发布时间: 2017-12-18 15:37:34
一、 准备环境
1.修改Linux主机名
2.修改IP
3.修改主机名和IP的映射关系 /etc/hosts
4.配置yum源
5.安装scp工具
[root@hdp01 yum.repos.d]# yum -y install openssh-clients
6.关闭防火墙
7.ssh免登陆
8.安装JDK,配置环境变量等
二、 集群规划

说明: 1.在hadoop2.x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.x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.x中依然存在一个问题,就是ResourceManager只有一个,存在单点故障,hadoop-2.8.1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
一、 安装步骤 1. 安装配置zooekeeper集群(在hdp05上)机器部署安装到hdp05,hdp06,hdp07 3台虚拟机上 安装好JDK 上传上传zookeeper-3.4.11.tar.gz解压su – hadoop(切换到hadoop用户) [hadoop@hdp05 ~]$ tar zxvf zookeeper-3.4.11.tar.gz -C apps(解压)重命名[hadoop@hdp05 ~]$ mv zookeeper-3.4.11 zookeeper(重命名文件夹zookeeper-3.4.11为zookeeper)修改环境变量1、[hadoop@hdp05 ~]$ su – root(切换用户到root) 2、[root@hdp05 ~]$ vi /etc/profile(修改文件) 3、添加内容: ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/apps/zookeeper PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH export ZOOKEEPER_HOME HADOOP_HOME JAVA_HOME PATH USER LOGNAME MAIL HOSTNAME HISTSIZE HISTCONTROL 4、重新编译文件: [root@hdp05 ~]$ source /etc/profile 5、注意:3台zookeeper都需要修改 6、修改完成后切换回hadoop用户: [hadoop@hdp05 ~]$ su - hadoop 修改配置文件 1、用hadoop用户操作 [hadoop@hdp05 ~]$ cd ~/apps/zookeeper/conf [hadoop@hdp05 ~]$cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 2、[hadoop@hdp05 ~]$vi zoo.cfg 3、添加内容: dataDir=/home/hadoop/zookeeper/data dataLogDir=/home/hadoop/zookeeper/log server.1=slave1:2888:3888 (主机名, 心跳端口、数据端口) server.2=slave2:2888:3888 server.3=slave3:2888:3888 4、创建文件夹: [hadoop@hdp05 ~]$cd /home/hadoop/zookeeper/ [hadoop@hdp05 ~]$mkdir -m 755 data [hadoop@hdp05 ~]$mkdir -m 755 log 5、在data文件夹下新建myid文件,myid的文件内容为: [hadoop@hdp05 ~]$cd data [hadoop@hdp05 ~]$vi myid 添加内容:
将集群下发到其他机器上:
[hadoop@hdp05 ~]$scp -r /home/hadoop/zookeeper hadoop@hdp06:/home/hadoop/
[hadoop@hdp05 ~]$scp -r /home/hadoop/zookeeper hadoop@hdp07:/home/hadoop/修改其他机器的配置文件到slave2上:修改myid为:2
到slave3上:修改myid为:3
启动(每台机器)
[hadoop@hdp05 ~]$zkServer.sh start
查看集群状态
1、 [hadoop@hdp05 ~]$jps(查看进程)
2、 [hadoop@hdp05 ~]$zkServer.sh status(查看集群状态,主从信息)
(在hdp01上操作)解压[hadoop@hdp05 ~]$tar -zxvf hadoop-2.8.1.tar.gz -C /home/hadoop/apps/
配置HDFS#将hadoop添加到环境变量中
[root@hdp05 ~]#vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_121
export HADOOP_HOME=/hadoop/hadoop-2.8.1
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
修改配置文件 A. 修改hadoo-env.sh export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_121 B. 修改core-site.xml <configuration> <!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://sha/</value> </property> <!-- 指定hadoop临时目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/hadoop/apps/hdpdata/</value> </property> <!-- 指定zookeeper地址 --> <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>hdp05:2181,hdp06:2181,hdp07:2181</value> </property> </configuration>
C. 修改hdfs-site.xml
<configuration> <!--指定hdfs的nameservice为sha,需要和core-site.xml中的保持一致 --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>sha</value> </property> <!-- sha下面有两个NameNode,分别是nn1,nn2 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.sha</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <!-- nn1的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.sha.nn1</name> <value>hdp01:9000</value> </property> <!-- nn1的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.sha.nn1</name> <value>hdp01:50070</value> </property> <!-- nn2的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.sha.nn2</name> <value>hdp02:9000</value> </property> <!-- nn2的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.sha.nn2</name> <value>hdp02:50070</value> </property> <!-- 指定NameNode的edits元数据在JournalNode上的存放位置 --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://hdp05:8485;hdp06:8485;hdp07:8485/sha</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/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.sha</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(/shan/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>
<configuration> <!-- 指定mr框架为yarn方式 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>
<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>hdp03</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>hdp04</value> </property> <!-- 指定zk集群地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>hdp05:2181,hdp06:2181,hdp07:2181</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration> F. 修改slaves slaves是指定子节点的位置,因为要在hdp01上启动HDFS、在hdp03启动yarn,所以hdp01上的slaves文件指定的是datanode的位置,hdp03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置 hdp05 hdp06 hdp07 配置免密码登陆 #首先要配置hdp01到hdp02、hdp03、hdp04、hdp05、hdp06、hdp07的免密码登陆 #在hdp01上生产一对钥匙 ssh-keygen -t rsa #将公钥拷贝到其他节点,包括自己 ssh-coyp-id hdp01 ssh-coyp-id hdp02 ssh-coyp-id hdp03 ssh-coyp-id hdp04 ssh-coyp-id hdp05 ssh-coyp-id hdp06 ssh-coyp-id hdp07 #配置hdp02到hdp03、hdp04、hdp05、hdp06、hdp07的免密码登陆 #在hdp02上生产一对钥匙 ssh-keygen -t rsa #将公钥拷贝到其他节点 ssh-coyp-id hdp03 ssh-coyp-id hdp04 ssh-coyp-id hdp05 ssh-coyp-id hdp06 ssh-coyp-id hdp07 #注意:两个namenode之间要配置ssh免密码登陆,别忘了配置hdp01到hdp02的免登陆 在hdp01上生产一对钥匙 ssh-keygen -t rsa ssh-coyp-id -i hdp01
scp -r /home/hadoop/apps/hadoop-2.8.1/ hadoop@hdp02:/home/hadoop/apps
scp -r /home/hadoop/apps/hadoop-2.8.1/ hadoop@hdp03:/home/hadoop/apps
scp -r /home/hadoop/apps/hadoop-2.8.1/ hadoop@hdp04:/home/hadoop/apps
scp -r /home/hadoop/apps/hadoop-2.8.1/ hadoop@hdp05: /home/hadoop/apps
scp -r /home/hadoop/apps/hadoop-2.8.1/ hadoop@hdp06:/home/hadoop/apps
scp -r /home/hadoop/apps/hadoop-2.8.1/ hadoop@hdp07:/home/hadoop/apps
注意:严格按照下面的步骤
A. 启动zookeeper集群(分别在hdp05、hdp06、hdp07上启动zk)
zkServer.sh start
#查看状态:一个leader,两个follower
zkServer.sh status
B. 启动journalnode(分别在在hdp05、hdp06、hdp07上执行)
hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验,hdp05、hdp06、hdp07上多了JournalNode进程
C. 格式化HDFS
#在hdp01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/home/hadoop/apps/hdpdata/,然后将/home/hadoop/apps/hdpdata/拷贝到hdp02的/home/hadoop/apps/下。
scp -r /home/hadoop/apps/hdpdata hadoop@#hdp02:/home/hadoop/apps/
D. 格式化ZKFC(在hdp01上执行一次即可)
hdfs zkfc -formatZK
E. 启动HDFS(在hdp01上执行)
start-dfs.sh
F. 启动YARN
注意:是在hdp03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
start-yarn.sh
到此,hadoop-2.8.1配置完毕,可以统计浏览器访问:
http://hdp01:50070
NameNode 'hadoop01:9000' (active)
http://hdp02:50070
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://hdp02:50070
NameNode 'hdp02:9000' (active)
这个时候hdp02上的NameNode变成了active
在执行命令:
hdp 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
hdp-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问:http:// hdp01:50070
NameNode 'hdp01:9000' (standby)
验证YARN:
运行一下hdp提供的demo中的WordCount程序:
hadoop jar share/hdp/mapreduce/hdp-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out
OK,大功告成!!!
4. 测试集群工作状态的一些指令:
hdfs dfsadmin -report 查看hdfs的各节点状态信息
hdfs haadmin -getServiceState nn1 获取一个namenode节点的HA状态
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
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