Hadoop-HDFS(HDFS-HA)
HDFS(Hadoop Distributed File System) 分布式文件系统,HDFS是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上。HDFS能提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用.由NameNode,若干DataNode,以及Secondary NameNode组成。
HDFS组成架构
HDFS文件块大小:
HDFS客户端Shell操作
常用命令实操
()启动Hadoop集群(方便后续的测试)
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.]$ sbin/start-yarn.sh
()-help:输出这个命令参数
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -help rm
()-ls: 显示目录信息
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -ls /
()-mkdir:在HDFS上创建目录
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -mkdir -p /sanguo/shuguo
()-moveFromLocal:从本地剪切粘贴到HDFS
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ touch kongming.txt
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -moveFromLocal ./kongming.txt /sanguo/shuguo
()-appendToFile:追加一个文件到已经存在的文件末尾
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ touch liubei.txt
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ vi liubei.txt
输入
san gu mao lu
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -appendToFile liubei.txt /sanguo/shuguo/kongming.txt
()-cat:显示文件内容
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -cat /sanguo/shuguo/kongming.txt
()-chgrp 、-chmod、-chown:Linux文件系统中的用法一样,修改文件所属权限
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -chmod /sanguo/shuguo/kongming.txt
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -chown atguigu:atguigu /sanguo/shuguo/kongming.txt
()-copyFromLocal:从本地文件系统中拷贝文件到HDFS路径去
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -copyFromLocal README.txt /
()-copyToLocal:从HDFS拷贝到本地
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -copyToLocal /sanguo/shuguo/kongming.txt ./
()-cp :从HDFS的一个路径拷贝到HDFS的另一个路径
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -cp /sanguo/shuguo/kongming.txt /zhuge.txt
()-mv:在HDFS目录中移动文件
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -mv /zhuge.txt /sanguo/shuguo/
()-get:等同于copyToLocal,就是从HDFS下载文件到本地
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -get /sanguo/shuguo/kongming.txt ./
()-getmerge:合并下载多个文件,比如HDFS的目录 /user/atguigu/test下有多个文件:log., log.,log.,...
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hadoop fs -getmerge /user/atguigu/test/* ./zaiyiqi.txt
(14)-put:等同于copyFromLocal
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put ./zaiyiqi.txt /user/atguigu/test/
(15)-tail:显示一个文件的末尾
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -tail /sanguo/shuguo/kongming.txt
(16)-rm:删除文件或文件夹
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -rm /user/atguigu/test/jinlian2.txt
(17)-rmdir:删除空目录
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -mkdir /test
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -rmdir /test
(18)-du统计文件夹的大小信息
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -du -s -h /user/atguigu/test
2.7 K /user/atguigu/test
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -du -h /user/atguigu/test
1.3 K /user/atguigu/test/README.txt
15 /user/atguigu/test/jinlian.txt
1.4 K /user/atguigu/test/zaiyiqi.txt
(19)-setrep:设置HDFS中文件的副本数量
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -setrep 10 /sanguo/shuguo/kongming.txt
图3-3 HDFS副本数量
这里设置的副本数只是记录在NameNode的元数据中,是否真的会有这么多副本,还得看DataNode的数量。因为目前只有3台设备,最多也就3个副本,只有节点数的增加到10台时,副本数才能达到10。
HDFS读写流程
HDFS写流程(上传文件)
1)客户端通过Distributed FileSystem模块向NameNode请求上传文件,NameNode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在。
2)NameNode返回是否可以上传。
3)客户端请求第一个 Block上传到哪几个DataNode服务器上。
4)NameNode返回3个DataNode节点,分别为dn1、dn2、dn3。
5)客户端通过FSDataOutputStream模块请求dn1上传数据,dn1收到请求会继续调用dn2,然后dn2调用dn3,将这个通信管道建立完成。
6)dn1、dn2、dn3逐级应答客户端。
7)客户端开始往dn1上传第一个Block(先从磁盘读取数据放到一个本地内存缓存),以Packet为单位,dn1收到一个Packet就会传给dn2,dn2传给dn3;dn1每传一个packet会放入一个应答队列等待应答。
8)当一个Block传输完成之后,客户端再次请求NameNode上传第二个Block的服务器。(重复执行3-7步)。
在HDFS写数据的过程中,NameNode会选择距离待上传数据最近距离的DataNode接收数据。那么这个最近距离怎么计算呢?
节点距离:两个节点到达最近的共同祖先的距离总和。
DN1是最近的,DN2和DN3是根据第一个节点DN1选出来的;
第二次的DN4、DN5、DN6可能跟第一次传输的DN一样,也可能不一样取决于内部集群的状况;两次返回的DN都是独立的。
N1与N2之间的距离为2;(找线条数)
假设N1、N2、N3三台机器,从N1上传数据,则最短的节点就是它本身0;
后两个的选择是根据机架感知来选:
HDFS读数据流程(下载)
1)客户端通过Distributed FileSystem向NameNode请求下载文件,NameNode通过查询元数据,找到文件块所在的DataNode地址。
2)挑选一台DataNode(就近原则,然后随机)服务器,请求读取数据。
3)DataNode开始传输数据给客户端(从磁盘里面读取数据输入流,以Packet为单位来做校验)。
4)客户端以Packet为单位接收,先在本地缓存,然后写入目标文件。
NameNode和SecondaryNameNode
NN和2NN工作机制
思考NameNode存储在哪里?
如果将NameNode节点元数据存于磁盘中,因为需要经常进行随机访问,且还响应客户端的请求,效率低下。因此,要将元数据防于内存中,但是如果断电,内存中的数据就会丢失,集群无法工作了。因此在磁盘中备份元数据的FsImage。
但是这样会带来新的问题就是,在更新内存中的数据同时,还要同时更新FsImage,这样效率低下,因此,引入Edits文件(只进行追加操作,效率很高)。每当元数据有更新或者添加元数据时,修改内存中的元数据并追加到Edits中。这样,一旦NameNode节点断电,可以通过FsImage和Edits的合并,合成元数据。
但是如果长时间添加数据到Edits中,导致文件过大,如果某天断电,那么回复元数据时间很长,因此,需要定期合并FsImage和Edits文件,但是这个操作由NameNode节点完成,效率低下。因此引入新节点SecondaryNameNode,专门用于FsImage和Rdits定期合并。
NN和2NN工作机制如图所示:
Fsimage:NameNode内存中元数据序列化后形成的文件。包含HDFS文件系统的所有目录和文件inode的序列化信息;是HDFS文件系统元数据的永久性检查点;
Edits:记录客户端更新--增删改元数据信息的每一步操作。
NameNode启动时,先滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress,然后加载Edits和Fsimage到内存中,此时NameNode内存就持有最新的元数据信息。
1. 第一阶段:NameNode启动
(1)第一次启动NameNode格式化后,创建Fsimage和Edits文件。如果不是第一次启动,直接加载编辑日志和镜像文件到内存。
(2)客户端对元数据进行增删改的请求。
(3)NameNode记录操作日志,更新滚动日志。
(4)NameNode在内存中对元数据进行增删改。
2. 第二阶段:Secondary NameNode工作
(1)Secondary NameNode询问NameNode是否需要CheckPoint。直接带回NameNode是否检查结果。
(2)Secondary NameNode请求执行CheckPoint。
(3)NameNode滚动正在写的Edits日志。
(4)将滚动前的编辑日志和镜像文件拷贝到Secondary NameNode。
(5)Secondary NameNode加载编辑日志和镜像文件到内存,并合并。
(6)生成新的镜像文件fsimage.chkpoint。
(7)拷贝fsimage.chkpoint到NameNode。
(8)NameNode将fsimage.chkpoint重新命名成fsimage。
NN和2NN工作的详解:
Fsimage:NameNode内存中元数据序列化后形成的文件。
Edits:记录客户端更新元数据信息的每一步操作(可通过Edits运算出元数据)。
NameNode启动时,先滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress,然后加载Edits和Fsimage到内存中,此时NameNode内存就持有最新的元数据信息。Client开始对NameNode发送元数据的增删改的请求,
这些请求的操作首先会被记录到edits.inprogress中(查询元数据的操作不会被记录在Edits中,因为查询操作不会更改元数据信息),如果此时NameNode挂掉,重启后会从Edits中读取元数据的信息。
然后,NameNode会在内存中执行元数据的增删改的操作。由于Edits中记录的操作会越来越多,Edits文件会越来越大,导致NameNode在启动加载Edits时会很慢,所以需要对Edits和Fsimage进行合并
(所谓合并,就是将Edits和Fsimage加载到内存中,照着Edits中的操作一步步执行,最终形成新的Fsimage)。SecondaryNameNode的作用就是帮助NameNode进行Edits和Fsimage的合并工作。
SecondaryNameNode首先会询问NameNode是否需要CheckPoint(触发CheckPoint需要满足两个条件中的任意一个,定时时间到和Edits中数据写满了)。直接带回NameNode是否检查结果。
SecondaryNameNode执行CheckPoint操作,首先会让NameNode滚动Edits并生成一个空的edits.inprogress,滚动Edits的目的是给Edits打个标记,以后所有新的操作都写入edits.inprogress,
其他未合并的Edits和Fsimage会拷贝到SecondaryNameNode的本地,然后将拷贝的Edits和Fsimage加载到内存中进行合并,生成fsimage.chkpoint,然后将fsimage.chkpoint拷贝给NameNode,
重命名为Fsimage后替换掉原来的Fsimage。NameNode在启动时就只需要加载之前未合并的Edits和Fsimage即可,因为合并过的Edits中的元数据信息已经被记录在Fsimage中。
Fsimage和Edits解析
查看FsImage文件
[gll@hadoop101 current]$ ll
总用量
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000001-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000002-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000004-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000021-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000022-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000024-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000075-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000091-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000108-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000110-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000112-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000114-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000128-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000130-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000132-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000133-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000134-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000255-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_0000000000000000257-
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : edits_inprogress_0000000000000000259
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : fsimage_0000000000000000256
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : fsimage_0000000000000000256.md5
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : fsimage_0000000000000000258
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : fsimage_0000000000000000258.md5
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : seen_txid
-rw-rw-r--. gll gll 1月 : VERSION
[gll@hadoop101 current]$
[gll@hadoop101 current]$ cat seen_txid //文件保存的是一个数字,就是最后一个edit_数字 [gll@hadoop101 current]$ hdfs oiv -p XML -i fsimage_0000000000000000258 -o /opt/module/hadoop-2.7./fsimage.xml
[gll@hadoop101 current]$ sz /opt/module/hadoop-2.7./fsimage.xml
CheckPoint时间设置
1)通常情况下,SecondaryNameNode每隔一小时执行一次。
2)一分钟检查一次操作次数;
3 )当操作次数达到1百万时,SecondaryNameNode执行一次。
NameNode故障处理
方法一:将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode存储数据的目录:但是这样处理,2nn的数据有部分没有合并,会不全,数据丢失。
. kill - NameNode进程 . 删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-2.7./data/tmp/dfs/name) [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ rm -rf /opt/module/hadoop-2.7./data/tmp/dfs/name/* 3. 拷贝SecondaryNameNode中数据到原NameNode存储数据目录 [atguigu@hadoop102 dfs]$ scp -r atguigu@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary/* ./name/ 4. 重新启动NameNode [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
方法二:使用-importCheckpoint选项启动NameNode守护进程,从而将SecondaryNameNode中数据拷贝到NameNode目录中。
1.修改hdfs-site.xml中的
<property>
<name>dfs.namenode.checkpoint.period</name>
<value></value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-2.7./data/tmp/dfs/name</value>
</property> . kill - NameNode进程 . 删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-2.7./data/tmp/dfs/name) [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ rm -rf /opt/module/hadoop-2.7./data/tmp/dfs/name/* 4. 如果SecondaryNameNode不和NameNode在一个主机节点上,需要将SecondaryNameNode存储数据的目录拷贝到NameNode存储数据的平级目录,并删除in_use.lock文件 [atguigu@hadoop102 dfs]$ scp -r atguigu@hadoop104:/opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs/namesecondary ./ [atguigu@hadoop102 namesecondary]$ rm -rf in_use.lock [atguigu@hadoop102 dfs]$ pwd /opt/module/hadoop-2.7.2/data/tmp/dfs [atguigu@hadoop102 dfs]$ ls data name namesecondary 5. 导入检查点数据(等待一会ctrl+c结束掉) [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hdfs namenode -importCheckpoint 6. 启动NameNode [atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
集群安全模式
集群处于安全模式,不能执行重要操作(写操作)。集群启动完成后,自动退出安全模式。
()bin/hdfs dfsadmin -safemode get (功能描述:查看安全模式状态)
()bin/hdfs dfsadmin -safemode enter (功能描述:进入安全模式状态)
()bin/hdfs dfsadmin -safemode leave (功能描述:离开安全模式状态)
()bin/hdfs dfsadmin -safemode wait (功能描述:等待安全模式状态)
DataNode工作机制
1)一个数据块在DataNode上以文件形式存储在磁盘上,包括两个文件,一个是数据本身,一个是元数据包括数据块的长度,块数据的校验和,以及时间戳。
2)DataNode启动后向NameNode注册,通过后,周期性(1小时)的向NameNode上报所有的块信息。
3)心跳是每3秒一次,心跳返回结果带有NameNode给该DataNode的命令如复制块数据到另一台机器,或删除某个数据块。如果超过10分钟没有收到某个DataNode的心跳,则认为该节点不可用。
4)集群运行中可以安全加入和退出一些机器。
DataNode数据完整性
1)当DataNode读取Block的时候,它会计算CheckSum。
2)如果计算后的CheckSum,与Block创建时值不一样,说明Block已经损坏。
3)Client读取其他DataNode上的Block。
4)DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum,如图3-16所示。
DataNode掉线时限参数设置
服役新数据节点
随着公司业务的增长,数据量越来越大,原有的数据节点的容量已经不能满足存储数据的需求,需要在原有集群基础上动态添加新的数据节点
1. 环境准备
(1)在hadoop104主机上再克隆一台hadoop105主机
(2)修改IP地址和主机名称
(3)删除原来HDFS文件系统留存的文件(/opt/module/hadoop-2.7.2/data和log)
(4)source一下配置文件
[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ source /etc/profile
2. 服役新节点具体步骤
(1)直接启动DataNode,即可关联到集群
[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager
(2)在hadoop105上上传文件
[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -put /opt/module/hadoop-2.7.2/LICENSE.txt /
(3)如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡
[atguigu@hadoop102 sbin]$ ./start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7.2/logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out
退役旧数据节点
添加白名单
添加到白名单的主机节点,都允许访问NameNode,不在白名单的主机节点,都会被退出。
配置白名单的具体步骤如下:
()在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7./etc/hadoop目录下创建dfs.hosts文件
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7./etc/hadoop
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi dfs.hosts
添加如下主机名称(不添加hadoop105)
hadoop102
hadoop103
hadoop104
()在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts属性
<property>
<name>dfs.hosts</name>
<value>/opt/module/hadoop-2.7./etc/hadoop/dfs.hosts</value>
</property>
()配置文件分发
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ xsync hdfs-site.xml
()刷新NameNode
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
()更新ResourceManager节点
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ yarn rmadmin -refreshNodes
// :: INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:
黑名单退役
在黑名单上面的主机都会被强制退出
1.在NameNode的/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop目录下创建dfs.hosts.exclude文件
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ pwd
/opt/module/hadoop-2.7./etc/hadoop
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ touch dfs.hosts.exclude
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ vi dfs.hosts.exclude
添加如下主机名称(要退役的节点)
hadoop105
2.在NameNode的hdfs-site.xml配置文件中增加dfs.hosts.exclude属性
<property>
<name>dfs.hosts.exclude</name>
<value>/opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/dfs.hosts.exclude</value>
</property>
3.刷新NameNode、刷新ResourceManager
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes
Refresh nodes successful
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ yarn rmadmin -refreshNodes
17/06/24 14:55:56 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop103/192.168.1.103:8033
4. 检查Web浏览器,退役节点的状态为decommission in progress(退役中),说明数据节点正在复制块到其他节点,如图3-17所示
5.等待退役节点状态为decommissioned(所有块已经复制完成),停止该节点及节点资源管理器。注意:如果副本数是3,服役的节点小于等于3,是不能退役成功的,需要修改副本数后才能退役,如图3-18所示
[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
stopping datanode
[atguigu@hadoop105 hadoop-2.7.]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
stopping nodemanager
6. 如果数据不均衡,可以用命令实现集群的再平衡
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.]$ sbin/start-balancer.sh
starting balancer, logging to /opt/module/hadoop-2.7./logs/hadoop-atguigu-balancer-hadoop102.out
Time Stamp Iteration# Bytes Already Moved Bytes Left To Move Bytes Being Moved
注意:不允许白名单和黑名单中同时出现同一个主机名称。
DataNode多级目录配置
1. DataNode也可以配置成多个目录,每个目录存储的数据不一样。即:数据不是副本
2.具体配置如下
hdfs-site.xml
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data1,file:///${hadoop.tmp.dir}/dfs/data2</value>
</property>
HDFS2.x新特性
集群间数据拷贝
1.scp实现两个远程主机之间的文件复制
scp -r hello.txt root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt // 推 push
scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt hello.txt // 拉 pull
scp -r root@hadoop103:/user/atguigu/hello.txt root@hadoop104:/user/atguigu //是通过本地主机中转实现两个远程主机的文件复制;如果在两个远程主机之间ssh没有配置的情况下可以使用该方式。
2.采用distcp命令实现两个Hadoop集群之间的递归数据复制
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop distcp
hdfs://haoop102:9000/user/atguigu/hello.txt hdfs://hadoop103:9000/user/atguigu/hello.txt
小文件存档
案例实操
(1)需要启动YARN进程
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ start-yarn.sh (2)归档文件
把/user/atguigu/input目录里面的所有文件归档成一个叫input.har的归档文件,并把归档后文件存储到/user/atguigu/output路径下。
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ bin/hadoop archive -archiveName input.har –p /user/atguigu/input /user/atguigu/output (3)查看归档
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -lsr /user/atguigu/output/input.har
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -lsr har:///user/atguigu/output/input.har (4)解归档文件
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ hadoop fs -cp har:/// user/atguigu/output/input.har/* /user/atguigu
HDFS HA高可用
HA概述
1)所谓HA(High Available),即高可用(7*24小时中段服务)
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。
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
HDFS-HA自动故障转移机制
故障转移增加了zookeeper和ZKFS进程
Zookeeper:维护少量协调数据,通知客户端这些数据的改变和监视客户端故障的高可用服务
HA依赖zookeeper的一下功能:
1)故障检测:集群中的每个NameNode在ZooKeeper中维护了一个持久会话,如果机器崩溃,ZooKeeper中的会话将终止,ZooKeeper通知另一个NameNode需要触发故障转移。
2)现役NameNode选择:ZooKeeper提供了一个简单的机制用于唯一的选择一个节点为active状态。如果目前现役NameNode崩溃,另一个节点可能从ZooKeeper获得特殊的排外锁以表明它应该成为现役NameNode。
ZKFC是自动故障转移中的另一个新组件,是ZooKeeper的客户端,也监视和管理NameNode的状态。每个运行NameNode的主机也运行了一个ZKFC进程,ZKFC负责:
1)健康监测:ZKFC使用一个健康检查命令定期地ping与之在相同主机的NameNode,只要该NameNode及时地回复健康状态,ZKFC认为该节点是健康的。如果该节点崩溃,冻结或进入不健康状态,健康监测器标识该节点为非健康的。
2)ZooKeeper会话管理:当本地NameNode是健康的,ZKFC保持一个在ZooKeeper中打开的会话。如果本地NameNode处于active状态,ZKFC也保持一个特殊的znode锁,该锁使用了ZooKeeper对短暂节点的支持,如果会话终止,锁节点将自动删除。
3)基于ZooKeeper的选择:如果本地NameNode是健康的,且ZKFC发现没有其它的节点当前持有znode锁,它将为自己获取该锁。如果成功,则它已经赢得了选择,并负责运行故障转移进程以使它的本地NameNode为Active。故障转移进程与前面描述的手动故障转移相似,首先如果必要保护之前的现役NameNode,然后本地NameNode转换为Active状态。
ZKFC:是zookeeper的客户端,让它联系zookeeper,HA是hadoop2.0才有的,namenode在1.0时就有了,但是为了保持NameNode的健壮性,未把ZKFC加入NameNode中,但是两个进程是相互绑定的,有ZKFC监视NameNode,
将状态汇报给zookeeper。
主Namenode处理所有的操作请求(读写),而Standby只是作为slave,维护尽可能同步的状态,使得故障时能够快速切换到Standby。为了使Standby Namenode与Active Namenode数据保持同步,两个Namenode都与一组Journal Node进行通信。当主Namenode进行任务的namespace操作时,都会确保持久会修改日志到Journal Node节点中的大部分。Standby Namenode持续监控这些edit,当监测到变化时,将这些修改应用到自己的namespace
当进行故障转移时,Standby在成为Active Namenode之前,会确保自己已经读取了Journal Node中的所有edit日志,从而保持数据状态与故障发生前一致。
脑裂现象(split brain): 当两台Namenode都认为自己的Active Namenode时,会同时尝试写入数据(不会再去检测和同步数据):zookeeper会根据自身通知机制,确认主机,防止脑裂。
如果一台出现了假死,当前NameNode监控的ZKFX检测到假死,会通知从机的ZKFC,从而杀死假死的NameNode的进程,激活从机为Active,同时通知zookeeper服务端将从机注册为Active。
现在合并fsimage是由standby来完成的,没有secondaryNameNode;
Journal Nodes为了防止脑裂,只让一个Namenode写入数据,内部通过维护epoch数来控制,从而安全地进行故障转移,有两种方式共享edits log:
- 使用NFS共享edit log(存储在NAS/SAN)
如图所示,NFS作为主备Namenode的共享存储。这种方案可能会出现脑裂(split-brain),即两个节点都认为自己是主Namenode并尝试向edit log写入数据,这可能会导致数据损坏。通过配置fencin脚本来解决这个问题,fencing脚本用于:
将之前的Namenode关机
禁止之前的Namenode继续访问共享的edit log文件
使用这种方案,管理员就可以手工触发Namenode切换,然后进行升级维护。但这种方式存在以下问题:
- 只能手动进行故障转移,每次故障都要求管理员采取措施切换。
- NAS/SAN设置部署复杂,容易出错,且NAS本身是单点故障。
- Fencing 很复杂,经常会配置错误。
- 无法解决意外(unplanned)事故,如硬件或者软件故障。
因此需要另一种方式来处理这些问题:
- 自动故障转移(引入ZooKeeper达到自动化)
- 移除对外界软件硬件的依赖(NAS/SAN)
- 同时解决意外事故及日常维护导致的不可用
- 使用QJM共享edit log:Quorum-based 存储 + ZooKeeper
QJM(Quorum Journal Manager)是Hadoop专门为Namenode共享存储开发的组件。其集群运行一组Journal Node,每个Journal 节点暴露一个简单的RPC接口,允许Namenode读取和写入数据,数据存放在Journal节点的本地磁盘。当Namenode写入edit log时,它向集群的所有Journal Node发送写入请求,当多数节点回复确认成功写入之后,edit log就认为是成功写入。例如有3个Journal Node,Namenode如果收到来自2个节点的确认消息,则认为写入成功。
而在故障自动转移的处理上,引入了监控Namenode状态的ZookeeperFailController(ZKFC)。ZKFC一般运行在Namenode的宿主机器上,与Zookeeper集群协作完成故障的自动转移。整个集群架构图如下:
Namenode使用QJM 客户端提供的RPC接口与Namenode进行交互。写入edit log时采用基于仲裁的方式,即数据必须写入JournalNode集群的大部分节点。
在Journal Node节点上(服务端)
服务端Journal运行轻量级的守护进程,暴露RPC接口供客户端调用。实际的edit log数据保存在Journal Node本地磁盘,该路径在配置中使用dfs.journalnode.edits.dir属性指定。
Journal Node通过epoch数来解决脑裂的问题,称为JournalNode fencing。具体工作原理如下:
1)当Namenode变成Active状态时,被分配一个整型的epoch数,这个epoch数是独一无二的,并且比之前所有Namenode持有的epoch number都高。
2)当Namenode向Journal Node发送消息的时候,同时也带上了epoch。当Journal Node收到消息时,将收到的epoch数与存储在本地的promised epoch比较,如果收到的epoch比自己的大,则使用收到的epoch更新自己本地的epoch数。如果收到的比本地的epoch小,则拒绝请求。
3)edit log必须写入大部分节点才算成功,也就是其epoch要比大多数节点的epoch高。
这种方式解决了NFS方式的3个问题:
不需要额外的硬件,使用原有的物理机
Fencing通过epoch数来控制,避免出错。
自动故障转移:Zookeeper处理该问题。
HDFS-HA故障转移参考:https://blog.csdn.net/qq_36933797/article/details/78826713
HDFS-HA集群配置
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
规划集群
hadoop102 |
hadoop103 |
hadoop104 |
NameNode |
NameNode |
|
JournalNode |
JournalNode |
JournalNode |
DataNode |
DataNode |
DataNode |
ZK |
ZK |
ZK |
ResourceManager |
||
NodeManager |
NodeManager |
NodeManager |
配置HDFS-HA集群
在opt目录下创建一个ha文件夹
mkdir ha
将/opt/app/下的 hadoop-2.7.2拷贝到/opt/ha目录下
cp -r hadoop-2.7./ /opt/ha/
配置hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1..0_144
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>
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/atguigu/.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>
拷贝配置好的hadoop环境到其他节点
启动HDFS-HA集群
. 在各个JournalNode节点上,输入以下命令启动journalnode服务
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
. 在[nn1]上,对其进行格式化,并启动
bin/hdfs namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
. 在[nn2]上,同步nn1的元数据信息
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
. 启动[nn2]
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
. 在[nn1]上,启动所有datanode
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
. 将[nn1]切换为Active
bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
. 查看是否Active
bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
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
()将Active NameNode进程kill
kill - namenode的进程id
()将Active NameNode机器断开网络
service network stop
YARN-HA配置
YARN-HA工作机制,如图3-23所示:
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>
启动hdfs
()在各个JournalNode节点上,输入以下命令启动journalnode服务:
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
()在[nn1]上,对其进行格式化,并启动:
bin/hdfs namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
()在[nn2]上,同步nn1的元数据信息:
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
()启动[nn2]:
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
()启动所有DataNode
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
()将[nn1]切换为Active
bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
启动YARN
()在hadoop102中执行:
sbin/start-yarn.sh
()在hadoop103中执行:
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
()查看服务状态,如图3-24所示
bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
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