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Hadoop-系列八-基于-ZooKeeper-搭建-Hadoop-高可用集群

jiezi

一、高可用简介

Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用，两者的实现基本类似，但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多，所以它的实现也更加复杂，故下面先进行讲解：

1.1 高可用整体架构

HDFS 高可用架构如下：

图片引用自：https://www.edureka.co/blog/h…

HDFS 高可用架构主要由以下组件所构成：

  • Active NameNode 和 Standby NameNode：两台 NameNode 形成互备，一台处于 Active 状态，为主 NameNode，另外一台处于 Standby 状态，为备 NameNode，只有主 NameNode 才能对外提供读写服务。
  • 主备切换控制器 ZKFailoverController：ZKFailoverController 作为独立的进程运行，对 NameNode 的主备切换进行总体控制。ZKFailoverController 能及时检测到 NameNode 的健康状况，在主 NameNode 故障时借助 Zookeeper 实现自动的主备选举和切换，当然 NameNode 目前也支持不依赖于 Zookeeper 的手动主备切换。
  • Zookeeper 集群：为主备切换控制器提供主备选举支持。
  • 共享存储系统：共享存储系统是实现 NameNode 的高可用最为关键的部分，共享存储系统保存了 NameNode 在运行过程中所产生的 HDFS 的元数据。主 NameNode 和 NameNode 通过共享存储系统实现元数据同步。在进行主备切换的时候，新的主 NameNode 在确认元数据完全同步之后才能继续对外提供服务。
  • DataNode 节点：除了通过共享存储系统共享 HDFS 的元数据信息之外，主 NameNode 和备 NameNode 还需要共享 HDFS 的数据块和 DataNode 之间的映射关系。DataNode 会同时向主 NameNode 和备 NameNode 上报数据块的位置信息。

1.2 基于 QJM 的共享存储系统的数据同步机制分析

目前 Hadoop 支持使用 Quorum Journal Manager (QJM) 或 Network File System (NFS) 作为共享的存储系统，这里以 QJM 集群为例进行说明：Active NameNode 首先把 EditLog 提交到 JournalNode 集群，然后 Standby NameNode 再从 JournalNode 集群定时同步 EditLog，当 Active NameNode 宕机后，Standby NameNode 在确认元数据完全同步之后就可以对外提供服务。

需要说明的是向 JournalNode 集群写入 EditLog 是遵循“过半写入则成功”的策略，所以你至少要有 3 个 JournalNode 节点，当然你也可以继续增加节点数量，但是应该保证节点总数是奇数。同时如果有 2N+1 台 JournalNode，那么根据过半写的原则，最多可以容忍有 N 台 JournalNode 节点挂掉。

1.3 NameNode 主备切换

NameNode 实现主备切换的流程下图所示：

  1. HealthMonitor 初始化完成之后会启动内部的线程来定时调用对应 NameNode 的 HAServiceProtocol RPC 接口的方法，对 NameNode 的健康状态进行检测。
  2. HealthMonitor 如果检测到 NameNode 的健康状态发生变化，会回调 ZKFailoverController 注册的相应方法进行处理。
  3. 如果 ZKFailoverController 判断需要进行主备切换，会首先使用 ActiveStandbyElector 来进行自动的主备选举。
  4. ActiveStandbyElector 与 Zookeeper 进行交互完成自动的主备选举。
  5. ActiveStandbyElector 在主备选举完成后，会回调 ZKFailoverController 的相应方法来通知当前的 NameNode 成为主 NameNode 或备 NameNode。
  6. ZKFailoverController 调用对应 NameNode 的 HAServiceProtocol RPC 接口的方法将 NameNode 转换为 Active 状态或 Standby 状态。

1.4 YARN 高可用

YARN ResourceManager 的高可用与 HDFS NameNode 的高可用类似，但是 ResourceManager 不像 NameNode，没有那么多的元数据信息需要维护，所以它的状态信息可以直接写到 Zookeeper 上，并依赖 Zookeeper 来进行主备选举。

二、集群规划

按照高可用的设计目标：需要保证至少有两个 NameNode (一主一备) 和 两个 ResourceManager (一主一备)，同时为满足“过半写入则成功”的原则，需要至少要有 3 个 JournalNode 节点。这里使用三台主机进行搭建，集群规划如下：

三、前置条件

  • 所有服务器都安装有 JDK，安装步骤可以参见：Linux 下 JDK 的安装；
  • 搭建好 ZooKeeper 集群，搭建步骤可以参见：Zookeeper 单机环境和集群环境搭建
  • 所有服务器之间都配置好 SSH 免密登录。

四、集群配置

4.1 下载并解压

下载 Hadoop。这里我下载的是 CDH 版本 Hadoop，下载地址为：http://archive.cloudera.com/c…

# tar -zvxf hadoop-2.6.0-cdh5.15.2.tar.gz

4.2 配置环境变量

编辑 profile 文件：

# vim /etc/profile

增加如下配置：

export HADOOP_HOME=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2
export  PATH=${HADOOP_HOME}/bin:$PATH

执行 source 命令，使得配置立即生效：

# source /etc/profile

4.3 修改配置

进入 ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop 目录下，修改配置文件。各个配置文件内容如下：

1. hadoop-env.sh

# 指定 JDK 的安装位置
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201/

2. core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!-- 指定 namenode 的 hdfs 协议文件系统的通信地址 -->
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop001:8020</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 指定 hadoop 集群存储临时文件的目录 -->
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <!-- ZooKeeper 集群的地址 -->
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>hadoop001:2181,hadoop002:2181,hadoop002:2181</value>
    </property>
    <property>
        <!-- ZKFC 连接到 ZooKeeper 超时时长 -->
        <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>
        <value>10000</value>
    </property>
</configuration>

3. hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!-- 指定 HDFS 副本的数量 -->
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <property>
        <!-- namenode 节点数据（即元数据）的存放位置，可以指定多个目录实现容错，多个目录用逗号分隔 -->
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/home/hadoop/namenode/data</value>
    </property>
    <property>
        <!-- datanode 节点数据（即数据块）的存放位置 -->
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/home/hadoop/datanode/data</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 集群服务的逻辑名称 -->
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <!-- NameNode ID 列表 -->
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <property>
        <!-- nn1 的 RPC 通信地址 -->
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop001:8020</value>
    </property>
    <property>
        <!-- nn2 的 RPC 通信地址 -->
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop002:8020</value>
    </property>
    <property>
        <!-- nn1 的 http 通信地址 -->
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop001:50070</value>
    </property>
    <property>
        <!-- nn2 的 http 通信地址 -->
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop002:50070</value>
    </property>
    <property>
        <!-- NameNode 元数据在 JournalNode 上的共享存储目录 -->
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://hadoop001:8485;hadoop002:8485;hadoop003:8485/mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <!-- Journal Edit Files 的存储目录 -->
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/home/hadoop/journalnode/data</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 配置隔离机制，确保在任何给定时间只有一个 NameNode 处于活动状态 -->
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>sshfence</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 使用 sshfence 机制时需要 ssh 免密登录 -->
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
    </property>
    <property>
        <!-- SSH 超时时间 -->
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
        <value>30000</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 访问代理类，用于确定当前处于 Active 状态的 NameNode -->
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 开启故障自动转移 -->
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

4. yarn-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!-- 配置 NodeManager 上运行的附属服务。需要配置成 mapreduce_shuffle 后才可以在 Yarn 上运行 MapReduce 程序。-->
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 是否启用日志聚合 (可选) -->
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 聚合日志的保存时间 (可选) -->
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>86400</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 启用 RM HA -->
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <!-- RM 集群标识 -->
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>my-yarn-cluster</value>
    </property>
    <property>
        <!-- RM 的逻辑 ID 列表 -->
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>
    <property>
        <!-- RM1 的服务地址 -->
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>hadoop002</value>
    </property>
    <property>
        <!-- RM2 的服务地址 -->
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>hadoop003</value>
    </property>
    <property>
        <!-- RM1 Web 应用程序的地址 -->
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
        <value>hadoop002:8088</value>
    </property>
    <property>
        <!-- RM2 Web 应用程序的地址 -->
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
        <value>hadoop003:8088</value>
    </property>
    <property>
        <!-- ZooKeeper 集群的地址 -->
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>hadoop001:2181,hadoop002:2181,hadoop003:2181</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 启用自动恢复 -->
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 用于进行持久化存储的类 -->
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>
</configuration>

5. mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!-- 指定 mapreduce 作业运行在 yarn 上 -->
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

5. slaves

配置所有从属节点的主机名或 IP 地址，每行一个。所有从属节点上的 DataNode 服务和 NodeManager 服务都会被启动。

hadoop001
hadoop002
hadoop003

4.4 分发程序

将 Hadoop 安装包分发到其他两台服务器，分发后建议在这两台服务器上也配置一下 Hadoop 的环境变量。

# 将安装包分发到 hadoop002
scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/  hadoop002:/usr/app/
# 将安装包分发到 hadoop003
scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/  hadoop003:/usr/app/

五、启动集群

5.1 启动 ZooKeeper

分别到三台服务器上启动 ZooKeeper 服务：

 zkServer.sh start

5.2 启动 Journalnode

分别到三台服务器的的 ${HADOOP_HOME}/sbin 目录下，启动 journalnode 进程：

hadoop-daemon.sh start journalnode

5.3 初始化 NameNode

在 hadop001 上执行 NameNode 初始化命令：

hdfs namenode -format

执行初始化命令后，需要将 NameNode 元数据目录的内容，复制到其他未格式化的 NameNode 上。元数据存储目录就是我们在 hdfs-site.xml 中使用 dfs.namenode.name.dir 属性指定的目录。这里我们需要将其复制到 hadoop002 上：

 scp -r /home/hadoop/namenode/data hadoop002:/home/hadoop/namenode/

5.4 初始化 HA 状态

在任意一台 NameNode 上使用以下命令来初始化 ZooKeeper 中的 HA 状态：

hdfs zkfc -formatZK

5.5 启动 HDFS

进入到 hadoop001 的 ${HADOOP_HOME}/sbin 目录下，启动 HDFS。此时 hadoop001 和 hadoop002 上的 NameNode 服务，和三台服务器上的 DataNode 服务都会被启动：

start-dfs.sh

5.6 启动 YARN

进入到 hadoop002 的 ${HADOOP_HOME}/sbin 目录下，启动 YARN。此时 hadoop002 上的 ResourceManager 服务，和三台服务器上的 NodeManager 服务都会被启动：

start-yarn.sh

需要注意的是，这个时候 hadoop003 上的 ResourceManager 服务通常是没有启动的，需要手动启动：

yarn-daemon.sh start resourcemanager

六、查看集群

6.1 查看进程

成功启动后，每台服务器上的进程应该如下：

[root@hadoop001 sbin]# jps
4512 DFSZKFailoverController
3714 JournalNode
4114 NameNode
3668 QuorumPeerMain
5012 DataNode
4639 NodeManager


[root@hadoop002 sbin]# jps
4499 ResourceManager
4595 NodeManager
3465 QuorumPeerMain
3705 NameNode
3915 DFSZKFailoverController
5211 DataNode
3533 JournalNode


[root@hadoop003 sbin]# jps
3491 JournalNode
3942 NodeManager
4102 ResourceManager
4201 DataNode
3435 QuorumPeerMain

6.2 查看 Web UI

HDFS 和 YARN 的端口号分别为 50070 和 8080，界面应该如下：

此时 hadoop001 上的 NameNode 处于可用状态：


而 hadoop002 上的 NameNode 则处于备用状态：

<br/>


<br/>

hadoop002 上的 ResourceManager 处于可用状态：

<br/>


<br/>

hadoop003 上的 ResourceManager 则处于备用状态：

<br/>


<br/>

同时界面上也有 Journal Manager 的相关信息：

<br/>

七、集群的二次启动

上面的集群初次启动涉及到一些必要初始化操作，所以过程略显繁琐。但是集群一旦搭建好后，想要再次启用它是比较方便的，步骤如下（首选需要确保 ZooKeeper 集群已经启动）：

在 hadoop001 启动 HDFS，此时会启动所有与 HDFS 高可用相关的服务，包括 NameNode，DataNode 和 JournalNode：

start-dfs.sh

在 hadoop002 启动 YARN：

start-yarn.sh

这个时候 hadoop003 上的 ResourceManager 服务通常还是没有启动的，需要手动启动：

yarn-daemon.sh start resourcemanager

参考资料

以上搭建步骤主要参考自官方文档：

  • HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager
  • ResourceManager High Availability

关于 Hadoop 高可用原理的详细分析，推荐阅读：

Hadoop NameNode 高可用 (High Availability) 实现解析

更多大数据系列文章可以参见 GitHub 开源项目 ： 大数据入门指南

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