hadoop的HA搭建

文章目录

• • 
    
• ​​集群规划​​
• ​​zookeeper​​
• ​​hdfs​​

• • 
    
• ​​启动HDFS-HA集群​​
• ​​配置HDFS-HA自动故障转移​​
  • 
    

• ​​yarn​​
  • 
    

集群规划

保证jdk安装并且集群时间同步器同步

zookeeper

1. 集群规划

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

2. 解压安装

（1）解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下

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

3. 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

server.1=note01:2888:3888

server.2=note02:2888:3888

server.3=note03:2888:3888

（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。

4. 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@目录:/opt/app/​​

并分别修改myid文件中内容为3、4

（4）节点分别启动zookeeper

bin/zkServer.sh start

（5）查看状态

bin/zkServer.sh status

hdfs

hadoop-env.sh

mapred-env.sh

yarn-env.sh

全部增加

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144

配置core-site.xml

vim core-site.xml

<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
<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/module/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
</property>

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>note01:9000</value>
        </property>

        <!-- nn2的RPC通信地址 -->
        <property>
                <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
                <value>note02:9000</value>
        </property>

        <!-- nn1的http通信地址 -->
        <property>
                <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
                <value>note01:50070</value>
        </property>

                <!-- nn2的http通信地址 -->
        <property>
                <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
                <value>note02:50070</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://note01:8485;note02:8485;note03:8485/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>/root/.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>
        <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>1</value>
        </property>

        <!-- 指定Hadoop辅助名称节点主机配置 -->
        <property>
                <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
                <value>note03:50090</value>
        </property>

</configuration>

启动HDFS-HA集群

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

hadoop-daemon.sh start journalnode

3. 在[nn1]上，对其进行格式化，并启动
   
4. 
   

hdfs namenode -format

hadoop-daemon.sh start namenode

3.在[nn2]上，同步nn1的元数据信息

hdfs namenode -bootstrapStandby

5. 启动[nn2]
   
6. 
   

hadoop-daemon.sh start namenode

webUI

5.在[nn1]上，启动所有datanode

hadoop-daemons.sh start datanode

6.将[nn1]切换为Active

hdfs haadmin -transitionToActive nn1

7.查看是否Active

hdfs haadmin -getServiceState nn1

配置HDFS-HA自动故障转移

1. 具体配置

hdfs-site.xml

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

core-site.xml

<!--zk地址-->
<property>
  <name>ha.zookeeper.quorum</name>
  <value>note01:2181,note02:2181,note03:2181</value>
</property>

2. 启动

关闭所有HDFS服务

stop-dfs.sh

在所有节点上启动zk集群

zkServer.sh start

初始化HA在Zookeeper中状态

hdfs zkfc -formatZK

启动HDFS服务

start-dfs.sh

3. 验证
   将Active NameNode进程kill
   

kill -9 namenode的进程id

将Active NameNode机器断开网络

service network stop

yarn

修改yarn-site.xml

<configuration>
   <!--reduce获取数据的方式-->
    <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>note01</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>note02</value>
    </property>

    <!--指定zookeeper集群的地址--> 
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>note01:2181,note02:2181,note03:2181</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>

删除其产生的data和log对namenode进行格式化,同步其他节点配置

1.启动全部节点zk

zkServer.sh start

2. 在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务

hadoop-daemon.sh start journalnode

3. 在[nn1]上，对其进行格式化，并启动

hdfs namenode -format

hadoop-daemon.sh start namenode

4.启动[nn2]

hadoop-daemon.sh start namenode

5.在nn1上启动所有DataNode

hadoop-daemons.sh start datanode

6.将 [nn1]切换成Active

hdfs haadmin -transitionToActive nn1

7.在note01启动yarn

start-yarn.sh

8.在note02上启动rm

yarn-daemon.sh start resourcemanager