Hadoop搭建高可用的HA集群
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Hadoop搭建高可用的HA集群相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
一、工具准备
1、7台虚拟机（至少需要3台），本次搭建以7台为例，配好ip,关闭防火墙，修改主机名和IP的映射关系（/etc/hosts），关闭防火墙
2、安装JDK,配置环境变量
二、集群规划：
集群规划（7台）：
主机名 IP 安装的软件 运行的进程
hadoop01 192.168.*.121 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
hadoop02 192.168.*.122 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
hadoop03 192.168.*.123 jdk、hadoop ResourceManager
hadoop04 192.168.*.124 jdk、hadoop ResourceManager
hadoop05 192.168.*.125 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
hadoop06 192.168.*.126 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
hadoop07 192.168.*.127 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
三台集群的集群规划：
主机名 IP 安装的软件 运行的进程
hadoop01 192.168.*.201 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc) JournalNode、QuorumPeerMain(zookeeper)
hadoop02 192.168.*.202 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc) JournalNode、QuorumPeerMain(zookeeper)
hadoop03 192.168.*.203 jdk、hadoop DataNode JournalNode、QuorumPeerMain(zookeeper)
三、安装步骤
1、配置zookeeper集群（hadoop05上）
1.1解压
tar -zxvf zookeeper.tar.gz -C /hadoop/
1.2修改配置
cd /hadoop/zookeeper/conf/ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg vim zoo.cfg # 修改：dataDir=/home/app/hadoop/zookeeper/data # 在最后添加： server.1=hadoop05:2888:3888 server.2=hadoop06:2888:3888 server.3=hadoop07:2888:3888 # 保存退出 # 然后创建一个tmp文件夹 mkdir /hadoop/zookeeper/tmp # 再创建一个空文件 touch /hadoop/zookeeper/tmp/myid # 最后向该文件写入ID echo 1 > /hadoop/zookeeper/tmp/myid
1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在hadoop06、hadoop07根目录下创建一个hadoop目录：mkdir /hadoop)
scp -r /hadoop/zookeeper/ hadoop06:/hadoop/ scp -r /hadoop/zookeeper/ hadoop07:/hadoop/ # 注意：修改hadoop06、hadoop07对应/hadoop/zookeeper/tmp/myid内容 # hadoop06： echo 2 > /hadoop/zookeeper/tmp/myid # hadoop07： echo 3 > /hadoop/zookeeper/tmp/myid
2.安装配置hadoop集群（在hadoop01上操作）（hadoop用的是3.2.1版本）
2.1解压
tar -zxvf hadoop-3.2.1.tar.gz -C /hadoop/
2.2配置HDFS（hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下）
#将hadoop添加到环境变量中 vi /etc/profile export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8 export HADOOP_HOME=/hadoop/hadoop-3.2.1 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下 cd /home/hadoop/app/hadoop-3.2.1/etc/hadoop
2.2.1修改hadoo-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_55
2.2.2修改core-site.xml
<configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<property>
<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-3.2.1/tmp</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop05:2181,hadoop06:2181,hadoop07:2181</value>
</property>
</configuration>
2.2.3修改hdfs-site.xml
<configuration>
<!--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>hadoop01:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>hadoop01:9870</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>hadoop02:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>hadoop02:9870</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://hadoop05:8485;hadoop06:8485;hadoop07:8485/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-3.2.1/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>
</configuration>
2.2.4修改mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
2.2.5修改yarn-site.xml
<configuration>
<!-- 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>hadoop03</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>hadoop04</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>hadoop05:2181,hadoop06:2181,hadoop07:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
2.2.6修改workers(workers是指定子节点的位置，因为要在hadoop01上启动HDFS、在hadoop03启动yarn，所以hadoop01上的workers文件指定的是datanode的位置，hadoop03上的workers文件指定的是nodemanager的位置)
2.*的版本是slaves
hadoop05
hadoop06
hadoop07
2.2.7配置免密码登陆
#首先要配置hadoop01到hadoop02、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆 workers#在hadoop01上生产一对钥匙 workersssh-keygen -t rsa workers#将公钥拷贝到其他节点，包括自己 workersssh-coyp-id hadoop01 workersssh-coyp-id hadoop02 workersssh-coyp-id hadoop05 workersssh-coyp-id hadoop06 workersssh-coyp-id hadoop07 workers#配置hadoop03到hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆 workers#在hadoop03上生产一对钥匙 workersssh-keygen -t rsa workers#将公钥拷贝到其他节点 workersssh-coyp-id hadoop04 workersssh-coyp-id hadoop05 workersssh-coyp-id hadoop06 workersssh-coyp-id hadoop07 workers#注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置hadoop02到hadoop01的免登陆 workers在hadoop02上生产一对钥匙 workersssh-keygen -t rsa workersssh-coyp-id -i hadoop01
2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r /hadoop-3.2.1/ hadoop02:/home/hadoop/app/ scp -r /hadoop-3.2.1/ hadoop03:/home/hadoop/app/ scp -r /hadoop-3.2.1/ hadoop04:/home/hadoop/app/ scp -r /hadoop-3.2.1/ hadoop05:/home/hadoop/app/ scp -r /hadoop-3.2.1/ hadoop06:/home/hadoop/app/ scp -r /hadoop-3.2.1/ hadoop07:/home/hadoop/app/
###注意：接下来的步骤严格按照下面的步骤
2.5启动zookeeper集群（分别在hadoop05、hadoop06、hadoop07上启动zk）
cd /home/hadoop/app/zookeeper/bin/ ./zkServer.sh start #查看状态：一个leader，两个follower ./zkServer.sh status
2.6启动journalnode（分别在在hadoop05、hadoop06、hadoop07上执行）
cd /home/hadoop/app/hadoop-3.2.1 sbin/hdfs --daemon start journalnode #运行jps命令检验，hadoop05、hadoop06、hadoop07上多了JournalNode进程
2.7格式化HDFS
#在hadoop01上执行命令: hdfs namenode -format #格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是/hadoop/hadoop-3.2.1/tmp，
# 然后将/hadoop/hadoop-3.2.1/tmp拷贝到hadoop02的/hadoop/hadoop-3.2.1/下。 scp -r tmp/ hadoop02:/home/hadoop/app/hadoop-3.2.1/ ##也可以这样，建议hdfs namenode -bootstrapStandby
2.8格式化ZKFC(在hadoop01上执行即可)
hdfs zkfc -formatZK
2.9启动HDFS(在hadoop01上执行)
sbin/start-dfs.sh
2.10启动YARN(#####注意#####：是在hadoop03上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就要分别在不同的机器上启动)
sbin/start-yarn.sh
2.11手动启动hadoop04的resoucemanager
sbin/yarn --daemon start resourcemanager
到此，hadoop-3.2.1配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://192.168.*.201:9870
NameNode ‘hadoop01:9000‘ (active)
http://192.168.*.202:9870
NameNode ‘hadoop02:9000‘ (standby)
验证HDFS HA 首先向hdfs上传一个文件 hadoop fs -put /etc/profile /profile hadoop fs -ls / 然后再kill掉active的NameNode kill -9 <pid of NN> 通过浏览器访问：http://192.168.1.202:9870 NameNode ‘hadoop02:9000‘ (active) 这个时候hadoop02上的NameNode变成了active 在执行命令： hadoop fs -ls / -rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile 刚才上传的文件依然存在！！！ 手动启动那个挂掉的NameNode sbin/hadoop-daemon.sh start namenode 通过浏览器访问：http://192.168.1.201:9870 NameNode ‘hadoop01:9000‘ (standby) 验证YARN： 运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序： hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out OK，大功告成！！！
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