概述


简单hdfs高可用架构图

  在hadoop2.x中通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务,而Standby NameNode则不对外提供服务,仅同步active namenode的状态,以便能够在它失败时快速进行切换。
    hadoop2.x官方提供了两种HDFS HA的解决方案,一种是NFS,另一种是QJM。这里楼主使用简单的QJM。在该方案中,主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息,一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode(我配了3个)。
    这里还配置了一个zookeeper集群,用于ZKFC(DFSZKFailoverController)故障转移,当Active NameNode挂掉了,会自动切换Standby NameNode为standby状态。hadoop2.4以前的版本中依然存在一个问题,就是ResourceManager只有一个,存在单点故障,2.4以后解决了这个问题,有两个ResourceManager,一个是Active,一个是Standby,状态由zookeeper进行协调。yarn的HA配置楼主会给出配置文件,受环境影响,这里就不搭建yarn的高可用性了。

主要步骤


  1. 备6台Linux机器
  2. 安装JDK、配置主机名、修改IP地址、关闭防火墙
  3. 配置SSH免登陆
  4. 安装zookeeper集群
  5. zookeeper、hadoop环境变量配置
  6. 核心配置文件修改
  7. 启动zookeeper集群
  8. 启动journalnode
  9. 格式化文件系统、格式化zk
  10. 启动hdfs、启动yarn

前期准备


集群规划

  

 主机名 IP 安装软件 进程
hadoop01 192.168.8.101 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
hadoop02 192.168.8.102 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
hadoop03 192.168.8.103 jdk、hadoop ResourceManager
hadoop04 192.168.8.104 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
hadoop05 192.168.8.105 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
hadoop06 192.168.8.106 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain

Linux环境  

  1.由于楼主机器硬件环境的限制,这里只准备了6台centos7的系统。


  2.修改IP。如果跟楼主一样使用VM搭集群,请使用only-host模式。

vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens3<!--这里不一定是ifcfg-ens3,取决于你的网卡信息-->

  

TYPE="Ethernet"
BOOTPROTO="static"
DEFROUTE="yes"
PEERDNS="yes"
PEERROUTES="yes"
IPV4_FAILURE_FATAL="no"
IPV6INIT="yes"
IPV6_AUTOCONF="yes"
IPV6_DEFROUTE="yes"
IPV6_PEERDNS="yes"
IPV6_PEERROUTES="yes"
IPV6_FAILURE_FATAL="no"
IPV6_ADDR_GEN_MODE="stable-privacy"
NAME="ens33"
UUID="7f13c30b-0943-49e9-b25d-8aa8cab95e20"
DEVICE="ens33"
ONBOOT="yes"
IPADDR="192.168.8.101"<!--每台机器按照分配的IP进行配置-->
NETMASK="255.255.255.0"
GATEWAY="192.168.8.1"

  3.修改主机名和IP的映射关系

  vim /etc/host

 192.168.8.101 hadoop01
192.168.8.102 hadoop02
192.168.8.103 hadoop03
192.168.8.104 hadoop04
192.168.8.105 hadoop05
192.168.8.106 hadoop06

  4.关闭防火墙

 systemctl stop firewalld.service //停止firewall
systemctl disable firewalld.service //禁止firewall开机启动

  5.修改主机名

 hostnamectl set-hostname hadoop01
hostnamectl set-hostname hadoop02
hostnamectl set-hostname hadoop03
hostnamectl set-hostname hadoop04
hostnamectl set-hostname hadoop05
hostnamectl set-hostname hadoop06

  6.ssh免登陆

  生成公钥、私钥

  

ssh-keygen -t rsa //一直回车

  将公钥发送到其他机器

ssh-coyp-id hadoop01
ssh-coyp-id hadoop02
ssh-coyp-id hadoop03
ssh-coyp-id hadoop04
ssh-coyp-id hadoop05
ssh-coyp-id hadoop06

  7.安装JDK,配置环境变量

  hadoop01,hadoop02,hadoop03

 export JAVA_HOME=/usr/jdk1.7.0_60
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.3
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

  hadoop04,hadoop05,hadoop06(包含zookeeper)

 export JAVA_HOME=/usr/jdk1.7.0_60
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.7.3
export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper-3.4.10
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

zookeeper集群安装


  1.上传zk安装包
  上传到/home/hadoop
  2.解压  

tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz

  3.配置(先在一台节点上配置)
    在conf目录,更改zoo_sample.cfg文件为zoo.cfg

 mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

修改配置文件(zoo.cfg)

 dataDir=/home/hadoop/zookeeper-3.4.10/data
server.1=hadoop04:2888:3888
server.2=hadoop05:2888:3888
server.3=hadoop06:2888:3888

在(dataDir=/home/hadoop/zookeeper-3.4.10/data)创建一个myid文件,里面内容是server.N中的N(server.2里面内容为2)

  echo "5" > myid    

4.将配置好的zk拷贝到其他节点

 scp -r /home/hadoop/zookeeper-3.4.5/ hadoop05:/home/hadoop
scp -r /home/hadoop/zookeeper-3.4.5/ hadoop06:/home/hadoop

注意:在其他节点上一定要修改myid的内容
        在hadoop05应该将myid的内容改为2 (echo "6" > myid)
        在hadoop06应该将myid的内容改为3 (echo "7" > myid)

 5.启动集群
    分别启动hadoop04,hadoop05,hadoop06上的zookeeper

 zkServer.sh start

hadoop2.7.3集群安装


  1.解压

  tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz 

2.配置core-site.xml

 <configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns1</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/hadoop-2.7.3/tmp</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop04:2181,hadoop05:2181,hadoop06:2181</value>
</property>
</configuration>

  3.配置hdf-site.xml

 <configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为ns1,必须和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<!-- ns1下面有两个NameNode,分别是nn1,nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
<value>hadoop01:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>hadoop01:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>hadoop02:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>hadoop02:50070</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://hadoop04:8485;hadoop05:8485;hadoop06:8485/ns1</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>file:/home/hadoop/hadoop-2.7.3/journal</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.ns1</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制方法,多个机制用换行分割,每个机制占用一行-->
<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 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.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>
</configuration>

  4.配置mapred-site.xml

 <configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>

  5.配置yarn-site.xml

 <configuration>

 <!-- Site specific YARN configuration properties -->
<!-- 指定RM的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>hadoop03</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

  6.配置slaves

 hadoop04
hadoop05
hadoop06

  7.将配置好的hadoop拷贝到其他节点

scp -r /home/hadoop/hadoop-2.7.3 hadoop02:/home/hadoop
scp -r /home/hadoop/hadoop-2.7.3 hadoop03:/home/hadoop
scp -r /home/hadoop/hadoop-2.7.3 hadoop04:/home/hadoop
scp -r /home/hadoop/hadoop-2.7.3 hadoop05:/home/hadoop
scp -r /home/hadoop/hadoop-2.7.3 hadoop06:/home/hadoop

启动


  1.启动zookeeper集群(分别在hadoop04,hadoop05,hadoop06上启动zookeeper)

 zkServer.sh start

  2.查看zookeeper状态

 zkServer.sh status

  包含一个leader,二个follower

  

  3.启动journalnode(分别在hadoop04,hadoop05,hadoop06上执行)

hadoop-daemon.sh start journalnode

运行jps命令检验,hadoop04,hadoop05,hadoop06上多了JournalNode进程

  4.格式化HDFS

在hadoop01上执行命令:

 hdfs namenode -format

  检查是否成功看终端知否打印:

  

格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件,这里楼主配置的是/home/hadoop/hadoop-2.7.3/tmp,然后将/home/hadoop/hadoop-2.7.3/tmp拷贝到ihadoop02的/home/hadoop/hadoop-2.7.3/下。

 scp -r tmp/ hadoop02:/hadoop/hadoop-2.7.3/

  5.格式化ZK(在hadoop01上执行即可)

  hdfs zkfc -formatZK

  效果如下(前面有点多截不下来,只截取了后面一部分):

  6.启动HDFS(在hadoop01上执行)

 start-dfs.sh

7.启动YARN(在hadoop03上执行)

 start-yarn.sh

验证


  到此,hadoop-2.7.3集群全部配置完毕,下面我们来验证:
  

  浏览器访问http://192.168.8.101:50070    NameNode 'hadoop01:9000' (active)
             http://192.168.8.102:50070   NameNode 'hadoop02:9000' (standby)

  浏览器访问resourceManager:http://192.168.8.103:8088

    

    我们可以模拟NameNode(active)宕机,来验证HDFS的HA是否有效,NameNode(active)宕机后,NameNode(standby)会转为active状态,这里楼主不在演示。

结语


  官网给出的文档还是比较详细的,楼主也是提取了官网的QJM解决方案来进行搭建。另外,yarn的HA搭建官网也给出了具体配置,有兴趣的同学可以试一试。

hadoop高可靠性HA集群的更多相关文章

  1. corosync+pacemaker实现高可用(HA)集群

    corosync+pacemaker实现高可用(HA)集群(一)     重要概念 在准备部署HA集群前,需要对其涉及的大量的概念有一个初步的了解,这样在实际部署配置时,才不至于不知所云 资源.服务与 ...

  2. heartbeat+nginx搭建高可用HA集群

    前言: HA即(high available)高可用,又被叫做双机热备,用于关键性业务.简单理解就是,有2台机器 A 和 B,正常是 A 提供服务,B 待命闲置,当 A 宕机或服务宕掉,会切换至B机器 ...

  3. 基于zookeeper的高可用Hadoop HA集群安装

    (1)hadoop2.7.1源码编译 http://aperise.iteye.com/blog/2246856 (2)hadoop2.7.1安装准备 http://aperise.iteye.com ...

  4. 大数据Hadoop的HA高可用架构集群部署

        1 概述 在Hadoop 2.0.0之前,一个Hadoop集群只有一个NameNode,那么NameNode就会存在单点故障的问题,幸运的是Hadoop 2.0.0之后解决了这个问题,即支持N ...

  5. 菜鸟玩云计算之十九:Hadoop 2.5.0 HA 集群安装第2章

    菜鸟玩云计算之十九:Hadoop 2.5.0 HA 集群安装第2章 cheungmine, 2014-10-26 在上一章中,我们准备好了计算机和软件.本章开始部署hadoop 高可用集群. 2 部署 ...

  6. 菜鸟玩云计算之十八:Hadoop 2.5.0 HA 集群安装第1章

    菜鸟玩云计算之十八:Hadoop 2.5.0 HA 集群安装第1章 cheungmine, 2014-10-25 0 引言 在生产环境上安装Hadoop高可用集群一直是一个需要极度耐心和体力的细致工作 ...

  7. hadoop HA集群搭建步骤

      NameNode DataNode Zookeeper ZKFC JournalNode ResourceManager NodeManager node1 √   √ √   √   node2 ...

  8. ZooKeeper学习之路 (九)利用ZooKeeper搭建Hadoop的HA集群

    Hadoop HA 原理概述 为什么会有 hadoop HA 机制呢? HA:High Available,高可用 在Hadoop 2.0之前,在HDFS 集群中NameNode 存在单点故障 (SP ...

  9. Hadoop HA集群的搭建

    HA 集群搭建的难度主要在于配置文件的编写, 心细,心细,心细! ha模式下,secondary namenode节点不存在... 集群部署节点角色的规划(7节点)------------------ ...

随机推荐

  1. 解决MVC中JsonResult返回 弹出文件下载对话框

    设置一下返回类型为HTML TEXT就可以了 JsonResult json = Json(xxx, JsonRequestBehavior.DenyGet); json.ContentType = ...

  2. Authorization user to use specifical database

    DENY VIEW any DATABASE to PUBLIC;ALTER AUTHORIZATION ON DATABASE::Best TO Best

  3. impress.js初体验

    概述 如果你已经厌烦了使用PowerPoint制作PPT,那么impress.js是一个非常好的选择,用它做的PPT更加直观,效果也非常的不错.装X是需要一定代价的,不过如果你是个前端爱好者那么一切就 ...

  4. CentOS7 更换yum源

    yum源调整为163wget http://mirrors.163.com/.help/CentOS7-Base-163.repo[root@admin yum.repos.d]# mv CentOS ...

  5. AE + GDAL实现影像按标准图幅分割(上)

    最近有个项目,其中有个功能是要将遥感影像按标准图幅分割,一开始用AE的接口,慢的让人抓狂,就改用GDAL,速度提升很大.我主要通过http://blog.csdn.net/liminlu0314/学习 ...

  6. 结队编程study

    ##今天针对study进行结队编程,我和搭档张佳慧刚开始误认为SystemBarTintManager,baseActivity是personalActivity跳转的下一个界面,因为这个代码个人中心 ...

  7. XJOI1559树转二叉树

    树转二叉树 将一棵树转化成二叉树. 输入格式: 输入的信息,第一行一个数n,(n<=1000)是树的结点数,以下n行,第i+1行是第i个结点的信息,第一个整数,是该结点的特征数值,后列出所有孩子 ...

  8. 手机自动化测试:appium源码分析之bootstrap十

    手机自动化测试:appium源码分析之bootstrap十   poptest是国内唯一一家培养测试开发工程师的培训机构,以学员能胜任自动化测试,性能测试,测试工具开发等工作为目标.如果对课程感兴趣, ...

  9. css3+js 实现砸金蛋效果

    最近闲来无事,在网上看到有人写了个砸金蛋的效果,他是没有用到css3的,当时我就感觉没什么动态效果 感觉体验不是很好,所有我就想用css3来改下,于是也来试着写写. 本来想弄个视频给你们看看效果的,但 ...

  10. Linux服务器性能查看分析调优

    一 linux服务器性能查看 1.1 cpu性能查看 1.查看物理cpu个数: cat /proc/cpuinfo |grep "physical id"|sort|uniq|wc ...