Hadoop2.5.2 HA高可靠性集群搭建(Hadoop+Zookeeper)

jopen 4年前

一.概述

1.1 hadoop1.0的单点问题

Hadoop中的NameNode好比是人的心脏,非常重要,绝对不可以停止工作。在hadoop1时代,只有一个NameNode。如果该NameNode数据丢失或者不能工作,那么整个集群就不能恢复了。这是hadoop1中的单点问题,也是hadoop1不可靠的表现。如下图所示,便是hadoop1.0的架构图;


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1.2 hadoop2.0对hadoop1.0单点问题的解决

为了解决hadoop1中的单点问题,在hadoop2中新的NameNode不再是只有一个,可以有多个(目前只支持2个)。每一个都有相同的职能。一个是active状态的,一个是standby状态的。当集群运行时,只有active状态的NameNode是正常工作的,standby状态的NameNode是处于待命状态的,时刻同步active状态NameNode的数据。一旦active状态的NameNode不能工作,通过手工或者自动切换,standby状态的NameNode就可以转变为active状态的,就可以继续工作了。这就是高可靠。


1.3 使用JournalNode实现NameNode(Active和Standby)数据的共享

Hadoop2.0中,2个NameNode的数据其实是实时共享的。新HDFS采用了一种共享机制,Quorum Journal Node(JournalNode)集群或者Nnetwork File System(NFS)进行共享。NFS是操作系统层面的,JournalNode是hadoop层面的,我们这里使用JournalNode集群进行数据共享(这也是主流的做法)。如下图所示,便是JournalNode的架构图。


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两个NameNode为了数据同步,会通过一组称作JournalNodes的独立进程进行相互通信。当active状态的NameNode的命名空间有任何修改时,会告知大部分的JournalNodes进程。standby状态的NameNode有能力读取JNs中的变更信息,并且一直监控edit log的变化,把变化应用于自己的命名空间。standby可以确保在集群出错时,命名空间状态已经完全同步了


1.4 NameNode之间的故障切换

对于HA集群而言,确保同一时刻只有一个NameNode处于active状态是至关重要的。否则,两个NameNode的数据状态就会产生分歧,可能丢失数据,或者产生错误的结果。为了保证这点,这就需要利用使用ZooKeeper了。首先HDFS集群中的两个NameNode都在ZooKeeper中注册,当active状态的NameNode出故障时,ZooKeeper能检测到这种情况,它就会自动把standby状态的NameNode切换为active状态。


二.Hadoop(HA)集群的搭建

2.1 配置详细
主机名 IP NameNode DataNode Year Zookeeper JournalNode
mast1 192.168.177.131
mast2 192.168.177.132
mast3 192.168.177.133


2.2 安装jdk

(省略)安装jdk和配置环境变量


2.2 SSH免登录

(省略),参考:http://eksliang.iteye.com/blog/2187265


2.4 Zookeeper集群搭建

(省略),参考,http://eksliang.iteye.com/blog/2107002,这是我的solr集群部署,也是使用zookeeper进行管理,zookeeper这里步骤跟操作一模一样,最后我的zoo.cfg文件如下所示


[hadoop@Mast1 conf]$ cat zoo.cfg   # The number of milliseconds of each tick  tickTime=2000  # The number of ticks that the initial   # synchronization phase can take  initLimit=10  # The number of ticks that can pass between   # sending a request and getting an acknowledgement  syncLimit=5  # the directory where the snapshot is stored.  dataDir=/home/hadoop/zookeeper/data  dataLogDir=/home/hadoop/zookeeper/datalog  # the port at which the clients will connect  clientPort=2181  server.1=mast1:2888:3888    server.2=mast2:2888:3888    server.3=mast3:2888:3888 


2.5配置Hadoop配置文件

先配置mast1这台机器,配置后了后,将配置环境,复制到mast2、mast3上面即可!

hadoop2.0的配置存放在~/etc/hadoop目录下面,


  • core.xml



<configuration>   <!-- 指定hdfs的nameservice为ns -->   <property>            <name>fs.defaultFS</name>            <value>hdfs://ns</value>       </property>   <!--指定hadoop数据临时存放目录-->   <property>        <name>hadoop.tmp.dir</name>        <value>/home/hadoop/workspace/hdfs/temp</value>   </property>                                  <property>            <name>io.file.buffer.size</name>            <value>4096</value>       </property>   <!--指定zookeeper地址-->   <property>        <name>ha.zookeeper.quorum</name>        <value>mast1:2181,mast2:2181,mast3:2181</value>   </property>   </configuration>



  • hdfs-site.xml


<configuration>      <!--指定hdfs的nameservice为ns,需要和core-site.xml中的保持一致 -->          <property>              <name>dfs.nameservices</name>              <value>ns</value>          </property>        <!-- ns下面有两个NameNode,分别是nn1,nn2 -->      <property>         <name>dfs.ha.namenodes.ns</name>         <value>nn1,nn2</value>      </property>      <!-- nn1的RPC通信地址 -->      <property>         <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn1</name>         <value>mast1:9000</value>      </property>      <!-- nn1的http通信地址 -->      <property>          <name>dfs.namenode.http-address.ns.nn1</name>          <value>mast1:50070</value>      </property>      <!-- nn2的RPC通信地址 -->      <property>          <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn2</name>          <value>mast2:9000</value>      </property>      <!-- nn2的http通信地址 -->      <property>          <name>dfs.namenode.http-address.ns.nn2</name>          <value>mast2:50070</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://mast1:8485;mast2:8485;mast3:8485/ns</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>/home/hadoop/workspace/journal</value>      </property>      <!-- 开启NameNode故障时自动切换 -->      <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.ns</name>              <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>      </property>      <!-- 配置隔离机制 -->      <property>               <name>dfs.ha.fencing.methods</name>               <value>sshfence</value>      </property>      <!-- 使用隔离机制时需要ssh免登陆 -->      <property>              <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>              <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>      </property>                                      <property>              <name>dfs.namenode.name.dir</name>              <value>file:///home/hadoop/workspace/hdfs/name</value>          </property>                <property>              <name>dfs.datanode.data.dir</name>              <value>file:///home/hadoop/workspace/hdfs/data</value>          </property>                <property>             <name>dfs.replication</name>             <value>2</value>          </property>         <!-- 在NN和DN上开启WebHDFS (REST API)功能,不是必须 -->                                                                          <property>             <name>dfs.webhdfs.enabled</name>             <value>true</value>          </property>      </configuration>



  • mapred-site.xml


<configuration>   <property>              <name>mapreduce.framework.name</name>              <value>yarn</value>       </property>      </configuration>


  • yarn-site.xml


<configuration>      <!-- 指定nodemanager启动时加载server的方式为shuffle server -->      <property>                  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>                  <value>mapreduce_shuffle</value>           </property>         <!-- 指定resourcemanager地址 -->       <property>              <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>              <value>mast3</value>        </property>   </configuration>


  • slaves


[hadoop@Mast1 hadoop]$ cat slaves  mast1  mast2  mast3


  • 修改JAVA_HOME


分别在文件hadoop-env.sh和yarn-env.sh中添加JAVA_HOME配置


#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME} --原来     export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.7.0_67

虽然默认配置了${JAVA_HOME}的环境变量,但是hadoop启动时,会提示找不到,没有办法,指定绝对路径,这个是必须的。


  • 配置hadoop的环境变量,参考我的配置


[hadoop@Mast1 hadoop]$ vim ~/.bash_profile    export HADOOP_HOME="/home/hadoop/hadoop-2.5.2"    export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH    export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native    export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"  


  • 将配置复制到mast2、mast3


scp -r ~/.bash_profile hadoop@mast2:/home/hadoop/    scp -r ~/.bash_profile hadoop@mast3:/home/hadoop/    scp -r $HADOOP_HOME/etc/hadoop hadoop@mast2:/home/hadoop/hadoop-2.5.2/etc/    scp -r $HADOOP_HOME/etc/hadoop hadoop@mast3:/home/hadoop/hadoop-2.5.2/etc/  



至此Hadoop的配置完毕,接下来就是启动集群了


三.集群的启动

3.1 启动zookeeper集群

分别在mast1、mast2、mast3上执行如下命令启动zookeeper集群;

[hadoop@Mast1 bin]$ sh zkServer.sh start

验证集群zookeeper集群是否启动,分别在mast1、mast2、mast3上执行如下命令验证zookeeper集群是否启动,集群启动成功,有两个follower节点跟一个leader节点;

[hadoop@Mast1 bin]$ sh zkServer.sh status  JMX enabled by default  Using config: /home/hadoop/zookeeper/zookeeper-3.3.6/bin/../conf/zoo.cfg  Mode: follower
3.2 启动journalnode集群

在mast1上执行如下命令完成JournalNode集群的启动

[hadoop@Mast1 hadoop-2.5.2]$ sbin/hadoop-daemons.sh start journalnode

执行jps命令,可以查看到JournalNode的java进程pid


3.3 格式化zkfc,让在zookeeper中生成ha节点

在mast1上执行如下命令,完成格式化

hdfs zkfc –formatZK

(注意,这条命令最好手动输入,直接copy执行有可能会有问题,当时部署时我是蛋疼了许久)

格式成功后,查看zookeeper中可以看到

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /hadoop-ha  [ns]
3.4 格式化hdfs
hadoop namenode –format

(注意,这条命令最好手动输入,直接copy执行有可能会有问题)


3.5 启动NameNode

首先在mast1上启动active节点,在mast1上执行如下命令

[hadoop@Mast1 hadoop-2.5.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

在mast2上同步namenode的数据,同时启动standby的namenod,命令如下

#把NameNode的数据同步到mast2上  [hadoop@Mast2 hadoop-2.5.2]$ hdfs namenode –bootstrapStandby  #启动mast2上的namenode作为standby  [hadoop@Mast2 hadoop-2.5.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode


3.6 启动启动datanode

在mast1上执行如下命令

[hadoop@Mast1 hadoop-2.5.2]$ sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

3.7 启动year

在作为资源管理器上的机器上启动,我这里是mast3,执行如下命令完成year的启动

[hadoop@Mast3 hadoop-2.5.2]$ sbin/start-yarn.sh 


3.8 启动ZKFC

在mast1上执行如下命令,完成ZKFC的启动

[hadoop@Mast1 hadoop-2.5.2]$ sbin/hadoop-daemons.sh start zkfc

全部启动完后分别在mast1,mast2,mast3上执行jps是可以看到下面这些进程的

#mast1上的java PID进程  [hadoop@Mast1 hadoop-2.5.2]$ jps  2837 NodeManager  3054 DFSZKFailoverController  4309 Jps  2692 DataNode  2173 QuorumPeerMain  2551 NameNode  2288 JournalNode  #mast2上的java PID进程  [hadoop@Mast2 ~]$ jps  2869 DFSZKFailoverController  2353 DataNode  2235 JournalNode  4522 Jps  2713 NodeManager  2591 NameNode  2168 QuorumPeerMain  #mast3上的java PID进程  [hadoop@Mast3 ~]$ jps  2167 QuorumPeerMain  2337 JournalNode  3506 Jps  2457 DataNode  2694 NodeManager  2590 ResourceManager




四.测试HA的高可用性

启动后mast1的namenode和mast2的namenode如下所示:


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此时在mast1上执行如下命令关闭mast1上的namenode

[hadoop@Mast1 hadoop-2.5.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode

再次查看mast1上的namenode,发现自动切换为active了!证据如下:


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来自:http://www.iteye.com/news/30739