Hadoop集群大数据解决方案之搭建Hadoop3.X+HA模式（二）_hadoop 3.x hdfs ha 图

  why hadoop2.X？IBM上有篇论文讲的够详细了：文章链接。
  最直观的改进就是是2.X多了Yarn资源管理器优化资源分配，以及新增有HA模式防止单点故障，搭建时可以用申请一年或者半年的免费云服务，当然也可以自己用虚拟机，若影用的呢是虚拟机模式的。
  why hadoop3.X？个人是纯属装逼来玩玩，可以参考官方文档更新，切记！企业用的时候千万不要用最新版，为啥？举个例子，Flink更新版本!hadoop是个大家族，决定这个家族时髦程度的不是最新的一个组件版本，而是这个家族中最落后的成员支持的版本。

准备阶段

• 了解Hadoop+HA的frame
  
  主备NameNode：
  　　1、主NameNode对外提供服务，备NameNode同步主NameNode元数据，以待切换；
  　　2、主NameNode的信息发生变化后，会将信息写到共享数据存储系统中让备NameNode合并到自己的内存中；
  　　3、所有DataNode同时向两个NameNode发送心跳信息（块信息）；

两种切换方式：
1、手动切换：通过命令实现主备之间的切换，可以用于HDFS升级等场合；
2、自动切换：基于Zookeeper实现；Zookeeper Failover Controller：向Zookeeper注册NameNode并监控NameNode健康状态，当NM挂掉后，ZKFC为NameNode竞争锁，获得锁的NameNode变成active。
  多个Journal Node构成集群（推荐）基本原理，数据同时写入所有的JN，多数写入成功，则认为写成功；一般配置奇数个JN，JN越多，容错性越好；比如有3个JN，只要两个写成功，则数据写成功，最多允许一个JN挂掉。
  四台机器的节点分布如下表,1表示该机器上应该有该服务：

• 安装集群操作系统：检查一下自己电脑配置，因为最少要3台虚拟机才能过把瘾，那我这边是用了4台，就算闹着玩每台内存2G也要8G内存，最好有12G以上内存加i5处理器吧，不然虚拟机很卡，毫无游戏体验（当然如果家里有多台破电脑，把这些破电脑接入一个路由器上做成一个小型局域网，可以达到更好的效果），下载VMware Workstation Pro软件，下载一个Linux安装包（本人采用的是CentOS7.ISO,下载链接），安装4台CentOS7，分别hostname为node1，node2，node3，node4，网络连接模式设置为桥接，不然出现网络不通的情况是很麻烦的，注意：Hadoop集群中hostname，core-site.xml中的fs.defaultFS项的value不可包含下划线，其它配置文件也慎用下划线。可以用“-”，慎用“_”
• 找一个好用的远程Linux工具X-Shell或者MobaXterm，个人不推荐Putty，灵活性太差，比较推荐MobaXterm，可支持界面化Unold和DownLoad文件，很直观方便的操作小文件来实现Linux和Windows之间交互操作。
• 设置集群内部的免密码登录：
    vi /etc/hosts文件，然后源文件后面追加IP和hostname，目的是既可以通过IP免密互登，也可以通过hostname免密登录，具体如下,先处理好一台后可以通过指令
  "scp /etc/hosts node2:/etc/hosts"来实现跨服务器复制，把node2，node3，node4的/etc/hosts文件替换掉。

127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6

192.168.1.10 node1
192.168.1.9 node2
192.168.1.11 node3
192.168.1.12 node4

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  生成集群中所有node的公钥、私钥，并把所有node的公钥统一Copy在authorized_keys文件内，具体操作如下：

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#此下面两行处代码需要在每个node上执行
cd ~    #回到主界面
ssh-keygen -t rsa -f ~/.ssh/id_rsa    #输入此命令按三次回车，该目录下新生成私钥id_rsa，和公钥id_rsa.pub
#此处的两行只需要在node1上执行
cd .ssh    #进入.ssh folder内
cat id_rsa.pub >> authorized_keys    #将公钥id_rsa.pub另存为该folder下authorized_keys文件内
#####################################################################
#分别在node2，node3，node4上把密钥追加到node1的authorized_keys
 ssh-copy-id -i node1  #每一台node上执行此语句，把本地主机的公钥复制到远程主机node1的authorized_keys文件上

#在node1上
cat /root/.ssh/authorized_keys    #可以看到里面的内容包含了每个node的公钥
chmod 600 /root/.ssh/authorized_keys    #修改该文件权限为600，细想一下是不是最合理，个人觉得是
#利用scp跨服务器把所有node的authorized_keys替换，如下
scp /root/.ssh/authorized_keys node2:/root/.ssh/
scp /root/.ssh/authorized_keys node3:/root/.ssh/
scp /root/.ssh/authorized_keys node4:/root/.ssh/
#测试连接，选任何一台机器
ssh node1
ssh node2
ssh node3
ssh node4
#可以发现都是免密认证就能登录
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• 安装JDK
  hadoop2.X配JDK7，3.X配JDK8，选择的时候需要慎重，不然不兼容搭建的你怀疑人生。

mkdir /usr/java    #新建java的根folder
cd /usr/java    #切换至/usr/java folder下
wget JDK下载链接    #JDK下载链接可以自己去Oracle官网下载查询，需要注册Oracle账号，不然不让下，建议下载tar包，比较好全局掌控
tar -zxvf jdk-8u211-linux-x64.tar.gz    #解压tar包
#解压后的folder文件名很长，为了方便使用可以设一个软件，类似于Windows下的快捷方式，代码如下
ln -sf /usr/java/jdk1.8.0_211/ /usr/java/jdk8    #设置软链接，直接cd /usr/java/jdk8就能切换至jdk根folder下
#配置环境变量
vim /etc/profile   
/*
打开环境变量文件，新增：
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_211
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export  PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
*/
source /etc/profile    #重启环境变量服务
java -version    #在任意folder内输入，检查Java版本，会提示版本号，则安装成功
#每个node上来一遍上述操作，特别提醒，注意scp的妙用，这个指令在集群中很常用，要熟练掌握。

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安装Hadoop 3.X+HA（此节内容主要是hdfs，后续插件更新中）

• 新建用户
  新建一个myhadoop组和myhadoop用户，并且赋予sudo的权限，因为正常的声场环境是不可能给任何人root权限的，所以大家要养成习惯，自己玩的时候也不要太依赖root,赋予sudo设计vi操作，对vi操作有问题欢迎查看Linux常用的vi/vim指令；

sudo groupadd -g 9000 myhadoop    #添加id=9000的组myhadoop
sudo useradd myhadoop -g 9000 -u 100000 -m #新增id=100000的user myhadoop到id=9000的组内，-m表示需要创建/home目录，注意此时创建的myhadoop用户还没有密码
sudo passwd myhadoop  #会跳出提示框让你修改myhadoop的密码，输完密码按回车键（密码在Linux系统是不可见的，直接按回车，不要犹豫是否自己键盘坏了没输入，一次输完后会要求你再重复输入一遍）
vi /etc/sudoers #打开sudoers文件，找到root ALL=(ALL) ALL这一行，在下面再增加一行myhadoop ALL=(ALL) ALL，然后保存退出即可
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• 正式安装

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/core/hadoop-3.2.0/hadoop-3.2.0.tar.gz #下载3.2
tar -zxvf hadoop-3.2.0.tar.gz #解压3.2的tar包
ln -sf /usr/hadoop-3.2.0 /usr/hadoop-3.2.0 #创建个软链（类似快捷方式）
cd /usr/hadoop-3.2.0 #进入hadoop-3.2.0,所有配置文件在该目录下的etc目录下的hadoop目录，下面进行逐个文件的配置


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hadoop2.X后所有的配置文件在 hadoop-XX.XX/etc/hadoop下，hadoop2.X后所有的配置文件在 hadoop-XX.XX/etc/hadoop下,hadoop2.X后所有的配置文件在 hadoop-XX.XX/etc/hadoop下，重要的事说三遍，参考官方网页
1)通过vi hadoop-env.sh命令修改hadoop-env.sh配置文件

#将里面的JAVA_HOME修改为自己的JAVA目录，可以在vi里面/java,搜索JAVA_HOME位子
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_211
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2)通过vi hdfs-site.xml命令修改hdfs-site.xml配置文件,我写的注释不要配进去

<configuration>
#HA模式是一个集群模式，第一步配置集群的名字，我取了若影的拼音，注意，名字中不可包含下划线，ruo_ying这样的，大家可以按需取名，一旦取名后，后面用到的集群名字全部改成此名字。
<property>
  <name>dfs.nameservices</name>
  <value>ruoying</value>
</property>

#配置NameNode,用到集群名字和第一步保持一致，切记nn1，nn2为NameNode的命名，非机器的hostname，可以不改。
<property>
  <name>dfs.ha.namenodes.ruoying</name>
  <value>nn1,nn2</value>
</property>

#配置node1和node2的rpc协议端口，rpc协议为hadoop集群内部传输数据，集群名字与第一步保持一致
<property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.ruoying.nn1</name>
  <value>node1:8020</value>
</property>

<property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.ruoying.nn2</name>
  <value>node2:8020</value>
</property>

#配置node1，node2的http协议端口，可供网页查询，集群名字与第一步保持一致
<property>
  <name>dfs.namenode.http-address.ruoying.nn1</name>
  <value>node1:50070</value>
</property>

<property>
  <name>dfs.namenode.http-address.ruoying.nn2</name>
  <value>node2:50070</value>
</property>

#配置journal node对应的机器端口，此处表示journal node安装在node2，node3,node4,对应的服务端口为8485，集群名字与第一步保持一致
<property>
  <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
  <value>qjournal://node2:8485;node3:8485;node4:8485/ruoying</value>
</property>

#配置客户端使用的类找到active的NameNove，集群名字与第一步保持一致
<property>
  <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ruoying</name>
  <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>

#配置sshfence，把私钥文件配置进来，注意自己的私钥文件在什么目录下，名字是什么就如实写啥，根据自己的机器选择填写
<property>
  <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
  <value>sshfence</value>
</property>

<property>
  <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
  <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
</property>

#配置journal node的工作目录，随便选择，不要放在临时目录下即可，即tmp的目录，临时目录操作系统重启会丢失数据
<property>
  <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
  <value>/opt/JN/journal/node/local/data</value>
</property>

#配置HA模式下NameNode的自动切换，配置完也是可以手动切换的，放心配置
<property>
   <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
   <value>true</value>
</property>
</configuration>

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3)通过vi core-site.xml命令修改core-site.xml配置文件,我写的注释不要配进去

<configuration>
#配置hadoop的入口，注意该集群的namenode是个集群，不能写死固定ip，所以要写hdfs-site.xml里面的集群名
<property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://ruoying</value>
</property>

#配置zookeeper所在的节点和端口
<property>
   <name>ha.zookeeper.quorum</name>
   <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
 </property>

#配置工作目录，默认的在临时目录，最好改成实体目录，避免系统重启清空了数据
<property>
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/opt/hadoop3</value>
</property>


#配置hdfs文件系统的回收站，1440为时长保留1440分钟，当hdfs 删除文件时，会暂时保存在回收站，可以用mv指令回收。
<property>
   <name>fs.trash.interval</name>
   <value>1440</value>
</property>
 
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4）配置yarn-site.xml,千万注意yarn.resourcemanager.ha.id属性，node1的值为rm1，node2的值为rm2，其他阶段非namenode不需要该属性

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>rmcluster</value>
    </property>

    <property>
     <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
     <value>rm1,rm2</value>
    </property>

    <property>
     <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
     <value>node1</value>
    </property>

    <property>
     <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
     <value>node2</value>
    </property>

    <property>
     <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
     <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
    </property>

    <property>
     <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
     <value>true</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>
        <value>rm1</value>
    </property>

    <property>
     <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
     <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>




</configuration>

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5)配置mapreduce-site.xml文件，hadoop不带该文件，可以利用cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml 生成，具体配置如下：

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

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6)安装，配置zookeeper集群

wget http://39.137.36.61:6310/mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.tar.gz #下载zookeeper
tar -zxvf zookeeper-3.4.14.tar.gz  #解压zookeeper
ln -sf /usr/zookeeper-3.4.14  /usr/zk  #设置软链
cd /usr/zk/conf #zookeeper的配置文件在该目录下
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg #以zoo_sample.cfg为源文件复制一份zoo.cfg文件作为配置文件
vi zoo.cfg，操作如下：
1.修改该文件下的
dataDir=/opt/zookeeper   #一样的原理，默认在tmp下容易丢失数据
2.然后在最后加上三行，server.x,x为数字，对应所在node上/opt/zookeeper/myid这个文件下的数字，保存退出
server.1=node1:2888:3888
server.2=node2:2888:3888
server.3=node3:2888:3888
3.mkdir /opt/zookeeper #在node1，node2，node3新建/opt/zookeeper目录为工作目录
4.vi myid #node1的 /opt/zookeeper上新建文件myid，在里面写1，然后退出保存
5.scp -r /opt/zookeeper root@node2:/opt/zookeeper 
   scp -r /opt/zookeeper root@node3:/opt/zookeeper 
   #把/opt/zookeeper目录全部跨服务器复制到node2，和node3，注意，node2和node3上该目录下的myid文件内容需要改成2和3
6.scp -r zookeeper-3.4.14/ root@node2:/usr/
   scp -r zookeeper-3.4.14/ root@node3:/usr/
  #利用scp把zookeeper的配置文件跨服务器cp到node2和node3，并用ln -sf  /usr/zookeeper-3.4.14/ /usr/zk创建软链
7.配置zookeeper的环境变量，vi /etc/profile 新加一条
export PATH=$PATH:/usr/zookeeper-3.4.14/bin
source /etc/profile #刷新环境变量
8.关闭防火墙，
sudo systemctl status firewalld #查看防火墙状态
sudo systemctl stop firewalld #关闭防火墙
sudo systemctl startfirewalld #开启防火墙
9.启动zookeeper，在/usr/zk/bin目录下有zkServer的所有命令。
zkServer.sh start

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如下图，输入jps出现QuorumPeerMain端口，就说明zookeeper成功启动，node1.node2，node3分别启动zk，主要出现的问题排查
1.ZK版本，最好不要用最新的，用次新的较为可靠，目前tar包体积在36M左右，所以体积太大或者太小，就可能存在一定的坑。
2.zoo.cfg配置，是否node1，node2，node3的hostname是否对，也可以用ip
3.myid文件和里面的内容是否对。

5)vi slaves配置datanaode，注意,hadoop3.X叫workers，只是改了个名字

#里面直接写如下，然后退出保存
node2
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6)以上hdfs就配置完成了，把配置好的hadoop scp到其他3台机器

scp -r /usr/hadoop-3.2.0 root@node2:/usr/
scp -r /usr/hadoop-3.2.0 root@node3:/usr/
scp -r /usr/hadoop-3.2.0 root@node4:/usr/
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7)启动hadoop

1.
cd /usr/hadoop-3.2.0/sbin #先进入sbin目录启动journalnode
./hadoop-daemon.sh start journalnode #在node2，node3，node4上分别执行，启动journalnode，jps查看是否启动成功

2.
cd /usr/hadoop-3.2.0/bin #在其中一个namenode切换到bin目录下
 ./hdfs namenode -format #初始化其中一个namenode，初始化完以后，会在/opt/hadoop3下生成/dfs/name/current/* 这些信息

3.
cd /usr/hadoop-3.2.0/sbin   #在初始化的namenode上切换到sbin   
./hadoop-daemon.sh start namenode #启动一个namenode ，jps查看是否启动
#如果启动有问题，可
cd ../logs
tail -n50 hadoop-root-namenode-node1.log #查看最后50行日志看有什么异常
4.
#同步另一个namenode的元数据，在另一台namenode上操作
cd /usr/hadoop-3.2.0/bin  #切换到bin目录
./hdfs namenode -bootstrapStandby #同步元数据
#一样的，错误的话切换到 
cd ..logs 
tail -n50 hadoop-root-namenode-node2.log #查看日子报错
会在/opt/hadoop3下生成/dfs/name/current/* 这些信息
5.初始化zookeeper，在其中一个namenode中执行
cd /usr/hadoop-3.2.0/bin 
./hdfs zkfc -formatZK
6.hadoop3.X新特性，需要在/usr/hadoop-3.2/sbin目录下，分别vi start-dfs.sh,stop-dfs.sh,start-yarn.sh,stop-yarn.sh内，新增：
HDFS_DATANODE_USER=root
HDFS_JOURNALNODE_USER=root
HDFS_ZKFC_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
YARN_NODEMANAGER_USER=root
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
缺一个就会在启动的时候报错，如缺少YARN_NODEMANAGER_USER，启动时报错如下：
ERROR: Attempting to operate on yarn nodemanager as root
ERROR: but there is no YARN_NODEMANAGER_USER defined. Aborting operation.
7.为了方便可以配置hadoop的两个环境变量
vi /etc/profile
新增
export PATH=$PATH:/usr/hadoop-3.2.0/bin:/usr/hadoop-3.2.0/sbin
wq!保存退出后 source /etc/profile 
8.重新启动dfs服务
先stop所有hadoop服务,在启动hdfs
因为配置了环境变量，所以可以在任意地方执行如下命令，如果没有环境变量，则在你安装的hadoop目录下的sbin目录下
cd /usr/hadoop-3.2.0/sbin  

里面的启动命令如下
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 2752 Sep 10  2018 distribute-exclude.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 6509 Oct  3  2019 hadoop-daemon.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1360 Sep 10  2018 hadoop-daemons.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1427 Sep 10  2018 hdfs-config.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 2339 Sep 10  2018 httpfs.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 3763 Sep 10  2018 kms.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 4134 Sep 10  2018 mr-jobhistory-daemon.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1648 Sep 10  2018 refresh-namenodes.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 2145 Sep 10  2018 slaves.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1471 Sep 10  2018 start-all.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1128 Sep 10  2018 start-balancer.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 3734 Sep 10  2018 start-dfs.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1357 Sep 10  2018 start-secure-dns.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1347 Sep 10  2018 start-yarn.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1462 Sep 10  2018 stop-all.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1179 Sep 10  2018 stop-balancer.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 3206 Sep 10  2018 stop-dfs.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1340 Sep 10  2018 stop-secure-dns.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1340 Sep 10  2018 stop-yarn.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 4331 Oct  3  2019 yarn-daemon.sh
-rwxrwxr-x 1 hadoop supergroup 1353 Sep 10  2018 yarn-daemons.sh


#先起存储节点，既hdfs节点
./stop-all.sh&&./start-dfs.sh

#存储节点查看输出日志，利用以上命令，包含启动journalnode（配置几个起几个），namenode（配置两个，一个active，一个standby，当然要先启动zookeeper才会有一个active，否则两个都是standby），datanode（配置几个起几个）、zkfc（在namenode的机器上跟着，用于选举）

#再启计算节点，hadoop2.0后，默认的计算节点就是yarn的resourcemanager和nodemanager咯,命令如下；
./stop-yarn.sh && ./start-yarn.sh
#会启动resourcemanager和nodemanager，这个根据你yarn-site.xml配置的对应节点有关


//题外话
//1.此目录下不是有个stop-all.sh和start-all.sh吗？可以用吗，可以用，但是原则上不提倡，一般正经人都不用，容易造成各种问题不好排查；

//2.以后你的hadoop正常运行的时候，个别守护进程坏死，但是整个集群 没挂的情况下，请单独启动个别守护进程，不能一把抓全部重启；
//如有一个namenode挂了，因为高可用，集群的另一个namenode在工作，集群并没挂，那么你不能重启集群，只需要直接启动namenode即可，主要只要在该台节点下，命令如下；

cd /usr/hadoop-3.2.0/sbin #在初始化的namenode上切换到sbin
./hadoop-daemon.sh start namenode #启动一个namenode ，jps查看是否启动

#同理启动其他单独守护进程一样的道理，只要在该台节点下
./hadoop-daemon.sh start datanode  #单独启动某一个节点的datanode
./hadoop-daemon.sh start journalnode #单独启动某一个节点的journalnode 

./yarn-daemon.sh start nodemanager #单独启动该台机器的nodemanager 
./yarn-daemon.sh start resourcemanager  #单独启动该台机器的resourcemanager  







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自此，整个单纯的Hdfs3.X+HA配置完成
各台机器上得到的jps如下：
node1：

node2：

node3：

node4：

可以看到和我们的原始表格完全符合，在任意一台node1上访问https://node1:50070
可以通过网页版监管集群；

附上hadoop通用默认端口，当然，如果自己在配置的时候做过更改，还是要按照自己配置的来；