HADOOP高可用机制

1 Hadoop的HA机制

前言：正式引入HA机制是从hadoop2.0开始，之前的版本中没有HA机制

1.1 HA的运作机制

（1）hadoop-HA集群运作机制介绍

所谓HA，即高可用（7*24小时不中断服务）

实现高可用最关键的是消除单点故障

hadoop-ha严格来说应该分成各个组件的HA机制——HDFS的HA、YARN的HA

 

（2）HDFS的HA机制详解

通过双namenode消除单点故障

双namenode协调工作的要点：

    A、元数据管理方式需要改变：

    内存中各自保存一份元数据

    Edits日志只能有一份，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）

    B、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

 

1.2 HDFS-HA图解：

 

 

 

 

1.2  HA集群的安装部署

1.2.1 集群节点规划

集群部署节点角色的规划（10节点）：

server01   namenode   zkfc    > start-dfs.sh server02   namenode   zkfc   server03   resourcemanager    > start-yarn.sh server04   resourcemanager   server05   datanode   nodemanager     server06   datanode   nodemanager     server07   datanode   nodemanager       server08   journal node    zookeeper server09   journal node    zookeeper server10   journal node    zookeeper

 

集群部署节点角色的规划（3节点）

server01   namenode    resourcemanager  zkfc   nodemanager  datanode   zookeeper   journal node server02   namenode    resourcemanager  zkfc   nodemanager  datanode   zookeeper   journal node server05   datanode    nodemanager     zookeeper    journal node

 

1.2.2 环境准备

1、环境准备

a/linux系统准备

    ip地址配置

    hostname配置

    hosts映射配置

    防火墙关闭

init启动级别修改

sudoers加入hadoop用户

ssh免密登陆配置

 

b/java环境的配置

    上传jdk，解压，修改/etc/profile

 

 c/zookeeper集群的部署

 

 

 

 

 

 

 

 

1.2.3 配置文件

 

core-site.xml

fs.defaultFS                         hdfs://ns1/                                                                                     hadoop.tmp.dir                         /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp                                                                                                         ha.zookeeper.quorum                         weekend05:2181,weekend06:2181,weekend07:2181

 

 

hdfs-site.xml

configuration>     dfs.nameservices     ns1     dfs.ha.namenodes.ns1     nn1,nn2     dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1     weekend01:9000     dfs.namenode.http-address.ns1.nn1     weekend01:50070     dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2     weekend02:9000     dfs.namenode.http-address.ns1.nn2     weekend02:50070     dfs.namenode.shared.edits.dir     qjournal://weekend05:8485;weekend06:8485;weekend07:8485/ns1     dfs.journalnode.edits.dir     /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/journaldata     dfs.ha.automatic-failover.enabled     true     dfs.client.failover.proxy.provider.ns1     org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider     dfs.ha.fencing.methods             sshfence         shell(/bin/true)         dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files     /home/hadoop/.ssh/id_rsa     dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout     30000 /configuration>

 

 

1.2.4 集群运维测试

1、Datanode动态上下线

Datanode动态上下线很简单，步骤如下：

1. 准备一台服务器，设置好环境
2. 部署hadoop的安装包，并同步集群配置
3. 联网上线，新datanode会自动加入集群
4. 如果是一次增加大批datanode，还应该做集群负载重均衡

 

 

2、Namenode状态切换管理

使用的命令上hdfs  haadmin

可用 hdfs  haadmin –help查看所有帮助信息

 

 

可以看到，状态操作的命令示例：

查看namenode工作状态  

hdfs haadmin -getServiceState nn1

 

将standby状态namenode切换到active

hdfs haadmin –transitionToActive nn1

 

将active状态namenode切换到standby

hdfs haadmin –transitionToStandby nn2

 

 

 

3、数据块的balance

启动balancer的命令：

start-balancer.sh -threshold 8

运行之后，会有Balancer进程出现：

上述命令设置了Threshold为8%，那么执行balancer命令的时候，首先统计所有DataNode的磁盘利用率的均值，然后判断如果某一个DataNode的磁盘利用率超过这个均值Threshold，那么将会把这个DataNode的block转移到磁盘利用率低的DataNode，这对于新节点的加入来说十分有用。Threshold的值为1到100之间，不显示的进行参数设置的话，默认是10。

 

1.2.5 HA下hdfs-api变化

客户端需要nameservice的配置信息，其他不变

/**  * 如果访问的是一个ha机制的集群  * 则一定要把core-site.xml和hdfs-site.xml配置文件放在客户端程序的classpath下  * 以让客户端能够理解hdfs://ns1/中  “ns1”是一个ha机制中的namenode对——nameservice  * 以及知道ns1下具体的namenode通信地址  * @author  *  */ public class UploadFile {                   public static void main(String[] args) throws Exception  {                                       Configuration conf = new Configuration();                    conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://ns1/");                                       FileSystem fs = FileSystem.get(new URI("hdfs://ns1/"),conf,"hadoop");                                       fs.copyFromLocalFile(new Path("g:/eclipse-jee-luna-SR1-linux-gtk.tar.gz"), new Path("hdfs://ns1/"));                                       fs.close();                             }            }

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Federation下 mr程序运行的staging提交目录问题

  yarn.app.mapreduce.am.staging-dir

  /bi/tmp/hadoop-yarn/staging

  The staging dir used while submitting jobs.