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hadoop HA高可用集群模式搭建指南

简述

hadoop 集群一共有4种部署模式，详见《hadoop 生态圈介绍》。
HA模式的集群里面会部署两台NN（最多也只能两台），以形成主备NN节点，达到高可用的目的。两台NN之间同步数据有两种方法：QJM和NFC。本文选择QJM方式，下文中出现的 journalnode 即为QJM模式下的进程。
另外还可以配置两台ResourceManager，形成主备RM节点，从而达到yarn集群的高可用。
该模式下的集群配置是在完全分布式模式的基础上做了部分调整。

所有四种模式的部署指南见：
hadoop 伪分布式搭建指南
hadoop 完全分布式搭建指南
hadoop HA高可用集群模式搭建指南
hadoop HA+Federation（联邦）模式搭建指南

搭建过程

系统环境

Ubuntu 14.04 x64 Server LTS
Hadoop 2.7.2
vagrant 模拟三台主机，内存都为2G

节点角色
IP 主机名 角色描述
192.168.100.201 h01.vm.com 主节点 NameNode, job-history-server
192.168.100.202 h02.vm.com 主节点 NameNode, (yarn)ResourceManager
192.168.100.203 h03.vm.com -

另，以上所有节点都同时是 zookeeper、zkfc、journalnode 和 datanode。运行Namenode和ResourceManager的节点即为主节点。

更新软件源索引
  • 分别在 h01 h02 h03 操作
sudo apt-get update
安装基础软件
  • 分别在 h01 h02 h03 操作
sudo apt-get install ssh
sudo apt-get install rsync
配置主机域名
  • 分别在 h01 h02 h03 操作
sudo vim /etc/hostname # centos系统可能没有该文件，创建即可
h01.vm.com # 该节点主机名

将该文件内容修改为对应的主机名，例如 h01.vm.com

域名解析
  • 搭建内网DNS服务器（可选，但推荐），可阅读vincent的博文
    http://blog.kissdata.com/2014/07/10/ubuntu-dns-bind.html
  • 配置 /etc/hosts，将以下代码追加到文件末尾即可（如搭建了DNS服务器，则跳过此步骤）
  • 分别在 h01 h02 h03 操作
sudo vim /etc/hosts
192.168.100.201 h01.vm.com h01
192.168.100.202 h02.vm.com h02
192.168.100.203 h03.vm.com h03

!!! Ubuntu系统，须删掉 /etc/hosts 映射 127.0.1.1/127.0.0.1 !!!
Check that there isn't an entry for your hostname mapped to 127.0.0.1 or 127.0.1.1 in /etc/hosts (Ubuntu is notorious for this).
127.0.1.1 h01.vm.com # must remove

不然可能会引起 hadoop、zookeeper 节点间通信的问题

时间同步（可选）

在内网中搭建 ntp 服务器，可阅读vincent的博文
http://blog.kissdata.com/2014/10/28/ubuntu-ntp.html

准备jdk、hadoop和zookeeper软件包
  • 须到官方网站下载stable版本
    jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
    hadoop-2.7.2.tar.gz
    zookeeper-3.4.8.tar.gz
  • 所有的软件包都统一解压到 /home/vagrant/VMBigData 目录下，其中 vagrant 是linux系统的用户名，由于我是使用 vagrant 虚拟的主机，所以默认是 vagrant
  • 在 h01 操作
# 先在其中一台机子操作，后面会使用 scp 命令或者其他方法同步到其他主机
mkdir -p /home/vagrant/VMBigData/hadoop /home/vagrant/VMBigData/java /home/vagrant/VMBigData/zookeeper
tar zxf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz -C /home/vagrant/VMBigData/java
tar zxf hadoop-2.7.2.tar.gz -C /home/vagrant/VMBigData/hadoop
tar zxf zookeeper-3.4.8.tar.gz -C /home/vagrant/VMBigData/zookeeper
配置软连接，方便以后升级版本
  • 在 h01 操作，后面通过 scp 同步到其他主机
ln -s /home/vagrant/VMBigData/java/jdk1.7.0_79/  /home/vagrant/VMBigData/java/default
ln -s /home/vagrant/VMBigData/hadoop/hadoop-2.7.2/  /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default
ln -s /home/vagrant/VMBigData/zookeeper/zookeeper-3.4.8/ /home/vagrant/VMBigData/zookeeper/default
配置环境变量
  • 分别在 h01 h02 h03 操作
sudo vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home/vagrant/VMBigData/hadoop/default
export JAVA_HOME=/home/vagrant/VMBigData/java/default
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$PATH
source /etc/profile
配置免密码ssh登录

hadoop主节点需要能远程登陆集群内的所有节点（包括自己），以执行命令。所以需要配置免密码的ssh登陆。可选的ssh秘钥对生成方式有rsa和dsa两种，这里选择rsa。

  • 分别在 h01 h02 ，即两个主节点上操作
ssh-keygen -t rsa -C "[email protected]"
# 注意在接下来的命令行交互中，直接按回车跳过输入密码
  • 以下命令将本节点的公钥 id_rsa.pub 文件的内容追加到远程主机的 authorized_keys 文件中（默认位于 ~/.ssh/）
ssh-copy-id [email protected] # vagrant是远程主机用户名
ssh-copy-id [email protected] # vagrant是远程主机用户名
ssh-copy-id [email protected]
  • 在 h01 h02 上测试无密码 ssh 登录到 h01 h02 h03
ssh h01.vm.com
ssh h02.vm.com
ssh h03.vm.com

!!! 注意使用rsa模式生成密钥对时，不要轻易覆盖原来已有的，确定无影响时方可覆盖 !!!

配置从节点

在 slaves 文件中配置的主机即为从节点，将自动运行datanode服务

  • 在 h01 操作，后面通过 scp 同步到其他主机
vim /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default/etc/hadoop/slaves
h01.vm.com 
h02.vm.com
h03.vm.com
建立存储数据的相应目录
  • 在 h01 操作，后面通过 scp 同步到其他主机
mkdir -p /home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/hdfs/tmp
mkdir -p /home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/pid
mkdir -p /home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/namenode1
mkdir -p /home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/namenode2
mkdir -p /home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/datanode1
mkdir -p /home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/datanode2
mkdir -p /home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/local-dirs
mkdir -p /home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/log-dirs
配置hadoop参数

在 h01 操作，后面通过 scp 同步到其他主机

  • vim /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default/etc/hadoop/hadoop-env.sh
# export JAVA_HOME=${JAVA_HOME} # 注意注释掉原来的这行
export JAVA_HOME=/home/vagrant/VMBigData/java/default
export HADOOP_PREFIX=/home/vagrant/VMBigData/hadoop/default
# export HADOOP_PID_DIR=${HADOOP_PID_DIR} # 注意注释掉原来的这行
export HADOOP_PID_DIR=/home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/hdfs/pid
export YARN_PID_DIR=/home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/hdfs/pid
# export HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR=${HADOOP_PID_DIR} # 注意注释掉原来的这行
export HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR=${HADOOP_PID_DIR}
  • vim /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default/etc/hadoop/mapred-env.sh
export HADOOP_MAPRED_PID_DIR=/home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/hdfs/pid
  • vim /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default/etc/hadoop/core-site.xml

 
    
   
    fs.defaultFS  
    hdfs://ns1 
    
    
   
    hadoop.tmp.dir  
    /home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/hdfs/tmp 
    
    
   
    ha.zookeeper.quorum  
    h01.vm.com:2181,h02.vm.com:2181,h03.vm.com:2181
  • vim /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default/etc/hadoop/hdfs-site.xml

 
   
    dfs.replication  
      
    2 
    
    
    
    
    
    
   
    dfs.nameservices  
    ns1 
    
    
   
    dfs.ha.namenodes.ns1  
    nn1,nn2 
    
   
    dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1  
    h01.vm.com:9000 
    
   
    dfs.namenode.http-address.ns1.nn1  
    h01.vm.com:50070 
    
   
    dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2  
    h02.vm.com:9000 
    
   
    dfs.namenode.http-address.ns1.nn2  
    h02.vm.com:50070 
    
    
   
    dfs.namenode.shared.edits.dir  
    qjournal://h01.vm.com:8485;h02.vm.com:8485;h03.vm.com:8485/ns1 
    
    
   
    dfs.journalnode.edits.dir  
    /home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/journal 
    
   
    dfs.ha.automatic-failover.enabled  
    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/vagrant/.ssh/id_rsa 
    
   
    dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout  
    30000 
    
    
   
    dfs.namenode.name.dir  
      
    file:///home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/namenode1,file:///home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/namenode2 
    
   
    dfs.datanode.data.dir  
      
    file:///home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/datanode1,file:///home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/datanode2
  • vim /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default/etc/hadoop/yarn-site.xml

 
   
    yarn.resourcemanager.hostname  
    h02.vm.com 
    
   
    yarn.log-aggregation-enable  
      
    true 
    
   
    yarn.log-aggregation.retain-seconds  
      
    86400 
    
   
    yarn.nodemanager.resource.memory-mb  
      
    1024 
    
   
    yarn.scheduler.minimum-allocation-mb  
      
    256 
    
   
    yarn.scheduler.maximum-allocation-mb  
      
    512 
    
   
    yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio  
      
    2.1 
    
   
    yarn.nodemanager.vmem-check-enabled  
    false 
    
   
    yarn.nodemanager.local-dirs  
      
    /home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/localdir1,/home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/localdir2 
    
   
    yarn.nodemanager.log-dirs  
      
    /home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/logdir1,/home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/logdir2 
    
   
    yarn.nodemanager.aux-services  
    mapreduce_shuffle 
    
   
    yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class  
    org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
  • vim /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default/etc/hadoop/mapred-site.xml

 
   
    mapreduce.framework.name  
    yarn 
    
   
    yarn.app.mapreduce.am.resource.mb  
      
    512 
    
   
    mapreduce.map.memory.mb  
      
    384 
    
   
    mapreduce.map.java.opts  
      
      
    -Xmx256m 
    
   
    mapreduce.reduce.memory.mb  
    384 
    
   
    mapreduce.reduce.java.opts  
    -Xmx256m 
    
   
    mapreduce.tasktracker.map.tasks.maximum  
    2 
    
   
    mapreduce.tasktracker.reduce.tasks.maximum  
    2 
    
   
    mapred.child.java.opts  
      
    -Xmx384m 
    
   
    mapreduce.task.io.sort.mb  
      
    128 
    
   
    mapreduce.task.io.sort.factor  
      
    100 
    
   
    mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies  
      
    50 
    
   
    mapreduce.jobhistory.address  
    h01.vm.com:10020 
    
   
    mapreduce.jobhistory.webapp.address  
    h01.vm.com:19888
安装配置zookeeper
  • 在 h01 操作，后面通过 scp 同步到其他主机
cd /home/vagrant/VMBigData/zookeeper/default/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
# 对该文件做出以下修改
dataDir=/home/vagrant/VMBigData/zookeeper/data/tmp
# 如果无法启动zookeeper，可将以下代码对应的行改为 0.0.0.0:2888:3888
# 注意zookeeper解析该文件很死板，不要输入多余的空格和空行
server.1=h01.vm.com:2888:3888
server.2=h02.vm.com:2888:3888
server.3=h03.vm.com:2888:3888

mkdir -p /home/vagrant/VMBigData/zookeeper/data/tmp
vim /home/vagrant/VMBigData/zookeeper/data/tmp/myid
# 在此文件中输入节点编号，比如h01节点就输入1，h02节点就输入2
将hadoop所需文件同步到其他主机
  • 在 h01 上操作
scp -r /home/vagrant/VMBigData [email protected]:/home/vagrant
scp -r /home/vagrant/VMBigData [email protected]:/home/vagrant

!!! 注意：default 软连接需要重建 !!!

  • 修改各节点的 zookeeper 的 /home/vagrant/VMBigData/zookeeper/data/tmp/myid 文件，内容为各节点编号，本例中为 1,2,3
启动zookeeper
  • 在 h01 h02 h03 操作
cd /home/vagrant/VMBigData/zookeeper/default
bin/zkServer.sh start
启动JournalNode
  • 在任一配置了journalnode的节点操作
cd /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default
sbin/hadoop-daemons.sh start journalnode
格式化namenode
  • 在 h01 namenode 上执行
hdfs namenode -format

!!! 注意仅在首次启动时执行，因为此命令会删除hadoop集群所有的数据 !!!

同步两个namenode数据（方法一：推荐）
  • 在 h01 启动 namenode
cd /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
  • 在 h02 执行同步
cd /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
  • 在 h02 启动 namenode
cd /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
同步两个namenode数据（方法二：不推荐，可能引起复制后的文件的权限问题）
  • 在 h01 操作
scp -r /home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/namenode1/ [email protected]:/home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/
scp -r /home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/namenode2/ [email protected]:/home/vagrant/VMBigData/hadoop/data/
格式化zkfc
  • 在 h01 或 h02 (任一namenode) 上操作
hdfs zkfc -formatZK

!!! 注意仅在首次启动时执行 !!!

启动zkfc
  • 在 h01 h02 h03 等计划运行zkfc的节点上操作
cd /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default
sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc
# sbin/hadoop-daemon.sh stop zkfc #  停止
启动hadoop集群：

启动hdfs

  • 可在任意主节点执行
cd /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default
sbin/start-dfs.sh
# sbin/stop-dfs.sh # 停止

启动Yarn

  • 在 h02 ResourceManager 上操作
cd /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default
sbin/start-yarn.sh
# sbin/stop-yarn.sh# 停止

启动 job history server（可选）

  • 在 h01 上操作
cd /home/vagrant/VMBigData/hadoop/default
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
# sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver # 停止
浏览服务启动情况

NameNode1
http://192.168.100.201:50070

NameNode2
http://192.168.100.202:50070

ResourceManager
http://192.168.100.202:8088

MapReduce JobHistory Server
http://192.168.100.201:19888

Datanode
http://192.168.100.201:50075
http://192.168.100.202:50075
http://192.168.100.203:50075

zookeeper
bin/zkServer.sh status

zookeeper命令行
zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181

集群状态
bin/hdfs dfsadmin -report

hadoop进程
jps

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    今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。 安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构 pepos    component    webapps 在conf里面的auth里赋予的权限配置为 [groups]
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  • Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法 dongwei_6688 OS
    1、先安装rsync：yum install rsync 2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test 3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
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    平台: Mac 工具: Vagrant 系统: Centos6.5 实验目的: Redis主从   实现思路 制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box   制作sentos6.5+redis的box   mkdir vagrant_redis cd vagrant_
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