3台虚拟机搭建Hadoop HA

来源:互联网 发布:小程序第三方平台源码 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 04:01

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




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