《Hadoop 高可用集群与 OpenStack Mitaka 控制节点部署全流程实操排坑指南》

Hadoop高可用集群与OpenStack Mitaka控制节点部署实操复盘

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[Hadoop高可用集群与OpenStack Mitaka控制节点部署实操复盘](#Hadoop高可用集群与OpenStack Mitaka控制节点部署实操复盘)
- 一、ZooKeeper三节点集群部署
- - [1.1 安装包准备与节点规划](#1.1 安装包准备与节点规划)
  - [1.2 zoo.cfg核心配置](#1.2 zoo.cfg核心配置)
  - [1.3 各节点myid配置](#1.3 各节点myid配置)
  - [1.4 集群启动与角色验证](#1.4 集群启动与角色验证)
- [二、HDFS HA高可用集群部署](#二、HDFS HA高可用集群部署)
- - [2.1 核心配置文件修改](#2.1 核心配置文件修改)
  - - core-site.xml
    - hdfs-site.xml
  - [2.2 启动JournalNode集群](#2.2 启动JournalNode集群)
  - [2.3 NameNode格式化与元数据同步](#2.3 NameNode格式化与元数据同步)
  - [2.4 启动HDFS集群与进程验证](#2.4 启动HDFS集群与进程验证)
  - [2.5 HA状态验证与DataNode启动](#2.5 HA状态验证与DataNode启动)
- 三、HDFS自动故障切换验证
- [四、YARN HA高可用部署](#四、YARN HA高可用部署)
- - [4.1 MapReduce配置](#4.1 MapReduce配置)
  - [4.2 YARN核心配置](#4.2 YARN核心配置)
  - [4.3 踩坑：协议不支持报错](#4.3 踩坑：协议不支持报错)
  - [4.4 YARN故障切换验证](#4.4 YARN故障切换验证)
  - [4.5 NodeManager端口占用排错](#4.5 NodeManager端口占用排错)
  - [4.6 节点重复注册与ZK宕机排错](#4.6 节点重复注册与ZK宕机排错)
  - [4.7 Web界面最终验证](#4.7 Web界面最终验证)
- [五、OpenStack Mitaka控制节点基础环境](#五、OpenStack Mitaka控制节点基础环境)
- - [5.1 虚拟机与网络配置](#5.1 虚拟机与网络配置)
  - [5.2 系统基础优化](#5.2 系统基础优化)
  - [5.3 配置离线YUM源](#5.3 配置离线YUM源)
- 六、基础依赖服务部署
- - [6.1 MariaDB数据库](#6.1 MariaDB数据库)
  - [6.2 RabbitMQ消息队列](#6.2 RabbitMQ消息队列)
  - [6.3 Memcached缓存](#6.3 Memcached缓存)
- 七、Keystone身份服务部署
- - [7.1 创建Keystone数据库](#7.1 创建Keystone数据库)
  - [7.2 安装初始化与Apache配置](#7.2 安装初始化与Apache配置)
  - [7.3 管理员身份验证](#7.3 管理员身份验证)
  - [7.4 项目、用户与角色创建](#7.4 项目、用户与角色创建)
- 八、核心踩坑点汇总
- 九、实操总结

本次实操分为两大模块：先基于ZooKeeper搭建三节点协调集群，在此基础上完成HDFS HA与YARN HA全栈高可用部署，并验证自动故障切换；后半段从零搭建OpenStack Mitaka控制节点基础环境，完成数据库、消息队列等依赖服务部署，以及Keystone身份服务全流程验证。全程踩坑不少，下面按操作顺序完整复盘。

一、ZooKeeper三节点集群部署

ZooKeeper是后续Hadoop高可用的核心协调组件，负责主备选举、状态存储，先把这一层搭稳。

1.1 安装包准备与节点规划

使用apache-zookeeper-3.8.6-bin版本，解压后lib目录包含jetty、jackson、metrics等全部依赖。规划3台ZK节点：server2、server3、server4，对应myid分别为1、2、3。

1.2 zoo.cfg核心配置

在server2节点进入conf目录，复制样例配置为正式文件：

复制代码

cd /home/hadoop/apache-zookeeper-3.8.6-bin/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg

在文件末尾追加三节点集群配置，2888为数据同步端口，3888为Leader选举端口：

复制代码

server.1=server2:2888:3888
server.2=server3:2888:3888
server.3=server4:2888:3888

1.3 各节点myid配置

ZK每个节点需要唯一的myid文件，和配置中的server序号一一对应。

server2节点：

mkdir /tmp/zookeeper
echo 1 > /tmp/zookeeper/myid

server3节点：先清理临时目录，再写入myid=2

rm -fr /tmp/*
mkdir /tmp/zookeeper
echo 2 > /tmp/zookeeper/myid

server4节点：同理写入myid=3

rm -fr /tmp/*
mkdir /tmp/zookeeper
echo 3 > /tmp/zookeeper/myid

1.4 集群启动与角色验证

依次在三个节点启动ZK服务，查看节点角色：

server2启动后为follower：

cd /home/hadoop/apache-zookeeper-3.8.6-bin
bin/zkServer.sh start
bin/zkServer.sh status

server3启动后当选为leader：

server4启动后为follower：

也可以通过nc命令批量查看所有节点运行模式，不用逐个登录：

复制代码

echo stat | nc server2 2181 | grep Mode
echo stat | nc server3 2181 | grep Mode
echo stat | nc server4 2181 | grep Mode

原理说明：ZK采用过半选举机制，3节点集群2台正常即可选出主节点。server2先启动时只有1台无法选主，server3启动后满足过半条件当选leader，server4后续加入只能作为follower，完全符合选举逻辑。

二、HDFS HA高可用集群部署

ZK就绪后，开始配置HDFS高可用：两个NameNode一主一备，JournalNode同步编辑日志，ZKFC配合ZK实现自动故障切换。

2.1 核心配置文件修改

core-site.xml

指定HDFS逻辑集群名masters，配置ZK集群地址用于HA选举：

复制代码

<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://masters</value>
  </property>
  <property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>server2:2181,server3:2181,server4:2181</value>
  </property>
</configuration>

hdfs-site.xml

第一部分声明命名服务、两个NameNode的RPC和Web地址：

复制代码

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>masters</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.ha.namenodes.masters</name>
    <value>h1,h2</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.masters.h1</name>
    <value>server1:9000</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.http-address.masters.h1</name>
    <value>server1:9870</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.masters.h2</name>
    <value>server5:9000</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.http-address.masters.h2</name>
    <value>server5:9870</value>
  </property>

第二部分配置JournalNode、自动故障切换和脑裂防护：

复制代码

  <property>
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://server2:8485;server3:8485;server4:8485/masters</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
    <value>/tmp/journaldata</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.masters</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
  </property>
  <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>
  <property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
    <value>30000</value>
  </property>
</configuration>

踩坑提醒：JournalNode地址之间用分号分隔，不是逗号；sshfence依赖节点间hadoop用户SSH免密互通，否则故障切换时无法杀掉旧主节点，会引发脑裂。

2.2 启动JournalNode集群

JournalNode必须先于NameNode启动，在server2、server3、server4上分别执行：

复制代码

cd /home/hadoop/hadoop
bin/hdfs --daemon start journalnode
jps

server2节点验证进程正常：

2.3 NameNode格式化与元数据同步

只能在一个NameNode上执行格式化，这里选server1：

复制代码

bin/hdfs namenode -format

格式化成功日志如下：

关键红线：绝对不能两个NameNode都执行format，否则会生成不同的ClusterID，导致集群无法同步。

格式化完成后，将server1的元数据目录远程复制到server5：

复制代码

scp -r /tmp/hadoop-hadoop server5:/tmp

接下来初始化ZooKeeper中的HA状态节点：

复制代码

bin/hdfs zkfc -formatZK

执行日志显示成功在ZK中创建/hadoop-ha/masters节点：

2.4 启动HDFS集群与进程验证

在server1上执行集群启动脚本：

复制代码

sbin/start-dfs.sh

执行后三个JournalNode提示已在运行，属于正常现象------我们前面手动启动过，脚本重复启动会报错，不影响其他组件。

启动完成后各节点进程验证：

server5：NameNode + DFSZKFailoverController

server2：QuorumPeerMain(ZK) + JournalNode

server1：NameNode + SecondaryNameNode(残留) + DFSZKFailoverController + ResourceManager(残留)

说明：HA模式下SecondaryNameNode已无作用，是之前单节点模式的残留进程，后续清理即可。

2.5 HA状态验证与DataNode启动

查看两个NameNode主备状态：

复制代码

bin/hdfs haadmin -getAllServiceState

结果显示server1为active，server5为standby，状态正常。

启动DataNode时踩了个小坑：误用start-dfs.sh --daemon start datanode直接报用法错误。正确的单独启动方式是：

复制代码

bin/hdfs --daemon start datanode

server2启动后验证DataNode进程：

三、HDFS自动故障切换验证

模拟主节点宕机，验证自动切换是否生效。

直接杀掉server1的NameNode进程：

复制代码

kill -9 $(jps | grep NameNode | grep -v DFSZK | awk '{print $1}')

再次查看HA状态，server1连接失败，server5自动切换为active，故障切换成功。重新启动server1的NameNode后，它自动成为standby，集群恢复一主一备健康状态。

四、YARN HA高可用部署

HDFS搞定后，继续配置ResourceManager高可用，同样基于ZooKeeper实现主备选举和状态持久化。

4.1 MapReduce配置

mapred-site.xml指定MR运行在YARN上：

复制代码

<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.application.classpath</name>
    <value>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
  </property>
</configuration>

4.2 YARN核心配置

yarn-site.xml第一部分开启RM HA，定义两个RM节点：

复制代码

<configuration>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <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_HOME,PATH,LANG,TZ,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
    <value>RM_CLUSTER</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
    <value>rm1,rm2</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
    <value>server1</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
    <value>server5</value>
  </property>

第二部分配置状态持久化到ZooKeeper：

复制代码

  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
    <value>server2:2181,server3:2181,server4:2181</value>
  </property>
</configuration>

4.3 踩坑：协议不支持报错

配置完直接查RM状态，报Unknown protocol: org.apache.hadoop.ha.HAServiceProtocol错误。

排查：旧的RM进程没有加载新的HA配置，导致协议不识别。杀掉旧进程重启即可：

复制代码

kill -9 $(jps | grep ResourceManager | awk '{print $1}')
bin/yarn --daemon start resourcemanager

重启后状态正常，server5为active，server1为standby。

4.4 YARN故障切换验证

模拟主RM宕机：杀掉server5的ResourceManager进程。

查看状态，server1自动切换为active，server5连接失败。

重新启动server5的RM：

再次查看状态，server5恢复为standby，集群健康。

4.5 NodeManager端口占用排错

server2启动NodeManager时报BindException: Address already in use，8040端口被占用。

排查：用ss -tlnp | grep 8040查到是旧的NM进程残留，PID 1773。杀掉后重新启动成功。

运维经验：反复启停分布式服务很容易残留进程，遇到端口绑定失败，优先查端口占用，杀进程重启基本都能解决。

4.6 节点重复注册与ZK宕机排错

启动完成后执行yarn node -list，居然显示6个节点，正常应该是3个。

后续更严重：执行yarn命令一直在rm1和rm2之间反复failover，连接全部失败。

排查结论：

ZooKeeper集群宕机，RM无法连接ZK做状态同步，导致切换失败
配置未同步到所有节点，旧进程残留导致重复注册

解决步骤：

重启ZooKeeper集群，确保ZK状态正常
将yarn-site.xml同步到server2、server3、server4、server5所有节点
stop-yarn.sh停止所有服务，清理残留进程
重新start-yarn.sh启动集群

重启后节点恢复为正常的3个。

深刻教训：分布式集群配置一致性是重中之重，改完主节点配置一定要同步所有相关节点。

4.7 Web界面最终验证

HDFS Web界面：当前active为server5的h2节点，集群信息正常

YARN Web界面：集群资源、调度器正常，RM HA状态正常，ZK连接正常

中间个别进程异常退出时，通过杀掉重启即可恢复：

复制代码

# 修复异常NameNode
kill -9 $(jps | grep NameNode | grep -v DFSZK | awk '{print $1}')
bin/hdfs --daemon start namenode

【

复制代码

# 重启ResourceManager
kill -9 35434
bin/yarn --daemon start resourcemanager

五、OpenStack Mitaka控制节点基础环境

Hadoop部分完成后，转向OpenStack部署，先搭建控制节点基础环境。

5.1 虚拟机与网络配置

控制节点配置：4G内存、4核CPU、50G系统盘。

ens33网卡配置静态IP作为管理网络：

复制代码

TYPE=Ethernet
BOOTPROTO=none
NAME=ens33
DEVICE=ens33
ONBOOT=yes
IPADDR=192.168.241.171
PREFIX=24
GATEWAY=192.168.241.2
DNS1=114.114.114.114

ip a验证网卡配置生效：

第二块网卡ens37配置开机自启，后续用于租户网络。

配置hosts主机名解析，规划controller、compute1、block1三个节点。

5.2 系统基础优化

关闭SELinux和防火墙，避免组件间通信被拦截：

复制代码

getenforce
systemctl disable --now firewalld
iptables -nL

5.3 配置离线YUM源

解压mitaka离线安装包到/opt，配置openstack.repo源，验证可用后修改主机名为controller并重启。

六、基础依赖服务部署

6.1 MariaDB数据库

创建/etc/my.cnf.d/openstack.cnf配置文件：

复制代码

[mysqld]
bind-address = 192.168.241.171
default-storage-engine = innodb
innodb_file_per_table
max_connections = 4096
collation-server = utf8_general_ci
character-set-server = utf8

启动服务并执行安全初始化，设置root密码123456，允许远程登录。

6.2 RabbitMQ消息队列

安装并启动RabbitMQ，创建openstack用户并授权，开启management插件：

复制代码

rabbitmqctl add_user openstack openstack
rabbitmqctl set_permissions openstack ".*" ".*" ".*"
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

验证5672和15672端口正常监听。

6.3 Memcached缓存

部署Memcached服务，用于Keystone令牌缓存加速。

七、Keystone身份服务部署

Keystone是OpenStack的统一身份认证入口，负责用户、权限、服务目录管理。

7.1 创建Keystone数据库

复制代码

CREATE DATABASE keystone;
GRANT ALL PRIVILEGES ON keystone.* TO 'keystone'@'localhost' IDENTIFIED BY '123456';
GRANT ALL PRIVILEGES ON keystone.* TO 'keystone'@'%' IDENTIFIED BY '123456';
FLUSH PRIVILEGES;

7.2 安装初始化与Apache配置

执行keystone bootstrap初始化管理员和服务端点，配置Apache wsgi代理：

复制代码

ln -s /usr/share/keystone/wsgi-keystone.conf /etc/httpd/conf.d/
systemctl enable --now httpd.service

查看httpd状态，多个wsgi:keystone进程正常运行。

7.3 管理员身份验证

创建admin-openrc环境变量脚本：

复制代码

export OS_USERNAME=admin
export OS_PASSWORD=123456
export OS_PROJECT_NAME=admin
export OS_USER_DOMAIN_NAME=Default
export OS_PROJECT_DOMAIN_NAME=Default
export OS_AUTH_URL=http://controller:35357/v3
export OS_IDENTITY_API_VERSION=3

生效后验证令牌获取正常：

复制代码

source ~/admin-openrc
openstack token issue

查看已注册的服务和端点，keystone的identity服务及三类接口均正常配置。

7.4 项目、用户与角色创建

创建service项目（服务组件用）和demo项目（测试用），创建user角色和demo用户并授权。

创建demo用户环境变量脚本：

验证demo用户也能正常获取令牌。

最终统一查看角色、服务、端点、项目、域列表，所有资源创建正常。

查看httpd访问日志，API请求记录正常

RabbitMQ Web管理界面可正常访问。

八、核心踩坑点汇总

重复格式化NameNode：只能格式化一个NN，另一个同步元数据，否则ClusterID不一致导致集群失效
命令参数混淆 ：启停单个守护进程用hdfs --daemon/yarn --daemon，start-dfs/start-yarn脚本不带--daemon参数
进程残留端口占用：反复启停易残留Java进程，遇到BindException优先用ss查端口杀进程
配置不同步：分布式集群改配置必须同步所有节点，否则会出现节点重复注册、协议不识别等异常
ZK强依赖：HDFS HA和YARN HA都强依赖ZK，ZK宕机直接导致主备切换失效，排错优先查ZK状态
OpenStack前置环境：必须提前关闭SELinux和防火墙，否则组件间RPC通信会被拦截

九、实操总结

本次实操从底层ZooKeeper协调服务，到Hadoop生态HDFS、YARN高可用，再到OpenStack Keystone身份服务，核心逻辑都是通过第三方协调组件实现状态同步和主备选举，保障服务高可用。

分布式运维细节决定成败，一个配置不同步、一个进程没清干净，都可能引发一连串异常。多踩坑多排错，才能对组件运行机制理解更深刻。后续会继续基于此环境部署Glance、Nova、Neutron等OpenStack核心组件。