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一、HAWQ高可用简介
HAWQ作为一个传统数仓在Hadoop上的替代品，其高可用性至关重要。通常硬件容错、HAWQ HA、HDFS HA是保持系统高可用时需要考虑并实施的三个层次。另外实时监控和定期维护，也是保证集群所有组件健康的必不可少的工作。
总的来说，HAWQ容错高可用的实现方式包括：
1. 硬件级别的冗余（RAID和JBOD）
硬件组件的正常磨损或意外情况最终会导致损坏，因此有必要提供备用的冗余硬件，当一个组件发生损坏时，不中断服务。某些情况下，冗余的成本高于用户所能容忍的服务中断。此时，目标是保证所有服务能够在一个预期的时间范围内被还原。
虽然Hadoop集群本身是硬件容错的，但HAWQ有其特殊性。HAWQ master的数据是存储在主机本地硬盘上的，是一个单点。作为最佳实践，HAWQ建议在部署时，master节点应该使用RAID，而segment节点应该使用JBOD。这些硬件级别的系统为单一磁盘损坏提供高性能冗余，而不必进入到数据库级别的容错。RAID和JBOD在磁盘级别提供了低层次的冗余。
2. master镜像
高可用集群中的master节点有两个，一个主一个从。和master节点与segment节点分开部署类似，master的主和从也应该部署到不同的主机，以容忍单一主机失效。客户端连接到主master节点并且查询只能在主master节点上执行。从master节点保持与主master节点的实时同步，这是通过将预写日志从主复制到从实现的。
3. 双集群
可以通过部署两套HAWQ集群，存储相同的数据，从而增加另一级别的冗余。有两个主要方法用于保持双集群的数据同步，分别是双ETL和备份/还原。
双ETL提供一个与主集群数据完全相同的备用集群。ETL（抽取、装换与装载）指的是一个数据清洗、转换、验证和装载进数据仓库的过程。通过双ETL，将此过程并行执行两次，每次在一个集群中执行。应该在两个集群上都进行验证，以确保双ETL执行成功。这种做法是最彻底的冗余，需要部署两套HAWQ集群与ETL程序。该方法带来的一个附加好处是应用利用双集群，能够同时在两个集群上查询数据，将查询吞吐量增加一倍。
用备份/还原方法维护一个双集群，需要创建一个主集群的备份，并在备用集群上还原。这种方法与双ETL策略相比，备用节点数据同步的时间要长的多，但优点是只需要开发更少的应用逻辑。如果数据修改和ETL执行的频率是每天或更低的频率，同时备份/还原时间又在可接受的范围内，那么用备份生成数据是比较理想的方式。注意，备份/还原方法不适用于要求数据实时同步的情况。
二、master节点镜像
在HAWQ中配置一主一从两个master节点，客户端连接点主master节点，并只能在主master节点上执行查询。从master是一个纯粹的容错节点，只作为主master出现问题时的备用。如果主master节点不可用，从master节点作为热备。可以在主master节点联机时，从它创建一个从master节点。
当主master节点持续为用户提供服务时，HAWQ可以生成主master节点实例的事务快照。除了生成事务快照并部署到从master节点外，HAWQ还记录主master节点的变化。在HAWQ在从master节点部署了快照后，HAWQ会应用更新以将从master节点与主master节点数据同步。
主从master节点初始同步后，HAWQ分别在主、从节点上启动WAL Send和WAL Redo服务器进程，保持主从实时同步。它们是基于预写日志（Write-Ahead Logging，WAL）的复制进程。WAL Redo是一个从master节点进程，WAL Send是主master节点进程。这两个进程使用基于WAL的流复制保持主从同步。
因为master节点不保存用户数据，只有系统目录表在主从master节点间被同步。当这些系统表被更新时（如DDL所引起），改变自动拷贝到从master节点保持它与当前的主master节点数据一致。
HAWQ中的master节点镜像架构如图1所示。
图1
如果主master节点失效，复制进程停止。此时管理员需要使用命令行工具或者Ambari，手工执行master切换，指示从master节点成为新的主master节点。在激活从master节点后，复制的日志重构主master节点在最后成功提交事务时的状态。当从master节点初始化后，被激活的从作为HAWQ的主节点，在指定端口接收连接请求。
可以为主、从配置同一个虚IP地址，这样在主从切换时，客户端程序就不需要连接到两个不同的网络地址。如果主机失效，虚IP可以自动交换到实际活动的主节点。虚IP可能需要额外的软件支持，如Keepalived等。
1. 配置从master节点
hdp2为现有的主master节点，下面过程将hdp3配置为hdp2的从master节点。
（1）前提配置
确保hdp3上已经安装了HAWQ并进行了以下配置：
- 创建了gpadmin系统用户。
- 已安装了HAWQ二进制包。
- 已设置了HAWQ相关的环境变量。
- 已配置主、从master的SSH免密码登录。
- 已创建了master数据目录。
（2）初始化从master节点
登录hdp3，清空master数据目录。
[root@hdp3 ~]# rm -rf /data/hawq/master/*
登录hdp2，初始化从master节点
[gpadmin@hdp2 ~]$ . /usr/local/hawq/greenplum_path.sh
[gpadmin@hdp2 ~]$ hawq init standby -s hdp3
（3）检查HAWQ集群状态
图2
图3
图4
2. 手工执行失败切换
当主master不可用时，需要手工执行切换，将从master激活为主master。
（1）保证系统中已经配置从master节点主机。
（2）激活从master节点。
登录到HAWQ从master节点并激活它，之后从master成为了HAWQ的主master。
[gpadmin@hdp3 ~]$ hawq activate standby
3. 配置一个新的从master节点（可选但推荐）
手工切换master后，最好配置一个新的从master节点，继续保持master的高可用性，配置过程参考“1. 配置从master节点”。
4. 重新同步主、从节点
如果主、从之间的日志同步进程停止或者落后，从master可能变成过时状态。如果遇到这种情况，查询gp_master_mirroring视图时，会看到summary_state字段输出中显示Not Synchronized。为了将从与主重新进行同步，在主master节点上执行下面的命令：
[gpadmin@hdp3 ~]$ hawq init standby -n
该命令停止并重启主master节点，然后同步从master节点。
三、HAWQ文件空间与HDFS高可用
如果在初始化HAWQ时没有启用HDFS的高可用性，可以使用下面的过程启用它。
- 配置HDFS集群高可用性。
- 收集目标文件空间的信息。
- 停止HAWQ集群，并且备份系统目录。
- 使用命令行工具迁移文件空间。
- 重新配置${GPHOME}/etc/hdfs-client.xml和${GPHOME}/etc/hawq-site.xml，然后同步更新所有HAWQ节点的配置文件。
- 启动HAWQ集群，并在迁移文件空间后重新同步从master节点。
1. 配置HDFS集群高可用性
（1）HDFS HA概述
HDFS中的NameNode非常重要，其中保存了DataNode上数据块存储位置的相关关系。它主要维护两个映射，一个是文件到块的对应关系，一个是块到节点的对应关系。如果NameNode停止工作，就无法知道数据所在的位置，整个HDFS将陷入瘫痪，因此保证NameNode的高可用性是非常重要的。
在Hadoop 1时代，只有一个NameNode。如果该NameNode数据丢失或者不能工作，那么整个集群就不能恢复了。这是hadoop 1中的单点故障问题，也是hadoop 1不可靠的表现。图5是hadoop 1的架构图。
图5
为了解决hadoop 1中的单点问题，hadoop 2中支持两个NameNode，每一个都有相同的职能。一个是active状态的，一个是standby状态的。当集群运行时，只有active状态的NameNode是正常工作的，standby状态的NameNode处于待命状态，时刻同步active状态NameNode的数据。一旦active状态的NameNode不能工作，通过手工或者自动切换，将standby状态的NameNode转变为active状态，就可以继续工作了。
Hadoop 2中，两个NameNode的数据是实时共享的。新HDFS采用了一种共享机制，通过Quorum Journal Node（JournalNode）集群或者Network File System（NFS）进行共享。NFS是操作系统层面的，JournalNode是hadoop层面的（主流做法）。图6为JournalNode的架构图。
图6
两个NameNode为了数据同步，会通过一组称作JournalNodes的独立进程进行相互通信。当active状态的NameNode的命名空间有任何修改时，会告知JournalNodes进程。standby状态的NameNode有能力读取JNs中的变更信息，并且一直监控edit log的变化，把变化应用于自己的命名空间。standby可以确保在集群出错时，命名空间状态已经完全同步。
对于HA集群而言，确保同一时刻只有一个NameNode处于active状态是至关重要的。否则，两个NameNode的数据状态就可能产生分歧，或造成数据丢失，或产生错误的结果。为了保证这点，需要利用ZooKeeper。首先HDFS集群中的两个NameNode都在ZooKeeper中注册，当active状态的NameNode出故障时，ZooKeeper能检测到这种情况，然后它就会自动把standby状态的NameNode切换为active状态。
（2）使用Ambari启用HDP的高可用性（参考How To Configure NameNode High Availability）。
- 检查Hadoop集群，确保集群中至少有三台主机，并且至少运行三个ZooKeeper服务器。
- 检查Hadoop集群，确保HDFS和ZooKeeper服务不是在维护模式中。在启用NameNode HA时，这些服务需要重启，而维护模式阻止启动和停止。如果HDFS或者ZooKeeper服务处于维护模式，NameNode HA向导将不能完全成功。
- 在Ambari Web里，选择Services > HDFS > Summary。
- 在Service Actions中选择Enable NameNode HA，如图7所示。
图7
- 出现Enable HA向导。这个向导描述了配置NameNode高可用必须执行的自动和手工步骤。
- Get Started：此步骤给出一个处理预览，并允许用户选择一个Nameservice ID，本例的Nameservice ID为mycluster。HA一旦配置好，就需要使用Nameservice ID代替NameNode FQDN。点击Next继续处理，如图8所示。
图8
- Select Hosts：为standby NameNode和JournalNodes选择主机。可以使用下拉列表调整向导建议的选项。点击Next继续处理。
- Review：确认主机的选择，并点击Next，如图9所示。
图9
- 创建检查点：此步骤中提示执行两条命令，第一条命令把NameNode置于安全模式，第二条命令创建一个检查点，如图10所示。需要登录当前的NameNode主机执行这两条命令，如图11所示。当Ambari检测到命令执行成功后，窗口下端的提示消息将改变。点击Next。
图10
图11
- 确认组件：向导开始配置相关组件，显示进度跟踪步骤。配置成功如图12所示。点击Next继续。
图12
- 初始化JournalNodes：此步骤中提示执行一条指令，如图13所示。需要登录到当前的NameNode主机运行命令初始化JournalNodes。当Ambari检测成功，窗口下端的提示消息将改变。点击Next。
图13
- 启动组件：向导启动ZooKeeper服务器和NameNode，显示进度以跟踪步骤。执行成功后如图14所示。点击Next继续。
图14
- 初始化元数据：此步骤中根据提示执行命令。确保登录正确的主机（主、从NameNode）执行每个命令。当完成了两个命令，点击Next。显示一个弹出窗口，提醒用户确认已经执行了两个命令。点击OK确认。
- 最终设置：此步骤中，向导显示进度跟踪步骤。点击Done结束向导。在Ambari Web GUI重载后，可以看到一些警告提示。等待几分钟直到服务恢复。如果需要，使用Ambari Web重启相关组件。
- 调整ZooKeeper失败切换控制器的重试次数设置。浏览Services > HDFS > Configs > Advanced core-site，设置ha.failover-controller.active-standby-elector.zk.op.retries=120
至此已经配置好HDP HDFS的高可用性。从NameNode UI可以看到，hdp1和hdp2分别显示为active和standby。如图15、16所示。
图15
图16
此时在hdp1上执行如下命令关闭hdp1上的NameNode：
[hdfs@hdp1 ~]$ /usr/hdp/2.5.0.0-1245/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode
stopping namenode
[hdfs@hdp1 ~]$
再次查看hdp2上的NameNode，发现已自动切换为active，如图17所示。
图17
此时在hdp1上执行如下命令启动hdp1上的NameNode：
[hdfs@hdp1 ~]$ /usr/hdp/2.5.0.0-1245/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
stopping namenode
[hdfs@hdp1 ~]$
再次查看hdp1上的NameNode，发现已自动切换为standby，如图18所示。
图18
2. 收集目标文件空间的信息
缺省的文件空间名为dfs_system，存在于pg_filespace目录，其参数pg_filespace_entry包含每个文件空间的细节信息。为了将文件空间位置迁移到HDFS HA的位置，必须将数据迁移到集群中新的HDFS HA路径。
使用下面的SQL查询收集关于HDFS上的文件空间位置信息。
SELECT
fsname, fsedbid, fselocation
FROM
pg_filespace AS sp, pg_filespace_entry AS entry, pg_filesystem AS fs
WHERE
sp.fsfsys = fs.oid AND fs.fsysname = ‘hdfs‘ AND sp.oid = entry.fsefsoid
ORDER BY
entry.fsedbid; 输出包含信息中包含HDFS路径共享相同的前缀，以及当前文件空间的位置，如图19所示。
图19
为了在HAWQ中使用HDFS HA，需要文件空间名和HDFS路径的通用前缀信息。文件空间位置的格式类似一个URL。如果无HA的文件空间位置是‘hdfs://test5:9000/hawq/hawq-1459499690’，并且HDFS HA的通用前缀是‘hdfs://hdfs-cluster’，那么新的文件空间位置应该是‘hdfs://hdfs-cluster/hawq/hawq-1459499690’。
3. 停止HAWQ集群并备份系统目录
注意：Ambari用户必须手工执行这个步骤。
在HAWQ中启用 HDFS HA时会修改HAWQ的目录和永久表。因此迁移文件空间位置前，先要备份目录，以确保不会因为硬件失效或在一个操作期间（如杀掉HAWQ进程）丢失数据。
（1）如果HAWQ主节点使用了一个定制端口，输出PGPORT环境变量。例如：
export PGPORT=8020
（2）保存HAWQ master节点目录，在hawq-site.xml文件中找到hawq_master_directory属性，赋给一个环境变量。
export MDATA_DIR=/data/hawq/master
（3）断掉所有连接。使用以下查询检查活动连接：
[gpadmin@hdp3 ~]$ psql -c "SELECT * FROM pg_catalog.pg_stat_activity"
（4）执行检查点
[gpadmin@hdp3 ~]$ psql -c "CHECKPOINT"
（5）停止HAWQ集群
[gpadmin@hdp3 ~]$ hawq stop cluster -a -M fast
（6）拷贝主节点数据目录到备份的位置：
$ cp -r ${MDATA_DIR} /catalog/backup/location 主节点数据目录包含子目录，一定要备份此目录。
4. 迁移文件空间位置
注意：Ambari用户必须手工执行这个步骤。HAWQ提供了命令行工具hawq filespace，迁移文件空间的位置。
（1）如果HAWQ主节点使用了一个定制端口，输出PGPORT环境变量。例如：
export PGPORT=9000
（2）运行下面的命令迁移文件空间的位置：
[gpadmin@hdp3 master]$ hawq filespace --movefilespace default --location=hdfs://mycluster/hawq_data
迁移文件空间时可能出现的以下潜在错误：
- 如果提供了无效的输入，或者在修改文件空间位置时没有停止HAWQ，可能发生非崩溃错误。检查是否已经从头正确执行了所有步骤，或者在再次执行hawq filespace前修正输入错误。
- 崩溃错误可能发生在硬件失效或者修改文件空间位置时杀死HAWQ进程失败的情况下。当发生崩溃错误时，在输出中可以看到“PLEASE RESTORE MASTER DATA DIRECTORY”消息。此时应该停止数据库，并且还原在步骤4中备份的${MDATA_DIR}目录。
5. 通过重新配置hdfs-client.xml和hawq-site.xml，更新HAWQ使用NameNode HA
如果使用命令行应用安装和管理HAWQ集群，参考http://hawq.incubator.apache.org/docs/userguide/2.1.0.0-incubating/admin/HAWQFilespacesandHighAvailabilityEnabledHDFS.html#configuregphomeetchdfsclientxml，修改HAWQ配置以使用NameNode HA服务。
如果使用Ambari管理HDFS和HAWQ，不需要执行这些步骤，因为Ambari在启用了NameNode HA后会自动做这些修改。
6. 重启HAWQ集群并重新同步从主节点
（1）重启HAWQ集群
[gpadmin@hdp3 master]$ hawq start cluster -a
（2）迁移文件空间到新位置会使从master节点无效，因此需要重新同步从master节点。在主master节点上，运行下面的命令保证从master节点的目录与主master节点重新同步。
[gpadmin@hdp3 master]$ hawq init standby -n -M fast
至此已经在HAWQ的文件空间中使用了HDFS HA，再次查询文件空间的信息，输出结果如图20所示。
图20
四、理解HAWQ容错服务
HAWQ的容错服务（fault tolerance service，FTS）使得HAWQ可以在segment节点失效时持续操作。容错服务自动运行，并且不需要额外的配置。
每个segment运行一个资源管理进程，定期（缺省每30秒）向主节点的资源管理进程发送segment状态。这个时间间隔由hawq_rm_segment_heartbeat_interval服务器配置参数所控制。当一个segment碰到严重错误，例如，由于硬件问题，segment上的一个临时目录损坏，segment通过心跳报告向master节点报告有一个临时目录损坏。master节点接收到报告后，在gp_segment_configuration表中将该segment标记为DOWN。所有segment状态的变化都被记录到gp_configuration_history目录表，包括segment被标记为DOWN的原因。当这个segment被置为DOWN，master节点不会在该segment上运行查询执行器。失效的segment与集群剩下的节点相隔离。
包括磁盘故障的其它原因会导致一个segment被标记为DOWN。举例来说，HAWQ运行在YARN模式中，每个segment应该有一个运行的NodeManager（Hadoop的YARN服务），因此segment可以被看做HAWQ的一个资源。但如果segment上的NodeManager不能正常操作，那么该segment会在gp_segment_configuration表中被标记为DOWN。失效对应的原因被记录进gp_configuration_history。
注意：如果一个特定段上的磁盘故障，可能造成HDFS错误或HAWQ中的临时目录错误。HDFS的错误由Hadoop HDFS服务所处理。
查看segment的当前状态
为了查看当前segment的状态，查询gp_segment_configuration表。如果segment的状态是DOWN，“description”列显示原因。原因可能包括下面的任何原因，可能是单一原因，也可能是以分号（“;”）分割的几个原因。
原因：heartbeat timeout
主节点没有接收到来自段的心跳。如果看到这个原因，确认该segment上的HAWQ是否运行。如果segment在以后的时间报告心跳，segment被自动标记为UP。
原因：failed probing segment
master节点探测segment以验证它是否能被正常操作，段的响应为NO。在一个HAWQ实例运行时，查询分发器发现某些segment上的查询执行器不能正常工作。master节点上的资源管理器进程向这个segment发送一个消息。当segment的资源管理器接收到来自master节点的消息，它检查其PostgreSQL的postmaster进程是否工作正常，并且向master节点发送一个响应消息。当master节点收到的响应消息表示该segment的postmaster进程没有正常工作，那么master节点标记段为DOWN，原因记为“failed probing segment.”。检查失败segment的日志并且尝试重启HAWQ实例。
原因：communication error
master节点不能连接到segment。检查master节点和segment之间的网络连接。
原因: resource manager process was reset
如果segment资源管理器进程的时间戳与先前的时间戳不匹配，意味着segment上的资源管理器进程被重启过。在这种情况下，HAWQ master节点需要回收该segment上的资源并将其标记为DOWN。如果master节点从该segment接收到一个新的心跳，它会自动标记为UP。
原因：no global node report
HAWQ使用YARN管理资源，但没有为该segment接收到集群报告。检查该segment上的NodeManager是否可以正常操作。如果不能，尝试启动该segment上的NodeManager。在NodeManager启动后，运行yarn node --list查看该节点是否在列表中。如过存在，该段被自动置为UP。用HAWQ轻松取代传统数据仓库（十四） —— 高可用性
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原文地址：http://blog.csdn.net/wzy0623/article/details/70599534
