Hadoop之Ha高可用搭建教程

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。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

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提醒一下哟

1170人浏览 · 2024-03-18 22:54:58

提醒一下哟 · 2024-03-18 22:54:58 发布

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	master	slave1	slave2	描述
Hadoop
NameNode	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 log
ResourceManager	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
在这里插入图片描述

—slave1
在这里插入图片描述

—slave2
在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

----Slave1
在这里插入图片描述

----Slave2
在这里插入图片描述
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Active NameNode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

在这里插入图片描述

6.2格式化zookeeper

hdfs zkfc -formatZK

判断初始化是否成功：zkCli.sh

在这里插入图片描述

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

在这里插入图片描述

最终实现效果

在这里插入图片描述

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
在这里插入图片描述

kill -9 进程号  (这里的进程号就是namenode的进程号，如 kill -9 14607)

在这里插入图片描述

七、HA启动脚本

#!/bin/bash  
  
if [ $# -lt 1 ]; then  
    echo "No Args Input..."  
    exit 1;  
fi  
  
case $1 in  
"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。