关于hadoop:Hadoop-入门笔记-十-一-HDFS-高可用HA

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单点故障（英语：single point of failure，缩写 SPOF）是指零碎中某一点一旦生效，就会让整个零碎无奈运作 ，换句话说， 单点故障即会整体故障。

高可用性 （英语：high availability，缩写为 HA），IT 术语，指零碎无中断地执行其性能的能力，代表零碎的可用性水平。是进行零碎设计时的准则之一。 高可用性零碎意味着零碎服务能够更长时间运行 ，通常 通过进步零碎的容错能力来实现。

高可用性或者高牢靠度的零碎不会心愿有单点故障造成整体故障的情景。个别 能够透过冗余的形式减少多个雷同机能的部件，只有这些部件没有同时生效，零碎（或至多局部零碎）仍可运作，这会让牢靠度提高。

主备集群
解决单点故障，实现零碎服务高可用的外围 并不是让故障永不产生，而是让故障的产生对业务的影响降到最小 。因为软硬件故障是难以避免的问题。
当下企业中成熟的做法就是给单点故障的地位设置备份，造成主备架构。艰深形容就是当主挂掉，备份顶上，短暂的中断之后持续提供服务。
常见的是一主一备架构，当然也能够一主多备。备份越多，容错能力越强，与此同时，冗余也越大，浪费资源。
Active、Standby
Active：主角色 。沉闷的角色，代表正在对外提供服务的角色服务。 任意工夫有且只有一个 active 对外提供服务。
Standby：备份角色。须要和主角色保持数据、状态同步，并且时刻筹备切换成主角色（当主角色挂掉或者呈现故障时），对外提供服务，放弃服务的可用性。

在零碎的高可用性里有个掂量其可靠性的规范——X 个 9，这个 X 是代表数字 3 -5。X 个 9 示意在零碎 1 年工夫的应用过程中，零碎能够 失常应用工夫与总工夫（1 年）之比。

3 个 9 ：(1-99.9%)36524=8.76 小时，示意该零碎在间断运行 1 年工夫里最多可能的业务 中断工夫是 8.76 小时。
4 个 9 ：(1-99.99%)36524=0.876 小时 =52.6 分钟，示意该零碎在间断运行 1 年工夫里最多可能的业务 中断工夫是 52.6 分钟
5 个 9：(1-99.999%)36524*60=5.26 分钟，示意该零碎在间断运行 1 年工夫里最多可能的业务 中断工夫是 5.26 分钟。

能够看出， 9 越多，零碎的可靠性越强 ，可能容忍的业务中断工夫越少， 然而要付出的老本更高

脑裂问题

脑裂 (split-brain) 是指“大脑决裂”, 本是医学名词。在 HA 集群中，脑裂指的是当分割主备节点的 ” 心跳线 ” 断开时(即两个节点断开分割时)，原本为一个整体、动作协调的HA 零碎，就决裂成为两个独立的节点。因为互相失去了分割，主备节点之间像 ” 裂脑人 ” 一样，使得整个集群处于混乱状态。脑裂的严重后果：

集群无主：都认为对方是状态好的，本人是备份角色，结果是无服务；
集群多主：都认为对方是故障的，本人是主角色。互相争抢共享资源，后果会导致系统凌乱，数据损坏。此外对于客户端拜访也是一头雾水，找谁呢？

防止脑裂问题的外围是：放弃任意时刻零碎有且只有一个主角色提供服务。

数据同步问题
主备切换保障服务继续可用性的前提是主备节点之间的状态、数据是统一的，或者说准统一的。 如果说备用的节点和主节点之间的数据差距过大，即便实现了主备切换的动作，那也是没有意义的。
数据同步常见做法是：通过日志重演操作记录。主角色失常提供服务，产生的事务性操作通过日志记录，备用角色读取日志重演操作。

二. HDFS NAMENODE 单点故障问题

在 Hadoop 2.0.0 之前，NameNode 是 HDFS 集群中的单点故障（SPOF）。每个群集只有一个 NameNode，如果该计算机或过程不可用，则整个群集在整个 NameNode 重新启动或在另一台计算机上启动之前将不可用。
NameNode 的单点故障从两个方面影响了 HDFS 群集的总可用性：
- 如果产生意外事件（例如机器解体），则在重新启动 NameNode 之前，群集将不可用。
- 打算内的保护事件，例如 NameNode 计算机上的软件或硬件降级，将导致群集停机工夫的缩短。
HDFS 高可用性解决方案：在同一群集中运行两个（从 3.0.0 起，超过两个）冗余 NameNode。这样能够在机器解体的状况下疾速故障转移到新的 NameNode，或者出于打算保护的目标由管理员发动的失常故障转移。
单点部署:

高可用部署

QJM 全称 Quorum Journal Manager，由 cloudera 公司提出，是 Hadoop 官网举荐的 HDFS HA 解决方案之一 。
QJM 中， 应用 zookeeper 中 ZKFC 来实现主备切换；应用 Journal Node（JN）集群实现 edits log 的共享以达到数据同步的目标。

ZKFailoverController(zkfc)
Apache ZooKeeper 是一款高可用分布式协调服务软件，用于保护大量的协调数据。 Zookeeper 的下列个性性能参加了 HDFS 的 HA 解决方案中：
- 长期 znode
  如果一个 znode 节点是长期的，那么该 znode 的生命周期将和创立它的客户端的 session 绑定。客户端断开连接 session 完结，znode 将会被主动删除。
- Path 门路唯一性
  zookeeper 中维持了一份相似目录树的数据结构。每个节点称之为 Znode。Znode 具备唯一性，不会重名。也能够了解为排他性。
- 监听机制
  客户端能够针对 znode 上产生的事件设置监听，当事件产生触发条件，zk 服务会把事件告诉给设置监听的客户端。
ZKFailoverController（ZKFC）是一个新组件，它是一个 ZooKeeper 客户端。运行 NameNode 的每台计算机也都运行 ZKFC，ZKFC 的主要职责：
- 监督和治理 NameNode 衰弱状态
  ZKFC 通过命令定期 ping 本地负责监督的 NameNode 节点。
- 维持和 ZooKeeper 集群分割
  如果本地 NameNode 运行状况良好，并且 ZKFC 看到以后没有其余节点持有锁 znode，它将本人尝试获取该锁。如果胜利，则表明它“博得了选举”，并负责运行故障转移以使其本地 NameNode 处于 Active 状态。如果曾经有其余节点持有锁，zkfc 选举失败，则会对该节点注册监听，期待下次持续选举。
Fencing 隔离机智
故障转移过程也就是俗称的 主备角色切换的过程 ，切换过程中最怕的就是脑裂的发送。因而须要 Fencing 机制来防止， 将先前的 Active 节点隔离，而后将本地 NameNode 转换为 Active 状态 。
Hadoop 公共库中对外 提供了两种 fenching 实现，别离是sshfence 和 shellfence（缺省实现），其中sshfence 是指通过 ssh 登陆指标节点上，应用命令 fuser 将过程杀死（通过 tcp 端口号定位过程 pid，该办法比 jps 命令更精确），shellfence 是指执行一个用户当时定义的 shell 命令（脚本）实现隔离。

2. QJM—主备数据同步问题解决

Journal Node（JN）集群是轻量级分布式系统，次要用于高速读写数据、存储数据 。通常应用2N+ 1 台 JournalNode 存储共享 Edits Log（编辑日志）。
任何批改操作在 Active NN 上执行时，JournalNode 过程同时也会记录 edits log 到至多半数以上的 JN 中，这时 Standby NN 监测到 JN 外面的同步 log 发生变化了会读取 JN 外面的 edits log，而后重演操作记录同步到本人的目录镜像树外面，
当产生故障 Active NN 挂掉后，Standby NN 会在它成为 Active NN 前，读取所有的 JN 外面的批改日志，这样就能高牢靠的保障与挂掉的 NN 的目录镜像树统一，而后无缝的接替它的职责，保护来自客户端申请，从而达到一个高可用的目标。

HA 集群搭建的难度次要在于配置文件的编写，心细，心细，心细！

批改 Linux 主机名 /etc/hostname
批改 IP /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
批改主机名和 Ip 映射关系
敞开防火墙
ssh 免密登陆
装置 JDK, 配置环境变量等 /etc/profile
集群工夫同步
配置主备 NN 之间的互相免密登录

node1  namenode  zkfc   datanode   zookeeper   journal node
node2  namenode  zkfc   datanode   zookeeper   journal node
node3  datanode zookeeper journal node9

上传 zookeeper 至 linux

解压

tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /export/server

批改配置文件

         cd /export/server/zookeeper-3.4.5/conf/
         cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
         vim zoo.cfg
         批改：dataDir=/export/data/zkdata
         在最初增加：server.1=node1:2888:3888
         server.2=node2:2888:3888
         server.3=node3:2888:3888
         保留退出
         而后创立一个 tmp 文件夹
         mkdir /export/data/zkdata
         echo 1 > /export/data/zkdata/myid

将配置好的 zookeeper 拷贝到其余节点

         scp -r /export/server/zookeeper-3.4.5 node2:/export/server
         scp -r /export/server/zookeeper-3.4.5 node3:/export/server
         
         编辑 node2、node3 对应 /export/data/zkdata/myid 内容
         node2：mkdir /export/data/zkdata
             echo 2 > /export/data/zkdata/myid
         node3：mkdir /export/data/zkdata
             echo 3 > /export/data/zkdata/myid

hadoop-3.1.4-bin-snappy-CentOS7.tar.gz
tar zxvf hadoop-3.1.4-bin-snappy-CentOS7.tar.gz -C /export/server/

vim /etc/profile

export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop-3.1.4
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
source /etc/profile

hadoop-env.sh

cd /export/server/hadoop-3.1.4/etc/Hadoop
vim hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/export/server/jdk1.8.0_65
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root

core-site.xml

vim core-site.xml
<configuration>
 <!-- HA 集群名称，该值要和 hdfs-site.xml 中的配置保持一致 -->
 <property>
     <name>fs.defaultFS</name>
     <value>hdfs://mycluster</value>
 </property>

 <!-- hadoop 本地磁盘存放数据的公共目录 -->
 <property>
     <name>hadoop.tmp.dir</name>
     <value>/export/data/ha-hadoop</value>
 </property>
<!-- ZooKeeper 集群的地址和端口 -->
 <property>
     <name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>node1.itcast.cn:2181,node2.itcast.cn:2181,node3.itcast.cn:2181</value>
 </property>
</configuration>

hdfs-site.xml

<configuration>
    <!-- 指定 hdfs 的 nameservice 为 mycluster，须要和 core-site.xml 中的保持一致 -->
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>
    
    <!-- mycluster 上面有两个 NameNode，别离是 nn1，nn2 -->
    <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>node1.itcast.cn:8020</value>
    </property>

    <!-- nn1 的 http 通信地址 -->
    <property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>node1.itcast.cn:9870</value>
    </property>

    <!-- nn2 的 RPC 通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>node2.itcast.cn:8020</value>
    </property>
    
    <!-- nn2 的 http 通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>node2.itcast.cn:9870</value>
    </property>

    <!-- 指定 NameNode 的 edits 元数据在 JournalNode 上的寄存地位 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://node1.itcast.cn:8485;node2.itcast.cn:8485;node3.itcast.cn:8485/mycluster</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 JournalNode 在本地磁盘存放数据的地位 -->
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/export/data/journaldata</value>
    </property>
    <!-- 开启 NameNode 失败主动切换 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!-- 指定该集群出故障时，哪个实现类负责执行故障切换 -->
    <property>
      <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
      <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>

    <!-- 配置隔离机制办法 -->
    <property>
      <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
      <value>sshfence</value>
    </property>

    <!-- 应用 sshfence 隔离机制时须要 ssh 免登陆 -->
    <property>
      <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
      <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
    </property>    
    
    <!-- 配置 sshfence 隔离机制超时工夫 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
        <value>30000</value>
    </property>
</configuration>

workers

# 每台服务器的主机名:
node1.uuicon.cn
node2.uuicon.cn
node3.uuicon.cn

批改 mapred-site.xml

<configuration>
<!-- 指定 mr 框架为 yarn 形式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>

配置参考教程

首先要配置 node1 到 node1、node2、node3 的免明码登陆
2. 两个 namenode 之间要配置 ssh 免明码登陆 ssh 近程补刀时候须要

cd /export/server
scp -r hadoop-3.1.4 root@node2:$PWD
scp -r hadoop-3.1.4 root@node3:$PWD

bin/zkServer.sh start
#查看状态：一个 leader，两个 follower
bin/zkServer.sh status

hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行 jps 命令测验, 多了 JournalNode 过程

# 在 node1 上执行命令:
hdfs namenode -format
#格式化后会在依据 core-site.xml 中的 hadoop.tmp.dir 配置的目录下生成个 hdfs 初始化文件，#在 node1 启动 namenode 过程
hdfs --daemon start namenode
## 在 node2 上进行元数据同步
hdfs namenode -bootstrapStandby

hdfs zkfc -formatZK

start-dfs.sh

start-yarn.sh
还须要手动在 standby 上手动启动备份的  resourcemanager
yarn-daemon.sh start resourcemanager

正文完

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发表至： hadoop

2021-10-18

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一. High Availability 背景常识

1. 单点故障、高可用

2. 高可用的实现

3. 可用性评判规范—x 个 9

4. HA 零碎设计外围问题

二. HDFS NAMENODE 单点故障问题

三. HDFS HA 解决方案—QJM

1. QJM—主备切换、脑裂问题解决

2. QJM—主备数据同步问题解决

4. HA 环境搭建

1. 集群根底环境筹备

2. HA 集群布局

3. 装置配置 zookeepe

4. 上传解压 Hadoop 安装包

5. 配置 Hadoop 环境变量

6. 批改 Hadoop 配置文件

7. 配置免明码登陆

8. 集群同步安装包

5. 启动 HA-Hadoop 集群

1. 启动 zookeeper 集群（别离在 node1、node2、node3 上启动 zk）

2. 手动启动 journalnode（别离在在 node1、node2、node3 上执行）

3. 格式化 namenode

4. 格式化 ZKFC(在 active 上执行即可)

5. 启动 HDFS(在 node1 上执行)

6. 启动 YARN

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