Hadoop HA高可用搭建流程

Posted 2020-12-18 liuyan01

一、HDFS-HA集群配置

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

2.规划集群

hadoop102	hadoop103	hadoop104
NameNode	NameNode
JournalNode	JournalNode	JournalNode
DataNode	DataNode	DataNode
ZK	ZK	ZK
	ResourceManager
NodeManager	NodeManager	NodeManager

3.配置Zookeeper集群

1. 集群规划

在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。

2. 解压安装

（1）解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下

[jinghang@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/

（2）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建zkData

mkdir -p zkData

（3）重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg

mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

3. 配置zoo.cfg文件

（1）具体配置

dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData

增加如下配置

#######################cluster##########################

server.2=hadoop102:2888:3888

server.3=hadoop103:2888:3888

server.4=hadoop104:2888:3888

（2）配置参数解读

Server.A=B:C:D。

A是一个数字，表示这个是第几号服务器；

B是这个服务器的IP地址；

C是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口；

D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。

集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。

4. 集群操作

（1）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件

touch myid

添加myid文件，注意一定要在linux里面创建，在notepad++里面很可能乱码

（2）编辑myid文件

vi myid

在文件中添加与server对应的编号：如2

（3）拷贝配置好的zookeeper到其他机器上

scp -r zookeeper-3.4.10/ [e-mail]:/opt/app/

scp -r zookeeper-3.4.10/ [e-mail]:/opt/app/

并分别修改myid文件中内容为3、4

（4）分别启动zookeeper

[root@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start

[root@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start

[root@hadoop104 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start

（5）查看状态

[root@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: follower

[root@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: leader

[root@hadoop104 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: follower

4.配置HDFS-HA集群

1. 官方地址：http://hadoop.apache.org/

2. 在opt目录下创建一个ha文件夹

mkdir ha

3. 将/opt/app/下的 hadoop-2.7.2拷贝到/opt/ha目录下

cp -r hadoop-2.7.2/ /opt/ha/

4. 配置hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

 

5. 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>

 

6. 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/jinghang/.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>

7. 拷贝配置好的hadoop环境到其他节点

5.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

5. 查看web页面显示，如图所示

 

 

 

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

8.查看是否Active

bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1

6.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

二、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

 

hadoop102	hadoop103	hadoop104
NameNode	NameNode
JournalNode	JournalNode	JournalNode
DataNode	DataNode	DataNode
ZK	ZK	ZK
ResourceManager	ResourceManager
NodeManager	NodeManager	NodeManager

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）如果之前启动了HDFS服务，关闭所有HDFS服务：

sbin/stop-dfs.sh

（2）再启动各台服务器中的Zookeeper集群：

bin/zkServer.sh start

（3）在任意服务器初始化HA在Zookeeper中状态：

bin/hdfs zkfc -formatZK

（4）在namenode所在的节点启动HDFS服务：

sbin/start-dfs.sh

（1）在resourcemanager所在的服务器执行：

sbin/start-yarn.sh

（2）确保两个resourcemanager都启动了，如果没有启动手动开启：

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

（3）查看服务状态，如图所示

bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1