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1.修改Linux主机名
2.修改IP
3.修改主机名和IP的映射关系
4.关闭防火墙
5.ssh免登陆
6.安装JDK,配置环境变量等
集群规划:
主机名 IP 安装的软件 运行的进程
3台虚拟机
demo1 jdk、hadoop、zookeeper zookeeper journalnode namenode zkfc resourcemanager datanode nodemanager
demo2 jdk、hadoop、zookeeper zookeeper journalnode namenode zkfc resourcemanager datanode nodemanager
demo3 jdk、hadoop、zookeeper zookeeper journalnode datanode nodemanager
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demo1上)
1.1解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /usr/local
1.2修改配置
cd /usr/local/zookeeper-3.4.5/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
修改:dataDir=/usr/local/zookeeper-3.4.5/tmp
在最后添加:
server.1=demo:2888:3888
server.2=demo2:2888:3888
server.3=demo3:2888:3888
保存退出
然后创建一个tmp文件夹
mkdir /usr/local/zookeeper-3.4.5/tmp
再创建一个空文件
touch /usr/local/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
最后向该文件写入ID
echo 1 > /usr/local/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点
scp -r /usr/local/zookeeper-3.4.5/ demo2:/usr/local/
scp -r /usr/local/zookeeper-3.4.5/ demo3:/usr/local/
注意:修改weekend06、weekend07对应/weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容
weekend06:
echo 2 > /usr/local/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
weekend07:
echo 3 > /usr/local/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
2.安装配置hadoop集群(在weekend01上操作)
2.1解压
tar -zxvf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /usr/local/
2.2配置HDFS(hadoop2.X所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下)
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_141
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.7.3
export PATH=
#hadoop2.x的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
cd /usr/local/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
2.2.1修改hadoo-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_141
2.2.2修改core-site.xml
fs.defaultFS
hdfs://ns1
hadoop.tmp.dir
/usr/local/hadoop-2.7.3/dfs
ha.zookeeper.quorum
demo:2181,demo2:2181,demo3:2181
2.2.3修改hdfs-site.xml
dfs.nameservices
ns1
dfs.ha.namenodes.ns1
nn1,nn2
dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1
demo1:9000
dfs.namenode.http-address.ns1.nn1
demo1:50070
dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2
demo2:9000
dfs.namenode.http-address.ns1.nn2
demo2:50070
dfs.namenode.shared.edits.dir
qjournal://demo1:8485;demo2:8485;demo3:8485/ns1
dfs.journalnode.edits.dir
/usr/local/hadoop-2.7.3/journaldata
dfs.ha.automatic-failover.enabled
value>true
dfs.client.failover.proxy.provider.ns1
org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
dfs.ha.fencing.methods
sshfence
shell(/bin/true)
dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
/home/hadoop/.ssh/id_rsa
dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout
30000
2.2.4修改mapred-site.xml
mapreduce.framework.name
yarn
2.2.5修改yarn-site.xml
yarn.resourcemanager.ha.enabled
true
yarn.resourcemanager.cluster-id
zlf
yarn.resourcemanager.ha.rm-ids
rm1,rm2
yarn.resourcemanager.hostname.rm1
demo1
yarn.resourcemanager.hostname.rm2
demo2
yarn.resourcemanager.zk-address
demo1:2181,demo2:2181,demo3:2181
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
yarn.log-aggregation-enable
true
yarn.log.server.url
http://master:19888/jobhistory/logs
2.2.6修改slaves
demo1
demo2
demo3
2.2.7配置免密码登陆 #首先要配置demo1到demo1、demo2、demo3的免密码登陆 #配置demo2到demo1、demo2、demo3的免密码登陆 2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点 scp -r /usr/local/hadoop-2.7.3 hadoop@demo2:/usr/local/ scp -r /usr/local/hadoop-2.7.3 hadoop@demo3:/usr/local/ ###注意:严格按照下面的步骤 2.5启动zookeeper集群(分别在demo1,demo2,demo3上启动zk) cd /usr/local/zookeeper-3.4.5/bin/ ./zkServer.sh start #查看状态:一个leader,两个follower ./zkServer.sh status 2.6启动journalnode(分别在在demo1,demo2,demo3上执行) cd /usr/local/hadoop-2.7.3 sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode #运行jps命令检验,demo1,demo2.demo3上多了JournalNode进程 2.7格式化HDFS #在demo1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/usr/local/hadoop-2.7.3/dfs,然后将/usr/local/hadoop-2.7.3/dfs拷贝到demo2的/usr/local/hadoop-2.7.3/下。
scp -r usr/local/hadoop-2.7.3/dfs demo2:/usr/local/hadoop-2.7.3/
2.8格式化ZKFC(在demo1上执行即可) hdfs zkfc -formatZK 2.9启动HDFS(在demo1上执行) sbin/start-dfs.sh 2.10启动YARN(#####注意#####:在demo1上执行start-yarn.sh,并且手动在demo2上执行yarn-demon.sh start resourcemanager sbin/start-yarn.sh yarn-demon.sh start resourcemanager(demo2上手动启动) 到此,hadoop-2.7.3 HA配置完毕,可以统计浏览器访问: http://demo1:50070 NameNode 'demo1:9000' (active) http://demo2:50070 NameNode 'demo2:9000' (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://demo2:50070 NameNode 'demo2:9000' (active) 这个时候weekend02上的NameNode变成了active 在执行命令: hadoop fs -ls / 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://demo1:50070 NameNode 'demo1:9000' (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-2.7.3.jar wordcount /profile /out 验证YARN:HA 打开http://demo1:8088 页面可以显示ResourceManager HA state: active 打开http://demo2:8080 页面自动跳转http://demo1:8088 (window上hosts文件需配置ip映射关系,否则无法访问网页) kill -9 <demo1上resourcemanger> weekend02上的 http://demo2:8080 页面可以显示ResourceManager HA state: active 手动启动demo1上的resourcemanger http://demo1:8088 页面上显示ResourceManager HA state: standby OK,大功告成!!!
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
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