HDFS的HA（高可用）
概述
（1）实现高可用最关键的策略是【消除单点故障】。HA 严格来说应该分成各个组件的 HA 机制：HDFS 的 HA 和 YARN 的 HA。
（2）Hadoop2.0 之前，在 HDFS 集群中 NameNode 存在单点故障（SPOF）。
（3）NameNode 主要在以下两个方面影响 HDFS 集群:
a)NameNode 机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启
b)NameNode 机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用
HDFS HA 功能通过配置 Active/Standby 两个 NameNode实现在集群中对 NameNode 的热备来解决上述问题。
如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将 NameNode 很快的切换到另外一台机器
HDFS-HA 工作 要点
（1）元数据管理方式需要改变：
内存中各自保存一份元数据；
Edits 日志只有 Active 状态的 namenode 节点可以做写操作；
两个 namenode 都可以读取 edits；
共享的 edits 放在一个共享存储中管理（qjournal 和 NFS 两个主流实现）；
（2）需要一个状态管理功能模块
实现了一个 zkfailover，常驻在每一个 namenode 所在的节点，每一个 zkfailover 负责监控自己所在 namenode 节点，
利用 zk 进行状态标识，当需要进行状态切换时，由zkfailover 来负责切换，切换时需要防止 brain split 现象的发生。
（3）必须保证两个 NameNode 之间能够 ssh 无密码登录。
（4）隔离（Fence），即同一时刻仅仅有一个 NameNode 对外提供服务
HDFS-HA 自动故障转移工作 机制
前面学习了使用命令 hdfs haadmin -failover 手动进行故障转移，在该模式下，即使现役NameNode 已经失效，
系统也不会自动从现役 NameNode 转移到待机 NameNode，下面学习如何配置部署 HA 自动进行故障转移。
自动故障转移为 HDFS 部署增加了两个新组件：
ZooKeeper 和 ZKFailoverController（ZKFC）进程。
ZooKeeper 是维护少量协调数据，通知客户端这些数据的改变和监视客户端故障的高可用服务。
HA 的自动故障转移依赖于ZooKeeper 的以下功能：
（1） 故障检测：
集群中的每个 NameNode 在 ZooKeeper 中维护了一个持久会话，如果机器崩溃，ZooKeeper 中的会话将终止，
ZooKeeper 通知另一个 NameNode 需要触发故障转移。
（2） 现役 NameNode 选择：
ZooKeeper 提供了一个简单的机制用于唯一的选择一个节点为 active 状态。
如果目前现役 NameNode 崩溃，另一个节点可以从 ZooKeeper 获得特殊的排外锁以表明它应该成为现役 NameNode。
ZKFC 是自动故障转移中的另一个新组件，是 ZooKeeper 的客户端，也监视和管理NameNode 的状态。
每个运行 NameNode 的主机也运行了一个 ZKFC 进程。
ZKFC 负责：
（1）健康监测：
ZKFC 使用一个健康检查命令定期地 ping 与之在相同主机的 NameNode，只要该 NameNode 及时地回复健康状态，
ZKFC 认为该节点是健康的。如果该节点崩溃，冻结或进入不健康状态，健康监测器标识该节点为非健康的。
（2）ZooKeeper 会话管理：
当本地 NameNode 是健康的，ZKFC 保持一个在 ZooKeeper中打开的会话。
如果本地 NameNode 处于 active 状态，ZKFC 也保持一个特殊的 znode 锁，
该锁使用了 ZooKeeper 对短暂节点的支持，如果会话终止，锁节点将自动删除。
（3）基于 ZooKeeper 的选择：
如果本地 NameNode 是健康的，且 ZKFC 发现没有其它的节点当前持有 znode 锁，
它将为自己获取该锁。如果成功，则它已经赢得了选择，并负责运行故障转移进程以使它的本地 NameNode 为 active。
故障转移进程与前面描述的手动故障转移相似，首先如果必要保护之前的现役 NameNode，
然后本地 NameNode 转换为 active 状态。
HDFS-HA 集群配置
环境准备
（1）修改 IP
（2）修改主机名及主机名和 IP 地址的映射
（3）关闭防火墙
（4）ssh 免密登录
（5）安装 JDK，配置环境变量等
规划集群
hadoop102 hadoop103 hadoop104
NameNode NameNode
JournalNode JournalNode JournalNode
DataNode DataNode DataNode
ZK ZK ZK
ResourceManager
NodeManager NodeManager NodeManager
配置 Zookeeper
（1）在 hadoop102、hadoop103 和 hadoop104 三个节点上部署 Zookeeper
解压安装
（2）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建 zkData
$ mkdir -p zkData
（3）重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf 这个目录下的 zoo_sample.cfg 为 zoo.cfg
$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
（4）配置 zoo.cfg 文件
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData
#增加如下配置
#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888
（5）配置参数解读
Server.A=B:C:D。
A 是一个数字，表示这个是第几号服务器；
B 是这个服务器的 ip 地址；
C 是这个服务器与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口；
D 是万一集群中的 Leader 服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的
Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据
就是 A 的值，Zookeeper 启动时读取此文件，拿到里面的数据与 zoo.cfg 里面的配置信息比
较从而判断到底是哪个 server。
（6）在每一个机器上/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData 目录下创建一个 myid 的文件
$ touch myid
（7）编辑 myid 文件
$ vi myid
在文件中添加与 server 对应的编号：如 2
（8）分别启动 zookeeper
$ bin/zkServer.sh start
（9）查看状态
$ bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower/leader
（10）在 opt 目录下创建一个 ha 文件夹
$ mkdir ha
（11）将/opt/app/下的 hadoop-2.7.2 拷贝到/opt/ha 目录
$ cp -r hadoop-2.7.2/ /opt/ha/
（12）配置 hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
（13）配置 core-site.xml
fs.defaultFS
hdfs://mycluster
hadoop.tmp.dir
/opt/ha/hadoop-2.7.2/data/tmp
（14）配置 hdfs-site.xml
dfs.nameservices
mycluster
dfs.ha.namenodes.mycluster
nn1,nn2
dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1
hadoop102:9000
dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2
hadoop103:9000
dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1
hadoop102:50070
dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2
hadoop103:50070
dfs.namenode.shared.edits.dir
qjournal://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/mycluster
dfs.ha.fencing.methods
sshfence
dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
/home/atguigu/.ssh/id_rsa
dfs.journalnode.edits.dir
/opt/ha/hadoop-2.7.2/data/jn
dfs.permissions.enable
false
dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster
org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.
ConfiguredFailoverProxyProvider
（15）拷贝配置好的 hadoop 环境到其他节点
（16）启动 HDFS-HA 集群
（17）在各个 JournalNode 节点上，输入以下命令启动 journalnode 服务
$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
（18）在[nn1]上，对其进行格式化，并启动：
$ bin/hdfs namenode -format
$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（19）在[nn2]上，同步 nn1 的元数据信息：
$ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
（20）启动[nn2]：
$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（21）查看 web 页面显示
（22）在[nn1]上，启动所有 datanode
$ sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
（23）将[nn1]切换为 Active
$ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
（24）查看是否 Active
$ bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
配置 HDFS-HA 自动故障转移
（1）在 hdfs-site.xml 中增加
dfs.ha.automatic-failover.enabled
true
（2）在 core-site.xml 文件中增加
ha.zookeeper.quorum
hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181
（3）关闭所有 HDFS 服务
$ sbin/stop-dfs.sh
（4）启动 Zookeeper 集群
$ bin/zkServer.sh start
（5）初始化 HA 在 Zookeeper 中状态
$ bin/hdfs zkfc -formatZK
（6）启动 HDFS 服务
$ sbin/start-dfs.sh
（7）在各个 NameNode 节点上启动 DFSZK Failover Controller，先在哪台机器启动，
哪个机器的 NameNode 就是 Active NameNode
$ sbin/hadoop-daemin.sh start zkfc
（8）验证
（a）将 Active NameNode 进程 kill
kill -9 namenode 的进程 id
（b）将 Active NameNode 机器断开网络
service network stop
配置 YARN-HA 集群
（1）环境准备
（1）修改 IP
（2）修改主机名及主机名和 IP 地址的映射
（3）关闭防火墙
（4）ssh 免密登录
（5）安装 JDK，配置环境变量等
（6）配置 Zookeeper 集群
（2）规划集群
hadoop102 hadoop103 hadoop104
NameNode NameNode
JournalNode JournalNode JournalNode
DataNode DataNode DataNode
ZK ZK ZK
ResourceManager ResourceManager
NodeManager NodeManager NodeManager
（3）具体配置
yarn-site.xml
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
yarn.resourcemanager.ha.enabled
true
yarn.resourcemanager.cluster-id
cluster-yarn1
yarn.resourcemanager.ha.rm-ids
rm1,rm2
yarn.resourcemanager.hostname.rm1
hadoop102
yarn.resourcemanager.hostname.rm2
hadoop103
yarn.resourcemanager.zk-address
hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181
yarn.resourcemanager.recovery.enabled
true
yarn.resourcemanager.store.class
org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore<
/value>
同步更新其他节点的配置信息（分发）
（4）启动 hdfs
（1）在各个 JournalNode 节点上，输入以下命令启动 journalnode 服务：
$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
（2）在[nn1]上，对其进行格式化，并启动：
$ bin/hdfs namenode -format
$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（3）在[nn2]上，同步 nn1 的元数据信息：
$ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
（4）启动[nn2]：
$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（5）启动所有 datanode
$ sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
（6）将[nn1]切换为 Active
$ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
（5）启动 yarn
（1）在 hadoop102 中执行：
$ sbin/start-yarn.sh
（2）在 hadoop103 中执行：
$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
（3）查看服务状态
$ bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
本博客仅为博主学习总结，感谢各大网络平台的资料。蟹蟹!!