1. HA概述
1）所谓HA（High Available），即高可用（7*24小时不中断服务）。
2）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。
3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。
4）NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群
NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启
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NameNodes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。
8.2 HDFS-HA工作机制
通过双NameNode消除单点故障
8.2.1 HDFS-HA工作要点
- 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）； - 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。 - 必须保证两个NameNode之间能够ssh无密码登录
- 隔离（Fence），即同一时刻仅仅有一个NameNode对外提供服务
8.2.2 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，如图3-20所示。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，另一个节点可能从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。
图3-20 HDFS-HA故障转移机制
HDFS-HA集群配置
环境准备
- 修改IP
- 修改主机名及主机名和IP地址的映射
- 关闭防火墙
- ssh免密登录
- 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 |
8.3.3 配置Zookeeper集群
- 集群规划
在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。 - 解压安装
（1）解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/
（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
- 配置zoo.cfg文件
（1）具体配置
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
（2）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。
- 集群操作
（1）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件
touch myid
添加myid文件，注意一定要在linux里面创建，在notepad++里面很可能乱码
（2）编辑myid文件
vi myid
在文件中添加与server对应的编号：如2
（3）拷贝配置好的zookeeper到其他机器上
scp -r zookeeper-3.4.10/ [email protected]:/opt/app/
scp -r zookeeper-3.4.10/ [email protected]:/opt/app/
并分别修改myid文件中内容为3、4
（4）分别启动zookeeper
[root@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
[root@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
[root@hadoop104 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
（5）查看状态
[root@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
[root@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
[root@hadoop104 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
8.3.4 配置HDFS-HA集群
- 官方地址：http://hadoop.apache.org/
- 在opt目录下创建一个ha文件夹
mkdir ha
- 将/opt/app/下的 hadoop-2.7.2拷贝到/opt/ha目录下
cp -r hadoop-2.7.2/ /opt/ha/
- 配置hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
- 配置core-site.xml
fs.defaultFS
hdfs://mycluster
hadoop.tmp.dir
/opt/ha/hadoop-2.7.2/data/tmp
- 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
- 拷贝配置好的hadoop环境到其他节点
8.3.5 启动HDFS-HA集群 - 在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode - 在[nn1]上，对其进行格式化，并启动
bin/hdfs namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode - 在[nn2]上，同步nn1的元数据信息
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby - 启动[nn2]
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode - 查看web页面显示，如图3-21，3-22所示
-
在[nn1]上，启动所有datanode
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
-
将[nn1]切换为Active
bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
-
查看是否Active
bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
8.3.6 配置HDFS-HA自动故障转移
- 具体配置
（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
- 启动
（1）关闭所有HDFS服务：
sbin/stop-dfs.sh
（2）启动Zookeeper集群：
bin/zkServer.sh start
（3）初始化HA在Zookeeper中状态：
bin/hdfs zkfc -formatZK
（4）启动HDFS服务：
sbin/start-dfs.sh - 验证
（1）将Active NameNode进程kill
kill -9 namenode的进程id
（2）将Active NameNode机器断开网络
service network stop
8.4 YARN-HA配置
8.4.1 YARN-HA工作机制 - 官方文档：
http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html -
YARN-HA工作机制，如图3-23所示
图3-22 YARN-HA工作机制
8.4.2 配置YARN-HA集群
- 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 - 规划集群
表3-2
| hadoop102 | hadoop103 | hadoop104 |
|---|---|---|
| NameNode | NameNode | |
| JournalNode | JournalNode | JournalNode |
| DataNode | DataNode | DataNode |
| ZK | ZK | ZK |
| ResourceManager | ResourceManager | |
| NodeManager | NodeManager | NodeManager |
- 具体配置
（1）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
（2）同步更新其他节点的配置信息
- 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
- 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，如图3-24所示
bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
图3-24 YARN的服务状态
