简介: 最新的Cloudera CDH5.0.0 beta版本已经支撑RM的HA, 笔者为此简单验证了RM HA的功能. 后续将持续解析其HA的道理,以及其与社区RM HA的差别.
集群属下与RM failover功能性验证
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硬件筹办
四台机械, bj1, bj3, bj4, bj5 筹办好响应的景象(包含ssh互通, java景象).
角色申明, bj1为rm1, bj3为rm2, bj4和bj4为slave.
Zookeeper属下在bj1上.
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Hadoop版本筹办http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/ 响应的CDH5版本hadoop-2.2.0-cdh5.0.0-beta-1.tar.gz(包含属下包和原代码),然后属下到每台slave中.
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Zookeeper安装在bj1, 最新Zookeeper, 解压后设备 conf/zoo.cfg文件, 然后启动.
[yuling.sh@v125050024 ~]¥ cd zookeeper-3.4.3/
[yuling.sh@v125050024 zookeeper-3.4.3]¥ cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg
[yuling.sh@v125050024 zookeeper-3.4.3]¥ bin/zkServer.sh start
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设备文件筹办,参考(https://www.cloudera.com/content/cloudera-content/cloudera-docs/CDH5/latest/CDH5-High-Availability-Guide/cdh5hag_cfg_RM_HA.html).
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etc/hadoop/slaves
bj4
bj5
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etc/hadoop/hdfs-site.xml
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://bj1:9000</value>
</property>
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etc/hadoop/mapred-site.xml
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
-
etc/hadoop/yarn-site.xml设备如下
除了yarn.resourcemanager.ha.id须要稍作批改外, 其它设备都可以一样.
<!-- Resource Manager Configs -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>
<value>2000</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>
<value>rm2</value> <!—注释, rm1上设备为rm1, rm2上设备rm2-->
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk.state-store.address</name>
<value>bj1:2181</value>
</property>
?<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>bj1:2181</value>
</property>
?<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.scheduler.connection.wait.interval-ms</name>
<value>5000</value>
</property>
<!-- RM1 configs -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
<value>bj1:23140</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
<value>bj1:23130</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
<value>bj1:23188</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
<value>bj1:23125</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>
<value>bj1:23141</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm1</name>
<value>bj1:23142</value>
</property>
<!-- RM2 configs -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
<value>bj3:23140</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
<value>bj3:23130</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
<value>bj3:23188</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
<value>bj3:23125</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>
<value>bj3:23141</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm2</name>
<value>bj3:23142</value>
</property>
<!-- Node Manager Configs -->
<property>
<description>Address where the localizer IPC is.</description>
<name>yarn.nodemanager.localizer.address</name>
<value>0.0.0.0:23344</value>
</property>
<property>
<description>NM Webapp address.</description>
<name>yarn.nodemanager.webapp.address</name>
<value>0.0.0.0:23999</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>/tmp/pseudo-dist/yarn/local</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
<value>/tmp/pseudo-dist/yarn/log</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.shuffle.port</name>
<value>23080</value>
</property>
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起首启动HDFS
bin/hadoop namenode –format
sbin/start-dfs.sh
网页上查看Namenode: http://bj1:50070/dfshealth.jsp
-
启动Yarn
rm1上启动resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
rm2上启动resourcemanager
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
?
slave启动NodeManager
????sbin/yarn-daemons.sh start nodemanager
查看rm1和mr2的网页. http://bj1:23188/cluster 和 http://bj3:23188/cluster 此中active RM的网页可以查看, stanby的RM无法查看网页.
注: 若是yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled设置为false, 则须要手动设置此中一个RM为active,负责两个RM都为standby.
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提交一个sleep功课测试
bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.2.0-cdh5.0.0-beta-1.jar sleep -m 1000
然后可以到网页上查看功课运行景象
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在功课运行过程中kill掉active的RM过程, 这时辰打开standby RM的网页,可以看到刚才提交的功课持续运行.
[yuling.sh@v125050024 hadoop-2.2.0-cdh5.0.0-beta-1]¥ jps
31333 ResourceManager
31671 Jps
29502 NameNode
25375 QuorumPeerMain
[yuling.sh@v125050024 hadoop-2.2.0-cdh5.0.0-beta-1]¥ kill 31333
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亲测可用
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