原文地址：
https://blog.csdn.net/everl_1/article/details/52303011
ZooKeeper是一个分布式的，开放源码的分布式应用程序协调服务，是Google的Chubby一个开源的实现，是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
非HA弊端
HDFS集群的分布式存储是靠namenode节点（namenode负责响应客户端请求）来实现。在非HA集群中一旦namenode宕机，虽然元数据不会丢失，但整个集群将无法对外提供服务，导致HDFS服务的可靠性不高，这在实际应用场景中显然是不可行的。HA机制
已知导致服务可靠性不高的原因是namenode节点宕机，那么怎么才能避免这个namenode节点宕机呢？一个容易想到的解决方案是部署两台namenode节点，形成主备模式（active/standby模式），这样一旦active节点宕机，standby节点立即切换到active模式。事实上HA机制就是采取的这种方案。要想实现该机制，需要解决以下问题：
1.为什么选择主备模式，而不是主主模式（active/active模式），也即让两个namenode节点都响应客户端的请求
一个显然的前提是，两台namenode节点需要保存一致的元数据。
我们知道namenode节点是用来管理这些元数据的，响应客户端请求时（上传）需要增加元数据信息，如果使用主主模式，那么两个节点都将对元数据进行写操作，怎么同步是个很困难的问题。因此，只能有一台机器响应请求，也即处在active状态的节点（可称为主节点），而另一台namenode在主节点正常工作情况下仅用来同步active节点的元数据信息，这个namenode称为备用节点（处在standby状态），可见，要解决的问题主要是怎么同步active节点的元数据信息。
2.怎么同步两个namenode节点的元数据
响应客户端请求的是active节点，因此只有active节点保存了最新的元数据。元数据分为两部分，一部分是刚写入新的元数据（edits），另一部分是合并后的较旧的（fsimage）。HA机制解决同步问题的方法是将active节点新写入的edits元数据放在zookeeper集群上（zookeeper集群主要功能是实现少量数据的分布式同步管理），standby节点在active节点正常情况下只需要将zookeeper集群上edits文件同步到自己的fsimage中就可以。
hadoop框架为这个集群专门写了个分布式应用qjournal（依赖zookeeper实现），实现qjournal的节点称为journalnode。
3.怎么感知active节点是否宕机，并将standby节点快速切换到active状态？
解决方案是专门在namenode节点上启动一个监控进程，时刻监控namenode的状态。对于处在active状态的namenode，如果发现不正常就向zookeeper集群中写入一些数据。对于处在standby状态的namenode，监控进程从zookeeper集群中读数据，从而感知到active节点是否正常。如果发现异常，监控进程负责将standby状态切换到active状态。这个监控进程在hadoop中叫做zkfc（依赖zookeeper实现）。
4.如何在状态切换时避免brain split(脑裂)？
脑裂：active namenode工作不正常后，zkfc在zookeeper中写入一些数据，表明异常，这时standby namenode中的zkfc读到异常信息，并将standby节点置为active。但是，如果之前的active namenode并没有真的死掉，出现了假死（死了一会儿后又正常了，哈哈，是不是很搞笑），这样，就有两台namenode同时工作了。这种现象称为脑裂。
解决方案：standby namenode感知到主用节点出现异常后并不会立即切换状态，zkfc会首先通过ssh远程杀死active节点的 namenode进程（kill -9 进程号）。但是（这样还不行，惊讶），如果kill指令没有执行成功咋办？？如果在一段时间内没有收到执行成功的回执，standby节点会执行一个自定义脚本，尽量保证不会出现脑裂问题！这个机制在hadoop中称为fencing（包括ssh发送kill指令，执行自定义脚本两道保障）
解决上诉问题以后，基本上就实现了hadoop HA 。
HA实现
1.HA集群规划| 主机名 | 软件 | 进程 |
| sempplsl-02 | jdk,hadoop,zookeeper | QuorumPeerMain(zookeeper),journalnode,datanode,nodemanager |
| sempplsl-03 | jdk,hadoop,zookeeper | QuorumPeerMain(zookeeper),journalnode,datanode,nodemanager |
| sempplsl-04 | jdk,hadoop,zookeeper | QuorumPeerMain(zookeeper),journalnode,datanode,nodemanager |
| sempplsl-05 | jdk,hadoop | namenode,zkfc（active） |
| sempplsl-06 | jdk,hadoop | namenode,zkfc |
| sempplsl-07 | jdk,hadoop | resourcemanager |
| sempplsl-08 | jdk,hadoop | resourcemanager |
(注：datanode,nodemanager一般放到一起。journalnode依赖zookeeper来实现，因此QuorumPeerMain(zookeeper),journalnode必须放一起！)
2.hadoop HA集群配置
core-site.xml ---->
<property>
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns1/</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>sempplsl-02:2181,sempplsl-03:2181,sempplsl-04:2181</value>
</property>
hdfs-site.xml --->
<!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
<value>sempplsl-05:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>sempplsl-05:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>sempplsl-06:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>sempplsl-06:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://sempplsl-02:8485;sempplsl-03:8485;sempplsl-04:8485/ns1</value>
</property>
<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/journaldata</value>
</property>
<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>
sshfence
shell(/bin/true)
</value>
</property>
<!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
<value>30000</value>
</property>
yarn-site.xml --->
<!-- 开启RM高可用 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定RM的cluster id -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>yrc</value>
</property>
<!-- 指定RM的名字 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<!-- 分别指定RM的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>sempplsl-07</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>sempplsl-08</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>sempplsl-02:2181,sempplsl-02:2181,sempplsl-02:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
marped-site.xml --->
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
3.HA集群启动
3.1. 修改slaves文件
slaves文件保存子节点的位置，要在sempplsl-05上启动hdfs，按照集群配置，需要指定datanode在sempplsl-02,sempplsl-03,sempplsl-04上，方法是进入sempplsl-05机器中的hadoop-2.4.1/etc/hadoop安装文件夹。
此外，在sempplsl-07上启动yarn，按照集群配置，需要指定nodemanager在sempplsl-02,sempplsl-03,sempplsl-04上，方法同上。
3.2.配置无密钥登陆
配置sempplsl-05到sempplsl-02，sempplsl-03，sempplsl-04，sempplsl-06的无密钥登陆；（ssh-keygen -t rsa,ssh-copy-id 目标主机）
配置sempplsl-07到sempplsl-02，sempplsl-03，sempplsl-04，sempplsl-08的无密钥登陆；
3.3.将配置好的hadoop copy到集群其它节点
scp -r
3.4.启动zookeeper集群
分别在sempplsl-02，sempplsl-03，sempplsl-04机器上执行启动指令：./zkServer.sh start
查看zookeeper状态：./zkServer.sh status， 正确的状态是一个leader，两个follower。
3.5.启动journalnode
分别在sempplsl-02，sempplsl-03，sempplsl-04机器上执行启动指令：sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode。
启动成功后会多出一个JournalNode进程。
3.6. 格式化HDFS
在sempplsl-05上执行格式化指令：hadoop namenode -format
3.7.格式化zkfc
在sempplsl-05上执行格式化指令： hdfs zkfc -formatZK
格式化成功后会在zookeeper集群建立新的文件路径（该路径下存放zkfc监控namenode节点的信息）
3.8.启动HDFS
在sempplsl-05上执行：start-dfs.sh。
3.9.启动yarn
在sempplsl-07上执行sbin/start-yarn.sh
在sempplsl-08上执行./yarn-daemon.sh start resourcemanager
至此，HA集群启动成功！