduler for each map task. 默认 1024-->

<property>

        <name>mapreduce.map.memory.mb</name>

        <value>1024</value>

</property>

<!-- <property>

                <name>mapreduce.map.java.opts</name>

                <value>-Xmx1024m</value>

        </property> -->

<!-- The amount of memory to request from the scheduler for each reduce task. 默认 1024-->

<property>

        <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>

        <value>1024</value>

</property>

<!-- <property>

               <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>

               <value>-Xmx2048m</value>

        </property> -->

<!-- 用于存储文件的缓存内存的总数量，以兆字节为单位。默认情况下，分配给每个合并流1MB，给个合并流应该寻求最小化。默认值100-->

<property>

        <name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>

        <value>100</value>

</property>

<!-- <property>

        <name>mapreduce.jobtracker.handler.count</name>

        <value>25</value>

        </property>-->

<!-- 整理文件时用于合并的流的数量。这决定了打开的文件句柄的数量。默认值10-->

<property>

        <name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>

        <value>10</value>

</property>

<!-- 默认的并行传输量由reduce在copy(shuffle)阶段。默认值5-->

<property>

        <name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name>

        <value>25</value>

</property>

<property>

        <name>yarn.app.mapreduce.am.command-opts</name>

        <value>-Xmx1024m</value>

</property>

<!-- MR AppMaster所需的内存总量。默认值1536-->

<property>

        <name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>

        <value>1536</value>

</property>

<!-- MapReduce存储中间数据文件的本地目录。目录不存在则被忽略。默认值${hadoop.tmp.dir}/mapred/local-->

<property>

        <name>mapreduce.cluster.local.dir</name>

        <value>/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/mapreduce/local</value>

</property>

yarn-site.xml

<!--

	<property>

		<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

		<value>node01</value>

	</property>

	<property>

		<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

		<value>mapreduce_shuffle</value>

	</property>

	<property>

		<name>yarn.log-aggregation-enable</name>

		<value>true</value>

	</property>

	<property>

		<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>

		<value>604800</value>

	</property>

	-->

	<!-- Site specific YARN configuration properties -->

<!-- 是否启用日志聚合.应用程序完成后,日志汇总收集每个容器的日志,这些日志移动到文件系统,例如HDFS. -->

<!-- 用户可以通过配置"yarn.nodemanager.remote-app-log-dir"、"yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix"来确定日志移动到的位置 -->

<!-- 用户可以通过应用程序时间服务器访问日志 -->

<!-- 启用日志聚合功能，应用程序完成后，收集各个节点的日志到一起便于查看 -->

	<property>

			<name>yarn.log-aggregation-enable</name>

			<value>true</value>

	</property>

<!--开启resource manager HA,默认为false-->

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>

        <value>true</value>

</property>

<!-- 集群的Id，使用该值确保RM不会做为其它集群的active -->

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>

        <value>mycluster</value>

</property>

<!--配置resource manager  命名-->

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>

        <value>rm1,rm2</value>

</property>

<!-- 配置第一台机器的resourceManager -->

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>

        <value>node03.hadoop.com</value>

</property>

<!-- 配置第二台机器的resourceManager -->

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>

        <value>node02.hadoop.com</value>

</property>

<!-- 配置第一台机器的resourceManager通信地址 -->

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>

        <value>node03.hadoop.com:8032</value>

</property>

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>

        <value>node03.hadoop.com:8030</value>

</property>

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>

        <value>node03.hadoop.com:8031</value>

</property>

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>

        <value>node03.hadoop.com:8033</value>

</property>

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>

        <value>node03.hadoop.com:8088</value>

</property>

<!-- 配置第二台机器的resourceManager通信地址 -->

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>

        <value>node02.hadoop.com:8032</value>

</property>

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>

        <value>node02.hadoop.com:8030</value>

</property>

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>

        <value>node02.hadoop.com:8031</value>

</property>

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>

        <value>node02.hadoop.com:8033</value>

</property>

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>

        <value>node02.hadoop.com:8088</value>

</property>

<!--开启resourcemanager自动恢复功能-->

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>

        <value>true</value>

</property>

<!--在node3上配置rm1,在node2上配置rm2,注意：一般都喜欢把配置好的文件远程复制到其它机器上，但这个在YARN的另一个机器上一定要修改，其他机器上不配置此项-->

	<property>

		<name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>

		<value>rm1</value>

       <description>If we want to launch more than one RM in single node, we need this configuration</description>

	</property>

	   <!--用于持久存储的类。尝试开启-->

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>

        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>

</property>

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>

        <value>node01.hadoop.com:2181,node02.hadoop.com:2181,node03.hadoop.com:2181</value>

        <description>For multiple zk services, separate them with comma</description>

</property>

<!--开启resourcemanager故障自动切换，指定机器-->

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>

        <value>true</value>

        <description>Enable automatic failover; By default, it is enabled only when HA is enabled.</description>

</property>

<property>

        <name>yarn.client.failover-proxy-provider</name>

        <value>org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider</value>

</property>

<!-- 允许分配给一个任务最大的CPU核数，默认是8 -->

<property>

        <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>

        <value>4</value>

</property>

<!-- 每个节点可用内存,单位MB -->

<property>

        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

        <value>512</value>

</property>

<!-- 单个任务可申请最少内存，默认1024MB -->

<property>

        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>

        <value>512</value>

</property>

<!-- 单个任务可申请最大内存，默认8192MB -->

<property>

        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>

        <value>512</value>

</property>

<!--多长时间聚合删除一次日志 此处-->

<property>

        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>

        <value>2592000</value><!--30 day-->

</property>

<!--时间在几秒钟内保留用户日志。只适用于如果日志聚合是禁用的-->

<property>

        <name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name>

        <value>604800</value><!--7 day-->

</property>

<!--指定文件压缩类型用于压缩汇总日志-->

<property>

        <name>yarn.nodemanager.log-aggregation.compression-type</name>

        <value>gz</value>

</property>

<!-- nodemanager本地文件存储目录-->

<property>

        <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>

        <value>/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/hadoopDatas/yarn/local</value>

</property>

<!-- resourceManager  保存最大的任务完成个数 -->

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.max-completed-applications</name>

        <value>1000</value>

</property>

<!-- 逗号隔开的服务列表，列表名称应该只包含a-zA-Z0-9_,不能以数字开始-->

<property>

        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

        <value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<!--rm失联后重新链接的时间-->

<property>

        <name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>

        <value>2000</value>

</property>

把这四个发送到node02,node03，node02的yarn-site.xml要把yarn.resourcemanager.ha.id的值修改为rm2

scp core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml node02:$PWD

scp core-site.xml hdfs-site.xml mapred-site.xml yarn-site.xml node03:$PWD

第四步：启动服务

1.在node01初始化zookeeper

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0

bin/hdfs zkfc -formatZK

2.启动journalNode，三台机器都要执行

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

3.初始化journalNode在node01执行即可

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0

bin/hdfs namenode -initializeSharedEdits -force

4.在node01启动NameNode

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

5.在node02启动Namenode

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0

bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

6.在node01启动所有节点的datanode

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0

sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

7.在node01和node02启动zkfc

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0

sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc

8.在node02和node03启动yarn

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0

sbin/start-yarn.sh

8.在node03启动jobhistoryserver

cd /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

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