hadoop2.2.0集群安装和配置
hadoop2.0已经发布了稳定版本了，增加了很多特性，比如HDFS HA、YARN等。
注意：apache提供的hadoop-2.2.0的安装包是在32位操作系统编译的，因为hadoop依赖一些C++的本地库，
所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.2.0就需要重新在64操作系统上重新编译
集群规划：
主机名 IP 安装的软件 运行的进程
cloud1 192.168.61.128jdk、hadoopNameNode、DFSZKFailoverController
cloud2 192.168.61.129jdk、hadoopNameNode、DFSZKFailoverController
cloud3 192.168.61.130jdk、hadoopResourceManager
cloud4 192.168.61.131jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、
QuorumPeerMain
cloud5 192.168.61.132jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、
QuorumPeerMain
cloud6 192.168.61.133jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、
QuorumPeerMain
以上所有机器使用的用户均为cloud
说明：
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
修改主机名和IP的映射关系
使用的服务器是云主机（如华为用主机、阿里云主机等）映射的ip地址要填写内网地址
vi /etc/hosts
192.168.61.128 cloud1
192.168.61.129 cloud2
192.168.61.130 cloud3
192.168.61.131 cloud4
192.168.61.132 cloud5
192.168.61.133 cloud6
关闭系统防火墙
service iptables stop
chkconfig iptables off
reboot
安装jdk：
使用root用户
在usr目录下新建java目录。
将jdk上传到linux中
在/usr/java下
chmod 755 jdk-6u45-linux-i586.bin
./jdk-6u45-linux-i586.bin
mv jdk1.6.0_45 jdk
vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk
export HADOOP_HOME=/home/cloud/hadoop
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
source /etc/profile
先把hadoop的环境变量也 配置上（注意每个HADOOP_HOME的路径）
使用ssh将安装好的jdk传到其他的机器上，在再其他的机器上修改profile文件即可
以上安装步骤所有机器都要执行
安装Zookeeper集群
将zk上传到linux中安装
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz
修改配置
mv zookeeper-3.4.5 zookeeper
cd ~/zookeeper/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vi zoo.cfg
修改：dataDir=/home/cloud/zookeeper/tmp
在最后添加：
server.1=cloud4:2888:3888
server.2=cloud5:2888:3888
server.3=cloud6:2888:3888
保存退出
然后创建一个tmp文件夹
mkdir ~/zookeeper/tmp
再创建一个空文件
touch ~/zookeeper/tmp/myid
最后向该文件写入ID
echo 1 > ~/zookeeper/tmp/myid
将配置好的zookeeper拷贝到其他节点
scp -r ~/zookeeper/ cloud5:/home/cloud/
scp -r ~/zookeeper/ cloud6:/home/cloud/
注意：修改cloud5、cloud6对应/cloud/zookeeper/tmp/myid内容
cloud5：
echo 2 > ~/zookeeper/tmp/myid
cloud6：
echo 3 > ~/zookeeper/tmp/myid
安装hadoop集群（先在cloud1上安装完毕之后再通过ssh传递到其他机器）：
tar -zxvf hadoop-2.2.0-64bit.tar.gz
mv hadoop-2.2.0 hadoop
cd ~/hadoop/etc/hadoop
修改hadoop-env.sh
加入
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk
修改core-site.xml
<configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns1</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/cloud/hadoop/tmp</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>cloud4:2181,cloud5:2181,cloud6:2181</value>
</property>
</configuration>
修改hdfs-site.xml
<configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
<value>cloud1:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>cloud1:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>cloud2:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>cloud2:50070</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://cloud4:8485;cloud5:8485;cloud6:8485/ns1</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/cloud/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.ns1</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/cloud/.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>
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>
修改yarn-site.xml
<configuration>
<!-- 指定resourcemanager地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>cloud3</value>
</property>
<!-- 指定nodemanager启动时加载server的方式为shuffle server -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
修改slaves
cloud4
cloud5
cloud6
slaves是指定子节点的位置，因为要在cloud1上启动HDFS、
在cloud3启动yarn，所以cloud1上的slaves文件指定的是datanode的位置，cloud3上的slaves文件指定的
是nodemanager的位置
配置ssh免密码登陆
在每台机器上都执行下列命令
chmod -R 755 /home/cloud
mkdir ~/.ssh
ssh-keygen -t rsa
ssh-keygen -t dsa
之后在cloud1上收集各个机器的公钥
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
ssh cloud2 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
ssh cloud3 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
ssh cloud4 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
ssh cloud5 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
ssh cloud6 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
将公钥拷贝到其他节节点
scp ~/.ssh/authorized_keys cloud2:~/.ssh/authorized_keys
scp ~/.ssh/authorized_keys cloud3:~/.ssh/authorized_keys
scp ~/.ssh/authorized_keys cloud4:~/.ssh/authorized_keys
scp ~/.ssh/authorized_keys cloud5:~/.ssh/authorized_keys
scp ~/.ssh/authorized_keys cloud6:~/.ssh/authorized_keys
在每台机器上都执行（很重要，注意配置ssh的时候要使用cloud用户来配置）
chmod -R 700 ~/.ssh
将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r ~/hadoop/ cloud2:~/
scp -r ~/hadoop/ cloud3:~/
scp -r ~/hadoop/ cloud4:~/
scp -r ~/hadoop/ cloud5:~/
scp -r ~/hadoop/ cloud6:~/
启动zookeeper集群（分别在cloud4、cloud5、cloud6上启动zk）
cd ~/zookeeper/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
./zkServer.sh status
启动journalnode（在cloud1上启动所有journalnode，注意：是调用的hadoop-daemons.sh这个脚本，注意是复数s的那个脚本）
cd ~/hadoop
~/hadoop/sbin/hadoop-daemons.sh start journalnode
#运行jps命令检验，cloud4、cloud5、cloud6上多了JournalNode进程
格式化HDFS(在bin目录下)
#在cloud1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~/hadoop/tmp，然后将~/hadoop/tmp拷贝到cloud2的~/hadoop/下。
scp -r ~/hadoop/tmp/ cloud2:~/hadoop/
格式化ZK(在cloud1上执行即可，在bin目录下)
./hdfs zkfc -formatZK
启动HDFS(在cloud1上执行)
~/hadoop/sbin/start-dfs.sh
启动YARN(#####注意#####：是在cloud3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)
~/hadoop/sbin/start-yarn.sh
到此，hadoop2.2.0配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://192.168.61.128:50070
NameNode 'cloud1:9000' (active)
http://192.168.61.129:50070
NameNode 'cloud2:9000' (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://192.168.1.202:50070
NameNode 'cloud2:9000' (active)
这个时候cloud02上的NameNode变成了active
在执行命令：
hadoop 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
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问：http://192.168.1.201:50070
NameNode 'cloud1:9000' (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-2.2.0.jar
wordcount /profile /out
OK，大功告成！！！
