Hadoop之——Hadoop2.5.2 HA高可靠性集群搭建(Hadoop+Zookeeper)

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在上一篇《Hadoop之——Hadoop2.5.2 HA高可靠性集群搭建(Hadoop+Zookeeper)前期准备》一文中，我们讲解了基于HA搭建Hadoop集群环境的基础准备，并配置了SSH无密码登录，同时向大家简要的讲解了Hadoop的相关知识。这边博文是基于上篇《Hadoop之——Hadoop2.5.2 HA高可靠性集群搭建(Hadoop+Zookeeper)前期准备》一文搭建Hadoop环境的，请大家先阅读上一篇博文《Hadoop之——Hadoop2.5.2 HA高可靠性集群搭建(Hadoop+Zookeeper)前期准备》，然后我们再一起搭建Hadoop集群环境。如果您已经阅读了《Hadoop之——Hadoop2.5.2 HA高可靠性集群搭建(Hadoop+Zookeeper)前期准备》， 那么现在我们就可以正式进行基于HA搭建Hadoop集群环境了。

一、Hadoop（HA）集群的规划

集群规划

主机名	IP	NameNode	DataNode	Yarn	ZooKeeper	JournalNode
liuyazhuang145	192.168.0.145	是	是	否	是	是
liuyazhuang146	192.168.0.146	是	是	否	是	是
liuyazhuang147	192.168.0.147	否	是	是	是	是

二、Hadoop(HA)集群环境搭建

注：我们搭建环境集中在liuyazhuang145主机上搭建，搭建完毕将相应的文件拷贝到liuyazhuang146和liuyazhuang147主机。

1、安装JDK

1.1下载JDK

可以到Oracle官网下载Linux版本的JDK，链接为：http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/index.html 我下载的是jdk1.7.0_72

1.2解压JDK

在命令行输入tar -zxvf jdk-7u72-linux-x64.tar.gz 进行解压

1.3配置环境变量

在命令行输入vim /etc/profile打开profile文件，在文件末尾添加如下代码：

JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_72
CLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME CLASS_PATH PATH

输入命令source /etc/profile使环境变量生效

1.4拷贝文件

在命令行输入如下命令将JDK环境和/etc/profile文件拷贝到liuyazhuang146和liuyazhuang147主机上。

scp -r /usr/local/jdk1.7.0_72 liuyazhuang146:/usr/local
scp -r /usr/local/jdk1.7.0_72 liuyazhuang147:/usr/local
scp /etc/profile liuyazhuang146:/etc/
scp /etc/profile liuyazhuang147:/etc/

同时，我们分别在liuyazhuang146和liuyazhuang147主机上执行命令source /etc/profile使环境变量生效

至此，JDK环境搭建完成。

2、搭建Zookeeper集群

2.1下载Zookeeper

在Apache官网下载Zookeeper,链接为：http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/我下载的是zookeeper-3.4.9

2.2解压Zookeeper

在命令行输入tar -zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz对zookeeper进行解压。

2.3Zookeeper集群搭建

切换到Zookeeper的conf目录下执行以下命令

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 

然后输入vim zoo.cfg命令 配置如下：

# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial 
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between 
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just 
# example sakes.
dataDir=/usr/local/zookeeper-3.4.9/data
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-3.4.9/datalog
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the 
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=1
server.1=liuyazhuang145:2888:3888
server.2=liuyazhuang146:2888:3888
server.3=liuyazhuang147:2888:3888

同时在Zookeeper目录下新建data和dataLog两个目录用来存放Zookeeper的myid文件和日志文件，

mkdir data
mkdir dataLog

将目录切换到zookeeper的data目录下

执行命令

vim myid

按下键盘i输入1后，按下esc键，再按下shift+; （也就是输入冒号:），再输入wq退出，此时就在zookeeper的data目录下创建了一个myid文件，这个myid的文件中的内容为1。

2.4配置Zookeeper环境变量

为操作方便，我们也将Zookeeper配置到环境变量中，加上之前配置的JDK，我们在profile的配置如下：

JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_72
CLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib
ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper-3.4.9
PATH=$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME HADOOP_HOME CLASS_PATH PATH

2.5拷贝文件

将Zookeeper环境和profile文件分别拷贝到liuyazhuang146和liuyazhuang147主机上。如下命令：

scp -r /usr/local/zookeeper-3.4.9 liuyazhuang146:/usr/local
scp -r /usr/local/zookeeper-3.4.9 liuyazhuang147:/usr/local
scp  /ect/profile liuyazhuang146:/etc/
scp  /ect/profile liuyazhuang147:/etc/

同时，我们分别在liuyazhuang146和liuyazhuang147主机上执行命令source /etc/profile使环境变量生效。

2.6修改其他主机的myid文件

注：别忘了将liuyazhuang146主机上Zookeeper中myid文件内容修改为2  将liuyazhuang147主机上Zookeeper中myid文件内容修改为3

至此，Zookeeper集群环境搭建完毕。

3、Hadoop集群环境搭建

同样的，我们也是现在liuyazhuang145主机上搭建Hadoop环境，然后将环境拷贝到liuyazhuang146主机和liuyazhuang147主机上。

3.1下载Hadoop

同样的，我们也是在Apache官网下载的Hadoop，我这里下载的hadoop 2.5.2版本的。

3.2解压Hadoop

输入命令tar -zxvf hadoop-2.5.2.tar.gz解压Hadoop

3.3配置Hadoop

1) core-site.xml

 
     
      fs.defaultFS    
      hdfs://ns    
 
 
 
      hadoop.tmp.dir
      /usr/local/hadoop-2.5.2/tmp
    
                          
     
      io.file.buffer.size    
      4096    
 
 
 
      ha.zookeeper.quorum
      liuyazhuang145:2181,liuyazhuang146:2181,liuyazhuang147:2181
 

2) hdfs-site.xml

        
        
        dfs.nameservices    
        ns    
      
    
    
       dfs.ha.namenodes.ns
       nn1,nn2
    
    
    
       dfs.namenode.rpc-address.ns.nn1
       liuyazhuang145:9000
    
    
    
        dfs.namenode.http-address.ns.nn1
        liuyazhuang145:50070
    
    
    
        dfs.namenode.rpc-address.ns.nn2
        liuyazhuang146:9000
    
    
    
        dfs.namenode.http-address.ns.nn2
        liuyazhuang146:50070
    
    
    
         dfs.namenode.shared.edits.dir
         qjournal://liuyazhuang145:8485;liuyazhuang146:8485;liuyazhuang147:8485/ns
    
    
    
          dfs.journalnode.edits.dir
          /usr/local/hadoop-2.5.2/journal
    
    
    
          dfs.ha.automatic-failover.enabled
          true
    
    
    
            dfs.client.failover.proxy.provider.ns
            org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
    
    
    
             dfs.ha.fencing.methods
             sshfence
    
    
    
            dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
            /root/.ssh/id_rsa
    
                              
        
        dfs.namenode.name.dir    
        file:///usr/local/hadoop-2.5.2/hdfs/name    
        
    
        
        dfs.datanode.data.dir    
        file:///usr/local/hadoop-2.5.2/hdfs/data    
        
    
        
       dfs.replication    
       2    
       
                                                                        
        
       dfs.webhdfs.enabled    
       true    
        

3) mapred-site.xml

     
        mapreduce.framework.name    
        yarn    
     

4) yarn-site.xml

    
        
            yarn.nodemanager.aux-services    
            mapreduce_shuffle    
       
     
     
            yarn.resourcemanager.hostname
            liuyazhuang147
       

在hadoop下手动创建journal目录，在hadoop下手动创建/hdfs/name目录和/hdfs/data目录

别分输入如下命令：

mkdir -p /usr/local/hadoop-2.5.2/journal
mkdir -p /usr/local/hadoop-2.5.2/hdfs/name
mkdir -p /usr/local/hadoop-2.5.2/hdfs/data

注：后续如果Hadoop启动失败，可能是配置文件的编码问题，如果是配置文件的编码问题，则将上面的配置文件中的中文注释全部删除掉即可。

5) hadoop-env.sh

找到文件的export JAVA_HOME=${JAVA_HOME} 一行，将其修改为export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_72

6)slaves

liuyazhuang145
liuyazhuang146
liuyazhuang147

7)配置Hadoop环境变量

加上之前配置的JDK环境变量和Zookeeper环境变量，/etc/profile文件如下所示：

JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_72
CLASS_PATH=.:$JAVA_HOME/lib
HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.5.2
ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper-3.4.9
PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME HADOOP_HOME CLASS_PATH PATH

8)复制Hadoop环境到其他主机

在命令行分别输入如下命令

scp -r /usr/local/hadoop-2.5.2 liuyazhuang146:/usr/local
scp -r /usr/local/hadoop-2.5.2 liuyazhuang147:/usr/local
scp /etc/profile liuyazhuang146:/etc
scp /etc/profile liuyazhuang147:/etc

同时，我们分别在liuyazhuang146和liuyazhuang147主机上执行命令source /etc/profile使环境变量生效。

至此，Hadoop集群环境搭建完毕。

三、集群的启动

1、启动Zookeeper集群

分别在liuyazhuang145、liuyazhuang146、liuyazhuang147上执行如下命令启动zookeeper集群；

zkServer.sh start 

验证集群zookeeper集群是否启动，分别在liuyazhuang145、liuyazhuang146、liuyazhuang147上执行如下命令验证zookeeper集群是否启动，集群启动成功，有两个follower节点跟一个leader节点；

如下：

2、启动journalnode集群

在liuyazhuang145上执行如下命令完成JournalNode集群的启动

[root@liuyazhuang145 ~]# hadoop-daemons.sh start journalnode 

 执行jps命令，可以查看到JournalNode的java进程pid

3、格式化zkfc,在zookeeper中生成ha节点

在liuyazhaung145执行如下命令，完成格式化

hdfs zkfc –formatZK 

 （注意，这条命令最好手动输入，直接copy执行有可能会有问题）

4、 格式化hdfs

hadoop namenode –format 

（注意，这条命令最好手动输入，直接copy执行有可能会有问题）

5、 启动NameNode

首先在mast1上启动active节点，在liuyazhuang145上执行如下命令

[root@liuyazhuang145 ~]# hadoop-daemon.sh start namenode 

在liuyazhuang146上同步namenode的数据，同时启动standby的namenode,命令如下

#把NameNode的数据同步到liuyazhuang146上  
[root@liuyazhuang146 ~]# hdfs namenode -bootstrapStandby  
#启动liuyazhuang146上的namenode作为standby  
[root@liuyazhuang146 ~]# hadoop-daemon.sh start namenode  

6、启动启动datanode

在liuyazhuang145上执行如下命令

[root@liuyazhuang145 ~]# hadoop-daemons.sh start datanode  

7、 启动yarn

在作为资源管理器上的机器上启动，我这里是liuyazhuang147,执行如下命令完成yarn的启动

[root@liuyzhuang147 ~]# start-yarn.sh 

8、启动ZKFC

在liuyazhaung145上执行如下命令，完成ZKFC的启动

[hadoop@liuyazhuang145 ~]# hadoop-daemons.sh start zkfc 

全部启动完后分别在liuyazhuang145,liuyazhuang146,liuyazhuang147上执行jps是可以看到下面这些进程

liuyazhuang145:
[root@liuyazhuang145 ~]# jps
3914 DFSZKFailoverController
3557 DataNode
4081 NameNode
2552 QuorumPeerMain
3357 JournalNode
3669 NodeManager
5716 Jps
[root@liuyazhuang145 ~]# 

liuyazhuang146:
[root@liuyazhuang146 ~]# jps
3719 NameNode
3129 DataNode
6543 Jps
2460 QuorumPeerMain
3451 DFSZKFailoverController
3241 NodeManager
3025 JournalNode
[root@liuyazhuang146 ~]# 

liuyazhuang147:
[root@liuyazhuang147 ~]# jps
2700 JournalNode
2838 DataNode
3569 Jps
2952 ResourceManager
3040 NodeManager
2471 QuorumPeerMain
[root@liuyazhuang147 ~]#

四、测试HA的高可用性

启动后liuyazhuang145的namenode和liuyazhuang146的namenode如下所示：

此时，我们停掉liuyazhuang145主机上的namenode

在liuyazhuang145主机上执行命令hadoop-daemon.sh stop namenode  ，此时liuyazhuang146上的namenode变为active状态

此时，我们启动liuyazhuang145上的namenode，在命令行输入命令:hadoop-daemon.sh start namenode

此时，我们看到liuyazhuang145上的namenode为standby状态  liuyazhuang146上的namenode为active状态

如果liuyazhuang146上的namenode挂掉，liuyazhuang145上的namenode就会变为active状态，再次重启liuyazhuang146上的namenode，liuyazhuang146上的namenode即变为standby状态，实现了namenode的高可用。

五、附录

增减DataNode需要更改的文件：
hdfs-site.xml
slaves
/etc/hosts

另外如果新加入节点，需要更新集群内所有节点的公钥，以便互相之间可以无密码访问。

至此，Hadoop2.5.2 HA高可靠性集群搭建(Hadoop+Zookeeper)搭建完毕。