hadoop2.6.10集群配置(包含HA和Hbase )

来源：互联网发布：淘宝一星店能刷几单? 编辑：程序博客网时间：2024/06/14 12:47

.修改Linux主机名
2.修改IP
3.修改主机名和IP的映射关系
######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机（如华为用主机、阿里云主机等）
/etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系
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

Master 192.168.1.201 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
Slave1 192.168.1.202 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
Slave2 192.168.1.203 jdk、hadoop ResourceManager
Slave3 192.168.1.204 jdk、hadoop ResourceManager
Slave4 192.168.1.205 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
Slave5 192.168.1.206 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
Slave6 192.168.1.207 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain

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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Slave4上）
1.1解压

[root@Master local]#tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.g-C /usr/local/
[root@Master local]#mv zookeeper-3.4.6/ zookeeper

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1.2修改配置

[root@Master local]#cd /usr/local/zookeeper/conf/
[root@Master local]#cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
[root@Master local]#vim zoo.cfg

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修改：

dataDir=/itcast/zookeeper/zkData

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在最后添加：

server.1=Slave4:2888:3888
server.2=Slave5:2888:3888
server.3=Slave6:2888:3888

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保存退出
然后创建一个tmp文件夹

[root@Master local]#mkdir /usr/local/zookeeper/zkData

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再创建一个空文件

[root@Master local]#touch /usr/local/zookeeper/zkData/myid

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最后向该文件写入ID

[root@Master local]#echo 1 > /usr/local/zookeeper/zkData/myid

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1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在Slave5、Slave6根目录：/usr/local/)

[root@Master local]#scp -r /usr/local/zookeeper/ Slave5:/usr/local/
[root@Master local]#scp -r /usr/local/zookeeper/ Slave6:/usr/local/

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注意：修改Slave5、Slave6对应/usr/local/zookeeper/zkData/myid内容

Slave5：
[root@Master local]#echo 2 > /usr/local/zookeeper/zkData/myid
Slave6：
[root@Master local]#echo 3 > /usr/local/zookeeper/zkData/myid

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2.安装配置hadoop集群（在Master上操作）
2.1解压

[root@Master local]#tar -zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz -C /usr/local/

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2.2配置HDFS（hadoop2.0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

[root@Master local]#vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.6.0
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

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#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下

[root@Master local]#cd /usr/local/hadoop-2.6.0/etc/hadoop

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2.2.1修改hadoo-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7

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2.2.2修改core-site.xml

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://masters</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop-2.6.0/tmp</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>Slave4:2181,Slave5:2181,Slave6:2181</value>
</property>
</configuration>

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2.2.3修改hdfs-site.xml

<configuration>   <!--指定hdfs的nameservice为masters，需要和core-site.xml中的保持一致 -->   <property>           <name>dfs.nameservices</name>           <value>masters,ns1,ns2,ns3</value>   </property>   <!-- Master下面有两个NameNode，分别是Master，Slave1 -->   <property>           <name>dfs.ha.namenodes.masters</name>           <value>Master,Slave1</value>   </property>   <!-- Master的RPC通信地址 -->   <property>           <name>dfs.namenode.rpc-address.masters.Master</name>           <value>Master:9000</value>   </property>   <!-- Master的http通信地址 -->   <property>           <name>dfs.namenode.http-address.masters.Master</name>           <value>Master:50070</value>   </property>   <!-- Slave1的RPC通信地址 -->   <property>           <name>dfs.namenode.rpc-address.masters.Slave1</name>           <value>Slave1:9000</value>   </property>   <!-- Slave1的http通信地址 -->   <property>           <name>dfs.namenode.http-address.masters.Slave1</name>           <value>Slave1:50070</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://Slave4:8485;Slave5:8485;Slave6:8485/masters</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-2.6.0/journal</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.masters</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>/root/.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>

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2.2.4修改mapred-site.xml

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

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2.2.5修改yarn-site.xml

<configuration>    <!-- 开启RM高可靠 -->    <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>RM_HA_ID</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>Slave2</value>    </property>    <property>        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>        <value>Slave3</value>    </property>    <property>        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>        <value>true</value>    </property>    <property>        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>    </property>    <!-- 指定zk集群地址 -->    <property>        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>        <value>Slave4:2181,Slave5:2181,Slave6:2181</value>    </property>    <property>        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>        <value>mapreduce_shuffle</value>    </property></configuration>

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2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在Master上启动HDFS、在Slave2启动yarn，所以Master上的slaves文件指定的是datanode的位置，slave2上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)

Slave4
Slave5
Slave6

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2.2.7配置免密码登陆
#首先要配置Master到Slave1、Slave2、Slave3、Slave4、Slave5、Slave6的免密码登陆
#在Master上生产一对钥匙

[root@Master local]#ssh-keygen -t rsa

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#将公钥拷贝到其他节点，包括自己

[root@Master local]#ssh-copy-id Master
[root@Master local]#ssh-copy-id Slave1
[root@Master local]#ssh-copy-id Slave2
[root@Master local]#ssh-copy-id Slave3
[root@Master local]#ssh-copy-id Slave4
[root@Master local]#ssh-copy-id Slave5
[root@Master local]#ssh-copy-id Slave6

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#配置Slave2到Slave3、Slave4、Slave5、Slave6的免密码登陆
#在Slave2上生产一对钥匙

[root@Master local]#ssh-keygen -t rsa

复制代码

#将公钥拷贝到其他节点

[root@Master local]#ssh-copy-id Slave3
[root@Master local]#ssh-copy-id Slave4
[root@Master local]#ssh-copy-id Slave5
[root@Master local]#ssh-copy-id Slave6

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#注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置Slave1到Master的免登陆
在Slave1上生产一对钥匙

[root@Master local]#ssh-keygen -t rsa
[root@Master local]#ssh-copy-id -i Master

复制代码

#在Slave3上生产一对钥匙

[root@Master local]#ssh-keygen -t rsa

复制代码

#将公钥拷贝到其他节点

[root@Master local]#ssh-copy-id Slave4
[root@Master local]#ssh-copy-id Slave5
[root@Master local]#ssh-copy-id Slave6

复制代码

2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点

[root@Master local]#scp -r /usr/local/hadoop-2.6.0/ Slave1:/usr/local/
[root@Master local]#scp -r /usr/local/hadoop-2.6.0/ Slave2:/usr/local/
[root@Master local]#scp -r /usr/local/hadoop-2.6.0/ Slave3:/usr/local/
[root@Master local]#scp -r /usr/local/hadoop-2.6.0/ Slave4:/usr/local/
[root@Master local]#scp -r /usr/local/hadoop-2.6.0/ Slave5:/usr/local/
[root@Master local]#scp -r /usr/local/hadoop-2.6.0/ Slave6:/usr/local/

复制代码

###注意：严格按照下面的步骤
2.5启动zookeeper集群（分别在Slave4、Slave5、Slave6上启动zk）

[root@Master local]#cd /usr/local/zookeeper/bin/
[root@Master local]#./zkServer.sh start

复制代码

#查看状态：一个leader，两个follower

[root@Master local]#./zkServer.sh status

复制代码

2.6启动journalnode（分别在Slave4、Slave5、Slave6上执行）

[root@Master local]#cd /usr/local/hadoop-2.6.0/sbin
[root@Master local]#sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

复制代码

#运行jps命令检验，Slave4、Slave5、Slave6上多了JournalNode进程

2.7格式化HDFS
#在Master上执行命令:

[root@Master local]#hdfs namenode -format

复制代码

#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-2.6.0/tmp，
然后将/usr/local/hadoop-2.6.0/tmp拷贝到Slave1的/usr/local/hadoop-2.6.0/下。

[root@Master local]#scp -r tmp/ Slave1:/usr/local/hadoop-2.6.0/

复制代码

2.8格式化ZK(在Master上执行即可)

[root@Master local]#hdfs zkfc -formatZK

复制代码

2.9启动HDFS(在Master上执行)

[root@Master local]#sbin/start-dfs.sh

复制代码

2.10启动YARN(#####注意#####：是在Slave2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)

[root@Master local]#Slave2:${HADOOP_HOME}/sbin/start-yarn.sh
[root@Master local]#Slave3:${HADOOP_HOME}/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

复制代码

到此，hadoop-2.6.0配置完毕，可以统计浏览器访问:

http://192.168.80.100:50070
NameNode 'Master:9000' (active)
http://192.168.80.101:50070
NameNode 'Slave1:9000' (standby)

复制代码

验证HDFS HA
首先向hdfs上传一个文件

[root@Master local]#hadoop fs -put /etc/profile /profile
[root@Master local]#hadoop fs -ls /

复制代码

然后再kill掉active的NameNode

[root@Master local]#kill -9 <pid of NN>

复制代码

通过浏览器访问：http://192.168.80.101:50070
NameNode 'Slave1:9000' (active)
这个时候Slave1上的NameNode变成了active
在执行命令：

[root@Master local]#hadoop fs -ls /
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile

复制代码

刚才上传的文件依然存在！！！
手动启动那个挂掉的NameNode

[root@Master local]#sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

复制代码

通过浏览器访问：http://192.168.80.101:50070

NameNode 'Master:9000' (standby)

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验证YARN：
运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：

[root@Master local]#hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out

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hadoop HA集群搭建完成

接下来，看看HBase集群的情况

1.上传hbase安装包

2.解压

3.配置hbase集群，要修改3个文件（首先zk集群已经安装好了）
注意：要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf下

3.1修改hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
//告诉hbase使用外部的zk
export HBASE_MANAGES_ZK=false

vim hbase-site.xml
<configuration>

<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://ns1/hbase</value>
</property>

<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>

<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>itcast04:2181,itcast05:2181,itcast06:2181</value>
</property>
</configuration>

vim regionservers
itcast03
itcast04
itcast05
itcast06

3.2拷贝hbase到其他节点
scp -r /itcast/hbase-0.96.2-hadoop2/ itcast02:/itcast/
scp -r /itcast/hbase-0.96.2-hadoop2/ itcast03:/itcast/
scp -r /itcast/hbase-0.96.2-hadoop2/ itcast04:/itcast/
scp -r /itcast/hbase-0.96.2-hadoop2/ itcast05:/itcast/
scp -r /itcast/hbase-0.96.2-hadoop2/ itcast06:/itcast/
4.将配置好的HBase拷贝到每一个节点并同步时间。

5.启动所有的hbase
分别启动zk
./zkServer.sh start
启动hbase集群
start-dfs.sh
启动hbase，在主节点上运行：
start-hbase.sh
6.通过浏览器访问hbase管理页面
192.168.1.201:60010
7.为保证集群的可靠性，要启动多个HMaster
hbase-daemon.sh start master

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0 0