Ubuntu HDFS版本升级流程是怎样的

Ubuntu HDFS版本升级流程（以滚动升级为例，适用于Hadoop 2.x→3.x及以上版本）

一、升级前准备

1. 数据与环境检查

   • 备份关键数据：对HDFS上的重要数据（如/user、/data等目录）进行全量备份（可使用hadoop fs -copyToLocal或第三方存储工具）；备份NameNode元数据目录（默认$HADOOP_HOME/data/namenode）和DataNode数据目录（默认$HADOOP_HOME/data/datanode）。
   • 检查兼容性：阅读新版本官方升级指南（如Apache Hadoop Release Notes），确认新版本与Ubuntu系统版本（如22.04/20.04）、Java版本（如OpenJDK 11/17）、依赖组件（如YARN、Hive、Spark）的兼容性。
   • 测试环境验证：在非生产环境的测试集群中完整模拟升级流程，确认新版本功能正常且无兼容性问题。

2. 停止HDFS服务

   • 在所有节点（NameNode、Standby NameNode、DataNode）上停止HDFS服务：

     $HADOOP_HOME/sbin/stop-dfs.sh
     

   • 使用jps命令确认NameNode、DataNode进程已完全停止。

二、执行滚动升级（HA集群推荐）

滚动升级通过逐步替换节点版本，实现集群无停机升级，适用于生产环境。

1. 准备滚动升级

• 在Standby NameNode上执行以下命令，创建用于回滚的fsimage文件：

  hdfs dfsadmin -rollingUpgrade prepare
  

• 检查升级准备状态，直到返回Proceed with rolling upgrade（表示可继续升级）：

  hdfs dfsadmin -rollingUpgrade query
  

2. 启动滚动升级

• 在Active NameNode上执行以下命令，正式启动滚动升级：

  hdfs dfsadmin -rollingUpgrade start
  

3. 逐个升级DataNode

• 登录每个DataNode节点，依次执行以下命令（每次处理1-2个节点，避免集群负载过高）：
  • 关闭DataNode（触发升级模式）：

    hdfs dfsadmin -shutdownDatanode <datanode_host>:<ipc_port> upgrade
    

  • 等待DataNode进程完全停止（可通过jps或$HADOOP_HOME/logs/datanode.log确认）。
  • 启动升级后的DataNode：

    $HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
    

  • 检查DataNode状态（应显示为新版本）：

    hdfs dfsadmin -report
    

4. 升级NameNode（若为HA集群）

• 若集群为HA模式，需将Standby NameNode切换为Active，升级原Active NameNode：
  • 故障转移（将Standby切换为Active）：

    hdfs haadmin -failover <standby_namenode> <active_namenode>
    

  • 在原Active NameNode（现为Standby）上执行：

    hdfs dfsadmin -rollingUpgrade started
    

  • 启动升级后的NameNode：

    $HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
    

5. 完成滚动升级

• 当所有DataNode和NameNode均升级完成后，执行以下命令清理旧版本元数据（不可逆操作，执行后无法回滚）：

  hdfs dfsadmin -rollingUpgrade finalize
  

三、验证升级结果

1. 检查集群状态

   • 使用hdfs dfsadmin -report查看NameNode、DataNode的数量及状态（应均为live）。
   • 访问NameNode Web界面（如http://<namenode_host>:9870），确认集群版本显示为新版本。

2. 测试功能

   • 执行简单数据操作（如hadoop fs -put /local/file /hdfs/path上传文件，hadoop fs -get /hdfs/path /local/dir下载文件）。
   • 运行MapReduce测试任务（如hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar wordcount /input /output），确认任务执行成功。

四、回滚计划（可选但必须准备）

若升级后出现元数据损坏、服务无法启动等问题，需立即执行回滚：

1. 停止集群

   • 在所有节点上停止HDFS服务：

     $HADOOP_HOME/sbin/stop-dfs.sh
     

2. 回滚HDFS

   • 执行回滚命令，恢复到升级前的元数据状态：

     hdfs dfsadmin -rollingUpgrade rollback
     

3. 重启旧版本

   • 使用旧版本的start-dfs.sh脚本启动集群：

     $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
     

4. 验证回滚

   • 确认集群状态恢复正常（hdfs dfsadmin -report显示所有节点live），数据完整性未受影响。

注意事项

• 版本兼容性：新版本可能调整文件系统布局（如Hadoop 3.x默认使用Erasure Coding替代传统副本机制），需提前修改hdfs-site.xml配置（如dfs.replication改为dfs.erasurescoding.policy）。
• 日志监控：升级过程中密切关注$HADOOP_HOME/logs下的NameNode、DataNode日志，及时处理ERROR或WARN级别的异常。
• 客户端配置：升级完成后，需将客户端节点的core-site.xml、hdfs-site.xml更新为新版本路径，确保客户端能正常访问集群。