[置顶] Hadoop HA高可用集群搭建(Hadoop+Zookeeper+HBase)
2017-12-15 15:44
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作者:帅气陈吃苹果
考虑到HBase与JDK、Hadoop各版本兼容性,我们采用的组件版本如下:
在master188机器上,下载后解压到/home/hadoop/目录下:
2、拷贝
进入zookeeper的conf目录,拷贝
3、修改
修改如下,若原文件没有dataDir则直接添加:
4、创建并编辑
集群中各组件的安装目录最好保持一致。
6、修改其他机器的
三台机器的zookeeper状态必须只有一个
在master88机器上,解压到/home/hadoop/目录下:
1)vi hadoop-env.sh
配置JDK安装路径:
2)vi core-site.xml
3)vi hdfs-site.xml
4)vi mapred-site.xml
5)vi yarn-site.xml
6)vi slaves
2)修改yarn-site.xml
在master189机器,即ResourceManager备用主节点上修改如下属性,表示当前机器作为rm2::
同时删除slave190机器上的该属性对,因为slave190机器并不作为ResourceManager。
2)格式化 NameNode和ZKFC
在master188机器上,执行格式化操作:
3)备用主节点同步主节点元数据
在master189(备用主节点)机器上,执行同步操作:
4)安装fuster
若服务器是最小化安装centeros时,有可能系统没有fuster程序,那么跳过这个安装步骤直接进行后面的操作时,将有可能出现以下问题:
master188作为主节点时,kill掉master188上的NameNode和ResourceManager进程时,可以实现故障转移,master189将从stanby状态自动变成active状态;但是当master189作为主节点时,若kill掉master189上的进程,master188上的进程状态却还是stanby,并不能实现故障自动转移。原因是我们在 hdfs-site.xml中配置了当集群需要故障自动转移时采用SSH方式进行,而因为缺少fuster程序,将在zkfc的日志文件中发现如下错误:
提示未找到fuster程序,导致无法进行fence,所以可以通过如下命令来安装,Psmisc软件包中包含了fuster程序:
5)启动HDFS、YARN、ZookeeperFailoverController
在master188机器上:
在master189机器上,启动ResourceManager,备用主节点的ResourceManager需要手动启动:
6)查看Namenode、ResourceManager状态
在master188机器上执行:
也可以通过Web界面来查看,浏览器中输入 ip:50070 查看HDFS,输入 ip:8088/cluster/cluster 查看YARN。
7)测试高可用
a.主节点—>备用主节点
kill掉主节点的namenode,查看备用主节点的namenode状态是否切换为active;
kill掉主节点的ResourceManager,查看备用主节点的ResourceManager是否切换为active;
b.备用主节点—>主节点
若上述操作执行成功,那么再测试反向故障自动转移
先启动被杀死的原主节点的namenode和ResourceManager
再kill备用主节点的namenode和ResourceManager,查看主节点的状态,若能切换为active,那么Hadoop HA高可用集群搭建完成。
在master188机器上,解压到/home/hadoop/目录下:
1)vi hbase-env.sh
2)vi hbase-site.xml
3)vi regionservers
修改regionservers文件,因为当前是使用独立的Zookeeper集群,所以要指定RegionServers所在机器:
4)创建pid文件保存目录
在/home/hadoop/目录下:
注意:此时Hadoop集群应处于启动状态,并且是在主节点执行start-hbase.sh启动HBase集群,否则HMaster进程将在启动几秒后消失,而备用的HMaster进程需要在备用主节点单独启动,命令是:
在备用主节点启动HMaster进程,作为备用HMaster:
主节点—>备用主节点
这里的主节点指使用start-hbase.sh命令启动HBase集群的机器
kill掉主节点的HMaster进程,在浏览器中查看备用主节点的HBase是否切换为active;
若上述操作成功,则在主节点启动被杀死的HMaster进程:
然后,kill掉备用主节点的HMaster进程,在浏览器中查看主节点的HBase是否切换为active,若操作成功,则HBase高可用集群搭建完成;
1)备用节点上的NameNode、ResourceManager、HMaster均需单独启动;
2)可以使用-forcemanual参数强制切换主节点与备用主节点,但强制切换后集群的自动故障转移将会失效,需要重新格式化zkfc:
3)在备用主节点同步主节点的元数据时,主节点的HDFS必须已经启动;
4)无法查看standby状态的节点上的hdfs;
5)格式化namenode时要先启动各个JournalNode机器上的journalnode进程:
6)若遇到问题,可以先考虑是哪个组件出现问题,然后查看该组件或与该组件相关的组件的日志信息;若各组件web页面无法访问,或存在其他连接问题,可以从「防火墙是否关闭」、「端口是否被占用」、「SSH」、「集群机器是否处于同一网段」内等角度考虑;
作者:帅气陈吃苹果
一、服务器环境
主机名 | IP | 用户名 | 密码 | 安装目录 |
---|---|---|---|---|
master188 | 192.168.29.188 | hadoop | hadoop | /home/hadoop/ |
master189 | 192.168.29.189 | hadoop | hadoop | /home/hadoop/ |
slave190 | 192.168.29.190 | hadoop | hadoop | /home/hadoop/ |
二、集群规划
master188 | master189 | slave190 |
---|---|---|
NameNode | NameNode | |
DataNode | DataNode | DataNode |
Zookeeper | Zookeeper | Zookeeper |
ResourceManager | ResourceManager | |
NodeManager | NodeManager | NodeManager |
HMaster | HMasetr | |
RegionServer | RegionServer | RegionServer |
JDK、Hadoop、HBase版本兼容性(NS:不兼容;NT:未测试;Y:兼容):
HBase Version | JDK 6 | JDK 7 | JDK 8 |
---|---|---|---|
2.0 | X | X | Y |
1.3 | X | Y | Y |
1.2 | X | Y | Y |
1.1 | X | Y | NT |
1.0 | X | Y | NT |
0.98 | Y | Y | NT |
0.94 | Y | Y | N |
Hadoop\HBase | HBase-1.1.x | HBase-1.2.x | HBase-1.3.x | HBase-2.0.x |
---|---|---|---|---|
Hadoop-2.0.x-alpha | X | X | X | X |
Hadoop-2.1.0-beta | X | X | X | X |
Hadoop-2.2.0 | NT | X | X | X |
Hadoop-2.3.x | NT | X | X | X |
Hadoop-2.4.x | S | S | S | X |
Hadoop-2.5.x | S | S | S | X |
Hadoop-2.6.0 | X | X | X | X |
Hadoop-2.6.1+ | NT | S | S | S |
Hadoop-2.7.0 | X | X | X | X |
Hadoop-2.7.1+ | NT | S | S | S |
Hadoop-2.8.0 | X | X | X | X |
Hadoop-2.8.1 | X | X | X | |
Hadoop-3.0.0-alphax | NT | NT | NT | NT |
组件 | 版本 |
---|---|
JDK | 1.8 |
Hadoop | 2.6.5 |
Zookeeper | 3.4.11 |
HBase | 1.3.1 |
三、安装配置Zookeeper
1、下载及安装
下载地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.11/zookeeper-3.4.11.tar.gz在master188机器上,下载后解压到/home/hadoop/目录下:
tar -zxvf zookeeper-3.4.11.tar.gz -C /home/hadoop/
2、拷贝 zoo_sample.cfg
进入zookeeper的conf目录,拷贝zoo_sample.cfg并重命名为
zoo.cfg:
cd zookeeper-3.4.11/conf/ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
3、修改 zoo.cfg
vi zoo.cfg
修改如下,若原文件没有dataDir则直接添加:
dataDir=/home/hadoop/zookeeper-3.4.11/data/zkData //在最后添加,指定zookeeper集群主机及端口,机器数必须为奇数 server.1=master188:2888:3888 server.2=master189:2888:3888 server.3=slave190:2888:3888
4、创建并编辑myid
//在zookeeper根目录下创建zoo.cfg中配置的目录 mkdir data/zkData/ -p //创建并编辑文件 vi myid //输入1,即表示当前机器为在zoo.cfg中指定的server.1 1 //保存退出 :wq
5、拷贝zookeeper到其他机器
上述操作是在master188机器上进行的,要将zookeeper拷贝到其他zookeeper集群机器上:cd /home/hadoop scp -r zookeeper-3.4.11/ hadoop@master189:/home/hadoop/ scp -r zookeeper-3.4.11/ hadoop@slave190:/home/hadoop/
集群中各组件的安装目录最好保持一致。
6、修改其他机器的myid
文件
myid文件是作为当前机器在zookeeper集群的标识,这些标识在
zoo.cfg文件中已经配置好了,但是之前在master188这台机器上配置的
myid为1,所以还需要修改其他机器的
myid文件:
//在master189机器上 echo 2 > /home/hadoop/zookeeper-3.4.11/data/zkData/myid //在slave190机器上 echo 3 > /home/hadoop/zookeeper-3.4.11/data/zkData/myid
7、启动zookeeper集群
cd zookeeper-3.4.11/bin/ //分别在master188、master189、slave190上启动 ./zkServer.sh start //查看状态 ./zkServer.sh status
三台机器的zookeeper状态必须只有一个
leader,其他都是
follower。
//查看进程,若有QuorumpeerMain,则启动成功 jps
四、安装配置Hadoop
1、下载及安装
下载地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.6.5/hadoop-2.6.5.tar.gz在master88机器上,解压到/home/hadoop/目录下:
tar -zxcf hadoop-2.6.5.tar.gz -C /home/hadoop/
2、配置
进入配置文件目录,修改配置文件cd hadoop-2.6.5/etc/hadoop/
1)vi hadoop-env.sh
配置JDK安装路径:
JAVA_HOME=/opt/jdk
2)vi core-site.xml
<configuration> <!-- hdfs地址,ha模式中是连接到nameservice --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://ns1</value> </property> <!-- 这里的路径默认是NameNode、DataNode、JournalNode等存放数据的公共目录,也可以单独指定 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/hadoop/hadoop-2.6.5/tmp</value> </property> <!-- 指定ZooKeeper集群的地址和端口。注意,数量一定是奇数,且不少于三个节点--> <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>master188:2181,master189:2181,slave190:2181</value> </property> </configuration>
3)vi hdfs-site.xml
<configuration> <!-- 指定副本数,不能超过机器节点数 --> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> <!-- 为namenode集群定义一个services name --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>ns1</value> </property> <!-- nameservice 包含哪些namenode,为各个namenode起名 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name> <value>master188,master189</value> </property> <!-- 名为master188的namenode的rpc地址和端口号,rpc用来和datanode通讯 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.master188</name> <value>master188:9000</value> </property> <!-- 名为master189的namenode的rpc地址和端口号,rpc用来和datanode通讯 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.master189</name> <value>master189:9000</value> </property> <!--名为master188的namenode的http地址和端口号,用来和web客户端通讯 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns1.master188</name> <value>master188:50070</value> </property> <!-- 名为master189的namenode的http地址和端口号,用来和web客户端通讯 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns1.master189</name> <value>master189:50070</value> </property> <!-- namenode间用于共享编辑日志的journal节点列表 --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://master188:8485;master189:8485;slave190:8485/ns1</value> </property> <!-- 指定该集群出现故障时,是否自动切换到另一台namenode --> <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.ns1</name> <value>true</value> </property> <!-- journalnode 上用于存放edits日志的目录 --> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/home/hadoop/hadoop-2.6.5/tmp/data/dfs/journalnode</value> </property> <!-- 客户端连接可用状态的NameNode所用的代理类 --> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <!-- 一旦需要NameNode切换,使用ssh方式进行操作 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value>sshfence</value> </property> <!-- 如果使用ssh进行故障切换,使用ssh通信时用的密钥存储的位置 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value> </property> <!-- connect-timeout超时时间 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name> <value>30000</value> </property> </configuration>
4)vi mapred-site.xml
<!-- 采用yarn作为mapreduce的资源调度框架 --> <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>
5)vi yarn-site.xml
<configuration> <!-- 启用HA高可用性 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name> <value>true</value> </property> <!-- 指定resourcemanager的名字 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name> <value>yrc</value> </property> <!-- 使用了2个resourcemanager,分别指定Resourcemanager的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> <value>rm1,rm2</value> </property> <!-- 指定rm1的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> <value>master188</value> </property> <!-- 指定rm2的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>master189</value> </property> <!-- 指定当前机器master188作为rm1 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.id</name> <value>rm1</value> </property> <!-- 指定zookeeper集群机器 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>master188:2181,master189:2181,slave190:2181</value> </property> <!-- NodeManager上运行的附属服务,默认是mapreduce_shuffle --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration>
6)vi slaves
master188 master189 slave190
3、拷贝hadoop到其他机器
1)拷贝scp -r hadoop-2.6.5 hadoop@master189:/home/hadoop/ scp -r hadoop-2.6.5 hadoop@slave190:/home/hadoop/
2)修改yarn-site.xml
在master189机器,即ResourceManager备用主节点上修改如下属性,表示当前机器作为rm2::
<property> <name>yarn.resourcemanager.ha.id</name> <value>rm2</value> </property>
同时删除slave190机器上的该属性对,因为slave190机器并不作为ResourceManager。
3、启动Hadoop
1)启动Journalnodecd hadoop-2.6.5/sbin/ ./hadoop-daemon.sh start //查看进程JouralNode是否启动 jps
2)格式化 NameNode和ZKFC
在master188机器上,执行格式化操作:
cd hadoop-2.6.5/bin ./hdfs namenode -format ./hdfs zkfc -formatZK
3)备用主节点同步主节点元数据
在master189(备用主节点)机器上,执行同步操作:
cd hadoop-2.6.5/bin ./hdfs namenode -bootstrapStanby
4)安装fuster
若服务器是最小化安装centeros时,有可能系统没有fuster程序,那么跳过这个安装步骤直接进行后面的操作时,将有可能出现以下问题:
master188作为主节点时,kill掉master188上的NameNode和ResourceManager进程时,可以实现故障转移,master189将从stanby状态自动变成active状态;但是当master189作为主节点时,若kill掉master189上的进程,master188上的进程状态却还是stanby,并不能实现故障自动转移。原因是我们在 hdfs-site.xml中配置了当集群需要故障自动转移时采用SSH方式进行,而因为缺少fuster程序,将在zkfc的日志文件中发现如下错误:
PATH=$PATH:/sbin:/usr/sbin fuser -v -k -n tcp 9000 via ssh: bash: fuser: 未找到命令 Unable to fence service by any configured method java.lang.RuntimeException: Unable to fence NameNode at master189/192.168.29.189:9000
提示未找到fuster程序,导致无法进行fence,所以可以通过如下命令来安装,Psmisc软件包中包含了fuster程序:
//分别在master188、master189、slave190上执行 sudo yum install psmisc
5)启动HDFS、YARN、ZookeeperFailoverController
在master188机器上:
cd hadoop-2.6.5/sbin ./start-dfs.sh //验证,显示NameNode和DataNode jps ./start-yarn.sh //验证,显示ResourceManager和NodeManager jps ./hadoop-daemon.sh start zkfc //验证,显示ZookeeperFailoverController jps
在master189机器上,启动ResourceManager,备用主节点的ResourceManager需要手动启动:
cd hadoop-2.6.5/sbin yarn-daemon.sh start resourcemanager
6)查看Namenode、ResourceManager状态
在master188机器上执行:
hdfs haadmin -getServiceState master188 yarn rmadmin -getServiceState rm1 hdfs haadmin -getServiceState master189 yarn rmadmin -getServiceState rm2
也可以通过Web界面来查看,浏览器中输入 ip:50070 查看HDFS,输入 ip:8088/cluster/cluster 查看YARN。
7)测试高可用
a.主节点—>备用主节点
kill掉主节点的namenode,查看备用主节点的namenode状态是否切换为active;
kill掉主节点的ResourceManager,查看备用主节点的ResourceManager是否切换为active;
b.备用主节点—>主节点
若上述操作执行成功,那么再测试反向故障自动转移
先启动被杀死的原主节点的namenode和ResourceManager
hadoop-daemon.sh start namenode yarn-daemon.sh start resourcemanager
再kill备用主节点的namenode和ResourceManager,查看主节点的状态,若能切换为active,那么Hadoop HA高可用集群搭建完成。
五、安装配置HBase
1、下载及安装
下载地址:http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hbase/1.3.1/hbase-1.3.1-bin.tar.gz在master188机器上,解压到/home/hadoop/目录下:
tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz
2、配置
进入hbase-1.3.1/conf/目录,修改配置文件:cd hbase-1.3.1/conf/
1)vi hbase-env.sh
//配置JDK export JAVA_HOME=/opt/jdk //保存pid文件 export HBASE_PID_DIR=/home/hadoop/data/hbase/pids //修改HBASE_MANAGES_ZK,禁用HBase自带的Zookeeper,因为我们是使用独立的Zookeeper export HBASE_MANAGES_ZK=false
2)vi hbase-site.xml
<configuration> <!-- 设置HRegionServers共享目录,请加上端口号 --> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://master188:9000/hbase</value> </property> <!-- 指定HMaster主机 --> <property> <name>hbase.master</name> <value>hdfs://master188:60000</value> </property> <!-- 启用分布式模式 --> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> <!-- 指定Zookeeper集群位置 --> <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>master188:2181,master189:2181,slave190:2181</value> </property> <!-- 指定独立Zookeeper安装路径 --> <property> <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name> <value>/home/hadoop/zookeeper-3.4.11</value> </property> <!-- 指定ZooKeeper集群端口 --> <property> <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name> <value>2181</value> </property> </configuration>
3)vi regionservers
修改regionservers文件,因为当前是使用独立的Zookeeper集群,所以要指定RegionServers所在机器:
master188 master189 slave190
4)创建pid文件保存目录
在/home/hadoop/目录下:
mkdir data/hbase/pids -p
3、拷贝HBase到其他机器
cd /home/hadoop/ scp -r hbase-1.3.1 hadoop@master189:/home/hadoop/ scp -r hbase-1.3.1 hadoop@slave190:/home/hadoop/
4、启动HBase
在主节点上启动HBase(这里的主节点是指NameNode状态为active的节点,而非指文中对本实验的机器声明):cd hbase-1.3.1/bin ./start-hbase.sh //查看HMaster、Regionserver进程是否启动 jps
注意:此时Hadoop集群应处于启动状态,并且是在主节点执行start-hbase.sh启动HBase集群,否则HMaster进程将在启动几秒后消失,而备用的HMaster进程需要在备用主节点单独启动,命令是:
./hbase-daemon.sh start master。
在备用主节点启动HMaster进程,作为备用HMaster:
cd hbase-1.3.1/bin ./hbase-daemon.sh start master
5、HA高可用测试
在浏览器中输入ip:16010,查看主节点和备用主节点上的HMaster的状态,在备用主节点的web界面中,可以看到“Current Active Master: master188”,表示当前HBase主节点是master188机器;
主节点—>备用主节点
这里的主节点指使用start-hbase.sh命令启动HBase集群的机器
kill掉主节点的HMaster进程,在浏览器中查看备用主节点的HBase是否切换为active;
若上述操作成功,则在主节点启动被杀死的HMaster进程:
cd hbase-1.3.1/bin/ ./hbase-daemon.sh start master
然后,kill掉备用主节点的HMaster进程,在浏览器中查看主节点的HBase是否切换为active,若操作成功,则HBase高可用集群搭建完成;
6、HBase基本操作
//启动HBase [root@vnet ~] start-hbase.sh //进入HBase Shell [root@vnet ~] hbase shell //查看当前HBase有哪些表 hbase(main):> list //创建表t_user,cf1和cf2是列族,列族一般不超过3个 hbase(main):> create 't_user','cf1','cf2' //获得表t_user的描述信息 hbase(main):> describe 't_user' //禁用表 hbase(main):> disable 't_user' //删除表,删除表之前要先把表禁用掉 hbase(main):> drop 't_user' //查询表是否存在 hbase(main):> exists 't_user' //查看全表数据 hbase(main):> scan 't_user' //插入数据,分别是表名、key、列(列族:具体列)、值。HBase是面向列的数据库,列可无限扩充 hbase(main):> put 't_user' ,'001','cf1:name','chenxj' hbase(main):> put 't_user' ,'001','cf1:age','18' hbase(main):> put 't_user' ,'001','cf2:sex','man' hbase(main):> put 't_user' ,'002','cf1:name','chenxj' hbase(main):> put 't_user' ,'002','cf1:address','fuzhou' hbase(main):> put 't_user' ,'002','cf2:sex','man' //获取数据,可根据key、key和列族等进行查询 hbase(main):> get 't_user','001' hbase(main):> get 't_user','002','cf1' hbase(main):> get 't_user','001','cf1:age'
六、集群启动结果
Hadoop + Zookeeper + HBase 高可用集群启动后,进程状态如下:描述 | master188 | master189 | slave190 |
---|---|---|---|
HDFS主 | NameNode | NameNode | |
HDFS从 | DataNode | DataNode | DataNode |
YARN主 | ResourceManager | ResourceManager | |
YARN从 | NodeManager | NodeManager | NodeManager |
HBase主 | HMaster | HMaster | |
HBase从 | HRegionServer | HRegionServer | HRegionServer |
Zookeeper独立进程 | QuorumPeerMain | QuorumPeerMain | QuorumPeerMain |
NameNodes数据同步 | JournalNode | JournalNode | JournalNode |
主备故障切换 | DFSZKFailoverController | DFSZKFailoverController |
七、总结
需要注意的地方:1)备用节点上的NameNode、ResourceManager、HMaster均需单独启动;
hadoop-daemon.sh start namenode yarn-daemon.sh start resourcemanager
hbase-daemon.sh start master
2)可以使用-forcemanual参数强制切换主节点与备用主节点,但强制切换后集群的自动故障转移将会失效,需要重新格式化zkfc:
hdfs zdfc -formatZK;
hdfs haadmin -transitionToActive/transitionToStandby -forcemanual master189 yarn rmadmin -transitionToActive/transitionToStandby -forcemanual rm2
3)在备用主节点同步主节点的元数据时,主节点的HDFS必须已经启动;
4)无法查看standby状态的节点上的hdfs;
5)格式化namenode时要先启动各个JournalNode机器上的journalnode进程:
hadoop-daemon.sh start journalnode;
6)若遇到问题,可以先考虑是哪个组件出现问题,然后查看该组件或与该组件相关的组件的日志信息;若各组件web页面无法访问,或存在其他连接问题,可以从「防火墙是否关闭」、「端口是否被占用」、「SSH」、「集群机器是否处于同一网段」内等角度考虑;
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