Hadoop集群如何在Linux上实现高可用

Linux上实现Hadoop高可用

一、架构要点

• HDFS HA：部署两个 NameNode（Active/Standby），通过Quorum Journal Manager（QJM）共享编辑日志，使用ZooKeeper + ZKFailoverController（ZKFC）实现自动故障转移与 fencing，避免脑裂；DataNode 同时向两个 NameNode 上报块位置，保证快速切换。QJM 通常由至少 3 个且为奇数的 JournalNode 组成，可容忍 (N-1)/2 个节点故障。启用 HA 后不再需要 SecondaryNameNode。
• YARN HA：部署两个 ResourceManager（Active/Standby），依赖 ZooKeeper 进行状态管理与自动故障转移，确保资源管理服务不中断。

二、环境与角色规划

• 基础要求：Linux 主机、统一主机名与 /etc/hosts、JDK 1.8+、SSH 免密、NTP 时间同步、关闭防火墙/SELinux（或放行端口），并部署ZooKeeper 集群（建议 3/5/7 节点）。
• 典型最小规划（示例）：
  • zk1/zk2/zk3：ZooKeeper
  • nn1/nn2：NameNode（同时各运行 ZKFC）
  • jn1/jn2/jn3：JournalNode（QJM）
  • 其余节点：DataNode + NodeManager（可按需增加 JournalNode 提升容错）。

三、关键配置步骤

• 配置 core-site.xml（示例）
  • 指定命名服务与 ZooKeeper：
    • fs.defaultFS=hdfs://（如：hdfs://mycluster）
    • ha.zookeeper.quorum=zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181
• 配置 hdfs-site.xml（示例）
  • 命名服务与 NameNode 列表：
    • dfs.nameservices=mycluster
    • dfs.ha.namenodes.mycluster=nn1,nn2
  • RPC 与 HTTP 地址：
    • dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1=nn1:8020，dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2=nn2:8020
    • dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1=nn1:50070，dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2=nn2:50070
  • 共享编辑日志（QJM）：
    • dfs.namenode.shared.edits.dir=qjournal://jn1:8485; jn2:8485; jn3:8485/mycluster
  • 自动故障转移与代理：
    • dfs.ha.automatic-failover.enabled=true
    • dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster=org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
  • 隔离机制（防脑裂）：
    • dfs.ha.fencing.methods=sshfence（可叠加 shell(/bin/true) 作为兜底）
    • dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files=/home/hadoop/.ssh/id_rsa
  • JournalNode 本地目录：
    • dfs.journalnode.edits.dir=/data/hadoop/journal
• 配置 yarn-site.xml（示例）
  • 启用 RM HA：
    • yarn.resourcemanager.ha.enabled=true
    • yarn.resourcemanager.cluster-id=yarn-cluster
    • yarn.resourcemanager.ha.rm-ids=rm1,rm2
    • yarn.resourcemanager.hostname.rm1=rm1，yarn.resourcemanager.hostname.rm2=rm2
    • yarn.resourcemanager.zk-address=zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181
  • 运行 MapReduce：
    • mapreduce.framework.name=yarn
    • yarn.nodemanager.aux-services=mapreduce_shuffle
• 同步配置到所有节点，保持 nameservice 名称与地址一致。

四、初始化与启动顺序

1. 启动 ZooKeeper 集群（所有 zk 节点）。
2. 启动 JournalNode（jn1/jn2/jn3）：hdfs --daemon start journalnode。
3. 格式化 Active NameNode：hdfs namenode -format（仅首次）。
4. 在另一台 NameNode 上引导 Standby：hdfs namenode -bootstrapStandby。
5. 初始化 ZKFC（在 nn1、nn2 上）：hdfs zkfc -formatZK。
6. 启动 NameNode：hdfs --daemon start namenode（两台）。
7. 启动 ZKFC 守护进程：hdfs --daemon start zkfc（两台）。
8. 启动 ResourceManager（rm1、rm2）：yarn --daemon start resourcemanager。
9. 启动 NodeManager 与 DataNode（各工作节点）：yarn --daemon start nodemanager，hdfs --daemon start datanode。
10. 验证：
    • HDFS Web：http://nn1:50070 与 http://nn2:50070 应显示 Active/Standby；
    • 执行 hdfs dfsadmin -report 与 yarn node -list 检查集群健康；
    • 客户端使用 nameservice（如 hdfs://mycluster）进行读写，验证自动故障转移。

五、验证与运维要点

• 故障转移演练：
  • 计划内切换：hdfs haadmin -failover --forcefence --forceactive nn1 nn2；
  • 模拟故障：在 Active NameNode 上 kill -9 < NN_PID> ，观察 Standby 自动提升为 Active，并确认客户端无中断或仅短暂重试。
• 脑裂防护：确保 fencing 方法配置正确且可用（如 sshfence 私钥可达），避免双 Active。
• 数据可靠性：QJM 写入需多数派确认，部署奇数个 JournalNode；定期检查 JournalNode 数据目录与磁盘空间。
• 日常巡检：
  • ZooKeeper：echo stat | nc zk1 2181 查看 Mode/Connections；
  • HDFS：hdfs haadmin -getServiceState nn1、hdfs dfsadmin -report；
  • YARN：yarn rmadmin -getServiceState rm1、yarn node -list -all；
  • 日志：检查 NameNode、JournalNode、ZKFC、ResourceManager 日志异常。
• 常见排错：
  • 端口不通（如 8020/8485/50070/8088）与防火墙/SELinux；
  • SSH 免密未配置或权限错误导致 fencing 失败；
  • ZooKeeper 会话超时或网络分区导致误切换；
  • 客户端未使用 nameservice 地址导致无法享受自动切换。

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