Hadoop及Zookeeper+HBase集群部署

一、 集群环境

1. 系统版本
   虚拟机：内存 16G CPU 双核心
   系统： CentOS-7 64位
   系统下载地址：
   http://124.202.164.6/files/417500000AB646E7/mirrors.163.com/centos/7/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-DVD-1708.iso
2. 软件版本
   hadoop-2.8.1.tar.gz
   hbase-1.3.1-bin.tar.gz
   zookeeper-3.4.10.tar.gz
   jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
3. 主机环境
   物理机：Window Server 2012 R2
   虚拟机：VMware Workstation Pro 12

4. 使用信息
   实体机
   远程桌面：124.130.192.24:9007
   用 户 名：JCNY_ZhuGeLiang
   密 码：**问谢炎
   三台虚拟机
   =======Hamster======
   I P：192.168.0.10
   用户名：hadoop
   密 码：jcny@hadoop
   =======hslave-1======
   I P：192.168.0.11
   用户名：hadoop
   密 码：jcny@hadoop
   =======hslave-2======
   I P：192.168.0.12
   用户名：hadoop
   密 码：jcny@hadoop

5. 集群环境
   一共建立了三台虚拟机
   Ip节点名称为：
   Master节点
   192.168.0.10 hmaster.hcluster
   Slave节点
   192.168.0.11 hslave-1.hcluster
   192.168.0.12 hslave-2.hcluster
   三个虚拟机上都必须安装zookeeper

注意：操作说明，命令前面有#号代表root用户登入的

1. 时间说明
   书写时间：2017-10-19
   第一次更新时间：2017-10-22

二、 安装基础集群环境

1. 基础环境配置
   为了配置方便，集群中防火墙已经全部关闭，并且禁止开机启动
2. 关闭防火墙
   由于新版的CentOS-7 默认采用的firewalld防火墙，不是iptables，关闭命令为
   systemctl stop firewalld
   systemctl mask firewalld
   如果想切换成iptables防火墙请如下操作：
   安装：yum install iptables-services
   设置开机启动 systemctl enable iptables
   具体使用请看iptables基础操作
   注意：在集群中所有节点上执行相同的操作
3. 配置/etc/hosts
   编辑/etc/host文件，加入集群节点的IP与Hostname对应关系
   192.168.0.10 hmaster hmaster.hcluster
   192.168.0.11 hslave-1 hslave-1.hcluster
   192.168.0.12 hslave-2 hslave-2.hcluster
   注意：在集群中所有节点上执行相同的操作
4. 安装Java
   1) 解压jdk-8u144-linux-x64.tar.gz至/opt目录

   tar -xzf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz -C /opt

   2) 添加Java环境变量到文件/etc/profile的最后

#=================JAVA_HOME===================
export JAVA_HOME="/opt/jdk1.8.0_144"
export JAVA_BIN=$JAVA_HOME/bin
export JAVA_LIB=$JAVA_HOME/lib
export CLASSPATH=.:$JAVA_LIB/tools.jar:$JAVA_LIB/dt.jar
export PATH=$JAVA_BIN:$PATH
3) 导入环境变量

source /etc/profile

4) 验证安装结果
执行java -version验证是否安装成功
结果：

注意：在集群中所有节点上执行相同的操作

1. 安装ntp
   在Hadoop集群中， 需要保证各节点的时钟同步
   1) 在所有节点安装ntp服务

   yum install ntp ntpdate

   2) Master节点配置
   在Master节点，编辑配置文件/etc/ntp.conf， 添加如下配置，使Master节点的ntp服务接受来自集群网段的时间同步请求
   restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
   3) 启动Master节点的ntpd服务，并设置为开机启动

   chkconfig --level 345 ntpd on

   service ntpd start

   4) Slave节点配置
   在Slave节点，编辑配置文件/etc/ntp.conf， 添加如下配置，使之与Master节点的时钟进行同步
   server hamster
   第一次启动Slave节点上的ntpd前，先手动与Master节点进行时钟同步

   ntpdate hamster

   5) 启动Slave节点的ntpd服务，并设置为开机启动

   chkconfig --level 345 ntpd on

   service ntpd start

   注意：Ntpd启动的时候通常需要一段时间大概5分钟进行时间同步，所以在ntpd刚刚启动的时候还不能正常提供时钟服务，报错"no server suitable for synchronization found"
2. 安装rsync
   通过rsync工具，hadoop控制脚本能够将配置文件分发到集群的各个节点中。 默认该功能未启用，可以通过设置hadoop-env.sh中的HADOOP_MASTER变量启动。 启用rsync后，当工作节点的守护进程启动后，会把以HADOOP_MASTER为根的目录树与本地的HADOOP_INSTALL目录同步

   yum install rsync

   注意：在集群中所有节点上执行相同的操作
3. 配置Master节点到所有节点的无密码登录
   前提： 集群各节点使用相同的登录用户名，且不建议使用root用户，本文中使用用户名hadoop。

在所有节点上创建用户hadoop

useradd hadoop

passwd hadoop

New password:
Retype new password:
passwd: all authentication tokens updated successfully.
1) 在Master节点上生成主机密钥
在Master 第一个机器节点上，切换hadoop用户进行设置
$ ssh-keygen -t rsa -P ‘’
一路回车，最后输入y回车

执行上述命令后，一路回车，会在.ssh下生成私钥id_rsa和公钥id_rsa.pub两个文件
2) 复制Master公钥到被登录节点的authorized_keys文件中
首先配置Master到Master的无密码登录
注意：以下步骤必须在hadoop（只要不是root用户就可以）用户下进行创建.ssh文件夹，然后复制authorized_keys文件，在hadoop用户下设置对应的权限

cat .ssh/id_rsa.pub >> .ssh/authorized_keys

chmod 600 .ssh/authorized_keys

然后配置Master到Slave的无密码登录，将Master节点id_rsa.pub中的内容复制到Slave节点的${HOME}/.ssh/authorized_keys文件中
3) 首先将公钥文件传到Slave节点

scp .ssh/id_rsa.pub hadoop@hslave-1:/home/hadoop/id_rsa.pub.hmaster

4) 在Slave节点上创建文件.ssh/authorized_keys

mkdir .ssh

cat id_rsa.pub.hmaster >> .ssh/authorized_keys

chmod 700 .ssh

chmod 600 .ssh/authorized_keys

rm -f id_rsa.pub.hmaster

5) 依次在所有Slave节点上执行相同的操作，并在Master节点登录Slave进行验证

ssh hslave-1

6) 如果不能连接
在root用户下打开Terminal
输入命令 cat /etc/passwd

从上图可以看出hadoop用户，缺少了一个定义，然后用gedit或者vim编辑
gedit /etc/passwd
在1001: 这里添加hadoop 保存即可
这样就可以免密登录了:

1. 修改 ulimit 限制
   1) 这个配置针对HBase
   参照HBase官方文档
   因为HBase 会在同一时间打开大量的文件句柄和进程，超过 Linux 的默认限制，导致可能会出现如下错误。

所以编辑/etc/security/limits.conf文件，添加以下两行，提高能打开的句柄数量和进程数量
hadoop - nofile 32768
hadoop - nproc 32000
还需要在/etc/pam.d/common-session 加上这一行:
否则在/etc/security/limits.conf上的配置不会生效。

最后还要注销（logout或者exit）后再登录，这些配置才能生效
判断是否生效：
登录hadoop用户之后，在命令行中输入：ulimit -n -u
查看最大文件和进程数量是否改变了。
返回结果如下：就成功了

注意：在集群中所有节点上执行相同的操作
至此， 集群及Hadoop的依赖配置已经完成，下面进行Hadoop的安装。
三、 安装Hadoop

1. 解压hadoop tar包
   1) 将hadoop软件包上传至集群各节点并解压
   本文中将hadoop-2.5.1.tar.gz上传至hadoop用户的主目录/home/hadoop下。

   tar -xzf hadoop-2.5.1.tar.gz

   mv hadoop-2.5.1 hadoop

   注意：在集群中所有节点上执行相同的操作
   2) 设置hadoop文件的权限普通用户
   chown -R Hadoop:Hadoop /home/Hadoop/hadoop
   3) 配置hadoop各配置文件
   hadoop的配置文件位于/home/hadoop/etc/hadoop下
   a) 修改jdk路径

b) core-site.xml
用于定义系统级别的参数，如HDFS URL、Hadoop的临时目录以及用于rack-aware集群中的配置文件的配置等

hadoop.tmp.dir
/home/hadoop/hadoop/temp



fs.default.name
hdfs://192.168.0.10:9000


fs.defaultFS
hdfs://192.168.0.10:9002


io.file.buffer.size
131072

Slave主机修改hmaster为相应的节点名称例如第一台：hslave-1
c) hdfs-site.xml
HDFS的相关设定，如文件副本的个数、块大小及是否使用强制权限等

dfs.replication
2


dfs.namenode.name.dir
/home/hadoop/hadoop/name


dfs.datanode.data.dir
/home/hadoop/hadoop/data


dfs.blocksize
268435456

d) mapred-site.xml.template
HDFS的相关设定，如reduce任务的默认个数、任务所能够使用内存的默认上下限等

mapreduce.framework.name
yarn


mapred.job.tracker
http://192.168.0.10:9001


mapreduce.jobhistory.address
http://192.168.0.10:10020


mapreduce.jobhistory.webapp.address
http://192.168.0.10:19888

Slave主机修改hmaster为相应的节点名称例如第一台：hslave-1
e) yarn-site.xml

yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle


yarn.resourcemanager.address
192.168.0.10:8032


yarn.resourcemanager.scheduler.address
192.168.0.10:8030


yarn.resourcemanager.resource-tracker.address
192.168.0.10:8031


yarn.resourcemanager.admin.address
192.168.0.10:8033


yarn.resourcemanager.webapp.address
192.168.0.10:8088

Slave主机修改hmaster为相应的节点ip地址例如第一台：192.168.0.11
f) slaves
Hadoop集群的slave主机列表，master启动时会通过SSH连接至此列表中的所有主机并为其启动DataNode和NodeManager
文件在：hadoop/etc/hadoop/slaves
hslave-1
hslave-2

Master 主机特有的配置
g) 如果这个文件不存在就新建一个文件名字为masters，里面写入hmaster这个主机节点

Master 主机特有的配置
4) 配置环境变量
export HADOOP_HOME=/usr/hadoop
export PATH=$PATH :$HADOOP_HOME/bin
5) 格式化HDFS存储
进入hadoop下的bin目录（只在主机上操作）

./hdfs namenode -format

在格式化过程中注意输出结果，成功后会有类似下面的输出：

出现上图就是成功了
6) 启动Hadoop服务
启动和停止脚本位于hadoop下sbin目录
a) 启动HDFS

sbin/start-dfs.sh

b) 启动Yarn

sbin/start-yarn.sh

c) 启动MapReduce JobHistory Server

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

d) 启动所有一句话就可以
sbin/start-all.sh
e) 验证服务是否正常运行 查看Master节点上服务：
新打开一个Terminal，然后输入jps查看结果

节点机输入jps

7) 停止Hadoop服务
a) 停止HDFS

sbin/stop-dfs.sh

b) 停止Yarn

sbin/stop-yarn.sh

c) 停止MapReduce JobHistory Server

sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

d) 停止所有一句话就可以
sbin/stop-all.sh

1. Web界面查看
   端口为50070

四、 安装ZooKeeper
注意：zookeeper安装在所有节点

1. zookeeper安装在所有节点
   a) 在所有节点上解压zookeeper
   b) zookeeper配置文件zoo.cfg位于zookeeper下的conf目录下，默认不存在，可根据zoo_sample.cfg生成

   cd conf

   cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

   c) zoo.cfg配置后内容如下:

   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=/home/hadoop/zookeeper/data
   #dataLogDir=/home/hadoop/zookeeper/logs

   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.

   #

   zookeeper.apache.org/doc/current…

   #

   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=0.0.0.0:2888:3888
server.2=192.168.0.11:2888:3888
server.3=192.168.0.12:2888:3888
将zoo.cfg同步到zookeeper所有节点
d) 创建zookeeper数据目录，并建立节点标识文件myid
在hmaster节点创建标识为1的文件myid

mkdir -p /home/hadoop/zookeeperdata/data

echo "1" > /home/hadoop/zookeeperdata/data/myid

同理，与zoo.cfg中配置相对应，在hslave-1和hslave-2节点上分别创建标识为2和3的标识文件。
e) hslave-1

mkdir -p /home/hadoop/zookeeperdata/data

echo "2" > /home/hadoop/zookeeperdata/data/myid

f) hslave-2

mkdir -p /home/hadoop/zookeeperdata/data

echo "3" > /home/hadoop/zookeeperdata/data/myid

1. 启动zookeeper集群
   zookeeper启动脚本位于zookeeper下的bin目录下
   启动ZooKeeper
   在ZooKeeper集群的每个结点上，执行启动ZooKeeper服务的脚本，如下所示：
   每一个节点机都得需要执行下面命令

   bin/zkServer.sh start

   zookeeper的日志zookeeper.out默认位于zookeeper主目录下，可通过修改${zkhome}/bin/zkEnv.sh中的ZOO_LOG_DIR变量来改变日志路径。
2. 验证是否安装成功
   a) 安装完成之后，新打开一个Terminal，输入jps进行查看，是否有QuorumPeerMain线程存在，以下图片是没有此线程，

b) 然后在刚才bin目录下输入指令：cat zookpeer.out
如果返回结果为：

c) 然后结果是java的环境变量可能没有起作用
输入命令 source /etc/profile
d) 防火墙问题，需要关闭防火墙
systemctl disable firewalld
service iptables stop
e) 看到下图红色框内进程有了就代表成功了

f) 输入命令查看状态是否启动成功
./zkServer.sh status

非常大的注意：
如果遇到第一个启动之后，但是输入：# ./zkServer.sh status
出现

代表其他节点上的还没有启动，要接着去启动其他节点机上的zookeeper，
启动之后在输入查看

就正常了
五、 HBase安装
HBase集群架构分为1个HMaster(hmaster)和2个HRegionServer(hslave-1, hslave-2)。

1. 在所有节点解压hbase

   tar -xzf hbase-1.1.5-bin.tar.gz

   mv hbase-1.1.5-bin hbase

   以下称hbase主目录为${HBASE_HOME}。
2. 配置HBase
   hbase配置文件位于${HBASE_HOME}/conf目录下。
   1) hbase-env.sh
   主要改两个配置：
   export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_79
   export HBASE_MANAGES_ZK=false
   2) hbase-site.xml
   
   
   hbase.cluster.distributed
   true
   
   
   hbase.rootdir
   hdfs://192.168.0.10:9002/hbase
   
   
   hbase.master
   hmaster:60000
   
   
   hbase.zookeeper.quorum
   hmaster,hslave-1,hslave-2
   
   
   hbase.zookeeper.property.dataDir
   /home/hadoop/zookeeper
   
   
   hbase.master.maxclockskew
   150000
   
   
   hbase.zookeeper.property.clientPort
   2181
   
   
   这里要特别注意的是hbase.rootdir里面的HDFS地址是要跟Hadoop 的core-site.xml里面的fs.defaultFS 的HDFS的IP地址或者域名、端口必须一致。其次是hbase.zookeeper.property.dataDir，其中a01513是我的操作系统用户名，根据你自己的情况改吧，或者放到其他目录也是可以的。hbase.cluster.distributed 是启用分布式模式，这里必须为true哦。hbase.zookeeper.quorum是配置集群IP地址集或者域名集，逗号分隔。hbase.master配置HBase的主节点端口，web端口是60010,通过web UI你可以确认你是否访问成功了。
   3) 配置regionservers主机列表
   hslave-1
   hslave-2
   4) 节点机列表都为
   hslave-1
   hslave-2
   注意：将上述配置同步到集群中所有节点。
3. 启动停止HBase
   HBase脚本位于${HBASE_HOME}/bin目录下。

   bin/start-hbase.sh

4. 停止HBase

   bin/stop-hbase.sh

5. 如果启动的时候出现此问题，就注释下面内容

出错地方

注释的代码

这个错误是时间没有同步
注意：每一个节点机都配置

1. 查看是否启动成功
   主机节点

节点机1、节点机2

注意：如果节点机HRegionServer进程，时间同步出现了问题，可以把时间同步加大

hbase.master.maxclockskew
150000

1. 可以进入hbase shell，使用命令查看hbase状态

2. 查询出表
   出现下图就表示真正成功了

3. Web界面查看
   端口为16010

六、 总结
至此：完全分布式Hadoop+Zookeeper+HBase集群测试环境基本圆满完成，如有问题继续研究，通过这3天的时间研究得到了很多的知识。
经历的很多的坑，而且好多都是防火墙还有java路径问题还有就是配置文件配置信息问题，还有就是节点机配置文件同步的问题！

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