【赵渝强老师】基于ZooKeeper实现Hadoop HA

本文涉及的产品
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 本文介绍了如何在4个节点(bigdata112、bigdata113、bigdata114和bigdata115)上部署HDFS高可用(HA)架构,并同时部署Yarn的HA。详细步骤包括环境变量设置、配置文件修改、ZooKeeper集群启动、JournalNode启动、HDFS格式化、ZooKeeper格式化以及启动Hadoop集群等。最后通过jps命令检查各节点上的后台进程,确保部署成功。

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由于在HA架构中包含的节点比较多,在进行实际部署的时候需要做好集群的规划。图14.9一共使用了4个节点来部署HDFS HA,它们分别是:bigdata112、bigdata113、bigdata114和bigdata115。由于Hadoop默认包含了HDFS和Yarn,因此在部署HDFS HA的时候,也可以同时部署Yarn的HA。每个节点上部署的服务如下表所示:


 

视频讲解如下:

 

基于已经部署好的ZooKeeper集群的部署,这里直接从Hadoop HA的部署开始。

(1)在每个节点增加以下环境变量。

export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_SECURE_USER=root
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root


(2)修改bigdata112节点上的hadoo-env.sh文件。

export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_181


(3)修改bigdata112节点上的core-site.xml文件。

<configuration>
  <!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
  <property>
      <name>fs.defaultFS</name>
      <value>hdfs://ns1</value>
  </property>
  
  <!-- 指定hadoop临时目录 -->
  <property>
      <name>hadoop.tmp.dir</name>
      <value>/root/training/hadoop-3.1.2/tmp</value>
  </property>
  
  <!-- 指定zookeeper地址 -->
  <property>
  <name>ha.zookeeper.quorum</name>
  <value>bigdata112:2181,bigdata113:2181,bigdata114:2181</value>
  </property>
</configuration>


(4)修改bigdata112节点上的hdfs-site.xml文件。

<configuration> 
  <!--指定hdfs的nameservice为ns1,需要和core-site.xml中的保持一致 -->
  <property>
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>ns1</value>
  </property>
  
  <!-- ns1下面有两个NameNode,分别是nn1,nn2 -->
  <property>
    <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
    <value>nn1,nn2</value>
  </property>
  
  <!-- nn1的RPC通信地址 -->
  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
    <value>bigdata112:9000</value>
  </property>
  <!-- nn1的http通信地址 -->
  <property>
    <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
    <value>bigdata112:9870</value>
  </property>
  
  <!-- nn2的RPC通信地址 -->
  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
    <value>bigdata113:9000</value>
  </property>
  <!-- nn2的http通信地址 -->
  <property>
    <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
    <value>bigdata113:9870</value>
  </property>
  
  <!-- 指定NameNode的日志在JournalNode上的存放位置 -->
  <property>
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://bigdata112:8485;bigdata113:8485;/ns1</value>
  </property>
  <!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
  <property>
    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
    <value>/root/training/hadoop-3.1.2/journal</value>
  </property>
  <!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
  <property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>
  
  <!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
  <property>
      <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>           
      <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
  </property>
  
  <!-- 配置隔离机制方法,多个机制用换行分割,即每个机制暂用一行-->
  <!--如果没有隔离机制,会造成DataNode脑裂的问题-->
  <property>
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
    <value>
      sshfence
      shell(/bin/true)
    </value>
  </property>
  
  <!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->
  <property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
    <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
  </property>
  
  <!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
  <property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
    <value>30000</value>
  </property>
</configuration>


(5)修改bigdata112节点上的mapred-site.xml文件。

<configuration>
  <property>
      <name>mapreduce.framework.name</name>
      <value>yarn</value>
  </property>
</configuration>


(6)修改bigdata112节点上的yarn-site.xml文件。

<configuration>
  <!-- 开启RM高可靠 -->
  <property>
     <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
     <value>true</value>
  </property>
  
  <!-- 指定RM的cluster id -->
  <property>
     <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
     <value>yrc</value>
  </property>
  
  <!-- 指定RM的名字 -->
  <property>
     <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
     <value>rm1,rm2</value>
  </property>
  
  <!-- 分别指定RM的地址 -->
  <property>
     <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
     <value>bigdata112</value>
  </property>
  <property>
     <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
     <value>bigdata113</value>
  </property>
  
  <!-- 指定zk集群地址 -->
  <property>
     <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
     <value>bigdata112:2181,bigdata113:2181,bigdata114:2181</value>
  </property>
  
  <property>
     <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
     <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
</configuration>


(7)修改bigdata112节点上的workers文件。

bigdata114
bigdata115


(8)将bigdata112上配置好的hadoop拷贝到其他节点。

scp -r /root/training/hadoop-3.1.2/ root@bigdata113:/root/training/
scp -r /root/training/hadoop-3.1.2/ root@bigdata114:/root/training/
scp -r /root/training/hadoop-3.1.2/ root@bigdata115:/root/training/


(9)在bigdata112、bigdata113和bigdata114上启动Zookeeper集群。

(10)在bigdata112和bigdata113上启动JournalNode。

hadoop-daemon.sh start journalnode


(11)在bigdata112上格式化HDFS。

hdfs namenode -format


(12)将bigdata112上$HADOOP_HOME/tmp拷贝到bigdata113的对应目录下。

scp -r /root/training/hadoop-3.1.2/tmp/dfs/ \
 root@bigdata113:/root/training/hadoop-3.1.2/tmp


(13)格式化zookeeper。

hdfs zkfc -formatZK

# ZooKeeper格式化成功后,将看到如下的日志输出:
# 20/07/13 00:34:33 INFO ha.ActiveStandbyElector: Successfully created /hadoop-ha/ns1 in ZK.


(14)在bigdata112上启动Hadoop集群。

start-all.sh


(15)下面展示了整个集群在启动过程中输出的日志:

Starting namenodes on [bigdata112 bigdata113]
Last login: Fri Sep 27 00:18:38 CST 2020 on pts/0
Starting datanodes
Last login: Fri Sep 27 00:19:37 CST 2020 on pts/0
Starting journal nodes [bigdata112 bigdata113]
Last login: Fri Sep 27 00:19:40 CST 2020 on pts/0
bigdata113: journalnode is running as process 1297.  Stop it first.
bigdata112: journalnode is running as process 1294.  Stop it first.
Starting ZK Failover Controllers on NN hosts [bigdata112 bigdata113]
Last login: Fri Sep 27 00:19:50 CST 2020 on pts/0
Starting resourcemanagers on [ bigdata112 bigdata113]
Last login: Fri Sep 27 00:19:52 CST 2020 on pts/0
Starting nodemanagers
Last login: Fri Sep 27 00:20:00 CST 2020 on pts/0
  
# 通过打印输出的日志可以看到,在bigdata112和bigdata113上启动了两个NameNode、两个JournalNode和两ResourceManager。


(16)通过jps命令查看每个节点上的后台进程,如下图所示。

   

在部署好了HDFS HA的架构后,便可以进行一个简单的测试以确定是否能够基于ZooKeeper实现主节点的自动切换。




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