本次我们迎来了《大数据集群环境搭建》的第三篇——HDFS HA篇。HDFS想必大家都不陌生，中文全称是“Hadoop分布式文件系统”（什么，你说中文全称里面为什么会有英语单词？反正Hadoop我是不知道怎么翻译）。那么HA是什么呢？HA就是High Availability，中文名“高可用”。那么什么才叫做“高可用”呢，这就要从Hadoop的历史来说起了。
long long ago，那时候的Hadoop集群中还只有一个NameNode节点。我们知道，HDFS中所有的文件的元数据是存储在NameNode上的，而真正的文件数据是存储在DataNode上的。DataNode有很多个，而NameNode却只有一个，相当于NameNode是所有Node的“带头大哥”。在频繁而大量的读写操作下，某一个节点挂掉并不是什么新鲜事。小弟（DataNode）挂了一个两个的不要紧，毕竟只有一部分数据在里面，而且还有冗余备份机制。但是“带头大哥”挂掉了可就不妙了，因为所有数据的元数据全都在大哥那里，大哥一挂掉所有的数据就都没法访问了。这就是集群中非常著名的一个问题——单点故障问题。那么如何避免这个问题呢，曾经有过CheckPoint，BackUp Node等等方案，但是都存在一定问题，最后我们的HA机制横空出世，一举解决了这个单点故障的问题（啪啪啪，此处应有掌声）。那么HA机制到底是干了什么呢，简单的来说，就是在集群中选出一个“二当家”。这时集群中就有了两个NameNode，一个是带头大哥（Active状态），另一个是“二当家”（Standby状态）。这个“二当家”平时都干什么呢？除了同步“带头大哥”的数据外，所有小弟的情况也都要跟“二当家”汇报（文件块位置信息，心跳包等）。也就是，他同样也存储了所有数据的元数据！这样一来，当“大哥”有个三长两短，“二当家”就能迅速接手原来“大哥”的工作，带领小弟们一如既往的工作（即failover）。这样集群就避免了单点故障问题，实现了“高可用”。目前HDFS只支持两个NameNode的HA机制，但官方的消息是以后可能会推出多个NameNode的HA机制，也就是说在未来，集群中可能出现“三当家”、“四当家”......我们的集群将会越来越健壮。
那么说完了什么是HA，就要说说HDFS如何是如何实现HA的机制的。为了在两个NameNode之间进行数据同步，HDFS支持QJM和NFS。我们这里主要讲解QJM。
QJM全称是 Quorum Journal Manager，抱歉这个我又不知道怎么翻译。大家只需要理解，当目前处于Active的NameNode发生故障以后，目前处于Standby状态的NameNode会在把自己的状态提升为Active之前，会通过QJM同步所有的之前Active状态的NameNode的数据。具体的原理大家可以自行研究。
那么，对于我们来讲，如何实现HA机制呢？那当然是通过配置文件了。下面我就来和大家一起一步一步的把HDFS HA集群搭建起来（整个过程可能略长）。部署HDFS HA之前需要配置服务器和ZooKeeper，不太会配置的同学们可以参考我之前的文章大数据集群环境搭建——服务器篇和大数据集群环境搭建——ZooKeeper篇。
1、下载并解压软件包
软件包大家可以从官网下载自己想要的版本，我这里用到的是2.7.3。接下来解压：
tar -xzvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /home/hadoop/deploy
大家可以根据自己实际的目录情况自行调整。
2、配置Hadoop系统环境变量
创建文件/etc/profile.d/hadoop2.7.3.sh，写入如下环境变量：
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/deploy/hadoop-2.7.3
export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/deploy/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
保存并退出，然后以管理员权限执行：
source /etc/profile
3、配置hadoop-env.sh文件
这个文件在$HADOOP_CONF_DIR中，此文件中配置一个JAVA_HOME即可，注意此处填写绝对路径，如果填写$JAVA_HOME可能会存在问题。其他环境变量请参考官方文档。
4、配置core-site.xml文件
这个文件在$HADOOP_CONF_DIR中，本文中配置如下变量，其他变量请参考官方文档。
（1）fs.defaultFS——HDFS服务发布地址：
这里没有使用master1，而是使用了nameservices特性，配置了命名服务mycluster，至于这个nameservices是个什么东西，后面将会说明。
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster:8020</value>
</property>
（2）hadoop.tmp.dir——hadoop文件父目录
这个变量将用作其他一些需要配置本地文件系统路径的base directory，当这类变量没有显式配置时，将使用这个值作为base directory。
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:///home/hadoop/bigdata/hadoop_tmp</value>
</property>
当然，具体路径还是要根据实际情况来配置。
（3）ha.zookeeper.quorum——ZooKeeper服务集群
ZooKeeper会用于两个NameNode的Active节点选举。因为之前配置了五台服务器，所以此处把它们全部写上。
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>master1,master2,slave1,slave2,slave3</value>
</property>
5、配置hdfs-site.xml文件
这个文件也是在$HADOOP_CONF_DIR中。
（1）dfs.replication——HDFS文件系统每个block冗余备份数。
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
（2）dfs.datanode.data.dir——DataNode中数据所存储的本地文件系统路径。
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///home/hadoop/bigdata/hdfs_data_dir</value>
</property>
（3）dfs.namenode.name.dir——NameNode中数据所存储的本地文件系统路径。
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///home/hadoop/bigdata/hdfs_name_dir</value>
</property>
（4）dfs.nameservices——自定义的HDFS服务名。
在但NameNode节点的集群中，对HDFS集群访问的入口是NameNode所在的服务器。但是在两个NameNode节点的HA集群中，无法配置单一服务器入口。所以需要指定一个逻辑上的服务名，这个服务名是自定义的。当外界访问HDFS集群时，入口就变为这个服务。用户不必关心当前具体是哪台服务器在提供服务（Active状态），只要访问这个服务就可以了。
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value>
</property>（5）dfs.ha.namenodes.[nameservice ID]——每个NameNode的唯一标识
此处为两个NameNode的唯一标识，也是可以自定义的。在HDFS集群管理中会用到
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
（6）dfs.namenode.rpc-address.[nameservice ID].[name node ID]——分别指定每个NameNode的RPC服务完整监听地址（hostname+端口号）
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
<value>master1:9000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>master2:9000</value>
</property>
（7）dfs.namenode.http-address.[nameservice ID].[name node ID]——指定两个NameNode的http服务地址
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>master1:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>master2:50070</value>
</property>
（8）dfs.namenode.shared.edits.dir——QJM访问地址
在没有配置HA机制的Hadoop分布式系统中，这个值应该置空。用来进行两个NameNode节点的元数据同步。推荐将nameservice ID作为最后的journal ID。配置的节点将会开启journalnode进程。
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://master1:8485;master2:8485;slave1:8485/mycluster</value>
</property>
（9）dfs.journalnode.edits.dir——Journal Node文件存储地址
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/hadoop/bigdata/jnode_edits_dir</value>
</property>
（10）dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID]
HDFS客户端用来连接集群中Active状态节点的Java类，ConfiguredFailoverProxyProvider是目前唯一可以指定的类
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
(11)dfs.ha.fencing.methods
这是个值得好好说一下的配置。当配置了HDFS HA集群时，会有两个NameNode，为了避免两个NN都为Active状态(这种情况称为split-brain scenario)，当发生failover时，Standby的节点要执行一系列方法把原来那个Active节点中不健康的NameNode服务给杀掉（这个过程就称为fence）。而下面这个配置就是配置了执行杀死原来Active NameNode服务的方法。这里面配置的所有方法都会被顺序的执行，最后返回结果即为fence过程的结果。如果fence执行成功，就把原来为Standby的NameNode的状态提升为Active。sshfence方法会通过ssh远程调用fuser命令去找到NameNode服务并杀死它。我们的目标是当发生failover时，不论如何，就算前面的sshfence执行失败（比如服务器上不存在fuser命令），依然把Standby节点的状态提升为Active，所以最后无论如何要配置一个shell(/bin/true)，保证不论前面的方法执行的情况如何，最后fence过程返回的结果都为true。dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files配置了ssh命令所需要用到的私钥。
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>
sshfence
shell(/bin/true)
</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
（12）dfs.ha.automatic-failover.enabled——是否开启自动failover机制
因为我们是要配置自动切换Active状态的集群，所以这项必须为true
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
5、配置slaves文件
若$HADOOP_CONF_DIR下没有这个文件，请自行创建。指定DataNode节点，每行一个hostname。这样集群中下面配置的每个节点都将将开启DataNode服务。
slave1
slave2
slave3
6、启动HDFS集群
（1）启动JournalNode
当所有配置都完成以后，我们需要先启动JournalNode服务。在配置了JournalNode服务的每台服务器上执行
hadoop-daemon.sh start journalnode
（2）格式化NameNode
启动了JournalNode后（可以通过jps命令查看），我们需要格式化NameNode。在nn1(master1)上执行：
hdfs namenode -format
在另一台NN服务器nn2（master2）上执行：
hdfs namenode -bootstrapStandby
在每个JournalNode上执行：
hdfs namenode -initializeSharedEdits
（3）格式化ZooKeeper
在任意一台NN服务器上执行：
$HADOOP_HOME/bin/hdfs zkfc -formatZK
（4）启动HDFS
在任意NN上执行
$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
至此，全部部署完成。访问master1:50070和master2:50070，查看集群状态，两台NN的状态应该为一台Active，另一台一台Standby。kill掉Active服务器上的NN进程，查看Standby服务器上的NN进程的状态是否变为Active，如果是，则部署成功。如果没有成功，请检查配置是否正确。
