Hadoop HA高可用搭建流程

一、HDFS-HA集群配置 1.环境准备

修改IP

修改主机名及主机名和IP地址的映射

关闭防火墙

ssh免密登录

安装JDK，配置环境变量等

2.规划集群

3.配置Zookeeper集群

集群规划 在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。

解压安装 （1）解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下

[jinghang@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/

（2）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建zkData

mkdir -p zkData

（3）重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg

mv zoo_sample.cfg zoo.cfg 配置zoo.cfg文件 （1）具体配置 dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData

增加如下配置

#######################cluster##########################

server.2=hadoop102:2888:3888 server.3=hadoop103:2888:3888 server.4=hadoop104:2888:3888

（2）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dataDir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。

集群操作 （1）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件 touch myid

添加myid文件，注意一定要在linux里面创建，在notepad++里面很可能乱码

（2）编辑myid文件

vi myid

在文件中添加与server对应的编号：如2

（3）拷贝配置好的zookeeper到其他机器上

scp -r zookeeper-3.4.10/ root@hadoop103.jinghang.com:/opt/app/ scp -r zookeeper-3.4.10/ root@hadoop104.jinghang.com:/opt/app/

并分别修改myid文件中内容为3、4

（4）分别启动zookeeper

[root@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start [root@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start [root@hadoop104 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start

（5）查看状态

[root@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/…/conf/zoo.cfg

Mode: follower

[root@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/…/conf/zoo.cfg

Mode: leader

[root@hadoop104 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status

JMX enabled by default

Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/…/conf/zoo.cfg

Mode: follower

4.配置HDFS-HA集群

官方地址：http://hadoop.apache.org/

在opt目录下创建一个ha文件夹

mkdir ha 将/opt/app/下的 hadoop-2.7.2拷贝到/opt/ha目录下 cp -r hadoop-2.7.2/ /opt/ha/ 配置hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144 配置core-site.xml <configuration> <!-- 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-2.7.2/data/tmp</value> </property> </configuration> 配置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>hadoop102:9000</value> </property> <!-- nn2的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name> <value>hadoop103:9000</value> </property> <!-- nn1的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name> <value>hadoop102:50070</value> </property> <!-- nn2的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name> <value>hadoop103:50070</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://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/jinghang/.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-2.7.2/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> 拷贝配置好的hadoop环境到其他节点

5.启动HDFS-HA集群

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 查看web页面显示，如图所示

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

8.查看是否Active

bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1

6.配置HDFS-HA自动故障转移

具体配置

（1）在hdfs-site.xml中增加

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

（2）在core-site.xml文件中增加

<property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value> </property> 启动

（1）关闭所有HDFS服务：

sbin/stop-dfs.sh

（2）启动Zookeeper集群：

bin/zkServer.sh start

（3）初始化HA在Zookeeper中状态：

bin/hdfs zkfc -formatZK

（4）启动HDFS服务：

sbin/start-dfs.sh 验证

（1）将Active NameNode进程kill

kill -9 namenode的进程id

（2）将Active NameNode机器断开网络

service network stop

二、配置YARN-HA集群

环境准备

（1）修改IP

（2）修改主机名及主机名和IP地址的映射

（3）关闭防火墙

（4）ssh免密登录

（5）安装JDK，配置环境变量等

（6）配置Zookeeper集群

规划集群

具体配置

（1）yarn-site.xml

<configuration> <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> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> <value>rm1,rm2</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> <value>hadoop102</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>hadoop103</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> </configuration>

（2）同步更新其他节点的配置信息

启动hdfs

（1）在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务：

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

（2）在[nn1]上，对其进行格式化，并启动：

bin/hdfs namenode -format sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

（3）在[nn2]上，同步nn1的元数据信息：

bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

（4）启动[nn2]：

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

（5）启动所有DataNode

sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

（6）将[nn1]切换为Active

bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

5.启动YARN

（1）如果之前启动了HDFS服务，关闭所有HDFS服务：

sbin/stop-dfs.sh

（2）再启动各台服务器中的Zookeeper集群：

bin/zkServer.sh start

（3）在任意服务器初始化HA在Zookeeper中状态：

bin/hdfs zkfc -formatZK

（4）在namenode所在的节点启动HDFS服务：

sbin/start-dfs.sh

（1）在resourcemanager所在的服务器执行：

sbin/start-yarn.sh

（2）确保两个resourcemanager都启动了，如果没有启动手动开启：

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

（3）查看服务状态，如图所示

bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1