YARN-HA配置

Posted 2022-11-11

1 YARN-HA工作机制

1）官方文档：

​​http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html​​

2）YARN-HA工作机制

2 配置YARN-HA集群

0）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

1）规划集群

hadoop102                         hadoop103                        hadoop104           

NameNode                         NameNode

JournalNode                        JournalNode                        JournalNode         

DataNode                           DataNode                           DataNode            

ZK                                     ZK                                     ZK

ResourceManager                ResourceManager

NodeManager                      NodeManager                      NodeManager       

2）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

3）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

4）启动yarn

（1）在hadoop102中执行：

sbin/start-yarn.sh

（2）在hadoop103中执行：

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

（3）查看服务状态

bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1

 

HDFS Federation架构设计

1. NameNode架构的局限性

（1）Namespace（命名空间）的限制

由于NameNode在内存中存储所有的元数据（metadata），因此单个namenode所能存储的对象（文件+块）数目受到namenode所在JVM的heap size的限制。50G的heap能够存储20亿（200million）个对象，这20亿个对象支持4000个datanode，12PB的存储（假设文件平均大小为40MB）。随着数据的飞速增长，存储的需求也随之增长。单个datanode从4T增长到36T，集群的尺寸增长到8000个datanode。存储的需求从12PB增长到大于100PB。

（2）隔离问题

由于HDFS仅有一个namenode，无法隔离各个程序，因此HDFS上的一个实验程序就很有可能影响整个HDFS上运行的程序。

       （3）性能的瓶颈

       由于是单个namenode的HDFS架构，因此整个HDFS文件系统的吞吐量受限于单个namenode的吞吐量。

2）HDFS Federation架构设计

能不能有多个NameNode

NameNode                                NameNode                                NameNode

元数据                                      元数据                                      元数据

Log                                           machine                                     电商数据/话单数据

3）HDFS Federation应用思考

不同应用可以使用不同NameNode进行数据管理

       图片业务、爬虫业务、日志审计业务

Hadoop生态系统中，不同的框架使用不同的namenode进行管理namespace。（隔离性）