【大数据之Hadoop】三十七、Hadoop HA高可用

news2024/11/13 16:16:01

1、HA概述

  实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。
  Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。

NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群：
（1）NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启。
（2）NameNode机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用。

  HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个NameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将NameNode很快的切换到另外一台机器。

2、HDFS-HA

2.1 HDFS-HA工作机制

通过双或多NameNode消除单点故障。
（1）元数据存储方式：内存中保存一份元数据，日志文件只有Active状态的NameNode节点才能进行写操作，多个NameNode都可以对日志文件进行读操作，共享的日志文件放在一个共享存储中管理。
（2）需要一个状态管理功能模块：实现一个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（脑裂）现象的发生。
（3）必须保证多个NameNode之间能够ssh无密码登录
（4）隔离（Fence），即同一时刻仅仅有一个NameNode对外提供服务

2.2 HDFS-HA自动故障转移机制

  自动故障转移为HDFS部署增加了两个新组件：ZooKeeper和ZKFailoverController（ZKFC）进程。ZooKeeper是维护少量协调数据，通知客户端这些数据的改变和监视客户端故障的高可用服务。

HA的自动故障转移依赖于ZooKeeper的以下功能：
（1）故障检测：集群中的每个NameNode在ZooKeeper中维护了一个持久会话，如果机器崩溃，ZooKeeper中的会话将终止，ZooKeeper通知另一个NameNode需要触发故障转移。
（2）现役NameNode选择：ZooKeeper提供了一个简单的机制用于唯一的选择一个节点为active状态。如果目前现役NameNode崩溃，另一个节点可能从ZooKeeper获得特殊的排外锁以表明它应该成为现役NameNode。

  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：
（1）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。
（2）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。
（3）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。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。
在这里插入图片描述

2.3 HDFS-HA集群配置

2.3.1 集群规划

在这里插入图片描述

2.3.2 配置Zookeeper集群

（1）解压安装

//解压zookeeper安装包到/opt/module/目录下
tar -zxvf zookeeper-3.5.7.tar.gz -C /opt/module/

//在/opt/module/zookeeper-3.5.7/目录下创建zkData
mkdir -p zkData

//重命名/opt/module/zookeeper-3.5.7/conf目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

（2）配置zoo.cfg文件

vim zoo.cfg

#更改以下
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData

#添加以下
#######################cluster##########################
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888

配置参数解读：Server.A=B:C:D。
A是一个数字，表示这个是第几号服务器；
B是这个服务器的IP地址；
C是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口；
D是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。

  集群模式下配置一个文件myid，这个文件在zkData目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。

//在/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData下创建一个文件myid,并编辑
vim myid

#在hadoop102添加以下：
2

（3）集群操作

//分发zookeeper到其他机器上：
xsync zookeeper-3.5.7

//分别在hadoop103、hadoop104的myid文件中修改2为3、4

//在/home/用户名/bin中新建一个文件zk.sh并编辑
vim zk.sh
#添加以下内容：

#!/bin/bash
case $1 in
"start"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
 echo ---------- zookeeper $i 启动 ------------
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh start"
done
};;
"stop"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
 echo ---------- zookeeper $i 停止 ------------ 
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh stop"
done
};;
"status"){
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
 echo ---------- zookeeper $i 状态 ------------ 
ssh $i "/opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh status"
done
};;
esac

//赋予脚本权限：
chmod 777 zk.sh

//启动zookeeper
zk.sh start

//查看状态
zk.sh status

//关闭zookeeper
zk.sh stop

2.3.3 配置HDFS-HA集群

在/opt/下新建文件夹ha，将/opt/module/下的hadoop-3.3.1拷贝到/opt/ha/下

cd /opt
mkdir ha
cp -r hadoop-3.3.1/ /opt/ha/

配置core-site.xml，删掉之前的配置，添加以下

    <!-- 把两个NameNode）的地址组装成一个集群mycluster -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://mycluster</value>
    </property>

    <!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/ha/hadoop-3.3.1/data</value>
    </property>

    <!-- 指定zkfc要连接的zkServer地址 -->
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
    </property>

配置hdfs-site.xml，删掉之前的配置，添加以下

    <!-- NameNode数据存储目录 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file://${hadoop.tmp.dir}/name</value>
    </property>

    <!-- DataNode数据存储目录 -->
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file://${hadoop.tmp.dir}/data</value>
    </property>

    <!-- JournalNode数据存储目录 -->
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>${hadoop.tmp.dir}/jn</value>
    </property>

    <!-- 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,nn3</value>
    </property>

    <!-- nn1的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop102:8020</value>
    </property>

    <!-- nn2的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop103:8020</value>
    </property>

    <!-- nn3的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn3</name>
        <value>hadoop104:8020</value>
    </property>

    <!-- nn1的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop102:9870</value>
    </property>

    <!-- nn2的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop103:9870</value>
    </property>

    <!-- nn3的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn3</name>
        <value>hadoop104:9870</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://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/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/liaoyanxia/.ssh/id_rsa</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>

    <!-- 启动nn故障自动转移 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

分配两个文件到其他节点

xsync core-site.xml hdfs-site.xml

在每个节点的/etc/profilr.d下的my_env.sh文件中修改HADOOP_HOME：
/opt/module/hadoop-3.3.1改为/opt/ha/hadoop-3.3.1
然后source一下让环境变量生效：

source my_env.sh

启动HDFS-HA集群：

//在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务
hdfs --daemon start journalnode

//在nn1上进行格式化并启动
hdfs namenode -format
hdfs --daemon start namenode

//在nn2、nn3上同步nn1的元数据信息
hdfs namenode -boostrapStandby

//启动nn2和nn3
hdfs --daemon start namenode

//启动datanode
hdfs --daemon start datanode

//关闭所有hdfs服务
sbin/stop-dfs.sh

//启动zookeeper集群
zk.sh start

//初始化HA在zookeeper中的状态
bin/hdfs zkfc -formatZK

//启动hdfs服务
start-dfs.sh

3、Yarn-HA

3.1 Yarn-HA工作机制

  Yarn核心进程有两个，分别是ResourceManager和NodeManager，NodeManager是每个节点有一个，如果某个节点挂了则资源会少一点，但ResourceManager挂了则会发生单点故障，整个集群就用不了了，及不能提交任何任务，所以需要配置Yarn-HA。

  Yarn-HA也以来于zookeeper集群，启动多个ResourceManager，谁先启动成功谁就到zookeeper注册为临时节点。后启动的也会去zookeeper上注册节点，创建时发现节点已经存在即指定转为standby，所有的standby节点以轮询的方式询问节点信息是否存在，一旦节点信息不存在则立马主机注册为新的节点为Active，即当一个Active的ResourceManager进程挂点之后，zookeeper中的临时节点会自动删除。
在这里插入图片描述

3.2 Yarn-HA集群配置

3.2.1 集群规划

在这里插入图片描述
核心问题：
（1）如果当前Active rm挂了，其他Standby rm利用zk的临时节点上位；
（2）当前rm上有很多计算程序在等待运行，em会将当前所有计算机程序的状态存储在zk，其他em上位后会读取，任何接着跑。

3.2.2 配置Yarn-HA集群

配置yarn-site.xml，删除原有的内容，添加以下：

<property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

    <!--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>

    <!-- 指定resourcemanager的逻辑列表 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2,rm3</value>
    </property>

    <!--rm1的主机名-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>hadoop102</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>hadoop103</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm3</name>
        <value>hadoop104</value>
    </property>

    <!--rm1的web端地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
        <value>hadoop102:8088</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
        <value>hadoop103:8088</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm3</name>
        <value>hadoop104:8088</value>
    </property>

    <!--rm1的内部通信地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
        <value>hadoop102:8032</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
        <value>hadoop103:8032</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address.rm3</name>
        <value>hadoop104:8032</value>
    </property>

    <!--指定AM向rm1申请资源的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
        <value>hadoop102:8030</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
        <value>hadoop103:8030</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm3</name>
        <value>hadoop104:8030</value>
    </property>

    <!--指定供NM连接的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
        <value>hadoop102:8031</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
        <value>hadoop103:8031</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm3</name>
        <value>hadoop104:8031</value>
    </property>
 
    <!--指定zookeeper集群的地址--> 
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</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>

    <!--环境变量的继承-->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whilelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>

//分配到其他节点
xsync yarn-site.xml

//关闭hdfs
sbin/stop-all.sh

//开启hdfs
sbin/start-dfs.sh

//将nn1切换为Active状态
hdfs haadmin -transitionToActive nn1

//启动yarn
sbin/start-yarn.sh

//查看服务状态
bin/yarn 1rmadmin -getServiceState rm1

在这里插入图片描述

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第 10 章 泛型算法与 Lambda 表达式 1. 泛型算法 1.1 泛型算法&#xff1a; 可以支持多种类型的算法。 int x[100]; std::sort(std: : begin(x), std : :end(x));1.11 这里重点讨论 C 标准库中定义的算法&#xff1a; <algorithm > <numeric> <ranges> 1.…
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目录 前言一、后台模板介绍1.作者介绍2.模板介绍 二、界面展示1.登录2.首页3.UI元素4.表单5.工具类6.示例页面7.主题选择 三、入口总结 前言 作为后端开发人员&#xff0c;前端技术确实不精通&#xff0c;也没有太多的精力搞前端。所以一直在搜寻一些现成的模板。最近发现一个…
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