Hadoop-HA集群详细配置Hadoop3.1.3版本（HDFS-HA集群、YARN-HA集群）

╰+哭是因爲堅強的太久メ 2023-03-02 15:55 13阅读 0赞

## Hadoop-HA集群配置 ##

### 文章目录 ###

*   *  Hadoop-HA集群配置
     *   *  1 环境准备
         *  2 规划集群
         *  3 配置Zookeeper集群
     *  HDFS-HA配置
     *   *  4 配置HDFS-HA集群
         *  5 启动HDFS-HA集群
         *  6 配置HDFS-HA自动故障转移
     *  YARN-HA配置
     *   *  7 YARN-HA工作机制
         *  8 配置YARN-HA集群

### 1 环境准备 ###

（1）修改IP

（2）修改主机名及主机名和IP地址的映射

（3）关闭防火墙

（4）ssh免密登录

（5）安装JDK，配置环境变量等

### 2 规划集群 ###

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>hadoop102</th> 
   <th>hadoop103</th> 
   <th>hadoop104</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>NameNode</td> 
   <td>NameNode</td> 
   <td>NameNode</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ZKFC</td> 
   <td>ZKFC</td> 
   <td>ZKFC</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>JournalNode</td> 
   <td>JournalNode</td> 
   <td>JournalNode</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>DataNode</td> 
   <td>DataNode</td> 
   <td>DataNode</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ZK</td> 
   <td>ZK</td> 
   <td>ZK</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>ResourceManager</td> 
   <td>ResourceManager</td> 
   <td>ResourceManager</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>NodeManager</td> 
   <td>NodeManager</td> 
   <td>NodeManager</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

### 3 配置Zookeeper集群 ###

1）集群规划

在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。

2）解压安装

（1）解压Zookeeper安装包到/opt/module/目录下

[qinjl@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.5.7.tar.gz -C /opt/module/

（2）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/这个目录下创建zkData

[qinjl@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ mkdir -p zkData

（3）重命名/opt/module/zookeeper-3.4.14/conf这个目录下的zoo\_sample.cfg为zoo.cfg

[qinjl@hadoop102 conf]$ mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

3）配置zoo.cfg文件

（1）具体配置

dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData
    
    增加如下配置
    #######################cluster##########################
    server.2=hadoop102:2888:3888
    server.3=hadoop103:2888:3888
    server.4=hadoop104:2888:3888

（2）配置参数解读

Server.A=B:C:D
    A:是一个数字，表示这个是第几号服务器；
    B:是这个服务器的IP地址；
    C:是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口；
    D:是万一集群中的Leader服务器挂了，需要一个端口来重新进行选举，选出一个新的Leader，而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。
    
    集群模式下配置一个文件myid，这个文件在dataDir目录下，这个文件里面有一个数据就是A的值，Zookeeper启动时读取此文件，拿到里面的数据与zoo.cfg里面的配置信息比较从而判断到底是哪个server。

4）集群操作

（1）在/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData目录下创建一个myid的文件

[qinjl@hadoop102 zkData]$ touch myid
    
    添加myid文件，注意一定要在linux里面创建，在notepad++里面很可能乱码

（2）编辑myid文件

[qinjl@hadoop102 zkData]$ vi myid
    在文件中添加与server对应的编号：如2

（3）拷贝配置好的zookeeper到其他机器上

[qinjl@hadoop102 module]$ scp -r zookeeper-3.5.7/ qinjl@hadoop103:/opt/module/
    [qinjl@hadoop102 module]$ scp -r zookeeper-3.5.7/ qinjl@hadoop104:/opt/module/
    
    并分别修改myid文件中内容为3、4

（4）分别启动zookeeper

[qinjl@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
    [qinjl@hadoop103 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start
    [qinjl@hadoop104 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh start

（5）查看状态

[qinjl@hadoop102 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh status
    JMX enabled by default
    Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
    Mode: follower
    
    [qinjl@hadoop103 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh status
    JMX enabled by default
    Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
    Mode: leader
    
    [qinjl@hadoop104 zookeeper-3.5.7]$ bin/zkServer.sh status
    JMX enabled by default
    Using config: /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/../conf/zoo.cfg
    Mode: follower

## HDFS-HA配置 ##

### 4 配置HDFS-HA集群 ###

1）官方地址：http://hadoop.apache.org/

2）在opt目录下创建一个ha文件夹

[qinjl@hadoop102 ~]$ cd /opt
    [qinjl@hadoop102 opt]$ sudo mkdir ha
    [qinjl@hadoop102 opt]$ sudo chown qinjl:qinjl /opt/ha

3）将/opt/module/下的 hadoop-3.1.3拷贝到/opt/ha目录下（记得删除data 和 log目录）

[qinjl@hadoop102 opt]$ cp -r /opt/module/hadoop-3.1.3 /opt/ha/

4）配置hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_212

5）配置core-site.xml

<configuration>
    
      <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://mycluster</value>
      </property>
    
      <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/ha/hadoop-3.1.3/data</value>
      </property>
    </configuration>

6）配置hdfs-site.xml

<configuration>
    
      <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file://${hadoop.tmp.dir}/name</value>
      </property>
    
      <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file://${hadoop.tmp.dir}/data</value>
      </property>
    
      <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>${hadoop.tmp.dir}/jn</value>
      </property>
    
      <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
      </property>
    
      <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2,nn3</value>
      </property>
    
      <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop102:8020</value>
      </property>
      <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop103:8020</value>
      </property>
      <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn3</name>
        <value>hadoop104:8020</value>
      </property>
    
      <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop102:9870</value>
      </property>
      <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop103:9870</value>
      </property>
      <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn3</name>
        <value>hadoop104:9870</value>
      </property>
    
      <property>
    	<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    	<value>qjournal://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/mycluster</value>
      </property>
    
      <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</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>/home/qinjl/.ssh/id_rsa</value>
      </property>
    </configuration>

7）分发配置好的hadoop环境到其他节点

### 5 启动HDFS-HA集群 ###

1）将HADOOP\_HOME环境变量更改到HA目录

[qinjl@hadoop102 ~]$ sudo vim /etc/profile.d/my_env.sh
    
    将HADOOP_HOME部分改为如下
    ##HADOOP_HOME
    export HADOOP_HOME=/opt/ha/hadoop-3.1.3
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

2）在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务

[qinjl@hadoop102 ~]$ hdfs --daemon start journalnode
    [qinjl@hadoop103 ~]$ hdfs --daemon start journalnode
    [qinjl@hadoop104 ~]$ hdfs --daemon start journalnode

3）在\[nn1\]上，对其进行格式化，并启动

[qinjl@hadoop102 ~]$ hdfs namenode -format
    [qinjl@hadoop102 ~]$ hdfs --daemon start namenode

4）在\[nn2\]和\[nn3\]上，同步nn1的元数据信息

[qinjl@hadoop103 ~]$ hdfs namenode -bootstrapStandby
    [qinjl@hadoop104 ~]$ hdfs namenode -bootstrapStandby

5）启动\[nn2\]和\[nn3\]

[qinjl@hadoop103 ~]$ hdfs --daemon start namenode
    [qinjl@hadoop104 ~]$ hdfs --daemon start namenode

6）查看web页面显示

全部节点的状态为standby

7）在所有节点上，启动datanode

[qinjl@hadoop102 ~]$ hdfs --daemon start datanode
    [qinjl@hadoop103 ~]$ hdfs --daemon start datanode
    [qinjl@hadoop104 ~]$ hdfs --daemon start datanode

8）将\[nn1\]切换为Active

[qinjl@hadoop102 ~]$ hdfs haadmin -transitionToActive nn1

9）查看是否Active

[qinjl@hadoop102 ~]$ hdfs haadmin -getServiceState nn1

### 6 配置HDFS-HA自动故障转移 ###

1）具体配置

（1）在hdfs-site.xml中增加

<property>
    	<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    	<value>true</value>
    </property>

（2）在core-site.xml文件中增加

<property>
    	<name>ha.zookeeper.quorum</name>
    	<value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
    </property>

（3）修改后分发配置文件

[qinjl@hadoop102 etc]$ pwd
    /opt/ha/hadoop-3.1.3/etc
    
    [qinjl@hadoop102 etc]$ xsync hadoop/

2）启动

（1）关闭所有HDFS服务：

[qinjl@hadoop102 ~]$ stop-dfs.sh

（2）启动Zookeeper集群：

[qinjl@hadoop102 ~]$ zkServer.sh start
    [qinjl@hadoop103 ~]$ zkServer.sh start
    [qinjl@hadoop104 ~]$ zkServer.sh start

（3）启动Zookeeper以后，然后再初始化HA在Zookeeper中状态：

[qinjl@hadoop102 ~]$ hdfs zkfc -formatZK

（4）启动HDFS服务：

[qinjl@hadoop102 ~]$ start-dfs.sh

（5）可以去zkCli.sh客户端查看Namenode选举锁节点内容：

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] get -s /hadoop-ha/mycluster/ActiveStandbyElectorLock
    
    	myclusternn2	hadoop103 �>(�>
    cZxid = 0x10000000b
    ctime = Tue Jul 14 17:00:13 CST 2020
    mZxid = 0x10000000b
    mtime = Tue Jul 14 17:00:13 CST 2020
    pZxid = 0x10000000b
    cversion = 0
    dataVersion = 0
    aclVersion = 0
    ephemeralOwner = 0x40000da2eb70000
    dataLength = 33
    numChildren = 0

3）验证

（1）将Active NameNode进程kill，查看网页端三台Namenode的状态变化

[qinjl@hadoop102 ~]$ kill -9 namenode的进程id

## YARN-HA配置 ##

### 7 YARN-HA工作机制 ###

1）官方文档：

http://hadoop.apache.org/docs/r3.1.3/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html

2）YARN-HA工作机制

![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMyNzI3MDk1_size_16_color_FFFFFF_t_70]

### 8 配置YARN-HA集群 ###

1）具体配置

（1）yarn-site.xml

<configuration>
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
    
        
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
            <value>true</value>
        </property>
     
        
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
            <value>cluster-yarn1</value>
        </property>
        
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
            <value>rm1,rm2,rm3</value>
    	</property>
        
    
        
            <property>
                <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
                <value>hadoop102</value>
        </property>
        
        <property>
             <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
             <value>hadoop102:8088</value>
        </property>
        
        <property>
             <name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
             <value>hadoop102:8032</value>
        </property>
        
        <property>
             <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>  
             <value>hadoop102:8030</value>
        </property>
          
        <property>
             <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
             <value>hadoop102:8031</value>
        </property>
    
        
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
            <value>hadoop103</value>
        </property>
        <property>
             <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
             <value>hadoop103:8088</value>
        </property>
        <property>
             <name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
             <value>hadoop103:8032</value>
        </property>
        <property>
             <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
             <value>hadoop103:8030</value>
        </property>
        <property>
             <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
             <value>hadoop103:8031</value>
        </property>
    
    	
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm3</name>
            <value>hadoop104</value>
        </property>
        
        <property>
             <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm3</name>
             <value>hadoop104:8088</value>
        </property>
        
        <property>
             <name>yarn.resourcemanager.address.rm3</name>
             <value>hadoop104:8032</value>
        </property>
        
        <property>
             <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm3</name>  
             <value>hadoop104:8030</value>
        </property>
          
        <property>
             <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm3</name>
             <value>hadoop104:8031</value>
        </property>
     
         
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
            <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
        </property>
    
         
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
            <value>true</value>
        </property>
     
         
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
            <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    	</property>
    
     <property>
            <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
     <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
     </property>
    
    </configuration>

（2）同步更新其他节点的配置信息，分发配置文件

[qinjl@hadoop102 etc]$ xsync hadoop/

2）启动hdfs

[qinjl@hadoop102 ~]$ start-dfs.sh

3）启动YARN

（1）在hadoop102或者hadoop103、hodoop104中执行：

[qinjl@hadoop102 ~]$ start-yarn.sh

（2）查看服务状态

[qinjl@hadoop102 ~]$ yarn rmadmin -getServiceState rm1

（3）可以去zkCli.sh客户端查看ResourceManager选举锁节点内容：

[qinjl@hadoop102 ~]$ zkCli.sh
    [zk: localhost:2181(CONNECTED) 16] get -s /yarn-leader-election/cluster-yarn1/ActiveStandbyElectorLock
    
    cluster-yarn1rm1
    cZxid = 0x100000022
    ctime = Tue Jul 14 17:06:44 CST 2020
    mZxid = 0x100000022
    mtime = Tue Jul 14 17:06:44 CST 2020
    pZxid = 0x100000022
    cversion = 0
    dataVersion = 0
    aclVersion = 0
    ephemeralOwner = 0x30000da33080005
    dataLength = 20
    numChildren = 0

[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMyNzI3MDk1_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20230208/00068a279f524c7d9c4baa7de4875551.png