hadoop大数据(八)-namenode和resourcemanager高可用

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HDFS 高可用

高可用概述

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。

HDFS-HA工作机制

1）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。

脑裂：集群中存在两台active状态的namenode。

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

怎么能够保证两台namenode，有一台是active另一台是standby，而不出现脑裂现象呢？

假想一：两台namenode进行通信，周期请求对面，告知自己状态。在一定的条件下可以实现高可用，但是存在如下问题：1.两台namenode直接通信，如果namenode1（active）处理client请求时，没空响应namenode2那么nn2等待了一段时间，就认为nn1已经碟机，那么nn2启动（切换为active）。这个时候集群出现脑裂现象。2.nn1和nn2 因为网络问题，可能存在一定的延迟，无法实时的切换（nn1碟机，切换到nn2的时候，可能会等待一两分钟）。

假想二：使用zookeeper记录namenode 的状态。也会出现上面的问题。如果网络出现问题，nn1（active）无法正确汇报自己的状态到zookeeper，那么nn2启动，也会出现脑裂问题。

假想三：zkfailover，一个namenode的内部进程（解决网络交互问题）

HDFS-HA自动故障转移工作机制

前面学习了使用命令hdfs haadmin -failover手动进行故障转移，在该模式下，即使现役NameNode已经失效，系统也不会自动从现役NameNode转移到待机NameNode，下面学习如何配置部署HA自动进行故障转移。自动故障转移为HDFS部署增加了两个新组件：ZooKeeper和ZKFailoverController（ZKFC）进程。ZooKeeper是维护少量协调数据，通知客户端这些数据的改变和监视客户端故障的高可用服务。HA的自动故障转移依赖于ZooKeeper的以下功能：

1）故障检测：集群中的每个NameNode在ZooKeeper中维护了一个持久会话，如果机器崩溃，ZooKeeper中的会话将终止，ZooKeeper通知另一个NameNode需要触发故障转移。

2）现役NameNode选择：ZooKeeper提供了一个简单的机制用于唯一的选择一个节点为active状态。如果目前现役NameNode崩溃，另一个节点可能从ZooKeeper获得特殊的排外锁以表明它应该成为现役NameNode。

ZKFC是自动故障转移中的另一个新组件，是ZooKeeper的客户端，也监视和管理NameNode的状态。每个运行NameNode的主机也运行了一个ZKFC进程，ZKFC负责：

1）健康监测：ZKFC使用一个健康检查命令定期地ping与之在相同主机的NameNode，只要该NameNode及时地回复健康状态，ZKFC认为该节点是健康的。如果该节点崩溃，冻结或进入不健康状态，健康监测器标识该节点为非健康的。

2）ZooKeeper会话管理：当本地NameNode是健康的，ZKFC保持一个在ZooKeeper中打开的会话。如果本地NameNode处于active状态，ZKFC也保持一个特殊的znode锁，该锁使用了ZooKeeper对短暂节点的支持，如果会话终止，锁节点将自动删除。

3）基于ZooKeeper的选择：如果本地NameNode是健康的，且ZKFC发现没有其它的节点当前持有znode锁，它将为自己获取该锁。如果成功，则它已经赢得了选择，并负责运行故障转移进程以使它的本地NameNode为active。故障转移进程与前面描述的手动故障转移相似，首先如果必要保护之前的现役NameNode，然后本地NameNode转换为active状态。

​ zookeeper服务端

1560172363333

HDFS-HA集群配置

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

规划集群

hadoop102 hadoop103 hadoop104

NameNode NameNode

JournalNode JournalNode JournalNode

DataNode DataNode DataNode

ZK ZK ZK

ResourceManager

NodeManager NodeManager NodeManager

配置Zookeeper集群

0）集群规划

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

1）解压安装

（1）解压zookeeper安装包到/opt/module/目录下

[kingge@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

2）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。

3）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.kingge.com:/opt/app/

​ scp -r zookeeper-3.4.10/ root@hadoop104.kingge.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

配置HDFS-HA集群（手动故障转移配置）

为什么说是手动，因为假设某一台namenode 出现了问题，并不会自动的切换另一台namenode为active状态，需要我们手动切换

1）官方地址：http://hadoop.apache.org/

2）在opt目录下创建一个ha文件夹

mkdir ha

3）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/

4）配置hadoop-env.sh

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

5）配置core-site.xml

fs.defaultFS hdfs://mycluster //任意名字，代表着整个namenode集群，至于调用那个namenode，他会自己分配 hadoop.tmp.dir /opt/ha/hadoop-2.7.2/data/tmp 
<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> //任意名字，代表着整个namenode集群，至于调用那个namenode，他会自己分配
		</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>

6）配置hdfs-site.xml（因为有了热备namenode，那么就可以把secondary-namenode关闭，功能重复）

<configuration>
    <!—可以配置文件块备份数-->
	<!-- 完全分布式集群名称 -->
	<property>
		<name>dfs.nameservices</name>
		<value>mycluster</value> //这个名字必须与上面的mycluster一致
	</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（edit.log）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 防止脑裂-->
	<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/kingge/.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>
<!—可以配置文件块备份数–> dfs.nameservices mycluster //这个名字必须与上面的mycluster一致 dfs.ha.namenodes.mycluster nn1,nn2 dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1 hadoop102:9000 dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2 hadoop103:9000 dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1 hadoop102:50070 dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2 hadoop103:50070 dfs.namenode.shared.edits.dir qjournal://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/mycluster dfs.ha.fencing.methods sshfence dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files /home/atguigu/.ssh/id_rsa dfs.journalnode.edits.dir /opt/ha/hadoop-2.7.2/data/jn dfs.permissions.enable false dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider

7）可以关闭secondary namenode和关闭原先的namenode 的http访问模式

1560172564080

8）拷贝配置好的hadoop环境到其他节点

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：（在这里是hadoop102、hadoop103.、hadoop104 三台服务器都需要执行下面命令）

​ 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 //开启active namenode

3）在[nn2]上，同步nn1的元数据信息：

​ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

4）启动[nn2]：启动备用namenode

​ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

5）查看web页面显示

1560172587527

6）在[nn1]上，启动所有datanode

​ sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

7）将[nn1]切换为Active

​ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

8）查看是否Active

​ bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1

9）尝试kill 掉nn1的namenode

Kill 7575

查看nn1和nn2的namenode 状态， 你会发现nn1挂掉后，nn2不还是standby状态，没有自动切换为active，需要手动切换为Active

配置HDFS-HA自动故障转移（上面的是手动故障转移，就是需要手动启动某个namenode为active）

1）具体配置

​ （1）在hdfs-site.xml中增加

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

​ （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>
ha.zookeeper.quorum hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181

2）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

​ （5）在各个NameNode节点上启动DFSZK Failover Controller，先在哪台机器启动，哪个机器的NameNode就是Active NameNode

​ sbin/hadoop-daemin.sh start zkfc

3）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

YARN-高可用配置

YARN-HA工作机制

1）官方文档：

http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html

2）YARN-HA工作机制

1560172645503

配置YARN-HA集群（也就是开两台resourcemanager）

0）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

1）规划集群

hadoop102 hadoop103 hadoop104

NameNode NameNode

JournalNode JournalNode JournalNode

DataNode DataNode DataNode

ZK ZK ZK

ResourceManager ResourceManager

NodeManager NodeManager NodeManager

2）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 – 当resourcemanager碟机后自动重启--> 
    <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>
yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle yarn.resourcemanager.ha.enabled true yarn.resourcemanager.cluster-id cluster-yarn1 yarn.resourcemanager.ha.rm-ids rm1,rm2 yarn.resourcemanager.hostname.rm1 hadoop102 yarn.resourcemanager.hostname.rm2 hadoop103 yarn.resourcemanager.zk-address hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181 yarn.resourcemanager.recovery.enabled true yarn.resourcemanager.store.class org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore

​ （2）同步更新其他节点的配置信息

3）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

4）启动yarn

（1）在hadoop102中执行：

sbin/start-yarn.sh

（2）在hadoop103中执行：

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

（3）查看服务状态

bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1

1560172700630

HDFS Federation架构设计

1） NameNode架构的局限性

（1）Namespace（命名空间）的限制

由于NameNode在内存中存储所有的元数据（metadata），因此单个namenode所能存储的对象（文件+块）数目受到namenode所在JVM的heap size的限制。50G的heap能够存储20亿（200million）个对象，这20亿个对象支持4000个datanode，12PB的存储（假设文件平均大小为40MB）。随着数据的飞速增长，存储的需求也随之增长。单个datanode从4T增长到36T，集群的尺寸增长到8000个datanode。存储的需求从12PB增长到大于100PB。

（2）隔离问题

由于HDFS仅有一个namenode，无法隔离各个程序，因此HDFS上的一个实验程序就很有可能影响整个HDFS上运行的程序。

​ （3）性能的瓶颈

​ 由于是单个namenode的HDFS架构，因此整个HDFS文件系统的吞吐量受限于单个namenode的吞吐量。

2）HDFS Federation架构设计

能不能有多个NameNode

NameNode NameNode NameNode

元数据 元数据 元数据

Log machine 电商数据/话单数据

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3）HDFS Federation应用思考

不同应用可以使用不同NameNode进行数据管理

​ 图片业务、爬虫业务、日志审计业务

Hadoop生态系统中，不同的框架使用不同的namenode进行管理namespace。（隔离性）

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