新闻实时分析系统-Hadoop2.X HA架构与部署

1.HDFS-HA架构原理介绍

hadoop2.x之后，Clouera提出了QJM/Qurom Journal Manager，这是一个基于Paxos算法实现的HDFS HA方案，它给出了一种较好的解决思路和方案,示意图如下：

1）基本原理就是用2N+1台 JN 存储EditLog，每次写数据操作有大多数（>=N+1）返回成功时即认为该次写成功，数据不会丢失了。当然这个算法所能容忍的是最多有N台机器挂掉，如果多于N台挂掉，这个算法就失效了。这个原理是基于Paxos算法

2）在HA架构里面SecondaryNameNode这个冷备角色已经不存在了，为了保持standby NN时时的与主Active NN的元数据保持一致，他们之间交互通过一系列守护的轻量级进程JournalNode

3）任何修改操作在 Active NN上执行时，JN进程同时也会记录修改log到至少半数以上的JN中，这时 Standby NN 监测到JN 里面的同步log发生变化了会读取 JN 里面的修改log，然后同步到自己的的目录镜像树里面，如下图：

当发生故障时，Active的 NN 挂掉后，Standby NN 会在它成为Active NN 前，读取所有的JN里面的修改日志，这样就能高可靠的保证与挂掉的NN的目录镜像树一致，然后无缝的接替它的职责，维护来自客户端请求，从而达到一个高可用的目的。

2.HDFS-HA 详细配置

1）修改hdfs-site.xml配置文件

vi hdfs-site.xml

<configuration>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>3</value>

</property>

<property>

<name>dfs.permissions</name>

<value>false</value>

</property>

<property>

<name>dfs.permissions.enabled</name>

<value>false</value>

</property>

<property>

<name>dfs.nameservices</name>

<value>ns</value>

</property>

<property>

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

<value>nn1,nn2</value>

</property>

<property>

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

<value>bigdata-pro01.kfk.com:8020</value>

</property>

<property>

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

<value>bigdata-pro02.kfk.com:8020</value>

</property>

<property>

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

<value>bigdata-pro01.kfk.com:50070</value>

</property>

<property>

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

<value>bigdata-pro02.kfk.com:50070</value>

</property>

<property>

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

<value>qjournal://bigdata-pro01.kfk.com:8485;bigdata-pro02.kfk.com:8485;bigdata-pro03.kfk.com:8485/ns</value>

</property>

<property>

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

<value>/opt/modules/hadoop-2.5.0/data/jn</value>

</property>

<property>

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

<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>

</property>

<property>

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

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>dfs.ha.fencing.methods</name>

<value>sshfence</value>

</property>

<property>

<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>

<value>/home/kfk/.ssh/id_rsa</value>

</property>

</configuration>

2）修改core-site.xml配置文件

<configuration>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://ns</value>

</property>

<property>

<name>hadoop.http.staticuser.user</name>

<value>kfk</value>

</property>

<property>

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

<value>/opt/modules/hadoop-2.5.0/data/tmp</value>

</property>

<property>

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

<value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>

</property>

<property>

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

<value>bigdata-pro01.kfk.com:2181,bigdata-pro02.kfk.com:2181,

bigdata-pro03.kfk.com:2181</value>

</property>

</configuration>

3）将修改的配置分发到其他节点

scp hdfs-site.xml bigdata-pro02.kfk.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/

scp hdfs-site.xml bigdata-pro03.kfk.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/

scp core-site.xml bigdata-pro02.kfk.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/

scp core-site.xml bigdata-pro03.kfk.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/

3.HDFS-HA 服务启动及自动故障转移测试

1）启动所有节点上面的Zookeeper进程

zkServer.sh start

2）启动所有节点上面的journalnode进程

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

3）在[nn1]上，对namenode进行格式化，并启动

#namenode 格式化

bin/hdfs namenode -format

#格式化高可用

bin/hdfs zkfc -formatZK

#启动namenode

bin/hdfs namenode

4）在[nn2]上，同步nn1元数据信息

bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

5）nn2同步完数据后，在nn1上，按下ctrl+c来结束namenode进程。然后关闭所有节点上面的journalnode进程

sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode

6）一键启动hdfs所有相关进程

sbin/start-dfs.sh

hdfs启动之后，kill其中Active状态的namenode，检查另外一个NameNode是否会自动切换为Active状态。同时通过命令上传文件至hdfs，检查hdfs是否可用。

4.YARN-HA架构原理及介绍

ResourceManager HA 由一对Active，Standby结点构成，通过RMStateStore存储内部数据和主要应用的数据及标记。目前支持的可替代的RMStateStore实现有：基于内存的MemoryRMStateStore，基于文件系统的FileSystemRMStateStore，及基于zookeeper的ZKRMStateStore。 ResourceManager HA的架构模式同NameNode HA的架构模式基本一致，数据共享由RMStateStore，而ZKFC成为 ResourceManager进程的一个服务，非独立存在。

5.YARN-HA详细配置

1）修改mapred-site.xml配置文件

<configuration>

<property>

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

<value>yarn</value>

</property>

</configuration>

2）修改yarn-site.xml配置文件

<configuration>

<property>

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

<value>rs</value>

</property>

<property>

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

<value>rm1,rm2</value>

</property>

<property>

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

<value>bigdata-pro01.kfk.com</value>

</property>

<property>

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

<value>bigdata-pro02.kfk.com</value>

</property>

<property>

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

<value>bigdata-pro01.kfk.com:2181,bigdata-pro02.kfk.com:2181,

bigdata-pro03.kfk.com:2181</value>

</property>

<property>

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

<value>bigdata-pro01.kfk.com:2181,bigdata-pro02.kfk.com:2181,

bigdata-pro03.kfk.com:2181</value>

</property>

<property>

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

<value>true</value>

</property>

<property>

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

<value>true</value>

</property>

<property>

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

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<property>

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

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

</configuration>

3）将修改的配置分发到其他节点

scp yarn-site.xml bigdata-pro02.kfk.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/

scp yarn-site.xml bigdata-pro03.kfk.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/

scp mapred-site.xml bigdata-pro02.kfk.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/

scp mapred-site.xml bigdata-pro03.kfk.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/

6.YARN-HA服务启动及自动故障转移测试

1）在rm1节点上启动yarn服务

sbin/start-yarn.sh

2）在rm2节点上启动ResourceManager服务

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

3）查看yarn的web界面

http://bigdata-pro01.kfk.com:8088

http://bigdata-pro02.kfk.com:8088

4）查看ResourceManager主备节点状态

#bigdata-pro01.kfk.com节点上执行

bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1

#bigdata-pro02.kfk.com节点上执行

bin/yarn rmadmin -getServiceState rm2

5）hadoop集群测试WordCount运行

bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /user/kfk/data/wc.input