目录
1、安装配置zooekeeper集群(在ha5上)(更详细zookeeper安装步骤参见zookeeper安装)
2.2配置HDFS(hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下)
1、启动zookeeper集群(分别在ha5、ha6、ha7上启动zk)
2、启动journalnode(分别在在ha5、ha6、ha7上执行)
到此,hadoop-2.7.1配置完毕,可以统计浏览器访问:http://192.168.18.171:50070>
NameNode'ha2:9000' (standby)
http://192.168.18.173:8088/ 查看yarn集群信息类似
8、上述启动HA的步骤是第一次时需要执行的步骤,下面是非第一次的启动的步骤:
启动zookeeper集群(分别在ha5、ha6、ha7上启动zk)
启动YARN在ha3上执行;ha4上的resourceManager需要手动启动
一、 基础配置
-
创建7台机器,设置静态ip分别如下:
机器名 | ip |
CentOs6.4_min_java_hadoop_ha1 | 192.168.18.171 |
CentOs6.4_min_java_hadoop_ha2 | 192.168.18.172 |
CentOs6.4_min_java_hadoop_ha3 | 192.168.18.173 |
CentOs6.4_min_java_hadoop_ha4 | 192.168.18.174 |
CentOs6.4_min_java_hadoop_ha5 | 192.168.18.175 |
CentOs6.4_min_java_hadoop_ha6 | 192.168.18.176 |
CentOs6.4_min_java_hadoop_ha7 | 192.168.18.177 |
设置每台机器的hostname
vi /etc/sysconfig/network #编辑network文件,修改内容如下
NETWORKING=yes
HOSTNAME=ha1
#分别在7台机器上执行上述命令,使得各台机器的hostname对应关系如下:
| 机器名 | hostname |
| ----------------------------- | -------- |
| CentOs6.4_min_java_hadoop_ha1 | ha1 |
| CentOs6.4_min_java_hadoop_ha2 | ha2 |
| CentOs6.4_min_java_hadoop_ha3 | ha3 |
| CentOs6.4_min_java_hadoop_ha4 | ha4 |
| CentOs6.4_min_java_hadoop_ha5 | ha5 |
| CentOs6.4_min_java_hadoop_ha6 | ha6 |
| CentOs6.4_min_java_hadoop_ha7 | ha7 |
修改各个机器的主机名和ip的映射(修改每台机器的hosts文件)
vi /etc/hosts #为hosts文件添加如下内容
192.168.18.171 ha1
192.168.18.172 ha2
192.168.18.173 ha3
192.168.18.174 ha4
192.168.18.175 ha5
192.168.18.176 ha6
192.168.18.177 ha7
为每台机器创建一个名为hadoop的用户
useradd hadoop #添加hadoop用户
passwd hadoop #给hadoop用户 设置密码
为每台机器的hadoop用户配置sudo权限
vi /etc/sudoers #使用root用户编辑 添加如下内容:
hadoop ALL=(ALL) ALL
关闭每台机器的防火墙
#查看防火墙状态
service iptables status
#关闭防火墙
service iptables stop
#查看防火墙开机启动状态
chkconfig iptables --list
#关闭防火墙开机启动
chkconfig iptables off
每台机器安装JDK
#创建文件夹
mkdir /home/hadoop/develop_env
#解压
tar -zxvf jdk-7u55-linux-i586.tar.gz -C /home/hadoop/develop_env
vim /etc/profile #将java添加到环境变量中在文件最后添加
export JAVA_HOME=/home/hadoop/develop_env/jdk1.7.0_65
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
#刷新配置
source /etc/profile
2、 hadoop配置
-
集群规划
主机名 | 安装的软件 | 运行的进程 |
ha1 | hadoop | NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc) |
ha2 | hadoop | NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc) |
ha3 | hadoop | ResourceManager |
ha4 | hadoop | ResourceManager |
ha5 | hadoop、zookeeper | DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain |
ha6 | hadoop、zookeeper | DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain |
ha7 | hadoop、zookeeper | DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain |
1.在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成,一个处于active状态(激活状态),另一个处于standby状态(后备状态)。ActiveNameNode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(jounal 日志)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ActiveNameNode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ha5上)(更详细zookeeper安装步骤参见zookeeper安装)
1.1解压
#上传zookeeper-3.4.7.tar.gz到/home/hadoop/develop_env
tar -zxvf zookeeper-3.4.7.tar.gz -C /home/hadoop/develop_env/
1.2修改配置
cd /home/hadoop/develop_env/zookeeper-3.4.7/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vi zoo.cfg
#修改:dataDir=/home/hadoop/develop_env/zookeeper-3.4.7/data
#在最后添加:
server.1=ha5:2888:3888
server.2=ha6:2888:3888
server.3=ha7:2888:3888
#然后创建一个data文件夹
mkdir /home/hadoop/develop_env/zookeeper-3.4.7/data
echo 1 > /home/hadoop/develop_env/zookeeper-3.4.7/data/myid
1.3、将配置好的zookeeper拷贝到其他节点
scp-r /home/hadoop/develop_env/zookeeper-3.4.7/ ha6:/home/hadoop/develop_env/
scp-r /home/hadoop/develop_env/zookeeper-3.4.7/ ha7:/home/hadoop/develop_env/
#注意:修改ha6、ha7对应/hadoop/zookeeper-3.4.5/data/myid内容
#ha6:
echo 2 > /home/hadoop/develop_env/zookeeper-3.4.7/data/myid
#ha7:
echo 3 > /home/hadoop/develop_env/zookeeper-3.4.7/data/myid
2、安装配置hadoop集群(在ha1上操作)
2.1解压
tar -zxvf hadoop-2.7.1.tar.gz
2.2配置HDFS(hadoop2.0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
vi /etc/profile
export JAVA_HOME=/home/hadoop/develop_env/jdk1.7.0_65
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1
export PATH=PATH:JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
2.2.1修改hadoo-env.sh
#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
cd /home/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1/etc/hadoop
vi hadoo-env.sh #添加如下语句
#export JAVA_HOME=/home/hadoop/develop_env/jdk1.7.0_55
2.2.2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/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1/data</value>
</property>
<!-- 指定客户端访问zookeeper的地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>ha5:2181,ha6:2181,ha7:2181</value>
</property>
</configuration>
2.2.3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>ha1:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>ha1:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>ha2:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>ha2:50070</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://ha5:8485;ha6:8485;ha7:8485/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/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1/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/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>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>ha3</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>ha4</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>ha5:2181,ha6:2181,ha7:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置,因为要在ha1上启动HDFS、在ha3启动yarn,所以ha1上的slaves(做苦工的)文件指定的是datanode的位置,ha3上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
ha5
ha6
ha7
2.2.7配置免密码登陆
#首先要配置ha1到ha2、ha3、ha4、ha5、ha6、ha7的免密码登陆
#在ha1上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点,包括自己
ssh-copy-id ha1
ssh-copy-id ha2
ssh-copy-id ha3
ssh-copy-id ha4
ssh-copy-id ha5
ssh-copy-id ha6
ssh-copy-id ha7
#配置ha3到ha4、ha5、ha6、ha7的免密码登陆
#在ha3上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点,包括自己
ssh-copy-id ha3
ssh-copy-id ha4
ssh-copy-id ha5
ssh-copy-id ha6
ssh-copy-id ha7
#注意:两个namenode之间要配置ssh免密码登陆,别忘了配置ha2到ha1的免登陆
在ha2上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
ssh-coyp-id -i ha1
2.2.8将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r /home/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1/ ha2:/home/hadoop/develop_env/
scp -r /home/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1/ ha3:/home/hadoop/develop_env/
scp -r /home/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1/ ha4:/home/hadoop/develop_env/
scp -r /home/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1/ ha5:/home/hadoop/develop_env/
scp -r /home/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1/ ha6:/home/hadoop/develop_env/
scp -r /home/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1/ ha7:/home/hadoop/develop_env/
2.3 HA 启动及测试
注意:严格按照下面的步骤进行启动
1、启动zookeeper集群(分别在ha5、ha6、ha7上启动zk)
cd /home/hadoop/develop_env/zookeeper-3.4.7/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态:一个leader,两个follower
./zkServer.sh status
2、启动journalnode(分别在在ha5、ha6、ha7上执行)
cd /home/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验,ha5、ha6、ha7上多了JournalNode进程
3、格式化HDFS
#在ha1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/home/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1/data,然后将/home/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1/data拷贝到ha2的/home/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1/下。
scp -r /home/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1/data/* ha2:/home/hadoop/develop_env/hadoop-2.7.1/data
##也可以这样,在ha2上执行 hdfs namenode -bootstrapStandby 命令
4、格式化ZKFC(在ha1上执行即可)
hdfs zkfc -formatZK
5、启动HDFS(在ha1上执行)
sbin/start-dfs.sh
6、启动YARN在ha3上执行
(#####注意#####:是在ha3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)
sbin/start-yarn.sh
#此命令只能启动ha3上的resourceManager 而ha4上的resourceManager需要手动启动一下
yarn-daemon.sh start resourcemanager
-
到此,hadoop-2.7.1配置完毕,可以统计浏览器访问:http://192.168.18.171:50070>
NameNode'ha1:9000' (active)
http://192.168.18.172:50070
NameNode'ha2:9000' (standby)
http://192.168.18.173:8088/ 查看yarn集群信息类似
7、验证HDFSHA
#首先向hdfs上传一个文件
hadoopfs -put /etc/profile /profile
hadoopfs -ls /
#然后再kill掉active的NameNode
kill -9 <pid of NN>
#通过浏览器访问:http://192.168.18.172:50070
NameNode'ha2:9000' (active)
#这个时候ha2上的NameNode变成了active
#在执行命令:
hadoopfs -ls
#-rw-r--r--3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile
8、上述启动HA的步骤是第一次时需要执行的步骤,下面是非第一次的启动的步骤:
-
启动zookeeper集群(分别在ha5、ha6、ha7上启动zk)
-
启动HDFS(在ha1上执行)
sbin/start-dfs.sh
启动YARN在ha3上执行;ha4上的resourceManager需要手动启动
sbin/start-yarn.sh
#手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
#通过浏览器访问:http://192.168.18.171:50070
#NameNode'ha1:9000' (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-2.7.1.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output
9、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