Hadoop高可用集群
1.Hadoop提供了NameService進程，其是NameNode的代理，維護NameNode列表並存儲NameNode的狀態，客戶端直接訪問的是NameService，NameService會將請求轉發給當前狀態為Active的NameNode。2.當啟動HDFS時，DataNode將同時向兩個NameNode進行註冊。怎樣發現NameNode無法提供服務以及如何進行NameNode間狀態的切換？
1.Hadoop提供了FailoverControllerActive和FailoverControllerStandBy兩個進程用於NameNode的生命監控。2.FailoverControllerActive和FailoverControllerStandBy會分別監控對應狀態的NameNode，若NameNode無異常則定期向Zookeeper集群發送心跳，若在一定時間內Zookeeper集群沒收到FailoverControllerActive發送的心跳，則認為此時狀態為Active的NameNode已經無法對外提供服務，因此將狀態為StandBy的NameNode切換為Active狀態。NameNode之間的數據如何進行同步和共享？1.Hadoop提供了JournalNode用於存放NameNode中的編輯日誌。2.當激活的NameNode執行任何名稱空間上的修改時，它將修改的記錄保存到JournalNode集群中，備用的NameNode能夠實時監控JournalNode集群中日誌的變化，當監控到日誌發生改變時會將其同步到本地。*當狀態為Active的NameNode無法對外提供服務時，Zookeeper將會自動的將處於StandBy狀態的NameNode切換成Active。2.2 HDFS HA高可用集群搭建1.配置HDFS（hdfs-site.xml）
<configuration> <!-- 指定NameService的名稱 --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>mycluster</value> </property> <!-- 指定NameService下兩個NameNode的名稱 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <!-- 分別指定NameNode的RPC通訊地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name> <value>192.168.1.80:8020</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name> <value>192.168.1.81:8020</value> </property> <!-- 分別指定NameNode的Web監控頁面地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name> <value>192.168.1.80:50070</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name> <value>192.168.1.81:50070</value> </property> <!-- 指定NameNode編輯日誌存儲在JournalNode集群中的目錄--> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://192.168.1.80:8485;192.168.1.81:8485;192.168.1.82:8485/mycluster</value> </property> <!-- 指定JournalNode集群存放日誌的目錄--> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/journalnode</value> </property> <!-- 配置NameNode失敗自動切換的方式--> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <!-- 配置隔離機制--> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value>sshfence</value> </property> <!-- 由於使用SSH,那麽需要指定密鑰的位置--> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/root/.ssh/id_rsa</value> </property> <!-- 開啟失敗故障自動轉移--> <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property> <!-- 配置Zookeeper地址--> <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>192.168.1.80:2181,192.168.1.81:2181,192.168.1.82:2181</value> </property> <!-- 文件在HDFS中的備份數(小於等於NameNode) --> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> <!-- 關閉HDFS的訪問權限 --> <property> <name>dfs.permissions.enabled</name> <value>false</value> </property> <!-- 指定一個配置文件,使NameNode過濾配置文件中指定的host --> <property> <name>dfs.hosts.exclude</name> <value>/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/etc/hadoop/hdfs.exclude</value> </property> </configuration> *指定NameNode的RPC通訊地址是為了接收FailoverControllerActive和FailoverControllerStandBy以及DataNode發送的心跳。 2.配置Hadoop公共屬性（core-site.xml） <configuration> <!-- Hadoop工作目錄,用於存放Hadoop運行時NameNode、DataNode產生的數據 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/data</value> </property> <!-- 默認NameNode,使用NameService的名稱 --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://mycluster</value> </property> <!-- 開啟Hadoop的回收站機制,當刪除HDFS中的文件時,文件將會被移動到回收站(/usr/<username>/.Trash),在指定的時間過後再對其進行刪除,此機制可以防止文件被誤刪除 --> <property> <name>fs.trash.interval</name> <!-- 單位是分鐘 --> <value>1440</value> </property> </configuration>
*在HDFS HA集群中，StandBy的NameNode會對namespace進行checkpoint操作，因此就不需要在HA集群中運行SecondaryNameNode、CheckpintNode、BackupNode。2.啟動HDFS HA高可用集群1.分別啟動JournalNode
2.格式化第一個NameNode並啟動
3.第二個NameNode同步第一個NameNode的信息
4.啟動第二個NameNode
5.啟動Zookeeper集群
6.格式化Zookeeper
*當格式化ZK後，ZK中將會多了hadoop-ha節點。
7.重啟HDFS集群
當HDFS HA集群啟動完畢後，可以分別訪問NameNode管理頁面查看當前NameNode的狀態
*可以查看到主機名為hadoop1的NamNode其狀態為StandBy，而主機名為hadoop2的NameNode其狀態為Active。
8.模擬NameNode宕機，手動殺死進程。
9.
10.此時訪問NameNode管理頁面，可見主機名為hadoop1的NameNode其狀態從原本的StandBy切換成Active。
2.3 JAVA操作HDFS HA集群
*由於在HDFS HA集群中存在兩個NameNode，且服務端暴露的是NameService，因此在通過JAVA連接HDFS HA集群時需要使用Configuration實例進行相關的配置。
/**
* @Auther: ZHUANGHAOTANG
* @Date: 2018/11/6 11:49
* @Description:
*/
public class HDFSUtils {
/**
* HDFS NamenNode URL
*/
private static final String NAMENODE_URL = "hdfs://mycluster:8020";
/**
* 配置項
*/
private static Configuration conf = null;
static {
conf = new Configuration();
//指定默認連接的NameNode,使用NameService的名稱
conf.set("fs.defaultFS", "hdfs://mycluster");
//指定NameService的名稱
conf.set("dfs.nameservices", "mycluster");
//指定NameService下的NameNode列表
conf.set("dfs.ha.namenodes.mycluster", "nn1,nn2");
//分別指定NameNode的RPC通訊地址
conf.set("dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1", "hadoop1:8020");
conf.set("dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2", "hadoop2:8020");
//配置NameNode失敗自動切換的方式
conf.set("dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster", "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider");
}
/**
* 創建目錄
*/
public static void mkdir(String dir) throws Exception {
if (StringUtils.isBlank(dir)) {
throw new Exception("Parameter Is NULL");
}
dir = NAMENODE_URL + dir;
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(NAMENODE_URL), conf);
if (!fs.exists(new Path(dir))) {
fs.mkdirs(new Path(dir));
}
fs.close();
}
/**
* 刪除目錄或文件
*/
public static void delete(String dir) throws Exception {
if (StringUtils.isBlank(dir)) {
throw new Exception("Parameter Is NULL");
}
dir = NAMENODE_URL + dir;
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(NAMENODE_URL), conf);
fs.delete(new Path(dir), true);
fs.close();
}
/**
* 遍歷指定路徑下的目錄和文件
*/
public static List<String> listAll(String dir) throws Exception {
List<String> names = new ArrayList<>();
if (StringUtils.isBlank(dir)) {
throw new Exception("Parameter Is NULL");
}
dir = NAMENODE_URL + dir;
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(dir), conf);
FileStatus[] files = fs.listStatus(new Path(dir));
for (int i = 0, len = files.length; i < len; i++) {
if (files[i].isFile()) { //文件
names.add(files[i].getPath().toString());
} else if (files[i].isDirectory()) { //目錄
names.add(files[i].getPath().toString());
} else if (files[i].isSymlink()) { //軟或硬鏈接
names.add(files[i].getPath().toString());
}
}
fs.close();
return names;
}
/**
* 上傳當前服務器的文件到HDFS中
*/
public static void uploadLocalFileToHDFS(String localFile, String hdfsFile) throws Exception {
if (StringUtils.isBlank(localFile) || StringUtils.isBlank(hdfsFile)) {
throw new Exception("Parameter Is NULL");
}
hdfsFile = NAMENODE_URL + hdfsFile;
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(NAMENODE_URL), conf);
Path src = new Path(localFile);
Path dst = new Path(hdfsFile);
fs.copyFromLocalFile(src, dst);
fs.close();
}
/**
* 通過流上傳文件
*/
public static void uploadFile(String hdfsPath, InputStream inputStream) throws Exception {
if (StringUtils.isBlank(hdfsPath)) {
throw new Exception("Parameter Is NULL");
}
hdfsPath = NAMENODE_URL + hdfsPath;
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(NAMENODE_URL), conf);
FSDataOutputStream os = fs.create(new Path(hdfsPath));
BufferedInputStream bufferedInputStream = new BufferedInputStream(inputStream);
byte[] data = new byte[1024];
while (bufferedInputStream.read(data) != -1) {
os.write(data);
}
os.close();
fs.close();
}
/**
* 從HDFS中下載文件
*/
public static byte[] readFile(String hdfsFile) throws Exception {
if (StringUtils.isBlank(hdfsFile)) {
throw new Exception("Parameter Is NULL");
}
hdfsFile = NAMENODE_URL + hdfsFile;
FileSystem fs = FileSystem.get(URI.create(NAMENODE_URL), conf);
Path path = new Path(hdfsFile);
if (fs.exists(path)) {
FSDataInputStream is = fs.open(path);
FileStatus stat = fs.getFileStatus(path);
byte[] data = new byte[(int) stat.getLen()];
is.readFully(0, data);
is.close();
fs.close();
return data;
} else {
throw new Exception("File Not Found In HDFS");
}
}
}
2.YARN HA集群
2.1 模型
*啟動兩個ResourceManager後分別向Zookeeper註冊，通過Zookeeper管理他們的狀態，一旦狀態為Active的ResourceManager無法正常提供服務，Zookeeper將會立即將狀態為StandBy的ResourceManager切換為Active。2.2 YARN HA高可用集群搭建1.配置YARN（yarn-site.xml）
<configuration>
<!-- 配置Reduce取數據的方式是shuffle(隨機) -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 開啟日誌 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 設置日誌的刪除時間 -1:禁用,單位為秒 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation。retain-seconds</name>
<value>864000</value>
</property>
<!-- 設置yarn的內存大小,單位是MB -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>8192</value>
</property>
<!-- 設置yarn的CPU核數 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
<value>8</value>
</property>
<!-- YARN HA配置 -->
<!-- 開啟yarn ha -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定yarn ha的名稱 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>cluster1</value>
</property>
<!-- 分別指定兩個ResourceManager的名稱 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<!-- 分別指定兩個ResourceManager的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>192.168.1.80</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>192.168.1.81</value>
</property>
<!-- 分別指定兩個ResourceManager的Web訪問地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
<value>192.168.1.80:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
<value>192.168.1.81:8088</value>
</property>
<!-- 配置使用的Zookeeper集群 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>192.168.1.80:2181,192.168.1.81:2181,192.168.1.82:2181</value>
</property>
<!-- ResourceManager Restart配置 -->
<!-- 啟用ResourceManager的restart功能,當ResourceManager重啟時將會保存運行時信息到指定的位置,重啟成功後再進行讀取 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- ResourceManager Restart使用的存儲方式(實現類) -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>
<!-- ResourceManager重啟時數據保存在Zookeeper中的目錄 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-state-store.parent-path</name>
<value>/rmstore</value>
</property>
<!-- NodeManager Restart配置 -->
<!-- 啟用NodeManager的restart功能,當NodeManager重啟時將會保存運行時信息到指定的位置,重啟成功後再進行讀取 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- NodeManager重啟時數據保存在本地的目錄 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.recovery.dir</name>
<value>/usr/hadoop/hadoop-2.9.0/data/rsnodemanager</value>
</property>
<!-- 配置NodeManager的RPC通訊端口 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.address</name>
<value>0.0.0.0:45454</value>
</property>
</configuration>
ResourceManager Restart使用的存儲方式(實現類)1.ResourceManager運行時的數據保存在ZK中：org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore2.ResourceManager運行時的數據保存在HDFS中：org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.FileSystemRMStateStore3.ResourceManager運行時的數據保存在本地：org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.LeveldbRMStateStore使用不同的存儲方式將需要額外的配置項，可參考官網，http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerRestart.html2.啟動YARN HA高可用集群1.在ResourceManager所在節點中啟動YARN集群
2.手動啟動另一個ResourceManager
當啟動YARN HA集群後，可以分別訪問ResourceManager管理頁面，http://192.168.1.80:8088、http://192.168.1.81:8088。訪問狀態為StandBy的ResourceManager時，會將請求重定向到狀態為Active的ResourceManager的管理頁面。3.模擬ResourceManager宕機，手動殺死進程
*Zookeeper在一定時間內無法接收到狀態為Active的ResourceManager發送的心跳時，將會立即將狀態為StandBy的ResourceManager切換為Active。
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