HDFS HA与QJM[官网整理]

【使用QJM构建HDFS HA架构(2.2+)】

    本文主要介绍HDFS HA特性，以及如何使用QJM(Quorum Journal Manager)特性实现HDFS HA。

 

一、背景

    HDFS集群中只有一个Namenode，这就会引入单点问题；即如果Namenode故障，那么这个集群将不可用，直到Namenode重启或者其他Namenode接入。

    有两种方式会影响集群的整体可用性：

    1、意外的突发事件，比如物理机器crash，集群将不可用，直到管理员重启Namenode。

    2、系统维护，比如软件升级等，需要关闭Namenode，也会导致集群暂时性的失效。

 

    HDFS HA特性即解决这个问题，它通过在集群中同时运行2个(redundant)Namenodes，并让active和passive之间热备(hot standby)。当Active Namenode故障失效后，即可快速故障转移到新的Namenode上(passive Namenode)；也可以在计划维护期间，基于管理员发起(administrator-inited)的友好的failover。

 

二、Architecture

    在典型的HA架构中，有两个独立的机器作为Namenode，任何时刻，只有一个Namenode处于Active状态，另一个处于standby状态(passive,备份)；Active Namenode用于接收Client端请求，Standy节点作为slave保持集群的状态数据以备快速failover。

 

    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(Journal Nodes)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。

 

 

三、硬件资源

    为了构建HA集群架构，你需要准备如下资源：

    1、Namenode机器：两台配置对等的物理机器，它们分别运行Active和Standby Node。

    2、JouralNode机器：运行JouralNodes的机器。JouralNode守护进程相当的轻量级，它们可以和hadoop的其他进程部署在一起，比如Namenodes、jobTracker、ResourceManager等。不过为了形成多数派(majority)，至少需要3个JouralNodes，因为edits操作必须在多数派上写入成功。当然JNS的个数可以 > 3，且通常为奇数(3,5,7)，这样可以更好的容错和形成多数派。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。

 

    此外，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，就不需要在HA集群中运行SecondaryNamenode、CheckpointNode或者BackupNode。事实上，HA架构中运行上述节点，将会出错(不允许)。

 

四、部署

    一)、配置

    和HDFS Federation类似，HA配置向后兼容，运行只有一个Namenode运行而无需做任何修改。新的配置中，要求集群中所有的Nodes都有相同的配置文件，而不是根据不同的Node设定不同的配置文件。

 

    和HDFS Federation一样，HA集群重用了“nameservice ID”来标识一个HDFS 实例(事实上它可能包含多个HA Namenods)；此外，“NameNode ID”概念被添加到HA中，集群中每个Namenode都有一个不同的ID；为了能够让一个配置文件支持所有的Namenodes(适用与Federation环境)，那么相关的配置参数都以“nameservice ID”或“Namenode ID”作为后缀。

 

   修改hdfs-site.xml，增加如下几个配置参数，其参数的顺序无关。

    1、dfs.nameservices：nameservice的逻辑名称。可以为任意可读字符串；如果在Federation中使用，那么还应该包含其他的nameservices，以","分割。

<property>
  <name>dfs.nameservices</name>
  <value>hadoop-ha,hadoop-federation</value>
</property>

 

    2、dfs.ha.namenodes.[nameservice ID]：

<property>
  <name>dfs.ha.namenodes.hadoop-ha</name>
  <value>nn1,nn2</value>
</property>

    其中“hadoop-ha”需要和1)中配置的nameservice ID匹配，此处我们定义“hadoop-ha”下有2个namenode ID。

 

    3、dfs.namenode.rpc-address.[nameservice ID].[namenode ID]

    

<property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop-ha.nn1</name>
  <value>machine1.example.com:8020</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop-ha.nn2</name>
  <value>machine2.example.com:8020</value>
</property>

    其中nameservice ID需要和1)匹配，namenode ID需要和2) 匹配。配置项的值为相应namenode的hostname以及通讯端口号(Client与namenode RPC通讯端口)，它和non-ha模式下“dfs.namenode.rpc-address”作用一样。每个namenode ID都需要单独配置。

 

    你可以根据需要，配置“dfs.namenode.servicerpc-address”，格式和上述一致。(SNN，backup节点与Namenode通讯地址)

 

    4、dfs.namenode.http-address.[nameservice ID].[namenode ID]

<property>
  <name>dfs.namenode.http-address.hadoop-ha.nn1</name>
  <value>machine1.example.com:50070</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.http-address.hadoop-ha.nn2</name>
  <value>machine2.example.com:50070</value>
</property>

    各个namenode的HTTP地址。它和non-ha下的"dfs.namenode.http-address"配置作用一样。

 

     5、dfs.namenode.shared.edits.dir：

    

<property>
  <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
  <value>qjournal://node1.example.com:8485;node2.example.com:8485;node3.example.com:8485/hadoop-ha</value>
</property>

    配置JNS组的url地址，Namenodes将会从JNS组中读写edits。这是一个共享存储区，Active Namenode写入，Standby Node读取，每个Namenodeservice必须配置足够多的JNS地址(>=3，多数派)，每条的格式为：

    “qjournal://host1:port1;host2:port2;host3:port3/journalId”

    其中journalId需要和上述配置中的“nameserviceID”匹配。

<property>
  <name>dfs.journalnode.rpc-address</name>
  <value>0.0.0.0:8485</value>
</property>
<property>
  <name>dfs.journalnode.http-address</name>
  <value>0.0.0.0:8480</value>
</property>

    此外，我们还需要在相应的JournalNodes上增加上述配置。

 

    6、dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID]：

    HDFS Client链接Namenode所使用的类，Client可以通过此类来判定哪个Namenode为Alive，并与它保持通信。目前hadoop中唯一的实现类为"ConfiguaredFailoverProxyProvider"。

<property>
  <name>dfs.client.failover.proxy.provider.hadoop-ha</name>
  <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>

 

    7、dfs.ha.fencing.methods：在failover期间用来隔离Active Namenode的脚本或者java 类列表。

    虽然JNS可以确保集群中只有一个Active Node写入edits，这对保护edits一致性很重要，但是在failover期间，有可能Acitive Node仍然存活，Client可能还与其保持连接提供旧的数据服务，我们可以通过此配置，指定shell脚本或者java程序，SSH到Active NameNode然后Kill Namenode进程。它有两种可选值(具体参见官方文档)：

    1) sshfence：SSH登录到Active Namenode，并Kill此进程。首先当前机器能够使用SSH登录到远端，前提是已经授权(rsa)。

    2) shell：运行shell指令隔离Active Namenode。

<property>
  <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
  <value>shell(/path/to/my/script.sh arg1 arg2 ...)</value>
</property>

    “()”之间为shell脚本的路径，以及参数列表。

 

    8、fs.defaultFS(core-site.xml)：

    在non-ha下，这个参数值为namenode的地址：“hdfs://namenode:8020”；不过在HA架构下，将使用namenservice名称替代

<property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://hadoop-ha</value>
</property>

 

    9、dfs.journalnode.edits.dir：

   指定journalNode存储edits文件的本地路径。

 

    最终，上述配置信息，需要在server和Client端同时配置才能有效的适应HA与failover特性。

 

    二)、部署

    上述配置调整完毕后，我们就可以启动journalNodes守护进程，默认的"sbin/start-dfs.sh"脚本会根据"dfs.namenode.shared.edits.dir"配置，在相应的Datanode上启动journalNodes。当然我们可以使用:："bin/hdfs start journalnode"分别在相应的机器上启动。

    一旦JournalNodes启动成功，它们将会从Namenode上同步metadata。

    1、如果你的HDFS集群是新建的，那么需要在每个Namenode上执行"hdfs namenode -format"指令。

    2、如果你的namenodes已经format了，或者是将non-ha转换成ha架构，你应该在将其中一个namenode上的metadata复制到另一台上(dfs.namenode.name.dir目录下的数据)，然后在那个没有format的新加入的namenode上执行"hdfs namenode -bootstrapStandby"。运行这个指令需要确保JournalNodes中持有足够多的edits。

    3、如果你将一个non-ha的Namenode(比如backup，其已经formated)切换成HA，你需要首先运行"hdfs -initializeSharedEdits"，这个指令将本地Namenode中的edits初始化Journalnodes。

 

    此后，你就可以启动HA Namenodes。可以通过配置指定的HTTP地址(dfs.namenode.https-address)来查看各个Namenode的状态，Active or Standby。

 

    三)、管理员指令

    HA集群启动后，我们可以通过一些指令来管理HDFS集群。“bin/hdfs haadmin -DFSHAAdmin”指令，其可选参数：

    1、-transitionToActive <namenode id>与-transitionToStandbyl <namenode id>：将指定的namenode ID切换为Active或者standby。这个指令并不会触发“fencing method”，所以不常用，我们通常使用"hdfs haadmin -failover"来切换Namenode状态。

    2、-failover [--forcefence] [--foreactive] <serviceId-fist> <serviceId-second>：在两个Namenode之间failover。这个指令会触发将first节点failover到second节点。如果first处于standby，那么只是简单的将second提升为Active。如果first为Active，那么将会友好的将其切换为standby，如果失败，那么fencing methods将会触发直到成功，此后second将会提升为Active。如果fencing method失败，那么second将不会被提升为Active。

    例如："hdfs haadmin -DFSHAAdmin -failover nn1 nn2"

    3、-getServiceState <serviceId>：获取serviceId的状态，Active还是Standby。链接到指定的namenode上，并获取其当前的状态，打印出“standby”或者“active”。我可以在crontab中使用此命令，用来监测各个Namenode的状况。

    4、-checkHealth <serviceId>：检测指定的namenode的健康状况。

 

五、自动Failover

    上述介绍了如何配置手动failover，在这种模式下，系统不会自动触发failover，即不会将Standby提升为Active，即使Active已经失效。接下来介绍如何实现自动failover。

    一)、组件

    Automatic Failover中，增加了2个新的组件：zookeeper集群，ZKFailoverController进程(简称为ZKFC)。

    Zookeeper是一个高可用的调度服务，可以保存一系列调度数据，当这些数据变更(notify)时可以通知Client，以及监控(montitor)Clients失效，自动failover的实现将依赖于Zookeeper的几个特性：

    1、Failure delection：失效检测，每个Namenode将会和zookeeper建立一个持久session，如果Namenode失效，那么次session将会过期失效，此后Zookeeper将会通知另一个Namenode，然后触发Failover。

    2、Active Namenode election：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(lock)，那么获取(持有)锁的Node接下来将会成为Active。

 

    ZKFailoverControllor(ZKFC)是一个zookeeper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，它的职责为：

    1、Health monitoring：ZKFC间歇性的使用health-check指令ping本地的Namenode，Namenode也会及时的反馈自己的health status。如果Namenode失效，或者unhealthy，或者无响应，那么ZKFS将会标记其为“unhealthy”。

    2、Zookeeper session manangement：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)；这个lock在zookeeper中为“ephemeral” znode(临时节点)，如果session过期，那么次lock所对应的znode也将被删除。(参见zookeeper特性)

    3、Zookeeper-based election：如果本地Namenode运行良好，并且ZKFS没有发现其他的的Namenode持有lock(比如Active失效后，释放了lock)，它将尝试获取锁，如果获取成功，即“赢得了选举”，那么此后将会把本地Namenode标记为Active，然后触发Failover：首先，调用fencing method，然后提升本地Namenode 为Active。

 

    具体Failover过程和详细内容，请参见HDFS-2185。

 

    二)、配置

    在Automatic Failover中，需要把一个重要的配置项添加到hdfs-site.xml中。

<property>
	<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
	<value>true</value>
</property>

    此外还需要在core-site.xml中，增加如下配置：

<property>
	<name>ha.zookeeper.quorum</name>
	<value>zk1.example.com:2181,zk2.example.com:2181,zk3.example.com:2181</value>
</property>

    上述zookeeper集群为即备，尽可能选择相对平稳的zk集群。

 

    其中"dfs.ha.automatic-failover.enabled"可以为每个nameservice ID分别配置：dfs.ha.automatic-failover.enabled.[nameservice ID]。此外在core-site.xml中还可以配置Zookeeper Client的相关参数，比如sessionTimeout，这些配置项以"ha.zookeeper"开头，其中"dfs.ha."开头的部分配置项可以用来设定fencing method的相关控制。

 

    三)、初始化HA状态

    上述准备工作结束后，我们还需要在zookeeper中初始化HA的状态，通过执行“hdfs zkfc -formatZK”，此命令将会在zookeeker中创建一个znode，用来保存HA或failover的数据。

 

    四)、启动集群

    可以使用"start-dfs.sh"这个便捷的指令，它启动了hdfs所需要的所有守护进程，当然包括ZKFC。也可以使用"hadoop-daemon.sh start zkfc"手动启动ZKFC客户端。

   

    五)、检验Failover

    一旦Automatic Failover集群启动之后，我们需要检测Failover是否符合预期。首先，我们需要通过命令(getServiceState)或者在Namenode的Web UI上查看各个Namenode的状态，确认两个Namenode是否分别处于Active和Standby；此后，你可以手动关闭Active Namenode，比如使用kill -9 <pid num>，在确定Acitve Node失效后，再次检测原来的Standby是否已经提升为Active；不过因为zookeeper session过期判定需要达到sessionTimeout(可配置，ha.zookeeper.session-timeout)，这个failover过程可能需要滞后数秒，默认为5秒。

 

    如果没有按照预期failover，那么你需要检测配置文件是否正确，zk服务是否正确。此外，我们还可以使用上述DFSHAAadmin指令多次尝试。

 

六、FAQ

    1、ZKFC和Namenodes守护进程的启动顺序是否重要？

    No，对于指定的Namenode，你可以在其之前或者之后启动ZKFC均可以，ZKFC只是调度Namenode的存活状态，如果不启动ZKFC，此Namenode将无法参与自动failover过程。

    2、是否需要额外的monitoring？

    你需要在Namenode机器上，添加额外的monitor用来监控ZKFC是否运行。在某些情况下，zookeeper集群的故障可能导致ZKFC意外中断，你需要适时的重启ZKFC。此外，还需要监控Zookeeper集群的运行状况，如果Zookeeper集群失效，那么HA集群将无法failover。

    3、如果Zookeeper失效，将会怎么样？

    如果zookeeper集群故障，那么Automatic Failover将不会触发，即使Namenode失效，这也意味着ZKFC无法正常运行。不过，如果Namenodes正常(即使有一个失效)，那么HDFS系统将不会受到影响。因为HDFS Client并没有基于zookeeper做任何事情，当zookeeper集群仍需要尽快的恢复以避免当前Active失效而造成的“split-brain”等问题。

    4、是否可以在Namenodes之间指定优先级？

    NO，这是不能支持的。首先启动的Namenode将作为Active，我们只能认为控制Namenode启动的顺序来做到“优先级”。

    5、在Automatic Failover中，手动Failover怎么做？

    和普通的Failover一样，我们总是可以通过"hdfs haadmin -DFSHAAdmin -failover"来实现手动Failover。

 

七、操作过程

    1、将所有的机器，包括namenode和datanode、journalnode的机器名，即hostname全部修改，hostname中不能包含“.”、“_”、“/”，根据hostname的命名规范，“.”通常表示域，而且最好不要以数字结尾，比如一个良好的hostname为“node-33-hadoop-virtual”、“namenode-66-hadoop-virtual”。通过修改“/etc/sysconfi/network”来调整，需要重启机器，当然也可以临时通过“hostname node-33.hadoop-virtual”。

    2、在所有的nodes上配置hosts转义，即将hostname转换成本机（内网）IP地址。

    3、在所有的nodes中配置新增如下2个环境变量（可以在/etc/profile.d目录下创建一个hadoop.sh）：

#hadoop setting
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

 

    4、我们应该将hadoop的所有数据，包括name、datanode、journal保存在一个可靠的地方，我们建议放在/data/hadoop中，此目录下应该挂载较大的磁盘。

    5、保持集群中所有的hadoop配置保持一致，可以通过“rsync”等指令来同步。

    6、在core.site.xml、hdfs-site.xml中配置要足够小心，拼写错误可能给你来巨大的麻烦。

    7、slaves文件代码样例：

node60-hadoop-virtual
node61-hadoop-virtual
node65-hadoop-virtual

    8、core-site.xml

<configuration>
     <property>  
        <name>fs.defaultFS</name>  
        <value>hdfs://hadoop-ha</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>file.blocksize</name>  
        <value>134217728</value>  
        <!-- 128M,default 64M,local file -->  
    </property>  
    <property>  
        <name>hadoop.tmp.dir</name>  
        <value>/data/hadoop</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>file.replication</name>  
        <value>2</value>  
    </property>  
  
    <property>  
        <name>hadoop.security.authorization</name>  
        <value>false</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>io.file.buffer.size</name>  
        <value>131072</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>io.bytes.per.checksum</name>  
        <value>512</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>io.skip.checksum.errors</name>  
        <value>false</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>io.compression.codecs</name>  
        <value></value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>fs.trash.interval</name>  
        <value>10080</value>  
    </property>  
  
    <property>  
        <name>io.map.index.skip</name>  
        <value>0</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>io.map.index.interval</name>  
        <value>128</value>  
    </property>  
        <property>  
        <name>io.mapfile.bloom.size</name>  
        <value>1048576</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>io.mapfile.bloom.error.rate</name>  
        <value>0.005</value>  
    </property>  
  
    <property>  
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>  
        <value>10.0.3.70:2181,10.0.3.71:2181,10.0.4.70:2181</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>  
        <value>6000</value>
    </property>
    <property>
	<name>ha.zookeeper.parent-znode</name>
	<value>/hadoop-ha</value>
    </property>

</configuration>

 

    9、hdfs-size.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.datanode.address</name>
        <value>0.0.0.0:50010</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.http.address</name>
        <value>0.0.0.0:50075</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.ipc.address</name>
        <value>0.0.0.0:50020</value>
    </property>

    <property>
	<name>dfs.nameservices</name>
	<value>hadoop-ha</value>
    </property>
    <property>
	<name>dfs.ha.namenodes.hadoop-ha</name>
	<value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <property>
	<name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop-ha.nn1</name>
	<value>10.0.3.66:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop-ha.nn2</name>
        <value>10.0.3.67:8020</value>
    </property>
    <property>  
	<name>dfs.namenode.http-address.hadoop-ha.nn1</name>  
	<value>0.0.0.0:50070</value>  
    </property>  
    <property>  
	<name>dfs.namenode.http-address.hadoop-ha.nn2</name>  
	<value>0.0.0.0:50070</value>  
    </property>
    <property>  
	<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>  
	<value>qjournal://10.0.3.60:8485;10.0.4.61:8485;10.0.3.65:8485/hadoop-ha</value>  
    </property>
    <property>
	<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
	<value>${hadoop.tmp.dir}/journal</value>
    </property>
    <property>
	<name>dfs.namenode.name.dir</name>
	<value>${hadoop.tmp.dir}/name</value>
    </property>
    <property>
	<name>dfs.datanode.data.dir</name>
	<value>${hadoop.tmp.dir}/data</value>
    </property>
    <property>  
	<name>dfs.journalnode.rpc-address</name>  
	<value>0.0.0.0:8485</value>  
    </property>  
    <property>  
	<name>dfs.journalnode.http-address</name>  
	<value>0.0.0.0:8480</value>  
    </property>
    <property>
	<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
	<value>sshfence</value>
    </property>
    <property>  
	<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>  
	<value>true</value>  
    </property>
    <property>  
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.hadoop-ha</name>  
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>  
    </property>
</configuration>

 

    10、hadoop的数据保存的位置，由$hadoop.tmp.dir决定，这个目录下会存储name、data、journal等各类数据，需要合理配置，默认在tmp下，这不太符合我们的生产要求。日志，默认在${HADOOP_HOME}/logs目录下。

    11、所有的nodes之间，必须可以通过ssh互信，否则将无法正常启动。

    12、hadoop.env中关于JVM_OPTS的相关配置，可以根据实际情况调整。对于namenode，我们内存可以稍微大一些，磁盘适合而止，对于journalnode、datanode要充分考虑CPU、内存、磁盘。本人的部署模式中，会在namenode上启动httpserver、httpfs等辅助的web容器。

    13、这一切都准备完毕后，我们开始启动整个集群操作

    14、我们不能直接对namenode进行format，因为format之前，需要将journalnode启动、zookeeper进行初始化。首先在所有datanode上，逐个启动journalnode进程，通过“sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode”（启动单个），或者使用“hdfs journalnode”指令启动（一次启动多个）。无论如何，我们应该确保在hdfs-site.xml中配置的那些journalnode节点都全部启动。

    15、然后，对namenode进行format，我们选定一个namenode进行format，通过“hdfs namenode -format”指令执行；比如在namenode-66上执行。

    16、format之后，我们在此namenode上初始化zookeeper的相关数据，通过“hdfs zkfc -formatZK”执行。（只需要执行一次即可）

    17、启动namenode，在namenode-66这个机器上，通过“sbin/hadoop-daemon.sh start namenode”启动。此时我们可以通过“jps”指令查看是否有“namenode”进程。

    18、假如我们我们另一个namenode 为“namenode-67”，需要注意，只需要对HA中的一个namenode执行format即可，其他namenode的元数据只能通过同步方式，我们在namenode-67机器上执行“hdfs namenode –bootstrapStandby ”进行meta信息同步，然后通过“sbin/hadoop-daemon.sh start namenode”启动此namenode。至此，我们的HA集群中，2个namenode都启动完毕。

    19、如果没有datanode在线，集群仍然无法工作，所以我们可以在任何一个namenode上执行“sbin/hadoop-daemons.sh start datanode”来启动所有的datanodes。（当然可以通过start-dfs.sh启动）

    20、你可能非常想知道，namnode的状态，究竟是active还是standby。我们有2个方式：1）到/data/hadoop/name目录下，“active”状态的namenode通常会有一个“in_use.lock”文件。2）通过hdfs指令查看，因为zookeeper选举稍有延迟，你可以多次确认，“hdfs haadmin -getServiceState nn1”这个指令将会返回“nn1”这个serviceID的状态，我们通过hdfs-site.xml中可以知道，我们HA集群中有两个namenode，其serviceID分别为“nn1,nn2”。

    21、到此为止，如果一切正常，我们的集群应该已经正常启动了，我们可以通过“http://<namenode>:50070”来查看集群的信息。

 

八、其他

    1、

15/12/02 10:58:45 FATAL namenode.NameNode: Failed to start namenode.
java.io.IOException: java.lang.IllegalArgumentException: Does not contain a valid host:port authority:

   我们发现在执行“hdfs namenode -format”是发生上述错误，通过在core-site.xml、hdfs-site.xml中，将hostname改成ip即可，比如：

    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.hadoop-ha.nn1</name>
        <value>10.0.3.66:50070</value>
    </property>

 

    2、

Exception in thread "main" org.apache.hadoop.HadoopIllegalArgumentException: Could not get the namenode ID of this node. You may run zkfc on the node other than namenode.

    表明zkfc指令不能再“非namenode”上执行。

 

    3、

2016-11-16 19:22:32,758 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode: Failed to start namenode.
java.lang.IllegalArgumentException: The value of property bind.address must not be null

    这种错误，就非常奇怪，有两种可能：1）你的hostname不规范，导致resolve时无法解析，hostname中不能包括“.”、“_”、“/” 2）检查一下hdfs-site.xml文件中，各种address配置是否正常，有的address是需要指定IP的（比如namenode.rpc-address），有的address是“0.0.0.0”比如“dfs.namenode.http-address”。

 

    4、

org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client.QuorumException: Unable to check if JNs are ready for formatting. 1 exceptions thrown:
10.0.3.60:8485: Call From namenode.hadoop.virtual.66/10.0.3.66 to node.hadoop.virtual.60:8485 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see:  http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused

    在对namenode进行format时会抛出上述错误。我们再format之前，需要让journalnode启动才行，否则无法继续。

    

   5、

Incompatible namespaceID for journal Storage Directory /data/hadoop/journal/hadoop-ha: NameNode has nsId 546903054 but storage has nsId 2037698274

    这个错误就比较明显，就是在集群中有多个namespaceID，原则上一个HA集群只能有一个nsID。这有可能是你在多个namenode上执行了format导致的。解决此问题的方式，就是删除namenode的数据、journalnode的日志数据，然后只在一个namenode上执行format，其他namenode使用数据同步方式进行“hdfs namenode –bootstrapStandby”（参见本文第七小节）