hadoop+zookeeper实现高可用

zookeeper

ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
ZooKeeper的目标就是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。
ZooKeeper包含一个简单的原语集， [1] 提供Java和C的接口。
ZooKeeper代码版本中，提供了分布式独享锁、选举、队列的接口，代码在zookeeper-3.4.3\src\recipes。其中分布锁和队列有Java和C两个版本，选举只有Java版本。

zookeeper工作原理

ZooKeeper是以Fast Paxos算法为基础的，Paxos 算法存在活锁的问题，即当有多个proposer交错提交时，有可能互相排斥导致没有一个proposer能提交成功，而Fast Paxos作了一些优化，通过选举产生一个leader (领导者)，只有leader才能提交proposer，具体算法可见Fast Paxos。因此，要想弄懂ZooKeeper首先得对Fast Paxos有所了解。
ZooKeeper的基本运转流程：
1、选举Leader。
2、同步数据。
3、选举Leader过程中算法有很多，但要达到的选举标准是一致的。
4、Leader要具有最高的执行ID，类似root权限。
5、集群中大多数的机器得到响应并接受选出的Leader。

配置高可用

实验环境：五台虚拟机
server1和server5是namenode，用来做主备
server2、server3、server4是datanode，用来存储
其他四台虚拟机都通过nfs挂载server1的/home/hadoop

1.关闭之前的服务，并清理环境

[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/stop-yarn.sh
[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/stop-dfs.sh 
[hadoop@server1 hadoop]$ jps
1652 Jps

##1-4server都执行
[hadoop@server1 hadoop]$ rm -fr /tmp/*

2.搭建zookeeper 添加从节点信息

[hadoop@server2 ~]$ tar zxf zookeeper-3.4.9.tar.gz
[hadoop@server2 ~]$ cd zookeeper-3.4.9/conf
[hadoop@server2 conf]$ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
[hadoop@server2 conf]$ vim zoo.cfg 
server.1=172.25.68.2:2888:3888
server.2=172.25.68.3:2888:3888
server.3=172.25.68.4:2888:3888

3.各节点配置文件相同,并且需要在/tmp/zookeeper 目录中创建 myid 文件,写入一个唯一的数字,取值范围在 1-255

[hadoop@server2 conf]$ mkdir /tmp/zookeeper
[hadoop@server3 conf]$ mkdir /tmp/zookeeper
[hadoop@server4 conf]$ mkdir /tmp/zookeeper
[hadoop@server2 conf]$ echo 1 > /tmp/zookeeper/myid
[hadoop@server3 conf]$ echo 2 > /tmp/zookeeper/myid
[hadoop@server4 conf]$ echo 3 > /tmp/zookeeper/myid

##这里的1 2 3 和zoo.cfg中server.后面的数字对应

4.开启服务

[hadoop@server2 zookeeper-3.4.9]$ bin/zkServer.sh start
[hadoop@server3 zookeeper-3.4.9]$ bin/zkServer.sh start
[hadoop@server4 zookeeper-3.4.9]$ bin/zkServer.sh start

并查看各节点状态
[hadoop@server2 zookeeper-3.4.9]$ bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/zookeeper-3.4.9/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower    ##从

 ##3是主
[hadoop@server3 zookeeper-3.4.9]$ bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/zookeeper-3.4.9/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader     ##主

[hadoop@server4 zookeeper-3.4.9]$ bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/zookeeper-3.4.9/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower   ##从

5.在server2进入命令行

 [hadoop@server2 bin]$ ls
README.txt    zkCli.cmd  zkEnv.cmd  zkServer.cmd  zookeeper.out
zkCleanup.sh  zkCli.sh   zkEnv.sh   zkServer.sh
[hadoop@server2 bin]$ pwd
/home/hadoop/zookeeper-3.4.9/bin
[hadoop@server2 bin]$ ./zkCli.sh   连接zookeeper
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /zookeeper
[quota]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] ls /zookeeper/quota 
[]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] get /zookeeper/quota  

cZxid = 0x0
ctime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
mZxid = 0x0
mtime = Thu Jan 01 08:00:00 CST 1970
pZxid = 0x0
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 0
numChildren = 0 

6.进行hadoop的配置详解

[hadoop@server1 hadoop]$ vim core-site.xml 

##指定 hdfs 的 namenode 为 masters (名称可自定义) 
    
        fs.defaultFS
        hdfs://masters
    

##指定 zookeeper 集群主机地址

ha.zookeeper.quorum
172.25.68.2:2181,172.25.68.3:2181,172.25.68.4:2181

[hadoop@server1 hadoop]$ vim hdfs-site.xml

    
        dfs.replication
        3
    

##指定 hdfs 的 nameservices 为 masters,和 core-site.xml 文件中的设置保持一致

dfs.nameservices
masters


##masters 下面有两个 namenode 节点,分别是 h1 和 h2

dfs.ha.namenodes.masters
h1,h2


##指定 h1 节点的 rpc 通信地址

dfs.namenode.rpc-address.masters.h1
172.25.68.1:9000


##指定 h1 节点的 http 通信地址

dfs.namenode.http-address.masters.h1
172.25.68.1:9870


##指定 h2 节点的 rpc 通信地址

dfs.namenode.rpc-address.masters.h2
172.25.68.5:9000


##指定 h2 节点的 http 通信地址

dfs.namenode.http-address.masters.h2
172.25.68.5:9870


##指定 NameNode 元数据在 JournalNode 上的存放位置

dfs.namenode.shared.edits.dir
qjournal://172.25.68.2:8485;172.25.68.3:8485;172.25.68.4:8485/masters


##指定 JournalNode 在本地磁盘存放数据的位置

dfs.journalnode.edits.dir
/tmp/journaldata


##开启 NameNode 失败自动切换

dfs.ha.automatic-failover.enabled
true


##配置失败自动切换实现方式

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


##配置隔离机制方法,每个机制占用一行

dfs.ha.fencing.methods

sshfence
shell(/bin/true)



##使用 sshfence 隔离机制时需要 ssh 免密码

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


##配置 sshfence 隔离机制超时时间

dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout
30000

7.启动 hdfs 集群(按顺序启动)在三个 DN 上依次启动 zookeeper 集群

[hadoop@server2 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop
[hadoop@server2 hadoop]$ jps
3204 Jps
3015 QuorumPeerMain
3165 JournalNode

[hadoop@server3 hadoop]$ jps
3142 JournalNode
3181 Jps
3039 QuorumPeerMain

[hadoop@server4 hadoop]$ jps
3124 JournalNode
3016 QuorumPeerMain
3163 Jps

8.传递配置文件搭建高可用

[hadoop@server1 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs namenode -format
[hadoop@server1 hadoop]$ scp -r /tmp/hadoop-hadoop 172.25.68.5:/tmp

[hadoop@server5 ~]$ ls /tmp
hadoop-hadoop

9.格式化 zookeeper (只需在 h1 上执行即可)

[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs zkfc -formatZK

10.启动 hdfs 集群(只需在 h1 上执行即可)

[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/start-dfs.sh
[hadoop@server1 hadoop]$ jps
6116 DFSZKFailoverController
5767 NameNode
6167 Jps

[hadoop@server5 ~]$ jps
2249 NameNode
2393 Jps
2314 DFSZKFailoverController

11.浏览器测试显示1上是active，5是standby

12.停掉server1，server5的状态就变成了active

[hadoop@server1 hadoop]$ jps
6178 Jps
6116 DFSZKFailoverController
5767 NameNode
[hadoop@server1 hadoop]$ kill 5767
[hadoop@server1 hadoop]$ jps
6193 Jps
6116 DFSZKFailoverController

13.1虽然关了，但是还是可以上传，是通过5上传的

[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -mkdir input
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/* input

14.重新打开1.变成standby

[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs --daemon start namenode
[hadoop@server1 hadoop]$ jps
6116 DFSZKFailoverController
6532 NameNode
6566 Jps