搭建高可用的hadoop分布式集群HA

安装集群的准备工作：
1.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（至少确保有一台主机能无密登陆连通所有linux机子）
6.安装JDK，配置环境变量等

集群规划：（一下是我克隆的7台虚拟机）
主机名 IP 安装的软件运行的进程
weekend110 192.168.16.130 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
weekend111 192.168.16.135 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
weekend112 192.168.16.136 jdk、hadoop ResourceManager
weekend113 192.168.16.137 jdk、hadoop ResourceManager
weekend114 192.168.16.138 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
weekend115 192.168.16.139 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
weekend116 192.168.16.207 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain

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weekend114，weekend115，weekend116上）

解压出的zookeeper：

修改conf文件夹的zoo.cfg文件内容（如果没有这个文件可用新建）

加入集群列表：

server.1=weekend114:2888:3888
server.2=weekend115:2888:3888
server.3=weekend116:2888:3888

然后创建一个data文件夹

/home/zzq/app/zookeeper-3.4.5/data

在data里新建文件myid,根据集群列表向里面写入id1或者2或者3，我这台机子是weekend114所以在里面写入1.

再将这个配置好的zookeeper远程copy到weekend115和weekend116里（或者收到拷贝也可以）

拷贝好后修改myid文件，weekend115改为2，weekend116改为3.

2.安装配置hadoop集群（在weekend110上操作，这台是我的主机）

2.1解压hadoop压缩包

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/jdk1.7.0_79
export HADOOP_HOME=/home/zzq/app/hadoop-2.4.1//hadoop-2.4.1
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

2.2.1修改hadoo-env.sh
加入jdk环境

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_79

2.2.2修改core-site.xml

加入代码：

<span style="white-space:pre">		</span> <property>
			<name>fs.defaultFS</name>
			<value>hdfs://ns1/</value><!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
		</property>
		<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
		<property>
			<name>hadoop.tmp.dir</name>
			<value>/home/zzq/app/hadoop/hadoop-2.4.1/data</value>
                </property>

		<!-- 指定zookeeper地址 -->
		<property>
			<name>ha.zookeeper.quorum</name>
			<value>weekend114:2181,weekend115:2181,weekend116:2181</value>
		</property>

2.2.3修改hdfs-site.xml 加入代码：

   	<!--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>weekend110:9000</value>
	</property>
	<!-- nn1的http通信地址 -->
	<property>
		<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
		<value>weekend110:50070</value>
	</property>
	<!-- nn2的RPC通信地址 -->
	<property>
		<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
		<value>weekend111:9000</value>
	</property>
	<!-- nn2的http通信地址 -->
	<property>
		<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
		<value>weekend111:50070</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://weekend114:8485;weekend115:8485;weekend116:8485/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/zzq/app/hadoop-2.4.1/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.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/zzq/.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>

2.2.4修改mapred-site.xml

  <span style="white-space:pre">	</span><property>
<span style="white-space:pre">	</span>		<name>mapreduce.framework.name</name><!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
			<value>yarn</value>
   <span style="white-space:pre">	</span> </property>

2.2.5修改yarn-site.xml

	<!-- 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>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>weekend112</value>
	</property>
	<property>
	   <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
	   <value>weekend113</value>
	</property>
	<!-- 指定zk集群地址 -->
	<property>
	   <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
	   <value>weekend114:2181,weekend115:2181,weekend116:2181</value>
	</property>
	<property>
	   <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
	   <value>mapreduce_shuffle</value>
	</property>

2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在weekend110上启动HDFS、在weekend112启动yarn，所以weekend110上的slaves文件指定的是datanode的位置，weekend112上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
weekend114
weekend115
weekend116

3.启动集群

###注意：严格按照下面的步骤
3 .1启动zookeeper集群（分别在weekend114、weekend115、weekend116上启动zk,可以先配置好zookeeper的环境变量）

zkServer.sh start  #启动zookeeper
zkServer.sh status #查看zookeeper状态和mode

3.2 启动journalnode（分别在在weekend114、weekend115、weekend116上执行，就是装有zookeeper的3台机子）

hadoop-daemon.sh start journalnode  #第一次启动需要手动启动，下次就是自动启动journalnode了

#运行jps命令检验，weekend114、weekend115、weekend116上多了JournalNode进程

3.3格式化HDFS

在weekend01上执行命令:

hadoop namenode -format

3.4 拷贝hadoop

将weekend110（主机）上的hadoop和hadoop格式后生成的文件夹都拷贝到其他6台机子去。

3.5 格式化ZKFC(在weekend110上执行即可)

hdfs zkfc -formatZK

3.6 启动hdfs(在weekend110上执行)

start-dfs.sh

各个机子的进程

weekend115、weekend116上的进程和weekend114上的进程是相同的。

weekend112和weekend113上无进程。

3.7 启动YARN(#####注意#####：是在weekend112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)

start-yarn.sh

启动后weekend112会有一个resourcemanager进程，weekend114、weekend115、weekend116上的进程多一个NodeManager

因为集群已经启动了yarn，weekend113就去这样启动，

yarn-daemon.sh start resourcemanager  #启动单个进程

3.8 使用浏览器访问

可以看到有一台状态为active 有一台为standby，有3个datanode节点。

这样就成功了。

posted on 2016-11-07 14:06 愤怒的苹果ext 阅读(26) 评论(0) 编辑收藏举报

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