HADOOP 2.x 完全分布式集群环境搭建

来源：互联网发布：河北js防水厂家编辑：程序博客网时间：2024/06/06 04:00

本文目的：搭建 HDFS 2.x 高可用的分布式集群环境。

集群架构：

集群组成：

Namenode：2台

Datanode： 3台

Journalnode：3台

Zookeeper： 3台

ZKFC：2台

ResourceManager：2台

NodeManager：3台

具体安排：

本文中准备node~4 四台虚拟机：

node1： 192.168.152.101

node2 ： 192.168.152.102

node3 ： 192.168.152.103

node4 ： 192.168.152.104

用这四台虚拟机搭建起分布式环境，具体的分布如下：

NamenodeDatanodeJournalnodeZookeeperZKFCResourceManagerNodeManagernode1 1 111 node2 1 1111 1node3 111 11node4 1 11

软件版本：

系统版本：

CentOS6.5

软件版本：

JDK： jdk-7u67-linux-x64

Hadoop： hadoop-2.5.1_x64

Zookeeper：zookeeper-3.4.6

具体步骤：

一、关闭防火墙、修改主机名称、配置hosts文件（node1~node4 都需要配置）

1、通过命令 service iptables status 查看防火墙是否开启，如开启，使用命令 service iptables stop 予以关闭；

通过命令 chkconfig iptables off 禁止防火墙开机启动。

2、修改node1主机的/etc/sysconfig/network文件，将HOSTNAME分别修改为 node1。另外三台主机的HOSTNAME 分别修改为node2、node3、node4。

3、修改 /etc/hosts文件，添加如下配置：

192.168.152.101 node1192.168.152.102 node2192.168.152.103 node3192.168.152.104 node4

4、删除持久化文件/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules ,重启虚拟主机，使配置生效。

注：持久化文件，该文件记录的是当前主机的MAC地址与IP地址的映射关系。由于我们的4台主机是通过虚拟机克隆的方式得到的，所以4台主机的MAC地址是相同的，这在计算机通讯过程中是不允许的，所以要将持久化文件删除，以重新生成。重启虚拟机时，系统会重新生成4个互不冲突的MAC地址，并将MAC地址与本机当前IP的映射关系记录到持久化文件（重启时，系统检测不到该文件时，会重新生成）当中。

二、4台主机同步时间

1、yum install ntp

2、ntpdate -c 时间服务器域名或 ntpdate IP。自己百度一下，时间服务器的IP，此处我们采用上海交通大学网络中心的NTP服务器地址

ntpdate 202.120.2.101

三、免密钥设置

NN 与 DN之间需要做免密处理两台NN之间也需要做免密处理

如果设置主机A到主机B的免密钥登录，可按如下方式进行：

在A主机执行1、ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa     -t密钥类型（rsa 或 dsa）   -P 旧密码 ''代表为空   -f 密钥文件生成后，保存的位置2、ssh-copy-id 192.168.0.102     IP是主机B的IP地址，将主机A生成的密钥，拷贝到远程主机对应的账户下执行过程中，会提示让输入主机B的登录密码

四、安装JDK、hadoop和zookeeper，并配置环境变量

上传jdk-7u67-linux-x64.rpm、hadoop-2.5.1_x64.tar.gz、zookeeper-3.4.6.tar.gz到/home/software目录下（路径随意）。

安装JDK : rpm -ivh jdk-7u67-linux-x64.rpm

解压hadoop和zookeeper，将解压后的文件夹移动至/home目录下(注意，要将解压后的文件夹属主和属组都改成root)

配置环境变量 /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/binexport HADOOP_HOME=/home/hadoop-2.5.1export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbinexport ZOOKEEPER_HOME=/home/zookeeper-3.4.6 ////////注意zookeeper只在node1 node2 node3上部署，node4不需配置这两行export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

配置完成后，使用命令source /etc/profile 将配置文件中的内容刷新进内存中。

可以使用命令 echo $PATH 检验环境变量是否配置成功。

JDK、hadoop四台主机都需要安装，zookeeper在前三台安装。

跨主机拷贝文件时可使用命令： scp jdk-7u67-linux-x64.rpm node2:`pwd`（反引号）拷贝到node2主机的相同路径下。

五、搭建zookeeper集群（node1、node2、node3）

在上一步中，已经将zookeeper解压到指定目录/home下，并配置好了zookeeper的环境变量。

接下来，配置zookeeper的配置文件。进入目录/home/zookeeper-3.4.6/conf，在此目录下，会有一个配置模板zoo_sample.cfg，我们使用该模板进行修改。

1、mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

2、zookeeper的详细配置，可以参考zookeeper官网：http://zookeeper.apache.org/doc/r3.4.6/zookeeperStarted.html

此处在zoo.cfg最后一行，添加如下配置：

dataDir=/opt/zookeeper  ///模板中有此选项，此处将路径进行修改，此路径是zookeeper的快照存储路径，不要使用原有的/tmp下的路径（重启会丢失）server.1=node1:2888:3888server.2=node2:2888:3888server.3=node3:2888:3888

配置文件修改完成后，进行同步，保证node1~3的zoo.cfg一致。

3、在上一步的配置文件中，配置了server.1 server.2 server.3，指定了三台server 1、2、3，但是哪个是1号server，哪个又是2号server，需要我们进行配置。在dataDir指定的路径（/opt/zookeeper）下，创建名为myid的文件，分别写入一个数字（node1主机的myid文件写1，node2主机的myid文件写入2，依次类推。。）

4、启动zookeeper集群。启动zookeeper集群时，要求同时启动，可以借助xshell撰写栏实现。

启动命令：zkServer.sh start

查看状态：zkServer.sh status

关闭命令：zkServer.sh stop

注意：启动时，各主机会相互通信，而zookeeper的进程正在启动过程中，有时会出现无法连接的情况。遇到这种情况，可以忽略，稍等片刻之后查看zookeeper的状态，能正常显示出 leader 或 follower ，就算启动成功（启动过程大概几秒钟时间）。如果一直启动失败，可以查看日志文件zookeeper.out，该日志文件的路径是执行启动命令时所在的路径。

六、搭建Hadoop集群

hadoop集群的配置文件主要涉及到以下这几个：

hadoop-env.sh

core-site.xml

hdfs-site.xml

slaves

mapred-site.xml

yarn-site.xml

下面依次进行配置：

1、 hadoop-env.sh 修改JAVA_HOME 的值

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67

2、core-site.xml 在configuration中添加如下配置

<configuration>     <property>         <name>fs.defaultFS</name>         <value>hdfs://myhadoop</value>                ////此处名称需与hdfs-site.xml中dfs.nameservices的值保持一致     </property>     <property>         <name>hadoop.tmp.dir</name>                                                                                                                           <value>/opt/hadoop</value>                       </property>     <property>        <name>ha.zookeeper.quorum</name>        <value>hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181</value>         //////zookeeper集群      </property>     </configuration>注：hadoop.tmp.dir 是hadoop文件系统依赖的基础配置，很多路径都依赖它。如果hdfs-site.xml中不配 置namenode和datanode的存放位置，默认就放在这个路径中。

3、hdfs-site.xml

<configuration>  <property>    <name>dfs.nameservices</name>    <value>myhadoop</value>                        /////此处名称需与core-site.xml中fs.defaultFS的值保持一致  </property>  <property>    <name>dfs.ha.namenodes.myhadoop</name>        //////配置namenode的组成    <value>nn1,nn2</value>  </property>  <property>    <name>dfs.namenode.rpc-address.myhadoop.nn1</name>     ////配置namenode1的rpc端口    <value>hadoop1:8020</value>  </property>  <property>    <name>dfs.namenode.rpc-address.myhadoop.nn2</name>     ////配置namenode2的rpc端口    <value>hadoop2:8020</value>  </property>  <property>    <name>dfs.namenode.http-address.myhadoop.nn1</name>    ////配置namenode1的http端口    <value>hadoop1:50070</value>  </property>  <property>    <name>dfs.namenode.http-address.myhadoop.nn2</name>    ////配置namenode2的http端口    <value>hadoop2:50070</value>  </property>  <property>    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>             ////配置journalnode集群    <value>qjournal://hadoop1:8485;hadoop2:8485;hadoop3:8485/myhadoop</value>  </property>  <property>    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.myhadoop</name>   ////配置后台类。作用：HDFS Client用此类联系处于active状态的namenode    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>  </property>  <property>    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>     ////用于主备节点切换时实现隔离机制的    <value>sshfence</value>  </property>  <property>    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>     ////配置密钥的路径 需与前面免密钥设置的路径保持一致    <value>/root/.ssh/id_rsa</value>  </property>  <property>    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>        ////journalnode的持久化文件保存路径    <value>/opt/journal/data</value>  </property>  <property>    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>   ////设置故障自动切换功能可用    <value>true</value>  </property></configuration>

4、slaves 配置Datanode的主机名称，删除原有内容，添加如下配置：

hadoop2hadoop3hadoop4

5、mapred-site.xml 配置yarn 。使用hadoop自带的模板进行配置

mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml

<configuration>    <property>        <name>mapreduce.framework.name</name>        <value>yarn</value>    </property></configuration>

6、yarn-site.xml

<configuration>    <property>        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>        <value>mapreduce_shuffle</value>    </property>    <property>       <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>       <value>true</value>    </property>    <property>       <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>       <value>myyarncluster</value>    </property>    <property>       <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>       <value>rm1,rm2</value>    </property>    <property>       <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>       <value>hadoop3</value>    </property>    <property>       <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>       <value>hadoop4</value>    </property>    <property>       <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>       <value>hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181</value>    </property></configuration>

7、以上6个配置文件配置完毕后，同步至其它三台主机：

scp * hadoop2:`pwd`

scp * hadoop3:`pwd`

scp * hadoop4:`pwd`

8、启动journalnode集群。（之所以将journalnode集群放在namenode之前启动，是因为namenode启动时，会往journalnode写入edits日志文件）

在三台journalnode主机分别启动：

hadoop-daemon.sh start journalnode

9、NN的格式化与同步

在其中一台NN上，执行文件系统的格式化操作。注意：此处的格式化并非真正的格式化，而是一些准备和清除操作（比如清空fsimage和edits文件的存储目录下已有的文件）

hdfs namenode -format         

此时，这一台NN已经完成了格式化操作，接下来，需要将格式化之后的文件系统同步到另一台NN。同步时，第二台NN会从第一台NN读取数据，故需要先将第一台NN启动起来。

hadoop-daemon.sh start namenode

第一台NN启动后，在第二台NN上执行以下命令（此时NN尚未启动），即可完成同步操作：

hdfs namenode -bootstrapStandby

10、zookeeper集群的格式化

在上面已经启动了zookeeper集群，故此处在其中一台NN上执行以下命令，完成zookeeper的格式化：

hdfs zkfc -formatZK              /////集群的一些高可用信息读到zookeeper中

至此，Hadoop完全分布式集群的配置工作都已经完成！

接下来，启动集群，在其中一台主机上执行以下命令（最好是在NN上执行，因为NN->DN设置了免密钥）：

start-all.sh

然后分别在RS主机上启动resourcemanager

yarn-daemon.sh start resourcemanager

在start-all.sh的时候会有如下信息输出：

这里有一个需要注意的地方：

我是在hadoop1上执行的start-all.sh命令，hadoop1上并没有部署resourcemanager，但是打印出的信息显示启动了resourcemanager。why？

真正的执行过程是这样的：执行start-all.sh命令的时候，会在本机（hadoop1）启动一个进程去启动resourcemanager，但是系统发现本机并没有部署resourcemanager，这时候系统会把该进程杀死，但是日志会记录下这个过程。

在上面截图的信息中我们可以看到，集群的启动顺序是：

NN --> DN --> JN -->ZKFC --> NM

jps 查看进程

hadoop集群的启动顺序：

1、启动zk集群

zkServer.sh start | status

2、start-all.sh

3、手动启动两台RS

yarn-daemon.sh start resourcemanager

停止顺序：

1、stop-all.sh

2、手动停止两台rs

yarn-daemon.sh stop resourcemanager

3、停止zk集群

启动完成后，可用浏览器访问：

http://192.168.3.101:50070/

http://192.168.3.102:50070/

http://192.168.3.103:8088

http://192.168.3.104:8088 104主机上的RS处于standby状态，访问104的时候，会跳转到103主机上（跳转使用的是主机名）。

附：在启动集群的过程中，有时会遇到下图的情景：

在启动的过程中，提示namenode或journalnode已经启动了，但是使用使用jps查看进程时，却看不到namenode或journalnode的进程。出现上述情况的原因是，集群上一次关闭时，出现了非正常关闭的情况。解决这种问题的方法就是，手动启动进程。

手动启动进程：hadoop-daemon.sh start namenode/datanode/journalnode/zkfc

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