在大数据生态系统中，HBase 和 HDFS 是两个关键组件。HBase 是一个分布式列式数据库，常用于实时读写大规模数据；HDFS 是一个高可靠的分布式文件系统，用于存储海量数据。
1、背景
随着业务的发展和技术的进步，可能需要对现有的HBase/Hadoop集群进行迁移，或是因为各种原因（如成本控制、硬件升级、地理位置调整等）进行机房搬迁。这样的操作不仅涉及到大量的技术细节，还需要考虑业务连续性和数据一致性等关键因素。
2、重难点
在集群迁移过程中，为了避免HDFS NameNode的单点故障风险，并增强系统的高可用性和容错能力，HDFS需要采用多NameNode（MultiNN）架构。在这一架构下，至少需要三个及以上的NameNode节点来确保在替换和迁移过程中，能够无缝地进行NameNode的切换和迁移，从而实现服务的不间断运行。
3、涉及迁移的角色
公共服务
ZooKeeper：5台
HBASE
HMaster：1台
HRegion Server：n台
HBase thrift-Server：n台
HDFS
NameNode【重点】：2台HA
JN：5台
DFS-Router：2台
ZKFC：2台
4、迁移流程
step1: 扩容ZK
预备知识：
zk节点dead过半后，如果leader down掉，将无法选主
zk集群如果无法选主，HBase集群服务将彻底挂掉
如果zk只剩下leader存活，其他follower全部宕机，hbase服务正常
扩容步骤：
扩容新集群的7台zk到原zk集群
说明：采取5台old+7台new方式进行扩容，因为如果5+5扩容，双数10台实际效果等于9台，扩容完毕后，再次缩容的时候就有风险了，因为dead过半了 一旦leader挂了就没法选主了。扩成成5+7后，这样就算第二轮关闭原来5台节点，新leader挂了也可以容错选主；主要操作成本在于让hbase识别扩容后的zk集群，需要重启生效。
step 2: JournalNode扩容
扩容步骤（扩入新集群的5台JN）：
修改配置文件：在所有 NameNode（包括
nn1和nn2）以及所有 JournalNode 上编辑hdfs-site.xml配置文件，以新增的 JournalNode 配置信息。依次重启 JournalNode：逐一重启每一个 JournalNode 实例，确保在重启下一个 JournalNode 之前，当前重启的 JournalNode 已经处于稳定状态。
重启 NameNode 并切换角色：首先重启处于 Standby 模式的 NameNode，随后通过操作命令进行主备切换，之后再重启另一个 NameNode，以此来确保新的 JournalNode 配置被主 NameNode 所识别并使用。
说明：为保证JounalNode的高可用，需要先扩容后再缩容，避免单点风险（3台old+5台new 类似于上述zk）。
step 3: 迁移NN主节点
预备知识：机房搬迁/集群迁移，只要是涉及到换HDFS主节点，就不可避免的会带来单点风险，为了保证底层存储服务的稳定性，数据的一致性，必须随时保证有两个及以上的主节点可以正常提供服务，需要新增多NN（一主多备）的功能。
扩容步骤：
修改HA配置，添加在新集群上的Standby节点
拷贝老standby节点的fsimage editlog到新节点对应目录（整个namenode目录）
将三个节点的相关配置更新到所有的DataNode节点上，并refresh使配置生效
观察所有DataNode节点是否能成功汇报至新增Standby节点，fsimage是否能从两个Standby节点向Active节点成功更新
重复上述步骤，将所有NameNode都更新为新集群的节点，完成HDFS主节点的迁移
说明：通过上述步骤将可用NameNode个数随时保证在2个及以上，避免单点风险。
step 4: 迁移DN数据节点
迁移步骤：
扩容新集群的DN节点到该集群
采用decommission将老集群的DN节点逐步下掉（数据自动挪到新机器上）
说明：Decommission占用DN自身的带宽进行数据的迁移，不占用额外的计算资源。
step 5: RegionServer滚动重启
重启步骤：(换机器灰度重启)
新机器上新增hadoop客户端相关的HA配置（有router的话，可以配置router地址进行解析）
新机器上修改扩容后zk相关配置
逐步启动新机器的RS服务，观察服务是否能正常稳定运行
逐步停掉老机器的服务，并观察服务是否正常，若出现问题，立刻回滚
step 6: 替换HBase Master节点
预备知识：HBase Master负责一些周期性的清理工作，负载均衡，元数据操作；短时间无法提供服务是不会影响线上的请求的。
替换步骤：
新机器上新增hadoop客户端相关的HA配置（有router的话，可以配置router地址进行解析），并修改扩容后zk相关配置
停老机器上的Master服务
启动新机器的Master服务
观察服务是否正常，若出现问题，立刻回滚
step 7: zk缩容
缩容后只留下5台新集群的zk节点，并修改NameNode，DataNode，HMaster，RegionServer服务上的相关配置。
step 8: JournalNode缩容
缩容后只留下5台新集群的JN节点，并修改NameNode上相关的配置。
step 9: RegionServer滚动重启
滚动重启步骤：
依次将rs上的region无缝分配到其他机器，将rs挪到其他RSGroup中，业务几乎无感知
move_servers_rsgroup 'dest',['server1:port']待rs上所有region都分配到其他机器上，可以重启机器，使新配置生效
最后将重启完的rs挪回原来的RSGroup，集群负载均衡后，即可正常提供服务
step 10: 重启所有NameNode节点并切换主备
升级遇到可优化问题
1. refresh node for DN
（1）执行refresh node，对于老的ns，是否应该区别对待，只向新建立ns进行汇报，减少汇报开销
（2）执行refresh node生效标志，目前是异步非阻塞执行，判断成功标志成本很高，是否应该做成同步阻塞执行
关键DN日志标志着命令生效：
refresh命令生效：Refresh request received for nameservices
开始为某台NN提供Block pool服务：starting to offer service
开始与NN挥手建联：beginning handshake with NN
标志着子流程阶段性成功：
成功注册到NN：successfully registered with NN
标志着refresh导致DN异常
根本性配置错误：Invalid host name: local host is: (unknown); destination host is
根本性配置错误：Namenode for *** remains unresolved for ID null
【重点校验】偶发性错误，初始化注册block pool失败：Initialization failed for Block pool <registering>
2. 部分命令失效
前提：hdfs://xxxxx域名解析到router的lvs
（1）fsck失败，因为fsck访问hdfs://xxxxx:50070端口转向NN的web port，需要lvs上加上web端口解析
（2）升级后getReplicatedBlockStats方法不生效的原因是该方法走了hdfs://xxxxx域名，但是我们把他做成了router域名，在router实现上该方法没有支持， 所以暂时无法使用 ~/software/hadoop/bin/hdfs dfsadmin -report -live
解决办法：HDFS-14714. RBF: implement getReplicatedBlockStats interface. Contributed by Chen Zhang.
（3）同上，balance也无法工作：org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(java.lang.UnsupportedOperationException): Operation "isUpgradeFinalized" is not supported
（4）balance执行中方法解析uri中"_"是非法的导致无法启动
2024-05-30 02:00:46,832 ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.balancer.Balancer: Exiting balancer due an exception
java.lang.IllegalArgumentException: Illegal character in hostname at index 10: hdfs://xxxxx
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSUtil.createUri(DFSUtil.java:1232)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSUtil.getNameServiceUris(DFSUtil.java:820)
at org.apache.hadoop.hdfs.DFSUtil.getInternalNsRpcUris(DFSUtil.java:791)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.balancer.Balancer$Cli.run(Balancer.java:820)
at org.apache.hadoop.util.ToolRunner.run(ToolRunner.java:76)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.balancer.Balancer.main(Balancer.java:968)
备注：要留意hadoop-work-balancer-***.out中的日志更多产品和技术文章，敬请关注👆
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