Hadoop 2.2.0版本HDFS的HA配置
注：以下配置描述的是HDFS的QJM方式的HA配置。
1.1 zookeeper集群配置
这里我使用了4台机器部署zookeeper集群，机器IP分别是：
10.0.0.131 Namenode1-v2
10.0.0.132 Namenode2-v2
10.0.0.133 Datanode1-v2
10.0.0.134 Datanode2-v2
首先建立zookeeper的数据目录，比如：
mkdir -p /local/zookeeper
同时建立日志存放目录：
mkdir –p /local/zookeeper/log
然后修改环境变量（比如修改~/.bash_profile），增加如下变量：
exportZOO_HOME=/home/oracle/zookeeper-3.4.5
export ZOO_LOG_DIR=/local/zookeeper/log
在$ZOO_HOME/conf下创建配置文件：
touch zoo.cfg
在zoo.cfg文件是加入以下配置：
tickTime=2000
dataDir=/local/zookeeper
clientPort=2181
initLimit=5
syncLimit=2
server.1=10.0.0.131Namenode1-v2:31316:31317
server.2=10.0.0.132Namenode2-v2:31316:31317
server.3=10.0.0.133Datanode1-v2:31316:31317
server.4=10.0.0.134Datanode2-v2:31316:31317
在4台服务器的目录/opt/hadoop/data/zookeeper下分别创建一个叫myid的文件，内容分别是1，2，3，4如：Namenode1-v2在上执行如下命令
echo 1 >/local/zookeeper/myid
#在Namenode2-v2上执行如下命令
echo 2 >/local/zookeeper/myid
#在Datanode1-v2上执行如下命令
echo 3 >/local/zookeeper/myid
#在Datanode2-v2上执行如下命令
echo 4 >/local/zookeeper/myid
最后就是分别启动zookeeper服务了：
cd $ZOO_HOME
./bin/zkServer.sh start
通过jps命令可以检查是否启动成功：
$ jps
4567 QuorumPeerMain
看到QuorumPeerMain进程就表示zookeeper启动成功了。
测试zookeeper集群是否建立成功，在$ZOO_HOME目录下执行以下命令即可，如无报错表示集群创建成功：
zkCli.sh -server localhost:2181
1.2 HDFS2.2.0HA配置
1.2.1 core-site.xml
1.2.2 hdfs-site.xml
在上面的配置中有一个地方要特别说明一下，dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files这里指向的是一个本地文件。上面我们是配置了两个namenode来实现HDFS的HA的，分别是nn1和nn2，在nn2的~/.ssh/目录下需要将nn1的~/.ssh/目录下的id_rsa文件copy过来，并且应该重命名成如id_rsa_nn1这样的文件名，以免覆盖了本地的文件。
1.2.3 yarn-site.xml
1.3 installphase
安装环境：
硬件环境：5台服务器，2台namenode，3台datanode，分别如下：
10.0.0.131 Namenode1-v2 主namenode，zookeeper，journalnode，zkfcResourceManager
10.0.0.132 Namenode2-v2 备namenode，zookeeper，journalnode，zkfc
10.0.0.133 Datanode1-v2 datanode，zookeeper，journalnode，NodeManagerHRegionServer
10.0.0.134 Datanode2-v2 datanode，zookeeper，journalnode，NodeManagerHRegionServer
10.0.0.135 Datanode3-v2 datanode， hive journalnode，NodeManager HRegionServer
0、首先把各个zookeeper起来
./bin/zkServer.sh start
1、然后在某一个namenode节点执行如下命令，创建命名空间
$HADOOP_HOME/bin/hdfs zkfc -formatZK
2、在各个节点用如下命令启日志程序
$HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh startjournalnode
3、在主namenode节点用./bin/hadoopnamenode-format格式化namenode和journalnode目录
$HADOOP_HOME/bin/hadoop namenode -formatmycluster
4、在主namenode节点启动./sbin/hadoop-daemon.shstartnamenode进程
$HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh startnamenode
5、在备节点执行第一行命令，这个是把备namenode节点的目录格式化并把元数据从主namenode节点copy过来，并且这个命令不会把journalnode目录再格式化了！然后用第二个命令启动备namenode进程！
$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode–bootstrapStandby
$HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh startnamenode
6、在两个namenode节点都执行以下命令
./sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc
7、在所有datanode节点都执行以下命令启动datanode
$HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
1.4 startup phase
下次启动的时候，就直接执行以下命令就可以全部启动所有进程和服务了：
$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
然后访问以下两个地址查看启动的两个namenode的状态：
http://Namenode1-v2:50070/dfshealth.jsp
http://Namenode2-v2:50070/dfshealth.jsp
1.5 stop phase
停止所有HDFS相关的进程服务，执行以下命令：
$HADOOP_HOME/sbin/stop-dfs.sh
1.6 测试HDFS的HA功能
在任意一台namenode机器上通过jps命令查找到namenode的进程号，然后通过kill -9的方式杀掉进程，观察另一个namenode节点是否会从状态standby变成active状态。
$ jps
7456 JournalNode
7783 QuorumPeerMain
6783 NameNode
4090 Jps
5567 DFSZKFailoverController
$ kill -9 6783
然后观察原来是standby状态的namenode机器的zkfc日志，若最后一行出现如下日志，则表示切换成功：
2013-12-31 16:14:41,114INFOorg.apache.hadoop.ha.ZKFailoverController: Successfully transitionedNameNodeat :53310 to Namenode2-v2 active state
这时再通过命令启动被kill掉的namenode进程
$HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh startnamenode
对应进程的zkfc最后一行日志如下：
2013-12-31 16:14:55,683INFOorg.apache.hadoop.ha.ZKFailoverController: Successfully transitionedNameNodeat Namenode1-v2:53310 to standby state
可以在两台namenode机器之间来回kill掉namenode进程以检查HDFS的HA配置！
1.7转换active
在hadoop100执行命令 hdfs haadmin -transitionToActive Namenode2-v2
再使用浏览器访问 http://Namenode1-v2:50070 和http://Namenode2-v2:50070，会发现Namenode2-v2节点变为active，Namenode1-v2还是standby。
你如果想实验一下NameNode切换，执行命令 hdfs haadmin –failover –forceactiveNamenode1-v2 Namenode2-v2
如果向上传数据，还需要修改core-site.xml中的fs.default.name的值，改为hdfs://Namenode1-v2:9000 才行。
现在把我环境中的hadoop-ha部分分享给大家，希望我和大家的保持这份学习热情，后续会把hbase hive 和 sqoop相关文档发给大家。然后把flume作为一个案例共享给大家。最后把整个hadoop体系的统一管理脚本分享给大家。
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