【赵渝强老师】基于ZooKeeper实现Hadoop HA
原创
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：
视频讲解如下：
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。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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