Hadoop3.x生产环境调优之高可用

1 hadoop HA高可用

  • 实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制:HDFS的HA和YARN的HA。
  • 前提:配置zookeeper集群

1.1 HDFS HA 高可用

工作机制
  • 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(journal和NFS两个主流实现);
  • 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。
  • 必须保证两个NameNode之间能够ssh无密码登录
  • 隔离(Fence),即同一时刻仅仅有一个NameNode对外提供服务
HDFS HA自动故障转移工作机制

ZKFC是自动故障转移中的另一个新组件,是ZooKeeper的客户端,也监视和管理NameNode的状态。每个运行NameNode的主机也运行了一个ZKFC进程,ZKFC负责:

  • 健康监测:ZKFC使用一个健康检查命令定期地ping与之在相同主机的NameNode,只要该NameNode及时地回复健康状态,ZKFC认为该节点是健康的。如果该节点崩溃,冻结或进入不健康状态,健康监测器标识该节点为非健康的。
  • ZooKeeper会话管理:当本地NameNode是健康的,ZKFC保持一个在ZooKeeper中打开的会话。如果本地NameNode处于active状态,ZKFC也保持一个特殊的znode锁,该锁使用了ZooKeeper对短暂节点的支持,如果会话终止,锁节点将自动删除。
  • 基于ZooKeeper的选择:如果本地NameNode是健康的,且ZKFC发现没有其它的节点当前持有znode锁,它将为自己获取该锁。如果成功,则它已经赢得了选择,并负责运行故障转移进程以使它的本地NameNode为Active。故障转移进程与前面描述的手动故障转移相似,首先如果必要保护之前的现役NameNode,然后本地NameNode转换为Active状态。
配置HDFS HA

hdfs-site.xml

<configuration>
    <!-- 完全分布式集群名称 -->
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>

    <!-- 集群中NameNode节点都有哪些 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>

    <!-- nn1的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop01:9000</value>
    </property>

    <!-- nn2的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop02:9000</value>
    </property>

    <!-- nn1的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop01:50070</value>
    </property>

    <!-- nn2的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop02:50070</value>
    </property>

    <!-- 指定NameNode元数据在JournalNode上的存放位置 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://hadoop01:8485;hadoop02:8485;hadoop03:8485/mycluster</value>
    </property>

    <!-- 配置隔离机制,即同一时刻只能有一台服务器对外响应 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>sshfence</value>
    </property>

    <!-- 使用隔离机制时需要ssh无秘钥登录-->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/home/root/.ssh/id_rsa</value>
    </property>

    <!-- 声明journalnode服务器存储目录-->
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/opt/ha/hadoop-3.13/data/jn</value>
    </property>

    <!-- 关闭权限检查-->
    <property>
        <name>dfs.permissions.enable</name>
        <value>false</value>
    </property>

    <!-- 访问代理类:client,mycluster,active配置失败自动切换实现方式-->
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
</configuration>
  • 在各个JournalNode节点上,输入以下命令启动journalnode服务
    sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
  • 在[nn1]上,对其进行格式化,并启动
    bin/hdfs namenode -format
    sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
  • 在[nn2]上,同步nn1的元数据信息
    bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
  • 启动[nn2]
    sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
  • 在[nn1]上,启动所有datanode
    sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
  • 将[nn1]切换为Active
    bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
  • 查看是否Active
    bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1

配置HDFS-HA自动故障转移

hdfs-site.xml中增加

<property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

core-site.xml文件中增加

<property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
</property>
  • 关闭所有HDFS服务:
    sbin/stop-dfs.sh
  • 启动Zookeeper集群:
    bin/zkServer.sh start
  • 初始化HA在Zookeeper中状态:
    bin/hdfs zkfc -formatZK
  • 启动HDFS服务:
    sbin/start-dfs.sh
  • 在各个NameNode节点上启动DFSZK Failover Controller,先在哪台机器启动,哪个机器的NameNode就是Active NameNode
    sbin/hadoop-daemin.sh start zkfc

1.2 YARN HA 高可用

工作机制
yarn ha工作机制
配置YARN-HA集群

yarn-site.xml

<configuration>
    <!--启用resourcemanager ha-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
 
    <!--声明两台resourcemanager的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>cluster-yarn1</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>hadoop01</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>hadoop02</value>
    </property>
 
    <!--指定zookeeper集群的地址--> 
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181</value>
    </property>

    <!--启用自动恢复--> 
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
 
    <!--指定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群--> 
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>

</configuration>
  • 在各个JournalNode节点上,输入以下命令启动journalnode服务:
    sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

  • 在[nn1]上,对其进行格式化,并启动:
    bin/hdfs namenode -format
    sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

  • 在[nn2]上,同步nn1的元数据信息:
    bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

  • 启动[nn2]:
    sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

  • 启动所有DataNode
    sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

  • 将[nn1]切换为Active
    bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

  • 在hadoop02中执行:
    sbin/start-yarn.sh

  • 在hadoop03中执行:
    sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

  • 查看服务状态
    bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1

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