Hadoop2.5.2 HA高可靠性集群搭建(Hadoop+Zookeeper)

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一.概述

1.1 hadoop1.0的单点问题

Hadoop中的NameNode好比是人的心脏，非常重要，绝对不可以停止工作。在hadoop1时代，只有一个NameNode。如果该NameNode数据丢失或者不能工作，那么整个集群就不能恢复了。这是hadoop1中的单点问题，也是hadoop1不可靠的表现。如下图所示，便是hadoop1.0的架构图；

 

1.2 hadoop2.0对hadoop1.0单点问题的解决

为了解决hadoop1中的单点问题，在hadoop2中新的NameNode不再是只有一个，可以有多个（目前只支持2个）。每一个都有相同的职能。一个是active状态的，一个是standby状态的。当集群运行时，只有active状态的NameNode是正常工作的，standby状态的NameNode是处于待命状态的，时刻同步active状态NameNode的数据。一旦active状态的NameNode不能工作，通过手工或者自动切换，standby状态的NameNode就可以转变为active状态的，就可以继续工作了。这就是高可靠。

 

1.3 使用JournalNode实现NameNode(Active和Standby)数据的共享

Hadoop2.0中，2个NameNode的数据其实是实时共享的。新HDFS采用了一种共享机制，Quorum Journal Node（JournalNode）集群或者Nnetwork File System（NFS）进行共享。NFS是操作系统层面的，JournalNode是hadoop层面的，我们这里使用JournalNode集群进行数据共享（这也是主流的做法）。如下图所示，便是JournalNode的架构图。

 两个NameNode为了数据同步，会通过一组称作JournalNodes的独立进程进行相互通信。当active状态的NameNode的命名空间有任何修改时，会告知大部分的JournalNodes进程。standby状态的NameNode有能力读取JNs中的变更信息，并且一直监控edit log的变化，把变化应用于自己的命名空间。standby可以确保在集群出错时，命名空间状态已经完全同步了

 

1.4 NameNode之间的故障切换

对于HA集群而言，确保同一时刻只有一个NameNode处于active状态是至关重要的。否则，两个NameNode的数据状态就会产生分歧，可能丢失数据，或者产生错误的结果。为了保证这点，这就需要利用使用ZooKeeper了。首先HDFS集群中的两个NameNode都在ZooKeeper中注册，当active状态的NameNode出故障时，ZooKeeper能检测到这种情况，它就会自动把standby状态的NameNode切换为active状态。

 

二.Hadoop（HA）集群的搭建

2.1 配置详细

主机名	IP	NameNode	DataNode	Year	Zookeeper	JournalNode
mast1	192.168.177.131	是	是	否	是	是
mast2	192.168.177.132	是	是	否	是	是
mast3	192.168.177.133	否	是	是	是	是

 

2.2 安装jdk

（省略）安装jdk和配置环境变量

 

2.2 SSH免登录

(省略)，参考：http://eksliang.iteye.com/blog/2187265

 

2.4 Zookeeper集群搭建

（省略），参考，http://eksliang.iteye.com/blog/2107002，这是我的solr集群部署，也是使用zookeeper进行管理，zookeeper这里步骤跟操作一模一样，最后我的zoo.cfg文件如下所示

 

[hadoop@Mast1 conf]$ cat zoo.cfg
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
dataDir=/home/hadoop/zookeeper/data
dataLogDir=/home/hadoop/zookeeper/datalog
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
server.1=mast1:2888:3888
server.2=mast2:2888:3888
server.3=mast3:2888:3888

 

 

2.5配置Hadoop配置文件

先配置mast1这台机器，配置后了后，将配置环境，复制到mast2、mast3上面即可！

hadoop2.0的配置存放在~/etc/hadoop目录下面，

 

• core.xml

      fs.defaultFS
      hdfs://ns



      hadoop.tmp.dir
      /home/hadoop/workspace/hdfs/temp



      io.file.buffer.size
      4096



      ha.zookeeper.quorum
      mast1:2181,mast2:2181,mast3:2181

 

 

• hdfs-site.xml

        dfs.nameservices
        ns



       dfs.ha.namenodes.ns
       nn1,nn2



       dfs.namenode.rpc-address.ns.nn1
       mast1:9000



        dfs.namenode.http-address.ns.nn1
        mast1:50070



        dfs.namenode.rpc-address.ns.nn2
        mast2:9000



        dfs.namenode.http-address.ns.nn2
        mast2:50070



         dfs.namenode.shared.edits.dir
         qjournal://mast1:8485;mast2:8485;mast3:8485/ns



          dfs.journalnode.edits.dir
          /home/hadoop/workspace/journal



          dfs.ha.automatic-failover.enabled
          true



            dfs.client.failover.proxy.provider.ns
            org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider



             dfs.ha.fencing.methods
             sshfence



            dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
            /home/hadoop/.ssh/id_rsa



        dfs.namenode.name.dir
        file:///home/hadoop/workspace/hdfs/name



        dfs.datanode.data.dir
        file:///home/hadoop/workspace/hdfs/data



       dfs.replication
       2



       dfs.webhdfs.enabled
       true

 

 

• mapred-site.xml

        mapreduce.framework.name
        yarn

 

• yarn-site.xml

            yarn.nodemanager.aux-services
            mapreduce_shuffle



            yarn.resourcemanager.hostname
            mast3

 

• slaves

[hadoop@Mast1 hadoop]$ cat slaves
mast1
mast2
mast3

 

• 修改JAVA_HOME

 

分别在文件hadoop-env.sh和yarn-env.sh中添加JAVA_HOME配置

#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME} --原来
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.7.0_67

 虽然默认配置了${JAVA_HOME}的环境变量，但是hadoop启动时，会提示找不到，没有办法，指定绝对路径，这个是必须的。

 

• 配置hadoop的环境变量，参考我的配置

[hadoop@Mast1 hadoop]$ vim ~/.bash_profile
export HADOOP_HOME="/home/hadoop/hadoop-2.5.2"
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"

 

• 将配置复制到mast2、mast3

scp -r ~/.bash_profile hadoop@mast2:/home/hadoop/
scp -r ~/.bash_profile hadoop@mast3:/home/hadoop/
scp -r $HADOOP_HOME/etc/hadoop hadoop@mast2:/home/hadoop/hadoop-2.5.2/etc/
scp -r $HADOOP_HOME/etc/hadoop hadoop@mast3:/home/hadoop/hadoop-2.5.2/etc/

 

 

至此Hadoop的配置完毕，接下来就是启动集群了

 

三.集群的启动

3.1 启动zookeeper集群

分别在mast1、mast2、mast3上执行如下命令启动zookeeper集群；

[hadoop@Mast1 bin]$ sh zkServer.sh start

 验证集群zookeeper集群是否启动，分别在mast1、mast2、mast3上执行如下命令验证zookeeper集群是否启动，集群启动成功，有两个follower节点跟一个leader节点；

[hadoop@Mast1 bin]$ sh zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/zookeeper/zookeeper-3.3.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

 3.2 启动journalnode集群

在mast1上执行如下命令完成JournalNode集群的启动

[hadoop@Mast1 hadoop-2.5.2]$ sbin/hadoop-daemons.sh start journalnode

 执行jps命令，可以查看到JournalNode的java进程pid

 

3.3 格式化zkfc,让在zookeeper中生成ha节点

在mast1上执行如下命令，完成格式化

hdfs zkfc –formatZK

 （注意，这条命令最好手动输入，直接copy执行有可能会有问题，当时部署时我是蛋疼了许久）

  格式成功后，查看zookeeper中可以看到

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /hadoop-ha
[ns]

 

3.4 格式化hdfs

hadoop namenode –format

 （注意，这条命令最好手动输入，直接copy执行有可能会有问题）

 

3.5 启动NameNode

首先在mast1上启动active节点，在mast1上执行如下命令

[hadoop@Mast1 hadoop-2.5.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

 在mast2上同步namenode的数据，同时启动standby的namenod,命令如下

#把NameNode的数据同步到mast2上
[hadoop@Mast2 hadoop-2.5.2]$ hdfs namenode –bootstrapStandby
#启动mast2上的namenode作为standby
[hadoop@Mast2 hadoop-2.5.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

 

3.6 启动启动datanode

在mast1上执行如下命令

[hadoop@Mast1 hadoop-2.5.2]$ sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

 

3.7 启动year  

在作为资源管理器上的机器上启动，我这里是mast3,执行如下命令完成year的启动

[hadoop@Mast3 hadoop-2.5.2]$ sbin/start-yarn.sh

 

3.8 启动ZKFC

在mast1上执行如下命令，完成ZKFC的启动

[hadoop@Mast1 hadoop-2.5.2]$ sbin/hadoop-daemons.sh start zkfc

全部启动完后分别在mast1,mast2,mast3上执行jps是可以看到下面这些进程的

#mast1上的java PID进程
[hadoop@Mast1 hadoop-2.5.2]$ jps
2837 NodeManager
3054 DFSZKFailoverController
4309 Jps
2692 DataNode
2173 QuorumPeerMain
2551 NameNode
2288 JournalNode
#mast2上的java PID进程
[hadoop@Mast2 ~]$ jps
2869 DFSZKFailoverController
2353 DataNode
2235 JournalNode
4522 Jps
2713 NodeManager
2591 NameNode
2168 QuorumPeerMain
#mast3上的java PID进程
[hadoop@Mast3 ~]$ jps
2167 QuorumPeerMain
2337 JournalNode
3506 Jps
2457 DataNode
2694 NodeManager
2590 ResourceManager

 

四.测试HA的高可用性

启动后mast1的namenode和mast2的namenode如下所示：

 

 

此时在mast1上执行如下命令关闭mast1上的namenode

[hadoop@Mast1 hadoop-2.5.2]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode

 再次查看mast1上的namenode，发现自动切换为active了！证据如下：

 

转载出自：http://eksliang.iteye.com/blog/2226986