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Hadoop HA

时间:2019-09-08 23:45:06      阅读:143      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]
HA 概述
  • 所谓HA(High Available),即高可用(7*24小时不中断服务)
  • 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
  • Hadoop2.0 之前,在 HDFS 集群中 NameNode 存在单点故障(SPOF)
  • 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

    通过双 NameNode 消除单点故障

    2.1 HDFS-HA 工作要点

    元数据的管理方式需要改变:

  • 内存中各自保存一份元数据
  • Edits 日志只有 Active 状态的 NN 可以做写操作
  • 两个 NN 都可以对 Edits 做读操作
  • 共享的 Edits 放在一个共享存储中管理(qjournal)

需要一个状态管理功能模块:

  • 实现了一个 zkfailover,常驻在每一个 NN 所在的节点,每一个zkfailover 负责监控自己所在 NN 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。

必须保证两个 NN 之间能够 ssh 无密码登录

隔离(Fence),即同一时刻仅仅有一个 NN 对外提供服务

2.2 HDFS-HA 自动故障转移工作机制

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自动故障转移为 HDFS 部署增加了两个新组件:

  • 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 的自动故障转移依赖于 ZooKeeper 的以下功能:
    • 故障检测:急群中的每个 NN 在 ZooKeeper 中维护了一个持久会话,如果宕机,会话也将终止,此时 ZooKeeper 通知另一个 NN 需要触发故障转移
    • 现役 NN 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 NN 宕机,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 NN
  • 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 NN 的状态,每个运行 NN 的主机也运行了一个 ZKFC 进程,ZKFC 负责:

    • 健康监测:ZKFC 使用一个健康检查命令定期 ping 与其在相同主机的 NN,只要 NN 及时回复健康状态,ZKFC 认为该节点是健康的,如果该节点宕机、冻结或进入不健康状态,健康监视器会表示该节点为非健康的
    • ZooKeeper 会话管理:当 NN 是健康的,ZKFC 保持一个在 ZooKeeper 中打开的会话,如果该 NN 是 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
    • 基于 ZooKeeper 的选择:如果本地 NN 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 NN 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 NN,然后本地 NN 转换为 active 状态

      3 HDFS-HA 集群配置

      3.1 集群规划

      hadoop102 hadoop103 hadoop104
      NameNode NameNode
      JournalNode JournalNode JournalNode
      DataNode DataNode DataNode
      ZK ZK ZK
      ResourceManager
      NodeManager NodeManager NodeManager

      3.2 配置 Zookeeper 集群

      1、集群规划

  • 在 hadoop102、hadoop103 和 hadoop104 三个节点上部署 ZooKeeper

2、ZooKeeper 分发

  • 同步 /opt/module/zookeeper-3.4.10 目录内容到 hadoop103、hadoop104

3、配置服务器编号

  • 在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData 目录下创建一个 myid 的文件,添加与 server 对应的编号

4、配置 zoo.cfg 文件

  • 添加如下配置
# 2是第几号服务器
# hadoop102是这个服务器的地址
# 2888是Follower与Leader交换信息的端口
# 3888是服务器通信端口
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888
  • 同步 zoo.cfg

5、分别启动 ZooKeeper

3.3 配置 HDFS-HA 集群

1、将/opt/module/下的 hadoop-2.7.2 拷贝到/opt/module/ha 目录下
2、配置 core-site.xml

<configuration> 
  <property> 
  <!-- 把两个NN的地址组装成一个集群mycluster -->
    <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//module/ha/hadoop-2.7.2/data/tmp</value> 
  </property> 
  <property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
  </property>
</configuration>

3、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/djm/.ssh/id_rsa</value>
    </property>

    <!-- 声明journalnode服务器存储目录-->
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/opt/module/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>

4、将修改后的配置分发到其他主机

3.4 启动 HDFS-HA 集群

1、在各个 JournalNode 节点上,输入以下命令启动 journalnode 服务

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

2、在[nn1]上,对其进行格式化,并启动

bin/hdfs namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

3、在[nn2]上,同步 nn1 的元数据信息

bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

4、启动[nn2]

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

5、在[nn1]上,启动所有 datanode

sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

6、将[nn1]切换为 Active

bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

7、查看是否 Active

bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1

3.5 配置 HDFS-HA 自动故障转移

1、在 hdfs-site.xml 中增加 如下配置:

<property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

2、在 core-site.xml 文件中增加如下配置:

<property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
</property

3、关闭所有HDFS服务:

sbin/stop-dfs.sh

4、启动Zookeeper集群:

bin/zkServer.sh start

5、初始化HA在Zookeeper中状态:

bin/hdfs zkfc -formatZK

6、启动HDFS服务:

sbin/start-dfs.sh

7、验证

  • 将 Active NameNode 进程 kill
    kill -9 15031
  • 将 Active NameNode 机器断开网络
    service network stop

Hadoop HA

原文:https://blog.51cto.com/13559120/2436636

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