Centos 6.5 下hadoop2.5.2的HA集群原理讲解以及详细配置，centoshadoop2.5.2

文章由LinuxBoy分享于2019-03-27 07:03:00热评（97）

Centos 6.5 下hadoop2.5.2的HA集群原理讲解以及详细配置，centoshadoop2.5.2

简介

hadoop中的NameNode好比是人的心脏，非常重要，绝对不可以停止工作。在hadoop1时代，只有一个NameNode。如果该NameNode数据丢失或者不能工作，那么整个集群就不能恢复了。这是hadoop1中的单点问题，也是hadoop1不可靠的表现，如图1所示。hadoop2就解决了这个问题。

图1

hadoop-2.5.2中HDFS的高可靠指的是可以同时启动2个NameNode。其中一个处于工作状态，另一个处于随时待命状态。这样，当一个NameNode所在的服务器宕机时，可以在数据不丢失的情况下，手工或者自动切换到另一个NameNode提供服务。

这些NameNode之间通过共享数据，保证数据的状态一致。多个NameNode之间共享数据，可以通过Nnetwork File System或者Quorum Journal Node。前者是通过linux共享的文件系统，属于操作系统的配置；后者是hadoop自身的东西，属于软件的配置。

我们这里讲述使用Quorum Journal Node的配置方式，方式是手工切换。

集群启动时，可以同时启动2个NameNode。这些NameNode只有一个是active的，另一个属于standby状态。active状态意味着提供服务，standby状态意味着处于休眠状态，只进行数据同步，时刻准备着提供服务，如图2所示。

图2

架构

在一个典型的HA集群中，每个NameNode是一台独立的服务器。在任一时刻，只有一个NameNode处于active状态，另一个处于standby状态。其中，active状态的NameNode负责所有的客户端操作，standby状态的NameNode处于从属地位，维护着数据状态，随时准备切换。

两个NameNode为了数据同步，会通过一组称作JournalNodes的独立进程进行相互通信。当active状态的NameNode的命名空间有任何修改时，会告知大部分的JournalNodes进程。standby状态的NameNode有能力读取JNs中的变更信息，并且一直监控edit log的变化，把变化应用于自己的命名空间。standby可以确保在集群出错时，命名空间状态已经完全同步了，如图3所示。

图3

为了确保快速切换，standby状态的NameNode有必要知道集群中所有数据块的位置。为了做到这点，所有的datanodes必须配置两个NameNode的地址，发送数据块位置信息和心跳给他们两个。

对于HA集群而言，确保同一时刻只有一个NameNode处于active状态是至关重要的。否则，两个NameNode的数据状态就会产生分歧，可能丢失数据，或者产生错误的结果。为了保证这点，JNs必须确保同一时刻只有一个NameNode可以向自己写数据。

硬件资源

为了部署HA集群，应该准备以下事情：

* NameNode服务器：运行NameNode的服务器应该有相同的硬件配置。

* JournalNode服务器：运行的JournalNode进程非常轻量，可以部署在其他的服务器上。注意：必须允许至少3个节点。当然可以运行更多，但是必须是奇数个，如3、5、7、9个等等。当运行N个节点时，系统可以容忍至少(N-1)/2个节点失败而不影响正常运行。

在HA集群中，standby状态的NameNode可以完成checkpoint操作，因此没必要配置Secondary NameNode、CheckpointNode、BackupNode。如果真的配置了，还会报错。

配置

HA集群需要使用nameservice ID区分一个HDFS集群。另外，HA中还要使用一个词，叫做NameNode ID。同一个集群中的不同NameNode，使用不同的NameNode ID区分。为了支持所有NameNode使用相同的配置文件，因此在配置参数中，需要把“nameservice ID”作为NameNode ID的前缀。

HA配置内容是在文件hdfs-site.xml中的。下面介绍关键配置项。

dfs.nameservices 命名空间的逻辑名称。如果使用HDFS Federation，可以配置多个命名空间的名称，使用逗号分开即可。

<property>
  <name>dfs.nameservices</name>
  <value>mycluster</value>
</property>

dfs.ha.namenodes.[nameservice ID] 命名空间中所有NameNode的唯一标示名称。可以配置多个，使用逗号分隔。该名称是可以让DataNode知道每个集群的所有NameNode。当前，每个集群最多只能配置两个NameNode。

<property>
  <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
  <value>nn1,nn2</value>
</property>

dfs.namenode.rpc-address.[nameservice ID].[name node ID] 每个namenode监听的RPC地址。如下所示

<property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
  <value>machine1.example.com:8020</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
  <value>machine2.example.com:8020</value>
</property>

dfs.namenode.http-address.[nameservice ID].[name node ID] 每个namenode监听的http地址。如下所示

<property>
  <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
  <value>machine1.example.com:50070</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
  <value>machine2.example.com:50070</value>
</property>

如果启用了安全策略，也应该对每个namenode配置htts-address信息，与此类似。

dfs.namenode.shared.edits.dir 这是NameNode读写JNs组的uri。通过这个uri，NameNodes可以读写edit log内容。URI的格式"qjournal://host1:port1;host2:port2;host3:port3/journalId"。这里的host1、host2、host3指的是Journal Node的地址，这里必须是奇数个，至少3个；其中journalId是集群的唯一标识符，对于多个联邦命名空间，也使用同一个journalId。配置如下

<property>
  <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
  <value>qjournal://node1.example.com:8485;node2.example.com:8485;node3.example.com:8485/mycluster</value>
</property>

这里配置HDFS客户端连接到Active NameNode的一个java类

<property>
  <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
  <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>

dfs.ha.fencing.methods

配置active
 namenode出错时的处理类。当active namenode出错时，一般需要关闭该进程。处理方式可以是ssh也可以是shell。

如果使用ssh，配置如下

<property>
  <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
  <value>sshfence</value>
</property>
 
<property>
  <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
  <value>/home/exampleuser/.ssh/id_rsa</value>
</property>

这种方法配置简单，推荐使用。 fs.defaultFS

 客户端连接HDFS时，默认的路径前缀。如果前面配置了nameservice
 ID的值是mycluster，那么这里可以配置为授权信息的一部分

可以在core-site.xml中配置如下

<property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://mycluster</value>
</property>

dfs.journalnode.edits.dir 这是JournalNode进程保持逻辑状态的路径。这是在linux服务器文件的绝对路径。
配置如下

<property>
  <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
  <value>/path/to/journal/node/local/data</value>
</property>

部署

以上配置完成后，就可以启动JournalNode进程了。在各个JournalNode机器上执行命令“hadoop-daemon.sh journalnode”。

如果是一个新的HDFS集群，还要首先执行格式化命令“hdfs namenode -format”，紧接着启动本NameNode进程。

如果存在一个已经格式化过的NameNode，并且已经启动了。那么应该把该NameNode的数据同步到另一个没有格式化的NameNode。在未格式化过的NameNode上执行命令“hdfs namenode -bootstrapStandby”。

如果是把一个非HA集群转成HA集群，应该运行命令“hdfs –initializeSharedEdits”，这会初始化JournalNode中的数据。

做了这些事情后，就可以启动两个NameNode了。启动成功后，通过web页面观察两个NameNode的状态，都是standby。

下面执行命令“hdfs haadmin -failover --forcefence serviceId serviceId2”。就会把NameNode的状态进行安全的切换。其中后面一个会变为active状态。这时候再通过web页面观察就能看到正确结果了。

管理员命令

执行命令“hdfs haadmin”，会显示子命令列表，如下

如果要查看具体用法，使用“hdfs haadmin -help ”。其中

详细部署步骤

集群结构

我这里采用 5台物理机，操作系统全部采用Centos6.5以下是我对这5台机器的角色分配（分别配置配置静态IP地址，配置域名解析，各物理机时间同步）。

在配置/etc/hosts文件的时候需要保证127.0.0.1的域名为localhost

ip地址	主机名	NameNode	JournalNode	DataNode	JOBTracker/TaskTracker
192.168.40.148	hadoop148	是	是	否
192.168.40.107	hadoop107	是	是	否	JOBTracker
192.168.40.104	hadoop104	否	是	是	TaskTracker
192.168.40.105	hadoop105	否	否	是	TaskTracker
192.168.40.108	hadoop108	否	否	是	TaskTracker

安装jdk

编辑在每台机器上配置/etc/profile文件，添加以下内容

export HADOOP_HOME=/root/hadoop/hadoop-2.5.2

export JAVA_HOME=/root/hadoop/jdk1.7.0_51

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

无密码访问

为了方便机器之间的访问，设置每台机器之间的ssh免密码登录

SSH 无密码原理简介

首先在 hadoop148上生成一个密钥对，包括一个公钥和一个私钥，并将公钥复制到其他机器上。

然后当 hadoop148通过 SSH 连接其他机器时，其他机器就会生成一个随机数并用 hadoop148的公钥对随机数进行加密，并发送给 hadoop148。

最后 hadoop148收到加密数之后再用私钥解密，并将解密数回传给其他机器，其他机器确认解密数无误之后就允许 hadoop148不输入密码进行连接了

配置步骤

1 、登录hadoop148,执行命令 ssh-keygen -t rsa 之后一路回车，查看刚生成的无密码钥对： cd .ssh 后执行 ll

2 、把 id_rsa.pub 追加到授权的 key 里面去。执行命令 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >>~/.ssh/authorized_keys

3 、修改权限：执行 chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

4 、确保 cat /etc/ssh/sshd_config 中存在如下内容

RSAAuthentication yes

PubkeyAuthentication yes

AuthorizedKeysFile      .ssh/authorized_keys

如需修改，则在修改后执行重启 SSH 服务命令使其生效 :service sshd restart

5 、将公钥复制到所有其他机器上 :scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@192.168.40.107： ~/ 然后输入 yes ，最后输入 107机器的密码

6 、在 192.168.40.107 机器上创建 .ssh 文件夹 :mkdir ~/.ssh 然后执行 chmod 700 ~/.ssh （若文件夹以存在则不需要创建）

7 、追加到授权文件 authorized_keys 执行命令 :cat ~/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys 然后执行 chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

8 、重复第 4 步

9 、验证命令 : 在 192.168.40.148机器上执行 ssh 192.168.40.107发现主机名由 hadoop148变成 hadoop107即成功，最后删除 id_rsa.pub 文件 :rm -r id_rsa.pub

按照以上步骤分别配置 192.168.40.107,192.168.40.104,192.168.40.105,192.168.40.108，要求每个都可以无密码登录

修改配置文件

Hadoop集群中的每台机器采用相同的配置，可以先配置其中的一台机器，然后复制到其他机器，下面重点描述。

1 编辑文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh，修改一行内容如下

export JAVA_HOME=/root/hadoop/jdk1.7.0_51

把这里的JAVA_HOME前面的#去掉，把值改为自己安装的jdk路径；

2 编辑文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml，修改内容如下所示

<configuration>

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/root/hadoop/tmp</value>

</property>

<property>

<name>fs.default.name</name>

<value>hdfs://hadoop148:9000</value>

</property>

</configuration>

以上配置中，name是hadoop.tmp.dir的值表示hadoop存放数据的目录，即包括NameNode的数据，也包括DataNode的数据。该路径任意指定，只要实际存在该文件夹即可。

name是fs.defaultFS的值表示hdfs路径的逻辑名称。因为我们会启动2个NameNode，每个NameNode的位置不一样，那么切换后，用户也要修改代码，很麻烦，因此使用一个逻辑路径，用户就可以不必担心NameNode切换带来的路径不一致问题了。

3 编辑文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml，修改内容如下所示

<Confituration>
<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>2</value>

</property>

<property>

<name>dfs.nameservices</name>

<value>cluster1</value>

</property>

<property>

<name>dfs.ha.namenodes.cluster1</name>

<value>hadoop148,hadoop107</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.hadoop148</name>

<value>hadoop148:9000</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.hadoop107</name>

<value>hadoop107:9000</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.http-address.cluster1.hadoop148</name>

<value>hadoop148:50070</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.http-address.cluster1.hadoop107</name>

<value>hadoop107:50070</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>

<value>qjournal://hadoop148:8485;hadoop107:8485;hadoop104:8485/cluster1</value>

</property>

<property>

<name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster1</name>

<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>

</property>

<property>

<name>dfs.ha.fencing.methods</name>

<value>sshfence</value>

</property>

<property>

<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>

<value>/root/.ssh/id_rsa</value>

</property>

<property>

<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>

<value>/root/hadoop/tmp/journal</value>

</property>
</Configuration>

4 编辑$HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml

<configuration>

        <property>

            <name>mapreduce.framework.name</name>

            <value>yarn</value>

        </property>

        <property>

            <name>mapreduce.jobtracker.http.address</name>

            <value>hadoop107:50030</value>

        </property>

        <property>

            <name>mapreduce.jobhistory.address</name>

            <value>hadoop107:10020</value>

        </property>

        <property>

            <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

            <value>hadoop107:19888</value>

        </property>

    </configuration>

5 编辑$HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

        <value>mapreduce_shuffle</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.address</name>

        <value>hadoop107:8032</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

        <value>hadoop107:8030</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

        <value>hadoop107:8031</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

        <value>hadoop107:8033</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

        <value>hadoop107:8088</value>

    </property>

</configuration>

6 编辑文件$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves，修改内容如下所示

hadoop104
hadoop105
hadoop108

表示以上三个节点作为DataNode节点。

7 执行SCP命令将配置文件从148上拷贝到其他机器上，以107为例

scp -r ~/hadoop/hadoop-2.5.2/etc/hadoop/ root@hadoop107:~/hadoop/hadoop-2.5.2/etc/

执行命令启动集群

以下命令严格注意执行顺序，不能颠倒！

1 启动JournalNode集群

在hadoop148、hadoop107、hadoop104上，执行命令 hadoop-daemon.sh start journalnode

2 格式化一个NameNode

在hadoop148执行命令 hdfs namenode –format

如果连接不上，可以尝试关闭防火墙

3 启动一个NameNode

在hadoop148执行命令 hadoop-daemon.sh start namenode

4 格式化另一个NameNode

在hadoop107执行命令 hdfs namenode -bootstrapStandby

5 启动另一个NameNode

在hadoop107执行命令 hadoop-daemon.sh start namenode

这时候，使用浏览器访问 http://hadoop148:50070 和 http://hadoop107:50070 。如果能够看到两个页面，证明NameNode启动成功了。这时，两个NameNode的状态都是standby。

6 转换active

在hadoop148执行命令 hdfs haadmin -transitionToActive hadoop148

再使用浏览器访问 http://hadoop148:50070 和 http://hadoop107:50070，会发现hadoop148节点变为active，hadoop107还是standby。

7 启动DataNodes

在hadoop148执行命令 hadoop-daemons.sh start datanode 会启动3个DataNode节点。

这时候HA集群就启动了。

你如果想实验一下NameNode切换，执行命令 hdfs haadmin –failover –forceactive hadoop148 hadoop107

这时候观察hadoop148和hadoop107的状态，就会发现，已经改变了。

5, 在hadoop107上执行 start-yarn.sh启动MR,启动成功后通过http://192.168.40.107:8088/cluster 访问集群

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