怎样在Linux上实现HDFS的高可用 - 问答

一、前期准备

节点规划：至少需要3台服务器（用于部署NameNode、JournalNode、ZooKeeper），建议采用奇数台JournalNode（如3台）以保证多数派原则（避免脑裂）。所有节点需安装相同版本的Hadoop，并配置好JDK环境（建议JDK 1.8及以上）。
网络与权限：确保所有节点间IP可达，关闭防火墙或开放必要端口（如HDFS默认端口8020、JournalNode端口8485、ZooKeeper端口2181等）。配置节点间SSH免密登录（使用ssh-keygen生成密钥并分发至所有节点），便于后续元数据同步和故障转移。

二、配置核心组件

1. 配置JournalNode（共享存储层）

JournalNode是HDFS高可用的关键组件，用于在Active和Standby NameNode之间同步编辑日志（EditLog），确保元数据一致性。

在所有JournalNode节点上，编辑hdfs-site.xml，添加以下配置：

<property>
  <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
  <value>/path/to/journalnode/data</value> <!-- JournalNode数据存储路径，需提前创建 -->
</property>

启动JournalNode服务（在所有JournalNode节点上执行）：
```
$HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
```
格式化JournalNode（在任意一个JournalNode节点上执行，仅需一次）：
```
hdfs namenode -formatJournalNode
```

2. 配置ZooKeeper（故障转移协调层）

ZooKeeper用于监控NameNode状态，实现自动故障转移（需提前安装ZooKeeper并配置集群）。

编辑ZooKeeper配置文件zoo.cfg（所有ZooKeeper节点一致）：

server.1=zk1:2888:3888
server.2=zk2:2888:3888
server.3=zk3:2888:3888

在每个ZooKeeper节点的dataDir目录下创建myid文件，内容为对应服务器ID（如zk1节点的myid内容为1）。
启动ZooKeeper集群（在所有ZooKeeper节点上执行）：
```
zkServer.sh start
```

3. 配置HDFS高可用（NameNode层）

在所有NameNode节点上，修改core-site.xml和hdfs-site.xml：

core-site.xml（指定HDFS默认文件系统和ZooKeeper集群）：

<property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://mycluster</value> <!-- HDFS集群名称 -->
</property>
<property>
  <name>ha.zookeeper.quorum</name>
  <value>zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181</value> <!-- ZooKeeper集群地址 -->
</property>

hdfs-site.xml（配置NameNode高可用参数）：

<property>
  <name>dfs.nameservices</name>
  <value>mycluster</value> <!-- 与core-site.xml中的fs.defaultFS一致 -->
</property>
<property>
  <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
  <value>nn1,nn2</value> <!-- NameNode标识（Active为nn1，Standby为nn2） -->
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
  <value>nn1:8020</value> <!-- Active NameNode RPC地址 -->
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
  <value>nn2:8020</value> <!-- Standby NameNode RPC地址 -->
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
  <value>nn1:50070</value> <!-- Active NameNode HTTP地址 -->
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
  <value>nn2:50070</value> <!-- Standby NameNode HTTP地址 -->
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
  <value>qjournal://zk1:8485;zk2:8485;zk3:8485/mycluster</value> <!-- JournalNode共享存储路径 -->
</property>
<property>
  <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
  <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> <!-- 客户端故障转移代理 -->
</property>
<property>
  <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
  <value>sshfence</value> <!-- 故障转移隔离方法（防止脑裂） -->
</property>
<property>
  <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
  <value>/path/to/private/key</value> <!-- SSH私钥路径（用于隔离） -->
</property>
<property>
  <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
  <value>/path/to/journalnode/data</value> <!-- JournalNode数据目录（与之前一致） -->
</property>

4. 同步NameNode元数据

在其中一个NameNode节点（如nn1）上执行格式化操作，生成元数据：

hdfs namenode -format

将格式化后的元数据同步到另一个NameNode节点（如nn2）：

hdfs namenode -bootstrapStandby

三、启动HDFS高可用集群

启动JournalNode：已在前面完成（所有JournalNode节点执行hadoop-daemon.sh start journalnode）。
启动NameNode：在Active NameNode节点（如nn1）上启动NameNode：
```
$HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
```
启动Standby NameNode：在Standby NameNode节点（如nn2）上启动NameNode（会自动同步Active节点的元数据）：
```
$HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
```
启动DataNode：在所有DataNode节点上启动DataNode服务：
```
$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
```

四、验证高可用功能

检查集群状态：使用以下命令查看NameNode状态，确认Active和Standby节点正常：
```
hdfs dfsadmin -report
```
输出应显示两个NameNode，其中一个为active，另一个为standby。
测试故障转移：模拟Active NameNode故障（如在nn1上执行stop-dfs.sh停止NameNode），等待1-2分钟后，检查Standby NameNode（nn2）是否自动切换为Active状态：
```
hdfs dfsadmin -getServiceState nn2  # 应返回"active"
```
客户端访问测试：在客户端节点上配置core-site.xml（fs.defaultFS指向hdfs://mycluster），执行HDFS操作（如hdfs dfs -ls /），确认能正常访问。故障转移后，客户端应自动连接新的Active NameNode。

注意事项

数据副本：配置HDFS数据副本因子（dfs.replication，默认3），确保数据冗余。
监控告警：使用Prometheus+Grafana等工具监控NameNode、JournalNode、ZooKeeper的状态，设置告警规则（如节点宕机、元数据同步延迟）。
定期维护：定期备份JournalNode数据，更新Hadoop版本以修复安全漏洞。

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