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部署完全分布式高可用 Hadoop hdfs HA + yarn HA

2021-05-13 07:02:43 作者：互联网

部署完全分布式高可用 Hadoop hdfs HA + yarn HA

标签（空格分隔）：大数据运维专栏

一：hadoop HDFS HA 与 yarn HA 的概述

二：部署环境概述

三：部署zookeeper

四：部署HDFS HA 与 yarn HA

五：关于 HA 的测试

一：hadoop HDFS HA 与 yarn HA 的概述

1.1 HA 的概述

HA概述

    1）所谓HA（High Available），即高可用（7*24小时不中断服务）。
    2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。
    3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。
    4）NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群： 
        NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启。
        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。

1.2 HDFS-HA 的工作机制

HDFS-HA工作机制

通过双NameNode消除单点故障。

 HDFS-HA工作要点
    1、元数据管理方式需要改变
    内存中各自保存一份元数据；
    Edits日志只有Active状态的NameNode节点可以做写操作；
    两个NameNode都可以读取Edits；
    共享的Edits放在一个共享存储中管理（qjournal和NFS两个主流实现）。
    2、需要一个状态管理功能模块
    实现了一个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、必须保证两个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。

1.3 HDFS-HA手动故障转移工作机制

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1.4 HDFS-HA自动故障转移工作机制

图片.png-288.6kB

二：部署环境概述

2.1：所需安装配置包

1. 系统：CentOS 7.5 X64
2. 软件：Hadoop-3.2.1.tar.gz 
      apache-zookeeper-3.6.1-bin.tar.gz
      jdk-8u181-linux-x64.rpm
将所有软件安装上传到/software下面

3. 系统关闭SELINUX 与清空iptables 防火墙规则

4. 系统配置好 时间同步服务器
         ntp1.aliyun.com

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三：部署zookeeper

fat01.flyfish.com 节点操作

tar -zxvf apache-zookeeper-3.6.1-bin.tar.gz

mv apache-zookeeper-3.6.1-bin /opt/bigdata/zookeeper

cd /opt/bigdata/zookeeper/conf

cp -p zoo_sample.cfg zoo.cfg

vim zoo.cfg

-----

dataDir=/opt/bigdata/zookeeper/data/

server.1=fat01.flyfish.com:2888:3888
server.2=fat02.flyfish.com:2888:3888
server.3=fat03.flyfish.com:2888:3888
----

mkdir -p /opt/bigdata/zookeeper/data/
echo "1" > /opt/bigdata/zookeeper/data/myid 

打包zookeeper 目录

cd /opt/bigdata/
tar -zcvf zookeeper.tar.gz zookeeper

scp zookeeper.tar.gz  root@192.168.11.195:/opt/bigdata/
scp zookeeper.tar.gz  root@192.168.11.197:/opt/bigdata/

fat02.flyfish.com 节点操作

cd /opt/bigdata/
tar -zxvf  zookeeper.tar.gz 

echo 2 > /opt/bigdata/zookeeper/data/myid

fat03.flyfish.com 节点操作

cd /opt/bigdata/
tar -zxvf zookeeper.tar.gz 

echo 3 > /opt/bigdata/zookeeper/data/myid

启动所有节点的zookeeper

cd /opt/bigdata/zookeeper/bin
./zkstart.sh

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图片.png-12.9kB

四：部署HDFS HA 与 yarn HA

4.1 部署解压Hadoop

    tar –zxvf hadoop-3.2.1.tar.gz 
    mv hadoop-3.2.1 /opt/bigdata/hadoop/

4.2 编辑Hadoop-env.sh 配置文件

vim hadoop-env.sh
---
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181-amd64
export HADOOP_PID_DIR=/opt/bigdata/hadoop/data/tmp
export HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR=/opt/bigdata/hadoop/data/tmp
export HDFS_NAMENODE_USER="root"
export HDFS_DATANODE_USER="root"
export HDFS_ZKFC_USER="root"
export HDFS_JOURNALNODE_USER="root"
----

图片.png-12.7kB

vim mapred-env.sh
增加jdk 的环境

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181-amd64
export HADOOP_MAPRED_PID_DIR=/opt/bigdata/hadoop/data/tmp

-----

vim yarn-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_181-amd64
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

图片.png-6.7kB

图片.png-5.8kB

4.3 编辑core-site.xml 文件

cd /opt/bigdata/hadoop/etc/hadoop

vim core-site.xml 

---
<configuration>
        <property>
                <name>fs.defaultFS</name>
                <value>hdfs://myNameService1</value>
        </property>
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>file:/opt/bigdata/hadoop/data/tmp</value>
                <description>Abase for other temporary directories.</description>
        </property>

        <!-- 指定zookeeper地址 -->
        <property>
                <name>ha.zookeeper.quorum</name>
                <value>fat01.flyfish.com:2181,fat02.flyfish.com:2181,fat03.flyfish.com:2181</value>
        </property>

</configuration>
----

4.4 编辑 hdfs-site.xml

vim hdfs-site.xml
----
<configuration>

        <!--指定hdfs的nameservice为myNameService1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
        <property>
                <name>dfs.nameservices</name>
                <value>myNameService1</value>
        </property>

        <!-- myNameService1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
        <property>
                <name>dfs.ha.namenodes.myNameService1</name>
                <value>nn1,nn2</value>
        </property>

        <!-- nn1的RPC通信地址 -->
        <property>
                <name>dfs.namenode.rpc-address.myNameService1.nn1</name>
                <value>fat01.flyfish.com:9000</value>
        </property>

        <!-- nn1的http通信地址 -->
        <property>
                <name>dfs.namenode.http-address.myNameService1.nn1</name>
                <value>fat01.flyfish.com:50070</value>
        </property>

        <!-- nn2的RPC通信地址 -->
        <property>
                <name>dfs.namenode.rpc-address.myNameService1.nn2</name>
                <value>fat02.flyfish.com:9000</value>
        </property>

        <!-- nn2的http通信地址 -->
        <property>
                <name>dfs.namenode.http-address.myNameService1.nn2</name>
                <value>fat02.flyfish.com:50070</value>
        </property>

        <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
        <property>
                <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
                <value>qjournal://fat01.flyfish.com:8485;fat02.flyfish.com:8485;fat03.flyfish.com:8485/myNameService1</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>/opt/bigdata/hadoop/data/jn</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.myNameService1</name>
                <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
        </property>

        <!-- 配置隔离机制方法，Failover后防止停掉的Namenode启动，造成两个服务,多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
        <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，注意换成自己的用户名 -->
        <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>

        <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>2</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.name.dir</name>
                <value>file:/opt/bigdata/hadoop/data/tmp/dfs/name</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.datanode.data.dir</name>
                <value>file:/opt/bigdata/hadoop/tmp/dfs/data</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.permissions</name>
                <value>false</value>
        </property>

</configuration>
-----

4.5 编辑 yarn-site.xml

vim yarn-site.xml
----
<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->

        <!-- 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>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>fat01.flyfish.com</value>
        </property>

        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
                <value>fat02.flyfish.com</value>
        </property>

        <!-- RM对外暴露的web http地址，用户可通过该地址在浏览器中查看集群信息 -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
                <value>fat01.flyfish.com:8088</value>
        </property>

        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
                <value>fat02.flyfish.com:8088</value>
        </property>

        <!-- 指定zookeeper集群地址 -->
        <property>
                <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
                <value>fat01.flyfish.com:2181,fat02.flyfish.com:2181,fat03.flyfish.com:2181</value>
        </property>

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

        <property>
                <name>yarn.application.classpath</name>
                <value>/opt/bigdata/hadoop/etc/hadoop:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/common/lib/*:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/common/*:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/hdfs:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/hdfs/*:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/yarn:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/yarn/*</value>
        </property>

</configuration>

-----

4.5 编辑 mapred-site.xml

vim mapred-site.xml 
-----
<configuration>

        <!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
        <property>
                <name>mapreduce.framework.name</name>
                <value>yarn</value>
        </property>

        <!-- 配置 MapReduce JobHistory Server 地址 ，默认端口10020 -->
        <property>
                <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
                <value>fat01.flyfish.com:10020</value>
        </property>

        <!-- 配置 MapReduce JobHistory Server web ui 地址， 默认端口19888 -->
        <property>
                <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
                <value>fat01.flyfish.com:19888</value>
        </property>

        <property>
                <name>mapreduce.application.classpath</name>
                <value>/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/mapreduce/*,/opt/bigdata/hadoop/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
        </property>

</configuration>
-----

4.6 修改works 文件

fat01.flyfish.com
fat02.flyfish.com
fat03.flyfish.com

4.8 打包同步所有节点

fat01.flyfish.com 节点：

cd /opt/bigdata/

tar -zcvf hadoop.tar.gz hadoop
scp hadoop.tar.gz root@192.168.11.195:/opt/bigdata/
scp hadoop.tar.gz root@192.168.11.197:/opt/bigdata/

fat02.flyfish.com 节点：

 cd /opt/bigdata/

 tar -zxvf hadoop.tar.gz 

fat03.flyfish.com 节点操作

cd /opt/bigdata/

tar -zxvf hadoop.tar.gz

4.9 启动所有节点的journalnode服务

cd /opt/bigdata/hadoop/
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

图片.png-32.6kB

图片.png-16.1kB

图片.png-26.8kB

4.10 启动namenode 节点的HDFS

格式化hdfs

hdfs namenode -format

图片.png-91.4kB

图片.png-50.3kB

将fat01.flyfish.com上生成的data文件夹复制到fat02.flyfish.com的相同目录下
cd /opt/bigdata/hadoop/

scp -r data/  root@192.168.11.195:/opt/bigdata/hadoop/

启动namenode 

hdfs --daemon start namenode

图片.png-22.1kB

fat02.flyfish.com

执行 备用节点：

hdfs namenode -bootstrapStandby

hdfs --daemon start namenode

图片.png-57.1kB

4.11格式化ZK 在fat01.flyfish.com上面执行

    cd /opt/bigdata/hadoop/bin
      ./hdfs zkfc –formatZK

图片.png-84.6kB

4.12 停掉/启动 hdfs 的所有服务

cd /opt/bigdata/hadoop/sbin/

./stop-dfs.sh 

./start-dfs.sh

图片.png-41.7kB

图片.png-38.9kB

打开hdfs 的web页面

图片.png-65kB

图片.png-69.9kB

图片.png-68.7kB

图片.png-68.6kB

4.12 启动yarn

cd /opt/bigdata/hadoop/
sbin/start-yarn.sh 启动 yarn 
sbin/stop-yarn.sh  停掉 yarn

图片.png-24.8kB

图片.png-14.1kB

图片.png-12.3kB

图片.png-91.1kB

启动日志聚合功能：
cd /opt/bigdata/hadoop/sbin/

 ./mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

图片.png-80.2kB

五:关于 HA 的测试

5.1 hdfs HA 测试

当前节点fat02.flyfish.com 的hdfs 是active 状态 
把 fat02.flyfish.com 的 NN 服务停掉

jps 

kill -9 94030

fat01.flyfish.com 上的 NN 节点立马变为 active 状态

图片.png-19.8kB

图片.png-71.4kB

然后启动fat02.flyfish.com 的NN 节点

hdfs --daemon start namenode

fat02.flyfish.com 上面的NN 变为standby

图片.png-17.8kB

图片.png-61.4kB

5.2 yarn 的HA 测试

提交一个job

hdfs dfs -mkdir /input 

hdfs dfs -put word.txt /input 
cd /opt/bigdata/hadoop/

bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar wordcount /input /output1

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图片.png-43.4kB

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标签：opt,hdfs,bigdata,yarn,Hadoop,flyfish,hadoop,HA,com
来源： https://blog.51cto.com/flyfish225/2772710

部署 完全分布式高可用 Hadoop hdfs HA + yarn HA

部署 完全分布式高可用 Hadoop hdfs HA + yarn HA

一：hadoop HDFS HA 与 yarn HA 的 概述

1.1 HA 的概述

1.2 HDFS-HA 的工作机制

1.3 HDFS-HA手动故障转移工作机制

1.4 HDFS-HA自动故障转移工作机制

二： 部署环境概述

2.1：所需安装配置包

三：部署zookeeper

四：部署HDFS HA 与 yarn HA

4.1 部署解压Hadoop

4.2 编辑Hadoop-env.sh 配置文件

4.3 编辑core-site.xml 文件

4.4 编辑 hdfs-site.xml

4.5 编辑 yarn-site.xml

4.5 编辑 mapred-site.xml

4.6 修改works 文件

4.8 打包 同步所有节点

4.9 启动所有节点的journalnode服务

4.10 启动namenode 节点的HDFS

4.11格式化ZK 在fat01.flyfish.com上面执行

4.12 停掉/启动 hdfs 的所有 服务

4.12 启动yarn

五:关于 HA 的测试

5.1 hdfs HA 测试

5.2 yarn 的HA 测试

部署完全分布式高可用 Hadoop hdfs HA + yarn HA

部署完全分布式高可用 Hadoop hdfs HA + yarn HA

一：hadoop HDFS HA 与 yarn HA 的概述

二：部署环境概述

4.8 打包同步所有节点

4.12 停掉/启动 hdfs 的所有服务