hadoop2.4.1及2.4以上版本集群搭建

一、环境准备及集群规划

• 机器环境准备：
  
  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

以上1-6步可以参考《Hadoop伪分布式搭建-（1）至（4）》

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

• 集群规划：

主机名	IP	安装的软件	运行的进程
dh01	192.168.1.201	jdk、hadoop	NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
dh02	192.168.1.202	jdk、hadoop	NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
dh03	192.168.1.203	jdk、hadoop	ResourceManager
dh04	192.168.1.204	jdk、hadoop	ResourceManager
dh05	192.168.1.205	jdk、hadoop、zookeeper	DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
dh06	192.168.1.206	jdk、hadoop、zookeeper	DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
dh07	192.168.1.207	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 

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二、安装步骤

1.安装配置zooekeeper集群（在dh05上操作）

1.1解压
根目录先自己建个目录，这里我用“/dh”
把zookeeper包解压到该目录下

tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /dh/

1.2修改配置
进入zookeeper配置文件所在目录，重命名zoo_sample.cfg文件为zoo.cfg

cd /dh/zookeeper-3.4.5/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

用vi或者vim打开zoo.cfg文件,并修改dataDir

vim zoo.cfg

修改:

dataDir=/dh/zookeeper-3.4.5/tmp 

在最后添加：

server.1=dh05:2888:3888 
server.2=dh06:2888:3888 
server.3=dh07:2888:3888 

保存退出

接下来创建一个tmp文件夹

mkdir /dh/zookeeper-3.4.5/tmp

再创建一个空文件

touch /dh/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

最后向该文件写入ID

echo 1 > /dh/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在dh06、dh07根目录下创建一个dh目录：mkdir /dh)

scp -r /dh/zookeeper-3.4.5/ dh06:/dh/
scp -r /dh/zookeeper-3.4.5/ dh07:/dh/

注意以下几点 :

• 修改dh06、dh07对应/dh/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容

  dh06：

  echo 2 > /dh/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

  dh07：

  echo 3 > /dh/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

• 如果不能通过scp命令拷贝应该先设置dh05到dh06和dh07的免登陆(一般在配置环境阶段最好把7台机器的免登陆都配好比较方便以后的操作)

2.安装配置hadoop集群（在dh01上操作）

2.1解压
把hadoop包解压到该目录下

tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C /dh/

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

vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
export HADOOP_HOME=/dh/hadoop-2.4.1
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下

cd /dh/hadoop-2.4.1/etc/hadoop

2.2.1 修改hadoo-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55

2.2.2修改core-site.xml

<configuration>
    
    <property>
        <name>fs.defaultFSname>
        <value>hdfs://ns1value>
    property>
    
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dirname>
        <value>/dh/hadoop-2.4.1/tmpvalue>
    property>
    
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorumname>
        <value>dh05:2181,dh06:2181,dh07:2181value>
    property>
configuration>

2.2.3修改hdfs-site.xml

<configuration>
    
    <property>
        <name>dfs.nameservicesname>
        <value>ns1value>
    property>
    
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.ns1name>
        <value>nn1,nn2value>
    property>
    
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1name>
        <value>dh01:9000value>
    property>
    
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1name>
        <value>dh01:50070value>
    property>
    
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2name>
        <value>dh02:9000value>
    property>
    
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2name>
        <value>dh02:50070value>
    property>
    
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dirname>
        <value>qjournal://dh05:8485;dh06:8485;dh07:8485/ns1value>
    property>
    
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dirname>
        <value>/dh/hadoop-2.4.1/journalvalue>
    property>
    
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabledname>
        <value>truevalue>
    property>
    
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvidervalue>
    property>
    
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methodsname>
        <value>
            sshfence
            shell(/bin/true)
        value>
        property>
    
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-filesname>
        <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsavalue>
    property>
    
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeoutname>
        <value>30000value>
    property>
configuration>

2.2.4修改mapred-site.xml

<configuration>
    
    <property>
        <name>mapreduce.framework.namename>
        <value>yarnvalue>
    property>
configuration>

2.2.5修改yarn-site.xml

<configuration>
    
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabledname>
        <value>truevalue>
    property>
    
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-idname>
        <value>yrcvalue>
    property>
    
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-idsname>
        <value>rm1,rm2value>
    property>
    
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1name>
        <value>dh03value>
    property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2name>
        <value>dh04value>
    property>
    
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-addressname>
        <value>dh05:2181,dh06:2181,dh07:2181value>
    property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-servicesname>
        <value>mapreduce_shufflevalue>
    property>
configuration>

2.2.6 修改slaves (slaves是指定子节点的位置，因为要在dh01上启动HDFS、在dh03启动yarn，所以dh01上的slaves文件指定的是datanode的位置，dh03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)

dh05
dh06
dh07

2.2.7 配置免密码登陆(这一步可以在一开始就设置)

首先要配置dh01到dh02、dh03、dh04、dh05、dh06、dh07的免密码登陆

在dh01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-coyp-id dh01
ssh-coyp-id dh02
ssh-coyp-id dh03
ssh-coyp-id dh04
ssh-coyp-id dh05
ssh-coyp-id dh06
ssh-coyp-id dh07

配置dh03到dh04、dh05、dh06、dh07的免密码登陆

在dh03上生产一对钥匙

ssh-keygen -t rsa

将公钥拷贝到其他节点

ssh-coyp-id dh04
ssh-coyp-id dh05
ssh-coyp-id dh06
ssh-coyp-id dh07

注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置dh02到dh01的免登陆

在dh02上生产一对钥匙

ssh-keygen -t rsa

将公钥拷贝到dh01

2.3将配置好的hadoop拷贝到其他节点

scp -r /dh/ root@dh02:/
scp -r /dh/ root@dh03:/
scp -r /dh/hadoop-2.4.1/ root@dh04:/dh/
scp -r /dh/hadoop-2.4.1/ root@dh05:/dh/
scp -r /dh/hadoop-2.4.1/ root@dh06:/dh/
scp -r /dh/hadoop-2.4.1/ root@dh07:/dh/

注意：严格按照下面的步骤执行 :
2.4 启动zookeeper集群（分别在dh05、dh06、tcast07上启动zk）

cd /dh/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.sh start

查看状态：一个leader，两个follower

./zkServer.sh status

2.5 启动 journalnode（分别在在dh05、dh06、tcast07上执行）

cd /dh/hadoop-2.4.1
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

运行jps命令检验，dh05、dh06、dh07上多了JournalNode进程

2.6 格式化HDFS
在dh01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/dh/hadoop-2.4.1/tmp，因为dh01和dh02需要配置完全相同,但此时dh02中并没有tmp目录,所以将/dh/hadoop-2.4.1/tmp拷贝到dh02的/dh/hadoop-2.4.1/下。

scp -r tmp/ dh02:/dh/hadoop-2.4.1/

2.7 格式化ZK(在dh01上执行即可)

hdfs zkfc -formatZK

2.8 启动HDFS(在dh01上执行)

sbin/start-dfs.sh

2.10 启动YARN(注意：是在dh03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

到此，hadoop-2.4.1配置完毕。

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• 可以通过浏览器访问:

  http://192.168.1.201:50070
  观察到 : NameNode ‘dh01:9000’ (active)
  http://192.168.1.202:50070
  观察到 : NameNode ‘dh02:9000’ (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(NameNode的进程号)

  通过浏览器访问(存活的NameNode节点)：

  http://192.168.1.202:50070
  观察到 : NameNode ‘dh02:9000’ (active)

  这个时候dh02上的NameNode变成了active
  再执行命令：

  hadoop fs -ls /
  -rw-r–r– 3 root supergroup 1946 2016-07-06 15:36 /profile

  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://192.168.1.201:50070
  观察到 : NameNode ‘dh01:9000’ (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-2.4.1.jar wordcount /profile /out

  当你看到在跑任务，说明已经成功了！