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Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解

[日期:2016-08-11] 来源:Linux社区  作者:carl810224 [字体: ]

1 Hadoop HA架构详解

1.1 HDFS HA背景

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。

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。

1.2 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。

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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。

1.3 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。

1.4 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。

1.5 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。

1.6 YARN HA架构

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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。

 

2 高可用集群规划

2.1 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:

主机名

IP地址

安装的软件

JPS

hadoop-master1

172.16.20.81

Jdk/hadoop

Namenode/zkfc/resourcemanager/

JobHistoryServer

hadoop-master2

172.16.20.82

Jdk/hadoop

Namenode/zkfc/resourcemanager/

WebProxyServer

hadoop-slave1

172.16.20.83

Jkd/hadoop/zookeepe

Datanode/journalnode/nodemanager/

quorumPeerMain

hadoop-slave2

172.16.20.84

Jkd/hadoop/zookeeper

Datanode/journalnode/nodemanager/

quorumPeerMain

hadoop-slave3

172.16.20.85

Jkd/hadoop/zookeeper

Datanode/journalnode/nodemanager/

quorumPeerMain

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。

2.2 软件版本

操作系统:CentOS Linux 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

3 Linux环境准备

集群各节点进行如下修改配置:

 

3.1 创建用户并添加权限

// 切换root用户

$ su root

// 创建hadoop用户组

# groupadd hadoop

// 在hadoop用户组中创建hadoop用户

# useradd -g hadoop hadoop

// 修改用户hadoop密码

# passwd hadoop

// 修改sudoers配置文件给hadoop用户添加sudo权限

# vim /etc/sudoers

hadoop    ALL=(ALL)      ALL

// 测试是否添加权限成功

# exit

$ sudo ls /root

3.2 修改IP地址和主机名

// 切换root用户

$ su root

// 修改本机IP地址

# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

// 重启网络服务

# service network restart

// 修改主机名

# hostnamectl set-hostname 主机名

// 查看主机名

# hostnamectl status

3.3 设置IP地址与主机名映射

// 切换root用户

$ su root

// 编辑hosts文件

# vim /etc/hosts

172.16.20.81    hadoop-master1

172.16.20.82    hadoop-master2

172.16.20.83    hadoop-slave1

172.16.20.84    hadoop-slave2

172.16.20.85    hadoop-slave3

3.4 关闭防火墙和Selinux

// 切换root用户

$ su root

// 停止firewall防火墙

# systemctl stop firewalld.service

// 禁止firewall开机启动

# systemctl disable firewalld.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

3.5 配置SSH免密码登录

// 在hadoop-master1节点生成SSH密钥对

$ ssh-keygen -t rsa

// 将公钥复制到集群所有节点机器上

$ ssh-copy-id hadoop-master1

$ ssh-copy-id hadoop-master2

$ ssh-copy-id hadoop-slave1

$ ssh-copy-id hadoop-slave2

$ ssh-copy-id hadoop-slave3

// 通过ssh登录各节点测试是否免密码登录成功

$ ssh hadoop-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。

3.6 安装JDK

// 卸载系统自带的openjdk

$ suroot

# rpm-qa | grep java

# rpm-e --nodeps java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64

# rpm-e --nodeps java-1.7.0-openjdk-headless-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64

# rpm-e --nodeps tzdata-java-2015a-1.el7_0.noarch

# exit

// 解压jdk安装包

$ tar-xvf jdk-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

4 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

$ su root

// 查看是否安装ntp

# rpm -qa | grep ntp

// 安装ntp

# yum install -y ntp

// 配置时间服务器

# vim /etc/ntp.conf

# 禁止所有机器连接ntp服务器

restrict default ignore

# 允许局域网内的所有机器连接ntp服务器

restrict 172.16.20.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

# 使用本机作为时间服务器

server 127.127.1.0

// 启动ntp服务器

# service ntpd start

// 设置ntp服务器开机自动启动

# chkconfig ntpd on

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

$ su root

// 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

0      0      *      *      *      /usr/sbin/ntpdate hadoop-master1>> /home/hadoop/ntpd.log

// 查看任务

# crontab -l

更多详情见请继续阅读下一页的精彩内容http://www.linuxidc.com/Linux/2016-08/134180p2.htm

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