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BigData-Notes/notes/installation/基于Zookeeper搭建Hadoop高可用集群.md

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基于ZooKeeper搭建Hadoop高可用集群

一、Hadoop高可用

HDFS-HA-Architecture-Edureka

图片引用自：https://www.edureka.co/blog/how-to-set-up-hadoop-cluster-with-hdfs-high-availability/

二、集群规划

三、前置条件

四、集群配置

4.1 下载并解压

下载Hadoop。这里我下载的是CDH版本Hadoop，下载地址为：http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

# tar -zvxf hadoop-2.6.0-cdh5.15.2.tar.gz

4.2 配置环境变量

编辑profile文件：

# vim /etc/profile

增加如下配置：

export HADOOP_HOME=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2
export  PATH=${HADOOP_HOME}/bin:$PATH

执行source命令，使得配置立即生效：

# source /etc/profile

4.3 修改配置

进入${HADOOP_HOME}/etc/hadoop目录下，修改配置文件。各个配置文件内容如下：

1. hadoop-env.sh

# 指定JDK的安装位置
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201/

2. core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!--指定namenode的hdfs协议文件系统的通信地址-->
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop001:8020</value>
    </property>
    <property>
        <!--指定hadoop集群存储临时文件的目录-->
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>hadoop001:2181,hadoop002:2181,hadoop002:2181</value>
    </property>
    <!-- hadoop链接zookeeper的超时时长设置 -->
    <property>
        <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>
        <value>1000</value>
    </property>
</configuration>

3. hdfs-site.xml

<configuration>
    <!-- 指定HDFS副本的数量 -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/home/hadoop/namenode/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/home/hadoop/datanode/data</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</value>
    </property>
    <!-- nn1的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop001:8020</value>
    </property>
    <!-- nn2的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop002:8020</value>
    </property>
    <!-- nn1的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop001:50070</value>
    </property>
    <!-- nn2的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop002:50070</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://hadoop001:8485;hadoop002:8485;hadoop003:8485/mycluster</value>
    </property>
    <!-- 声明journalnode服务器存储目录-->
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/home/hadoop/journalnode/data</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>/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>
    <!-- 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>
    <property>
        <!--配置故障自动转移-->
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

4. yarn-site.xml

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

    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>86400</value>
    </property>

    <!-- 开启RM高可用 -->
    <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>my-yarn-cluster</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>hadoop002</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>hadoop003</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
        <value>hadoop002:8088</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
        <value>hadoop003:8088</value>
    </property>

    <!-- 指定zk集群地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>hadoop001:2181,hadoop002:2181,hadoop003:2181</value>
    </property>

    <!-- 启用自动恢复 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!-- 制定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群上 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>
</configuration>

5. mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <!--指定mapreduce作业运行在yarn上-->
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

5. slaves

配置所有从属节点的主机名或IP地址，每行一个。所有从属节点上的DataNode服务和NodeManager服务都会被启动。

hadoop001
hadoop002
hadoop003

4.4 分发程序

将Hadoop安装包分发到其他两台服务器，分发后建议在这两台服务器上也配置一下Hadoop的环境变量。

# 将安装包分发到hadoop002
scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/  hadoop002:/usr/app/
# 将安装包分发到hadoop003
scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/  hadoop003:/usr/app/

五、启动集群

5.1 启动ZooKeeper

分别到三台服务器上启动ZooKeeper服务：

 zkServer.sh start

5.2 启动Journalnode

分别到三台服务器的的${HADOOP_HOME}/sbin目录下，启动journalnode进程：

hadoop-daemon.sh start journalnode

5.3 初始化NameNode

在hadop001上执行NameNode初始化命令：

hdfs namenode -format

执行初始化命令后，需要将NameNode元数据目录的内容，复制到其他未格式化的NameNode上。元数据存储目录就是我们在hdfs-site.xml中使用dfs.namenode.name.dir属性指定的目录。这里我们需要将其复制到hadoop002上：

 scp -r /home/hadoop/namenode/data hadoop002:/home/hadoop/namenode/

5.4 初始化HA状态

在任意一台NameNode上使用以下命令初始化HA状态。此时程序会在ZooKeeper上创建一个Znode，用于存储自动故障转移系统的相关数据。这里在hadoop001或hadoop002上执行都可以，但不要两台机器都执行，因为不能创建同名的Znode。

hdfs zkfc -formatZK

5.5 启动HDFS

进入到Hadoop001的${HADOOP_HOME}/sbin目录下，启动HDFS。此时hadoop001和hadoop002上的NameNode服务，和三台服务器上的DataNode服务都会被启动：

start-dfs.sh

5.6 启动YARN

进入到Hadoop001的${HADOOP_HOME}/sbin目录下，启动YARN。此时hadoop002上的ResourceManager服务，和三台服务器上的NodeManager服务都会被启动。

start-yarn.sh

需要注意的是，这个时候hadoop003上的ResourceManager服务通常是没有启动的，需要手动启动：

yarn-daemon.sh start resourcemanager

六、查看集群

6.1 查看进程

成功启动后，每台服务器上的进程应该如下：

[root@hadoop001 sbin]# jps
4512 DFSZKFailoverController
3714 JournalNode
4114 NameNode
3668 QuorumPeerMain
5012 DataNode
4639 NodeManager


[root@hadoop002 sbin]# jps
4499 ResourceManager
4595 NodeManager
3465 QuorumPeerMain
3705 NameNode
3915 DFSZKFailoverController
5211 DataNode
3533 JournalNode


[root@hadoop003 sbin]# jps
3491 JournalNode
3942 NodeManager
4102 ResourceManager
4201 DataNode
3435 QuorumPeerMain

6.2 查看Web UI

HDFS和YARN的端口号分别为50070和8080，界面应该如下：

此时hadoop001上的NameNode处于可用状态：

hadoop高可用集群1

而hadoop002上的NameNode则处于备用状态：


hadoop高可用集群1


hadoop002上的ResourceManager处于可用状态：


hadoop高可用集群1


hadoop003上的ResourceManager则处于备用状态：


hadoop高可用集群1


同时界面上也有Journal Manager的相关信息：


hadoop高可用集群1