Hadoop HA 高可用

HA 概述

  1. 所谓 HA（High Availablity），即高可用（7*24 小时不中断服务）
  2. 实现高可用最关键的策略是消除单点故障。HA 严格来说应该分成各个组件的 HA机制：HDFS-HA 和 YARN-HA
  3. NameNode 主要在以下两个方面影响 HDFS 集群
    • NameNode 机器发生意外，例如宕机，集群将无法使用，直到管理员重启
    • NameNode 机器需要升级，包括软件、硬件升级，此时集群也将无法使用

HDFS HA 功能通过配置多个 NameNodes(Active/Standby)实现在集群中对 NameNode 的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将 NameNode 很快的切换到另外一台机器。

HDFS-HA集群搭建

当前HDFS集群的规划：

1 号服务器 2 号服务器 3 号服务器
name hadoop103 hadoop104 hadoop105
IP 192.168.64.103 192.168.64.104 192.168.64.105
HDFS NameNode、DataNode DataNode SecondaryNameNode、DataNode

HA 的主要目的是消除 NameNode 的单点故障,需要将 hdfs 集群规划成以下模样:

1 号服务器 2 号服务器 3 号服务器
name hadoop103 hadoop104 hadoop105
IP 192.168.64.103 192.168.64.104 192.168.64.105
HDFS NameNode、DataNode NameNode、DataNode NameNode、DataNode

HDFS-HA 核心问题

  1. 怎么保证三台 namenode 的数据一致

    答：

    • Fsimage:让一台 NameNode 生成数据,让其他机器的 NameNode 同步
    • Edits:需要引进新的模块 JournalNode 来保证 edtis 的文件的数据一致性

    相当于其他机器的NameNode在主机NameNode存活时充当类似于SecondaryNameNode的角色。

  2. 怎么让同时只有一台 NameNode 是 active，其他所有的机器的NameNode都是 standby 的

    两种策略：

    • 手动分配
    • 自动分配

  3. SecondaryNameNode 在 HA 架构中并不存在，定期合并 fsimage 和 edtis 的活谁来干

    答：由 standby 的 NameNode 来干

  4. 如果 NameNode 真的发生了问题，怎么让其他的 NameNode 上位干活

    • 手动故障转移
    • 自动股炸转移

HDFS-HA手动模式

环境准备

  1. 修改 IP
  2. 修改主机名及主机名和 IP 地址的映射
  3. 关闭防火墙
  4. ssh 免密登录
  5. 安装 JDK，配置环境变量等

以上步骤在搭建集群时应该已经做过了，主要是检查一下，降低后续出错概率。

规划集群

1 号服务器 2 号服务器 3 号服务器
name hadoop103 hadoop104 hadoop105
IP 192.168.64.103 192.168.64.104 192.168.64.105
HDFS NameNode、DataNode、JournalNode NameNode、DataNode、JournalNode NameNode、DataNode、JournalNode

配置HDFS-HA集群

准备工作

建议在搭建HA集群时将原本的集群拷贝一份，这样如果搭建失败原本的集群仍可继续使用。

我原本的Hadoop位置为：截屏2023-05-17 09.32.34

先拷贝到ha目录下：

  • 新建ha目录：

    1
    hadoop103@hadoop103:/usr/local$ sudo mkdir ha

  • 修改ha目录权限：

    1
    hadoop103@hadoop103:/usr/local$ sudo chown hadoop103:hadoop103 ha

  • 将原集群文件拷贝过来

    1
    hadoop103@hadoop103:/usr/local$ cp -r hadoop/ ha/

这样新的集群文件路径为：截屏2023-05-17 09.37.03

删除data和logs目录：

1
hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop$ rm -rf data/ logs/

这一步的效果：截屏2023-05-17 09.39.04

修改配置文件

这里的修改是把原本的配置删除，写入下面的配置

  • core-site.xml

    1
    2
    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop$ cd etc/hadoop/
    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop/etc/hadoop$ vim core-site.xml

    vim打开文件后，修改<configuration></configuration>内的内容，如下：

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    <configuration> 
        <!-- 把多个 NameNode 的地址组装成一个集群 myhacluster -->   
        <property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://myhacluster</value>
        </property>
        
        <!-- 指定 hadoop 运行时产生文件的存储目录 -->
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/usr/local/ha/hadoop/data</value>
        </property>
    </configuration>

    内容写好后按 esc,再输入:wq保存退出。

  • pdfs-site.xml

    1
    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop/etc/hadoop$ vim hdfs-site.xml

    vim打开文件后，修改<configuration></configuration>内的内容，如下：

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    <configuration>
        <!-- NameNode 数据存储目录 --> 
        <property>
            <name>dfs.namenode.name.dir</name> 
            <value>file://${hadoop.tmp.dir}/name</value>
        </property>
        
        <!-- DataNode 数据存储目录 -->
        <property> 
            <name>dfs.datanode.data.dir</name>		
            <value>file://${hadoop.tmp.dir}/data</value> 
        </property> 

        <!-- JournalNode 数据存储目录 --> 
        <property> 
            <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
            <value>${hadoop.tmp.dir}/jn</value> 
        </property> 

        <!-- 完全分布式集群名称 --> 
        <property> 
            <name>dfs.nameservices</name> 
            <value>myhacluster</value> 
        </property>

        <!-- 集群中 NameNode 节点都有哪些 -->
        <property> 
            <name>dfs.ha.namenodes.myhacluster</name> 
            <value>nn1,nn2,nn3</value>
        </property> 

        <!-- NameNode 的 RPC 通信地址 --> 
        <property> 
            <name>dfs.namenode.rpc-address.myhacluster.nn1</name>
            <value>hadoop103:8020</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.rpc-address.myhacluster.nn2</name>
            <value>hadoop104:8020</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.rpc-address.myhacluster.nn3</name>
            <value>hadoop105:8020</value>
        </property>
        
        <!-- NameNode 的 http 通信地址 -->
        <property>
            <name>dfs.namenode.http-address.myhacluster.nn1</name> 
            <value>hadoop103:9870</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.http-address.myhacluster.nn2</name>   
            <value>hadoop104:9870</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.http-address.myhacluster.nn3</name>
            <value>hadoop105:9870</value>
        </property>
        
        <!-- 指定 NameNode 元数据在 JournalNode 上的存放位置 -->
        <property>
            <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
            <value>qjournal://hadoop103:8485;hadoop104:8485;hadoop105:8485/myhacluster</value>
        </property>
        
        <!-- 访问代理类：client 用于确定哪个 NameNode 为 Active -->
        <property>
            <name>dfs.client.failover.proxy.provider.myhacluster</name>
            <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
        </property>
        
        <!-- 关闭检查权限 -->
        <property>
            <name>dfs.permissions</name>
            <value>false</value>
        </property>
        
        <!-- 配置隔离机制，即同一时刻只能有一台服务器对外响应 -->
        <property>
            <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
            <value>sshfence</value>
            <value>shell(true)</value>
        </property>
        
        <!-- 使用隔离机制时需要 ssh 秘钥登录-->
        <property>
            <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
            <value>/home/hadoop103/.ssh/id_rsa</value>
        </property>
    </configuration>
分发ha目录下的hadoop文件

  • 分别在hadoop104、hadoop105下创建ha目录并修改权限

    hadoop104:

    1
    2
    hadoop104@hadoop104:/usr/local$ sudo mkdir ha
    hadoop104@hadoop104:/usr/local$ sudo chown hadoop104:hadoop104 ha

    hadoop105:

    1
    2
    hadoop105@hadoop105:/usr/local$ sudo mkdir ha
    hadoop105@hadoop105:/usr/local$ sudo chown hadoop105:hadoop105 ha

  • 在hadoop103上执行分发脚本命令

    如果你还没有集群分发脚本命令，可参看：集群分发脚本

    1
    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha$ xsync hadoop/

最好再到hadoop104、hadoop105查看是否分发成功。

分发成功后有一个地方需要修改：

在hdfs-site.xml文件的最后：

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<!-- 使用隔离机制时需要 ssh 秘钥登录-->
  <property>
      <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
      <value>/home/hadoop103/.ssh/id_rsa</value>
  </property>

这里的/home/hadoop103/.ssh/id_rsa需要修改。

  • hadoop104修改为/home/hadoop104/.ssh/id_rsa
  • hadoop105修改为/home/hadoop105/.ssh/id_rsa

启动HDFS-HA集群

注意，启动前先关闭原本的hadoop集群

  1. 先去修改环境变量：

    1
    vim ~/.bashrc

    将 HADOOP_HOME 部分改为如下(其实就是把原本的/usr/local/hadoop改成/usr/local/ha/hadoop):

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    4
    #HADOOP_HOME
    export HADOOP_HOME=/usr/local/ha/hadoop
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

    内容修改好后按 esc,再输入:wq保存退出。

    环境变量生效：

    1
    source ~/.bashrc

    注意：三台机器都要这样修改，否则集群启动时可能会调用原本集群的配置。

  2. 启动JournalNode服务

    hadoop103:

    1
    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop$ hdfs --daemon start journalnode

    hadoop104:

    1
    hadoop104@hadoop104:/usr/local/ha/hadoop$ hdfs --daemon start journalnode

    hadoop105:

    1
    hadoop105@hadoop105:/usr/local/ha/hadoop$ hdfs --daemon start journalnode

    在初次启动时有这样的警告：

    1
    WARNING: /usr/local/ha/hadoop/logs does not exist. Creating.

    这个不用管它，它说的是没有logs文件（本来就还没有，它提示它创建了）

    启动好后检查一下：截屏2023-05-17 10.34.37

  3. 在 nn1 (hadoop103) 上格式化hadoop，并启动

    1
    2
    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop$ hdfs namenode -format
    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop$ hdfs --daemon start namenode

    检查一下是否启动：截屏2023-05-17 10.35.50

  4. 在 nn2（hadoop104）和nn3（hadoop105）上，同步nn1的元数据信息

    执行前一定要先启动nn1——NameNode

    hadoop104:

    1
    hadoop104@hadoop104:/usr/local/ha/hadoop$ hdfs namenode -bootstrapStandby

    hadoop105:

    1
    hadoop105@hadoop105:/usr/local/ha/hadoop$ hdfs namenode -bootstrapStandby

  5. 启动 nn2 和 nn3：

    hadoop104:

    1
    hadoop104@hadoop104:/usr/local/ha/hadoop$ hdfs --daemon start namenode

    hadoop105:

    1
    hadoop105@hadoop105:/usr/local/ha/hadoop$ hdfs --daemon start namenode

    检查是否启动成功：截屏2023-05-17 11.49.38

    如图则成功。

  6. 查看web页面

    访问 http://hadoop103:9870 、 http://hadoop104:9870 、 http://hadoop105:9870

    截屏2023-05-17 15.44.55

    截屏2023-05-17 15.45.23

    截屏2023-05-17 15.45.53

    如图可以看出：

    1. hadoop103、hadoop104、hadoop105都是standby的状态。
    2. 可以看到集群名称空间为：myhacluster，是我们想要设置的。
    3. Namenode ID:分别也是nn1、nn2、nn3。
    4. 同样还有其他信息，可以检查。

  7. 所有服务器启动datanode

    hadoop103:

    1
    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop$ hdfs --daemon start datanode

    hadoop104:

    1
    hadoop104@hadoop104:/usr/local/ha/hadoop$ hdfs --daemon start datanode

    hadoop105:

    1
    hadoop105@hadoop105:/usr/local/ha/hadoop$ hdfs --daemon start datanode

    启动后检查是否成功启动：截屏2023-05-17 15.55.20

  8. 将 nn1 切换为 Active

    1
    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop$ hdfs haadmin -transitionToActive nn1

    此时查看hadoop103的web端：http://hadoop103:9870

    截屏2023-05-17 15.56.58

    可以看到状态已经变成Active了。

    也可以通过命令查看是否为Active：

    1
    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop$ hdfs haadmin -getServiceState nn1

    结果如图：截屏2023-05-17 15.58.36

    也可验证状态修改成功。

HDFS-HA自动模式

HDFS- HA自动故障转移工作机制

自动故障转移为 HDFS 部署增加了两个新组件：ZooKeeper 和 ZKFailoverController（ZKFC）

Zookeeper集群搭建参看：搭建Zookeeper集群

如图所示:

截屏2023-05-17 16.00.34

ZooKeeper 是维护少量协调数据，通知客户端这些数据的改变和监视客户端故障的高可用服务。

HDFS-HA自动故障转移的集群配置规划

1 号服务器 2 号服务器 3 号服务器
name hadoop103 hadoop104 hadoop105
IP 192.168.64.103 192.168.64.104 192.168.64.105
HDFS NameNode、DataNode、JournalNode、Zookeeper、ZKFC NameNode、DataNode、JournalNode、Zookeeper、ZKFC NameNode、DataNode、JournalNode、Zookeeper、ZKFC

HDFS-HA自动故障转移

  1. 修改配置

    注意：一下修改配置都是在原配置文件中添加以下内容。

    • hdfs-site.xml

      1
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      4
      5
      <!-- 启用 nn 故障自动转移 -->
      <property> 
      	<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> 
      	<value>true</value> 
      </property>

    • core-site.xml

      1
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      4
      5
      <!-- 指定 zkfc 要连接的 zkServer 地址 --> 
      <property>
          <name>ha.zookeeper.quorum</name> 
          <value>hadoop103:2181,hadoop104:2181,hadoop105:2181</value> 
      </property>

    利用分发脚本分发配置：

    1
    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop$ xsync etc/hadoop/hdfs-site.xml etc/hadoop/core-site.xml

    hadoop104和hadoop105的hdfs-site.xml中需要修改内容：

    1
    2
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    4
    5
    <!-- 使用隔离机制时需要 ssh 秘钥登录-->
      <property>
          <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
          <value>/home/hadoop103/.ssh/id_rsa</value>
      </property>

    这里的/home/hadoop103/.ssh/id_rsa需要修改。

    • hadoop104修改为/home/hadoop104/.ssh/id_rsa
    • hadoop105修改为/home/hadoop105/.ssh/id_rsa

  2. 启动

    启动前先关闭所有的HDFS服务：

    1
    hadoop105@hadoop105:/usr/local/ha/hadoop$ myhadoop stop

    检查是否成功关闭：截屏2023-05-17 16.22.34

    • 启动Zookeeper集群

      Zookeeper集群搭建参看：搭建Zookeeper集群

      1
      hadoop103@hadoop103:~$ zk start

      检查启动状态：截屏2023-05-18 18.09.13

    • 成功启动Zookeeper后，再初始化HA在Zookeeper中的状态：

      1
      hadoop103@hadoop103:~$ hdfs zkfc -formatZK

    • 启动HDFS服务：

      1
      hadoop103@hadoop103:~$ start-dfs.sh

      启动后检查一下状态：截屏2023-05-18 18.15.02

    • 去zkCli（Zookeeper的客户端）查看NameNode选举锁节点的内容：

      1
      hadoop103@hadoop103:~$ $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkCli.sh

      客户端中输入 get -s /hadoop-ha/myhacluster/ActiveStandbyElectorLock 查看集群选举状态：

      截屏2023-05-18 18.23.49

      从 myhaclusternn3 hadoop105 可以看出：选举的Active节点是集群中的nn3节点，即hadoop105。

      可分别访问http://hadoop103:9870、http://hadoop104:9870、http://hadoop105:9870

      检查后的确如此（我这里就不贴图了）。

    • 验证是否可以故障转移

      通过jpsall命令查看所有进程的进程号：

      截屏2023-05-18 18.27.09

      这里可以看到hadoop105中的NameNode的进程号为：26598。

      结束这个进程(在hadoop105中)：

      1
      hadoop105@hadoop105:~$ kill -9 26598

      此时jpsall查看后hadoop105的NameNode服务就停止了。再次查看新的Active节点是谁（重复上一步的步骤）结果为：

      截屏2023-05-18 18.30.02

      从 myhaclusternn1 hadoop103 可以看出，新选举出的Active节点是集群中的nn1，即hadoop103。这样就可以验证自动故障转移成功了。

      当然也可以去Web端查看验证：分别访问：http://hadoop103:9870、http://hadoop104:9870、http://hadoop105:9870

      理论情况就是hadoop103的状态变为Active、hadoop104还是StandBy、hadoop105访问不上。

YARN-HA集群搭建

YARN-HA核心问题

  • 如果当前 active ResourceManager 挂了，怎么将其他 standby ResourceManager 上位？
    答：核心原理跟 hdfs 一样，利用了 Zookeeper 的临时节点。
  • 当前 ResourceManager 上有很多的计算程序在等待运行,其他的 ResourceManager 怎么将这些程序接手过来接着跑？
    答：ResourceManager 会将当前的所有计算程序的状态存储在 Zookeeper 中,其他 ResourceManager 上位后会去读取，然后接着跑。

YARN-HA规划集群

1 号服务器 2 号服务器 3 号服务器
name hadoop103 hadoop104 hadoop105
IP 192.168.64.103 192.168.64.104 192.168.64.105
YARN NodeManager、ResourceManager ResourceManager、NodeManager NodeManager、ResourceManager

YARN-HA具体配置

在hadoop103上修改yarn-site.xml文件内容：

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hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop/etc/hadoop$ vim yarn-site.xml

将yarn-site.xml文件内容修改为：

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<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    
    <!-- 启用 resourcemanager ha -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    
    <!-- 声明两台 resourcemanager 的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>cluster-yarn1</value>
    </property>
    
    <!--指定 resourcemanager 的逻辑列表-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2,rm3</value>
    </property>
    
    <!-- ========== rm1 的配置 ========== -->
    <!-- 指定 rm1 的主机名 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>hadoop103</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 rm1 的 web 端地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
        <value>hadoop103:8088</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 rm1 的内部通信地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
        <value>hadoop103:8032</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 AM 向 rm1 申请资源的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
        <value>hadoop103:8030</value>
    </property>
    
    <!-- 指定供 NM 连接的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
        <value>hadoop103:8031</value>
    </property>
    
    <!-- ========== rm2 的配置 ========== -->
    <!-- 指定 rm2 的主机名 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>hadoop104</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 rm2 的 web 端地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
        <value>hadoop104:8088</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 rm2 的内部通信地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
        <value>hadoop104:8032</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 AM 向 rm2 申请资源的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
        <value>hadoop104:8030</value>
    </property>
    
    <!-- 指定供 NM 连接的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
        <value>hadoop104:8031</value>
    </property>
    
    <!-- ========== rm3 的配置 ========== -->
    <!-- 指定 rm3 的主机名 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm3</name>
        <value>hadoop105</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 rm3 的 web 端地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm3</name>
        <value>hadoop105:8088</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 rm3 的内部通信地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address.rm3</name>
        <value>hadoop105:8032</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 AM 向 rm3 申请资源的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm3</name>
        <value>hadoop105:8030</value>
    </property>
    
    <!-- 指定供 NM 连接的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm3</name>
        <value>hadoop105:8031</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 zookeeper 集群的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>hadoop103:2181,hadoop104:2181,hadoop105:2181</value>
    </property>
    
    <!-- 启用自动恢复 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 resourcemanager 的状态信息存储在 zookeeper 集群 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>
    
    <!-- 环境变量的继承 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
</configuration>

按esckbd>之后输入:wq保存退出。

将配置文件分发出去：

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hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop/etc/hadoop$ xsync yarn-site.xml

启动YARN

  1. 在hadoop103下执行:

    在启动前一定要先启动 Zookeeper 集群

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    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop$ start-yarn.sh

    查看启动情况：截屏2023-05-19 13.05.06

  2. 查看服务状态：

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    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop$ yarn rmadmin -getServiceState rm1

    结果为：standby。

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    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop$ yarn rmadmin -getServiceState rm2

    结果为：active。

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    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop$ yarn rmadmin -getServiceState rm3

    结果为：standby。

    整体如图：截屏2023-05-19 13.07.52

  3. 去Zookeeper客户端查看ResourceManager选举锁节点内容：

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    hadoop103@hadoop103:/usr/local/ha/hadoop$ $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkCli.sh

    输入：get -s /yarn-leader-election/cluster-yarn1/ActiveStandbyElectorLock

    效果如图：截屏2023-05-19 13.11.57

    从 cluster-yarn1rm2 可以看出：当前YARN-HA集群多Active节点为rm2。

  4. web端查看YARN的状态

    访问：http://hadoop103:8088、http://hadoop104:8088、http://hadoop105:8088

总结

两者都搭建好后就是Hadoop-HA集群了，即Hadoop高可用集群。

搭建好后集群最终效果：

1 号服务器 2 号服务器 3 号服务器
name hadoop103 hadoop104 hadoop105
IP 192.168.64.103 192.168.64.104 192.168.64.105
HDFS NameNode、DataNode、JournalNode、Zookeeper、ZKFC NameNode、DataNode、JournalNode、Zookeeper、ZKFC NameNode、DataNode、JournalNode、Zookeeper、ZKFC
YARN NodeManager、ResourceManager ResourceManager、NodeManager NodeManager、ResourceManager