Hadoop之Ha高可用搭建教程

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前言

随着大数据技术的不断发展，Hadoop作为开源的大数据处理框架，已经广泛应用于各种场景中。然而，在大型生产环境中，Hadoop集群的稳定性和可用性显得尤为重要。为了保障Hadoop集群的高可用性（HA），我们需要采用一系列的技术和策略。本文将重点介绍Hadoop集群的HA高可用方案。

一、Hadoop集群HA高可用概述

Hadoop集群的HA高可用主要指的是在集群中的关键组件出现故障时，能够自动切换到其他节点继续提供服务，从而确保整个集群的稳定运行。

二、集群规模

Hadoop HA高可用集群规划 - 三节点（master, slave1, slave2）
组件masterslave1slave2描述HadoopNameNode主节点备节点无主备部署，共享存储同步元数据SecondaryNameNode主节点无无辅助NameNode，定期合并fsimage和edits logResourceManager主节点备节点无主备部署，实现资源管理和任务调度DataNode有有有存储实际数据，参与数据块的读写操作NodeManager有有有负责管理容器生命周期，与ResourceManager通信

三、配置zookeeper集群

1.解压zookeeper安装包

tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz -C/usr/local/src

2.设置环境变量

位置：vi /.bash_profile

添加环境变量

export ZK_HOME=/usr/local/src/zookeeper
export PATH=$PATH:$ZK_HOME/bin

3.配置zoo.cfg配置文件

先创建存放ZK的数据文件和配置文件的zkdata目录

mkdir zkdata

配置zoo.cfg文件，在文件中添加下面内容

dataDir=/usr/local/src/zookeeper/zkdata
server.1=master:2888:3888
server.2=slave1:2888:3888
server.3=slave2:2888:3888

4.分发到其他节点

scp -r zookeeper/ root@slave2:/usr/local/src

5.修改myid 配置文件

在zkdata目录中创建myid并修改

echo 1>myid (master)
echo 2>myid    (slave1)
echo 3>myid (slave2)

—master

—slave1

—slave2

6.启动并查看zookeeper状态

位置：

cd /usr/local/src/zookeeper/bin

启动：

./zkServer.sh start

状态：

./zkServer.sh status

----master

----Slave1

----Slave2

zookeeper配置完成！

四、配置HA高可用

1.解压hadoop安装包

tar -zxvf hadoop-3.2.2.tar.gz -C/usr/local/src 

2.添加环境变量

export HADOOP_HOME=/usr/local/src/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

3.修改配置文件

位置：

/usr/local/src/hadoop/etc/hadoop

（1）core-site.xml

<configuration><!-- hdfs分布式文件系统名字/地址 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://mycluster</value></property><!--存放namenode、datanode数据的根路径 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/usr/loal/src/hadoop/data</value></property><!-- 存放journalnode数据的地址 --><property><name>dfs.journalnode.edits.dir</name><value>/usr/loal/src/hadoop/data/jn</value></property><!-- 列出运行 ZooKeeper 服务的主机端口对 --><property><name>ha.zookeeper.quorum</name><value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value></property></configuration>

（2）hdfs-site.xml

<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>3</value></property><!-- 服务的逻辑名称,使用mycluster替换master:9000作为逻辑名称 --><property><name>dfs.nameservices</name><value>mycluster</value></property><!-- 两个namenode的名称 --><property><name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name><value>nn1,nn2,nn3</value></property><!-- 两个namenode的rpc通信地址 --><property><name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name><value>master:8020</value></property><property><name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name><value>slave1:8020</value></property><property><name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn3</name><value>slave2:8020</value></property><!-- web访问端口 --><property><name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name><value>master:9870</value></property><property><name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name><value>slave1:9870</value></property><property><name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn3</name><value>slave2:9870</value></property><property><name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name><value>qjournal://master:8485;slave1:8485;slave2:8485/mycluster</value></property><!-- 切换namenode代理类 --><property><name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name><value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value></property><!-- 关闭权限检查 --><property><name>dfs.permissions.enable</name><value>false</value></property><!-- 通过SSH连接到ActiveNameNode并终止进程 --><property><name>dfs.ha.fencing.methods</name><value>sshfence</value></property><!-- 隔离机制 --><property><name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name><value>/root/.ssh/id_rsa</value></property><!-- 启动自动故障转移机制 --><property><name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name><value>true</value></property></configuration>

(3) hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk

(4) workers

master
slave1
salve2

(5)start-dfs.sh 和 stop-dfs.sh

位置：

/usr/local/src/hadoop/sbin

HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_JOURNALNODE_USER=root
HDFS_ZKFC_USER=root
HDFS_DATANODE_USER=root
HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

4.分发配置文件

scp -r hdfs-site.xml root@slave2:/usr/local/src/hadoop/etc/hadoop

5.1启动JournalNode

hdfs --daemon start journalnode

5.2安装自动转移机制包

yum -y install psmisc

如果不安装这个程序包，自动转移故障机制无法进行 fence。
其他的 Standby 状态的NameNode 不能自动切换为 Active状态。

6.1初始化namenode

在初始化前要先启动三台节点的zookeeper，并关闭防火墙

systemctl stop firewalld

hdfs namenode -format

6.2格式化zookeeper

hdfs zkfc -formatZK

判断初始化是否成功：

zkCli.sh

7.1启动集群

mater上执行：（只需执行一次）

hdfs --daemon start namenode

slave1上执行：（只需执行一次）

hdfs namenode -bootstrapStandby

在mater上启动集群：

./start-dfs.sh

7.2查看进程

最终实现效果

五、常见问题

**

经常有小伙伴在启动完集群后发现zkfc(DFSZKFailoverController)进程没有或是启动失败的情况

**

解决办法：
步骤一：先去关闭hadoop集群
步骤二：重新格式化zookeeper（注意：在格式化时要先启动zookeeper）
步骤三：重新启动hadoop集群

六、故障转移检测

实现当杀掉第一台节点master后active状态会自动转移到第二台节点slave1或slave2上，且被杀掉的节点页面便不可访问

kill -9 进程号  (这里的进程号就是namenode的进程号，如 kill -914607)

七、HA启动脚本

#!/bin/bash  
  
if[ $# -lt 1]; then  
    echo "No Args Input..."  
    exit 1;  
fi  
  
case $1in"start")  
    echo "----------启动zookeeper----------"for i in master slave1 slave2;do  
        echo "---------- zookeeper $i 启动 ------------"  
        ssh $i "/usr/local/src/zookeeper/bin/zkServer.sh start"&& echo "Zookeeper $i 启动成功"  
    done  
    echo "---------- 启动hdfs------------"  
    ssh master "/usr/local/src/hadoop/sbin/start-dfs.sh"&& echo "HDFS 启动成功"  
    echo "---------- hadoop HA启动成功------------";;"stop")  
    echo "----------关闭hdfs----------"  
    ssh master "/usr/local/src/hadoop/sbin/stop-dfs.sh"&& echo "HDFS 关闭成功"  
    echo "----------关闭zookeeper----------"for i in master slave1 slave2;do  
        echo "---------- zookeeper $i 停止 ------------"  
        ssh $i "/usr/local/src/zookeeper/bin/zkServer.sh stop"&& echo "Zookeeper $i 停止成功"  
    done  
    echo "---------- hadoop HA停止成功------------";;"status")  
    echo "----------检查zookeeper状态----------"for i in master slave1 slave2;do  
        echo "---------- zookeeper $i 状态 ------------"  
        ssh $i "/usr/local/src/zookeeper/bin/zkServer.sh status"  
    done  
    ;;*)  
    echo "Input Args Error";;  
esac

七、总结

Hadoop集群的HA高可用方案是保障集群稳定性和可用性的重要手段。通过合理配置NameNode、ResourceManager等关键组件的高可用策略，并结合共享存储、ZooKeeper等技术手段，我们可以有效地提高Hadoop集群的容错能力和服务水平。在实际应用中，我们需要根据集群的规模和业务需求来选择合适的HA高可用方案，并进行持续的监控和优化，以确保集群的稳定运行和高效处理大数据任务。