【赵渝强老师】基于ZooKeeper实现Hadoop HA

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赵渝强老师
     北京
    阅读 7 分钟
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      由于在HA架构中包含的节点比较多，在进行实际部署的时候需要做好集群的规划。图14.9一共使用了4个节点来部署HDFS HA，它们分别是：bigdata112、bigdata113、bigdata114和bigdata115。由于Hadoop默认包含了HDFS和Yarn，因此在部署HDFS HA的时候，也可以同时部署Yarn的HA。每个节点上部署的服务如下表所示：
    在这里插入图片描述

      视频讲解如下：
    https://www.bilibili.com/video/BV194421S7oL/?aid=1755958606&c...

      基于已经部署好的ZooKeeper集群的部署，这里直接从Hadoop HA的部署开始。
    （1）在每个节点增加以下环境变量。

    export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_SECURE_USER=root
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

    （2）修改bigdata112节点上的hadoo-env.sh文件。

    export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_181

    （3）修改bigdata112节点上的core-site.xml文件。

    <configuration>
    <!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
    <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://ns1</value>
    </property>
    
    <!-- 指定hadoop临时目录 -->
    <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/root/training/hadoop-3.1.2/tmp</value>
    </property>
    
    <!-- 指定zookeeper地址 -->
    <property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>bigdata112:2181,bigdata113:2181,bigdata114:2181</value>
    </property>
</configuration>

    （4）修改bigdata112节点上的hdfs-site.xml文件。

    <configuration> 
    <!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>ns1</value>
    </property>
    
    <!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    
    <!-- nn1的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
        <value>bigdata112:9000</value>
    </property>
    <!-- nn1的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
        <value>bigdata112:9870</value>
    </property>
    
    <!-- nn2的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
        <value>bigdata113:9000</value>
    </property>
    <!-- nn2的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
        <value>bigdata113:9870</value>
    </property>
    
    <!-- 指定NameNode的日志在JournalNode上的存放位置 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://bigdata112:8485;bigdata113:8485;/ns1</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>/root/training/hadoop-3.1.2/journal</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.ns1</name>           
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    
    <!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
    <!--如果没有隔离机制，会造成DataNode脑裂的问题-->
    <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 -->
    <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>
</configuration>

    （5）修改bigdata112节点上的mapred-site.xml文件。

    <configuration>
    <property>
            <name>mapreduce.framework.name</name>
            <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

    （6）修改bigdata112节点上的yarn-site.xml文件。

    <configuration>
    <!-- 开启RM高可靠 -->
    <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>bigdata112</value>
    </property>
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
       <value>bigdata113</value>
    </property>
    
    <!-- 指定zk集群地址 -->
    <property>
       <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
       <value>bigdata112:2181,bigdata113:2181,bigdata114:2181</value>
    </property>
    
    <property>
       <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
       <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

    （7）修改bigdata112节点上的workers文件。

    bigdata114
bigdata115

    （8）将bigdata112上配置好的hadoop拷贝到其他节点。

    scp -r /root/training/hadoop-3.1.2/ root@bigdata113:/root/training/
scp -r /root/training/hadoop-3.1.2/ root@bigdata114:/root/training/
scp -r /root/training/hadoop-3.1.2/ root@bigdata115:/root/training/

    （9）在bigdata112、bigdata113和bigdata114上启动Zookeeper集群。
    （10）在bigdata112和bigdata113上启动JournalNode。

    hadoop-daemon.sh start journalnode

    （11）在bigdata112上格式化HDFS。

    hdfs namenode -format

    （12）将bigdata112上$HADOOP_HOME/tmp拷贝到bigdata113的对应目录下。

    scp -r /root/training/hadoop-3.1.2/tmp/dfs/  root@bigdata113:/root/training/hadoop-3.1.2/tmp

    （13）格式化zookeeper。

    hdfs zkfc -formatZK

# ZooKeeper格式化成功后，将看到如下的日志输出：
# 20/07/13 00:34:33 INFO ha.ActiveStandbyElector: 
# Successfully created /hadoop-ha/ns1 in ZK.

    （14）在bigdata112上启动Hadoop集群。

    start-all.sh

    （15）下面展示了整个集群在启动过程中输出的日志：

    Starting namenodes on [bigdata112 bigdata113]
Last login: Fri Sep 27 00:18:38 CST 2020 on pts/0
Starting datanodes
Last login: Fri Sep 27 00:19:37 CST 2020 on pts/0
Starting journal nodes [bigdata112 bigdata113]
Last login: Fri Sep 27 00:19:40 CST 2020 on pts/0
bigdata113: journalnode is running as process 1297.  Stop it first.
bigdata112: journalnode is running as process 1294.  Stop it first.
Starting ZK Failover Controllers on NN hosts [bigdata112 bigdata113]
Last login: Fri Sep 27 00:19:50 CST 2020 on pts/0
Starting resourcemanagers on [ bigdata112 bigdata113]
Last login: Fri Sep 27 00:19:52 CST 2020 on pts/0
Starting nodemanagers
Last login: Fri Sep 27 00:20:00 CST 2020 on pts/0
    
# 通过打印输出的日志可以看到，在bigdata112和bigdata113上启动了两个NameNode、
# 两个JournalNode和两ResourceManager。

    （16）通过jps命令查看每个节点上的后台进程，如下图所示。
    在这里插入图片描述

      在部署好了HDFS HA的架构后，便可以进行一个简单的测试以确定是否能够基于ZooKeeper实现主节点的自动切换。

    大数据hadoopzookeeperha
    赵渝强老师
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    20年以上的IT行业从业经历，清华大学计算机软件工程专业毕业，京东大学大数据学院院长，Oracle中国有限公司高级技术顾问；曾在BEA、甲骨文、摩托罗拉等世界500强公司担任高级软件架构师或咨询顾问等要职，精通大...

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