hadoop集群部署

HADOOP集群搭建环境准备

3台云主机centos6.9 64位
hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz
jdk-8u45-linux-x64.gz
zookeeper-3.4.6.tar.gz

本地搭建虚拟机；我们采用.net内网模式
hadoop01 172.16.202.238
hadoop02 172.16.202.239
hadoop03 172.16.202.239

（没有特别说明就是三台机器同时执行）

第一步：SSH相互信任配置和host文件配置

1.创建hadoop用户

2.在hadoop的家目录下创建app目录存放安装包，并把

hadoop-2.6.0-cdh5.7.0.tar.gz
jdk-8u45-linux-x64.gz
zookeeper-3.4.6.tar.gz

这三个包上传，使用rz命令，如果是新机器，可能会找不到rz命令，这时候需要下载

在任意目录下执行yum -y install lrzsz

然后cd切到app目录下rz上传hadoop，jdk和zookeeper

3.先删除hadoop用户家目录下原来的.ssh目录（如果是刚刚创建的用户，可以不用操作这一步。）

4.执行命令ssh-keygen,然后连续回车3次

5.这时候我们刚刚删除的.ssh目录就又出现了，切到.ssh目录 并且查看目录下的文件ll

6.单台机器操作将公钥文件（id_rsa.pub）追加到authorized_keys（自建，就在.ssh目录下）中

[hadoop@hadoop01 .ssh]$ cat id_rsa.pub >> authorized_keys  --
[hadoop@hadoop02 .ssh]$ scp id_rsa.pub root@192.168.232.5:/home/hadoop/.ssh/id_rsa2  --过程中会让输入密码，你输入云主机的密码即可，下同理
[hadoop@hadoop03 .ssh]$ scp id_rsa.pub root@192.168.232.5:/home/hadoop/.ssh/id_rsa3

经过以上操作，hadoop001，hadoop002，hadoop003的公钥都被放到了hadoop001的.ssh目录一下。

7.在hadoop001机器上，将新传入的id_rsa2和id_rsa3都追加到authoeized_keys文件中

[hadoop@hadoop01 .ssh]$ cat id_rsa2 >> authorized_keys 
[hadoop@hadoop01 .ssh]$ cat id_rsa3 >> authorized_keys

 

 8.配置/etc/hosts文件  ，把hadoop001，hadoop002，hadoop003的内网配置到hosts中

9.将第7部在hadoop001配置好的authorized_keys文件复制到hadoop002和hadoop003的.ssh目录下

先在hadoop001机器上。切入到~/.ssh目录

[hadoop@hadoop001 ~]$ cd ~/.ssh

[hadoop@hadoop01 .ssh]$ scp authorized_keys hadoop@hadoop02:/home/hadoop/.ssh/
[hadoop@hadoop01 .ssh]$ scp authorized_keys hadoop@hadoop03:/home/hadoop/.ssh/

 

到这里免密配置基本上就完毕了，但是这里可能会有【坑】，不管怎么样，我们先来验证一下

果然有坑，这里显示让我们输入密码，但是我们并没有设置密码，所以这里是有问题的，那该怎么解决呢？

老师带我们看了hadoop官网的单节点的部署文档，其中在免密配置中就有提到，authorized_keys文件的权限必须改为600

[hadoop@hadoop01 .ssh]$ chmod 600 authorized_keys
[hadoop@hadoop02 .ssh]$ chmod 600 authorized_keys
[hadoop@hadoop03 .ssh]$ chmod 600 authorized_keys

然后再次进行尝试

OK啦！！！！

配置完成以后这里一定要注意，每台机器都要跟自己跟其他两台机器链接一下，因为第一次链接要输入yes，如果没有操作这一步，后边的部署会有麻烦。

ssh hadoop001 date

ssh hadoop002 date

ssh hadoop003 date

再次提醒每台机器上都要执行以上三个命令

拓展：若果秘钥变更，千万不要把整个known_hosts文件清空，会造成整个分布式系统的瘫痪，而是在known_hosts文件中找到要变更的秘钥，把它删掉，否则，在读取known_hosts文件的时候会从上往下读，原来的记录还在，就会一直读错的那一个，所以需要把老记录给删掉

第一步：JDK的配置（因为JDK的部署是给整个环境用的，所以要用root用户部署）

1.创建目录 /usr/java/【一定要把jdk放到这个目录下，为了避免以后踩坑，这个是硬性要求，因为CDH   shell脚本默认java安装目录是/usr/java/ 】

2解压jdk到/usr/java/目录

解压完成后，这里又有一个【坑】：jdk解压后的用户和用户组会发生改变，我们需要把解压后的jdk的用户和用户组给纠正成root:root

 

第3部：【防火墙】

在hadoop集群部署中防火墙是一个很重要的需要考虑的问题，它不重要，但是你不关掉就会坏事。

虚拟机关闭防火墙的操作：

CentOS7使用firewalld打开关闭防火墙与端口
1、firewalld的基本使用
启动： systemctl start firewalld
查看状态： systemctl status firewalld 
停止： systemctl stop firewalld
禁用： systemctl disable firewalld
 
2.systemctl是CentOS6 service  iptables 
service iptables stop
service iptables status
service iptables disable

 云主机防火墙操作：

如果你使用的是云主机，那么你只需要把端口号给加到安全组内即可

第四步：【Zookeeper的部署及定位】

 1.解压ZK

2.建立软连接

3.在hadoop001配置zk的zoo.cfg文件：

[hadoop@hadoop001 data]$ mkdir -p /home/hadoop/app/zookeeper/data

[hadoop@hadoop001~]$cd /home/hadoop/app/zookeeper/conf

[hadoop@hadoop001 conf]$ cp zoo_sample.cfg  zoo.cfg   ---把模板文件 zoo_sample.cfg重名为zoo.cfg

 

 [hadoop@hadoop001 conf]$ vi zoo.cfg   ##添加以下内容

dataDir=/home/hadoop/app/zookeeper/data

server.1=hadoop001:2888:3888
server.2=hadoop002:2888:3888
server.3=hadoop003:2888:3888

 

[hadoop@hadoop001 data]$ pwd
/home/hadoop/app/zookeeper/data
[hadoop@hadoop001 data]$ touch myid

[hadoop@hadoop001 data]$ echo 1 > myid

【坑】myid的大小是两个字节【也就是只有一个数字；不要有空格】{查看方法就是vi进去以后光标闪烁是在1上，并且移动光标移动不了}

 【复制zoo.cfg到hadoop002和hadoop003】

[hadoop@hadoop01 zookeeper]$ scp conf/zoo.cfg hadoop02:/home/hadoop/app/zookeeper/conf/
zoo.cfg                                                             100% 1023   130.5KB/s   00:00    
[hadoop@hadoop01 zookeeper]$ scp conf/zoo.cfg hadoop03:/home/hadoop/app/zookeeper/conf/
zoo.cfg                                                             100% 1023   613.4KB/s   00:00 

【复制data文件夹到hadoop002和hadoop003】

[hadoop@hadoop01 zookeeper]$ scp -r data hadoop03:/home/hadoop/app/zookeeper/
myid                                                                100%    2     1.6KB/s   00:00    
[hadoop@hadoop01 zookeeper]$ scp -r data hadoop02:/home/hadoop/app/zookeeper/
myid                                                                100%    2     0.9KB/s   00:00

 【修改hadoop002和hadoop003的myid文件】

[hadoop@hadoop002 zookeeper]$ echo 2 > data/myid  ## 一个>代表覆盖原来的内容，两个>>代表追加到原来内容的后边
[hadoop@hadoop003 zookeeper]$ echo 3 > data/myid

第四步【配置环境变量】

[hadoop@hadoop001 ~]$ vi .bash_profile 

[hadoop@hadoop002 ~]$ vi .bash_profile 

[hadoop@hadoop003 ~]$ vi .bash_profile 

[hadoop@hadoop003 ~]$ source ~/.bash_profile  ###【一定不要忘记】

第五步【启动ZK，并查看状态是否正常】

1.启动ZK

2.查看状态  【一定是有一个leader，其余的都是follower】

【错误积累，我在配置文件zoo.cfg 的时候，把

server.1=hadoop001:2888:3888
server.2=hadoop002:2888:3888
server.3=hadoop003:2888:3888

配置中中的hadoop全都写成了hadoop001，导致了leader和follower那一直出不来报错内容忘记了好像是not running】

【注意：如有出错以debug模式检查；shell脚本启动打开debug模式的方法在第一行加入（-x）即可如下：
#!/usr/bin/env bash -x
运行这个脚本即可看到运行debug模式来定位问题】

第五步【hadoop的部署】

1.解压hadoop压缩包，并建立软连接

 

 

2.配置环境变量

[hadoop@hadoop001 ~]$ vi .bash_profile 

[hadoop@hadoop002 ~]$ vi .bash_profile 

[hadoop@hadoop003 ~]$ vi .bash_profile 

[hadoop@hadoop003 ~]$ source ~/.bash_profile  ###【一定不要忘记】

 

3.创建文件夹【hadoop001，hadoop002和hadoop003三台都要创建】##这一步是根据我们的配置文件来创建的

mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/tmp
mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/data/dfs/name
mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/data/dfs/data
mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/data/dfs/jn

4.把原来的配置文件都删掉

5.【上传三个文件，单独vi slaves】把我们预先准备好的yarn-site.xml，core-site.xml，hdfs-site.xml上传到以下目录

[hadoop@hadoop002 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/app/hadoop/etc/hadoop

但是slaves需要自己vi填写否则有大坑：【Name or service not knownstname hadoop01；这是识别不了slaves里配置的服务】

【core-site.xml】

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>

<!--Yarn 需要使用 fs.defaultFS 指定NameNode URI -->

        <property>

                <name>fs.defaultFS</name>

                <value>hdfs://ruozeclusterg6</value>

        </property>

        <!--==============================Trash机制======================================= -->

        <property>

                <!--多长时间创建CheckPoint NameNode截点上运行的CheckPointer 从Current文件夹创建CheckPoint;默认：0 由fs.trash.interval项指定 -->

                <name>fs.trash.checkpoint.interval</name>

                <value>0</value>

        </property>

        <property>

                <!--多少分钟.Trash下的CheckPoint目录会被删除,该配置服务器设置优先级大于客户端，默认：0 不删除 -->

                <name>fs.trash.interval</name>

                <value>1440</value>

        </property>

 

         <!--指定hadoop临时目录, 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 -->

        <property>   

                <name>hadoop.tmp.dir</name>

                <value>/home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/tmp</value>

        </property>

 

         <!-- 指定zookeeper地址 -->

        <property>

                <name>ha.zookeeper.quorum</name>

                <value>hadoop001:2181,hadoop002:2181,hadoop003:2181</value>

        </property>

         <!--指定ZooKeeper超时间隔，单位毫秒 -->

        <property>

                <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>

                <value>2000</value>

        </property>

 

        <property>

           <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>

           <value>*</value> 

        </property> 

        <property> 

            <name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name> 

            <value>*</value> 

       </property> 

 

 

      <property>

 <name>io.compression.codecs</name>

 <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,

org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,

org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,

org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

 </value>

      </property>

</configuration>

【hdfs-site.xml】

 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>

<!--HDFS超级用户 -->

<property>

<name>dfs.permissions.superusergroup</name>

<value>hadoop</value>

</property>

 

<!--开启web hdfs -->

<property>

<name>dfs.webhdfs.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>/home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/data/dfs/name</value>

<description> namenode 存放name table(fsimage)本地目录（需要修改）</description>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.edits.dir</name>

<value>${dfs.namenode.name.dir}</value>

<description>namenode粗放 transaction file(edits)本地目录（需要修改）</description>

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name>

<value>/home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/data/dfs/data</value>

<description>datanode存放block本地目录（需要修改）</description>

</property>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>3</value>

</property>

<!-- 块大小256M （默认128M） -->

<property>

<name>dfs.blocksize</name>

<value>268435456</value>

</property>

<!--======================================================================= -->

<!--HDFS高可用配置 -->

<!--指定hdfs的nameservice为ruozeclusterg6,需要和core-site.xml中的保持一致 -->

<property>

<name>dfs.nameservices</name>

<value>ruozeclusterg6</value>

</property>

<property>

<!--设置NameNode IDs 此版本最大只支持两个NameNode -->

<name>dfs.ha.namenodes.ruozeclusterg6</name>

<value>nn1,nn2</value>

</property>

 

<!-- Hdfs HA: dfs.namenode.rpc-address.[nameservice ID] rpc 通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.ruozeclusterg6.nn1</name>

<value>hadoop001:8020</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.ruozeclusterg6.nn2</name>

<value>hadoop002:8020</value>

</property>

 

<!-- Hdfs HA: dfs.namenode.http-address.[nameservice ID] http 通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.http-address.ruozeclusterg6.nn1</name>

<value>hadoop001:50070</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.http-address.ruozeclusterg6.nn2</name>

<value>hadoop002:50070</value>

</property>

 

<!--==================Namenode editlog同步 ============================================ -->

<!--保证数据恢复 -->

<property>

<name>dfs.journalnode.http-address</name>

<value>0.0.0.0:8480</value>

</property>

<property>

<name>dfs.journalnode.rpc-address</name>

<value>0.0.0.0:8485</value>

</property>

<property>

<!--设置JournalNode服务器地址，QuorumJournalManager 用于存储editlog -->

<!--格式：qjournal://<host1:port1>;<host2:port2>;<host3:port3>/<journalId> 端口同journalnode.rpc-address -->

<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>

<value>qjournal://hadoop001:8485;hadoop002:8485;hadoop003:8485/ruozeclusterg6</value>

</property>

 

<property>

<!--JournalNode存放数据地址 -->

<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>

<value>/home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/data/dfs/jn</value>

</property>

<!--==================DataNode editlog同步 ============================================ -->

<property>

<!--DataNode,Client连接Namenode识别选择Active NameNode策略 -->

                             <!-- 配置失败自动切换实现方式 -->

<name>dfs.client.failover.proxy.provider.ruozeclusterg6</name>

<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>

</property>

<!--==================Namenode fencing：=============================================== -->

<!--Failover后防止停掉的Namenode启动，造成两个服务 -->

<property>

<name>dfs.ha.fencing.methods</name>

<value>sshfence</value>

</property>

<property>

<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>

<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>

</property>

<property>

<!--多少milliseconds 认为fencing失败 -->

<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>

<value>30000</value>

</property>

 

<!--==================NameNode auto failover base ZKFC and Zookeeper====================== -->

<!--开启基于Zookeeper  -->

<property>

<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

 

 <!--指定hadoop临时目录, 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 -->

        <property>

                <name>hadoop.tmp.dir</name>

                <value>/home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/tmp</value>

        </property>

 

 

 

 

<!--动态许可datanode连接namenode列表 -->

<property>

  <name>dfs.hosts</name>

  <value>/home/hadoop/app/hadoop-2.6.0-cdh5.7.0/etc/hadoop/slaves</value>

</property>

</configuration>

【yarn-site.xml】

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>

<!-- nodemanager 配置 ================================================= -->

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.localizer.address</name>

<value>0.0.0.0:23344</value>

<description>Address where the localizer IPC is.</description>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.webapp.address</name>

<value>0.0.0.0:23999</value>

<description>NM Webapp address.</description>

</property>

 

<!-- HA 配置 =============================================================== -->

<!-- Resource Manager Configs -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>

<value>2000</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

<!-- 使嵌入式自动故障转移。HA环境启动，与 ZKRMStateStore 配合 处理fencing -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.embedded</name>

<value>true</value>

</property>

<!-- 集群名称，确保HA选举时对应的集群 -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>

<value>yarn-cluster</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>

<value>rm1,rm2</value>

</property>

 

 

    <!--这里RM主备结点需要单独指定,（可选）

<property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>

<value>rm2</value>

</property>

-->

 

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>

<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>yarn.app.mapreduce.am.scheduler.connection.wait.interval-ms</name>

<value>5000</value>

</property>

<!-- ZKRMStateStore 配置 -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>

<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>

<value>hadoop001:2181,hadoop002:2181,hadoop003:2181</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.zk.state-store.address</name>

<value>hadoop001:2181,hadoop002:2181,hadoop003:2181</value>

</property>

<!-- Client访问RM的RPC地址 (applications manager interface) -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>

<value>hadoop001:23140</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>

<value>hadoop002:23140</value>

</property>

<!-- AM访问RM的RPC地址(scheduler interface) -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>

<value>hadoop001:23130</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>

<value>hadoop002:23130</value>

</property>

<!-- RM admin interface -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>

<value>hadoop001:23141</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>

<value>hadoop002:23141</value>

</property>

<!--NM访问RM的RPC端口 -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>

<value>hadoop001:23125</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>

<value>hadoop002:23125</value>

</property>

<!-- RM web application 地址 -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>

<value>hadoop001:8088</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>

<value>hadoop002:8088</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address.rm1</name>

<value>hadoop001:23189</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address.rm2</name>

<value>hadoop002:23189</value>

</property>

 

<property>

  <name>yarn.log-aggregation-enable</name>

  <value>true</value>

</property>

<property>

<name>yarn.log.server.url</name>

<value>http://hadoop001:19888/jobhistory/logs</value>

</property>

 

 

<property>

<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

<value>2048</value>

</property>

<property>

<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>

<value>1024</value>

<discription>单个任务可申请最少内存，默认1024MB</discription>

</property>

 

  

  <property>

<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>

<value>2048</value>

<discription>单个任务可申请最大内存，默认8192MB</discription>

  </property>

 

   <property>

       <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>

       <value>2</value>

    </property>

 

 

</configuration>

6.配置hadoop-env.sh的java家目录（三台都要配置）

 

7.【第一次启动集群的步骤】

    1.启动jn

 

 2.格式化hadoop【hadoop001进行，并将hadoop001的data传入hadoop002】

[hadoop@hadoop001 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/app/hadoop

[hadoop@hadoop001 hadoop]$ hadoop namenode -format

[hadoop@hadoop001 hadoop]$ scp -r data/ hadoop02:/home/hadoop/app/hadoop

 3.【初始化zkfc】

[hadoop@hadoop001 hadoop]$ hdfs zkfc -formatZK
[hadoop@hadoop001 hadoop]$ start-dfs.sh

 4.【在hadoop001启动dfs集群】

[hadoop@hadoop001 hadoop]$ start-dfs.sh

dn，zkfc，jn，zk有三台

nn有两台分别在hadoop001和hadoop002

5【启动yarn集群，并在hadoop002手动启动rm】

[hadoop@hadoop001 hadoop]$ start-yarn.sh

[hadoop@hadoop002 hadoop]$ yarn-daemon.sh start resourcemanager

 

6.【启动日志管理】

 [hadoop@hadoop01 hadoop]$ mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

停止集群 并进行第二次启动

[hadoop@hadoop01 hadoop]$ stop-all.sh

[hadoop@hadoop01 hadoop]$ zkServer.sh stop

[hadoop@hadoop02 hadoop]$ zkServer.sh stop
[hadoop@hadoop03 hadoop]$ zkServer.sh stop
启动集群
[hadoop@hadoop01 hadoop]$ zkServer.sh start
[hadoop@hadoop02 hadoop]$ zkServer.sh start
[hadoop@hadoop03 hadoop]$ zkServer.sh start
[hadoop@hadoop01 hadoop]$ start-dfs.sh
[hadoop@hadoop01 hadoop]$ start-yarn.sh
[hadoop@hadoop02 hadoop]$ yarn-daemon.sh start resourcemanager
[hadoop@hadoop01  hadoop]$ mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

7、集群监控

HDFS: http://hadoop01:50070/
HDFS: http://hadoop02:50070/
ResourceManger （Active ）：http://hadoop01:8088
ResourceManger （Standby ）：http://hadoop02:8088/cluster/cluster
JobHistory: http://hadoop01:19888/jobhistory