基于zookeeper实现hadoop的高可用HA

HA(High Available), 高可用，是保证业务连续性的有效解决方案，一般有两个或两个以上的节点，分为活动节点（Active）及备用节点（Standby）。通常把正在执行业务的称为活动节点，而作为活动节点的一个备份的则称为备用节点。当活动节点出现问题，导致正在运行的业务（任务）不能正常运行时，备用节点此时就会侦测到，并立即接续活动节点来执行业务。从而实现业务的不中断或短暂中断。

Hadoop1.X版本，NN是HDFS集群的单点故障点，每一个集群只有一个NN,如果这个机器或进程不可用，整个集群就无法使用。为了解决这个问题，出现了一堆针对HDFS HA的解决方案（如：Linux HA, VMware FT, shared NAS+NFS, BookKeeper, QJM/Quorum Journal Manager, BackupNode等）。

在HA具体实现方法不同情况下，HA框架的流程是一致的, 不一致的就是如何存储、管理、同步edits编辑日志文件。

在Active NN和Standby NN之间要有个共享的存储日志的地方，Active NN把edit Log写到这个共享的存储日志的地方，Standby NN去读取日志然后执行，这样Active和Standby NN内存中的HDFS元数据保持着同步。一旦发生主从切换Standby NN可以尽快接管Active NN的工作。

1、Namenode HA介绍

Namenode HA详解

hadoop2.x之后，Clouera提出了QJM/Qurom Journal Manager，这是一个基于Paxos算法（分布式一致性算法）实现的HDFS HA方案，它给出了一种较好的解决思路和方案,QJM主要优势如下：

不需要配置额外的高共享存储，降低了复杂度和维护成本。

消除spof(单点故障)。

系统鲁棒性(Robust)的程度可配置、可扩展。

[图片上传失败...(image-7d2bde-1585388196420)]

基本原理就是用2N+1台 JournalNode 存储EditLog，每次写数据操作有>=N+1返回成功时即认为该次写成功，数据不会丢失了。当然这个算法所能容忍的是最多有N台机器挂掉，如果多于N台挂掉，这个算法就失效了。这个原理是基于Paxos算法。

在HA架构里面SecondaryNameNode已经不存在了，为了保持standby NN时时的与Active NN的元数据保持一致，他们之间交互通过JournalNode进行操作同步。

任何修改操作在 Active NN上执行时，JournalNode进程同时也会记录修改log到至少半数以上的JN中，这时 Standby NN 监测到JN 里面的同步log发生变化了会读取 JN 里面的修改log，然后同步到自己的目录镜像树里面，如下图：

[图片上传失败...(image-a06339-1585388196420)]

当发生故障时，Active的 NN 挂掉后，Standby NN 会在它成为Active NN 前，读取所有的JN里面的修改日志，这样就能高可靠的保证与挂掉的NN的目录镜像树一致，然后无缝的接替它的职责，维护来自客户端请求，从而达到一个高可用的目的。

在HA模式下，datanode需要确保同一时间有且只有一个NN能命令DN。为此：

每个NN改变状态的时候，向DN发送自己的状态和一个序列号。

DN在运行过程中维护此序列号，当failover时，新的NN在返回DN心跳时会返回自己的active状态和一个更大的序列号。DN接收到这个返回则认为该NN为新的active。

如果这时原来的active NN恢复，返回给DN的心跳信息包含active状态和原来的序列号，这时DN就会拒绝这个NN的命令。

Failover Controller

HA模式下，会将FailoverController部署在每个NameNode的节点上，作为一个单独的进程用来监视NN的健康状态。FailoverController主要包括三个组件:

HealthMonitor: 监控NameNode是否处于unavailable或unhealthy状态。当前通过RPC调用NN相应的方法完成。

ActiveStandbyElector: 监控NN在ZK中的状态。

ZKFailoverController: 订阅HealthMonitor 和ActiveStandbyElector 的事件，并管理NN的状态,另外zkfc还负责解决fencing（也就是脑裂问题）。

上述三个组件都在跑在一个JVM中，这个JVM与NN的JVM在同一个机器上。但是两个独立的进程。一个典型的HA集群，有两个NN组成，每个NN都有自己的ZKFC进程。

[图片上传失败...(image-369670-1585388196420)]

ZKFailoverController****主要职责：

l 健康监测：周期性的向它监控的NN发送健康探测命令，从而来确定某个NameNode是否处于健康状态，如果机器宕机，心跳失败，那么zkfc就会标记它处于一个不健康的状态

l 会话管理：如果NN是健康的，zkfc就会在zookeeper中保持一个打开的会话，如果NameNode同时还是Active状态的，那么zkfc还会在Zookeeper中占有一个类型为短暂类型的znode，当这个NN挂掉时，这个znode将会被删除，然后备用的NN将会得到这把锁，升级为主NN，同时标记状态为Active

l 当宕机的NN新启动时，它会再次注册zookeper，发现已经有znode锁了，便会自动变为Standby状态，如此往复循环，保证高可靠，需要注意，目前仅仅支持最多配置2个NN

l master****选举：通过在zookeeper中维持一个短暂类型的znode，来实现抢占式的锁机制，从而判断那个NameNode为Active状态

2、Yarn HA介绍

Yarn作为资源管理系统，是上层计算框架（如MapReduce,Spark）的基础。在Hadoop 2.4.0版本之前，Yarn存在单点故障（即ResourceManager存在单点故障），一旦发生故障，恢复时间较长，且会导致正在运行的Application丢失，影响范围较大。从Hadoop 2.4.0版本开始，Yarn实现了ResourceManager HA，在发生故障时自动failover，大大提高了服务的可靠性。

ResourceManager（简写为RM）作为Yarn系统中的主控节点，负责整个系统的资源管理和调度，内部维护了各个应用程序的ApplictionMaster信息、NodeManager（简写为NM）信息、资源使用等。由于资源使用情况和NodeManager信息都可以通过NodeManager的心跳机制重新构建出来，因此只需要对ApplicationMaster相关的信息进行持久化存储即可。

在一个典型的HA集群中，两台独立的机器被配置成ResourceManger。在任意时间，有且只允许一个活动的ResourceManger,另外一个备用。切换分为两种方式：

手动切换：在自动恢复不可用时，管理员可用手动切换状态，或是从Active到Standby,或是从Standby到Active。

自动切换：基于Zookeeper，但是区别于HDFS的HA，2个节点间无需配置额外的ZFKC守护进程来同步数据。

[图片上传失败...(image-a7cb33-1585388196419)]

3、基于已有的伪分布式环境构建HA环境

如何在已有的伪分布式的基础上面搭建HA高可用集群

集群服务规划：

机器ip

192.168.52.100

192.168.52.110

192.168.52.120

|
|

主机名称

node01.hadoop.com

node02.hadoop.com

node03.hadoop.com

|
|

NameNode

是(active)

是(standBy)

否

|
|

DataNode

是

|
|

journalNode

是

|
|

ZKFC

是

否

|
|

ResourceManager

否

是（standBy）

是(active)

|
|

NodeManager

是

|
|

zookeeper

是

|
|

jobHistory

| | |

是

第一步：停止服务

停止hadoop集群的所有服务，包括HDFS的服务，以及yarn集群的服务

停止hadoop服务

node01机器执行以下命令停止hadoop服务

cd /kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2

sbin/stop-dfs.sh

sbin/stop-yarn.sh

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

第二步：启动所有节点的zookeeper服务

cd /export/servers/zookeeper-3.4.5-cdh5.14.0

bin/zkServer.sh start

第三步：三台机器更改配置文件

所有节点修改配置文件，注意yarn-site.xml当中的

yarn.resourcemanager.ha.id 这个属性值，node03机器与node02机器的配置值不太一样

修改core-site.xml

<name>ha.zookeeper.quorum</name>

</property>

<name>fs.defaultFS</name>

</property>

<name>io.file.buffer.size</name>

</property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2/hadoopDatas/tempDatas</value>

</property>

<name>fs.trash.interval</name>

</property>

<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>

</property>

<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>

</property>

修改hdfs-site.xml

<name>dfs.nameservices</name>

</property>

<name>dfs.ha.namenodes.hann</name>

</property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.hann.nn1</name>

</property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.hann.nn2</name>

</property>

<name>dfs.namenode.servicerpc-address.hann.nn1</name>

</property>

<name>dfs.namenode.servicerpc-address.hann.nn2</name>

</property>

<name>dfs.namenode.http-address.hann.nn1</name>

</property>

<name>dfs.namenode.http-address.hann.nn2</name>

</property>

<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>

<value>qjournal://node01:8485;node02:8485;node03:8485/hann</value>

</property>

<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>

<value>/kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2/hadoopDatas/dfs/jn</value>

</property>

<name>dfs.client.failover.proxy.provider.hann</name>

<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>

</property>

<name>dfs.ha.fencing.methods</name>

<value>sshfence</value>

</property>

<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>

<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>

</property>

<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>

</property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>file:///kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2/hadoopDatas/namenodeDatas</value>

</property>

<name>dfs.namenode.edits.dir</name>

<value>file:///kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2/hadoopDatas/dfs/nn/edits</value>

</property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name>

<value>file:///kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2/hadoopDatas/datanodeDatas</value>

</property>

<name>dfs.replication</name>

</property>

<name>dfs.permissions</name>

<value>false</value>

</property>

<name>dfs.blocksize</name>

</property>

<name>dfs.webhdfs.enabled</name>

</property>

<name>dfs.client.read.shortcircuit</name>

</property>

<name>dfs.domain.socket.path</name>

<value>/var/run/hdfs-sockets/dn</value>

</property>

<name>dfs.client.file-block-storage-locations.timeout.millis</name>

</property>

<name>dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled</name>

</property>

<name>dfs.webhdfs.enabled</name>

</property>

修改mapred-site.xml

<name>mapreduce.framework.name</name>

</property>

<name>mapreduce.jobhistory.address</name>

</property>

<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

</property>

<name>mapreduce.jobtracker.system.dir</name>

<value>/kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2/hadoopDatas/jobtracker</value>

</property>

<name>mapreduce.map.memory.mb</name>

</property>

<name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>

</property>

<name>mapreduce.cluster.local.dir</name>

<value>/kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2/hadoopDatas/mapreduce/local</value>

</property>

修改yarn-site.xml

注意：yarn.resourcemanager.ha.id 这个属性的配置，node03的这个属性值与node02的这个属性值内容不同

<name>yarn.log-aggregation-enable</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>

<value>mycluster</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>

<description>If we want to launch more than one RM in single node, we need this configuration</description>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>

<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>

<description>For multiple zk services, separate them with comma</description>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>

<description>Enable automatic failover; By default, it is enabled only when HA is enabled.</description>

</property>

<name>yarn.client.failover-proxy-provider</name>

<value>org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider</value>

</property>

<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>

</property>

<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

</property>

<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>

</property>

<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>

</property>

<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>

</property>

<name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name>

</property>

<name>yarn.nodemanager.log-aggregation.compression-type</name>

</property>

<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>

<value>/kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2/hadoopDatas/yarn/local</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.max-completed-applications</name>

</property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>

</property>

改完之后，将配置文件分发到其他的各个节点

还要记得改node02机器的yarn-site.xml

第四步：三台机器启动前准备

更改yarn-site.xml当中的配置，第三台机器的这个配置项值改为rm1，第二台机器这个配置项值改为rm2

<name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>

<description>If we want to launch more than one RM in single node, we need this configuration</description>

</property>

三台机器创建以下这个配置路径

执行以下命令进行创建路径，并改变所属用户所属组

sudo mkdir -p /var/run/hdfs-sockets

sudo chown -R hadoop:hadoop /var/run/hdfs-sockets

<name>dfs.domain.socket.path</name>

<value>/var/run/hdfs-sockets/dn</value>

</property>

第五步：服务的启动

第一步：初始化zookeeper

在node01机器上进行zookeeper的初始化，其本质工作是创建对应的zookeeper节点

cd /kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2

bin/hdfs zkfc -formatZK

第二步：启动journalNode

三台机器执行以下命令启动journalNode，用于我们的元数据管理

cd /kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

第三步：初始化journalNode

node01机器上准备初始化journalNode

cd /kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2

bin/hdfs namenode -initializeSharedEdits -force

第四步：启动namenode

node01机器上启动namenode

cd /kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

node02机器上启动namenode

cd /kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2

bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

第五步：启动所有节点的datanode进程

在node01机器上启动所有节点的datanode进程

cd /kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2

sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

第六步：启动zkfc

在node01机器上面启动zkfc进程

cd /kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2

sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc

在node02机器上面启动zkfc进程

cd /kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2

sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc

第七步：启动yarn进程

node03机器上启动yarn集群

cd /kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2

sbin/start-yarn.sh

node02机器上启动yarn集群

cd /kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2

sbin/start-yarn.sh

查看resourceManager的状态

node03上面执行

cd /kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2

bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1

node02上面执行

cd /kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2

bin/yarn rmadmin -getServiceState rm2

第八步：启动jobhsitory

node03节点启动jobhistoryserver

cd /kkb/install/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

第九步：浏览器界面访问

node01机器查看hdfs状态

http://192.168.52.100:50070/dfshealth.html#tab-overview

node02机器查看hdfs状态

http://192.168.52.110:50070/dfshealth.html#tab-overview

yarn集群访问查看

http://node03:8088/cluster

历史任务浏览界面

页面访问：

http://192.168.52.120:19888/jobhistory

最后编辑于：2020.03.28 17:36:48

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基于zookeeper实现hadoop的高可用HA

1、Namenode HA介绍

Namenode HA详解

Failover Controller

2、Yarn HA介绍

3、基于已有的伪分布式环境构建HA环境

第一步：停止服务

停止hadoop服务

第二步：启动所有节点的zookeeper服务

第三步：三台机器更改配置文件

修改core-site.xml

修改hdfs-site.xml

修改mapred-site.xml

修改yarn-site.xml

第四步：三台机器启动前准备

第五步：服务的启动

第一步：初始化zookeeper

第二步：启动journalNode

第三步：初始化journalNode

第四步：启动namenode

第五步：启动所有节点的datanode进程

第六步：启动zkfc

第七步：启动yarn进程

第八步：启动jobhsitory

第九步：浏览器界面访问

yarn集群访问查看

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