1.修改Linux主机名


2.修改IP


3.修改主机名和IP的映射关系


4.关闭防火墙


5.ssh免登陆


6.安装JDK,配置环境变量等



集群规划:


主机名 IP 安装的软件 运行的进程



3台虚拟机


node1 jdk、hadoop、zookeeper zookeeper journalnode namenode zkfc resourcemanager datanode nodemanager


node2 jdk、hadoop、zookeeper zookeeper journalnode namenode zkfc resourcemanager datanode nodemanager


node3 jdk、hadoop、zookeeper zookeeper journalnode datanode nodemanager





说明:


1.在hadoop2.0中通常由两个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。


hadoop2.0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(DFSZKFailoverController)故障转移,当Active NameNode挂掉了,会自动切换Standby NameNode为standby状态


2.hadoop-2.2.0中依然存在一个问题,就是ResourceManager只有一个,存在单点故障,hadoop-2.4.1解决了这个问题,有两个ResourceManager,一个是Active,一个是Standby,状态由zookeeper进行协调


安装步骤:


1.安装配置zooekeeper集群(在demo1上)


1.1解压


tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /usr/local


1.2修改配置


cd /usr/local/zookeeper-3.4.5/conf/


cp zoo_sample.cfg zoo.cfg


vim zoo.cfg


修改:dataDir=/usr/local/zookeeper-3.4.5/tmp


在最后添加:


server.1=demo:2888:3888


server.2=demo2:2888:3888


server.3=demo3:2888:3888


保存退出


然后创建一个tmp文件夹


mkdir /usr/local/zookeeper-3.4.5/tmp


再创建一个空文件


touch /usr/local/zookeeper-3.4.5/tmp/myid


最后向该文件写入ID


echo 1 > /usr/local/zookeeper-3.4.5/tmp/myid


1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点


scp -r /usr/local/zookeeper-3.4.5/ demo2:/usr/local/


scp -r /usr/local/zookeeper-3.4.5/ demo3:/usr/local/



注意:修改weekend06、weekend07对应/weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容


weekend06:


echo 2 > /usr/local/zookeeper-3.4.5/tmp/myid


weekend07:


echo 3 > /usr/local/zookeeper-3.4.5/tmp/myid



2.安装配置hadoop集群(在weekend01上操作)


2.1解压


tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C /usr/local/


2.2配置HDFS(hadoop2.X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


vim /etc/profile


export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_141


export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.7.3


export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbinll



#hadoop2.x的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下


cd /usr/local/hadoop-2.7.3/etc/hadoop



2.2.1修改hadoo-env.sh


export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_141



2.2.2修改core-site.xml


<configuration>


<!-- 指定hdfs的nameservice为mycluster -->


<property>


<name>fs.defaultFS</name>


<value>hdfs://mycluster</value>


</property>


<!-- 指定hadoop临时目录 -->


<property>


<name>hadoop.tmp.dir</name>


<value>/usr/local/hadoop/dfs</value>


</property>



<!-- 指定zookeeper地址 -->


<property>


<name>ha.zookeeper.quorum</name>


<value>dome1:2181,dome2:2181,dome3:2181</value>


</property>


</configuration>



2.2.3修改hdfs-site.xml


<configuration>


<!--指定hdfs的nameservice为mycluster,需要和core-site.xml中的保持一致 -->


<property>


<name>dfs.nameservices</name>


<value>mycluster</value>


</property>


<!-- mycluster下面有两个NameNode,分别是nn1,nn2 -->


<property>


<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>


<value>nn1,nn2</value>


</property>


<!-- nn1的RPC通信地址 -->


<property>


<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>


<value>dome1:9000</value>


</property>


<!-- nn1的http通信地址 -->


<property>


<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>


<value>dome1:50070</value>


</property>


<!-- nn2的RPC通信地址 -->


<property>


<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>


<value>dome2:9000</value>


</property>


<!-- nn2的http通信地址 -->


<property>


<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>


<value>dome2:50070</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://dome1:8485;dome2:8485;dome3:8485/mycluster</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>/usr/local/hadoop/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.mycluster</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>zlf</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 -->sl ` SL


<property>


<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>


<value>dome1</value>


</property>


<property>


<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>


<value>dome2</value>


</property>


<!-- 指定zk集群地址 -->


<property>


<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>


<value>dome1:2181,dome2:2181,dome3:2181</value>


</property>


<property>


<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>


<value>mapreduce_shuffle</value>


</property>


</configuration>




2.2.6修改slaves


demo1


demo2


demo3



2.2.7配置免密码登陆


#首先要配置demo1到demo1、demo2、demo3的免密码登陆


#配置demo2到demo1、demo2、demo3的免密码登陆



2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点



scp -r /usr/local/hadoop hadoop@demo2:/usr/local/


scp -r /usr/local/hadoop hadoop@demo3:/usr/local/



###注意:严格按照下面的步骤


2.5启动zookeeper集群(分别在demo1,demo2,demo3上启动zk)


cd /usr/local/zookeeper-3.4.6/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demo1,demo2,demo3上执行)


cd /usr/local/hadoop-2.7.3


sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode


#运行jps命令检验,demo1,demo2.demo3上多了JournalNode进程



2.7格式化HDFS


#在demo1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/usr/local/hadoop-2.7.3/dfs,然后将/usr/local/hadoop-2.7.3/dfs拷贝到demo2的/usr/local/hadoop-2.7.3/下。


scp -r dfs/ dome2:/usr/local/hadoop/



2.8格式化ZKFC(在demo1上执行即可)


hdfs zkfc -formatZK



2.9启动HDFS(在demo1上执行)


sbin/start-dfs.sh



2.10启动YARN(#####注意#####:在demo1上执行start-yarn.sh,并且手动在demo2上执行yarn-demon.sh start resourcemanager


sbin/start-yarn.sh


yarn-daemon.sh start resourcemanager(demo2上手动启动)


yya



到此,hadoop-2.7.3 HA配置完毕,可以统计浏览器访问:


http://demo1:50070


NameNode 'demo1:9000' (active)


http://demo2:50070


NameNode 'demo2:9000' (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://demo2:50070


NameNode 'demo2:9000' (active)


这个时候weekend02上的NameNode变成了active


在执行命令:


hadoop fs -ls /


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://demo1:50070


NameNode 'demo1:9000' (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-2.7.3.jar wordcount /profile /out



验证YARN:HA



打开http://demo1:8088 页面可以显示ResourceManager HA state: active


打开http://demo2:8080 页面自动跳转http://demo1:8088 (window上hosts文件需配置ip映射关系,否则无法访问网页)



kill -9 <demo1上resourcemanger> weekend02上的 http://demo2:8080 页面可以显示ResourceManager HA state: active


手动启动demo1上的resourcemanger http://demo1:8088 页面上显示ResourceManager HA state: standby



OK,大功告成!!!






测试集群工作状态的一些指令 :


bin/hdfs dfsadmin -report 查看hdfs的各节点状态信息




bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1 获取一个namenode节点的HA状态



sbin/hadoop-daemon.sh start namenode 单独启动一个namenode进程




./hadoop-daemon.sh start zkfc 单独启动一个zkfc进程