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Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解(一)

2023-08-14 18:09未知服务器之家 Linux

导读 HDFS集群中NameNode 存在单点故障(SPOF)。对于只有一个NameNode的集群,如果NameNode机器出现意外情况,将导致整个集群无法使用,直到NameNode 重新启动。 Hadoop HA架构详解 HDFS HA背景 影响HDFS集群不可用主要包括以下两种情况:一

导读 HDFS集群中NameNode 存在单点故障(SPOF)。对于只有一个NameNode的集群,如果NameNode机器出现意外情况,将导致整个集群无法使用,直到NameNode 重新启动。
Hadoop HA架构详解 HDFS HA背景

影响HDFS集群不可用主要包括以下两种情况:一是NameNode机器宕机,将导致集群不可用,重启NameNode之后才可使用;二是计划内的NameNode节点软件或硬件升级,导致集群在短时间内不可用。

为了解决上述问题,Hadoop给出了HDFS的高可用HA方案:HDFS通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务,比如处理来自客户端的RPC请求,而Standby NameNode则不对外提供服务,仅同步Active NameNode的状态,以便能够在它失败时快速进行切换。

HDFS HA架构

一个典型的HA集群,NameNode会被配置在两台 独立的机器上,在任何时间上,一个NameNode处于活动状态,而另一个NameNode处于备份状态,活动状态的NameNode会响应集群中所有的客户端,备份状态的NameNode只是作为一个副本,保证在必要的时候提供一个快速的转移。

为了让Standby Node与Active Node保持同步,这两个Node都与一组称为JNS的互相独立的进程保持通信(Journal Nodes)。当Active Node上更新了namespace,它将记录修改日志发送给JNS的多数派。Standby noes将会从JNS中读取这些edits,并持续关注它们对日志的变更。Standby Node将日志变更应用在自己的namespace中,当failover发生时,Standby将会在提升自己为Active之前,确保能够从JNS中读取所有的edits,即在failover发生之前Standy持有的namespace应该与Active保持完全同步。

为了支持快速failover,Standby node持有集群中blocks的最新位置是非常必要的。为了达到这一目的,DataNodes上需要同时配置这两个Namenode的地址,同时和它们都建立心跳链接,并把block位置发送给它们。

任何时刻,只有一个Active NameNode是非常重要的,否则将会导致集群操作的混乱,那么两个NameNode将会分别有两种不同的数据状态,可能会导致数据丢失,或者状态异常,这种情况通常称为“split-brain”(脑裂,三节点通讯阻断,即集群中不同的Datanodes却看到了两个Active NameNodes)。对于JNS而言,任何时候只允许一个NameNode作为writer;在failover期间,原来的Standby Node将会接管Active的所有职能,并负责向JNS写入日志记录,这就阻止了其他NameNode基于处于Active状态的问题。

Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解(一)

基于QJM的HDFS HA方案如上图所示,其处理流程为:集群启动后一个NameNode处于Active状态,并提供服务,处理客户端和DataNode的请求,并把editlog写到本地和share editlog(这里是QJM)中。另外一个NameNode处于Standby状态,它启动的时候加载fsimage,然后周期性的从share editlog中获取editlog,保持与Active节点的状态同步。为了实现Standby在Active挂掉后迅速提供服务,需要DataNode同时向两个NameNode汇报,使得Stadnby保存block to DataNode信息,因为NameNode启动中最费时的工作是处理所有DataNode的blockreport。为了实现热备,增加FailoverController和Zookeeper,FailoverController与Zookeeper通信,通过Zookeeper选举机制,FailoverController通过RPC让NameNode转换为Active或Standby。

HDFS HA配置要素

NameNode机器:两台配置对等的物理机器,它们分别运行Active和Standby Node。

JouralNode机器:运行JouralNodes的机器。JouralNode守护进程相当的轻量级,可以和Hadoop的其他进程部署在一起,比如NameNode、DataNode、ResourceManager等,至少需要3个且为奇数,如果你运行了N个JNS,那么它可以允许(N-1)/2个JNS进程失效并且不影响工作。

在HA集群中,Standby NameNode还会对namespace进行checkpoint操作(继承Backup Namenode的特性),因此不需要在HA集群中运行SecondaryNameNode、CheckpointNode或者BackupNode。

HDFS HA配置参数

需要在hdfs.xml中配置如下参数:

dfs.nameservices:HDFS NN的逻辑名称,例如myhdfs。

dfs.ha.namenodes.myhdfs:给定服务逻辑名称myhdfs的节点列表,如nn1、nn2。

dfs.namenode.rpc-address.myhdfs.nn1:myhdfs中nn1对外服务的RPC地址。

dfs.namenode.http-address.myhdfs.nn1:myhdfs中nn1对外服务http地址。

dfs.namenode.shared.edits.dir:JournalNode的服务地址。

dfs.journalnode.edits.dir:JournalNode在本地磁盘存放数据的位置。

dfs.ha.automatic-failover.enabled:是否开启NameNode失败自动切换。

dfs.ha.fencing.methods :配置隔离机制,通常为sshfence。

HDFS自动故障转移

HDFS的自动故障转移主要由Zookeeper和ZKFC两个组件组成。

Zookeeper集群作用主要有:一是故障监控。每个NameNode将会和Zookeeper建立一个持久session,如果NameNode失效,那么此session将会过期失效,此后Zookeeper将会通知另一个Namenode,然后触发Failover;二是NameNode选举。ZooKeeper提供了简单的机制来实现Acitve Node选举,如果当前Active失效,Standby将会获取一个特定的排他锁,那么获取锁的Node接下来将会成为Active。

ZKFC是一个Zookeeper的客户端,它主要用来监测和管理NameNodes的状态,每个NameNode机器上都会运行一个ZKFC程序,它的职责主要有:一是健康监控。ZKFC间歇性的ping NameNode,得到NameNode返回状态,如果NameNode失效或者不健康,那么ZKFS将会标记其为不健康;二是Zookeeper会话管理。当本地NaneNode运行良好时,ZKFC将会持有一个Zookeeper session,如果本地NameNode为Active,它同时也持有一个“排他锁”znode,如果session过期,那么次lock所对应的znode也将被删除;三是选举。当集群中其中一个NameNode宕机,Zookeeper会自动将另一个激活。

YARN HA架构

Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解(一)

YARN的HA架构和HDFSHA类似,需要启动两个ResourceManager,这两个ResourceManager会向ZooKeeper集群注册,通过ZooKeeper管理它们的状态(Active或Standby)并进行自动故障转移。

高可用集群规划 集群规划

根据Hadoop的HA架构分析,规划整个集群由5台主机组成,具体情况如下表所示:

Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解(一)

需要说明以下几点:

HDFS HA通常由两个NameNode组成,一个处于Active状态,另一个处于Standby状态。Active NameNode对外提供服务,而Standby NameNode则不对外提供服务,仅同步Active NameNode的状态,以便能够在它失败时快速进行切换。

Hadoop 2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案,一种是NFS,另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中,主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息,一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode,这里还配置了一个Zookeeper集群,用于ZKFC故障转移,当Active NameNode挂掉了,会自动切换Standby NameNode为Active状态。

YARN的ResourceManager也存在单点故障问题,这个问题在hadoop-2.4.1得到了解决:有两个ResourceManager,一个是Active,一个是Standby,状态由zookeeper进行协调。

YARN框架下的MapReduce可以开启JobHistoryServer来记录历史任务信息,否则只能查看当前正在执行的任务信息。

Zookeeper的作用是负责HDFS中NameNode主备节点的选举,和YARN框架下ResourceManaer主备节点的选举。

软件版本

操作系统: release 7.0.1406

JDK:Java(TM)SE Runtime Environment (build 1.7.0_79-b15)

Hadoop:Hadoop 2.6.0-cdh5.7.1

ZooKeeper:zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1

Linux环境准备

集群各节点进行如下修改配置:

创建用户并添加权限
//切换root用户
$suroot
//创建hadoop用户组
#groupaddhadoop
//在hadoop用户组中创建hadoop用户
#useradd-ghadoophadoop
//修改用户hadoop密码
#passwdhadoop
//修改sudoers配置文件给hadoop用户添加sudo权限
#vim/etc/sudoers
hadoopALL=(ALL)ALL
//测试是否添加权限成功
#exit
$sudols/root
修改IP地址和主机名
//切换root用户
$suroot
//修改本机IP地址
#vim/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
//重启网络服务
#servicenetworkrestart
//修改主机名
#hostnamectlset-hostname主机名
//查看主机名
#hostnamectlstatus
设置IP地址与主机名映射
//切换root用户
$suroot
//编辑hosts文件
#vim/etc/hosts
172.16.20.81hadoop-master1
172.16.20.82hadoop-master2
172.16.20.83hadoop-slave1
172.16.20.84hadoop-slave2
172.16.20.85hadoop-slave3
关闭防火墙和Selinux
//切换root用户
$suroot
//停止firewall防火墙
#systemctlstopfirewalld.service
//禁止firewall开机启动
#systemctldisablefirewalld.service
//开机关闭Selinux
#vim/etc/selinux/config
SELINUX=disabled
//重启机器后root用户查看Selinux状态
#getenforce
配置SSH免密码登录
//在hadoop-master1节点生成SSH密钥对
$ssh-keygen-trsa
//将公钥复制到集群所有节点机器上
$ssh-copy-idhadoop-master1
$ssh-copy-idhadoop-master2
$ssh-copy-idhadoop-slave1
$ssh-copy-idhadoop-slave2
$ssh-copy-idhadoop-slave3
//通过ssh登录各节点测试是否免密码登录成功
$sshhadoop-master2
备注:在其余节点上执行同样的操作,确保集群中任意节点都可以ssh免密码登录到其它各节点。
安装JDK
//卸载系统自带的openjdk
$suroot
#rpm-qa|grepjava
#rpm-e--nodepsjava-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64
#rpm-e--nodepsjava-1.7.0-openjdk-headless-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64
#rpm-e--nodepstzdata-java-2015a-1.el7_0.noarch
#exit
//解压jdk安装包
$tar-xvfjdk-7u79-linux-x64.tar.gz
//删除安装包
$rmjdk-7u79-linux-x64.tar.gz
//修改用户环境变量
$cd~
$vim.bash_profile
exportJAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_79
exportPATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
//使修改的环境变量生效
$source.bash_profile
//测试jdk是否安装成功
$java-version
集群时间同步

如果集群节点时间不同步,可能会出现节点宕机或引发其它异常问题,所以在生产环境中一般通过配置NTP服务器实现集群时间同步。本集群在hadoop-master1节点设置ntp服务器,具体方法如下:

//切换root用户
$suroot
//查看是否安装ntp
#rpm-qa|grepntp
//安装ntp
#yuminstall-yntp
//配置时间服务器
#vim/etc/ntp.conf
#禁止所有机器连接ntp服务器
restrictdefaultignore
#允许局域网内的所有机器连接ntp服务器
restrict172.16.20.0mask255.255.255.0nomodifynotrap
#使用本机作为时间服务器
server127.127.1.0
//启动ntp服务器
#servicentpdstart
//设置ntp服务器开机自动启动
#chkconfigntpdon
集群其它节点通过执行crontab定时任务,每天在指定时间向ntp服务器进行时间同步,方法如下:
//切换root用户
$suroot
//执行定时任务,每天00:00向服务器同步时间,并写入日志
#crontab-e
00***/usr/sbin/ntpdatehadoop-master1>>/home/hadoop/ntpd.log
//查看任务
#crontab-l

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