Hadoop2.7.1配置NameNode+ResourceManager高可用原理分析

关于NameNode高可靠需要配置的文件有core-site.xml和hdfs-site.xml 
关于ResourceManager高可靠需要配置的文件有yarn-site.xml 

逻辑结构： 


 

NameNode-HA工作原理： 
在一个典型的HA集群中，最好有2台独立的机器的来配置NameNode角色，无论在任何时候，集群中只能有一个NameNode作为Active状态，而另一个是Standby状态，Active状态的NameNode负责集群中所有的客户端操作，这么设置的目的，其实HDFS底层的机制是有关系的，同一时刻一个文件，只允许一个写入方占用，如果出现多个，那么文件偏移量便会混乱，从而导致数据格式不可用，当然状态为Standby的NameNode这时候仅仅扮演一个Slave的角色，以便于在任何时候Active的NameNode挂掉时，能够第一时间，接替它的任务，成为主NameNode，达到一个热备份的效果，在HA架构里面SecondaryNameNode这个冷备角色已经不存在了，为了保持从NameNode时时的与主NameNode的元数据保持一致，他们之间交互通过一系列守护的轻量级进程JournalNode，当任何修改操作在主NameNode上执行时，它同时也会记录修改log到至少半数以上的JornalNode中，这时状态为Standby的NameNode监测到JournalNode里面的同步log发生变化了会读取JornalNode里面的修改log，然后同步到自己的的目录镜像树里面，当发生故障时，Active的NameNode挂掉后，Standby的NameNode会在它成为Active NameNode前，读取所有的JournalNode里面的修改日志，这样就能高可靠的保证与挂掉的NameNode的目录镜像树一致，然后无缝的接替它的职责，维护来自客户端请求，从而达到一个高可用的目的。 

为了达到快速容错的掌握全局的目的，Standby角色也会接受来自DataNode角色汇报的块信息，前面只是介绍了NameNode容错的工作原理，下面介绍下，当引入Zookeeper之后，为啥可以NameNode-HA可以达到无人值守，自动切换的容错。 

在主备切换上Zookeeper可以干的事： 
（1）失败探测   在每个NameNode启动时，会在Zookeeper上注册一个持久化的节点，当这个NameNode宕机时，它的会话就会终止，Zookeeper发现之后，就会通知备用的NameNode，Hi，老兄，你该上岗了。 
（2）选举机制， Zookeeper提供了一个简单的独占锁，获取Master的功能，如果那个NameNode发现自己得到这个锁，那就预示着，这个NameNode将被激活为Active状态 

当然，实际工作中Hadoop提供了ZKFailoverController角色，在每个NameNode的节点上，简称zkfc，它的主要职责如下： 

（1）健康监测，zkfc会周期性的向它监控的NameNode发送健康探测命令，从而来确定某个NameNode是否处于健康状态，如果机器宕机，心跳失败，那么zkfc就会标记它处于一个不健康的状态 
（2）会话管理， 如果NameNode是健康的，zkfc就会在zookeeper中保持一个打开的会话，如果NameNode同时还是Active状态的，那么zkfc还会在Zookeeper中占有一个类型为短暂类型的znode，当这个NameNode挂掉时， 
这个znode将会被删除，然后备用的NameNode，将会得到这把锁，升级为主NameNode，同时标记状态为Active，当宕机的NameNode，重新启动时，它会再次注册zookeper，发现已经有znode锁了，便会自动变为Standby状态，如此往复循环，保证高可靠，需要注意，目前仅仅支持最多配置2个NameNode。 
（3）master选举，如上所述，通过在zookeeper中维持一个短暂类型的znode，来实现抢占式的锁机制，从而判断那个NameNode为Active状态。 
 

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hdfs-site.xml里面 

Xml代码  

1. xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>  

2. xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>  

4.   

5. << span="">configuration>  

6.   

7.   

8.   

9.   

10. << span="">property>      

11.    << span="">name>dfs.replicationname>      

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13.  property>      

14.    

15.   

16.   

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101.        << span="">value>h3:8031value>  

102.     property>  

103.   

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105.         

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107.        << span="">name>yarn.resourcemanager.address.h2name>  

108.        << span="">value>h2:8032value>  

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110.     << span="">property>  

111.        << span="">name>yarn.resourcemanager.address.h3name>  

112.        << span="">value>h3:8032value>  

113.    property>      

114.   

115.   

116.           

117.     << span="">property>  

118.        << span="">name>yarn.resourcemanager.admin.address.h2name>  

119.        << span="">value>h2:8033value>  

120.     property>  

121.   

122.     << span="">property>  

123.        << span="">name>yarn.resourcemanager.admin.address.h3name>  

124.         << span="">value>h3:8033value>  

125.     property>  

126.   

127.   

128.        

129.     << span="">property>  

130.        << span="">name>yarn.resourcemanager.webapp.address.h2name>  

131.        << span="">value>h2:8088value>  

132.     property>  

133.   

134.     << span="">property>  

135.        << span="">name>yarn.resourcemanager.webapp.address.h3name>  

136.        << span="">value>h3:8088value>  

137.     property>  

138.   

139.   

140.   << span="">property>    

141.     << span="">name>yarn.resourcemanager.scheduler.classname>    

142.     << span="">value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacitySchedulervalue>    

143.   property>   

144.   

145.   

146.   

147.   

148.   

149.   << span="">property>    

150.     << span="">name>yarn.nodemanager.aux-servicesname>    

151.     << span="">value>mapreduce_shufflevalue>    

152.   property>    

153.   

154.   << span="">property>    

155.     << span="">name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.classname>    

156.     << span="">value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandlervalue>    

157.   property>    

158.   

159.   << span="">property>      

160.     << span="">description>Classpath for typical applications.description>      

161.     << span="">name>yarn.application.classpathname>      

162.     << span="">value>$HADOOP_CONF_DIR    

163.     ,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*    

164.     ,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*    

165.     ,$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/*    

166.     ,$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*    

167.     ,$YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*value>      

168.   property>     

169.     

170.     

171.   << span="">property>    

172.     << span="">name>yarn.nodemanager.resource.memory-mbname>    

173.     << span="">value>5632value>    

174.   property>    

175.   

176.  << span="">property>  

177.     << span="">name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mbname>  

178.     << span="">value>1408value>  

179.   property>  

180.   

181.   

182.  << span="">property>  

183.     << span="">name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mbname>  

184.     << span="">value>5632value>  

185.   property>  

186. configuration>  

启动方式：假设你是新的集群，如果不是，请参考文末的官网url链接 
1，先在集群中启动N/2+1个JornalNode进程，写ssh脚本执行命令：hadoop-daemon.sh start journalnode 
2 ，然后在第一台NameNode上应执行hdfs namenode -format格式化集群 
3，然后在第二台NameNode上执行hdfs namenode -bootstrapStandby同步第一台NameNode元数据 
4，在第一台NameNode上执行命令hdfs zkfc -formatZK格式化zookeeper 
5，第一台NameNode上启动zkfc执行命令：hadoop-daemon.sh start zkfc 
6，在第二台NameNode上启动zkfc执行命令：hadoop-daemon.sh start zkfc 
7，执行start-dfs.sh启动所有的NameNode，DataNode，JournalNode（注意如果已经启动就会跳过） 
8，执分别访问两台机器的50070端口，查看NameNode状态，其中一个为Active，一个为Standby即为正常 
9，测试容错，找到状态为Active的NameNode的pid进程，并kill掉，查看standby是否会自动晋级为active，如果 
一切安装完毕，则会自动切换，如果没切换，注意查看zkfc和namenode的log