Hadoop2.6.0 + zookeeper集群环境搭建

前提：已安装好centos6.5操作系统

                                            hadoop HA(QJM)集群配置规划

IP

Hostname

备注

192.168.100.101

h1m1

NN(active)、RM、ZKFC

192.168.100.102

h1m2

NN(standby)、RM、ZKFC

192.168.100.103

h1s1

DN、NM、JN、QPM

192.168.100.104

h1s2

DN、NM、JN、QPM

192.168.100.105

h1s3

DN、NM、JN、QPM

192.168.100.106

h1s4

DN、NM、JN、QPM

192.168.100.107

h1s5

DN、NM、JN、QPM

说明：
        NN: NameNode
        RM: ResourceManager
        ZKFC: DFSZKFailoverController
        DN: DataNode
        NM: NodeManager
        JN: JournalNode
        QPM: QuorumPeerMain


1. 系统环境设置(先配置master节点h1m1)

1.1修改主机名
# vim /etc/sysconfig/network
    1 NETWORKING=yes
    2 HOSTNAME=h1m1
    3 NTPSERVERARGS=iburst

1.2 修改IP地址
进入Linux图形界面 -> 右键点击右上方的网络连接->点击“编辑连接…” ->添加一个新网络“主机连接” ->选择IPv4 ->方法选择为手动 ->点击添加按钮 ->添加IP：192.168.100.101子网掩码：255.255.255.0网关：192.168.100.254 ->应用

 
1.3修改主机名和IP的映射关系（hosts）
# vim/etc/hosts
添加：192.168.100.100 h1m1~192.168.100.107 h1s5

1.4关闭防火墙

# service iptables status        //查看防火墙状态
# service iptables stop           //关闭防火墙
# chkconfig iptables --list       //查看防火墙开机启动状态
# chkconfig iptables off          //关闭防火墙开机启动

1.5重启系统
# reboot


2.安装jdk
下载地址：http://pan.baidu.com/s/1i34B3JB

2.1上传
 
2.2解压jdk

# mkdir /usr/lib/jdk        //创建目录
# tar -zxvf jdk-8u40-linux-x64.tar.gz           //解压
# mv jdk1.8.0_40 /usr/lib/jdk
                 
2.3将java添加到环境变量中
# vim /etc/profile
//在文件最后添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_40
export PATH=.:$JAVA_HOME/bin:$PATH

# source /etc/profile           //刷新配置
# java -version


3. 配置ssh免登陆
# cd ~      //进入到我的home目录
# ssh-keygen -t rsa -P ''（四个回车）
执行完这个命令后，会生成两个文件id_rsa（私钥）、id_rsa.pub（公钥）
将公钥拷贝到要免登陆的机器上

# ssh-copy-id h1m1 (或# cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> ~/.ssh/ authorized_keys)
# cat ~/.ssh/authorized_keys       //查看rsa



注：为方便在集群中针对多节点执行命令，在此提供一个简单脚本供大家使用：

#!/usr/bin/env bashdoCommand() {    hosts=`sed -n '/^[^#]/p' hostlist`    for host in $hosts    do        echo ""        echo HOST $host        ssh $host "$@"    done    return 0} if [ $# -lt 1 ]; then    echo "$0 cmd"    exitfi doCommand "$@"echo "return from doCommand"

用法：将本脚本保存并修改权限(chmod 775 doCommand.sh). 在脚本目录下创建一个hostlist文件，其中保存要执行命令的host主机列表.
使用命令：./doCommand.sh “<command>”
e.g. ./doCommand.sh “ls”

4.在h1m1上安装hadoop2.6.0（注：为方便操作，使用xshell远程登录到linux）
按安装java方式把hadoop解压到/usr/lib/hadoop

4.1配置hadoop
将hadoop添加到环境变量中
# vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_40
export HADOOP_HOME=/usr/lib/hadoop
export PATH=.:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$PATH

4.1.1 配置hadoop-env.sh
# cd /usr/lib/hadoop
# vim etc/hadoop/hadoop-env.sh(注意，此处不是系统的etc目录)
将JAVA_HOME修改为刚才配置的位置

 
4.1.2配置core-site.xml
# vim etc/hadoop/core-site.xml
添加以下内容：

<configuration>    <!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->    <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/lib/hadoop/tmp</value>    </property>    <!-- 指定zookeeper地址 -->    <property>        <name>ha.zookeeper.quorum</name>        <value>h1s1:2181,h1s2:2181,h1s3:2181,h1s4:2181,h1s5:2181</value>    </property></configuration>

4.1.3 配置hdfs-site.xml
HA主要配置是在本文件中，参考官网：http://hadoop.apache.org/docs/r2.6.0/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html
# vim etc/hadoop/hdfs-site.xml
添加以下内容：

<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>h1m1:9000</value>    </property>        <!-- nn1的http通信地址 -->    <property>        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>        <value>h1m1:50070</value>    </property>        <!-- nn2的RPC通信地址 -->    <property>        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>        <value>h1m2:9000</value>    </property>        <!-- nn2的http通信地址 -->    <property>        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>        <value>h1m2:50070</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://h1s1:8485;h1s2:8485;h1s3:8485;h1s4:8485;h1s5:8485/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/lib/hadoop/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.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>

4.1.4配置mapred-site.xml
# cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml
# vim etc/hadoop/mapred-site.xml
添加以下内容：

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

4.1.5配置yarn-site.xml
# vim etc/hadoop/yarn-site.xml
添加以下内容：

<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>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>h1m1</value>    </property>    <property>        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>        <value>h1m2</value>    </property>    <!-- 指定zk集群地址 -->    <property>        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>        <value>h1s1:2181,h1s2:2181,h1s3:2181,h1s4:2181,h1s5:2181</value>    </property>    <property>        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>        <value>mapreduce_shuffle</value>    </property></configuration>

4.2 修改slaves
slaves是指定子节点的位置，因为要在h1m1上启动HDFS、yarn，所以h1m1上的slaves文件指定的是datanode的位置和nodemanager的位置
# vim /usr/lib/hadoop/etc/hadoop/slaves
h1s1
h1s2
h1s3
h1s4
h1s5

4.3 配置免密码登陆
#配置h1m1到h1m2、h1s1、h1s2、h1s3、h1s4、h1s5的免密码登陆
#在h1m1上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa -P ''
#将公钥拷贝到其他节点，包括自己
ssh-coyp-id h1m1
ssh-coyp-id h1m2
ssh-coyp-id h1s1
ssh-coyp-id h1s2
ssh-coyp-id h1s3
ssh-coyp-id h1s4
ssh-coyp-id h1s5


5. 安装zookeeper

5.1 下载安装zookeeper
下载地址：http://pan.baidu.com/s/1hq2BEBi
安装过程参考hadoop

5.2 配置zookeeper
添加一个zoo.cfg配置文件
# cd /usr/lib/zookeeper/conf
# mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

修改配置文件(zoo.cfg)
dataDir=/usr/lib/zookeeper/data
server.3=h1s1:2888:3888
server.4=h1s2:2888:3888
server.5=h1s3:2888:3888
server.6=h1s4:2888:3888
server.7=h1s5:2888:3888

在（/usr/lib/zookeeper/data）创建一个myid文件，里面内容是server.N中的N（server.3里面内容为3）
# echo "3" > myid

将配置好的zk拷贝到其他节点
# scp -r /usr/lib/zookeeper/ h1s2:/usr/lib/
# scp -r /usr/lib/zookeeper/ h1s3:/usr/lib/
# scp -r /usr/lib/zookeeper/ h1s4:/usr/lib/
# scp -r /usr/lib/zookeeper/ h1s5:/usr/lib/

注意：在其他节点上一定要修改myid的内容
在h1s2应该讲myid的内容改为4 （# echo "4" > myid）
在h1s3应该讲myid的内容改为5 （# echo "5" > myid）
在h1s4应该讲myid的内容改为6 （# echo "6" > myid）
在h1s5应该讲myid的内容改为7 （# echo "7" > myid）


6. 启动集群

6.1 启动zookeeper集群（分别在h1s1、h1s2、h1s3、h1s4、h1s5上启动zk）
# cd /usr/lib/zookeeper/bin/
# ./zkServer.sh start
# ./zkServer.sh status #查看状态：一个leader，四个follower

6.2 启动journalnode（分别在h1s1、h1s2、h1s3、h1s4、h1s5上执行）
# cd /usr/lib/hadoop
# sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode #运行jps命令检验，h1s1、h1s2、h1s3、h1s4、h1s5上多了JournalNode进程

6.3 格式化HDFS
# hdfs namenode -format #在h1m1上执行命令:
# scp -r tmp/ h1m2:/usr/lib/hadoop/ #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/lib/hadoop/tmp，然后将/usr/lib/hadoop/tmp拷贝到h1m2的/usr/lib/hadoop/下。

6.4 格式化ZK(在h1m1上执行即可)
# hdfs zkfc -formatZK

6.5 启动HDFS(在h1m1上执行)
# sbin/start-dfs.sh


6.6 启动YARN
在此我们是在h1m1上配置RM，所以在h1m1执行
# sbin/start-yarn.sh

 
到此，hadoop-2.6.0配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://h1m1:50070
NameNode 'h1m1:9000' (active)
http://h1m2:50070
NameNode 'h1m2:9000' (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://h1m2:50070
NameNode 'h1m2:9000' (active)
这个时候h1m2上的NameNode变成了active

 在执行命令：
hadoop fs -ls /
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2015-05-14 15:36 /profile
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://h1m1:50070
NameNode 'h1m1:9000' (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-2.6.0.jar wordcount /profile /out

OK，大功告成！！！