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一、高可用簡介

Hadoop 高可用 (High Availability) 分為 HDFS 高可用和 YARN 高可用，兩者的實現(xiàn)基本類似，但 HDFS NameNode 對數(shù)據(jù)存儲及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多，所以它的實現(xiàn)也更加復雜，故下面先進行講解：

1.1 高可用整體架構(gòu)

HDFS 高可用架構(gòu)如下：

圖片引用自： https://www.edureka.co/blog/how-to-set-up-hadoop-cluster-with-hdfs-high-availability/

HDFS 高可用架構(gòu)主要由以下組件所構(gòu)成：

Active NameNode 和 Standby NameNode：兩臺 NameNode 形成互備，一臺處于 Active 狀態(tài)，為主 NameNode，另外一臺處于 Standby 狀態(tài)，為備 NameNode，只有主 NameNode 才能對外提供讀寫服務。

主備切換控制器 ZKFailoverController：ZKFailoverController 作為獨立的進程運行，對 NameNode 的主備切換進行總體控制。ZKFailoverController 能及時檢測到 NameNode 的健康狀況，在主 NameNode 故障時借助 Zookeeper 實現(xiàn)自動的主備選舉和切換，當然 NameNode 目前也支持不依賴于 Zookeeper 的手動主備切換。
Zookeeper 集群：為主備切換控制器提供主備選舉支持。共享存儲系統(tǒng)：共享存儲系統(tǒng)是實現(xiàn) NameNode 的高可用最為關(guān)鍵的部分，共享存儲系統(tǒng)保存了 NameNode 在運行過程中所產(chǎn)生的 HDFS 的元數(shù)據(jù)。
主 NameNode 和 NameNode 通過共享存儲系統(tǒng)實現(xiàn)元數(shù)據(jù)同步。在進行主備切換的時候，新的主 NameNode 在確認元數(shù)據(jù)完全同步之后才能繼續(xù)對外提供服務。
DataNode 節(jié)點：除了通過共享存儲系統(tǒng)共享 HDFS 的元數(shù)據(jù)信息之外，主 NameNode 和備 NameNode 還需要共享 HDFS 的數(shù)據(jù)塊和 DataNode 之間的映射關(guān)系。
DataNode 會同時向主 NameNode 和備 NameNode 上報數(shù)據(jù)塊的位置信息。

1.2 基于 QJM 的共享存儲系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同步機制分析

目前 Hadoop 支持使用 Quorum Journal Manager (QJM) 或 Network File System (NFS) 作為共享的存儲系統(tǒng)，這里以 QJM 集群為例進行說明：Active NameNode 首先把 EditLog 提交到 JournalNode 集群，然后 Standby NameNode 再從 JournalNode 集群定時同步 EditLog，當 Active NameNode 宕機后， Standby NameNode 在確認元數(shù)據(jù)完全同步之后就可以對外提供服務。

需要說明的是向 JournalNode 集群寫入 EditLog 是遵循 “過半寫入則成功” 的策略，所以你至少要有3個 JournalNode 節(jié)點，當然你也可以繼續(xù)增加節(jié)點數(shù)量，但是應該保證節(jié)點總數(shù)是奇數(shù)。同時如果有 2N+1 臺 JournalNode，那么根據(jù)過半寫的原則，最多可以容忍有 N 臺 JournalNode 節(jié)點掛掉。

1.3 NameNode 主備切換

NameNode 實現(xiàn)主備切換的流程下圖所示：

HealthMonitor 初始化完成之后會啟動內(nèi)部的線程來定時調(diào)用對應 NameNode 的 HAServiceProtocol RPC 接口的方法，對 NameNode 的健康狀態(tài)進行檢測。

HealthMonitor 如果檢測到 NameNode 的健康狀態(tài)發(fā)生變化，會回調(diào) ZKFailoverController 注冊的相應方法進行處理。

如果 ZKFailoverController 判斷需要進行主備切換，會首先使用 ActiveStandbyElector 來進行自動的主備選舉。

ActiveStandbyElector 與 Zookeeper 進行交互完成自動的主備選舉。

ActiveStandbyElector 在主備選舉完成后，會回調(diào) ZKFailoverController 的相應方法來通知當前的 NameNode 成為主 NameNode 或備 NameNode。

ZKFailoverController 調(diào)用對應 NameNode 的 HAServiceProtocol RPC 接口的方法將 NameNode 轉(zhuǎn)換為 Active 狀態(tài)或 Standby 狀態(tài)。

1.4 YARN高可用

YARN ResourceManager 的高可用與 HDFS NameNode 的高可用類似，但是 ResourceManager 不像 NameNode ，沒有那么多的元數(shù)據(jù)信息需要維護，所以它的狀態(tài)信息可以直接寫到 Zookeeper 上，并依賴 Zookeeper 來進行主備選舉。

二、集群規(guī)劃

按照高可用的設計目標：需要保證至少有兩個 NameNode (一主一備) 和兩個 ResourceManager (一主一備) ，同時為滿足“過半寫入則成功”的原則，需要至少要有3個 JournalNode 節(jié)點。這里使用三臺主機進行搭建，集群規(guī)劃如下：

三、前置條件所有服務器都安裝有JDK，安裝步驟可以參見：Linux下JDK的安裝；搭建好ZooKeeper集群，搭建步驟可以參見：Zookeeper單機環(huán)境和集群環(huán)境搭建所有服務器之間都配置好SSH免密登錄。

四、集群配置

4.1 下載并解壓

下載Hadoop。這里我下載的是CDH版本Hadoop，下載地址為：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

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

4.2 配置環(huán)境變量

編輯profile文件：

# vim /etc/profile

增加如下配置：

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

執(zhí)行source命令，使得配置立即生效：

# source /etc/profile

4.3 修改配置

進入${HADOOP_HOME}/etc/hadoop目錄下，修改配置文件。各個配置文件內(nèi)容如下：

1. hadoop-env.sh

# 指定JDK的安裝位置export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201/

2. core-site.xml

<configuration>
 <property>
 <!-- 指定namenode的hdfs協(xié)議文件系統(tǒng)的通信地址 -->
 <name>fs.defaultFS</name>
 <value>hdfs://hadoop001:8020</value>
 </property>
 <property>
 <!-- 指定hadoop集群存儲臨時文件的目錄 -->
 <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連接到ZooKeeper超時時長 -->
 <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>
 <value>10000</value>
 </property>
</configuration>

3. hdfs-site.xml

<configuration>
 <property>
 <!-- 指定HDFS副本的數(shù)量 -->
 <name>dfs.replication</name>
 <value>3</value>
 </property>
 <property>
 <!-- namenode節(jié)點數(shù)據(jù)（即元數(shù)據(jù)）的存放位置，可以指定多個目錄實現(xiàn)容錯，多個目錄用逗號分隔 -->
 <name>dfs.namenode.name.dir</name>
 <value>/home/hadoop/namenode/data</value>
 </property>
 <property>
 <!-- datanode節(jié)點數(shù)據(jù)（即數(shù)據(jù)塊）的存放位置 -->
 <name>dfs.datanode.data.dir</name>
 <value>/home/hadoop/datanode/data</value>
 </property>
 <property>
 <!-- 集群服務的邏輯名稱 -->
 <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元數(shù)據(jù)在JournalNode上的共享存儲目錄 -->
 <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
 <value>qjournal://hadoop001:8485;hadoop002:8485;hadoop003:8485/mycluster</value>
 </property>
 <property>
 <!-- Journal Edit Files的存儲目錄 -->
 <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
 <value>/home/hadoop/journalnode/data</value>
 </property>
 <property>
 <!-- 配置隔離機制，確保在任何給定時間只有一個NameNode處于活動狀態(tài) -->
 <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
 <value>sshfence</value>
 </property>
 <property>
 <!-- 使用sshfence機制時需要ssh免密登錄 -->
 <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
 <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
 </property>
 <property>
 <!-- SSH超時時間 -->
 <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
 <value>30000</value>
 </property>
 <property>
 <!-- 訪問代理類，用于確定當前處于Active狀態(tài)的NameNode -->
 <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
 <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
 </property>
 <property>
 <!-- 開啟故障自動轉(zhuǎn)移 -->
 <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
 <value>true</value>
 </property>
</configuration>

4. yarn-site.xml

<configuration>
 <property>
 <!--配置NodeManager上運行的附屬服務。需要配置成mapreduce_shuffle后才可以在Yarn上運行MapReduce程序。-->
 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
 <value>mapreduce_shuffle</value>
 </property>
 <property>
 <!-- 是否啟用日志聚合(可選) -->
 <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
 <value>true</value>
 </property>
 <property>
 <!-- 聚合日志的保存時間(可選) -->
 <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
 <value>86400</value>
 </property>
 <property>
 <!-- 啟用RM HA -->
 <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
 <value>true</value>
 </property>
 <property>
 <!-- RM集群標識 -->
 <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
 <value>my-yarn-cluster</value>
 </property>
 <property>
 <!-- RM的邏輯ID列表 -->
 <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
 <value>rm1,rm2</value>
 </property>
 <property>
 <!-- RM1的服務地址 -->
 <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
 <value>hadoop002</value>
 </property>
 <property>
 <!-- RM2的服務地址 -->
 <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
 <value>hadoop003</value>
 </property>
 <property>
 <!-- RM1 Web應用程序的地址 -->
 <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
 <value>hadoop002:8088</value>
 </property>
 <property>
 <!-- RM2 Web應用程序的地址 -->
 <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>
 <!-- 啟用自動恢復 -->
 <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
 <value>true</value>
 </property>
 <property>
 <!-- 用于進行持久化存儲的類 -->
 <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作業(yè)運行在yarn上-->
 <name>mapreduce.framework.name</name>
 <value>yarn</value>
 </property>
</configuration>

5. slaves

配置所有從屬節(jié)點的主機名或IP地址，每行一個。所有從屬節(jié)點上的DataNode服務和NodeManager服務都會被啟動。

hadoop001
hadoop002
hadoop003

4.4 分發(fā)程序

將Hadoop安裝包分發(fā)到其他兩臺服務器，分發(fā)后建議在這兩臺服務器上也配置一下Hadoop的環(huán)境變量。

# 將安裝包分發(fā)到hadoop002
scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/ hadoop002:/usr/app/
# 將安裝包分發(fā)到hadoop003
scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/ hadoop003:/usr/app/

5.1 啟動ZooKeeper

分別到三臺服務器上啟動ZooKeeper服務：

 zkServer.sh start

5.2 啟動Journalnode

分別到三臺服務器的的${HADOOP_HOME}/sbin目錄下，啟動journalnode進程：

hadoop-daemon.sh start journalnode

5.3 初始化NameNode

在hadop001上執(zhí)行NameNode初始化命令：

hdfs namenode -format

執(zhí)行初始化命令后，需要將NameNode元數(shù)據(jù)目錄的內(nèi)容，復制到其他未格式化的NameNode上。元數(shù)據(jù)存儲目錄就是我們在hdfs-site.xml中使用dfs.namenode.name.dir屬性指定的目錄。這里我們需要將其復制到hadoop002上：

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

5.4 初始化HA狀態(tài)

在任意一臺NameNode上使用以下命令來初始化ZooKeeper中的HA狀態(tài)：

hdfs zkfc -formatZK

5.5 啟動HDFS

進入到hadoop001的${HADOOP_HOME}/sbin目錄下，啟動HDFS。此時hadoop001和hadoop002上的NameNode服務，和三臺服務器上的DataNode服務都會被啟動：

start-dfs.sh

5.6 啟動YARN

進入到hadoop002的${HADOOP_HOME}/sbin目錄下，啟動YARN。此時hadoop002上的ResourceManager服務，和三臺服務器上的NodeManager服務都會被啟動：

start-yarn.sh

需要注意的是，這個時候hadoop003上的ResourceManager服務通常是沒有啟動的，需要手動啟動：

yarn-daemon.sh start resourcemanager

六、查看集群

6.1 查看進程

成功啟動后，每臺服務器上的進程應該如下：

[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的端口號分別為50070和8080，界面應該如下：

此時hadoop001上的NameNode處于可用狀態(tài)：

而hadoop002上的NameNode則處于備用狀態(tài)：

hadoop002上的ResourceManager處于可用狀態(tài)：

hadoop003上的ResourceManager則處于備用狀態(tài)：

同時界面上也有Journal Manager的相關(guān)信息：

七、集群的二次啟動

上面的集群初次啟動涉及到一些必要初始化操作，所以過程略顯繁瑣。但是集群一旦搭建好后，想要再次啟用它是比較方便的，步驟如下（首選需要確保ZooKeeper集群已經(jīng)啟動）：

在hadoop001啟動 HDFS，此時會啟動所有與 HDFS 高可用相關(guān)的服務，包括 NameNode，DataNode 和 JournalNode：

start-dfs.sh

在hadoop002啟動YARN：

start-yarn.sh

這個時候hadoop003上的ResourceManager服務通常還是沒有啟動的，需要手動啟動：

yarn-daemon.sh start resourcemanager

參考資料

以上搭建步驟主要參考自官方文檔：

HDFS High Availability Using the Quorum Journal ManagerResourceManager High Availability

總結(jié)

以上所述是小編給大家介紹的基于 ZooKeeper 搭建 Hadoop 高可用集群的教程圖解,希望對大家有所幫助，如果大家有任何疑問請給我留言，小編會及時回復大家的。在此也非常感謝大家對腳本之家網(wǎng)站的支持！
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