HA：HADOOP高可用机制

课程大纲（HADOOP高可用机制）

HA运作机制	什么是HA
	HADOOP如何实现HA
	HDFS-HA详解
	HA集群搭建

目标：

掌握分布式系统中HA机制的思想

掌握HADOOP内置HA的运作机制

掌握HADOOP2.x的HA集群机制配置

1 Hadoop的HA机制

前言：正式引入HA机制是从hadoop2.0开始，之前的版本中没有HA机制

1.1 HA的运作机制

（1）hadoop-HA集群运作机制介绍

所谓HA，即高可用（7*24小时不中断服务）

实现高可用最关键的是消除单点故障

hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA、YARN的HA

（2）HDFS的HA机制详解

通过双namenode消除单点故障

双namenode协调工作的要点：

A、元数据管理方式需要改变：

内存中各自保存一份元数据
Edits日志只能有一份，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）

B、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

1.2 HDFS-HA图解：

1.2 HA集群的安装部署

1.2.1 集群节点规划

集群部署节点角色的规划（10节点）：

server01   namenode   zkfc    > start-dfs.sh
server02   namenode   zkfc

server03   resourcemanager    > start-yarn.sh
server04   resourcemanager

server05   datanode   nodemanager    
server06   datanode   nodemanager    
server07   datanode   nodemanager    

server08   journal node    zookeeper
server09   journal node    zookeeper
server10   journal node    zookeeper

集群部署节点角色的规划（3节点）

server01   namenode    resourcemanager  zkfc   datanode nodemanager     zookeeper   journal node

server02   namenode    resourcemanager  zkfc   datanode nodemanager   zookeeper   journal node

server05   datanode    nodemanager     zookeeper    journal node

1.2.2 环境准备

1、环境准备

a/linux系统准备

ip地址配置
hostname配置
hosts映射配置
防火墙关闭
init启动级别修改
sudoers加入hadoop用户
ssh免密登陆配置

b/java环境的配置

上传jdk，解压，修改/etc/profile

c/zookeeper集群的部署

hadoop2.0已经发布了稳定版本了，增加了很多特性，比如HDFS HA、YARN等。最新的hadoop-2.6.4又增加了YARN HA

注意：apache提供的hadoop-2.6.4的安装包是在32位操作系统编译的，因为hadoop依赖一些C++的本地库，
所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.6.4就需要重新在64操作系统上重新编译
（建议第一次安装用32位的系统，我将编译好的64位的也上传到群共享里了，如果有兴趣的可以自己编译一下）

前期准备就不详细说了，课堂上都介绍了
1.修改Linux主机名
2.修改IP
3.修改主机名和IP的映射关系 /etc/hosts
    ######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机（如华为用主机、阿里云主机等）
    /etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系    
4.关闭防火墙
5.ssh免登陆
6.安装JDK，配置环境变量等

集群规划：
    主机名        IP                安装的软件                    运行的进程
    mini1    192.168.1.200    jdk、hadoop                    NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
    mini2    192.168.1.201    jdk、hadoop                    NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
    mini3    192.168.1.202    jdk、hadoop                    ResourceManager 
    mini4    192.168.1.203    jdk、hadoop                    ResourceManager
    mini5    192.168.1.205    jdk、hadoop、zookeeper        DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
    mini6    192.168.1.206    jdk、hadoop、zookeeper        DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
    mini7    192.168.1.207    jdk、hadoop、zookeeper        DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
    
说明：
    1.在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。
    hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中，主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode
    这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态
    2.hadoop-2.2.0中依然存在一个问题，就是ResourceManager只有一个，存在单点故障，hadoop-2.6.4解决了这个问题，有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调
安装步骤：
    1.安装配置zooekeeper集群（在hadoop05上）
        1.1解压
            tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /home/hadoop/app/
        1.2修改配置
            cd /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/conf/
            cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
            vim zoo.cfg
            修改：dataDir=/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp
            在最后添加：
            server.1=hadoop05:2888:3888
            server.2=hadoop06:2888:3888
            server.3=hadoop07:2888:3888
            保存退出
            然后创建一个tmp文件夹
            mkdir /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp
            echo 1 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
        1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在hadoop06、hadoop07根目录下创建一个hadoop目录：mkdir /hadoop)
            scp -r /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/ hadoop06:/home/hadoop/app/
            scp -r /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/ hadoop07:/home/hadoop/app/
            
            注意：修改hadoop06、hadoop07对应/hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容
            hadoop06：
                echo 2 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
            hadoop07：
                echo 3 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
    
    2.安装配置hadoop集群（在hadoop00上操作）
        2.1解压
            tar -zxvf hadoop-2.6.4.tar.gz -C /home/hadoop/app/
        2.2配置HDFS（hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下）
            #将hadoop添加到环境变量中
            vim /etc/profile
            export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
            export HADOOP_HOME=/hadoop/hadoop-2.6.4
            export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
            
            #hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
            cd /home/hadoop/app/hadoop-2.6.4/etc/hadoop
            
            2.2.1修改hadoo-env.sh
                export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_55

###############################################################################
                
2.2.2修改core-site.xml
<configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://bi/</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/app/hdpdata/</value>
</property>

<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>mini5:2181,mini6:2181,mini7:2181</value>
</property>
</configuration>

###############################################################################
                
2.2.3修改hdfs-site.xml
<configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为bi，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>bi</value>
</property>
<!-- bi下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.bi</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.bi.nn1</name>
<value>mini1:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.bi.nn1</name>
<value>mini1:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.bi.nn2</name>
<value>mini2:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.bi.nn2</name>
<value>mini2:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的edits元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://mini5:8485;mini6:8485;mini7:8485/bi</value>
</property>
<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/hadoop/journaldata</value>
</property>
<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.bi</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>
sshfence
shell(/bin/true)
</value>
</property>
<!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
<value>30000</value>
</property>
</configuration>

###############################################################################
            
2.2.4修改mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>    

###############################################################################
            
2.2.5修改yarn-site.xml
<configuration>
<!-- 开启RM高可用 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定RM的cluster id -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>yrc</value>
</property>
<!-- 指定RM的名字 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<!-- 分别指定RM的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>mini3</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>mini4</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>mini5:2181,mini6:2181,mini7:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
            
                
2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在hadoop01上启动HDFS、在hadoop03启动yarn，所以hadoop01上的slaves文件指定的是datanode的位置，hadoop03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
mini5
mini6
mini7

            2.2.7配置免密码登陆
                #首先要配置hadoop00到hadoop01、hadoop02、hadoop03、hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆
                #在hadoop01上生产一对钥匙
                ssh-keygen -t rsa
                #将公钥拷贝到其他节点，包括自己
                ssh-coyp-id hadoop00
                ssh-coyp-id hadoop01
                ssh-coyp-id hadoop02
                ssh-coyp-id hadoop03
                ssh-coyp-id hadoop04
                ssh-coyp-id hadoop05
                ssh-coyp-id hadoop06
                ssh-coyp-id hadoop07
                #配置hadoop02到hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆
                #在hadoop02上生产一对钥匙
                ssh-keygen -t rsa
                #将公钥拷贝到其他节点
                ssh-coyp-id hadoop03                
                ssh-coyp-id hadoop04
                ssh-coyp-id hadoop05
                ssh-coyp-id hadoop06
                ssh-coyp-id hadoop07
                #注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置hadoop01到hadoop00的免登陆
                在hadoop01上生产一对钥匙
                ssh-keygen -t rsa
                ssh-coyp-id -i hadoop00                
        
        2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
            scp -r /hadoop/ hadoop02:/
            scp -r /hadoop/ hadoop03:/
            scp -r /hadoop/hadoop-2.6.4/ hadoop@hadoop04:/hadoop/
            scp -r /hadoop/hadoop-2.6.4/ hadoop@hadoop05:/hadoop/
            scp -r /hadoop/hadoop-2.6.4/ hadoop@hadoop06:/hadoop/
            scp -r /hadoop/hadoop-2.6.4/ hadoop@hadoop07:/hadoop/
            
            
            
###注意：严格按照下面的步骤!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
        2.5启动zookeeper集群（分别在mini5、mini6、mini7上启动zk）
            cd /hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/
            ./zkServer.sh start
            #查看状态：一个leader，两个follower
            ./zkServer.sh status
            
        2.6启动journalnode（分别在在mini5、mini6、mini7上执行）
            cd /hadoop/hadoop-2.6.4
            sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
            #运行jps命令检验，hadoop05、hadoop06、hadoop07上多了JournalNode进程
        
        2.7格式化HDFS
            #在mini1上执行命令:
            hdfs namenode -format
            #格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是/hadoop/hadoop-2.6.4/tmp，然后将/hadoop/hadoop-2.6.4/tmp拷贝到hadoop02的/hadoop/hadoop-2.6.4/下。
            scp -r tmp/ hadoop02:/home/hadoop/app/hadoop-2.6.4/
            ##也可以这样，建议hdfs namenode -bootstrapStandby
        
        2.8格式化ZKFC(在mini1上执行一次即可)
            hdfs zkfc -formatZK
        
        2.9启动HDFS(在mini1上执行)
            sbin/start-dfs.sh

        2.10启动YARN(#####注意#####：是在hadoop02上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就要分别在不同的机器上启动)
            sbin/start-yarn.sh

        
    到此，hadoop-2.6.4配置完毕，可以统计浏览器访问:
        http://hadoop00:50070
        NameNode \'hadoop01:9000\' (active)
        http://hadoop01:50070
        NameNode \'hadoop02:9000\' (standby)
    
    验证HDFS HA
        首先向hdfs上传一个文件
        hadoop fs -put /etc/profile /profile
        hadoop fs -ls /
        然后再kill掉active的NameNode
        kill -9 <pid of NN>
        通过浏览器访问：http://192.168.1.202:50070
        NameNode \'hadoop02:9000\' (active)
        这个时候hadoop02上的NameNode变成了active
        在执行命令：
        hadoop fs -ls /
        -rw-r--r--   3 root supergroup       1926 2014-02-06 15:36 /profile
        刚才上传的文件依然存在！！！
        手动启动那个挂掉的NameNode
        sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
        通过浏览器访问：http://192.168.1.201:50070
        NameNode \'hadoop01:9000\' (standby)
    
    验证YARN：
        运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：
        hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out
    
    OK，大功告成！！！

    
            
        
测试集群工作状态的一些指令 ：
bin/hdfs dfsadmin -report     查看hdfs的各节点状态信息


bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1         获取一个namenode节点的HA状态

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode  单独启动一个namenode进程


./hadoop-daemon.sh start zkfc   单独启动一个zkfc进程

1.2.3 配置文件

core-site.xml

<!– 指定hdfs的nameservice为ns1 –>

<name>fs.defaultFS</name>

</property>

<!– 指定hadoop临时目录 –>

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

<value>/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp</value>

</property>

<!– 指定zookeeper地址 –>

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

<value>weekend05:2181,weekend06:2181,weekend07:2181</value>

</property>

</configuration>

hdfs-site.xml

configuration>

<!–指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 –>

<name>dfs.nameservices</name>

</property>

<!– ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 –>

<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>

</property>

<!– nn1的RPC通信地址 –>

<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>

<value>weekend01:9000</value>

</property>

<!– nn1的http通信地址 –>

<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>

<value>weekend01:50070</value>

</property>

<!– nn2的RPC通信地址 –>

<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>

<value>weekend02:9000</value>

</property>

<!– nn2的http通信地址 –>

<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>

<value>weekend02:50070</value>

</property>

<!– 指定NameNode的edits元数据在JournalNode上的存放位置 –>

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

<value>qjournal://weekend05:8485;weekend06:8485;weekend07:8485/ns1</value>

</property>

<!– 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 –>

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

<value>/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/journaldata</value>

</property>

<!– 开启NameNode失败自动切换 –>

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

</property>

<!– 配置失败自动切换实现方式 –>

<name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>

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

</property>

<!– 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行–>

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

<value>

sshfence

shell(/bin/true)

</value>

</property>

<!– 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 –>

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

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

</property>

<!– 配置sshfence隔离机制超时时间 –>

<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>

</property>

/configuration>

1.2.4 集群运维测试

1、Datanode动态上下线

Datanode动态上下线很简单，步骤如下：

a) 准备一台服务器，设置好环境

b) 部署hadoop的安装包，并同步集群配置

c) 联网上线，新datanode会自动加入集群

d) 如果是一次增加大批datanode，还应该做集群负载重均衡

2、Namenode状态切换管理

使用的命令上hdfs haadmin

可用 hdfs haadmin –help查看所有帮助信息

可以看到，状态操作的命令示例：

查看namenode工作状态

hdfs haadmin -getServiceState nn1

将standby状态namenode切换到active

hdfs haadmin –transitionToActive nn1

将active状态namenode切换到standby

hdfs haadmin –transitionToStandby nn2

3、数据块的balance

启动balancer的命令：

start-balancer.sh -threshold 8

运行之后，会有Balancer进程出现：

上述命令设置了Threshold为8%，那么执行balancer命令的时候，首先统计所有DataNode的磁盘利用率的均值，然后判断如果某一个DataNode的磁盘利用率超过这个均值Threshold，那么将会把这个DataNode的block转移到磁盘利用率低的DataNode，这对于新节点的加入来说十分有用。Threshold的值为1到100之间，不显示的进行参数设置的话，默认是10。

1.2.5 HA下hdfs-api变化

客户端需要nameservice的配置信息，其他不变

/**

* 如果访问的是一个ha机制的集群

* 则一定要把core-site.xml和hdfs-site.xml配置文件放在客户端程序的classpath下

* 以让客户端能够理解hdfs://ns1/中 “ns1”是一个ha机制中的namenode对——nameservice

* 以及知道ns1下具体的namenode通信地址

* @author

public class UploadFile {

public static void main(String[] args) throws Exception {

Configuration conf = new Configuration();

conf.set(“fs.defaultFS”, “hdfs://ns1/”);

FileSystem fs = FileSystem.get(new URI(“hdfs://ns1/”),conf,”hadoop”);

fs.copyFromLocalFile(new Path(“g:/eclipse-jee-luna-SR1-linux-gtk.tar.gz”), new Path(“hdfs://ns1/”));

fs.close();

}

Federation下 mr程序运行的staging提交目录问题

<name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>

<value>/bi/tmp/hadoop-yarn/staging</value>

<description>The staging dir used while submitting jobs.

</description>

</property>

本文链接：https://www.cnblogs.com/dengrenning/articles/9497580.html

HA：HADOOP高可用机制

课程大纲（HADOOP高可用机制）

1.1 HA的运作机制

1.2 HDFS-HA图解：

1.2 HA集群的安装部署

1.2.1 集群节点规划

1.2.3 配置文件

1.2.4 集群运维测试

1、Datanode动态上下线

2、Namenode状态切换管理

3、数据块的balance

1.2.5 HA下hdfs-api变化

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