HDFS-HA高可用

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1. HDFS-HA工作机制

通过双NameNode消除单点故障

1. HDFS-HA工作要点

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

1. HDFS-HA故障转移机制

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如果断网，（单一 隔离Fence）则另一台zkfc不会贸然上线，防止脑裂

使用命令hdfs haadmin -failover手动进行故障转移，在该模式下，即使现役NameNode已经失效，系统也不会自动从现役NameNode转移到待机NameNode，下面学习如何配置部署HA自动进行故障转移。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3-20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。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。

配置HDFS-HA集群

配置core-site.xml

<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>

配置hdfs-site.xml

<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>hadoop102:9000</value>

  </property>

  <!-- nn2的RPC通信地址 -->

  <property>

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

     <value>hadoop103:9000</value>

  </property>

  <!-- nn1的http通信地址 -->

  <property>

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

     <value>hadoop102:50070</value>

  </property>

  <!-- nn2的http通信地址 -->

  <property>

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

     <value>hadoop103:50070</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://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/zdsssg/.ssh/id_rsa</value>

  </property>

  <!-- 声明journalnode服务器存储目录-->

  <property>

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

     <value>/opt/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>

拷贝配置好的hadoop环境到其他节点

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

6.    在[nn1]上，启动所有datanode

  sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

7.    将[nn1]切换为Active

  bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

1. 查看是否Active

  bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1

配置HDFS-HA自动故障转移

1.    具体配置

       （1）在hdfs-site.xml中增加

<property>

  <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>

  <value>true</value>

</property>

       （2）在core-site.xml文件中增加

<property>

  <name>ha.zookeeper.quorum</name>

  <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>

</property>

2.    启动

       （1）关闭所有HDFS服务：

sbin/stop-dfs.sh

       （2）启动Zookeeper集群：

bin/zkServer.sh start

       （3）初始化HA在Zookeeper中状态：

bin/hdfs zkfc -formatZK

       （4）启动HDFS服务：

sbin/start-dfs.sh

3.    验证

       （1）将Active NameNode进程kill

kill -9 namenode的进程id

       （2）将Active NameNode机器断开网络

service network stop

1. YARN-HA工作机制

配置yarn-ha集群

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

       （6）配置Zookeeper集群

2.    规划集群

3.    具体配置

（1）yarn-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>hadoop102</value>

    </property>

    <property>

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

        <value>hadoop103</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>

</configuration>

       （2）同步更新其他节点的配置信息

4.    启动hdfs

（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）启动所有DataNode

sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

（6）将[nn1]切换为Active

bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

5.    启动YARN

（1）启动yarn

sbin/start-yarn.sh

（2）启动resourcemanager

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

（3）查看服务状态

bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1