Hadoop高可用集群

Love The Way You Lie 2023-10-12 09:01 40阅读 0赞

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#### HA高可用集群 ####

HA介绍

什么是HA

HA: High Availability，高可用集群，指的是集群7\*24小时不间断服务。

为什么需要HA

在HDFS中，有NameNode、DataNode和SecondaryNameNode角色的分布，客户端所有的操作都是要与NameNode交互的，同时整个集群的命名空间信息也都保存在NameNode节点。但是，现在的集群配置中只有一个NameNode，于是就有一个问题: **单点故障**

那么，什么是单点故障呢？现在集群中只有一个NameNode，那么假如这个NameNode意外宕机、升级硬件等，导致NameNode不可用了，整个集群是不是也就不可用了？这就是单点故障的问题。

为了解决这样的问题，就需要高可用集群了。

高可用的备份方式

*  主从模式（冷备）
    
    > 准备两台服务器, 准备相同的程序。 一台服务器对外提供服务, 称为主节点(Active节点); 另外一台服务器平时不对外提供服务, 主要负责和Active节点之间进行数据的同步, 称为备份节点(Standby节点). 当主节点出现故障, Standby节点可以自动提升为Active节点, 对外提供服务。  
    > ZooKeeper实现的集群高可用, 采用的就是这种模式。
 *  双主互备（热备）（了解）
    
    > 准备两台服务器, 准备相同的程序. 同时对外提供服务(此时, 这两台服务器彼此为对方的备份), 这样, 当一台节点宕机的时候, 另外一台节点还可以继续提供服务.
 *  集群多备（了解）
    
    > 基本上等同于双主互备, 区别就在于同时对外提供服务的节点数量更多, 备份数量更多

高可用的实现

我们在这里采用的是主从模式的备份方式，也就是准备两个NameNode，一个对外提供服务，称为Active节点；另外一个不对外提供服务，只是实时的同步Active节点的数据，称为Standby的节点。

为了提供快速的故障转移，Standby节点还必须具有集群中块位置的最新信息。为了实现这一点，DataNodes被配置了两个NameNodes的位置，并向两者发送块位置信息和心跳信号。也就是说，DataNode同时向两个NameNode心跳反馈。

高可用架构图

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JournalNode

*  **JournalNode的功能**
    
    > Hadoop2.x版本之后, Clouera提出了QJM/QuromJournal Manager, 这是一个基于Paxos算法实现的HA的实现方案
    > 
    > 1.  基本的原理就是使用2N+1台JN存储EditLog, 每次写入数据的时候, 有半数以上的JN返回成功的信息, 就表示本次的操作已经同步到了JN
    > 2.  在HA中, SecondaryNameNode这个角色已经不存在了, 保证Standby节点的元数据信息与Active节点的元数据信息一致, 需要通过若干个JN
    > 3.  当有任何的操作发生在Active节点上的时候, JN会记录这些操作到半数以上的节点中. Standby节点检测JN中的log日志文件发生了变化, 会读取JN中的数据到自己的内存中, 维护最新的目录树结构与元数据信息
    > 4.  当发生故障的时候, Active节点挂掉, 此时Standby节点在成为新的Active节点之前, 会将读取到的EditLog文件在自己的内存中进行推演, 得到最新的目录树结构. 此时再升为Active节点, 可以无缝的继续对外提供服务.
 *  **防止脑裂的发生**
    
    > 对于HA群集的正确操作至关重要，一次只能有一个NameNode处于Active状态。否则，名称空间状态将在两者之间迅速分散，从而有数据丢失或其他不正确结果的风险。为了确保该属性并防止所谓的“裂脑情况”，JournalNode将一次仅允许单个NameNode成为作者。在故障转移期间，变为活动状态的NameNode将仅承担写入JournalNodes的角色，这将有效地防止另一个NameNode继续处于活动状态，从而使新的Active可以安全地进行故障转移。
    > 
    >  *  怎么理解脑裂？  
    >     就是Active节点处于网络震荡状态，假死状态，Standby就转为Active。等网络震荡过后，就有两个Active了，这就是脑裂。
 *  **JournalNode集群正常工作的条件**
    
    >  *  至少3个Journalnode节点
    >  *  运行个数建议奇数个(3,5,7等)
    >  *  满足（n+1）/2个以上，才能正常服务。即能容忍（n-1）/2个故障。
 *  **JournalNode的缺点**
    
    > 在这种模式下，即使活动节点发生故障，系统也不会自动触发从活动NameNode到备用NameNode的故障转移，必须需要人为的操作才行。要是有一个能监视Active节点的服务功能就好了。  
    > 这个时候，我们就可以使用zookeeper集群服务，来帮助我们进行自动容灾了。

自动容灾原理

如果想进行HA的自动故障转移，那么需要为HDFS部署两个新组件：ZooKeeper quorum和ZKFailoverController进程（缩写为ZKFC）

Zookeeper quorum

Apache ZooKeeper是一项高可用性服务，用于维护少量的协调数据，将数据中的更改通知客户端并监视客户端的故障。HDFS自动故障转移的实现依赖ZooKeeper进行以下操作：

>  *  故障检测  
>     集群中的每个NameNode计算机都在ZooKeeper中维护一个持久性会话。如果计算机崩溃，则ZooKeeper会话将终止，通知另一个NameNode应触发故障转移。
>  *  活动的NameNode选举(HA的第一次启动)  
>     ZooKeeper提供了一种简单的机制来专门选举一个节点为活动的节点。如果当前活动的NameNode崩溃，则另一个节点可能会在ZooKeeper中采取特殊的排他锁，指示它应成为下一个活动的NameNode。

ZKFC

ZKFailoverController（ZKFC）是一个新组件，它是一个ZooKeeper客户端，它监视和管理namenode的状态。运行namenode的每台机器都会运行一个ZKFC，该ZKFC负责以下内容：

>  *  运行状况监视  
>     ZKFC使用运行状况检查命令定期ping其本地NameNode。只要NameNode以健康状态及时响应，ZKFC就会认为该节点是健康的。如果节点崩溃，冻结或以其他方式进入不正常状态，则运行状况监视器将其标记为不正常。
>  *  ZooKeeper会话管理  
>     当本地NameNode运行状况良好时，ZKFC会在ZooKeeper中保持打开的会话。如果本地NameNode处于活动状态，则它还将持有一个特殊的“锁定” znode。该锁使用ZooKeeper对“临时”节点的支持。如果会话到期，则锁定节点将被自动删除。
>  *  基于ZooKeeper的选举  
>     如果本地NameNode运行状况良好，并且ZKFC看到当前没有其他节点持有锁znode，则它本身将尝试获取该锁。如果成功，则它“赢得了选举”，并负责运行故障转移以使其本地NameNode处于活动状态。故障转移过程类似于上述的手动故障转移：首先，如有必要，将先前的活动节点隔离，然后将本地NameNode转换为活动状态。

自动容灾的过程描述

> ZKFC（是一个进程，和NN在同一个物理节点上）有两只手，分别拽着NN和Zookeeper。(监控NameNode健康状态，并向Zookeeper注册NameNode)；集群一启动，2个NN谁是Active？谁又是Standby呢？  
> 2个ZKFC先判断自己的NN是否健康，如果健康，2个ZKFC会向zoopkeeper集群抢着创建一个节点，结果就是只有1个会最终创建成功，从而决定active地位和standby位置。如果ZKFC1抢到了节点，ZKFC2没有抢到，ZKFC2也会监控watch这个节点。如果ZKFC1的Active NN异常退出，ZKFC1最先知道，就访问ZK，ZK就会把曾经创建的节点删掉。删除节点就是一个事件，谁监控这个节点，就会调用callback回调，ZKFC2就会把自己的地位上升到active，但在此之前要先确认ZKFC1的节点是否真的挂掉？这就引入了第三只手的概念。
> 
> ZKFC2通过ssh远程连接NN1尝试对方降级，判断对方是否挂了。确认真的不健康，才会真的 上升地位之active。所以ZKFC2的步骤是：  
> 1.创建新节点。  
> 2.第三只手把对方降级。  
> 3.把自己升级  
> 那如果NN都没毛病，ZKFC挂掉了呢？Zoopkeeper有一个客户端session机制，集群启动之后，2个ZKFC除了监控自己的NN，还要和Zoopkeeper建立一个tcp长连接，并各自获取自己的session。只要一方的session失效，Zoopkeeper 就会删除该方创建的节点，同时另一方创建节点，上升地位。

HA的配置

守护进程布局

qianfeng01: NameNode、DataNode、JournalNode、QuorumPeerMain、ZKFC
    qianfeng02: NameNode、DataNode、JournalNode、QuorumPeerMain、ZKFC
    qianfeng03: DataNode、JournalNode、QuorumPeerMain
    复制代码

现在，先停止HDFS的进程，修改如下的配置文件吧！

hdfs-site.xml

<configuration>
        
        
        <property>
            <name>dfs.nameservices</name>
            <value>supercluster</value>
        </property>
    
        
        <property>
            <name>dfs.ha.namenodes.supercluster</name>
            <value>nn1,nn2</value>
        </property>
    
        
        <property>
            <name>dfs.namenode.rpc-address.supercluster.nn1</name>
            <value>qianfeng01:9820</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.rpc-address.supercluster.nn2</name>
            <value>qianfeng02:9820</value>
        </property>
    
        
        <property>
            <name>dfs.namenode.http-address.supercluster.nn1</name>
            <value>qianfeng01:9870</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.http-address.supercluster.nn2</name>
            <value>qianfeng02:9870</value>
        </property>
        
        
        <property>
            <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
            <value>/usr/local/hadoop-3.3.1/tmp</value>
        </property>
    
        
        
        <property>
            <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
            <value>qjournal://qianfeng01:8485;qianfeng02:8485;qianfeng03:8485/journalData</value>
        </property>
    
        
        <property>
            <name>dfs.client.failover.proxy.provider.supercluster</name>
            <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
        </property>
    
        
        <property>
            <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
            <value>sshfence</value>
        </property>
        
        <property>
            <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
            <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
        </property>
        
        <property> 
            <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name> 
            <value>30000</value> 
        </property>
    
        
        <property>
            <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
            <value>true</value>
        </property>
        
        
        <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>3</value>
        </property>
    </configuration>
    复制代码

core-site.xml

<configuration>
        
        <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://supercluster</value>
        </property>
        
        
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/usr/local/hadoop-3.3.1/tmp</value>
        </property>
    
        
        <property>
            <name>ha.zookeeper.quorum</name>
            <value>qianfeng01:2181,qianfeng02:2181,qianfeng03:2181</value>
        </property>
    
    </configuration>
    复制代码

hadoop-env.sh

# 添加两行
    export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
    export HDFS_ZKFC_USER=root
    复制代码

分发配置文件到其他节点

[root@qianfeng01 ~]# cd $HADOOP_HOME/etc
    [root@qianfeng01 hadoop]# scp -r hadoop qianfeng02:$PWD
    [root@qianfeng01 hadoop]# scp -r hadoop qianfeng03:$PWD
    复制代码

启动集群

现在，集群已经搭建成为了高可用的集群了。在启动集群之前，我们需要先明确一件事情: 集群现在的状态有两种:

*  这个集群我之前使用过，NameNode已经存储有数据了(fsimage和edits已生成)
 *  这个集群是我新搭建的，我直接搭建集群的时候就搭建的高可用的集群，之前从来没有启动过

如果你是第一种情况，请跳转到 **启动: 普通集群转HA**

如果你是第二种情况，请跳转到 **启动: 直接搭建HA**

个人建议：最好是直接搭建HA这样可以避免不必要的麻烦

启动: 普通集群转HA

# 1. 启动集群的JournalNode服务。
    #    注意事项: 如果之前集群还在运行，需要先将其停止！使用命令 stop-dfs.sh
    [root@qianfeng01 ~]# hdfs --daemon start journalnode
    [root@qianfeng02 ~]# hdfs --daemon start journalnode
    [root@qianfeng03 ~]# hdfs --daemon start journalnode
    
    # 2. 启动以前节点上的namenode进程
    [root@qianfeng01 ~]# hdfs --daemon start namenode
    
    # 3. 在新的namenode节点上拉取镜像文件
    [root@qianfeng02 ~]# hdfs namenode -bootstrapStandby
    
    # 4. 同步日志到journalnode集群上,再启动集群
    #    先关namenode
    [root@qianfeng01 ~]# hdfs --daemon stop namenode
    # 再同步日志
    [root@qianfeng01 ~]# hdfs namenode -initializeSharedEdits
    
    # 5. 格式化zkfc
    # 5.1. 前提QuorumPeerMain服务必须处于开启状态，客户端zkfc才能格式化成功
    [root@qianfeng01 ~]# zkServer.sh start
    [root@qianfeng02 ~]# zkServer.sh start
    [root@qianfeng03 ~]# zkServer.sh start
    # 5.2. 选择其中一个namenode节点进行格式化zkfc
    [root@qianfeng01 ~]# hdfs zkfc -formatZK
    
    # 6. 你就可以快乐的开启HA集群进行测试了
    [root@qianfeng01 ~]# start-all.sh
    
    # 查看NameNode的状态
    [root@qianfeng01 ~]# hdfs haadmin -getServiceState nn1
    
    # 注意: 以后开HA集群时，要先开zookeeper服务，再开HDFS。
    复制代码

启动: 直接搭建HA

# 1. 启动三个节点上的journalnode服务
    [root@qianfeng01 ~]# hdfs --daemon start journalnode
    [root@qianfeng02 ~]# hdfs --daemon start journalnode
    [root@qianfeng03 ~]# hdfs --daemon start journalnode
    
    # 2. 格式化namenode
    #    - 先删除所有节点的${hadoop.tmp.dir}/tmp/的数据(可选，这一步表示弃用fsimage.)
    #    - 选择其中一个namenode进行格式化
    [root@qianfeng01 ~]# hdfs namenode -format
    #    - 并启动namenode进程
    [root@qianfeng01 ~]# hdfs --daemon start namenode
    
    # 3. 在另一台namenode上拉取已格式化的那台机器的镜像文件（数据的一致性）
    [root@qianfeng02 ~]# hdfs namenode -bootstrapStandby
    
    # 4. 然后关闭已经启动的namenode
    [root@qianfeng01 ~]# hdfs --daemon stop namenode
    
    # 5. 格式化zkfc
    # 5.1. 前提QuorumPeerMain服务必须处于开启状态，客户端zkfc才能格式化成功
    [root@qianfeng01 ~]# zkServer.sh start
    [root@qianfeng02 ~]# zkServer.sh start
    [root@qianfeng03 ~]# zkServer.sh start
    # 5.2. 选择其中一个namenode节点进行格式化zkfc
    [root@qianfeng01 ~]# hdfs zkfc -formatZK
    
    # 6. 你就可以快乐的开启HA集群进行测试了
    [root@qianfeng01 ~]# start-all.sh
    
    # 注意：以后开HA集群时，要先开zookeeper服务，再开HDFS。
    复制代码

自动容灾测试

> 由于CentOS7的minimal版本缺少容灾切换ActiveNameNode节点时所需要的组件，因此需要手动安装一下:
> 
>     yum install -y psmisc
>     复制代码
> 
> 1.  首先查看当前活跃的Active节点是谁
> 2.  Kill掉活跃节点上的NameNode进程，模拟宕机
> 3.  观察另外一个节点，是否已经变成Active的状态

API操作

对于HA集群来说，如果想要使用JavaAPI进行集群的访问，需要在Configuration中设置好每一个属性，也就是再上方配置集群时进行的各种配置。如果觉得麻烦，最简单的方法就是将core-site.xml、hdfs-site.xml拷贝到项目的Resources目录下。

也可以观看大数据相关视频：

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