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Heartbeat+Drbd+NFS高可用实现

继续之前的操作，来完成heartbeat+drbd+nfs高可用的实现。

2016-09-26

Keepalived + Haproxy 实现高可用负载均衡

keepalived是一个用于做双机热备（HA）的软件，常和haproxy联合起来做热备＋负载均衡，达到高可用 1.实验环境 Master:10.20.2.233 Backup:10.20.2.235

2016-09-11

高可用Hadoop平台－应用JAR部署

Logger logger = LoggerFactory.getLogger(WordCountV2.class); private static Configuration conf; /** * 设置高可用集群连接信息

2016-04-19

1.概述最近，有朋友私密我，Hadoop有什么好的监控工具，其实，Hadoop的监控工具还是蛮多的。今天给大家分享一个老牌监控工具Ganglia，这个在企业用的也算是比较多的，Hadoop对它的兼容也很好，不过就是监控界面就不是很美观。下次给大家介绍另一款工具——Hue，这个界面官方称为Hadoop UI，界面美观，功能也比较丰富。今天，在这里主要给大家介绍Ganglia这款监控工具，介绍的内容主要包含如下： Ganglia背景 Ganglia安装部署、配置 Hadoop集群配置Ganglia 启动、预览Ganglia 下面开始今天的内容分享。 2.Ganglia背景 Ganglia是UC Berkeley发起的一个开源集群监视项目，设计用于测量数以千计的节点。Ganglia的核心包含gmond、gmetad以及一个Web前端。主要是用来监控系统性能，如：cpu 、mem、硬盘利用率， I/O负载、网络流量情况等，通过曲线很容易见到每个节点的工作状态，对合理调整、分配系统资源，提高系统整体性能起到重要作用。 Ganglia其核心由3部分组成： gmond：运行在每个节点上监视并收集节点信息，可以同时收发统计信息，它可以运行在广播模式和单播模式中。 gmetad：从gmond以poll的方式收集和存储原数据。 ganglia-web：部署在gmetad机器上，访问gmetad存储的元数据并由Apache Web提高用户访问接口。下面，我们来看看Ganglia的架构图，如下图所示：从架构图中，我们可以知道Ganglia支持故障转移，统计可以配置多个收集节点。所以我们在配置的时候，可以按需选择去配置Ganglia，既可以配置广播，也可以配置单播。根据实际需求和手上资源来决定。 3.Ganglia安装部署、配置 3.1安装本次安装的Ganglia工具是基于Apache的Hadoop-2.6.0。另外系统环境是CentOS 6.6。首先，我们下载Ganglia软件包，步骤如下所示：第一步：安装yum epel源 [hadoop@nna ~]$ rpm -Uvh http://dl.fedoraproject.org/pub/epel/6/i386/epel-release-6-8.noarch.rpm 第二步：安装依赖包 [hadoop@nna ~]$ yum -y install httpd-devel automake autoconf libtool ncurses-devel libxslt groff pcre-devel pkgconfig 第三步：查看Ganglia安装包 [hadoop@nna ~]$ yum search ganglia 然后，我为了简便，把Ganglia安装全部安装，安装命令如下所示：第四步：安装Ganglia [hadoop@nna ~]$ yum -y install ganglia* 最后等待安装完成，由于这里资源有限，我将Ganglia Web也安装在NNA节点上，另外，其他节点也需要安装Ganglia的Gmond服务，该服务用来发送数据到Gmetad，安装方式参考上面的步骤。 3.2部署在安装Ganglia时，我这里将Ganglia Web部署在NNA节点，其他节点部署Gmond服务，下表为各个节点的部署角色：节点 Host 角色 NNA 10.211.55.26 Gmetad、Gmond、Ganglia-Web NNS 10.211.55.27 Gmond DN1 10.211.55.16 Gmond DN2 10.211.55.17 Gmond DN3 10.211.55.18 Gmond Ganglia部署在Hadoop集群的分布图，如下所示： 3.3配置在安装好Ganglia后，我们需要对Ganglia工具进行配置，在由Ganglia-Web服务的节点上，我们需要配置Web服务。 ganglia.conf [hadoop@nna ~]$ vi /etc/httpd/conf.d/ganglia.conf 修改内容如下所示： # # Ganglia monitoring system php web frontend # Alias /ganglia /usr/share/ganglia <Location /ganglia> Order deny,allow # Deny from all Allow from all # Allow from 127.0.0.1 # Allow from ::1 # Allow from .example.com </Location> 注：红色为添加的内容，绿色为注销的内容。 gmetad.conf [hadoop@nna ~]$ vi /etc/ganglia/gmetad.conf 修改内容如下所示： data_source "hadoop" nna nns dn1 dn2 dn3 这里“hadoop”表示集群名，nna nns dn1 dn2 dn3表示节点域名或IP。 gmond.conf [hadoop@nna ~]$ vi /etc/ganglia/gmond.conf 修改内容如下所示： /* * The cluster attributes specified will be used as part of the <CLUSTER> * tag that will wrap all hosts collected by this instance. */ cluster { name = "hadoop" owner = "unspecified" latlong = "unspecified" url = "unspecified" } /* Feel free to specify as many udp_send_channels as you like. Gmond used to only support having a single channel */ udp_send_channel { #bind_hostname = yes # Highly recommended, soon to be default. # This option tells gmond to use a source address # that resolves to the machine's hostname. Without # this, the metrics may appear to come from any # interface and the DNS names associated with # those IPs will be used to create the RRDs. # mcast_join = 239.2.11.71 host = 10.211.55.26 port = 8649 ttl = 1 } /* You can specify as many udp_recv_channels as you like as well. */ udp_recv_channel { # mcast_join = 239.2.11.71 port = 8649 bind = 10.211.55.26 retry_bind = true # Size of the UDP buffer. If you are handling lots of metrics you really # should bump it up to e.g. 10MB or even higher. # buffer = 10485760 } 这里我采用的是单播，cluster下的name要与gmetad中的data_source配置的名称一致，发送节点地址配置为NNA的IP，接受节点配置在NNA上，所以绑定的IP是NNA节点的IP。以上配置是在有Gmetad服务和Ganglia-Web服务的节点上需要配置，在其他节点只需要配置gmond.conf文件即可，内容配置如下所示： /* Feel free to specify as many udp_send_channels as you like. Gmond used to only support having a single channel */ udp_send_channel { #bind_hostname = yes # Highly recommended, soon to be default. # This option tells gmond to use a source address # that resolves to the machine's hostname. Without # this, the metrics may appear to come from any # interface and the DNS names associated with # those IPs will be used to create the RRDs. # mcast_join = 239.2.11.71 host = 10.211.55.26 port = 8649 ttl = 1 } /* You can specify as many udp_recv_channels as you like as well. */ udp_recv_channel { # mcast_join = 239.2.11.71 port = 8649 # bind = 10.211.55.26 retry_bind = true # Size of the UDP buffer. If you are handling lots of metrics you really # should bump it up to e.g. 10MB or even higher. # buffer = 10485760 } 4.Hadoop集群配置Ganglia 在Hadoop中，对Ganglia的兼容是很好的，在Hadoop的目录下/hadoop-2.6.0/etc/hadoop，我们可以找到hadoop-metrics2.properties文件，这里我们修改文件内容如下所示，命令如下所示： [hadoop@nna hadoop]$ vi hadoop-metrics2.properties 修改内容如下所示： namenode.sink.ganglia.servers=nna:8649 #datanode.sink.ganglia.servers=yourgangliahost_1:8649,yourgangliahost_2:8649 resourcemanager.sink.ganglia.servers=nna:8649 #nodemanager.sink.ganglia.servers=yourgangliahost_1:8649,yourgangliahost_2:8649 mrappmaster.sink.ganglia.servers=nna:8649 jobhistoryserver.sink.ganglia.servers=nna:8649 这里修改的是NameNode节点的内容，若是修改DataNode节点信息，内容如下所示： #namenode.sink.ganglia.servers=nna:8649 datanode.sink.ganglia.servers=dn1:8649 #resourcemanager.sink.ganglia.servers=nna:8649 nodemanager.sink.ganglia.servers=dn1:8649 #mrappmaster.sink.ganglia.servers=nna:8649 #jobhistoryserver.sink.ganglia.servers=nna:8649 其他DN节点可以以此作为参考来进行修改。另外，在配置完成后，若之前Hadoop集群是运行的，这里需要重启集群服务。 5.启动、预览Ganglia Ganglia的启动命令有start、restart以及stop，这里我们分别在各个节点启动相应的服务，各个节点需要启动的服务如下： NNA节点： [hadoop@nna ~]$ service gmetad start [hadoop@nna ~]$ service gmond start [hadoop@nna ~]$ service httpd start NNS节点： [hadoop@nns ~]$ service gmond start DN1节点： [hadoop@dn1 ~]$ service gmond start DN2节点： [hadoop@dn2 ~]$ service gmond start DN3节点： [hadoop@dn3 ~]$ service gmond start 然后，到这里Ganglia的相关服务就启动完毕了，下面给大家附上Ganglia监控的运行截图，如下所示： 6.总结在安装Hadoop监控工具Ganglia时，需要在安装的时候注意一些问题，比如：系统环境的依赖，由于Ganglia需要依赖一些安装包，在安装之前把依赖环境准备好，另外在配置Ganglia的时候需要格外注意，理解Ganglia的架构很重要，这有助于我们在Hadoop集群上去部署相关的Ganglia服务，同时，在配置Hadoop安装包的配置文件下（/etc/hadoop）目录下，配置Ganglia配置文件。将hadoop-metrics2.properties配置文件集成到Hadoop集群中去。 7.结束语这篇博客就和大家分享到这里，如果大家在研究学习的过程当中有什么问题，可以加群进行讨论或发送邮件给我，我会尽我所能为您解答，与君共勉！

2016-04-19