hadoop2.5.0 HA高可用配置

Posted 2020-11-03 Screenly

hadoop2.5.0 HA配置

1.修改hadoop中的配置文件

进入/usr/local/src/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/etc/hadoop目录，修改hadoop-env.sh，core-site.xml，hdfs-site.xml，mapred-site.xml ，yarn-site.xml，yarn-env.sh，slaves等文件

1.1 core-site.xml文件

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <!--mycluster:配置多个nn,需要为集群取名-->
        <value>hdfs://mycluster</value>
    </property>

    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/usr/local/src/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/data</value>
    </property>

    <!-- 指定zookeeper地址 -->
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
    </property>
</configuration>

1.2 hadoop-env.sh文件

export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_121

1.3 hdfs-site.xml文件

<configuration>
    <!-- 指定数据冗余份数 -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>

    <!-- 完全分布式集群名称 -->
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <!--mycluster:该名称与core-site.xml文件中的名称一致-->
        <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>master:8020</value>
    </property>

    <!-- nn2的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>slave1:8020</value>
    </property>

    <!-- nn1的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>master:50070</value>
    </property>

    <!-- nn2的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>slave1:50070</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://master:8485;slave1:8485;slave2:8485/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>shell(/bin/true)</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>/root/.ssh/id_rsa</value>
    </property>

    <!-- 声明journalnode服务器存储目录-->
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/usr/local/src/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/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>

    <!--自动故障转移-->
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

注意：

<property>
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
    <!--
        value默认为：sshfence,
        要实现nn主备切换，将其设置为：shell(/bin/true)
    -->
    <value>shell(/bin/true)</value>
</property>

1.4 mapred-site.xml文件

<configuration>
    <!-- 通知框架MR使用YARN -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

1.5 mapred-env.sh文件

export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_121

1.6 yarn-site.xml文件

<configuration>

    <!-- Site specific YARN configuration properties -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!--任务历史服务-->
    <property>
        <name>yarn.log.server.url</name>
        <value>http://master:19888/jobhistory/logs/</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>86400</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>slave1</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>slave2</value>
    </property>

    <!--指定zookeeper集群的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</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>

1.7 yarn-env.sh文件

export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_121

1.8 slaves文件

• master
• slave1
• slave2

2.启动HA集群(单点手动启动)

2.1 在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务

$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

2.2 在[nn1]上，对其进行格式化，并启动

$ bin/hdfs namenode -format

$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

2.3 手动把nn1设置为active

$ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

==注：以上的配置已经提前配置了zk的自动选择哪台nn作为active，该命令不生效==

2.4 查看服务状态

$ bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1

2.5 启动HA集群(一次性启动)

$ hdfs zkfc -formatZK

zk启动之后z执行以上命令，在zk节点上创建znode(不然启动hadoop时，配置的两台namenode都为standby状态)

$ sbin/start-dfs.sh

jps查看进程，看是否有==DFSZKFailoverController==进程出现，该进程表示nn1,nn2受到zk调度管理，出现故障是可以自动切换节点由待命变为激活，完成高可用

2.6 启动yarn机制

• 在slave1中启停yarn

  启动命令：$ sbin/start-yarn.sh

  停止命令：$ sbin/stop-yarn.sh

• 在slave2中单独启停yarn

  启动命令：$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

  停止命令：$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager

• 查看服务状态

  命令：$ bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1