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Hadoop 系列（八）—— 基于 ZooKeeper 搭建 Hadoop 高可用集群

發(fā)布時間：2020-07-12 10:15:04 來源：網(wǎng)絡(luò) 閱讀：284 作者：heibaiying 欄目：大數(shù)據(jù)

一、高可用簡介

Hadoop 高可用 (High Availability) 分為 HDFS 高可用和 YARN 高可用，兩者的實現(xiàn)基本類似，但 HDFS NameNode 對數(shù)據(jù)存儲及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多，所以它的實現(xiàn)也更加復(fù)雜，故下面先進行講解：

1.1 高可用整體架構(gòu)

HDFS 高可用架構(gòu)如下：

Hadoop 系列（八）—— 基于 ZooKeeper 搭建 Hadoop 高可用集群

圖片引用自：https://www.edureka.co/blog/how-to-set-up-hadoop-cluster-with-hdfs-high-availability/

HDFS 高可用架構(gòu)主要由以下組件所構(gòu)成：

Active NameNode 和 Standby NameNode：兩臺 NameNode 形成互備，一臺處于 Active 狀態(tài)，為主 NameNode，另外一臺處于 Standby 狀態(tài)，為備 NameNode，只有主 NameNode 才能對外提供讀寫服務(wù)。
主備切換控制器 ZKFailoverController：ZKFailoverController 作為獨立的進程運行，對 NameNode 的主備切換進行總體控制。ZKFailoverController 能及時檢測到 NameNode 的健康狀況，在主 NameNode 故障時借助 Zookeeper 實現(xiàn)自動的主備選舉和切換，當(dāng)然 NameNode 目前也支持不依賴于 Zookeeper 的手動主備切換。
Zookeeper 集群：為主備切換控制器提供主備選舉支持。
共享存儲系統(tǒng)：共享存儲系統(tǒng)是實現(xiàn) NameNode 的高可用最為關(guān)鍵的部分，共享存儲系統(tǒng)保存了 NameNode 在運行過程中所產(chǎn)生的 HDFS 的元數(shù)據(jù)。主 NameNode 和 NameNode 通過共享存儲系統(tǒng)實現(xiàn)元數(shù)據(jù)同步。在進行主備切換的時候，新的主 NameNode 在確認(rèn)元數(shù)據(jù)完全同步之后才能繼續(xù)對外提供服務(wù)。
DataNode 節(jié)點：除了通過共享存儲系統(tǒng)共享 HDFS 的元數(shù)據(jù)信息之外，主 NameNode 和備 NameNode 還需要共享 HDFS 的數(shù)據(jù)塊和 DataNode 之間的映射關(guān)系。DataNode 會同時向主 NameNode 和備 NameNode 上報數(shù)據(jù)塊的位置信息。

1.2 基于 QJM 的共享存儲系統(tǒng)的數(shù)據(jù)同步機制分析

目前 Hadoop 支持使用 Quorum Journal Manager (QJM) 或 Network File System (NFS) 作為共享的存儲系統(tǒng)，這里以 QJM 集群為例進行說明：Active NameNode 首先把 EditLog 提交到 JournalNode 集群，然后 Standby NameNode 再從 JournalNode 集群定時同步 EditLog，當(dāng) Active NameNode 宕機后， Standby NameNode 在確認(rèn)元數(shù)據(jù)完全同步之后就可以對外提供服務(wù)。

需要說明的是向 JournalNode 集群寫入 EditLog 是遵循 “過半寫入則成功” 的策略，所以你至少要有 3 個 JournalNode 節(jié)點，當(dāng)然你也可以繼續(xù)增加節(jié)點數(shù)量，但是應(yīng)該保證節(jié)點總數(shù)是奇數(shù)。同時如果有 2N+1 臺 JournalNode，那么根據(jù)過半寫的原則，最多可以容忍有 N 臺 JournalNode 節(jié)點掛掉。

Hadoop 系列（八）—— 基于 ZooKeeper 搭建 Hadoop 高可用集群

1.3 NameNode 主備切換

NameNode 實現(xiàn)主備切換的流程下圖所示：

Hadoop 系列（八）—— 基于 ZooKeeper 搭建 Hadoop 高可用集群

HealthMonitor 初始化完成之后會啟動內(nèi)部的線程來定時調(diào)用對應(yīng) NameNode 的 HAServiceProtocol RPC 接口的方法，對 NameNode 的健康狀態(tài)進行檢測。
HealthMonitor 如果檢測到 NameNode 的健康狀態(tài)發(fā)生變化，會回調(diào) ZKFailoverController 注冊的相應(yīng)方法進行處理。
如果 ZKFailoverController 判斷需要進行主備切換，會首先使用 ActiveStandbyElector 來進行自動的主備選舉。
ActiveStandbyElector 與 Zookeeper 進行交互完成自動的主備選舉。
ActiveStandbyElector 在主備選舉完成后，會回調(diào) ZKFailoverController 的相應(yīng)方法來通知當(dāng)前的 NameNode 成為主 NameNode 或備 NameNode。
ZKFailoverController 調(diào)用對應(yīng) NameNode 的 HAServiceProtocol RPC 接口的方法將 NameNode 轉(zhuǎn)換為 Active 狀態(tài)或 Standby 狀態(tài)。

1.4 YARN高可用

YARN ResourceManager 的高可用與 HDFS NameNode 的高可用類似，但是 ResourceManager 不像 NameNode ，沒有那么多的元數(shù)據(jù)信息需要維護，所以它的狀態(tài)信息可以直接寫到 Zookeeper 上，并依賴 Zookeeper 來進行主備選舉。

Hadoop 系列（八）—— 基于 ZooKeeper 搭建 Hadoop 高可用集群

二、集群規(guī)劃

按照高可用的設(shè)計目標(biāo)：需要保證至少有兩個 NameNode (一主一備) 和兩個 ResourceManager (一主一備) ，同時為滿足“過半寫入則成功”的原則，需要至少要有 3 個 JournalNode 節(jié)點。這里使用三臺主機進行搭建，集群規(guī)劃如下：

Hadoop 系列（八）—— 基于 ZooKeeper 搭建 Hadoop 高可用集群

三、前置條件

所有服務(wù)器都安裝有 JDK，安裝步驟可以參見：Linux 下 JDK 的安裝；
搭建好 ZooKeeper 集群，搭建步驟可以參見：Zookeeper 單機環(huán)境和集群環(huán)境搭建
所有服務(wù)器之間都配置好 SSH 免密登錄。

四、集群配置

4.1 下載并解壓

下載 Hadoop。這里我下載的是 CDH 版本 Hadoop，下載地址為：http://archive.cloudera.com/cdh6/cdh/5/

# tar -zvxf hadoop-2.6.0-cdh6.15.2.tar.gz

4.2 配置環(huán)境變量

編輯 profile 文件：

# vim /etc/profile

增加如下配置：

export HADOOP_HOME=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh6.15.2
export  PATH=${HADOOP_HOME}/bin:$PATH

執(zhí)行 source 命令，使得配置立即生效：

# source /etc/profile

4.3 修改配置

進入 ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop 目錄下，修改配置文件。各個配置文件內(nèi)容如下：

1. hadoop-env.sh

# 指定JDK的安裝位置
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201/

2. core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!-- 指定 namenode 的 hdfs 協(xié)議文件系統(tǒng)的通信地址 -->
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop001:8020</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 指定 hadoop 集群存儲臨時文件的目錄 -->
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <!-- ZooKeeper 集群的地址 -->
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>hadoop001:2181,hadoop002:2181,hadoop002:2181</value>
    </property>
    <property>
        <!-- ZKFC 連接到 ZooKeeper 超時時長 -->
        <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>
        <value>10000</value>
    </property>
</configuration>

3. hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!-- 指定 HDFS 副本的數(shù)量 -->
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <property>
        <!-- namenode 節(jié)點數(shù)據(jù)（即元數(shù)據(jù)）的存放位置，可以指定多個目錄實現(xiàn)容錯，多個目錄用逗號分隔 -->
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/home/hadoop/namenode/data</value>
    </property>
    <property>
        <!-- datanode 節(jié)點數(shù)據(jù)（即數(shù)據(jù)塊）的存放位置 -->
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/home/hadoop/datanode/data</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 集群服務(wù)的邏輯名稱 -->
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <!-- NameNode ID 列表-->
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <property>
        <!-- nn1 的 RPC 通信地址 -->
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop001:8020</value>
    </property>
    <property>
        <!-- nn2 的 RPC 通信地址 -->
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop002:8020</value>
    </property>
    <property>
        <!-- nn1 的 http 通信地址 -->
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop001:50070</value>
    </property>
    <property>
        <!-- nn2 的 http 通信地址 -->
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop002:50070</value>
    </property>
    <property>
        <!-- NameNode 元數(shù)據(jù)在 JournalNode 上的共享存儲目錄 -->
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://hadoop001:8485;hadoop002:8485;hadoop003:8485/mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <!-- Journal Edit Files 的存儲目錄 -->
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/home/hadoop/journalnode/data</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 配置隔離機制，確保在任何給定時間只有一個 NameNode 處于活動狀態(tài) -->
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>sshfence</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 使用 sshfence 機制時需要 ssh 免密登錄 -->
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
    </property>
    <property>
        <!-- SSH 超時時間 -->
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
        <value>30000</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 訪問代理類，用于確定當(dāng)前處于 Active 狀態(tài)的 NameNode -->
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 開啟故障自動轉(zhuǎn)移 -->
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

4. yarn-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!--配置 NodeManager 上運行的附屬服務(wù)。需要配置成 mapreduce_shuffle 后才可以在 Yarn 上運行 MapReduce 程序。-->
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 是否啟用日志聚合 (可選) -->
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 聚合日志的保存時間 (可選) -->
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>86400</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 啟用 RM HA -->
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <!-- RM 集群標(biāo)識 -->
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>my-yarn-cluster</value>
    </property>
    <property>
        <!-- RM 的邏輯 ID 列表 -->
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>
    <property>
        <!-- RM1 的服務(wù)地址 -->
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>hadoop002</value>
    </property>
    <property>
        <!-- RM2 的服務(wù)地址 -->
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>hadoop003</value>
    </property>
    <property>
        <!-- RM1 Web 應(yīng)用程序的地址 -->
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
        <value>hadoop002:8088</value>
    </property>
    <property>
        <!-- RM2 Web 應(yīng)用程序的地址 -->
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
        <value>hadoop003:8088</value>
    </property>
    <property>
        <!-- ZooKeeper 集群的地址 -->
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>hadoop001:2181,hadoop002:2181,hadoop003:2181</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 啟用自動恢復(fù) -->
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 用于進行持久化存儲的類 -->
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>
</configuration>

5. mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!--指定 mapreduce 作業(yè)運行在 yarn 上-->
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

5. slaves

配置所有從屬節(jié)點的主機名或 IP 地址，每行一個。所有從屬節(jié)點上的 DataNode 服務(wù)和 NodeManager 服務(wù)都會被啟動。

hadoop001
hadoop002
hadoop003

4.4 分發(fā)程序

將 Hadoop 安裝包分發(fā)到其他兩臺服務(wù)器，分發(fā)后建議在這兩臺服務(wù)器上也配置一下 Hadoop 的環(huán)境變量。

# 將安裝包分發(fā)到hadoop002
scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh6.15.2/  hadoop002:/usr/app/
# 將安裝包分發(fā)到hadoop003
scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh6.15.2/  hadoop003:/usr/app/

五、啟動集群

5.1 啟動ZooKeeper

分別到三臺服務(wù)器上啟動 ZooKeeper 服務(wù)：

 zkServer.sh start

5.2 啟動Journalnode

分別到三臺服務(wù)器的的 ${HADOOP_HOME}/sbin 目錄下，啟動 journalnode 進程：

hadoop-daemon.sh start journalnode

5.3 初始化NameNode

在 hadop001 上執(zhí)行 NameNode 初始化命令：

hdfs namenode -format

執(zhí)行初始化命令后，需要將 NameNode 元數(shù)據(jù)目錄的內(nèi)容，復(fù)制到其他未格式化的 NameNode 上。元數(shù)據(jù)存儲目錄就是我們在 hdfs-site.xml 中使用 dfs.namenode.name.dir 屬性指定的目錄。這里我們需要將其復(fù)制到 hadoop002 上：

 scp -r /home/hadoop/namenode/data hadoop002:/home/hadoop/namenode/

5.4 初始化HA狀態(tài)

在任意一臺 NameNode 上使用以下命令來初始化 ZooKeeper 中的 HA 狀態(tài)：

hdfs zkfc -formatZK

5.5 啟動HDFS

進入到 hadoop001 的 ${HADOOP_HOME}/sbin 目錄下，啟動 HDFS。此時 hadoop001 和 hadoop002 上的 NameNode 服務(wù)，和三臺服務(wù)器上的 DataNode 服務(wù)都會被啟動：

start-dfs.sh

5.6 啟動YARN

進入到 hadoop002 的 ${HADOOP_HOME}/sbin 目錄下，啟動 YARN。此時 hadoop002 上的 ResourceManager 服務(wù)，和三臺服務(wù)器上的 NodeManager 服務(wù)都會被啟動：

start-yarn.sh

需要注意的是，這個時候 hadoop003 上的 ResourceManager 服務(wù)通常是沒有啟動的，需要手動啟動：

yarn-daemon.sh start resourcemanager

六、查看集群

6.1 查看進程

成功啟動后，每臺服務(wù)器上的進程應(yīng)該如下：

[root@hadoop001 sbin]# jps
4512 DFSZKFailoverController
3714 JournalNode
4114 NameNode
3668 QuorumPeerMain
5012 DataNode
4639 NodeManager

[root@hadoop002 sbin]# jps
4499 ResourceManager
4595 NodeManager
3465 QuorumPeerMain
3705 NameNode
3915 DFSZKFailoverController
5211 DataNode
3533 JournalNode

[root@hadoop003 sbin]# jps
3491 JournalNode
3942 NodeManager
4102 ResourceManager
4201 DataNode
3435 QuorumPeerMain

6.2 查看Web UI

HDFS 和 YARN 的端口號分別為 50070 和 8080，界面應(yīng)該如下：

此時 hadoop001 上的 NameNode 處于可用狀態(tài)：

Hadoop 系列（八）—— 基于 ZooKeeper 搭建 Hadoop 高可用集群
而 hadoop002 上的 NameNode 則處于備用狀態(tài)：

<br/>

Hadoop 系列（八）—— 基于 ZooKeeper 搭建 Hadoop 高可用集群
<br/>

hadoop002 上的 ResourceManager 處于可用狀態(tài)：

<br/>

Hadoop 系列（八）—— 基于 ZooKeeper 搭建 Hadoop 高可用集群
<br/>

hadoop003 上的 ResourceManager 則處于備用狀態(tài)：

<br/>

Hadoop 系列（八）—— 基于 ZooKeeper 搭建 Hadoop 高可用集群
<br/>

同時界面上也有 Journal Manager 的相關(guān)信息：

<br/>

Hadoop 系列（八）—— 基于 ZooKeeper 搭建 Hadoop 高可用集群

七、集群的二次啟動

上面的集群初次啟動涉及到一些必要初始化操作，所以過程略顯繁瑣。但是集群一旦搭建好后，想要再次啟用它是比較方便的，步驟如下（首選需要確保 ZooKeeper 集群已經(jīng)啟動）：

在 hadoop001 啟動 HDFS，此時會啟動所有與 HDFS 高可用相關(guān)的服務(wù)，包括 NameNode，DataNode 和 JournalNode：

start-dfs.sh

在 hadoop002 啟動 YARN：

start-yarn.sh

這個時候 hadoop003 上的 ResourceManager 服務(wù)通常還是沒有啟動的，需要手動啟動：

yarn-daemon.sh start resourcemanager

參考資料

以上搭建步驟主要參考自官方文檔：

HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager
ResourceManager High Availability

關(guān)于 Hadoop 高可用原理的詳細分析，推薦閱讀：

Hadoop NameNode 高可用 (High Availability) 實現(xiàn)解析

更多大數(shù)據(jù)系列文章可以參見 GitHub 開源項目： 大數(shù)據(jù)入門指南

向AI問一下細節(jié)

推薦閱讀：

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