HADOOP HA配置

hadoop2.x的ha配置，此文档中描述有hdfs与yarn的ha配置。

此文档的假定条件是zk已经安装并配置完成,其实也没什么安装的。

hdfs ha配置

首先，先配置core-site.xml配置文件：

<property>

在老版本中使用mr1时,还可能使用fs.default.name来进行配置

  <name>fs.defaultFS</name>

此处配置的mycluster目前还没有定义，我们需要记住这个值,

这个表示此namenode的nameServiceId,在hdfs-site中定义,此处进行引用

  <value>hdfs://mycluster</value>

</property>

接下来，配置当namenode发生切换时的检查方法，当NAMENODE切换时，

需要检查并确保只有一个active节点。

因此会通过SHELL或SSH的方式过去强制中止或执行检查

<property>

  <name>dfs.ha.fencing.methods</name>

此处的可配置值sshfence/shell

  <value>sshfence</value>

</property>

<property>

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

  <value>/root/.ssh/id_rsa</value>

</property>

配置ha连接的zk的连接地址，

<property>

  <name>ha.zookeeper.quorum</name>

  <value>one.cluster:2181,two.cluster:2181,three.cluster:2181</value>

</property>

还可以有如下几个配置：

ha.zookeeper.session-timeout.ms，zk的session超时时间，默认是5000ms

ha.zookeeper.parent-znode，hdfs的ha在zk上的存储路径, 默认是/hadoop-ha

<!--[if gte vml 1]><v:shapetype id="_x0000_t75" coordsize="21600,21600" o:spt="75" o:preferrelative="t" path="m@4@5l@4@11@9@11@9@5xe" filled="f" stroked="f"> <v:stroke joinstyle="miter"/> <v:formulas> <v:f eqn="if lineDrawn pixelLineWidth 0"/> <v:f eqn="sum @0 1 0"/> <v:f eqn="sum 0 0 @1"/> <v:f eqn="prod @2 1 2"/> <v:f eqn="prod @3 21600 pixelWidth"/> <v:f eqn="prod @3 21600 pixelHeight"/> <v:f eqn="sum @0 0 1"/> <v:f eqn="prod @6 1 2"/> <v:f eqn="prod @7 21600 pixelWidth"/> <v:f eqn="sum @8 21600 0"/> <v:f eqn="prod @7 21600 pixelHeight"/> <v:f eqn="sum @10 21600 0"/> </v:formulas> <v:path o:extrusionok="f" gradientshapeok="t" o:connecttype="rect"/> <o:lock v:ext="edit" aspectratio="t"/> </v:shapetype><v:shape id="图片_x0020_1" o:spid="_x0000_i1025" type="#_x0000_t75" style='width:426.75pt;height:283.5pt;visibility:visible;mso-wrap-style:square'> <v:imagedata src="file:///C:\Users\ADMINI~1\AppData\Local\Temp\msohtmlclip1\01\clip_image001.png" o:title=""/> </v:shape><![endif]--><!--[if !vml]--><!--[endif]-->

 

接下来对hdfs-site.xml进行配置

定义上面提到过的nameserviceid的值，

<property>

  <name>dfs.nameservices</name>

此处对当前配置的ha的nameserviceid进行定义,此处的mycluster中间不能使用"_"线

  <value>mycluster</value>

</property>

 

接下来定义nameserviceid中需要使用到的namenode的id,

<property>

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

此处定义了两个namenode的id,也就是需要配置两具namenode,id分别是nn1与nn2

  <value>nn1,nn2</value>

</property>

在定义完成需要的namenode id后，

需要针对每一个namenode,定义其相关的rpc,http地址。

如果有启用https,还需要设置https-address

此处的配置通过nameserviceid.namenodeid来进行配置。

<property>

  <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>

  <value>one.cluster:8020</value>

</property>

<property>

  <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>

  <value>two.cluster:8020</value>

</property>

<property>

  <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>

  <value>one.cluster:50070</value>

</property>

<property>

  <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>

  <value>two.cluster:50070</value>

</property>

 

 

 

 

接下来配置namenode edits的共享存储，在这里使用QJM来进行配置：

qjm是一个很轻量的进程，可以直接部署到namenode或datanode中。

qjm的默认rpc端口是8485,默认http端口是8480,

可通过配置dfs.journalnode.rpc-address，dfs.journalnode.http-address来修改端口。

qjm必须配置为单数个(N)，可以保证在(N-1)/2个正常运行时，能够正常提供服务。

<property>

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

  <value>qjournal://one.cluster:8485;two.cluster:8485;three.cluster:8485/mycluster</value>

</property>

配置QJM的存储路径：

<property>

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

  <value>/data/1/dfs/jn</value>

</property>

设置针对此nameserviceid的客户端代理：

client请求时通过nameserviceid来做请求，

nameserviceid解析出对应的active namenode就通过此配置中的java类来完成。

<property>

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

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

</property>

 

 

 

接下来配置namenode的自动故障转换。

<property>

  <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>

  <value>true</value>

</property>

 

把配置文件复制到所有的节点中。这个不能忘呀。

在配置有QJM的节点中启动QJM.

进入hadooop_home/sbin目录

./hadoop-daemon.sh start journalnode

 

进入hadoop_home/bin目录下，执行./hdfs zkfc -formatZK在zk上进行格式化

对namenode进行format操作：

进入hadoop_home/bin目录，并执行如下命令

执行./hadoop namenode -format -clusterid hacluster命令。

./hdfs namenode -initializeSharedEdits

接下来启动主的namenode, 进入hadooop_home/sbin目录,执行如下命令

./hadoop-daemon.sh start namenode

赶往standby的namenode节点，

进入hadoop_home/bin目录，执行如下命令：

./hdfs namenode -bootstrapStandby

 

启动standby 的namenode,进入hadooop_home/sbin目录,执行如下命令

./hadoop-daemon.sh start namenode

接下来启动各个datanode节点。

./hadoop-daemon.sh start datanode

最后一步，启动zkfc,自动切换namenode节点的服务。

因为此时两个namenode都是standby的状态，需要启动zkfc来实现切换。

在主namenode与standby的namenode中进行hadoop_home/sbin目录。并执行如下命令

./hadoop-daemon.sh start zkfc

the end.

 

YARN RM的HA配置

配置yarn中resourcemanager的HA只有在hadoop2.3.x后才引进，

yarn的ha配置相对简单，直接配置yarn-site.xml文件

<property>

rm连接失败的重试间隔

    <name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>

    <value>2000</value>

  </property>

<property>

是否启用ha配置，默认是false.

    <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>

    <value>true</value>

  </property>

<property>

启动自动故障转移,默认为false

    <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>

    <value>true</value>

  </property>

<property>

启用一个内嵌的故障转移，与ZKRMStateStore一起使用。

    <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.embedded</name>

    <value>true</value>

  </property>

<property>

    <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>

    <value>rm-cluster</value>

  </property>

<property>

    <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>

    <value>rm1,rm2</value>

  </property>

<property>

配置当前的rm节点，这个地方要注意，在rm1这个机器上时，配置为rm1

在rm2这台机器上时，需要配置为rm2.它们之间通过zk来实现active操作

    <name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>

    <value>rm1</value>

  </property>

<property>

    <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>

    <value>true</value>

  </property>

<property>

HA时，RMStateStore需要配置为这个值。

    <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>

 <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>

  </property>

<property>

配置与zk的连接地址

    <name>yarn.resourcemanager.zk.state-store.address</name>

    <value>localhost:2181</value>

  </property>

<property>

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

  <value>localhost:2181</value>

</property>

<!-- RM1 configs -->

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>

    <value>host1:23140</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>

    <value>host1:23130</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address.rm1</name>

    <value>host1:23189</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>

    <value>host1:23188</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>

    <value>host1:23125</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>

    <value>host1:23141</value>

  </property>

<!-- RM2 configs -->

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>

    <value>host2:23140</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>

    <value>host2:23130</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address.rm2</name>

    <value>host2:23189</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>

    <value>host2:23188</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>

    <value>host2:23125</value>

  </property>

  <property>

    <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>

    <value>host2:23141</value>

  </property>

启动yarn的各节点，

 

在主的resourcemanager与standby的resourcemanager中执行

yarn-daemon.sh start resourcemanager

在nodemanager中执行

yarn-daemon.sh start nodemanager