HDFS HA高可用

目录
一.HA概述
二. HDFS-HA工作机制
    2.1 HDFS-HA工作要点
    2.2 HDFS-HA自动故障转移工作机制
三. HDFS-HA集群配置
    3.1 环境准备
    3.2 规划集群
    3.3 配置Zookeeper集群
    3.4 配置HDFS-HA集群
    3.5 启动HDFS-HA集群
    3.6 配置HDFS-HA自动故障转移
四 YARN-HA配置
    4.1 YARN-HA工作机制
    4.2 配置YARN-HA集群
五 HDFS Federation架构设计
    1.NameNode架构的局限性
    2.HDFS Federation架构设计
    3.HDFS Federation应用思考

一.HA概述

1.所谓HA(2high 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。

二. HDFS-HA工作机制

1.通过双namenode消除单点故障

2.1 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

2.2 HDFS-HA自动故障转移工作机制

可以使用命令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。自动故障转移为HDFS部署增加了两个新组件：ZooKeeper和ZKFailoverController（ZKFC）进程。

(1)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：

(a)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。
(b)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。

(2)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：

(a)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。
(b)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。
(c)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故障转移机制

三. HDFS-HA集群配置

3.1 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

3.2 规划集群

hadoop1	hadoop2	hadoop3
NameNode	NameNode
JournalNode	JournalNode	JournalNode
DataNode	DataNode	DataNode
ZK	ZK	ZK
	ResourceManager
NodeManager	NodeManager	NodeManager

3.3 配置Zookeeper集群

0.集群规划

在hadoop1、hadoop2和hadoop3三个节点上部署Zookeeper。

1.解压安装

(1)解压zookeeper安装包到/opt/module/目录下

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

2.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=bigdata111:2888:3888

server.3=bigdata112:2888:3888

server.4=bigdata113:2888:3888

(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。

3.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1

(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2、3

(4)分别启动zookeeper
hadoop1:

bin/zkServer.sh start

hadoop2:

bin/zkServer.sh start

hadoop3:

bin/zkServer.sh start

(5)查看状态

bin/zkServer.sh status

3.4 配置HDFS-HA集群

1.官方地址：http://hadoop.apache.org/

2.在opt目录下创建一个HA文件夹

cd /opt

mkdir HA

3.将/opt/app/下的 hadoop-2.8.4拷贝到/opt/ha目录下

cp -r hadoop-2.8.4/ /opt/HA/

4.配置hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

5配置core-site.xml


    
    
        fs.defaultFS
        hdfs://mycluster
    
    
    
        hadoop.tmp.dir
        /opt/HA/hadoop-2.8.4/data/tmp

6.配置hdfs-site.xml


       
       
              dfs.nameservices
              mycluster
       
       
       
              dfs.ha.namenodes.mycluster
              nn1,nn2
       
       
       
              dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1
              hadoop1:9000
       
       
       
              dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2
              hadoop2:9000
       
       
       
              dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1
              hadoop1:50070
       
       
       
              dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2
              hadoop2:50070
       
       
       
              dfs.namenode.shared.edits.dir
       qjournal://hadoop1:8485;hadoop2:8485;hadoop3:8485/mycluster
       
       
       
              dfs.ha.fencing.methods
              sshfence
       
       
       
              dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
              /root/.ssh/id_rsa
              
       
       
       
              dfs.journalnode.edits.dir
              /opt/HA/hadoop-2.8.4/data/jn
       
       
       
              dfs.permissions.enable
              false
       
       
       
            dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster
            org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider

7.删除data和log中的文件：

cd /opt/HA/hadoop-2.8.4/

rm -rf /opt/HA/hadoop-2.8.4/data/*

rm -rf /opt/HA/hadoop-2.8.4/logs/*

8.拷贝配置好的hadoop环境到其他节点

scp -r /opt/HA/* root@hadoop2:/opt/HA/

scp -r /opt/HA/* root@hadoop3:/opt/HA/

3.5 启动HDFS-HA集群

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：
hadoop1:

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]：
hadoop2:

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

image.png

5.查看web页面显示

hadoop1

hadoop2

6.在[nn1]上，启动所有datanode

sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

7.查看是否Active

bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1

查看

8.将[nn1]切换为Active

bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

切换

9.手动切换：

bin/hdfs haadmin -transitionToStandby nn1 
bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn2

手动切换

3.6 配置HDFS-HA自动故障转移

1.具体配置

(1)在hdfs-site.xml中增加


    dfs.ha.automatic-failover.enabled
    true

image.png

(2)在core-site.xml文件中增加



ha.zookeeper.quorum
hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181

core-site.xml

2.启动

(1)关闭所有HDFS服务：

sbin/stop-dfs.sh

hadoop2:

sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode

(2)启动Zookeeper集群,每一台都启动zookeeper：

bin/zkServer.sh start

(3)初始化HA在Zookeeper中状态：
在hadoop1中：

bin/hdfs zkfc -formatZK

(4)启动HDFS服务：

sbin/start-dfs.sh

(5)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

(若是直接设置自动切换，DFSZK Failover Controller没有启动，则需要走这一步)

3.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

四 YARN-HA配置

4.1 YARN-HA工作机制

1.官方文档：

http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html

2.YARN-HA工作机制

image.png

4.2 配置YARN-HA集群

0.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

1.规划集群

bigdata111	bigdata112	bigdata113
NameNode	NameNode
JournalNode	JournalNode	JournalNode
DataNode	DataNode	DataNode
ZK	ZK	ZK
ResourceManager	ResourceManager
NodeManager	NodeManager	NodeManager

2.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
        hadoop1
    

    
        yarn.resourcemanager.hostname.rm2
        hadoop2
    
 
     
    
        yarn.resourcemanager.zk-address
        hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181
    

     
    
        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

3.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

4.启动yarn

(1)在hadoop1中执行：

sbin/start-yarn.sh

(2)在hadoop2中执行：

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

(3)查看服务状态

bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1

image.png

(4)强制切换状态：

bin/yarn rmadmin -transitionToStandby rm2 --forcemanual

(5)关于sbin/start.all.sh
hadoop1:

sbin/start.all.sh

五 HDFS Federation架构设计

1.NameNode架构的局限性

(1)Namespace（命名空间）的限制
由于NameNode在内存中存储所有的元数据（metadata），因此单个namenode所能存储的对象（文件+块）数目受到namenode所在JVM的heap size的限制。50G的heap能够存储20亿（200million）个对象，这20亿个对象支持4000个datanode，12PB的存储（假设文件平均大小为40MB）。随着数据的飞速增长，存储的需求也随之增长。单个datanode从4T增长到36T，集群的尺寸增长到8000个datanode。存储的需求从12PB增长到大于100PB。

(2)隔离问题
由于HDFS仅有一个namenode，无法隔离各个程序，因此HDFS上的一个实验程序就很有可能影响整个HDFS上运行的程序。

(3)性能的瓶颈
由于是单个namenode的HDFS架构，因此整个HDFS文件系统的吞吐量受限于单个namenode的吞吐量。

2.HDFS Federation架构设计

能不能有多个NameNode

NameNode	NameNode	NameNode
元数据	元数据	元数据
Log	machine	电商数据/话单数据

image.png

3.HDFS Federation应用思考

不同应用可以使用不同NameNode进行数据管理
图片业务、爬虫业务、日志审计业务
Hadoop生态系统中，不同的框架使用不同的namenode进行管理namespace。（隔离性）

HDFS HA高可用

一.HA概述

二. HDFS-HA工作机制

1.通过双namenode消除单点故障

2.1 HDFS-HA工作要点

1.元数据管理方式需要改变：

2.需要一个状态管理功能模块

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

2.2 HDFS-HA自动故障转移工作机制

三. HDFS-HA集群配置

3.1 环境准备

3.2 规划集群

3.3 配置Zookeeper集群

0.集群规划

1.解压安装

2.配置zoo.cfg文件

3.集群操作

3.4 配置HDFS-HA集群

3.5 启动HDFS-HA集群

3.6 配置HDFS-HA自动故障转移

1.具体配置

2.启动

3.验证

四 YARN-HA配置

4.1 YARN-HA工作机制

1.官方文档：

2.YARN-HA工作机制

4.2 配置YARN-HA集群

0.环境准备

1.规划集群

2.具体配置

3.启动hdfs

4.启动yarn

五 HDFS Federation架构设计

1.NameNode架构的局限性

2.HDFS Federation架构设计

3.HDFS Federation应用思考

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