Hadoop 高可用 (High Availability) 分爲 HDFS 高可用和 YARN 高可用,二者的實現基本相似,但 HDFS NameNode 對數據存儲及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,因此它的實現也更加複雜,故下面先進行講解:html
HDFS 高可用架構以下:java
圖片引用自:https://www.edureka.co/blog/how-to-set-up-hadoop-cluster-with-hdfs-high-availability/node
HDFS 高可用架構主要由如下組件所構成:git
Active NameNode 和 Standby NameNode:兩臺 NameNode 造成互備,一臺處於 Active 狀態,爲主 NameNode,另一臺處於 Standby 狀態,爲備 NameNode,只有主 NameNode 才能對外提供讀寫服務。github
主備切換控制器 ZKFailoverController:ZKFailoverController 做爲獨立的進程運行,對 NameNode 的主備切換進行整體控制。ZKFailoverController 能及時檢測到 NameNode 的健康情況,在主 NameNode 故障時藉助 Zookeeper 實現自動的主備選舉和切換,固然 NameNode 目前也支持不依賴於 Zookeeper 的手動主備切換。web
Zookeeper 集羣:爲主備切換控制器提供主備選舉支持。shell
共享存儲系統:共享存儲系統是實現 NameNode 的高可用最爲關鍵的部分,共享存儲系統保存了 NameNode 在運行過程當中所產生的 HDFS 的元數據。主 NameNode 和 NameNode 經過共享存儲系統實現元數據同步。在進行主備切換的時候,新的主 NameNode 在確認元數據徹底同步以後才能繼續對外提供服務。apache
DataNode 節點:除了經過共享存儲系統共享 HDFS 的元數據信息以外,主 NameNode 和備 NameNode 還須要共享 HDFS 的數據塊和 DataNode 之間的映射關係。DataNode 會同時向主 NameNode 和備 NameNode 上報數據塊的位置信息。vim
目前 Hadoop 支持使用 Quorum Journal Manager (QJM) 或 Network File System (NFS) 做爲共享的存儲系統,這裏以 QJM 集羣爲例進行說明:Active NameNode 首先把 EditLog 提交到 JournalNode 集羣,而後 Standby NameNode 再從 JournalNode 集羣定時同步 EditLog,當 Active NameNode 宕機後, Standby NameNode 在確認元數據徹底同步以後就能夠對外提供服務。服務器
須要說明的是向 JournalNode 集羣寫入 EditLog 是遵循 「過半寫入則成功」 的策略,因此你至少要有 3 個 JournalNode 節點,固然你也能夠繼續增長節點數量,可是應該保證節點總數是奇數。同時若是有 2N+1 臺 JournalNode,那麼根據過半寫的原則,最多能夠容忍有 N 臺 JournalNode 節點掛掉。
NameNode 實現主備切換的流程下圖所示:
YARN ResourceManager 的高可用與 HDFS NameNode 的高可用相似,可是 ResourceManager 不像 NameNode ,沒有那麼多的元數據信息須要維護,因此它的狀態信息能夠直接寫到 Zookeeper 上,並依賴 Zookeeper 來進行主備選舉。
按照高可用的設計目標:須要保證至少有兩個 NameNode (一主一備) 和 兩個 ResourceManager (一主一備) ,同時爲知足「過半寫入則成功」的原則,須要至少要有 3 個 JournalNode 節點。這裏使用三臺主機進行搭建,集羣規劃以下:
下載 Hadoop。這裏我下載的是 CDH 版本 Hadoop,下載地址爲:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
# tar -zvxf hadoop-2.6.0-cdh5.15.2.tar.gz
編輯 profile
文件:
# vim /etc/profile
增長以下配置:
export HADOOP_HOME=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2 export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:$PATH
執行 source
命令,使得配置當即生效:
# source /etc/profile
進入 ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
目錄下,修改配置文件。各個配置文件內容以下:
# 指定JDK的安裝位置 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201/
<configuration> <property> <!-- 指定 namenode 的 hdfs 協議文件系統的通訊地址 --> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://hadoop001:8020</value> </property> <property> <!-- 指定 hadoop 集羣存儲臨時文件的目錄 --> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/hadoop/tmp</value> </property> <property> <!-- ZooKeeper 集羣的地址 --> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>hadoop001:2181,hadoop002:2181,hadoop002:2181</value> </property> <property> <!-- ZKFC 鏈接到 ZooKeeper 超時時長 --> <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name> <value>10000</value> </property> </configuration>
<configuration> <property> <!-- 指定 HDFS 副本的數量 --> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> <property> <!-- namenode 節點數據(即元數據)的存放位置,能夠指定多個目錄實現容錯,多個目錄用逗號分隔 --> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>/home/hadoop/namenode/data</value> </property> <property> <!-- datanode 節點數據(即數據塊)的存放位置 --> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>/home/hadoop/datanode/data</value> </property> <property> <!-- 集羣服務的邏輯名稱 --> <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 通訊地址 --> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name> <value>hadoop001:8020</value> </property> <property> <!-- nn2 的 RPC 通訊地址 --> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name> <value>hadoop002:8020</value> </property> <property> <!-- nn1 的 http 通訊地址 --> <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name> <value>hadoop001:50070</value> </property> <property> <!-- nn2 的 http 通訊地址 --> <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name> <value>hadoop002:50070</value> </property> <property> <!-- NameNode 元數據在 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 處於活動狀態 --> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value>sshfence</value> </property> <property> <!-- 使用 sshfence 機制時須要 ssh 免密登陸 --> <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,用於肯定當前處於 Active 狀態的 NameNode --> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <property> <!-- 開啓故障自動轉移 --> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property> </configuration>
<configuration> <property> <!--配置 NodeManager 上運行的附屬服務。須要配置成 mapreduce_shuffle 後才能夠在 Yarn 上運行 MapReduce 程序。--> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <!-- 是否啓用日誌聚合 (可選) --> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <!-- 聚合日誌的保存時間 (可選) --> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <value>86400</value> </property> <property> <!-- 啓用 RM HA --> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <!-- RM 集羣標識 --> <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 集羣的地址 --> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>hadoop001:2181,hadoop002:2181,hadoop003:2181</value> </property> <property> <!-- 啓用自動恢復 --> <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <!-- 用於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>
<configuration> <property> <!--指定 mapreduce 做業運行在 yarn 上--> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>
配置全部從屬節點的主機名或 IP 地址,每行一個。全部從屬節點上的 DataNode
服務和 NodeManager
服務都會被啓動。
hadoop001 hadoop002 hadoop003
將 Hadoop 安裝包分發到其餘兩臺服務器,分發後建議在這兩臺服務器上也配置一下 Hadoop 的環境變量。
# 將安裝包分發到hadoop002 scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/ hadoop002:/usr/app/ # 將安裝包分發到hadoop003 scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/ hadoop003:/usr/app/
分別到三臺服務器上啓動 ZooKeeper 服務:
zkServer.sh start
分別到三臺服務器的的 ${HADOOP_HOME}/sbin
目錄下,啓動 journalnode
進程:
hadoop-daemon.sh start journalnode
在 hadop001
上執行 NameNode
初始化命令:
hdfs namenode -format
執行初始化命令後,須要將 NameNode
元數據目錄的內容,複製到其餘未格式化的 NameNode
上。元數據存儲目錄就是咱們在 hdfs-site.xml
中使用 dfs.namenode.name.dir
屬性指定的目錄。這裏咱們須要將其複製到 hadoop002
上:
scp -r /home/hadoop/namenode/data hadoop002:/home/hadoop/namenode/
在任意一臺 NameNode
上使用如下命令來初始化 ZooKeeper 中的 HA 狀態:
hdfs zkfc -formatZK
進入到 hadoop001
的 ${HADOOP_HOME}/sbin
目錄下,啓動 HDFS。此時 hadoop001
和 hadoop002
上的 NameNode
服務,和三臺服務器上的 DataNode
服務都會被啓動:
start-dfs.sh
進入到 hadoop002
的 ${HADOOP_HOME}/sbin
目錄下,啓動 YARN。此時 hadoop002
上的 ResourceManager
服務,和三臺服務器上的 NodeManager
服務都會被啓動:
start-yarn.sh
須要注意的是,這個時候 hadoop003
上的 ResourceManager
服務一般是沒有啓動的,須要手動啓動:
yarn-daemon.sh start resourcemanager
成功啓動後,每臺服務器上的進程應該以下:
[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
HDFS 和 YARN 的端口號分別爲 50070
和 8080
,界面應該以下:
此時 hadoop001 上的 NameNode
處於可用狀態:
而 hadoop002 上的 NameNode
則處於備用狀態:
hadoop002 上的 ResourceManager
處於可用狀態:
hadoop003 上的 ResourceManager
則處於備用狀態:
同時界面上也有 Journal Manager
的相關信息:
上面的集羣初次啓動涉及到一些必要初始化操做,因此過程略顯繁瑣。可是集羣一旦搭建好後,想要再次啓用它是比較方便的,步驟以下(首選須要確保 ZooKeeper 集羣已經啓動):
在 hadoop001
啓動 HDFS,此時會啓動全部與 HDFS 高可用相關的服務,包括 NameNode,DataNode 和 JournalNode:
start-dfs.sh
在 hadoop002
啓動 YARN:
start-yarn.sh
這個時候 hadoop003
上的 ResourceManager
服務一般仍是沒有啓動的,須要手動啓動:
yarn-daemon.sh start resourcemanager
以上搭建步驟主要參考自官方文檔:
關於 Hadoop 高可用原理的詳細分析,推薦閱讀:
Hadoop NameNode 高可用 (High Availability) 實現解析
更多大數據系列文章能夠參見 GitHub 開源項目: 大數據入門指南