大数据系列（hadoop） Hadoop+Zookeeper 3节点高可用集群搭建

---恢复内容开始---

一、集群规划

主机名	ip	NameNode	DataNode	Yarn	ZooKeeper	JournalNode
node01	192.168.1.201	是	是	否	是	是
node02	192.168.1.202	是	是	否	是	是
node03	192.168.1.203	否	是	否	是	是

 

 

 

 

注：所有操作都是在root用户下操作，如需其他用户，请自行创建。注意文件权限问题。

 

二、环境搭建

1、安装JDK

1.1  下载jdk 

这里使用的是jdk-8u144-linux-x64.tar.gz，下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1TCsxtcSqfA4SSrLaWJa79Q 密码：sot0

将下载的jdk 上传到node01服务器的/opt目录下

[root@node01 usr]# cd /opt/
[root@node01 opt]# ll
total 727676
-rw-r--r--. 1 root root 149756462 Oct 23 12:24 apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 266688029 Oct 23 12:24 hadoop-2.7.4.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 104659474 Oct 23 12:24 hbase-1.2.6-bin.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 185515842 Oct 23 12:26 jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root   3465760 Oct 23 12:24 mysql-connector-java-5.1.44.tar.gz
-rw-r--r--  1 root root  35042811 Oct 23 13:37 zookeeper-3.4.10.tar.gz

然后切换到/usr 目录下

[root@node01 ~]# cd /usr/

新建app目录，用以安装所需软件

[root@node01 usr]# mkdir -p /usr/app

进入app目录

[root@node01 opt]# cd /usr/app/

解压jdk到当前路径下

[root@node01 app]# tar zxvf /opt/jdk-8u144-linux-x64.tar.gz 

建立jdk软连接

[root@node01 app]# ln -s jdk1.8.0_144/ java

配置环境变量

[root@node01 app]# vi /etc/profile

在打开的文件末尾添加如下代码后保存

export JAVA_HOME=/usr/app/java
export CLASS_PATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

使配置生效

[root@node01 app]# source /etc/profile

查看Java版本，显示如下则jdk安装完成

[root@node01 app]# java -version
java version "1.8.0_144"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_144-b01)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.144-b01, mixed mode)

 

根据以上流程，分别在node02、node03 节点上完成jdk 安装。

 

2、安装zookeeper

下载zookeeper 

这里使用的是zookeeper-3.4.10.tar.gz，下载地址：链接：链接：https://pan.baidu.com/s/1hhLu-F4YAl0FtIb67_GzQw 密码：ntxo

将下载的zookeeper上传到node01服务器的/opt目录下

[root@node01 usr]# cd /opt/
[root@node01 opt]# ll
total 727676
-rw-r--r--. 1 root root 149756462 Oct 23 12:24 apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 266688029 Oct 23 12:24 hadoop-2.7.4.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 104659474 Oct 23 12:24 hbase-1.2.6-bin.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 185515842 Oct 23 12:26 jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root   3465760 Oct 23 12:24 mysql-connector-java-5.1.44.tar.gz -rw-r--r-- 1 root root 35042811 Oct 23 13:37 zookeeper-3.4.10.tar.gz

然后切换到/usr/app 目录下

[root@node01 ~]# cd /usr/app/

解压zookeeper到当前路径下

[root@node01 app]# tar zxvf /opt/zookeeper-3.4.10.tar.gz 

建立zookeeper软连接

[root@node01 app]# ln -s zookeeper-3.4.10/ zookeeper

配置环境变量

[root@node01 app]# vi /etc/profile

在打开的文件末尾添加如下代码后保存

export JAVA_HOME=/usr/app/java
export CLASS_PATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/app/zookeeper
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin

使配置生效

[root@node01 app]# source /etc/profile

切换到conf目录，修改zookeepe配置文件

[root@node01 app]# cd /usr/app/zookeeper/conf/
[root@node01 conf]# cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 
[root@node01 conf]# vi zoo.cfg 

按照如下内容修改zoo.cfg 然后保存

# 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/app/zookeeper/data
dataLogDir=/usr/app/zookeeper/datalog

# the port at which the clients will connect
clientPort=21810
# 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=node01:28880:38880
server.2=node02:28880:38880
server.3=node03:28880:38880

在zookeeper目录下创建data和datalog两个目录

[root@node01 conf]# mkdir -p /usr/app/zookeeper/data
[root@node01 conf]# mkdir -p /usr/app/zookeeper/datalog

在data目录下创建myid文件并添加内容为1

[root@node01 conf]# cd /usr/app/zookeeper/data
[root@node01 data]# echo 1 > myid

根据以上步骤在node02、node03节点安装好zookeeper

注：node02节点上的myid内容为2，node03节点上的myid内容为3。

三个节点的zookeeper配置完成后可以测试安装是否成功

在三个节点上分别执行如下命令启动zookeeper

[root@node01 data]# zkServer.sh start
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED

 分别查看三个节点的状态，可以看到一个leader和两个follower，说明zookeeper安装成功。

[root@node01 data]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

[root@node02 data]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader

[root@node03 hadoop]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

分别停止三个节点上的zookeeper

[root@node01 data]# zkServer.sh stop

 

3、安装hadoop

下载hadoop

这里使用的是 hadoop-2.7.4.tar.gz 下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1PSlTdRjcjH8z8eirdeDCrA 密码：sz3c

将下载的hadoop上传到node01服务器的/opt目录下

[root@node01 usr]# cd /opt/
[root@node01 opt]# ll
total 727676
-rw-r--r--. 1 root root 149756462 Oct 23 12:24 apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 266688029 Oct 23 12:24 hadoop-2.7.4.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 104659474 Oct 23 12:24 hbase-1.2.6-bin.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 185515842 Oct 23 12:26 jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root   3465760 Oct 23 12:24 mysql-connector-java-5.1.44.tar.gz
-rw-r--r--  1 root root  35042811 Oct 23 13:37 zookeeper-3.4.10.tar.gz

然后切换到/usr/app 目录下

[root@node01 ~]# cd /usr/app/

解压hadoop到当前路径下

[root@node01 app]# tar zxvf /opt/hadoop-2.7.4.tar.gz

建立hadoop软连接

[root@node01 app]# ln -s hadoop-2.7.4/ hadoop

配置环境变量

[root@node01 app]# vi /etc/profile

在打开的文件末尾添加如下代码后保存

export JAVA_HOME=/usr/app/java
export CLASS_PATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/app/zookeeper
export HADOOP_HOME=/usr/app/hadoop

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

使配置生效

[root@node01 app]# source /etc/profile

切换到hadoop目录，分别创建journal、hdfs/data、hdfs/name 路径

[root@node01 app]# cd /usr/app/hadoop
[root@node01 hadoop]# mkdir journal
[root@node01 hadoop]# mkdir -p hdfs/name
[root@node01 hadoop]# mkdir -p hdfs/data

切换到配置文件目录

[root@node01 hadoop]# cd /usr/app/hadoop/etc/hadoop/

将如下代码写入 core-site.xml

[root@node01 hadoop]# vi core-site.xml 

fs.defaultFS
hdfs://ns



hadoop.tmp.dir
/usr/app/hadoop/tmp



io.file.buffer.size
4096



ha.zookeeper.quorum
node01:21810,node02:21810,node03:21810

将如下代码写入到 hdfs-site.xml

[root@node01 hadoop]# vi hdfs-site.xml

  
          
          
        dfs.nameservices      
        ns      
        
      
      
       dfs.ha.namenodes.ns  
       nn1,nn2  
      
      
      
       dfs.namenode.rpc-address.ns.nn1  
       node01:9000  
      
      
      
        dfs.namenode.http-address.ns.nn1  
        node01:50070  
      
      
      
        dfs.namenode.rpc-address.ns.nn2  
        node02:9000  
      
      
      
        dfs.namenode.http-address.ns.nn2  
        node02:50070  
      
      
      
         dfs.namenode.shared.edits.dir  
         qjournal://node01:8485;node02:8485;node03:8485/ns  
      
      
      
          dfs.journalnode.edits.dir  
          /usr/app/hadoop/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/app/hadoop/hdfs/name      
          
      
          
        dfs.datanode.data.dir      
        file:///usr/app/hadoop/hdfs/data      
          
      
          
       dfs.replication      
       2      
         
                                                                          
          
       dfs.webhdfs.enabled      
       true      
          
  

将如下代码写入到  mapred-site.xml

[root@node01 hadoop]# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[root@node01 hadoop]# vi mapred-site.xml

　　
　　　　mapreduce.framework.name
　　　　yarn
　　

将如下代码写入到 yarn-site.xml

[root@node01 hadoop]# vi yarn-site.xml

　　
　　
　　　　yarn.nodemanager.aux-services
　　　　mapreduce_shuffle
　　
　　
　　
　　　　yarn.resourcemanager.hostname
　　　　node03
　　

修改 hadoop-env.sh

找到文件的export JAVA_HOME=${JAVA_HOME} 一行，将其修改为 export JAVA_HOME=/usr/app/java

修改 slaves 文件

node01
node02
node03

按照如上步骤将node02、node03节点的hadoop配置完成

至此，Hadoop HA 集群环境搭建完成，以下开始测试集群

4、集群启动

分别在node01、node02、node03 三个节点执行以下命令启动zookeeper

[root@node01 hadoop]# zkServer.sh start

验证zookeeper集群状态

[root@node01 data]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

[root@node02 data]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader

[root@node03 hadoop]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower启动 

 在node01上启动journalnode集群

[root@node01 hadoop]# hadoop-daemons.sh start journalnode

 执行jps命令，可以查看到JournalNode的java进程pid

在node01上格式化zkfc

[root@node01 hadoop]# hdfs zkfc -formatZK

在node01上格式化hdfs

[root@node01 hadoop]# hadoop namenode -format

在node01上启动namenode

[root@node01 hadoop]# hadoop-daemon.sh start namenode

在node02上启动数据同步和standby的namenode

[root@node01 hadoop]# hdfs namenode -bootstrapStandby

[root@node01 hadoop]# hadoop-daemon.sh start namenode

在node01 上启动datanode

[root@node01 hadoop]# hadoop-daemons.sh start datanode 

在node03上启动yarn

[root@node03 hadoop]# start-yarn.sh

在node01上启动zkfc

[root@node01 hadoop]# hadoop-daemons.sh start zkfc 

 

全部启动后分别在node01、node02、node03上执行jps 可以看到下面这些进程

[root@node01 hadoop]# jps
7073 QuorumPeerMain
2406 DFSZKFailoverController
2150 DataNode
2248 NodeManager
2536 NameNode
1849 JournalNode
7882 Jps

[root@node02 data]# jps
1654 QuorumPeerMain
3430 Jps
1895 DataNode
1993 NodeManager
1707 JournalNode
1806 NameNode
2126 DFSZKFailoverController

[root@node03 hadoop]# jps
1604 QuorumPeerMain
2518 Jps
1961 NodeManager
1756 DataNode
1869 ResourceManager
1679 JournalNode

4、测试HA高可用性

http://192.168.1.202:50070/dfshealth.html#tab-overview

 

 http://192.168.1.201:50070/dfshealth.html#tab-overview

 在node02（active）节点关闭namenode

[root@node02 hadoop]# hadoop-daemon.sh stop namenode

　

 

  在node02（active）节点开启namenode

 

[root@node02 hadoop]# hadoop-daemon.sh start namenode

　　

 

 

---恢复内容结束---

转载于:https://www.cnblogs.com/YellowstonePark/p/7750213.html