1.Zookeeper安装搭建Zookeeper集群并查看各服务器的角色停止Leader并查看各服务器的角色 1.1 安装Zookeeper1)编辑/etc/hosts ,所有集群主机可以相互 ping 通(在nn01上面配置,同步到node1,node2,node3)nn01 hadoop]# vim /etc/hosts192.168.1.21 nn01192.168.1.22 node1192.168.1.23 node2192.168.1.24 node3 2)安装 java-1.8.0

高可用架构图 先上一张搜索来的图. 如上图,HDFS的高可用其实就是NameNode的高可用. 上一篇里,SecondaryNameNode是NameNode单节点部署才会有的角色,它只帮助NameNode完成日志合并的工作,在NameNode出现问题时不能顶上去. 在高可用里,不再有SecondaryNameNode这个角色,Hadoop2.x版本支持NameNode的一主一备,3.x版本支持一主多备,由备机完成日志合并任务.某个时点只有主NameNode对外提供服务. 总结一下,在一个高可用

cm-HDFS: 选择另外一个节点的做NN, 生产选node3 选择三个节点作journalNode, node2,3,4 填入journalNode的目录/dfs/jn 经过一系列步骤,如果没报错 点继续: 停止所有hive服务: 注: 生产的数据量比较大, 更新花费的时间比较长6-8个小时 重启hive服务: 再看hdfs看到新出现的服务: 注意: 1/  高可用启用后,hdfs入口地址发生变化,如代码里有配的,需从node4.datalake.opay.com:8020改为集群地址ware

前提条件 先搭建 http://www.cnblogs.com/raphael5200/p/5152004.html 的环境,然后在其基础上进行修改 一.安装Zookeeper 由于环境有限,所以在仅有的4台虚拟机上完成多个操作: a.在4台虚拟中选3台安装Zookeeper,我选 node5 node6 node7 b.在4台虚拟中选3台作为JournalNode的节点,我选node6  node7  node8 c..在4台虚拟中选2台作为NameNode ,我选node5(Active)

一.HDFS的高可用性 1.概述 本指南提供了一个HDFS的高可用性(HA)功能的概述,以及如何配置和管理HDFS高可用性(HA)集群.本文档假定读者具有对HDFS集群的组件和节点类型具有一定理解.有关详情,请参阅Apache的HDFS的架构指南. http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html 2.背景 CDH4之前,在HDFS集群中NameN

目录 1 - 为什么要高可用 2 - NameNode 的高可用发展史 3 - HDFS 的高可用架构 3.1 Standby 和 Active 的命名空间保持一致 3.2 同一时刻只有一个 Active NameNode 4 - HDFS 高可用的实现原理 4.1 隔离(Fencing)- 预防脑裂 4.2 Qurom Journal Manager 共享存储 5 - 其他补充 5.1 QJM 的 Fencing 方案 5.2 - HDFS 高可用组件简介 ZKFailoverControll

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,

NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重. 因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 MapReduce.Hive.Pig 以及 HBase等也都无法正常工作,并且重新启动 Nam

本篇主要从hdfs的namenode和resourcemanager的高可用进行安装和原理的阐述. 一.HA安装 1.基本环境准备 1.1.1.centos7虚拟机安装,详情见VMware安装Centos7虚拟机 1.1.2.关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service systemctl disable firewalld.service 1.1.3.修改selinux vim /etc/selinux/config将SELINUX=enforcing改为SEL

Hadoop NameNode 高可用 (High Availability) 实现解析   NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 M

(参考文章:https://www.linuxprobe.com/hadoop-high-available.html) 一.技术背景 影响HDFS集群不可用主要包括以下两种情况:一是NameNode机器宕机,将导致集群不可用,重启NameNode之后才可使用:  二是计划内的NameNode节点软件或硬件升级,导致集群在短时间内不可用. 为了解决上述问题,Hadoop给出了HDFS的高可用HA方案:HDFS通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态.

转载自:http://reb12345reb.iteye.com/blog/2306818 在 Hadoop 的整个生态系统中,HDFS NameNode 处于核心地位,NameNode 的可用性直接决定了 Hadoop 整个软件体系的可用性.本文尝试从内部实现的角度对 NameNode 的高可用机制进行详细的分析,主要包括 NameNode 的主备切换实现分析和 NameNode 的共享存储实现分析.文章的最后在结合作者自身实践的基础上,列举了一些在高可用运维过程中需要注意的事项. NameN

NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Hadoop 生态系统中依赖于 HDFS 的各个组件,包括 MapReduce.Hive.Pig 以及 HBase 等也都无法正常工作,并且重新启动 Nam

转载:https://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-hadoop-name-node/ NameNode 高可用整体架构概述 在 Hadoop 1.0 时代,Hadoop 的两大核心组件 HDFS NameNode 和 JobTracker 都存在着单点问题,这其中以 NameNode 的单点问题尤为严重.因为 NameNode 保存了整个 HDFS 的元数据信息,一旦 NameNode 挂掉,整个 HDFS 就无法访问,同时 Ha

HDFS HA高可用 1.1 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

1. ZK的监控机制 1.1 监听数据的变化  (1)监听一次 public class ChangeDataWacher { public static void main(String[] args) throws Exception { // 连接并获取zk客户端的对象 ZooKeeper zk = new ZooKeeper("feng01:2181,feng02:2181,feng03:2181", 2000, null); zk.getData("/user&qu

ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目,为分布式应用提供高效.高可用的分布式协调服务,提供了诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务.由于 ZooKeeper 便捷的使用方式.卓越的性能和良好的稳定性,被广泛地应用于诸如 Hadoop.HBase.Kafka 和 Dubbo 等大型分布式系统中. 本文的目标读者是对 ZooKeeper 有一定了解的技术人员,将从 ZooKeeper 运行模式.集群组成.容灾和水平扩容四方面逐步深入,最终构建

ZooKeeper 是 Apache 的一个顶级项目,为分布式应用提供高效.高可用的分布式协调服务,提供了诸如数据发布/订阅.负载均衡.命名服务.分布式协调/通知和分布式锁等分布式基础服务.由于 ZooKeeper 便捷的使用方式.卓越的性能和良好的稳定性,被广泛地应用于诸如 Hadoop.HBase.Kafka 和 Dubbo 等大型分布式系统中. 本文的目标读者是对 ZooKeeper 有一定了解的技术人员,将从 ZooKeeper 运行模式.集群组成.容灾和水平扩容四方面逐步深入,最终构建

PXC简介 Percona XtraDB Cluster(简称PXC集群)提供了MySQL高可用的一种实现方法. 1.集群是有节点组成的,推荐配置至少3个节点,但是也可以运行在2个节点上. 2.每个节点都是普通的mysql/percona服务器,可以将现有的数据库服务器组成集群,反之,也可以将集群拆分成单独的服务器. 3.每个节点都包含完整的数据副本.    PXC集群主要由两部分组成:Percona Server with XtraDB和Write Set Replication patche

1.简介 若HDFS集群中只配置了一个NameNode,那么当该NameNode所在的节点宕机,则整个HDFS就不能进行文件的上传和下载. 若YARN集群中只配置了一个ResourceManager,那么当该ResourceManager所在的节点宕机,则整个YARN就不能进行任务的计算. *Hadoop依赖Zookeeper进行各个模块的HA配置,其中状态为Active的节点对外提供服务,而状态为StandBy的节点则只负责数据的同步,在必要时提供快速故障转移. Hadoop各个模块剖析:ht

文中的所有操作都是在之前的文章spark集群的搭建基础上建立的,重复操作已经简写: 之前的配置中使用了master01.slave01.slave02.slave03: 本篇文章还要添加master02和CloudDeskTop两个节点,并配置好运行环境: 一.流程: 1.在搭建高可用集群之前需要先配置高可用,首先在master01上: [hadoop@master01 ~]$ cd /software/spark-2.1.1/conf/ [hadoop@master01 conf]$ vi s