089-BigData-17ZooKeeper秒杀和hadoop
一、ZooKeeper秒杀和hadoop高可用
我也不知道为啥从8开始！
8.1 HA概述
1）所谓HA（high available），即高可用（7*24小时不中断服务）。
2）实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA严格来说应该分成各个组件的HA机制：HDFS的HA和YARN的HA。
3）Hadoop2.0之前，在HDFS集群中NameNode存在单点故障（SPOF）。
4）NameNode主要在以下两个方面影响HDFS集群
NameNode机器发生意外，如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启
NameNode机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用
HDFS HA功能通过配置Active/Standby两个nameNodes实现在集群中对NameNode的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将NameNode很快的切换到另外一台机器。
8.2 HDFS-HA工作机制
1）通过双namenode消除单点故障
8.2.1 HDFS-HA工作要点
1）元数据管理方式需要改变：
内存中各自保存一份元数据；
Edits日志只有Active状态的namenode节点可以做写操作；
两个namenode都可以读取edits；
共享的edits放在一个共享存储中管理（qjournal和NFS两个主流实现）；
2）需要一个状态管理功能模块
实现了一个zkfailover，常驻在每一个namenode所在的节点，每一个zkfailover负责监控自己所在namenode节点，利用zk进行状态标识，当需要进行状态切换时，由zkfailover来负责切换，切换时需要防止brain split现象的发生。
3）必须保证两个NameNode之间能够ssh无密码登录。
4）隔离（Fence），即同一时刻仅仅有一个NameNode对外提供服务
8.2.2 HDFS-HA自动故障转移工作机制
前面学习了使用命令hdfs haadmin -failover手动进行故障转移，在该模式下，即使现役NameNode已经失效，系统也不会自动从现役NameNode转移到待机NameNode，下面学习如何配置部署HA自动进行故障转移。自动故障转移为HDFS部署增加了两个新组件：ZooKeeper和ZKFailoverController（ZKFC）进程。ZooKeeper是维护少量协调数据，通知客户端这些数据的改变和监视客户端故障的高可用服务。HA的自动故障转移依赖于ZooKeeper的以下功能：
1）故障检测：集群中的每个NameNode在ZooKeeper中维护了一个持久会话，如果机器崩
溃，ZooKeeper中的会话将终止，ZooKeeper通知另一个NameNode需要触发故障转移。
2）现役NameNode选择：ZooKeeper提供了一个简单的机制用于唯一的选择一个节点为active状态。如果目前现役NameNode崩溃，另一个节点可能从ZooKeeper获得特殊的排外锁以表明它应该成为现役NameNode。
ZKFC是自动故障转移中的另一个新组件，是ZooKeeper的客户端，也监视和管理NameNode的状态。每个运行NameNode的主机也运行了一个ZKFC进程，ZKFC负责：
1）健康监测：ZKFC使用一个健康检查命令定期地ping与之在相同主机的NameNode，只要该NameNode及时地回复健康状态，ZKFC认为该节点是健康的。如果该节点崩溃，冻结或进入不健康状态，健康监测器标识该节点为非健康的。
2）ZooKeeper会话管理：当本地NameNode是健康的，ZKFC保持一个在ZooKeeper中打开的会话。如果本地NameNode处于active状态，ZKFC也保持一个特殊的znode锁，该锁使用了ZooKeeper对短暂节点的支持，如果会话终止，锁节点将自动删除。
3）基于ZooKeeper的选择：如果本地NameNode是健康的，且ZKFC发现没有其它的节点当前持有znode锁，它将为自己获取该锁。如果成功，则它已经赢得了选择，并负责运行故障转移进程以使它的本地NameNode为active。故障转移进程与前面描述的手动故障转移相似，首先如果必要保护之前的现役NameNode，然后本地NameNode转换为active状态。
image.png
8.4 HDFS-HA集群配置
8.4.1 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
8.4.2 规划集群
image.png
8.4.3 配置Zookeeper集群
0）集群规划
在hadoop102、hadoop103和hadoop104三个节点上部署Zookeeper。
1）解压安装
（1）解压zookeeper安装包到/opt/module/目录下
[AncientMing@hadoop102 software]$ tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/module/
（2）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/这个目录下创建zkData
mkdir -p zkData
（3）重命名/opt/module/zookeeper-3.4.10/conf这个目录下的zoo_sample.cfg为zoo.cfg
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
2）配置zoo.cfg文件
（1）具体配置
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.4.10/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。
3）集群操作
（1）在/opt/module/zookeeper-3.4.10/zkData目录下创建一个myid的文件
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
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
scp -r zookeeper-3.4.10/ root@hadoop103.AncientMing.com:/opt/app/
scp -r zookeeper-3.4.10/ root@hadoop104.AncientMing.com:/opt/app/
并分别修改myid文件中内容为3、4
（4）分别启动zookeeper
[root@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
[root@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
[root@hadoop104 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start
（5）查看状态
[root@hadoop102 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
[root@hadoop103 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader
[root@hadoop104 zookeeper-3.4.5]# bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /opt/module/zookeeper-3.4.10/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
8.4.4 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
mkdir ha
- 3.将/opt/app/下的 hadoop-2.8.4拷贝到/opt/ha目录下
cp -r hadoop-2.8.4/ /opt/ha/
核心配置区
4）配置hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.7.0_79
5）配置core-site.xml
<configuration>
<!-- 把两个NameNode）的地址组装成一个集群mycluster -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/ha/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
</property>
</configuration>
6）配置hdfs-site.xml
<configuration>
<!-- 完全分布式集群名称 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value>
</property>
<!-- 集群中NameNode节点都有哪些 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
<value>hadoop102:9000</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>hadoop103:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>hadoop102:50070</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>hadoop103:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://hadoop102:8485;hadoop103:8485;hadoop104:8485/mycluster</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制，即同一时刻只能有一台服务器对外响应 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>
<!-- 使用隔离机制时需要ssh无秘钥登录-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/AncientMing/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 声明journalnode服务器存储目录-->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/opt/ha/hadoop-2.7.2/data/jn</value>
</property>
<!-- 关闭权限检查-->
7）拷贝配置好的hadoop环境到其他节点
8.4.5 启动HDFS-HA集群
1）在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务：
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
2）在[nn1]上，对其进行格式化，并启动：
bin/hdfs namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
3）在[nn2]上，同步nn1的元数据信息：
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
4）启动[nn2]：
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
5）查看web页面显示
image.png
image.png
6）启动所有datanode
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
7）将[nn1]切换为Active
bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
8）查看是否Active
bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
8.4.6 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>
Hadoop的ha配置自动故障转移后，杀死active所在的namenode，Standby所在的namenode不会自动切换为active状态。
分析错误：查看zkcf的log日志
发现错误日志：
2019-05-05 03:59:38,306 WARN org.apache.hadoop.ha.SshFenceByTcpPort: PATH=$PATH:/sbin:/usr/sbin fuser -v -k -n tcp 9000 via ssh: bash: fuser: command not found
解决错误：这个原因是Linux系统没有fuser命令
导致在HA进行主备切换是执行fuser失败了
通过yum命令安装：yum -y install psmisc
安装完成再次测试，即可切换成功。
2）启动
（1）关闭所有HDFS服务：
sbin/stop-dfs.sh
（2）启动Zookeeper集群：
bin/zkServer.sh start
（3）初始化HA在Zookeeper中状态：
bin/hdfs zkfc -formatZK
（4）启动HDFS服务：
sbin/start-dfs.sh
（5）在各个NameNode节点上启动DFSZK Failover Controller，先在哪台机器启动，哪个机器的NameNode就是Active NameNode
sbin/hadoop-daemin.sh start zkfc
3）验证
（1）将Active NameNode进程kill
kill -9 namenode的进程id
（2）将Active NameNode机器断开网络
service network stop
8.5 YARN-HA配置
8.5.1 YARN-HA工作机制
1）官方文档：
http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html
2）YARN-HA工作机制
image.png
8.5.2 配置YARN-HA集群
0）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
（6）配置Zookeeper集群
1）规划集群
image.png
2）具体配置
（1）yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!--启用resourcemanager ha-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!--声明两台resourcemanager的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>cluster-yarn1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>hadoop102</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>hadoop103</value>
</property>
<!--指定zookeeper集群的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
</property>
<!--启用自动恢复-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!--指定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.store.class</name> <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>
</configuration>
（2）同步更新其他节点的配置信息
3）启动hdfs
（1）在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务：
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
（2）在[nn1]上，对其进行格式化，并启动：
bin/hdfs namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（3）在[nn2]上，同步nn1的元数据信息：
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
（4）启动[nn2]：
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（5）启动所有datanode
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
（6）将[nn1]切换为Active
bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
4）启动yarn
（1）在hadoop102中执行：
sbin/start-yarn.sh
（2）在hadoop103中执行：
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
（3）查看服务状态
bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
image.png
8.6 HDFS Federation架构设计
NameNode架构的局限性
（1）Namespace（命名空间）的限制
由于NameNode在内存中存储所有的元数据（metadata），因此单个namenode所能存储的对象（文件+块）数目受到namenode所在JVM的heap size的限制。50G的heap能够存储20亿（200million）个对象，这20亿个对象支持4000个datanode，12PB的存储（假设文件平均大小为40MB）。随着数据的飞速增长，存储的需求也随之增长。单个datanode从4T增长到36T，集群的尺寸增长到8000个datanode。存储的需求从12PB增长到大于100PB。
（2）隔离问题
由于HDFS仅有一个namenode，无法隔离各个程序，因此HDFS上的一个实验程序就很有可能影响整个HDFS上运行的程序。
（3）性能的瓶颈
由于是单个namenode的HDFS架构，因此整个HDFS文件系统的吞吐量受限于单个namenode的吞吐量。
2）HDFS Federation架构设计
能不能有多个NameNode
NameNode NameNode NameNode
元数据 元数据 元数据
Log machine 电商数据/话单数据
image.png
3）HDFS Federation应用思考
不同应用可以使用不同NameNode进行数据管理
图片业务、爬虫业务、日志审计业务
Hadoop生态系统中，不同的框架使用不同的namenode进行管理namespace。（隔离性）
必须搭的高可用！
重启后顺序：手动？
1、每个节点：开启zk
zkServer.sh start
2、每个节点：可以看看zk状态
zkServer.sh status
3、每个节点：启动journalnode服务
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
4、只在nn1上：格式化，并启动（或者不需要每次都格式化就启动）
bin/hdfs namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
5、在nn2上：同步元数据信息
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
6、在nn2上：启动nn2
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
7、每个节点：启动datanode
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
8、在nn1上：切换为Active并查看状态是否是Active
bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
这里切换失败了。。
image.png
手动不行？
重启后顺序：自动？
1、自动步骤。所有节点：关闭HDFS服务
需要分开操作，因节点不一样。
sbin/stop-dfs.sh
2、启动Zookeeper集群
zkServer.sh start
3、初始化HA在Zookeeper中状态
bin/hdfs zkfc -formatZK
4、启动HDFS服务
sbin/start-dfs.sh
5、在各个NameNode节点上启动DFSZK Failover Controller，先在哪台机器启动，哪个机器的NameNode就是Active NameNode
sbin/hadoop-daemin.sh start zkfc
6、验证：
将Active NameNode进程kill
kill -9 namenode的进程id
将Active NameNode机器断开网络
service network stop
7、启动yarn
sbin/start-yarn.sh
