Hadoop YARN 高可用性（HA）架构部署详解
随着大数据时代的到来，Hadoop 作为一款开源的大数据处理框架，在国内外得到了广泛的应用。Hadoop 的核心组件之一是 YARN（Yet Another Resource Negotiator），它负责资源管理和作业调度。为了确保 Hadoop 集群的稳定性和可靠性，YARN 高可用性（HA）架构应运而生。本文将围绕 YARN HA 架构的部署进行详细讲解。
YARN HA 架构概述
YARN HA 架构主要针对 ResourceManager（RM）进行冗余设计，通过将 RM 资源管理功能拆分为两个独立的组件：Active ResourceManager（Active RM）和 Standby ResourceManager（Standby RM）。当 Active RM 出现故障时，Standby RM 可以迅速接管资源管理功能，保证集群的持续运行。
YARN HA 架构主要包括以下组件：
1. Active ResourceManager（Active RM）：负责集群的资源管理和作业调度。
2. Standby ResourceManager（Standby RM）：作为 Active RM 的备份，当 Active RM 出现故障时，Standby RM 可以接管资源管理功能。
3. ResourceManager High Availability Service（RMHA）：负责 Active RM 和 Standby RM 之间的状态同步和故障转移。
4. ZooKeeper：作为 RMHA 的协调服务，负责 RMHA 中的状态同步和故障转移。
YARN HA 架构部署步骤
1. 环境准备
在部署 YARN HA 架构之前，需要准备以下环境：
1. Hadoop 集群：包括 NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager 等组件。
2. ZooKeeper 集群：负责 RMHA 的状态同步和故障转移。
3. Java 环境：Hadoop 需要运行在 Java 环境中。
2. 配置文件修改
1. 修改 `hadoop-env.sh` 文件，设置 Java 环境变量。
bash
export JAVA_HOME=/usr/local/java
2. 修改 `yarn-env.sh` 文件，设置 Java 环境变量。
bash
export JAVA_HOME=/usr/local/java
3. 修改 `core-site.xml` 文件，配置 ZooKeeper 集群地址。
xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://namenode1:8020</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>zookeeper1:2181,zookeeper2:2181,zookeeper3:2181</value>
</property>
</configuration>
4. 修改 `hdfs-site.xml` 文件，配置 NameNode 高可用性。
xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.ha.namenodes</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.nn1</name>
<value>namenode1:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.nn2</name>
<value>namenode2:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.nn1</name>
<value>namenode1:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.nn2</name>
<value>namenode2:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.nn1</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.nn2</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
</configuration>
5. 修改 `yarn-site.xml` 文件，配置 ResourceManager 高可用性。
xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
<value>rm1:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
<value>rm2:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
<value>rm1:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
<value>rm2:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
<value>rm1:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
<value>rm2:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>
<value>rm1:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>
<value>rm2:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
<value>rm1:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
<value>rm2:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery-secret-manager.address.rm1</name>
<value>rm1:8034</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery-secret-manager.address.rm2</name>
<value>rm2:8034</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery-addr.rm1</name>
<value>rm1:8035</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery-addr.rm2</name>
<value>rm2:8035</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.zookeeper.quorum</name>
<value>zookeeper1:2181,zookeeper2:2181,zookeeper3:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.zookeeper.session-timeout</name>
<value>6000</value>
</property>
</configuration>
6. 修改 `mapred-site.xml` 文件，配置 ResourceManager 高可用性。
xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>jobhistory:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>jobhistory:19888</value>
</property>
</configuration>
3. 启动服务
1. 启动 ZooKeeper 集群。
2. 启动 HDFS 集群。
3. 启动 YARN 集群。
bash
start-dfs.sh
start-yarn.sh
4. 验证 HA 架构
1. 查看 ResourceManager 状态。
bash
yarn rmadmin -list-active-alive-rms
2. 停止 Active RM。
bash
stop-yarn.sh
3. 查看 ResourceManager 状态，确认 Standby RM 已接管。
bash
yarn rmadmin -list-active-alive-rms
4. 启动 Active RM。
bash
start-yarn.sh
5. 查看ResourceManager状态，确认 Active RM 已恢复。
bash
yarn rmadmin -list-active-alive-rms
总结
本文详细介绍了 YARN HA 架构的部署过程，包括环境准备、配置文件修改、服务启动和验证。通过 YARN HA 架构，可以确保 Hadoop 集群的稳定性和可靠性，提高大数据处理效率。在实际应用中，可以根据具体需求对 YARN HA 架构进行优化和调整。
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