# 系统信息

3台系统: centos6.8内核:4   内存:4G  硬盘:50G

# 主机名称,ip地址

master: 192.168.1.110

slave1: 192.168.1.111

slave2: 192.168.1.112


######################## 软件下载地址 ######################## 

链接:https://pan.baidu.com/s/1dFuBnKt 密码:rhwu

########################   基础初始配置 ########################

# 版本选择

jdk-8u77-linux-x64.rpm

zookeeper-3.4.9.tar.gz

hbase-1.3.1-bin.tar.gz

hadoop-2.7.4.tar.gz


# 配置hosts文件,三台机器都需要

[root@master ~]# cat /etc/hosts

192.168.1.110 master

192.168.1.111 slave1

192.168.1.112 slave2


# 配置用户

groupadd -g 4000 hadoop
useradd -g 4000 -u 4001 hadoop


# 所有的主机 hbase,zookeeper 安装目录都在此处

mkdir /opt/hadoop
chown hadoop.hadoop /opt/hadoop/ -R


########################  时间配置 ########################

# 双机互信

主要有三步:

①生成公钥和私钥

②导入公钥到认证文件

③更改权限


[root@master ~]# ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa): 
Enter passphrase (empty for no passphrase): 
Enter same passphrase again: 
Your identification has been saved in /root/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /root/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
ee:15:03:c7:3a:a2:8e:6a:c1:0c:74:d3:97:34:77:04 root@master
The key's randomart image is:
+--[ RSA 2048]----+
|    . .o.Eoo     |
| . o . oo..      |
|. . . . . o      |
|.        +       |
|+     . S o      |
| +   . o . o     |
|  . .   . .      |
| . o   . .       |
|o.. .   .        |
+-----------------+
[root@master ~]# cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
[root@master ~]# chmod 700 ~/.ssh && chmod 600 ~/.ssh/*


# 主机与从机之间必须可以双向无密码登陆,从机与从机之间无限制

scp ~/.ssh/authorized_keys slave1:/root/.ssh/
scp ~/.ssh/authorized_keys slave2:/root/.ssh/


# 同步时间

[root@master zookeeper]# ansible hbase -m cron -a "name='ntpdate' hour='*/1' job='/usr/sbin/ntpdate 192.168.1.110 &> /dev/null'"
[root@master zookeeper]# ansible hbase -m shell -a "crontab -l"


#  时间一定要保持一致


########################  防火墙配置 ########################


# 防火墙配置  所有的主机上都得配置,或者开放 (2181,2888:3888端口,这部分端口是zookeeper端口)

[root@slave2 zookeeper]# iptables -I INPUT -s 192.168.1.0/24 -j ACCEPT
[root@slave2 zookeeper]# service iptables save
[root@slave2 zookeeper]# service iptables restart


########################  JDK配置 ########################


# 安装jdk,并配置环境变量,三台机器都需要安装 

# 设置环境变量

[root@slave2 ~]# cat /etc/profile.d/java.sh 
	export JAVA_HOME=/usr/java/default
	export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

# 重新加载配置文件使之生效

[root@slave2 ~]# source /etc/profile.d/java.sh


# 查看是否配置完成,3台机器都需要测试

[root@slave2 ~]# java -version

java version "1.8.0_77"

Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_77-b03)

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.77-b03, mixed mode)


######################## zookeeper集群配置 ########################

# 参考文档: http://blog.csdn.net/reblue520/article/details/52279486


# 注意:zookeeper因为有主节点和从节点的关系,所以部署的集群台数最好为奇数个,否则可能出现脑裂导致服务异常


# 下载地址: http://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.9/zookeeper-3.4.9.tar.gz

# 注意三台机器都需要安装,如果对ansible熟悉的话 可以直接使用它

mkdir /opt/hadoop
chown hadoop.hadoop /opt/hadoop/ -R


# 安装zookeeper 

[root@master ~]# cd /opt/hadoop/
[root@master hadoop]# ls
zookeeper-3.4.9.tar.gz
[root@master hadoop]# tar xf zookeeper-3.4.9.tar.gz


# 弄一个软链接,配置文件直接指向这个地址,未来方便更新版本

[root@master hadoop]# ln -sv zookeeper-3.4.9 zookeeper
"zookeeper" -> "zookeeper-3.4.9"

[root@master conf]# cd /opt/hadoop/zookeeper/conf
[root@master conf]# cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

[root@master conf]# cat zoo.cfg 
	tickTime=2000
	initLimit=10
	syncLimit=5
	dataDir=/opt/hadoop/zookeeper/data
	dataLogDir=/opt/hadoop/zookeeper/logs
	clientPort=2181
	server.1=master:2888:3888
	server.2=slave1:2888:3888
	server.3=slave2:2888:3888


# 创建数据以及日志目录,将设置属主属组权限

[root@master conf]# mkdir /opt/hadoop/zookeeper/data
[root@master conf]# mkdir /opt/hadoop/zookeeper/logs


# 在zoo.cfg中的dataDir指定的目录下,新建myid文件。

# 例如:$ZK_INSTALL/data下,新建myid。在myid文件中输入1。表示为server.1。

echo "1" > data/myid   这里表示的是server.1  如果是第二个机器那么表示server.2


启动:在集群中的每台主机上执行如下命令

bin/zkServer.sh start 


查看状态,可以看到其中一台为主节点,其他两台为从节点:

bin/zkServer.sh status


# 启动zookeeper集群

[root@master zookeeper]# bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/hadoop/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader


# 从节点

[root@slave1 zookeeper]# bin/zkServer.sh start
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/hadoop/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED


#  启动报错  说明没有配置myid文件,

2017-12-04 11:56:21,306 [myid:] - INFO  [main:QuorumPeerConfig@124] - Reading configuration from: /opt/hadoop/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
2017-12-04 11:56:21,323 [myid:] - INFO  [main:QuorumPeer$QuorumServer@149] - Resolved hostname: slave2 to address: slave2/192.168.1.112
2017-12-04 11:56:21,324 [myid:] - INFO  [main:QuorumPeer$QuorumServer@149] - Resolved hostname: slave1 to address: slave1/192.168.1.111
2017-12-04 11:56:21,324 [myid:] - INFO  [main:QuorumPeer$QuorumServer@149] - Resolved hostname: master to address: master/192.168.1.110
2017-12-04 11:56:21,325 [myid:] - INFO  [main:QuorumPeerConfig@352] - Defaulting to majority quorums
2017-12-04 11:56:21,326 [myid:] - ERROR [main:QuorumPeerMain@85] - Invalid config, exiting abnormally
org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig$ConfigException: Error processing /opt/hadoop/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
	at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig.parse(QuorumPeerConfig.java:144)
	at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain.initializeAndRun(QuorumPeerMain.java:101)
	at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerMain.main(QuorumPeerMain.java:78)
Caused by: java.lang.IllegalArgumentException: /opt/hadoop/zookeeper/data/myid file is missing
	at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig.parseProperties(QuorumPeerConfig.java:362)
	at org.apache.zookeeper.server.quorum.QuorumPeerConfig.parse(QuorumPeerConfig.java:140)
	... 2 more
Invalid config, exiting abnormally


# 这里是因为防火墙开着,没有开放端口的原因

2016-03-26 03:48:07,957 [myid:1] - WARN [QuorumPeer[myid=1]/0:0:0:0:0:0:0:0:2181:QuorumCnxManager@400] - Cannot open channel to 3 at election address S2/这里是地址
java.net.ConnectException: 主机无法连接 
at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:339)
at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:200)


########################   hbase 与hadoop的版本需要对应 ########################

  http://blog.csdn.net/shuaigexiaobo/article/details/78114221    低版本与高版本会安不上,还需要注意jdk版本


######################## hadoop 集群配置 ########################


# 软件放置路径为初级配置的路径 /opt/hadoop

[root@master hadoop]# tar xf hadoop-2.7.4.tar.gz 
[root@master hadoop]# ln -sv hadoop-2.7.4 hadoop
"hadoop" -> "hadoop-2.7.4"


# 配置属主属组权限 

[root@master hadoop]# chown hadoop.hadoop /opt/hadoop/hadoop-2.7.4 -R


# 环境变量设置 

vim /etc/profile.d/hadoop.sh
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop
export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME  
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME  
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME  
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME  
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME  
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native  
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin  
# export HADOOP_SSH_OPTS="-p 22"


# 复制到其它主机中

[root@master hadoop]# scp /etc/profile.d/hadoop.sh slave1:/etc/profile.d/
[root@master hadoop]# scp /etc/profile.d/hadoop.sh slave2:/etc/profile.d/


# 加载环境变量

[root@master hadoop]# soure /etc/profile.d/hadoop.sh


# 查看是否生效

[root@master hadoop]# hadoop version
Hadoop 2.7.4
Subversion https://shv@git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r cd915e1e8d9d0131462a0b7301586c175728a282


# hadoop配置文件在放置于/opt/hadoop/hadoop/etc/hadoop

vim  core-site.xml    # 添加如下内容
<configuration>
    <property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
    </property>
</configuration>
vim hadoop-env.sh 
#export JAVA_HOME=${JAVA_HOME}
export JAVA_HOME=/usr/java/default


vim hdfs-site.xml   # 配置hdfs文件数据节点以及名称节点
<configuration>
   <property>
        <name>dfs.name.dir</name>
        <value>/opt/hadoop/hadoop/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.data.dir</name>
        <value>/opt/hadoop/hadoop/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
</configuration>

mkdir /opt/hadoop/hadoop/name
mkdir /opt/hadoop/hadoop/data
[root@master hadoop]# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[root@master hadoop]# vim !$
<configuration>
    <property>
        <name>mapred.job.tracker</name>
        <value>master:9001</value>
    </property>
</configuration>


# 配置从节点 先删除localhost

/opt/hadoop/hadoop/etc/hadoop/slaves
slave1
slave2


# 三台机器都是一样的配置,放置相同的路径

[root@master hadoop]# scp -r hadoop-2.7.4 slave1:/opt/hadoop/
[root@master hadoop]# scp -r hadoop-2.7.4 slave2:/opt/hadoop/


# 使用ansible或者手动直接软链接过去就行

[root@master hadoop]# ansible hbase -m shell -a 'ln -sv /opt/hadoop/hadoop-2.7.4 /opt/hadoop/hadoop'


# 配置属主属组文件

[root@master hadoop]# ansible hbase -m shell -a 'chown hadoop.hadoop /opt/hadoop/hadoop -R'


# 进入master的/opt/hadoop/hadoop目录,执行以下操作

# bin/hadoop namenode -format				# 格式化namenode,第一次启动服务前执行的操作,以后不需要执行


# 启动hadoop服务

[root@master logs]# sbin/start-all.sh
This script is Deprecated. Instead use start-dfs.sh and start-yarn.sh
17/12/04 15:56:51 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Starting namenodes on [master]
master: starting namenode, logging to /opt/hadoop/hadoop-2.7.4/logs/hadoop-root-namenode-master.out


# 查看进程   会发现多了资源名称节点以及namanode

[root@master logs]# jps
5057 ResourceManager
4900 SecondaryNameNode
4709 NameNode
5208 Jps
2734 QuorumPeerMain


# 登陆其它节点  会发现多了一个数据节点

[root@slave2 hadoop]# jps   
2624 QuorumPeerMain
3489 NodeManager
3378 DataNode
3603 Jps



######################## hbase集群配置 ########################

# 软件放置路径为初级配置的路径 /opt/hadoop

[root@master hadoop]# tar xf hbase-1.3.1-bin.tar.gz
[root@master hadoop]# ln -sv hbase-1.3.1 hbase
"hbase" -> "hbase-1.3.1"

# 配置文件目录 /opt/hadoop/hbase/conf

vim hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/default/
export HBASE_CLASSPATH=/opt/hadoop/hadoop/etc/hadoop
export HBASE_MANAGES_ZK=false			# 不使用自带的zk,使用独立的zookeeper


vim hbase-site.xml    # 配置站点信息

<configuration>
    <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://master:9000/hbase</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.master</name>
        <value>master</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
        <value>2181</value>										# 这里指的是zook的端口
    </property>
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>						# 主机名一定要对应上
        <value>master,slave1,slave2</value>
    </property>
    <property>
        <name>zookeeper.session.timeout</name>					# zook的session超时时长
        <value>60000000</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.support.append</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

vim regionservers# 配置从节点 一定要对应上

slave1
slave2


# 设置软链接,方便未来升级

[root@master hadoop]# ansible hbase -m shell -a "ln -sv /opt/hadoop/hbase-1.3.1 /opt/hadoop/hbase"

# 设置属主属组权限

[root@master hadoop]# ansible hbase -m shell -a "chown hadoop.hadoop /opt/hadoop/hbase-1.3.1 -R"


# 启动三台机器上的 hbase服务

[root@master hadoop]# ansible hbase -m shell -a "/opt/hadoop/hbase-1.3.1/bin/start-hbase.sh"



# 只需要启动master上的,其它机器上会自动启动

[root@master hadoop]# /opt/hadoop/hbase/bin/start-hbase.sh 

# 查看master上的服务

[root@master hadoop]# jps
5057 ResourceManager
4900 SecondaryNameNode
6516 HMaster
4709 NameNode
6809 Jps
2734 QuorumPeerMain

# 查看slave上的从节点服务

[root@slave1 ~]# jps
3510 NodeManager
3399 DataNode
2680 QuorumPeerMain
5464 Jps
5049 HMaster
4730 HRegionServer


# 进入hbase shell进行验证

 /opt/hadoop/hbase/bin/hbase shell

2017-12-04 16:20:28,690 WARN  [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/hadoop/hbase-1.3.1/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/hadoop/hadoop-2.7.4/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
HBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supported commands.
Type "exit<RETURN>" to leave the HBase Shell
Version 1.3.1, r930b9a55528fe45d8edce7af42fef2d35e77677a, Thu Apr  6 19:36:54 PDT 2017

hbase(main):001:0> 
hbase(main):002:0* list
TABLE                                                                                                                                               
0 row(s) in 0.2350 seconds

=> []
hbase(main):003:0> create 'scores', 'grade', 'course'
0 row(s) in 2.4310 seconds

=> Hbase::Table - scores
hbase(main):004:0> list
TABLE                                                                                                                                               
scores                                                                                                                                              
1 row(s) in 0.0080 seconds

=> ["scores"]



####  此处打开的地址都是 master 的IP   ,  192.168.1.110

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