ha高可用 hbase ha高可用集群搭建后jps

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AI智行者 2023-07-12 10:49:32

文章标签 ha高可用 hbase xml hadoop zookeeper 文章分类 Hbase 数据库

Hadoop Zookeeper 搭建（一）

一、准备工作

VMWARE虚拟机 CentOS 7 系统

虚拟机1：master

虚拟机2：node1

虚拟机3：node2

时间同步

ntpdate ntp.aliyun.com

调整时区

cp  /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai  /etc/localtime

jdk1.8(以1.8为例，目前大多数企业都是使用1.8版本，最稳定)

java -version

修改主机名

三台分别执行 vim /etc/hostname 并将内容指定为对应的主机名

关闭防火墙：systemctl stop firewalld

查看防火墙状态：systemctl status firewalld
取消防火墙自启：systemctl disable firewalld

静态IP配置

直接使用图形化界面配置（不推荐）
手动编辑配置文件进行配置

1、编辑网络配置文件
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

TYPE=Ethernet
BOOTPROTO=static
HWADDR=00:0C:29:E2:B8:F2
NAME=ens33
DEVICE=ens33
ONBOOT=yes
IPADDR=192.168.190.100
GATEWAY=192.168.190.2
NETMASK=255.255.255.0
DNS1=192.168.190.2
DNS2=223.6.6.6

需要修改：HWADDR（mac地址,centos7不需要手动指定mac地址）
        IPADDR（根据自己的网段，自定义IP地址）
        GATEWAY（根据自己的网段填写对应的网关地址）

2、关闭NetworkManager，并取消开机自启
systemctl stop NetworkManager
systemctl disable NetworkManager

3、重启网络服务
systemctl restart network

免密登录

# 1、生成密钥
ssh-keygen -t rsa
注意：连敲三次生成方格形状的密钥，在当前状态下，配置免密钥登陆。
# 2、配置免密登录（三台虚拟机都需要进行免密操作，不要怕麻烦！！）
ssh-copy-id master
ssh-copy-id node1
ssh-copy-id node2
# 3、测试免密登录
ssh node1
ssh node2
ssh master

配置好映射文件：/etc/hosts（三台虚拟机都需要配置）

192.168.170.100 master
192.168.170.101 node1
192.168.170.102 node2
注意：每个人的IP地址都是不一样的，查看自己的IP地址使用 ifconfig
使用远程复制
cd /etc
scp -r hosts/ node1:`pwd`
scp -r hosts/ node2:`pwd`

二、 Zookeeper 搭建

1、上传安装包到master并解压

tar -xvf zookeeper-3.4.6.tar.gz
官网下载：
https://zookeeper.apache.org/

2、配置环境变量

vim /etc/profile

export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/soft/zookeeper-3.4.6
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
保存退出，执行
source /etc/profile

配置node1和node2的环境变量
scp /etc/profile node1:/etc/
scp /etc/profile node2:/etc/

在所有节点执行
source /etc/profile

3、修改配置文件

cd /usr/local/soft/zookeeper-3.4.6/(解压后的目录)
	cd conf
zoo_sample.cfg(是一个模板文件，_sample后缀，不起任何效果，需要复制一份)
	cp  zoo_sample.cfg zoo.cfg

修改
dataDir=/usr/local/soft/zookeeper-3.4.6/data

文件最后位置增加
server.0=master:2888:3888
server.1=node1:2888:3888
server.2=node2:2888:3888

4、同步到其它节点

scp -r zookeeper-3.4.6 node1:`pwd`
	scp -r zookeeper-3.4.6 node2:`pwd`

5、创建/usr/local/soft/zookeeper-3.4.6/data目录,所有节点都要创建

mkdir /usr/local/soft/zookeeper-3.4.6/data

在data目录下创建myid文件
vim myid 
master,node1,node2分别加上0，1，2

6、启动zk，zkServer.sh start 三台都需要执行

zkServer.sh status 查看状态

当有一个leader的时候启动成功

连接zkzkCli.sh

zk  是一个目录结构 ，每个节点可以存数据，同时可以有子节点

zk shell

创建目录
create /test test
create /test/a 1

获取数据
get /test
 
ls /test

delete 只能删除没有子节点的节点
rmr /test  删除节点

重置zk1、杀掉所有zk进程kiil -9 pid

2、删除data目录下的version文件, 所有节点都要删除rm -rf /usr/local/soft/zookeeper-3.4.6/data/version-2

2、启动zkzkServer.sh start

Hadoop -HA 高可用搭建（二）

一、准备工作(做之前拍摄快照)

VMWARE虚拟机 CentOS 7 系统

虚拟机1：master

虚拟机2：node1

虚拟机3：node2

时间同步

ntpdate ntp.aliyun.com

调整时区

cp  /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai  /etc/localtime

jdk1.8(以1.8为例，目前大多数企业都是使用1.8版本，最稳定)

java -version

修改主机名

三台分别执行 vim /etc/hostname 并将内容指定为对应的主机名

关闭防火墙：systemctl stop firewalld

查看防火墙状态：systemctl status firewalld
取消防火墙自启：systemctl disable firewalld

静态IP配置

直接使用图形化界面配置（不推荐）
手动编辑配置文件进行配置

1、编辑网络配置文件
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

TYPE=Ethernet
BOOTPROTO=static
HWADDR=00:0C:29:E2:B8:F2
NAME=ens33
DEVICE=ens33
ONBOOT=yes
IPADDR=192.168.190.100
GATEWAY=192.168.190.2
NETMASK=255.255.255.0
DNS1=192.168.190.2
DNS2=223.6.6.6

需要修改：HWADDR（mac地址,centos7不需要手动指定mac地址）
        IPADDR（根据自己的网段，自定义IP地址）
        GATEWAY（根据自己的网段填写对应的网关地址）

2、关闭NetworkManager，并取消开机自启
systemctl stop NetworkManager
systemctl disable NetworkManager

3、重启网络服务
systemctl restart network

免密登录

# 1、生成密钥
ssh-keygen -t rsa
注意：连敲三次生成方格形状的密钥，在当前状态下，配置免密钥登陆。
# 2、配置免密登录（三台虚拟机都需要进行免密操作，不要怕麻烦！！）
ssh-copy-id master
ssh-copy-id node1
ssh-copy-id node2
# 3、测试免密登录
ssh node1
ssh node2
ssh master

配置好映射文件：/etc/hosts（三台虚拟机都需要配置）

192.168.170.100 master
192.168.170.101 node1
192.168.170.102 node2
注意：每个人的IP地址都是不一样的，查看自己的IP地址使用 ifconfig
使用远程复制
cd /etc
scp -r hosts/ node1:`pwd`
scp -r hosts/ node2:`pwd`

二、 Zookeeper 搭建（一中有详细教程）

ZK  NN  DN  RM  NM  JN  ZKFC
master  1   1       1       1   1
node1   1   1   1   1   1   1   1
node2   1       1       1   1

停止HDFS集群：stop-dfs.sh

1、修改hadoop配置文件

cd  /usr/local/soft/hadoop-2.7.6/etc/hadoop
core-site.xml
hdfs-site.xml
yarn-site.xml
mapred-site.xml

举例视图：

[root@master hadoop]# ll
总用量 156
-rw-r--r-- 1 20415  101  4436 4月  18 2018 capacity-scheduler.xml
-rw-r--r-- 1 20415  101  1335 4月  18 2018 configuration.xsl
-rw-r--r-- 1 20415  101   318 4月  18 2018 container-executor.cfg
-rw-r--r-- 1 20415  101  1100 5月  21 15:40 core-site.xml
-rw-r--r-- 1 20415  101  3670 4月  18 2018 hadoop-env.cmd
-rw-r--r-- 1 20415  101  4269 5月  21 17:38 hadoop-env.sh
-rw-r--r-- 1 20415  101  2598 4月  18 2018 hadoop-metrics2.properties
-rw-r--r-- 1 20415  101  2490 4月  18 2018 hadoop-metrics.properties
-rw-r--r-- 1 20415  101  9683 4月  18 2018 hadoop-policy.xml
-rw-r--r-- 1 20415  101   961 5月  21 15:43 hdfs-site.xml
-rw-r--r-- 1 20415  101  1449 4月  18 2018 httpfs-env.sh
-rw-r--r-- 1 20415  101  1657 4月  18 2018 httpfs-log4j.properties
-rw-r--r-- 1 20415  101    21 4月  18 2018 httpfs-signature.secret
-rw-r--r-- 1 20415  101   620 4月  18 2018 httpfs-site.xml
-rw-r--r-- 1 20415  101  3518 4月  18 2018 kms-acls.xml
-rw-r--r-- 1 20415  101  1527 4月  18 2018 kms-env.sh
-rw-r--r-- 1 20415  101  1631 4月  18 2018 kms-log4j.properties
-rw-r--r-- 1 20415  101  5540 4月  18 2018 kms-site.xml
-rw-r--r-- 1 20415  101 11801 4月  18 2018 log4j.properties
-rw-r--r-- 1 20415  101   951 4月  18 2018 mapred-env.cmd
-rw-r--r-- 1 20415  101  1383 4月  18 2018 mapred-env.sh
-rw-r--r-- 1 20415  101  4113 4月  18 2018 mapred-queues.xml.template
-rw-r--r-- 1 root  root  1116 5月  21 15:44 mapred-site.xml
-rw-r--r-- 1 20415  101   758 4月  18 2018 mapred-site.xml.template
-rw-r--r-- 1 20415  101    12 5月  21 15:44 slaves
-rw-r--r-- 1 20415  101  2316 4月  18 2018 ssl-client.xml.example
-rw-r--r-- 1 20415  101  2697 4月  18 2018 ssl-server.xml.example
-rw-r--r-- 1 20415  101  2191 4月  18 2018 yarn-env.cmd
-rw-r--r-- 1 20415  101  4567 4月  18 2018 yarn-env.sh
-rw-r--r-- 1 20415  101  1185 5月  21 15:45 yarn-site.xml

修改配置文件

core-site.xml

<configuration>
	<property>
		<name>fs.defaultFS</name>
		<value>hdfs://cluster</value>
	</property>
	<property>
		<name>hadoop.tmp.dir</name>
		<value>/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/tmp</value>
	</property>
	<property>
		<name>fs.trash.interval</name>
		<value>1440</value>
	</property>
	<property>
	      <name>ha.zookeeper.quorum</name>
	      <value>master:2181,node1:2181,node2:2181</value>
	</property>
</configuration>

修改配置文件

hdfs-site.xml

<configuration>
<!-- 指定hdfs元数据存储的路径 -->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/data/namenode</value>
</property>

<!-- 指定hdfs数据存储的路径 -->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/data/datanode</value>
</property>

<!-- 数据备份的个数 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>1</value>
</property>

<!-- 关闭权限验证 -->
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>

<!-- 开启WebHDFS功能（基于REST的接口服务） -->
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>

<!-- //////////////以下为HDFS HA的配置////////////// -->
<!-- 指定hdfs的nameservices名称为mycluster -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>cluster</value>
</property>

<!-- 指定cluster的两个namenode的名称分别为nn1,nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.cluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>

<!-- 配置nn1,nn2的rpc通信端口 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.cluster.nn1</name>
<value>master:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.cluster.nn2</name>
<value>node1:8020</value>
</property>

<!-- 配置nn1,nn2的http通信端口 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.cluster.nn1</name>
<value>master:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.cluster.nn2</name>
<value>node1:50070</value>
</property>

<!-- 指定namenode元数据存储在journalnode中的路径 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://master:8485;node1:8485;node2:8485/cluster</value>
</property>

<!-- 指定journalnode日志文件存储的路径 -->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/data/journal</value>
</property>

<!-- 指定HDFS客户端连接active namenode的java类 -->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>

<!-- 配置隔离机制为ssh -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>

<!-- 指定秘钥的位置 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/root/.ssh/id_rsa</value>
</property>：

<!-- 开启自动故障转移 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>

yarn 高可用修改配置文件

yarn-site.xml

<configuration>
<!-- 指定MapReduce计算框架使用YARN -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>

<!-- 指定jobhistory server的rpc地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>node1:10020</value>
</property>

<!-- 指定jobhistory server的http地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>node1:19888</value>
</property>

<!-- 开启uber模式（针对小作业的优化） -->
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
<value>true</value>
</property>

<!-- 配置启动uber模式的最大map数 -->
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.maxmaps</name>
<value>9</value>
</property>

<!-- 配置启动uber模式的最大reduce数 -->
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.maxreduces</name>
<value>1</value>
</property>
</configuration>

修改配置文件

mapred-site.xml

<!-- 指定MapReduce计算框架使用YARN -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>

<!-- 指定jobhistory server的rpc地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>node1:10020</value>
</property>

<!-- 指定jobhistory server的http地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>node1:19888</value>
</property>

<!-- 开启uber模式（针对小作业的优化） -->
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
<value>true</value>
</property>

<!-- 配置启动uber模式的最大map数 -->
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.maxmaps</name>
<value>9</value>
</property>

<!-- 配置启动uber模式的最大reduce数 -->
<property>
<name>mapreduce.job.ubertask.maxreduces</name>
<value>1</value>
</property>

5、删除hadoop数据存储目录下的文件每个节点都需要删除（直接删除其他节点上的 /hadoop-2.7.6/ 文件夹）

注：原来的节点上没有Hadoop这个文件就不要删除了！！

其他节点上删除   node1   node2
rm -rf /usr/local/soft/hadoop-2.7.6/

同步到其它节点 (远程复制一份到其他两个节点上去)

cd /usr/local/soft/
scp -r hadoop-2.7.6/ node1:`pwd`
scp -r hadoop-2.7.6/ node2:`pwd`

三、启动进程 (按照一下顺序进行操作)

6、启动zookeeper 三台都需要启动zkServer.sh startzkServer.sh status

7、启动JN 存储hdfs元数据三台JN上执行启动命令：

cd /usr/local/soft/hadoop-2.7.6/sbin/
hadoop-daemon.sh start journalnode

8、格式化在一台NN上执行，这里选择master

hdfs namenode -format

启动当前的NN

hadoop-daemon.sh start namenode

9、执行同步没有格式化的NN上执行在另外一个namenode上面执行这里选择node1

/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/bin/
hdfs namenode -bootstrapStandby

10、格式化ZK 在master上面执行！！一定要先把zk集群正常启动起来

/usr/local/soft/hadoop-2.7.6/bin/
hdfs zkfc -formatZK

11、启动hdfs集群,在master上执行

start-dfs.sh

最后在页面查看（以下显示，集群搭建成功）

http://master:50070/   或者     http://192.168.170.110:50070/

http://node1:50070/    或者     http://192.168.170.120:50070/

关闭

stop-all.sh

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