架构图解析

架构图.png

ResourceManager会在内存中存放各个nodeManager节点资源信息、任务运行状态信息。通过ZooKeeper集群，配置一个activeRM和standbyRM。activeRM把状态这些状态信息写入到zookeeper集群中。
如果ActiveRM被关闭，故障转移，StandbyRM直接从zookeeper去读取状态。

ResourceManager HA 配置部署(在搭建完zookeeper集群后)

1. 配置文件
   core-site.xml

    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/app/hadoop-2.5.0/data/tmp</value>
    </property>

    <property>
      <name>fs.defaultFS</name>
      <value>hdfs://bigdata-00:8020</value>
    </property>

yarn-site.xml

    <!-- 指定RM HA可用 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!-- 设置集群ID-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>yarn-cluster</value>
    </property>
    <!-- 给集群ID下的节点设置名称-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>
    <!-- 指定具体的RM节点-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>bigdata-01</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>bigdata-02</value>
    </property>

    <!-- 指定zookeeper集群节点和端口-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>bigdata-00:2181,bigdata-01:2181,bigdata-02:2181</value>
    </property>

    <!-- 在RM节点接管后，任务状态可以恢复-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!-- 设置存储yarn中状态信息的地方，默认为hdfs，这里设置为zookeeper-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>

    <!-- 使在yarn上能够运行mapreduce_shuffle程序-->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

2. 启动各个节点的服务，最后相关后台进程如下

   
   
   节点0.png
   
   
   节点1.png
   
   
   节点2.png

3. 运行wordcount程序测试RM HA。

• 在namenode节点上运行MR程序

[wulei@bigdata-00 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /test/ /test/out

• 在运行到map端时，关闭节点bigdata-01的RM进程

[wulei@bigdata-01 hadoop-2.5.0]$ jps
8214 DataNode
8569 NodeManager
5195 QuorumPeerMain
8316 ResourceManager
8669 Jps
[wulei@bigdata-01 hadoop-2.5.0]$ kill -9 8316

• 查看bigdata-02节点的resoucemanager的web管理界面。可以发现，mapreduce程序仍然可以继续运行至结束。

  
  
  yarn1.png
  
  
  yarn5.png