部署 完全分布式高可用 Hadoop hdfs HA + yarn HA

标签（空格分隔）： 大数据运维专栏

---

• 一：hadoop HDFS HA 与 yarn HA 的 概述
• 二：部署环境概述
• 三：部署zookeeper
• 四：部署HDFS HA 与 yarn HA
• 五：关于 HA 的测试

---

一：hadoop HDFS HA 与 yarn HA 的 概述

1.1 HA 的概述

HA概述 1）所谓HA（High Available），即高可用（7*24小时不中断服务）。 2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。 3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。 4）NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群： NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启。 NameNode机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用。 HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将NameNode很快的切换到另外一台机器。 

1.2 HDFS-HA 的工作机制

HDFS-HA工作机制 通过双NameNode消除单点故障。 HDFS-HA工作要点 1、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）。 2、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（脑裂）现象的发生。 3、必须保证两个NameNode之间能够ssh无密码登录。 4、隔离（Fence），即同一时刻仅仅有一个NameNode对外提供服务。

1.3 HDFS-HA手动故障转移工作机制

---

1.4 HDFS-HA自动故障转移工作机制

二： 部署环境概述

2.1：所需安装配置包

1. 系统：CentOS 7.5 X64 2. 软件：Hadoop-3.2.1.tar.gz apache-zookeeper-3.6.1-bin.tar.gz jdk-8u181-linux-x64.rpm 将所有软件安装上传到/software下面 3. 系统关闭SELINUX 与清空iptables 防火墙规则 4. 系统配置好 时间同步服务器 ntp1.aliyun.com 

三：部署zookeeper

fat01.flyfish.com 节点操作 tar -zxvf apache-zookeeper-3.6.1-bin.tar.gz mv apache-zookeeper-3.6.1-bin /opt/bigdata/zookeeper cd /opt/bigdata/zookeeper/conf cp -p zoo_sample.cfg zoo.cfg vim zoo.cfg ----- dataDir=/opt/bigdata/zookeeper/data/ server.1=fat01.flyfish.com:2888:3888 server.2=fat02.flyfish.com:2888:3888 server.3=fat03.flyfish.com:2888:3888 ---- mkdir -p /opt/bigdata/zookeeper/data/ echo "1" > /opt/bigdata/zookeeper/data/myid 打包zookeeper 目录 cd /opt/bigdata/ tar -zcvf zookeeper.tar.gz zookeeper scp zookeeper.tar.gz root@192.168.11.195:/opt/bigdata/ scp zookeeper.tar.gz root@192.168.11.197:/opt/bigdata/ 

---

fat02.flyfish.com 节点操作 cd /opt/bigdata/ tar -zxvf zookeeper.tar.gz echo 2 > /opt/bigdata/zookeeper/data/myid 

---

fat03.flyfish.com 节点操作 cd /opt/bigdata/ tar -zxvf zookeeper.tar.gz echo 3 > /opt/bigdata/zookeeper/data/myid 

---

启动所有节点的zookeeper cd /opt/bigdata/zookeeper/bin ./zkstart.sh 

---

---

四：部署HDFS HA 与 yarn HA

4.1 部署解压Hadoop

 tar –zxvf hadoop-3.2.1.tar.gz mv hadoop-3.2.1 /opt/bigdata/hadoop/

---

4.2 编辑Hadoop-env.sh 配置文件

vim hadoop-env.sh --- export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181-amd64 export HADOOP_PID_DIR=/opt/bigdata/hadoop/data/tmp export HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR=/opt/bigdata/hadoop/data/tmp export HDFS_NAMENODE_USER="root" export HDFS_DATANODE_USER="root" export HDFS_ZKFC_USER="root" export HDFS_JOURNALNODE_USER="root" ----

vim mapred-env.sh 增加jdk 的环境 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181-amd64 export HADOOP_MAPRED_PID_DIR=/opt/bigdata/hadoop/data/tmp ----- vim yarn-env.sh export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181-amd64 export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root export YARN_NODEMANAGER_USER=root 

4.3 编辑core-site.xml 文件

cd /opt/bigdata/hadoop/etc/hadoop vim core-site.xml --- <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://myNameService1</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>file:/opt/bigdata/hadoop/data/tmp</value> <description>Abase for other temporary directories.</description> </property> <!-- 指定zookeeper地址 --> <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>fat01.flyfish.com:2181,fat02.flyfish.com:2181,fat03.flyfish.com:2181</value> </property> </configuration> ----

---

4.4 编辑 hdfs-site.xml

vim hdfs-site.xml ---- <configuration> <!--指定hdfs的nameservice为myNameService1，需要和core-site.xml中的保持一致 --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>myNameService1</value> </property> <!-- myNameService1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.myNameService1</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <!-- nn1的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.myNameService1.nn1</name> <value>fat01.flyfish.com:9000</value> </property> <!-- nn1的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.myNameService1.nn1</name> <value>fat01.flyfish.com:50070</value> </property> <!-- nn2的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.myNameService1.nn2</name> <value>fat02.flyfish.com:9000</value> </property> <!-- nn2的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.myNameService1.nn2</name> <value>fat02.flyfish.com:50070</value> </property> <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://fat01.flyfish.com:8485;fat02.flyfish.com:8485;fat03.flyfish.com:8485/myNameService1</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>/opt/bigdata/hadoop/data/jn</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.myNameService1</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <!-- 配置隔离机制方法，Failover后防止停掉的Namenode启动，造成两个服务,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，注意换成自己的用户名 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/root/.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> <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:/opt/bigdata/hadoop/data/tmp/dfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:/opt/bigdata/hadoop/tmp/dfs/data</value> </property> <property> <name>dfs.permissions</name> <value>false</value> </property> </configuration> -----

4.5 编辑 yarn-site.xml

vim yarn-site.xml ---- <configuration> <!-- Site specific YARN configuration properties --> <!-- 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>fat01.flyfish.com</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>fat02.flyfish.com</value> </property> <!-- RM对外暴露的web http地址，用户可通过该地址在浏览器中查看集群信息 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name> <value>fat01.flyfish.com:8088</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name> <value>fat02.flyfish.com:8088</value> </property> <!-- 指定zookeeper集群地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>fat01.flyfish.com:2181,fat02.flyfish.com:2181,fat03.flyfish.com:2181</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.application.classpath</name> <value>/opt/bigdata/hadoop/etc/hadoop:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/common/lib/*:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/common/*:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/hdfs:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/hdfs/*:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/yarn:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/yarn/*</value> </property> </configuration> -----

---

4.5 编辑 mapred-site.xml

vim mapred-site.xml ----- <configuration> <!-- 指定mr框架为yarn方式 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> <!-- 配置 MapReduce JobHistory Server 地址 ，默认端口10020 --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>fat01.flyfish.com:10020</value> </property> <!-- 配置 MapReduce JobHistory Server web ui 地址， 默认端口19888 --> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>fat01.flyfish.com:19888</value> </property> <property> <name>mapreduce.application.classpath</name> <value>/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*,/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value> </property> </configuration> -----

---

4.6 修改works 文件

fat01.flyfish.com fat02.flyfish.com fat03.flyfish.com

---

4.8 打包 同步所有节点

fat01.flyfish.com 节点： cd /opt/bigdata/ tar -zcvf hadoop.tar.gz hadoop scp hadoop.tar.gz root@192.168.11.195:/opt/bigdata/ scp hadoop.tar.gz root@192.168.11.197:/opt/bigdata/ 

---

fat02.flyfish.com 节点： cd /opt/bigdata/ tar -zxvf hadoop.tar.gz fat03.flyfish.com 节点操作 cd /opt/bigdata/ tar -zxvf hadoop.tar.gz 

---

4.9 启动所有节点的journalnode服务

cd /opt/bigdata/hadoop/ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode 

4.10 启动namenode 节点的HDFS

格式化hdfs hdfs namenode -format 

将fat01.flyfish.com上生成的data文件夹复制到fat02.flyfish.com的相同目录下 cd /opt/bigdata/hadoop/ scp -r data/ root@192.168.11.195:/opt/bigdata/hadoop/ 启动namenode hdfs --daemon start namenode 

---

fat02.flyfish.com 执行 备用节点： hdfs namenode -bootstrapStandby hdfs --daemon start namenode 

4.11格式化ZK 在fat01.flyfish.com上面执行

 cd /opt/bigdata/hadoop/bin ./hdfs zkfc –formatZK

---

---

4.12 停掉/启动 hdfs 的所有 服务

cd /opt/bigdata/hadoop/sbin/ ./stop-dfs.sh ./start-dfs.sh

打开hdfs 的web页面 

4.12 启动yarn

cd /opt/bigdata/hadoop/ sbin/start-yarn.sh 启动 yarn sbin/stop-yarn.sh 停掉 yarn 

启动日志聚合功能： cd /opt/bigdata/hadoop/sbin/ ./mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

---

五:关于 HA 的测试

5.1 hdfs HA 测试

当前节点fat02.flyfish.com 的hdfs 是active 状态 把 fat02.flyfish.com 的 NN 服务停掉 jps kill -9 94030 fat01.flyfish.com 上的 NN 节点立马变为 active 状态 

---

然后启动fat02.flyfish.com 的NN 节点 hdfs --daemon start namenode fat02.flyfish.com 上面的NN 变为standby 

---

5.2 yarn 的HA 测试

提交一个job hdfs dfs -mkdir /input hdfs dfs -put word.txt /input cd /opt/bigdata/hadoop/ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar wordcount /input /output1