菜鸟玩云计算之十八：Hadoop 2.5.0 HA 集群安装第1章

菜鸟玩云计算之十八：Hadoop 2.5.0 HA 集群安装第1章

cheungmine, 2014-10-25

0 引言

在生产环境上安装Hadoop高可用集群一直是一个需要极度耐心和体力的细致工作。尽管有很多文档教会大家怎么一步一步去完成这样的工作，但是百密也有一疏。现成的工具不是没有，但是对于我这个喜欢了解细节的人来说，用别人的东西，写的好还可以，写的不好，出了问题，查找错误难之又难。手工安装Hadoop集群需要对Linux有一定的使用经验。对于完全没有接触Linux的人来说，肯定是望而生畏的。因此本文写作的目的就是讲述如何在真实的场景中安装部署最新版本的Hadoop集群。同时也是我做Hadoop自动化安装脚本的过程全记录。我不喜欢重复制造*，大多数情况下都是取用现成的东西，但是当我看到Hadoop集群以及服务端开发需要大量的人力去部署运维各种软件，我感觉这本应解放更多的劳动力。

首先明确的是，本文的HA集群环境是RHEL6.4虚拟机(KVM)，每个虚拟机配置完全相同，仅仅在于IP/MAC/HOSTNAME不同。虚拟机的主机(HOST)是我的笔记本电脑上的Ubuntu14.04 Desktop。我的笔记本具有8个CPU核心和16GB的内存。本文的方法对于真机(RHEL6.4,6.5)也应该适用。

1 准备工作

1.1 集群规划

首先是准备RHEL6.4的服务器。因为是面向生产环境，因此需要至少5台RHEL6.4，如果仅仅为了测试的目的则至少3台。我这里演示5台的配置情况。关于如何创建虚拟机请参考我的系列文章：

菜鸟玩云计算之十五：在Ubuntu上创建和管理Redhat虚拟机

菜鸟玩云计算之十七：RHEL克隆虚拟机后改变网卡地址

菜鸟玩云计算之八：Ubuntu Server12.10 之KVM虚拟机

首先来点预备知识。

Hadoop中存放数据的节点叫做DataNode(DN), 而存放元数据的节点叫做NameNode(NN)。

NameNode中的元数据大体上包括两大部分，文件信息以及Block信息。文件目录和传统的
文件目录一样，包含文件名，创建时间，ACL信息。另外还包含了该文件所有的blockId。
而blockId映射则维护了blockId的复杂因子，当前备份数以及这些备份所在的data节点。
前一部分信息是client端进行操作的时候生成的，永久存储到本地磁盘中。而后一部分
信息则仅仅存放在内存中，由datanode向namenode之间的心跳汇报自己的block信息而生
成。

DataNode有很多个，而NameNode一般只有一个。为了防止NameNode单点故障，保证HDFS
的高可用，需要将前面一部分数据同步备份，而承担这个standby的角色就是second
namenode。正常情况下master会写磁盘的操作日志并在内存中维护对应的结构，当宕机
的时候即可通过日志重放完全恢复内存镜像。但是假如日志非常大的，恢复起来时间比
较长，会影响整个failover进展。因此隔一段时间需要将内存镜像刷写到磁盘上，下次
恢复的时候直接将镜像加载到内存中，然后回放最新的日志。

最简单的内存镜像是锁定内存，然后一条条写到磁盘中，但是这样可能会耗费较长时间
(尤其内存镜像较大的时候），这期间无法响应请求。还有一种方式是不进行加锁，将内
存镜像拷贝一份，原来的内存继续接受读写，新的慢慢向磁盘刷写。这样不会阻碍Client
请求，但是会耗费一倍的内存使用。实际上由于热备状态下，second namenode和master
namenode拥有相同的内存镜像，于是这种checkpoint的操作就放在second namenode来进行。
当second namenode完成checkpoint的工作，生成了新的fsimage之后，就会请求master
namenode更新fsimage,并将老的edit日志删除。

目前有两种高可用机制：

第一种是利用NFS。master namenode在写自己的元数据日志时
同时也会向nfs写日志，这样当master namenode宕机之后，second namenode还可以从nfs
中找到元数据并提供服务。这种方式的优点是简单，nfs作为一个服务只有单点写入，缺点
是namenode nfs的设备要求比较高，不能和集群中使用相同的机型配置，而且nfs还需要
额外进行配置。

第二种是QJM。简单来说就是master namenode写日志的时候也向其他的namenode磁盘写数据。
第二种方式没有第一种方案的异构设备的缺点，但是需要复杂的机制保证写入数据的一致。
这种机制根据HDFS的自身的特性，实现了简版的Paxos协议来保证分布式日志的一致性。在
整个设计中存在两种角色：

1. JournalNode 实际写日志的节点，负责存储日志到底层磁盘中，相当于paxos协议中的
acceptor。
2. QuorumJournalManager 运行在NameNode中，负责向所有的JournalNode发送写日志请求，
并执行写入Fencing以及日志同步功能，相当于paxos中的proposer。

我们的工作就是建立在第二种机制QJM(Quorum Journal Manager)的基础上。

下面创建一个配置文件hacl.cfg，用来描述全部可用的服务器节点(node)和我们要部署的软件：

################################################################################
# hacl.cfg
# settings for hadoop cluster (hadoop 2.5.0).
# based on work of cdh5.2:
# -- http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/downloads/cdh/cdh-5-2-0.html
# copyright 2014-, [e-mail], all rights reserved.
################################################################################

[hacl-global]
username=root
password=abc123
nodes=5

[hdfs-namenode]
refer=1

[hdfs-secondarynamenode]
refer=2

[hdfs-journalnode]
refer=1,2,3

[zookeeper]
refer=1,2,3

[yarn-resourcemanager]
refer=1,2,3

[yarn-nodemanager]
refer=1,2,3

# hacl nodes
[node:1]
ipv4addr=192.168.122.101
hostname=hacl-master.hgdb.net

[node:2]
ipv4addr=192.168.122.102
hostname=hacl-secondary.hgdb.net

[node:3]
ipv4addr=192.168.122.103
hostname=hacl-datanode1.hgdb.net

[node:4]
ipv4addr=192.168.122.104
hostname=hacl-datanode2.hgdb.net

[node:5]
ipv4addr=192.168.122.105
hostname=hacl-datanode3.hgdb.net

上面的配置文件按下表定义了HACL中每个节点的角色：

IP	hostname	Name Node	Journal Node	Data Node	Resource Manager	Node Manager	ZooKeeper
192.168.122.101	JN1 ZK1 NN1	Active  NN	√	√	√	√	√
192.168.122.102	JN2 ZK2 NN2	StandbyNN	√	√	√	√	√
192.168.122.103	JN3 ZK3		√	√	√	√	√

注：生产环境中DataNode和NodeManager共享一台机器，HA的NN1和NN2两台机器，JN[1－3]各占一台机器（或者其它两台和NN共用），ZK[1－3]各占一台机器。猜想：NN和JN共用一台机器可能会性能稍高点，暂未空试验。

1.2 软件下载

将所有软件下载到本地，并配置为yum源。我使用的是cloudera提供的cdh5.2，下载地址：

http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/products-and-services/cdh.html

我是一股脑把全部RPM包都下载到本地。使用下面的命令(${project-dir}/bin/cdh5.2-downloads.sh)：

#!/bin/bash
#
# @file
#   cdh5.2-downloads.sh
#
# @date
#   2014-10-26
#
# @author
#   [e-mail]
#
# @version
#   0.0.1pre
#
# download all RPMS from:
# -- http://archive.cloudera.com/cdh5/redhat/6/x86_64/cdh/5.2.0/RPMS/x86_64/
#
# TODO:
#   should parse above page and to download packages automatically.
#
################################################################################

CDH5_2_URL_PREFIX="http://archive.cloudera.com/cdh5/redhat/6/x86_64/cdh/5.2.0/RPMS/x86_64/"
DOWNLOADS_PREFIX="../downloads/cdh5.2-RPMS-x86_64"

# download function
#   $1 - package name
function dl() {
    # get dir of this shell
    bin_dir=$(cd "$(dirname "$0")"; pwd)

    # save packages to dir
    pkgs_dir=$bin_dir"/"$DOWNLOADS_PREFIX
    echo $pkgs_dir

    # only download new package (wget -N)
    echo "++++ downloading package: "$1
    wget -N $CDH5_2_URL_PREFIX$1 -P $pkgs_dir
}

dl_pkgs="bigtop-jsvc-0.6.0+cdh5.2.0+572-1.cdh5.2.0.p0.33.el6.x86_64.rpm/
        bigtop-jsvc-debuginfo-0.6.0+cdh5.2.0+572-1.cdh5.2.0.p0.33.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-0.20-conf-pseudo-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-0.20-mapreduce-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-0.20-mapreduce-jobtracker-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-0.20-mapreduce-jobtrackerha-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-0.20-mapreduce-tasktracker-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-0.20-mapreduce-zkfc-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-client-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-conf-pseudo-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-debuginfo-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-doc-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-hdfs-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-hdfs-datanode-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-hdfs-fuse-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-hdfs-journalnode-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-hdfs-namenode-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-hdfs-nfs3-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-hdfs-secondarynamenode-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-hdfs-zkfc-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-httpfs-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-kms-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-kms-server-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-libhdfs-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-libhdfs-devel-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-mapreduce-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-mapreduce-historyserver-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-yarn-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-yarn-nodemanager-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-yarn-proxyserver-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hadoop-yarn-resourcemanager-2.5.0+cdh5.2.0+551-1.cdh5.2.0.p0.46.el6.x86_64.rpm/
        hbase-0.98.6+cdh5.2.0+55-1.cdh5.2.0.p0.33.el6.x86_64.rpm/
        hbase-doc-0.98.6+cdh5.2.0+55-1.cdh5.2.0.p0.33.el6.x86_64.rpm/
        hbase-master-0.98.6+cdh5.2.0+55-1.cdh5.2.0.p0.33.el6.x86_64.rpm/
        hbase-regionserver-0.98.6+cdh5.2.0+55-1.cdh5.2.0.p0.33.el6.x86_64.rpm/
        hbase-rest-0.98.6+cdh5.2.0+55-1.cdh5.2.0.p0.33.el6.x86_64.rpm/
        hbase-thrift-0.98.6+cdh5.2.0+55-1.cdh5.2.0.p0.33.el6.x86_64.rpm/
        hue-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        hue-beeswax-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        hue-common-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        hue-doc-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        hue-hbase-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        hue-impala-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        hue-pig-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        hue-plugins-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        hue-rdbms-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        hue-search-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        hue-security-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        hue-server-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        hue-spark-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        hue-sqoop-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        hue-zookeeper-3.6.0+cdh5.2.0+509-1.cdh5.2.0.p0.37.el6.x86_64.rpm/
        impala-2.0.0+cdh5.2.0+0-1.cdh5.2.0.p0.49.el6.x86_64.rpm/
        impala-catalog-2.0.0+cdh5.2.0+0-1.cdh5.2.0.p0.49.el6.x86_64.rpm/
        impala-debuginfo-2.0.0+cdh5.2.0+0-1.cdh5.2.0.p0.49.el6.x86_64.rpm/
        impala-server-2.0.0+cdh5.2.0+0-1.cdh5.2.0.p0.49.el6.x86_64.rpm/
        impala-shell-2.0.0+cdh5.2.0+0-1.cdh5.2.0.p0.49.el6.x86_64.rpm/
        impala-state-store-2.0.0+cdh5.2.0+0-1.cdh5.2.0.p0.49.el6.x86_64.rpm/
        impala-udf-devel-2.0.0+cdh5.2.0+0-1.cdh5.2.0.p0.49.el6.x86_64.rpm/
        zookeeper-3.4.5+cdh5.2.0+82-1.cdh5.2.0.p0.40.el6.x86_64.rpm/
        zookeeper-debuginfo-3.4.5+cdh5.2.0+82-1.cdh5.2.0.p0.40.el6.x86_64.rpm/
        zookeeper-native-3.4.5+cdh5.2.0+82-1.cdh5.2.0.p0.40.el6.x86_64.rpm/
        zookeeper-server-3.4.5+cdh5.2.0+82-1.cdh5.2.0.p0.40.el6.x86_64.rpm"

dl_pkgs_array=($(echo $dl_pkgs | tr '/' ' ' | tr -s ' '))
dl_pkgs_num=${#dl_pkgs_array[@]}

########################################################################
echo "start downloading $dl_pkgs_num packages..."

dl_num=0
for ((i=0; i<$dl_pkgs_num; i++))
do
    pkg=${dl_pkgs_array[$i]}
    echo $pkg
    dl $pkg
    ((dl_num++))
done

echo "$dl_num packages downloaded successfully."

1.3 小结

到目前为止，5台节点计算机RHEL6.4已经准备好了(正确设置IP地址和网络正常)，需要的软件也下载完毕了(cdh5.2)。之所以没有使用apache版本的hadoop，因为apache版本的需要从源码编译成64位的版本，一切以省力为原则，因此使用cdh做好的RMP包。

接下来正式进入部署环节。在下面一章中我们会看到：

2 部署Hadoop HA 集群

2.1 节点计算机预处理

2.2 ssh免密码登录

2.3 安装jdk