Hadoop在Linux上的高可用性方案
导读：Hadoop在Linux上的高可用性方案 Hadoop的高可用性（HA）旨在消除单点故障（SPOF），确保HDFS（分布式文件系统）和YARN（资源管理系统）在节点故障时持续提供服务。其核心是通过主备组件冗余、分布式协调服务和自动故障转移实...
Hadoop在Linux上的高可用性方案
Hadoop的高可用性（HA）旨在消除单点故障（SPOF），确保HDFS（分布式文件系统）和YARN（资源管理系统）在节点故障时持续提供服务。其核心是通过主备组件冗余、分布式协调服务和自动故障转移实现，主要涵盖HDFS NameNode HA和YARN ResourceManager HA两部分。
一、HDFS高可用性配置
HDFS HA的核心是NameNode冗余，通过Active/Standby模式确保元数据服务的连续性。关键组件包括：
- Active NameNode：处理客户端读写请求，是主服务节点；
- Standby NameNode：同步Active节点的元数据，作为热备份；
- JournalNode集群：存储NameNode的EditLog（元数据变更日志），确保Active与Standby元数据一致（需奇数个节点，如3个，容忍最多1个节点故障）；
- ZooKeeper集群：协调主备切换，通过ZKFC（ZooKeeper Failover Controller）监控NameNode健康状态，触发自动故障转移。
1. 核心配置文件说明
- core-site.xml：定义HDFS名称服务及ZooKeeper地址。
< property> < name> fs.defaultFS< /name> < value> hdfs://mycluster< /value> < !-- 名称服务逻辑名称 --> < /property> < property> < name> ha.zookeeper.quorum< /name> < value> zoo1:2181,zoo2:2181,zoo3:2181< /value> < !-- ZooKeeper集群地址 --> < /property> - hdfs-site.xml：配置NameNode冗余、共享存储及故障转移。
< property> < name> dfs.nameservices< /name> < value> mycluster< /value> < !-- 与core-site.xml一致 --> < /property> < property> < name> dfs.ha.namenodes.mycluster< /name> < value> nn1,nn2< /value> < !-- NameNode唯一标识 --> < /property> < property> < name> dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1< /name> < value> namenode1:8020< /value> < !-- Active NameNode RPC地址 --> < /property> < property> < name> dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2< /name> < value> namenode2:8020< /value> < !-- Standby NameNode RPC地址 --> < /property> < property> < name> dfs.namenode.shared.edits.dir< /name> < value> qjournal://journal1:8485; journal2:8485; journal3:8485/mycluster< /value> < !-- JournalNode集群地址 --> < /property> < property> < name> dfs.ha.automatic-failover.enabled< /name> < value> true< /value> < !-- 启用自动故障转移 --> < /property> < property> < name> dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster< /name> < value> org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider< /value> < !-- 客户端代理提供者 --> < /property>
2. 关键步骤
- 启动JournalNode：在3个JournalNode节点上执行
hadoop-daemons.sh start journalnode，启动JournalNode守护进程。 - 初始化Standby NameNode：在其中一个NameNode（如nn1）上执行
hdfs namenode -bootstrapStandby，将Active节点的元数据同步到Standby节点。 - 启动HDFS集群：执行
start-dfs.sh启动所有NameNode、DataNode和JournalNode。 - 验证HA状态：使用
hdfs haadmin -getServiceState nn1（检查nn1状态）和hdfs haadmin -getServiceState nn2（检查nn2状态），确认Active/Standby状态正常。
二、YARN高可用性配置
YARN HA的核心是ResourceManager冗余，通过Active/Standby模式确保资源调度的连续性。关键组件包括：
- Active ResourceManager：处理资源申请、任务调度；
- Standby ResourceManager：同步Active节点的状态，作为备份；
- ZooKeeper集群：协调主备切换，监控ResourceManager健康状态，触发自动故障转移。
1. 核心配置文件说明
- core-site.xml：定义YARN ResourceManager HA名称服务。
< property> < name> yarn.resourcemanager.ha.enabled< /name> < value> true< /value> < !-- 启用HA --> < /property> < property> < name> yarn.resourcemanager.cluster-id< /name> < value> yarn1< /value> < !-- 集群唯一标识 --> < /property> < property> < name> yarn.resourcemanager.ha.rm-ids< /name> < value> rm1,rm2< /value> < !-- ResourceManager唯一标识 --> < /property> < property> < name> yarn.resourcemanager.hostname.rm1< /name> < value> resourcemanager1< /value> < !-- Active ResourceManager主机名 --> < /property> < property> < name> yarn.resourcemanager.hostname.rm2< /name> < value> resourcemanager2< /value> < !-- Standby ResourceManager主机名 --> < /property>
2. 关键步骤
- 启动ResourceManager：分别在两个ResourceManager节点上执行
yarn-daemon.sh start resourcemanager，启动ResourceManager进程。 - 验证HA状态：使用
yarn rmadmin -getServiceState rm1（检查rm1状态）和yarn rmadmin -getServiceState rm2（检查rm2状态），确认Active/Standby状态正常。
三、高可用性保障措施
- SSH无密登录：配置所有节点间SSH免密登录（使用
ssh-keygen生成密钥，ssh-copy-id分发公钥），确保故障转移时能远程执行命令。 - 时间同步：使用NTP服务同步所有节点时间（如
ntpdate ntp.aliyun.com），避免因时间不一致导致心跳检测失败。 - 数据备份：定期备份HDFS元数据（如NameNode的
fsimage和edits文件）及业务数据，防止数据丢失。 - 监控告警：使用Prometheus+Granafa或Ganglia监控集群状态（如NameNode内存、ResourceManager CPU、DataNode磁盘空间），设置阈值告警（如邮件、短信通知）。
四、测试验证
- 模拟NameNode故障：停止Active NameNode进程（
hadoop-daemon.sh stop namenode），观察Standby节点是否自动切换为Active（通过jps命令查看进程状态）。 - 模拟ResourceManager故障：停止Active ResourceManager进程（
yarn-daemon.sh stop resourcemanager），验证Standby节点是否自动接管。 - 客户端访问测试：使用
hdfs dfs -put命令上传文件，或提交MapReduce作业，确认服务连续性。
通过以上配置，Hadoop集群可实现HDFS和YARN的高可用性，确保在节点故障时快速切换，保障数据可靠性和服务连续性。
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