大数据技术栈_HDFS(zookeeper、hadoop)环境搭建

高可用HDFS集群部署

集群规划

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-2.6.4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

注: 在node6上配置

1.1解压
[ ] tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /apps/

1.2修改配置
[ ] cd /root/apps/zookeeper-3.4.5/conf/
[ ] cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
[ ] vi zoo.cfg
修改：dataDir = /root/apps/zookeeper-3.4.5/tmp
在最后添加：
server.1=node6:2888:3888
server.2=node7:2888:3888
server.3=node8:2888:3888
保存退出

然后创建一个tmp文件夹
[ ] mkdir /root/apps/zookeeper-3.4.5/tmp
[ ] echo 1 > /root/apps/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node7、node8根目录下创建一个hadoop目录：mkdir /hadoop)
scp -r /root/apps/zookeeper-3.4.5/ node7:/root/apps/
scp -r /root/apps/zookeeper-3.4.5/ node8:/root/apps/

		注意：修改node7、node8对应/root/apps/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容
		node7：
			[ ] echo 2 > /root/apps/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
		node8：
			[ ] echo 3 > /root/apps/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

1.4关闭防火墙
1.关闭防火墙
[ ] service iptables stop
2.关闭防火墙开机启动
[ ] chkconfig iptables off

1.5 启动zookeeper集群
启动: [ ] bin/zkServer.sh start
停止: [ ] bin/zkServer.sh stop

启动开启zookeeper集群的脚本命令: [ ] sh zkmanage.sh start
启动关闭zookeeper集群的脚本命令: [ ] sh zkmanage.sh stop

Mode: standalone -->单机模式

1. 安装配置hadoop集群

注: 在node1上配置

2.1 解压
[ ] tar -zxvf hadoop-2.8.4.tar.gz -C /root/apps/

2.2 配置HDFS

注意: 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
[ ] vi /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk
export HADOOP_HOME=/root/apps/hadoop-2.8.4
export PATH=$PATH:$JAV{A}_{H}OME/bin:$HADOOP_HOME/bin

[ ] source /etc/profile #立即生效

#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
[ ] cd /root/apps/hadoop-2.6.4/etc/hadoop

2.2.1 修改hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk

2.2.2 修改core-site.xml

fs.defaultFS
hdfs://hdp/




hadoop.tmp.dir
/root/hdptmp/




ha.zookeeper.quorum
node6:2181,node7:2181,node8:2181

2.2.3 修改hdfs-site.xml

dfs.nameservices
hdp




dfs.ha.namenodes.hdp
nn1,nn2




dfs.namenode.rpc-address.hdp.nn1
node6:9000




dfs.namenode.http-address.hdp.nn1
node6:50070




dfs.namenode.rpc-address.hdp.nn2
node7:9000




dfs.namenode.http-address.hdp.nn2
node7:50070




dfs.namenode.name.dir
/root/hdpdata/name



dfs.datanode.data.dir
/root/hdpdata/data





dfs.namenode.shared.edits.dir
qjournal://node6:8485;node7:8485;node8:8485/hdp




dfs.journalnode.edits.dir
/root/hdpdata/journaldata




dfs.ha.automatic-failover.enabled
true



dfs.client.failover.proxy.provider.hdp
org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider




dfs.ha.fencing.methods

sshfence
shell(/bin/true)





dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
/root/.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
yrc




yarn.resourcemanager.ha.rm-ids
rm1,rm2




yarn.resourcemanager.hostname.rm1
node6


yarn.resourcemanager.hostname.rm2
node7




yarn.resourcemanager.zk-address
node6:2181,node7:2181,node8:2181



yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle



yarn.nodemanager.resource.memory-mb
2048



yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores
2

2.2.6 修改slaves
(slaves是指定子节点的位置，因为要在node1上启动HDFS、在node3启动yarn，
所以node1上的slaves文件指定的是datanode的位置，node3上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
node6
node7
node8

2.2.7 配置免密码登陆
#在hadoop01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 node1…8

2.3 将配置好的hadoop拷贝到其他节点
[ ] scp -r /root/apps/hadoop-2.8.4 node:/ /root/apps/

2.4 启动zookeeper集群

分别在node6、node7、node8上启动zk

[ ] cd /root/apps/zookeeper-3.4.6/bin/
[ ] ./zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
[ ] ./zkServer.sh status

2.5 手动启动journalnode

分别在node6、node7、node8上启动zk

[ ] hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验，node6、node7、node8上多了JournalNode进程

2.6 格式化namenode

在node1上执行命令

[ ] hdfs namenode -format
#格式化后,将node1上的hdpdata拷贝至node2相应目录下

2.7 格式化ZKFC

在node1上执行即可

[ ] hdfs zkfc -formatZK

2.8 启动HDFS

在node1上执行

[ ] start-dfs.sh

2.9 启动YARN

在node3上执行

注意：是在node3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)
start-yarn.sh

注意: start-yarn.sh脚本只能启动一个resourcemanager,第二个resourcemanager需要自己启动
yarn-daemon.sh start resourcemanager(在node4上执行)

3.0. 配置完成
到此，hadoop-2.6.4配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://hadoop00:50070

NameNode ‘hadoop01:9000’ (active)

http://hadoop01:50070

NameNode ‘hadoop02:9000’ (standby)

验证HDFS HA:

1. 首先向hdfs上传一个文件
   [ ] hadoop fs -put /etc/profile /profile
   [ ] hadoop fs -ls /
2. 然后再kill掉active的NameNode
   [ ] kill -9
3. 通过浏览器访问：http://192.168.1.202:50070
   [ ] NameNode ‘hadoop02:9000’ (active)
   这个时候hadoop02上的NameNode变成了active
4. 再执行命令：
   [ ] hadoop fs -ls /
   -rw-r–r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile
   刚才上传的文件依然存在！！！
5. 手动启动那个挂掉的NameNode
   [ ] sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
6. 通过浏览器访问：http://192.168.1.201:50070
   NameNode ‘hadoop01:9000’ (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

OK，大功告成！！！

测试集群工作状态的一些指令 ：

#查看hdfs的各节点状态信息
[ ] bin/hdfs dfsadmin -report
#获取一个namenode节点的HA状态
[ ] bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
#单独启动一个namenode进程
[ ] sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
#单独启动一个zkfc进程
[ ] ./hadoop-daemon.sh start zkfc

出现的问题:

hadoop HA启动时 两个namenode节点都是standby，解决办法

1. 首先你要确定不用ha的时候你的hadoop集群是正常的，不然找错误的方向就偏离了
2. 如果都正常，配置ha 需要zookeeper，先要看看是不是zookeeper没有配置好的问题
3. 如果都正常，在hadoop安装目录执行sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc，这句是启动zookeeper选举制度，然后执行bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn2
   其中nn2是你的namenode中的一个（如果是新配置的HAhadoop集群，可能是zkfc（DFSZKFailoverController）没有格式化导致namenode节点的自动切换机制没有开启）
4. 你在hadoop-env.sh中是需要配置JAVA_HOME的，但是不需要配置其他，HADOOP_HOME和PATH是需要配置在/etc/profile中的