HDFS HA高可用

1 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。

2 HDFS-HA工作机制

1)通过双namenode消除单点故障

2.1 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

2.2 HDFS-HA自动故障转移工作机制

前面学习了使用命令hdfs haadmin -failover手动进行故障转移,在该模式下,即使现役NameNode已经失效,系统也不会自动从现役NameNode转移到待机NameNode,下面学习如何配置部署HA自动进行故障转移。自动故障转移为HDFS部署增加了两个新组件:ZooKeeper和ZKFailoverController(ZKFC)进程。ZooKeeper是维护少量协调数据,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的自动故障转移依赖于ZooKeeper的以下功能:

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。

3 HDFS-HA集群配置 -- 手动转移

3.1.将hadoop2.7.2 复制到 modules/HA里面

cd /home/admin/modules

mkdir HA

cp -r hadoop-2.7.2/ Ha/

  

3.2 配置,修改core-site.xml 与 hdfs-site.xml 文件

cd /home/admin/modules/HA/hadoop-2.7.2/etc/hadoop

vim 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>/home/admin/modules/HA/hadoop-2.7.2/hadoop-data</value>
</property> <property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/admin/modules/HA/hadoop-2.7.2/jn/mycluster</value>
</property> </configuration>

  

 vim 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>linux01:8020</value>
</property> <!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>linux02:8020</value>
</property> <!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>linux01:50070</value>
</property> <!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>linux02:50070</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://linux01:8485;linux02:8485;linux03:8485/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/admin/.ssh/id_rsa</value>
</property> <!-- 指定数据冗余分数 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property> <!-- 关闭权限检查-->
<property>
<name>dfs.permissions.enable</name>
<value>false</value>
</property> <property>
<name>dfs.webhdfs.enable</name>
<value>true</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>

  

3.3.分发到linux02和linux03中

scp -r HA/ linux02:/home/admin/modules/

scp -r HA/ linux03:/home/admin/modules/

  

3.4启动三台机器的journalnode(分别在三台机器上面执行且jps查看是否执行成功)

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

  

3.5格式化linux01的namenode节点

bin/hdfs namenode -format

  

3.6启动刚格式化的namenode

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

  

3.7备用namenode同步主namenode的元数据信息,(在linux02中执行)

bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

  

3.8启动被namenode(在linux02中执行)

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

  

3.9启动所有datanode(分别在三台机器执行,并用jps查看是否执行成功)

注意,有时datanode会启动失败,原因:

当时“再来一次”,又重新执行了格式化命令(hdfs namenode -format),这时namenode的clusterID会重新生成,而datanode的clusterID 保持不变。

所以,解决办法也很简单了,把/hadoop-2.7.2/hadoop-data/dfs/name/current/VERSION里面的clusterID复制下来,依次替换/hadoop-2.7.2/hadoop-data/dfs/data/current/VERSION里的clusterID,再执行:

sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

  

3.10两个namenode目前都处于standby状态,所以是都没有办法Browse Directory (浏览目录的),必须手动激活其中一个namenode的

状态为active才可以,如果想把nn2设置为active状态,必须先把nn1设置为standby状态

转变为active状态
bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1 转变为standby状态
bin/hdfs haadmin -transitionToStandby nn1

  

3.11重点:把处于active状态的nn1手动关掉,看会发生什么事

关掉linux01的namenode
sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode

  

结论:关掉以后,想去把nn2设置为active状态,但是不成功,这是防止脑裂机制决定的,只能强制切换:

bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn2 --forceactive

  

4.自动故障转移

(前面说了这么多都是为这里铺垫)

先关闭集群

sbin/stop-dfs.sh

  

4.1安装zookeepercd /home/admin/softwares/installtions/

下载zookeeper安装包

wget 'http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.10/zookeeper-3.4.10.tar.gz'

解压到HA目录

tar -zxf ~/softwares/installtions/zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /home/admin/modules/HA/

进入/zookeeper-3.4.10/conf文件夹,修改文件名字

mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

配置zoo.cfg文件

dataDir=/home/admin/modules/HA/zookeeper-3.4.10/zkData

文件最后配置集群ip节点

server.1=192.168.1.213:2888:3888
server.2=192.168.1.214:2888:3888
server.3=192.168.1.215:2888:3888

  

在zookeeper-3.4.10文件夹里面创建一个zkData文件夹
mkdir zkData 进入zkData文件夹,myid里面的数字对应server.1最后的数字
touch myid
echo 1 > myid 分发到linux02和linux03中(会自动覆盖,所以修改了东西可用直接使用下面命令分发)
scp -r zookeeper-3.4.10/ linux02:/home/admin/modules/HA/
scp -r zookeeper-3.4.10/ linux03:/home/admin/modules/HA/ 分发后记得也要到zkData文件夹里面修改myid的数字

  

4.2 配置core-site.xml文件 与  hdfs-site.xml文件

core-site.xml

cd /home/admin/modules/HA/hadoop-2.7.2/etc/hadoop

vim 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>/home/admin/modules/HA/hadoop-2.7.2/hadoop-data</value>
</property> <property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/admin/modules/HA/hadoop-2.7.2/jn/mycluster</value>
</property> <property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>linux01:2181,linux02:2181,linux03:2181</value>
</property>
</configuration>

  

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>linux01:8020</value>
</property> <!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>linux02:8020</value>
</property> <!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>linux01:50070</value>
</property> <!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>linux02:50070</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://linux01:8485;linux02:8485;linux03:8485/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/admin/.ssh/id_rsa</value>
</property> <!-- 指定数据冗余分数 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property> <!-- 关闭权限检查-->
<property>
<name>dfs.permissions.enable</name>
<value>false</value>
</property> <!-- 是否开启故障自动转移 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property> <property>
<name>dfs.webhdfs.enable</name>
<value>true</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>

  

配置完成以后记得scp到linux02和03中(分发后记得查看是否分发成功,不然就不会故障转移了,我就是掉进这个坑)

scp -r etc/ linux02:/home/admin/modules/HA/hadoop-2.7.2/
scp -r etc/ linux03:/home/admin/modules/HA/hadoop-2.7.2/

  

4.3 开启zookeeper(分别在三台机器执行)

cd /home/admin/modules/HA/zookeeper-3.4.10
bin/zkServer.sh start

 查看一下是否是一台leader,两台follower,如果不是,证明zoo.cfg没有配置好(我又掉坑了)

bin/zkServer.sh status

  

4.4 初始化zookeeperd中的HA状态(只需在第一次部署时初始化)(如果之前core-site.xml与hdfs-site.xml配置好,这里是可用初始化的,我又又掉坑了)

cd /home/admin/modules/HA/hadoop-2.7.2
bin/hdfs zkfc -formatZK

  

4.5 启动三台机器的journalnode (分别在三台机器上面执行)

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

  jps查看是否有启动

4.6 启动hdfs集群

sbin/start-dfs.sh

  

如果全部正确启动成功,可以看到:(途中超多坑,劝君多尝试)

如果处在active的机器有什么特殊情况,断线关机等等,处在standby的机器会马上顶上,变成active状态,达到自动故障转移,高可用的目的。

5.配置yarn高可用

5.1修改yarn-site.xml文件

<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>linux02</value>
</property> <property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>linux03</value>
</property> <!--指定zookeeper集群的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>linux01:2181,linux02:2181,linux03:2181</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>

  

5.2 分发到linux02和linux03中

scp -r etc/ linux02:/home/admin/modules/HA/hadoop-2.7.2/
scp -r etc/ linux03:/home/admin/modules/HA/hadoop-2.7.2/

  

5.3 启动yarn  (在linux02执行)

sbin/start-yarn.sh

  

5.4启动resourcemanager(在linux03中操作)

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

  

5.5 测试:(目前还没达到预期测试效果)

如果成功,linux02(192.168.1.214:8088)成为active,linux03(192.168.1.215:8088)成为standby

输入192.168.1.215:8088 会自动重定向到 192.168.1.214:8088

如果linux02挂了,linux03会自动顶上。

6.目前遗留问题

6.1 开启hdfs时,datanode只显示一个,不是显示3个,但是刷新页面时却会随机出现linux01,linux02,linux03的datanode

6.2 yarn高可用配置时,linux02的resourcemanager没有启动但是却可以用浏览器访问8088端口,且不知如何关闭

6.3 yarn的自动故障转移测试还没成功

大数据(3) - 高可用 HDFS HA的更多相关文章

  1. [大数据] hadoop高可用(HA)部署(未完)

    一.HA部署架构 如上图所示,我们可以将其分为三个部分: 1.NN和DN组成Hadoop业务组件.浅绿色部分. 2.中间深蓝色部分,为Journal Node,其为一个集群,用于提供高可用的共享文件存 ...

  2. 理解 OpenStack 高可用(HA)(2):Neutron L3 Agent HA 之 虚拟路由冗余协议(VRRP)

    本系列会分析OpenStack 的高可用性(HA)概念和解决方案: (1)OpenStack 高可用方案概述 (2)Neutron L3 Agent HA - VRRP (虚拟路由冗余协议) (3)N ...

  3. 理解 OpenStack 高可用(HA)(1):OpenStack 高可用和灾备方案 [OpenStack HA and DR]

    本系列会分析OpenStack 的高可用性(HA)概念和解决方案: (1)OpenStack 高可用方案概述 (2)Neutron L3 Agent HA - VRRP (虚拟路由冗余协议) (3)N ...

  4. 我眼中的大数据(二)——HDFS

    Hadoop的第一个产品是HDFS,可以说分布式文件存储是分布式计算的基础,也可见分布式文件存储的重要性.如果我们将大数据计算比作烹饪,那么数据就是食材,而Hadoop分布式文件系统HDFS就是烧菜的 ...

  5. 高可用(HA)架构

    http://aokunsang.iteye.com/blog/2053719   浅谈web应用的负载均衡.集群.高可用(HA)解决方案 http://zhuanlan.51cto.com/art/ ...

  6. MySQL在大数据、高并发场景下的SQL语句优化和"最佳实践"

    本文主要针对中小型应用或网站,重点探讨日常程序开发中SQL语句的优化问题,所谓“大数据”.“高并发”仅针对中小型应用而言,专业的数据库运维大神请无视.以下实践为个人在实际开发工作中,针对相对“大数据” ...

  7. Nfs+Drdb+Heartbeat 数据存储高可用服务架构方案

    一.方案的应用场景 适用于2千万-3千万PV架构的网站,Nfs数据存储高可用服务方案 备注:互联网排名前30左右公司常用的架构 二.生产环境方案部署原理图 三.生产环境服务器硬件配置: 生产环境中采用 ...

  8. Memcached 集群的高可用(HA)架构

    Memcache自身并没有实现集群功能,如果想用Memcahce实现集群需要借助第三方软件或者自己设计编程实现,这里将采用memagent代理实现,memagent又名magent,大家注意下,不要将 ...

  9. Keepalived+Nginx实现高可用(HA)

    Keepalived+Nginx实现高可用(HA) service iptables stopchkconfig iptables offsetenforce 0/etc/selinux/config ...

随机推荐

  1. Linux下使用Shell过滤重复文本(转)

    ffffffffffffffffff ffffffffffffffffff eeeeeeeeeeeeeeeeeeee fffffffffffffffffff eeeeeeeeeeeeeeeeeeee ...

  2. Centos7下ZABBIX安装全记录

    安装之前务必关闭SELINUX Install Repository with MySQL database : rpm -i https://repo.zabbix.com/zabbix/3.4/r ...

  3. Linux下获取本机IP地址的代码

    Linux下获取本机IP地址的代码,返回值即为互联网标准点分格式的字符串. #define ETH_NAME "eth0" //获得本机IP地址 char* GetLocalAdd ...

  4. 【面试问题】—— 2019.3月前端面试之JS原理&CSS基础&Vue框架

    前言:三月中旬面试了两家公司,一家小型公司只有面试,另一家稍大型公司笔试之后一面定夺.笔试部分属于基础类型,网上的复习资料都有. 面试时两位面试官都有考到一些实际工作中会用到,但我还没接触过的知识点. ...

  5. paste,两个文件相同行拼接在一起的shell命令

    今天又学到一个命令,果然厉害 参考这里 http://blog.csdn.net/anders_zhuo/article/details/8461641

  6. dubbo方法调用的timeout设置

    方法调用的默认超时时间为1s,但是具体的超时时间受限于服务端方法性能.服务端个数.客户端的并发数等因素,所以超时时间需要根据不同的场景进行调试. 基本步骤为: 测试服务端的TPS,单位为 任务数或线程 ...

  7. 对AOP切面的一些整理与理解

      首先上一张AOP的图示 一:几个重要的概念   1> 切面:横切关注点(跨越应用程序多个模块的功能)被模块化的特殊对象[验证切面.日志切面]   2> 通知:切面中的每个方法   3& ...

  8. [转]SQL Server 性能调优(内存)

      存储引擎自调整 sql server 是如何分配内存的 32bit地址空间的限制 用户模式vas分配和virtualalloc 非boffer pool 分配内存(保留内存) VAS调整 AWE ...

  9. python——TypeError: 'str' does not support the buffer interface

    import socket import sys port=51423 host="localhost" data=b"x"*10485760 #在字符串前加 ...

  10. 绘制 SVG

    工具网址:http://svg123.com/ 画布 点击画布,在页面的右侧我们可以调整画布属性 点击属性,滚动滑轮可以微调 或者直接双击修改属性值 工具栏 左侧工具栏 就像画图的工具栏一样 形状库 ...