Hadoop在Linux中的高可用性如何设置
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Hadoop在Linux中的高可用性设置指南
Hadoop在Linux环境中的高可用性（HA）设置需通过多组件协同实现，核心目标是解决NameNode（HDFS元数据管理）、ResourceManager（YARN资源调度）的单点故障问题，同时保障数据冗余与系统稳定性。以下是具体配置步骤：
一、前置准备
- 环境要求
- 所有节点（NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager、JournalNode、ZooKeeper）安装相同版本的Hadoop（建议2.7+或3.x）。
- 节点间网络互通（关闭防火墙或放行必要端口：HDFS默认8020/50070、YARN默认8030/8088、ZooKeeper默认2181、JournalNode默认8485）。
- 安装并配置JDK 1.8+（
java -version验证）。
- 系统优化
- 调整内核参数（如
vm.swappiness=10减少交换分区使用、net.core.somaxconn=65535提升网络连接数），编辑/etc/sysctl.conf后执行sysctl -p生效。 - 配置SSH免密登录（
ssh-keygen -t rsa生成密钥，ssh-copy-id分发至所有节点），便于故障转移时自动执行命令。 - 同步所有节点系统时间（安装
ntp服务，ntpdate pool.ntp.org同步）。
- 调整内核参数（如
二、配置ZooKeeper集群（协调服务）
ZooKeeper是Hadoop HA的核心协调组件，负责NameNode选主、ResourceManager状态监控及故障转移触发。
- 部署集群：选择3个节点（奇数节点保证多数派原则），安装ZooKeeper（版本3.4+）。
- 配置
zoo.cfg（每节点相同）：tickTime=2000 initLimit=10 syncLimit=5 dataDir=/path/to/zk/data # 数据目录 clientPort=2181 server.1=zoo1:2888:3888 # 节点1，2888用于Leader选举，3888用于Leader与其他节点通信 server.2=zoo2:2888:3888 server.3=zoo3:2888:3888 - 启动集群：在每节点执行
zkServer.sh start，通过zkServer.sh status确认Leader节点（如Mode: leader）。
三、配置HDFS高可用（NameNode HA）
HDFS HA通过主备NameNode+JournalNode实现元数据同步与故障转移。
- 配置
core-site.xml（全局配置）：< property> < name> fs.defaultFS< /name> < value> hdfs://mycluster< /value> < !-- 集群命名空间 --> < /property> < property> < name> ha.zookeeper.quorum< /name> < value> zoo1:2181,zoo2:2181,zoo3:2181< /value> < !-- ZooKeeper集群地址 --> < /property> - 配置
hdfs-site.xml（HDFS专用配置）：< property> < name> dfs.nameservices< /name> < value> mycluster< /value> < !-- 与fs.defaultFS一致 --> < /property> < property> < name> dfs.ha.namenodes.mycluster< /name> < value> nn1,nn2< /value> < !-- 主备NameNode标识 --> < /property> < property> < name> dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1< /name> < value> namenode1:8020< /value> < !-- nn1的RPC地址 --> < /property> < property> < name> dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2< /name> < value> namenode2:8020< /value> < !-- nn2的RPC地址 --> < /property> < property> < name> dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1< /name> < value> namenode1:50070< /value> < !-- nn1的HTTP地址 --> < /property> < property> < name> dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2< /name> < value> namenode2:50070< /value> < !-- nn2的HTTP地址 --> < /property> < property> < name> dfs.namenode.shared.edits.dir< /name> < value> qjournal://journalnode1:8485; journalnode2:8485; journalnode3:8485/mycluster< /value> < !-- JournalNode共享编辑日志地址 --> < /property> < property> < name> dfs.ha.automatic-failover.enabled< /name> < value> true< /value> < !-- 开启自动故障转移 --> < /property> < property> < name> dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster< /name> < value> org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider< /value> < !-- 客户端故障转移代理 --> < /property> - 启动JournalNode：在3个JournalNode节点执行
hdfs --daemon start journalnode，通过jps确认进程启动。 - 格式化与启动NameNode：
- 在**主NameNode（nn1）**执行
hdfs namenode -format（首次启动需格式化）。 - 启动主NameNode：
hdfs --daemon start namenode。 - 在**备NameNode（nn2）**执行
hdfs namenode -bootstrapStandby（同步主NameNode元数据）。 - 启动备NameNode：
hdfs --daemon start namenode。
- 在**主NameNode（nn1）**执行
- 启动ZKFC（自动故障转移控制器）：在主备NameNode节点执行
hdfs --daemon start zkfc（ZKFC会监控NameNode状态，触发故障转移）。
四、配置YARN高可用（ResourceManager HA）
YARN HA通过主备ResourceManager实现资源调度的连续性。
- 配置
yarn-site.xml（YARN专用配置）：< property> < name> yarn.resourcemanager.ha.enabled< /name> < value> true< /value> < !-- 开启HA --> < /property> < property> < name> yarn.resourcemanager.cluster-id< /name> < value> yrc< /value> < !-- 集群ID --> < /property> < property> < name> yarn.resourcemanager.ha.rm-ids< /name> < value> rm1,rm2< /value> < !-- 主备ResourceManager标识 --> < /property> < property> < name> yarn.resourcemanager.hostname.rm1< /name> < value> resourcemanager1< /value> < !-- rm1的主机名 --> < /property> < property> < name> yarn.resourcemanager.hostname.rm2< /name> < value> resourcemanager2< /value> < !-- rm2的主机名 --> < /property> < property> < name> yarn.resourcemanager.zk-address< /name> < value> zoo1:2181,zoo2:2181,zoo3:2181< /value> < !-- ZooKeeper集群地址（用于选主） --> < /property> < property> < name> yarn.nodemanager.aux-services< /name> < value> mapreduce_shuffle< /value> < !-- Shuffle服务 --> < /property> - 启动ResourceManager：在主备ResourceManager节点执行
start-yarn.sh，通过yarn rmadmin -getServiceState rm1确认主备状态（active/standby）。
五、配置DataNode（数据节点）
DataNode负责数据存储，需配置为向所有NameNode汇报状态（自动适配主备切换）。
- 配置
hdfs-site.xml（每DataNode相同）：< property> < name> dfs.datanode.data.dir< /name> < value> /path/to/datanode/dir< /value> < !-- 数据存储目录 --> < /property> - 启动DataNode：在所有DataNode节点执行
hdfs --daemon start datanode，通过hdfs dfsadmin -report确认DataNode状态。
六、测试高可用性
- 模拟NameNode故障：停止主NameNode（
hdfs --daemon stop namenode），观察备NameNode是否自动接管（通过hdfs dfsadmin -report查看主NameNode切换）。 - 模拟ResourceManager故障：停止主ResourceManager（
yarn --daemon stop resourcemanager），确认备ResourceManager是否变为active。 - 验证数据完整性：上传文件至HDFS，故障转移后检查文件是否可正常读取。
七、监控与维护
- 内置监控：通过Hadoop Web界面（
http://namenode:50070、http://resourcemanager:8088）查看集群状态。 - 第三方工具：集成Prometheus（采集指标）+ Grafana（可视化）监控集群性能，或使用Alertmanager设置告警（如NameNode宕机、磁盘空间不足）。
- 定期维护：备份NameNode元数据（
hdfs dfsadmin -fetchImage）、清理JournalNode日志、升级Hadoop版本时验证兼容性。
通过以上步骤，Hadoop集群可实现NameNode、ResourceManager的高可用，结合ZooKeeper协调与JournalNode元数据同步，有效保障集群在节点故障时的连续性与数据可靠性。
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