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Hadoop HA 2.7.3完全分布式集群部署-终极版

字数统计: 4.5k字   |   阅读时长≈ 22分

HDFS-NameNode(NN) HA 实现方式

Hadoop 从2.0版本通过基于zookeeper实现了高可用 (High Availability, HA)。QJM（Qurom Journal Manager）是当前主流HDFS NameNode HA方案。故本讲也是使用QJM实现HA

NN HA

QJM 的基本原理：

Active NameNode（ANN）

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在HDFS集群中，对外提供读写服务的唯一Master节点。ANN将客户端请求过来的写操作通过EditLog写入共享存储系统（即JournalNode Cluster），为Standby NameNode及时同步数据提供支持；

Standby NameNode（SBN）

1
与ANN相互形成热备，SBN及时从共享存储系统中读取EditLog数据并更新内存，以保证当前状态尽可能与ANN同步。当前在整个HDFS集群中最多一台处于Active状态，最多一台处于Standby状态；

JournalNode Cluster（JNs）

1
ANN与SBN之间共享Editlog的一致性存储系统，是HDFS NameNode高可用的核心组件。借助JournalNode集群ANN可以尽可能及时同步元数据到SBN。其中ANN采用Push模式将EditLog写入JN，SBN通过Pull模式从JN拉取数据，整个过程中JN不主动进行数据交换；

ZKFiloverController（ZKFC）

1
ZKFailoverController以独立进程运行，对NameNode主备切换进行控制，正常情况ANN和SBN分别对应各自ZKFC进程。ZKFC主要功能：NameNode健康状况检测；借助Zookeeper实现NameNode自动选主；操作NameNode进行主从切换；

Zookeeper（ZK）

1
为ZKFC实现自动选主功能提供统一协调服务。

YARN-ResourceManager(RM) HA实现方式

ResourceManager(RM) HA 实现方式： RM 将状态信息存储在 Zookeeper 中，当 Active 故障，Standby 切换为 Active 后， 从 ZK 读取相应的作业信息，重新构建作业的内存信息，然后开始接受 NodeManager 心 跳，并接受客户端提交作业的请求等。

规划

  • 安装包版本以及功能
软件名 版本号 功能
Hadoop hadoop-2.7.3.tar.gz 为海量数据提供分布式存 储（HDFS）和分布式计算 (YARN)。
ZooKeeper zookeeper-3.4.10.tar.gz 一个分布式应用程序协调 服务，为应用提供一致性服 务
JDK jdk-8u201-linux-x64.tar.gz JAVA 运行环境
  • 集群架构规划
IP 角色 ZooKeeper HostName
10.0.10.100 NameNode/ResourceManeger/nodemanager / ActiveNN
10.0.10.101 NameNode/ResourceManeger/nodemanager QuorumPeerMain StandbyNN
10.0.10.111 DataNode/JournalNode/nodemanager QuorumPeerMain slave1
10.0.10.112 DataNode/JournalNode/nodemanager QuorumPeerMain slave2
10.0.10.113 DataNode/JournalNode/nodemanager / slave3

基础环境准备[所有节点配置]

  1. 修改主机名
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# hostnamectl set-hostname [hostname]
  1. 修改Hosts
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# cat /etc/hosts

#Hadoop HA Cluster
10.0.10.100 ActiveNN
10.0.10.101 StandbyNN
10.0.10.111 Slave1
10.0.10.112 Slave2
10.0.10.113 Slave3
  1. 关闭防火墙
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systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
  1. 关闭SELINUX
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#临时
setenfoce 0

#永久-将enforcing 改为disabled
# cat /etc/selinux/config |grep -v "#"|grep disabled
SELINUX=disabled
  1. 配置NTP时间同步
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这里采用chrony。架构如下：
master1和master2分别从亚洲标准时间进行同步；
而slave1和slave2分别设置服务器为master1和master2

参考：Chrony部署

  1. 配置SSH免密登陆
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作用是后边Namenode HA隔离配置以及个别服务启动需要使用

所有节点都要重复此过程

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生成密钥对
ssh-keygen

复制公钥给集群中的所有主机(包括自己)
ssh-copy-id root@ActiveNN
ssh-copy-id root@StandbyNN
ssh-copy-id root@Slave1
ssh-copy-id root@Slave2
ssh-copy-id root@Slave3
  1. 设置透明大页面
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Transparent Hugepage如果开启，可能会严重降低Hadoop集群性能,CentOS7默认启用

查看当前是否启用

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# cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

[always] madvise never    表示已启用
always madvise [never]    表示已禁用

禁用Transparent Hugepage(重启生效)

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# vim  /etc/rc.d/rc.local
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

#chmod +x /etc/rc.d/rc.local
  1. 调整swap内核参数
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该值用于控制从物理内存到磁盘上的虚拟内存的应用数据的交换。值越高，内存交换越积极。值越低，交换的次数越少。大多数系统默认为60，但不适用于Hadoop集群，因为即使有足够的内存，Hadoop进程也有可能会被交换到磁盘，影响集群稳定性和性能。

查看当前参数

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# cat /proc/sys/vm/swappiness
30

注：当前是30，建议设置为1-10之间，最好为1

设置vm.swappiness值为1

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#临时生效
#systemctl vm.swappiness=1

#重启生效
#vim /etc/rc.d/rc.local
echo 1 > /proc/sys/vm/swappiness
  1. 安装JDK
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tar -zxf jdk-8u201-linux-x64.tar.gz -C /opt
ln -sv /opt/jdk1.8.0_201 /opt/jdk

编辑配置文件
#cat /etc/profile
#JDK
export JAVA_HOME=/opt/jdk
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin
export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib

使配置文件生效
#source /etc/profile
#java -version

Zookeeper集群部署[在3台zk节点部署]

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tar -zxf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt
ln -sv /opt/zookeeper-3.4.10 /opt/zookeeper
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cat /etc/profile

#zookeeper
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/zookeeper
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

配置zookeeper集群

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mkdir -p /opt/zookeeper/data
mkdir -p /var/log/zookeeper
cp /opt/zookeeper/zoo_sample.cfg /opt/zookeeper/zoo.cfg
chown -R root.root /opt/zookeeper/data
chown -R root.root /var/log/zookeeper

编辑配置文件zoo.cfg

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dataDir=/opt/zookeeper/data
clientPort=2181
dataLogDir=/var/log/zookeeper
server.1= 10.0.10.111:2888:3888
server.2= 10.0.10.112:2888:3888
server.3= 10.0.10.113:2888:3888

分别创建ServerID标识

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[root@slave1 ~]# echo "1" > /opt/zookeeper/data/myid
[root@slave2 ~]# echo "2" > /opt/zookeeper/data/myid
[root@slave3 ~]# echo "3" > /opt/zookeeper/data/myid

注：zookeeper集群模式需要配置一个myid文件【不可重复】,这个文件需要放在data目录下。

分别启动zookeeper

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[root@slave1 ~]# /opt/zookeeper/bin/zkServer.sh start
[root@slave2 ~]# /opt/zookeeper/bin/zkServer.sh start
[root@slave3 ~]# /opt/zookeeper/bin/zkServer.sh start
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自启动zookeeper
echo "nohup /opt/zookeeper/bin/zkServer.sh start 2>&1 &" >>/etc/rc.d/rc.local
chmod +x /etc/rc.d/rc.local

查看zookeeper集群状态

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[root@slave1 ~]# /opt/zookeeper/bin/zkServer.sh status
Mode: follower

[root@slave2 ~]# /opt/zookeeper/bin/zkServer.sh status
Mode: follower

[root@slave3 ~]# /opt/zookeeper/bin/zkServer.sh status
Mode: leader

测试zookeeper集群

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[root@slave1 data]# jps -m
2148 QuorumPeerMain /opt/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg

zookeeper启动后会出现一个QuorumPeerMain的进程
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[root@slave1 ~]# /opt/zookeeper/bin/zkCli.sh -server 10.0.10.113:2181
[zk: 10.0.10.113:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper]
[zk: 10.0.10.113:2181(CONNECTED) 1]

Hadoop HA集群部署[每台节点同样的安装与配置]

安装与配置

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tar -zxf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /opt
ln -sv /opt/hadoop-2.7.3 /opt/hadoop

修改hadoop命令环境变量/etc/profile

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#Hadoop
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
修改配置文件
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cd /opt/hadoop/etc/hadoop

hadoop-env.sh

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将“export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}” 修改为自己的JDK安装路径
export JAVA_HOME=/opt/jdk

core-site.xml

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<configuration>
<!--定义NameSpace名字为nn,注意不支持下划线-->
<property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://nn/</value>
</property>

<!--指定Hadoop临时目录,目录提前创建-->
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/hadoop/tmp</value>
</property>

<!--配置回收站-被删除文件在回收站保留1天，1天后清空-->
<property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>1440</value>
</property>
<property>
    <name>fs.trash.checkpoint.interval</name>
    <value>1440</value>
</property>

<!--以下是HDFS HA的配置-->
<property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>Slave1:2181,Slave2:2181,Slave3:2181</value>
</property>
</configuration>

修改hdfs-site.xml

说明：每个节点均新挂了块100GB磁盘用于HDFS数据存储,挂载目录为/data/A

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<configuration>
<!--以下是HDFS副本数量-->
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
</property>

<!--启用hdfs权限检查-->
<property>
    <name>dfs.permissions</name>
    <value>true</value>
</property>

<!--启用Web访问HDFS-->
<property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>
  
<!--以下是HDFS Namenode数据存储目录,目录提前创建-->
<!--Slave节点不需要此配置-->
<property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/data/A/namenode</value>
</property>

<!--以下是datanode数据存储目录，目录提前创建-->
<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/data/A/datanode</value>
</property>

<!--以下是HDFS HA的配置-->
<!--指定HDFS的nameservices名称为nn,需要和core-site.xml中保持一致-->
<property>
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>nn</value>
</property>

<!--指定mycluster的两个NameNode的名称分别为ActiveNN和StandbyNN-->
<property>
    <name>dfs.ha.namenodes.nn</name>
    <value>ActiveNN,StandbyNN</value>
</property>

<!--配置ActiveNN和StandbyNN的rpc通信端口-->
<property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.nn.ActiveNN</name>
    <value>ActiveNN:9000</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.nn.StandbyNN</name>
    <value>StandbyNN:9000</value>
</property>

<!--配置ActiveNN和StandbyNN的http通信端口-->
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address.nn.ActiveNN</name>
    <value>ActiveNN:50070</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address.nn.StandbyNN</name>
    <value>StandbyNN:50070</value>
</property>

<!--指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置-->
<!--为了安全考虑，JournalNode节点为三台slave节点-->
<property>
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://Slave1:8485;Slave2:8485;Slave3:8485/nn</value>
</property>

<!--JournalNode上元数据和日志文件存放位置-->
<!--JournalNode节点需要提前创建该目录-->
<property>
    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
    <value>/data/A/hadoop/journal</value>
</property>

<!--开启NameNode失败自动切换-->
<property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

<!--NameNode失败自动切换实现方式-->
<property>
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.nn</name>
   <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>

<!--隔离机制方式，确保任何时间只有一个NameNode处于活动状态-->
<property>
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
    <value>sshfence
           shell(/bin/true)</value>
</property>

<!--使用sshfence隔离机制需要SSH免密码认证-->
<!--注：此处指的是ActiveNN节点的这个文件,其他节点没此文件-->
<property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
    <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!--配置sshfence隔离机制超时时间-->
<property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
    <value>30000</value>
</property>
</configuration>

mapred-site.xml

复制mapred-site.xml.template为mapred-site.xml

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<configuration>
<!--执行框架设置为Hadoop YARN-->
<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
</property>

<!--启用针对MR小作业优化机制-->
<property>
  <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
  <value>true</value>
</property>

<!--配置MapReduce JobHistory Server地址，默认端口10020-->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>0.0.0.0:10020</value>
</property>

<!--配置MapReduce JobHistory Server HTTP地址，默认端口19888-->
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>0.0.0.0:19888</value>
</property>
</configuration>
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注：
启动historyserver：
        /opt/hadoop/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 
停止historyserver：
        /opt/hadoop/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh sop historyserver 
jobhistoryserver的webUI地址：主机名:19888 

当我们启动jobhistoryserver服务之后，在HDFS上/tmp/hadoop-yarn/staging/history路径下会生成两个文件夹：done和done_intermediate。done文件夹下存放已经完成的job，done_intermediate文件夹下存放正在进行的job信息。

yarn-site.xml

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<configuration>

<!--启用RM高可用-->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

<!--有3种StateStore,分别是基于zookeeper,HDFS和leveldb-->
<!--HA高可用集群必须用ZKRMStateStore-->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
  <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>

<!--指定RM的cluster-id集群标识-->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
    <value>yarn-ha</value>
</property>

<!--指定两台RM主机名标识符,最少2个-->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
    <value>rm1,rm2</value>
</property>

<!--RM主机1-->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
    <value>ActiveNN</value>
</property>

<!--RM主机2-->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
    <value>StandbyNN</value>
</property>

<!--RM故障自动转移-->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.recover.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

<!--RM故障自动恢复-->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

<!--指定ZK集群地址-->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
    <value>Slave1:2181,Slave2:2181,Slave3:2181</value>
</property>

<!--RM HTTP访问地址，查看集群信息-->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
    <value>ActiveNN:8088</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
    <value>StandbyNN:8088</value>
</property>
</configuration>

将以上配置文件上传到3台slave

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将hadoop-env.sh、core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml和yarn-site.xml 这修改好的文件，上传到3台Slave节点

Hadoop集群初始化

格式化ZKFC(在ActiveNN上执行)
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首先需要启动zookeeper集群
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[root@activenn ~]# cd /opt/hadoop/
[root@activenn hadoop]# bin/hdfs zkfc -formatZK

格式化成功信息

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19/03/15 18:56:11 INFO ha.ActiveStandbyElector: Session connected.
19/03/15 18:56:11 INFO ha.ActiveStandbyElector: Successfully created /hadoop-ha/nn in ZK.
19/03/15 18:56:11 INFO zookeeper.ZooKeeper: Session: 0x36980347ba60001 closed
19/03/15 18:56:11 INFO zookeeper.ClientCnxn: EventThread shut down
格式化HDFS

启动journalnode(分别在Slave1、Slave2和Slave3上执行)

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hadoop-daemon.sh start journalnode

启动验证

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[root@slave1 hadoop]# jps -m
2532 JournalNode

[root@slave2 hadoop]# jps -m
2532 JournalNode

[root@slave3 hadoop]# jps -m
2532 JournalNode

格式化HDFS(在ActiveNN上执行)

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hdfs namenode -format
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出现如下信息说明HDFS格式化成功

19/03/15 19:11:35 INFO common.Storage: Storage directory /data/A/namenode has been successfully formatted.
19/03/15 19:11:36 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file /data/A/namenode/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression
19/03/15 19:11:36 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file /data/A/namenode/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 350 bytes saved in 0 seconds.

将格式化之后的ActiveNN节点hadoop工作目录中的元数据目录复制到StandbyNN节点

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scp -r /data/A/namenode/current StandbyNN:/data/A/namenode

初始化完毕之后可以把3个slave节点的journalnode服务关闭（分别在Slave1、Slave2、Slave3上执行）

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[root@slave3 hadoop]# hadoop-daemon.sh stop journalnode
stopping journalnode

[root@slave3 hadoop]# jps -m
2657 Jps -m
2150 QuorumPeerMain /opt/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
启动Hadoop所涉及的服务(在ActiveNN上执行)
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[root@activenn ~]# start-all.sh
启动各节点的jobhistoryserver
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注：
启动historyserver：
        /opt/hadoop/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver 

停止historyserver：
        /opt/hadoop/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh sop historyserver 
当我们启动jobhistoryserver服务之后，在HDFS上/tmp/hadoop-yarn/staging/history路径下会生成两个文件夹：done和done_intermediate。done文件夹下存放已经完成的job，done_intermediate文件夹下存放正在进行的job信息。

Jobhistory serverWeb UI

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http://主机名:19888
启动各节点Yarn nodemanager服务

hadoop start-all.sh命令除了自己的nodemanager服务之外，不会启动其他节点的nodemanager服务，故其他节点的nodemanager服务需要手动启动

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[root@slave1 hadoop]# start-yarn.sh
[root@slave2 hadoop]# start-yarn.sh
[root@slave3 hadoop]# start-yarn.sh
[root@standbynn hadoop]# start-yarn.sh

HDFS HA Web 验证

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http://ActiveNN:50070

HA—d1

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http://StandbyNN:50070

HA_d2

HDFS HA功能验证

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测试是否为HA，可以先 kill 这个 active NN，然后另外一个 standby NN就会变成 active NN。

Kill掉NameNode进程

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[root@ActiveNN ~]# kill 10205   //kill掉NameNode进程
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[root@standbynn ~]# jps -m
9475 NameNode
9578 DFSZKFailoverController
9837 Jps -m

[root@standbynn ~]# kill 9475
[root@standbynn ~]# jps -m
9863 Jps -m
9578 DFSZKFailoverController

此时，Standbynn节点进程已经死掉了，下面通过访问ActiveNN节点，查看是否变为Active

HA切换

YARN-ResourceManager HA验证

注意：在ActiveNN节点使用命令：start-all.sh或start-yarn.sh 启动YARN时，不会启动StandbyNN节点的YARN进程

手动启动StandbyNN节点YARN

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[root@standbynn hadoop]# yarn-daemon.sh start resourcemanager
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[root@standbynn hadoop]# jps -m
29201 DFSZKFailoverController
29090 NameNode
29353 ResourceManager

YARN管理命令

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YARN管理命令用到的是yarn rmadmin ,作用：可以查看RM的健康状态、转换Active/Standby状态等。

查看RM状态来验证HA

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[root@activenn hadoop]#  yarn rmadmin -getServiceState rm1
active
[root@activenn hadoop]#  yarn rmadmin -getServiceState rm2
standby

Web方式访问RM来查看作业信息

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主：http://10.0.10.100:8088
备：http://10.0.10.101:8088(当状态为active时才能被访问)

hadoop_yarn_rm_ha

模拟10.0.10.100的RM进程挂掉，看看会不会故障自动转移

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root@activenn hadoop]# stop-yarn.sh
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[root@activenn hadoop]# yarn rmadmin -getServiceState rm1
Operation failed: Call From activenn/10.0.10.100 to ActiveNN:8033 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see:  http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused


[root@activenn hadoop]# yarn rmadmin -getServiceState rm2
active
可以看到，HA已经自动切换了

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    缺失模块。
    1、请确保node版本大于6.2
    2、在博客根目录（注意不是yilia-plus根目录）执行以下命令：
    npm i hexo-generator-json-content --save

    3、在根目录_config.yml里添加配置： 

      jsonContent:
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不论我写了什么...
其实都是错的......