Hadoop高可用集群

Hadoop高可用集群

由于一个HDFS集群由一个NameNode节点和多个DataNode节点组成，一旦NameNode节点宕机，那么HDFS将不能进行文件的上传与下载。 

由于一个Yarn集群由一个ResourceManager节点和多个NodeManager节点组成，一旦ResourceManager节点宕机，那么YARN集群将不能进行资源的调度。

Hadoop各个模块剖析：https://www.cnblogs.com/funyoung/p/9889719.html

Hadoop集群管理：https://www.cnblogs.com/funyoung/p/9920828.html

 

1.搭建HDFS的高可用集群

由于一个HDFS集群由一个NameNode节点和多个DataNode节点组成，一旦NameNode节点宕机，那么HDFS将不能进行文件的上传与下载。

Hadoop依赖Zookeeper实现HDFS集群的高可用，由状态为Active的NameNode节点对外提供服务，而状态为StandBy的NameNode节点则负责数据的同步，一旦状态为Active的NameNode节点宕机，则状态为StandBy的NameNode节点将会切换为Active状态对外提供服务。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Hadoop提供了NameService进程，其是NameNode的代理，客户端直接访问的是NameService，NameService会将请求转发给状态为Active的NameNode。

当启动HDFS时，DataNode节点会同时向两个NameNode节点进行注册。

 

关于NameService如何进行状态转移

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Hadoop提供了FailoverControllerActive和FailoverControllerStandBy两个进程用于监控NameNode的生命周期。

FailoverControllerActive和FailoverControllerStandBy会分别监控对应状态的NameNode，若NameNode无异常则定期向Zookeeper集群发送心跳，若在一定时间内Zookeeper集群没收到FailoverControllerActive发送的心跳，则认为此时状态为Active的NameNode已经无法对外提供服务，因此将状态为StandBy的NameNode切换为Active状态。

 

关于NameNode之间的数据如何进行同步

Hadoop提供了JournalNode用于存放NameNode中的编辑日志，当状态为Active的NameNode节点执行任何名称空间上的修改时，它都会将修改保存到JournalNode集群中，而状态为StandBy的NameNode节点会实时的从JournalNode集群中进行同步。

 

1.1 修改配置

 

1.安装并配置Zookeeper集群

 

2.配置HDFS（hdfs-site.xml）

<configuration> 
  <!-- 指定NameService的名称 -->  
  <property> 
    <name>dfs.nameservices</name>  
    <value>mycluster</value> 
  </property>  
  <!-- 指定NameService下两个NameNode的名称 -->  
  <property> 
    <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>  
    <value>nn1,nn2</value> 
  </property>  
  <!-- 分别指定NameNode的RPC通讯地址 -->  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>  
    <value>192.168.1.80:8020</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>  
    <value>192.168.1.81:8020</value> 
  </property>  
  <!-- 分别指定NameNode的可视化管理界面的地址 -->  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>  
    <value>192.168.1.80:50070</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>  
    <value>192.168.1.81:50070</value> 
  </property>  
  <!-- 指定NameNode编辑日志存储在JournalNode集群中的目录-->  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>  
    <value>qjournal://192.168.1.80:8485;192.168.1.81:8485;192.168.1.82:8485/mycluster</value> 
  </property>
  <!-- 指定JournalNode集群存放日志的目录-->  
  <property> 
    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>  
    <value>/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/journalnode</value> 
  </property>  
  <!-- 配置NameNode失败自动切换的方式-->  
  <property> 
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</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>  
  <!-- 由于使用SSH,那么需要指定密钥的位置-->  
  <property> 
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>  
    <value>/root/.ssh/id_rsa</value> 
  </property>  
  <!-- 开启失败故障自动转移-->  
  <property> 
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>  
    <value>true</value> 
  </property>  
  <!-- 配置Zookeeper地址-->  
  <property> 
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>  
    <value>192.168.1.80:2181,192.168.1.81:2181,192.168.1.82:2181</value> 
  </property>  
  <!-- 文件在HDFS中的备份数(小于等于DataNode) -->  
  <property> 
    <name>dfs.replication</name>  
    <value>3</value> 
  </property>  
  <!-- 关闭HDFS的访问权限 -->  
  <property> 
    <name>dfs.permissions.enabled</name>  
    <value>false</value> 
  </property>  
  <!-- 指定一个配置文件,使NameNode过滤配置文件中指定的host -->  
  <property> 
    <name>dfs.hosts.exclude</name>  
    <value>/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/hdfs.exclude</value> 
  </property> 
</configuration>

3.配置Hadoop公共属性（core-site.xml）

<configuration> 
  <!-- Hadoop工作目录,用于存放Hadoop运行时产生的临时数据 -->
  <property> 
    <name>hadoop.tmp.dir</name>  
    <value>/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/data</value> 
  </property>  
  <!-- 默认的NameNode,使用NameService的名称 -->  
  <property> 
    <name>fs.defaultFS</name>  
    <value>hdfs://mycluster</value> 
  </property>  
  <!-- 开启Hadoop的回收站机制,当删除HDFS中的文件时,文件将会被移动到回收站(/usr/<username>/.Trash),在指定的时间过后再对其进行删除,此机制可以防止文件被误删除 -->  
  <property> 
    <name>fs.trash.interval</name>  
    <!-- 单位是分钟 -->  
    <value>1440</value> 
  </property> 
</configuration> 

在HDFS HA集群中，StandBy的NameNode会对namespace进行checkpoint操作，因此就不需要在HA集群中运行SecondaryNameNode、CheckpintNode、BackupNode

 

1.2 启动HDFS高可用集群

1.分别启动JournalNode

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.格式化第一个NameNode并启动

 

 

 

 

 

 

3.第二个NameNode同步第一个NameNode的信息

 

 

4.启动第二个NameNode

 

 

 

 

5.启动Zookeeper集群

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

6.格式化Zookeeper

 

当格式化ZK后，ZK中将会多了hadoop-ha节点。

 

7.重启HDFS集群

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

当HDFS高可用集群启动后，可以分别访问NameNode的可视化管理界面查看NameNode的状态状态，http://192.168.1.80:50070、http://192.168.1.81:50070。

 

 

8.模拟NameNode宕机，手动杀死进程。

 

 

 

 

此时访问NameNode可视化管理界面，可以查看到主机名为hadoop1的NameNode节点其状态从StandBy切换成Active。

 

 

1.3 JAVA操作HDFS高可用集群

由于在HDFS高可用集群中存在两个NameNode，且服务端暴露的是NameService，因此在通过JAVA连接HDFS高可用集群时需要使用Configuration实例进行相关的配置。

/**
 * @Auther: ZHUANGHAOTANG
 * @Date: 2018/11/6 11:49
 * @Description:
 */
public class HDFSUtils {
​
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(HDFSUtils.class);
​
    /**
     * NameNode Service
     */
    private static final String NAMESERVER_URL = "hdfs://mycluster:8020";
​
    /**
     * NameNode服务列表
     */
    private static final String[] NAMENODE_URLS = {"192.168.1.80:8020", "192.168.1.81:8020"};
​
    /**
     * HDFS文件系统连接对象
     */
    private static FileSystem fs = null;
​
    static {
        Configuration conf = new Configuration();
        //指定默认连接的NameNode,使用NameService的地址
        conf.set("fs.defaultFS", NAMESERVER_URL);
        //指定NameService的名称
        conf.set("dfs.nameservices", "mycluster");
        //指定NameService下的NameNode列表
        conf.set("dfs.ha.namenodes.mycluster", "nn1,nn2");
        //分别指定NameNode的RPC通讯地址
        conf.set("dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1", NAMENODE_URLS[0]);
        conf.set("dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2", NAMENODE_URLS[1]);
        //配置NameNode失败自动切换的方式
        conf.set("dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster", "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider");
        try {
            fs = FileSystem.get(URI.create(NAMESERVER_URL), conf);
        } catch (IOException e) {
            logger.info("初始化HDFS连接失败：{}", e);
        }
    }
​
    /**
     * 创建目录
     */
    public static void mkdir(String dir) throws Exception {
        dir = NAMESERVER_URL + dir;
        if (!fs.exists(new Path(dir))) {
            fs.mkdirs(new Path(dir));
        }
    }
​
    /**
     * 删除目录或文件
     */
    public static void delete(String dir) throws Exception {
        dir = NAMESERVER_URL + dir;
        fs.delete(new Path(dir), true);
    }
​
    /**
     * 遍历指定路径下的目录和文件
     */
    public static List<String> listAll(String dir) throws Exception {
        List<String> names = new ArrayList<>();
        dir = NAMESERVER_URL + dir;
        FileStatus[] files = fs.listStatus(new Path(dir));
        for (FileStatus file : files) {
            if (file.isFile()) { //文件
                names.add(file.getPath().toString());
            } else if (file.isDirectory()) { //目录
                names.add(file.getPath().toString());
            } else if (file.isSymlink()) { //软或硬链接
                names.add(file.getPath().toString());
            }
        }
        return names;
    }
​
    /**
     * 上传当前服务器的文件到HDFS中
     */
    public static void uploadLocalFileToHDFS(String localFile, String hdfsFile) throws Exception {
        hdfsFile = NAMESERVER_URL + hdfsFile;
        Path src = new Path(localFile);
        Path dst = new Path(hdfsFile);
        fs.copyFromLocalFile(src, dst);
    }
​
    /**
     * 通过流上传文件
     */
    public static void uploadFile(String hdfsPath, InputStream inputStream) throws Exception {
        hdfsPath = NAMESERVER_URL + hdfsPath;
        FSDataOutputStream os = fs.create(new Path(hdfsPath));
        BufferedInputStream bufferedInputStream = new BufferedInputStream(inputStream);
        byte[] data = new byte[1024];
        int len;
        while ((len = bufferedInputStream.read(data)) != -1) {
            if (len == data.length) {
                os.write(data);
            } else { //最后一次读取
                byte[] lastData = new byte[len];
                System.arraycopy(data, 0, lastData, 0, len);
                os.write(lastData);
            }
        }
        inputStream.close();
        bufferedInputStream.close();
        os.close();
    }
​
    /**
     * 从HDFS中下载文件
     */
    public static byte[] readFile(String hdfsFile) throws Exception {
        hdfsFile = NAMESERVER_URL + hdfsFile;
        Path path = new Path(hdfsFile);
        if (fs.exists(path)) {
            FSDataInputStream is = fs.open(path);
            FileStatus stat = fs.getFileStatus(path);
            byte[] data = new byte[(int) stat.getLen()];
            is.readFully(0, data);
            is.close();
            return data;
        } else {
            throw new Exception("File Not Found In HDFS");
        }
    }
​
}

2.搭建YARN高可用集群

由于一个Yarn集群由一个ResourceManager节点和多个NodeManager节点组成，一旦ResourceManager节点宕机，那么YARN集群将不能进行资源的调度。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Hadoop依赖Zookeeper实现YARN集群的高可用，首先启动两个ResourceManager，且由状态为Active的ResourceManager节点对外提供服务，而状态为StandBy的ResourceManager节点则负责数据的同步，一旦状态为Active的ResourceManager节点宕机，则状态为StandBy的ResourceManager节点将会切换为Active状态，对外提供服务。

 

2.1 修改配置

 

1.安装并配置Zookeeper集群

 

2.配置YARN（yarn-site.xml）

<configuration> 
  <!-- 配置Reduce取数据的方式是shuffle(随机) -->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  
    <value>mapreduce_shuffle</value> 
  </property>  
  <!-- 开启日志 -->  
  <property> 
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>  
    <value>true</value> 
  </property>  
  <!-- 设置日志的删除时间 -1:禁用,单位为秒 -->  
  <property> 
    <name>yarn.log-aggregation。retain-seconds</name>  
    <value>864000</value> 
  </property>  
  <!-- 设置yarn的内存大小,单位是MB -->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>  
    <value>8192</value> 
  </property>  
  <!-- 设置yarn的CPU核数 -->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>  
    <value>8</value> 
  </property>
  <!-- YARN HA配置 -->  
  <!-- 开启yarn ha -->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>  
    <value>true</value> 
  </property>  
  <!-- 指定yarn ha的名称 -->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>  
    <value>cluster1</value> 
  </property>  
  <!-- 分别指定两个ResourceManager的名称 -->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>  
    <value>rm1,rm2</value> 
  </property>  
  <!-- 分别指定两个ResourceManager的地址 -->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>  
    <value>192.168.1.80</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>  
    <value>192.168.1.81</value> 
  </property>  
  <!-- 分别指定两个ResourceManager的Web访问地址 -->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>  
    <value>192.168.1.80:8088</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>  
    <value>192.168.1.81:8088</value> 
  </property>  
  <!-- 配置使用的Zookeeper集群 -->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>  
    <value>192.168.1.80:2181,192.168.1.81:2181,192.168.1.82:2181</value> 
  </property>  
  <!-- ResourceManager Restart配置 -->  
  <!-- 启用ResourceManager的restart功能,当ResourceManager重启时将会保存当前运行的信息到指定的位置,当重启成功后自动进行读取 -->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>  
    <value>true</value> 
  </property>  
  <!-- ResourceManager Restart使用的存储方式(实现类) -->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>  
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value> 
  </property>  
  <!-- ResourceManager重启时数据保存在Zookeeper中的目录 -->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.zk-state-store.parent-path</name>  
    <value>/rmstore</value> 
  </property>  
  <!-- NodeManager Restart配置 -->  
  <!-- 启用NodeManager的restart功能,当NodeManager重启时将会保存当前运行时的信息到指定的位置,重启成功后自动进行读取 -->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.recovery.enabled</name>  
    <value>true</value> 
  </property>  
  <!-- NodeManager重启时数据保存在本地的目录 -->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.recovery.dir</name>  
    <value>/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/data/rsnodemanager</value> 
  </property>  
  <!-- 配置NodeManager的RPC通讯端口 -->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.address</name>  
    <value>0.0.0.0:45454</value> 
  </property> 
</configuration>

ResourceManager Restart使用的存储方式（实现类）

#保存在ZK当中
org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore
​
#保存在HDFS中
org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.FileSystemRMStateStore
​
#保存在本地
org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.LeveldbRMStateStore 

使用不同的存储方式将需要额外的配置项，可参考官网，http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart.html

 

2.2 启动YARN高可用集群

1.在ResourceManager节点中启动YARN集群

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2.手动启动另一个ResourceManager

 

3.当启动YARN高可用集群后，可以分别访问ResourceManager的可视化管理界面，http://192.168.1.80:8088、http://192.168.1.81:8088。

当访问状态为StandBy的ResourceManager时，将会将请求重定向到状态为Active的ResourceManager的可视化管理界面。

 

4.模拟ResourceManager宕机，手动杀死进程。

 

 

 

 

 

Zookeeper在一定时间内没有接收到状态为Active的ResourceManager发送的心跳时，将会立即将状态为StandBy的ResourceManager切换为Active。