hadoop hdfs-audit.log 怎么配置阿

#

# hdfs audit logging

#

hdfs.audit.logger=INFO,console

log4j.logger.org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit=${hdfs.audit.logger}

log4j.additivity.org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.audit=false

log4j.appender.DRFAAUDIT=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender

log4j.appender.DRFAAUDIT.File=${hadoop.log.dir}/hdfs-audit.log

log4j.appender.DRFAAUDIT.layout=org.apache.log4j.PatternLayout

log4j.appender.DRFAAUDIT.layout.ConversionPattern=%d{ISO8601} %p %c{2}: %m%n

log4j.appender.DRFAAUDIT.DatePattern=.yyyy-MM-dd

其实网借鉴董西博客面内容：

Hadoop HDFS服务志与Hadoop MapReduce服务志类似；

Hadoop MapReduce志两部部服务志部作业志具体介绍：

1. Hadoop 1.x版本

Hadoop 1.xMapReduce服务志包括JobTracker志各TaskTracker志志位置（Web界面查看其志址http://主节点IP:50030）：

JobTracker：JobTracker安装节点默认位置

${hadoop.log.dir}/logs/*-jobtracker-*.log该文件每旧志缀期志文件缀.log其${hadoop.log.dir}默认值hadoop安装目录即${HADOOP_HOME}

TaskTracker：各TaskTracker安装节点默认位置

$HADOOP_HOME/logs/*-tasktracker-*.log该文件每旧志面跟志志文件缀.log

作业志包括jobhistory志task志两部其jobhistory志作业运行志包括作业启间、结束间每任务启间、结束间各种counter信息等用户志解析作业运行各种信息非价值信息默认存放位置JobTracker所节点${hadoop.log.dir}/history目录通参数hadoop.job.history.location配置每task志存放task运行节点存放位置${hadoop.log.dir}/userlogs/<jobid>/<attempt-id>目录每task包含三志文件别stdout、stderrsyslog其stdout通标准输打印志比System.out.println注意程序通标准输打印志并直接显示终端保存文件syslog通log4j打印志通志包含用信息错误调试关键参考志

1 Hadoop HA架构详解

1.1 HDFS HA背景

HDFS集群中NameNode 存在单点故障（SPOF）。对于只有一个NameNode的集群，如果NameNode机器出现意外情况，将导致整个集群无法使用，直到NameNode 重新启动。

影响HDFS集群不可用主要包括以下两种情况：一是NameNode机器宕机，将导致集群不可用，重启NameNode之后才可使用；二是计划内的NameNode节点软件或硬件升级，导致集群在短时间内不可用。

为了解决上述问题，Hadoop给出了HDFS的高可用HA方案：HDFS通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，比如处理来自客户端的RPC请求，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步Active NameNode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。

1.2 HDFS HA架构

一个典型的HA集群，NameNode会被配置在两台独立的机器上，在任何时间上，一个NameNode处于活动状态，而另一个NameNode处于备份状态，活动状态的NameNode会响应集群中所有的客户端，备份状态的NameNode只是作为一个副本，保证在必要的时候提供一个快速的转移。

为了让Standby Node与Active Node保持同步，这两个Node都与一组称为JNS的互相独立的进程保持通信(Journal Nodes)。当Active Node上更新了namespace，它将记录修改日志发送给JNS的多数派。Standby noes将会从JNS中读取这些edits，并持续关注它们对日志的变更。Standby Node将日志变更应用在自己的namespace中，当failover发生时，Standby将会在提升自己为Active之前，确保能够从JNS中读取所有的edits，即在failover发生之前Standy持有的namespace应该与Active保持完全同步。

为了支持快速failover，Standby node持有集群中blocks的最新位置是非常必要的。为了达到这一目的，DataNodes上需要同时配置这两个Namenode的地址，同时和它们都建立心跳链接，并把block位置发送给它们。

任何时刻，只有一个Active NameNode是非常重要的，否则将会导致集群 *** 作的混乱，那么两个NameNode将会分别有两种不同的数据状态，可能会导致数据丢失，或者状态异常，这种情况通常称为“split-brain”（脑裂，三节点通讯阻断，即集群中不同的Datanodes却看到了两个Active NameNodes）。对于JNS而言，任何时候只允许一个NameNode作为writer；在failover期间，原来的Standby Node将会接管Active的所有职能，并负责向JNS写入日志记录，这就阻止了其他NameNode基于处于Active状态的问题。

基于QJM的HDFS HA方案如上图所示，其处理流程为：集群启动后一个NameNode处于Active状态，并提供服务，处理客户端和DataNode的请求，并把editlog写到本地和share editlog（这里是QJM）中。另外一个NameNode处于Standby状态，它启动的时候加载fsimage，然后周期性的从share editlog中获取editlog，保持与Active节点的状态同步。为了实现Standby在Active挂掉后迅速提供服务，需要DataNode同时向两个NameNode汇报，使得Stadnby保存block to DataNode信息，因为NameNode启动中最费时的工作是处理所有DataNode的blockreport。为了实现热备，增加FailoverController和Zookeeper，FailoverController与Zookeeper通信，通过Zookeeper选举机制，FailoverController通过RPC让NameNode转换为Active或Standby。

1.3 HDFS HA配置要素

NameNode机器：两台配置对等的物理机器，它们分别运行Active和Standby Node。

JouralNode机器：运行JouralNodes的机器。JouralNode守护进程相当的轻量级，可以和Hadoop的其他进程部署在一起，比如NameNode、DataNode、ResourceManager等，至少需要3个且为奇数，如果你运行了N个JNS，那么它可以允许(N-1)/2个JNS进程失效并且不影响工作。

在HA集群中，Standby NameNode还会对namespace进行checkpoint *** 作（继承Backup Namenode的特性），因此不需要在HA集群中运行SecondaryNameNode、CheckpointNode或者BackupNode。

1.4 HDFS HA配置参数

需要在hdfs.xml中配置如下参数：

dfs.nameservices：HDFS NN的逻辑名称，例如myhdfs。

dfs.ha.namenodes.myhdfs：给定服务逻辑名称myhdfs的节点列表，如nn1、nn2。

dfs.namenode.rpc-address.myhdfs.nn1：myhdfs中nn1对外服务的RPC地址。

dfs.namenode.http-address.myhdfs.nn1：myhdfs中nn1对外服务http地址。

dfs.namenode.shared.edits.dir：JournalNode的服务地址。

dfs.journalnode.edits.dir：JournalNode在本地磁盘存放数据的位置。

dfs.ha.automatic-failover.enabled：是否开启NameNode失败自动切换。

dfs.ha.fencing.methods ：配置隔离机制，通常为sshfence。

1.5 HDFS自动故障转移

HDFS的自动故障转移主要由Zookeeper和ZKFC两个组件组成。

Zookeeper集群作用主要有：一是故障监控。每个NameNode将会和Zookeeper建立一个持久session，如果NameNode失效，那么此session将会过期失效，此后Zookeeper将会通知另一个Namenode，然后触发Failover；二是NameNode选举。ZooKeeper提供了简单的机制来实现Acitve Node选举，如果当前Active失效，Standby将会获取一个特定的排他锁，那么获取锁的Node接下来将会成为Active。

ZKFC是一个Zookeeper的客户端，它主要用来监测和管理NameNodes的状态，每个NameNode机器上都会运行一个ZKFC程序，它的职责主要有：一是健康监控。ZKFC间歇性的ping NameNode，得到NameNode返回状态，如果NameNode失效或者不健康，那么ZKFS将会标记其为不健康；二是Zookeeper会话管理。当本地NaneNode运行良好时，ZKFC将会持有一个Zookeeper session，如果本地NameNode为Active，它同时也持有一个“排他锁”znode，如果session过期，那么次lock所对应的znode也将被删除；三是选举。当集群中其中一个NameNode宕机，Zookeeper会自动将另一个激活。

1.6 YARN HA架构

YARN的HA架构和HDFSHA类似，需要启动两个ResourceManager，这两个ResourceManager会向ZooKeeper集群注册，通过ZooKeeper管理它们的状态（Active或Standby）并进行自动故障转移。

2 高可用集群规划

2.1 集群规划

根据Hadoop的HA架构分析，规划整个集群由5台主机组成，具体情况如下表所示：

主机名

IP地址

安装的软件

JPS

hadoop-master1

172.16.20.81

Jdk/hadoop

Namenode/zkfc/resourcemanager/

JobHistoryServer

hadoop-master2

172.16.20.82

Jdk/hadoop

Namenode/zkfc/resourcemanager/

WebProxyServer

hadoop-slave1

172.16.20.83

Jkd/hadoop/zookeepe

Datanode/journalnode/nodemanager/

quorumPeerMain

hadoop-slave2

172.16.20.84

Jkd/hadoop/zookeeper

Datanode/journalnode/nodemanager/

quorumPeerMain

hadoop-slave3

172.16.20.85

Jkd/hadoop/zookeeper

Datanode/journalnode/nodemanager/

quorumPeerMain

需要说明以下几点：

HDFS HA通常由两个NameNode组成，一个处于Active状态，另一个处于Standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步Active NameNode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。

Hadoop 2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中，主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode，这里还配置了一个Zookeeper集群，用于ZKFC故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为Active状态。

YARN的ResourceManager也存在单点故障问题，这个问题在hadoop-2.4.1得到了解决：有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调。

YARN框架下的MapReduce可以开启JobHistoryServer来记录历史任务信息，否则只能查看当前正在执行的任务信息。

Zookeeper的作用是负责HDFS中NameNode主备节点的选举，和YARN框架下ResourceManaer主备节点的选举。

2.2 软件版本

*** 作系统：CentOS Linux release 7.0.1406

JDK：Java(TM)SE Runtime Environment (build 1.7.0_79-b15)

Hadoop：Hadoop 2.6.0-cdh5.7.1

ZooKeeper：zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1

3 Linux环境准备

集群各节点进行如下修改配置：

3.1 创建用户并添加权限

// 切换root用户

$ su root

// 创建hadoop用户组

# groupadd hadoop

// 在hadoop用户组中创建hadoop用户

# useradd -g hadoop hadoop

// 修改用户hadoop密码

# passwd hadoop

// 修改sudoers配置文件给hadoop用户添加sudo权限

# vim /etc/sudoers

hadoop    ALL=(ALL)       ALL

// 测试是否添加权限成功

# exit

$ sudo ls /root

3.2 修改IP地址和主机名

// 切换root用户

$ su root

// 修改本机IP地址

# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

// 重启网络服务

# service network restart

// 修改主机名

# hostnamectl set-hostname 主机名

// 查看主机名

# hostnamectl status

3.3 设置IP地址与主机名映射

// 切换root用户

$ su root

// 编辑hosts文件

# vim /etc/hosts

172.16.20.81    hadoop-master1

172.16.20.82    hadoop-master2

172.16.20.83    hadoop-slave1

172.16.20.84    hadoop-slave2

172.16.20.85    hadoop-slave3

3.4 关闭防火墙和Selinux

// 切换root用户

$ su root

// 停止firewall防火墙

# systemctl stop firewalld.service

// 禁止firewall开机启动

# systemctl disable firewalld.service

// 开机关闭Selinux

# vim /etc/selinux/config

SELINUX=disabled

// 重启机器后root用户查看Selinux状态

# getenforce

3.5 配置SSH免密码登录

// 在hadoop-master1节点生成SSH密钥对

$ ssh-keygen -t rsa

// 将公钥复制到集群所有节点机器上

$ ssh-copy-id hadoop-master1

$ ssh-copy-id hadoop-master2

$ ssh-copy-id hadoop-slave1

$ ssh-copy-id hadoop-slave2

$ ssh-copy-id hadoop-slave3

// 通过ssh登录各节点测试是否免密码登录成功

$ ssh hadoop-master2

备注：在其余节点上执行同样的 *** 作，确保集群中任意节点都可以ssh免密码登录到其它各节点。

3.6 安装JDK

// 卸载系统自带的openjdk

$ suroot

# rpm-qa | grep java

# rpm-e --nodeps java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64

# rpm-e --nodeps java-1.7.0-openjdk-headless-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64

# rpm-e --nodeps tzdata-java-2015a-1.el7_0.noarch

# exit

// 解压jdk安装包

$ tar-xvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz

// 删除安装包

$ rmjdk-7u79-linux-x64.tar.gz

// 修改用户环境变量

$ cd ~

$ vim.bash_profile

exportJAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_79

exportPATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

// 使修改的环境变量生效

$ source.bash_profile

// 测试jdk是否安装成功

$ java-version

4 集群时间同步

如果集群节点时间不同步，可能会出现节点宕机或引发其它异常问题，所以在生产环境中一般通过配置NTP服务器实现集群时间同步。本集群在hadoop-master1节点设置ntp服务器，具体方法如下：

// 切换root用户

$ su root

// 查看是否安装ntp

# rpm -qa | grep ntp

// 安装ntp

# yum install -y ntp

// 配置时间服务器

# vim /etc/ntp.conf

# 禁止所有机器连接ntp服务器

restrict default ignore

# 允许局域网内的所有机器连接ntp服务器

restrict 172.16.20.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

# 使用本机作为时间服务器

server 127.127.1.0

// 启动ntp服务器

# service ntpd start

// 设置ntp服务器开机自动启动

# chkconfig ntpd on

集群其它节点通过执行crontab定时任务，每天在指定时间向ntp服务器进行时间同步，方法如下：

// 切换root用户

$ su root

// 执行定时任务，每天00:00向服务器同步时间，并写入日志

# crontab -e

0       0       *      *       *       /usr/sbin/ntpdate hadoop-master1>>/home/hadoop/ntpd.log

// 查看任务

# crontab -l

5 Zookeeper集群安装

Zookeeper是一个开源分布式协调服务，其独特的Leader-Follower集群结构，很好的解决了分布式单点问题。目前主要用于诸如：统一命名服务、配置管理、锁服务、集群管理等场景。大数据应用中主要使用Zookeeper的集群管理功能。

本集群使用zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1版本。首先在hadoop-slave1节点安装Zookeeper，方法如下：

// 新建目录

$ mkdir app/cdh

// 解压zookeeper安装包

$ tar -xvf zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1.tar.gz -C app/cdh/

// 删除安装包

$ rm -rf zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1.tar.gz

// 配置用户环境变量

$ vim .bash_profile

export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

// 使修改的环境变量生效

$ source.bash_profile

// 修改zookeeper的配置文件

$ cd app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/conf/

$ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

$ vim zoo.cfg

# 客户端心跳时间(毫秒)

tickTime=2000

# 允许心跳间隔的最大时间

initLimit=10

# 同步时限

syncLimit=5

# 数据存储目录

dataDir=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data

# 数据日志存储目录

dataLogDir=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data/log

# 端口号

clientPort=2181

# 集群节点和服务端口配置

server.1=hadoop-slave1:2888:3888

server.2=hadoop-slave2:2888:3888

server.3=hadoop-slave3:2888:3888

# 以下为优化配置

# 服务器最大连接数，默认为10，改为0表示无限制

maxClientCnxns=0

# 快照数

autopurge.snapRetainCount=3

# 快照清理时间，默认为0

autopurge.purgeInterval=1

// 创建zookeeper的数据存储目录和日志存储目录

$ cd ..

$ mkdir -p data/log

// 在data目录中创建一个文件myid，输入内容为1

$ echo "1" >>data/myid

// 修改zookeeper的日志输出路径(注意CDH版与原生版配置文件不同)

$ vim libexec/zkEnv.sh

if [ "x${ZOO_LOG_DIR}" = "x" ]

then

ZOO_LOG_DIR="$ZOOKEEPER_HOME/logs"

fi

if [ "x${ZOO_LOG4J_PROP}" = "x" ]

then

ZOO_LOG4J_PROP="INFO,ROLLINGFILE"

fi

// 修改zookeeper的日志配置文件

$ vim conf/log4j.properties

zookeeper.root.logger=INFO,ROLLINGFILE

// 创建日志目录

$ mkdir logs

将hadoop-slave1节点上的Zookeeper目录同步到hadoop-slave2和hadoop-slave3节点，并修改Zookeeper的数据文件。此外，不要忘记设置用户环境变量。

// 在hadoop-slave1中将zookeeper目录复制到其它节点

$ cd ~

$ scp -r app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1hadoop-slave2:/home/hadoop/app/cdh

$ scp -r app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1 hadoop-slave3:/home/hadoop/app/cdh

//在hadoop-slave2中修改data目录中的myid文件

$ echo "2" >app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data/myid

//在hadoop-slave3中修改data目录中的myid文件

$ echo "3" >app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data/myid

最后，在安装了Zookeeper的各节点上启动Zookeeper，并查看节点状态，方法如下：

// 启动

$ zkServer.sh start

// 查看状态

$ zkServer.sh status

// 关闭

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