hadoop-2.6.0-cdh5.9.3分布式高可用部署

大家好，我是Linux运维工程师 Linke 。技术过硬，从不挖坑~

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此文只说各组件的作用，部署搭建，不谈原理。知道这些基础组件的作用后，自个儿心中大概就对这玩意儿的工作方式有个差不多的了解了。好吧，其实我就这两下子，下面进入正题。（下面我是用root用户启动的，生产不用用root用户）

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hdfs的一些专用词汇说明

NameNode： 负责管理文件系统的 namespace 以及客户端对文件的访问;
DataNode： 用于管理它所在节点上的存储;
FailoverController： 故障切换控制器，负责监控与切换 Namenode 服务;
JournalNode： 用于存储 EditLog;
Balancer： 用于平衡集群之间各节点的磁盘利用率;
HttpFS： 提供 HTTP 方式访问 HDFS 的功能；
EditLogs： 它包含最近对文件系统进行的与最新 FsImage 相关的所有修改；
FsImage： 它包含自 Namenode 开始以来文件的 namespace 的完整状态;
block ： 是硬盘上存储数据的最不连续的位置，在 hadoop 集群中，每个 block 的默认大小为 128M；
checkpoint： 当 NameNode 启动时，它会从硬盘中读取 EditLog 和 FsImage，将所有 EditLog 中的事务作用在内存中的 FsImage 上，并将这个新版本的 FsImage 从内存中保存到本地磁盘上，然后删除旧的 EditLog，这个过程也被称为一个 checkpoint。

yarn以及MapReduce的一些专用词汇说明

yarn： hadoop的分布式资源管理框架，mapreduce作为计算引擎，运行在yarn里；
MapReduce： hadoop2.x 版本，MapReduce 进程是由 yarn 集群提供，在Hadoop内部用“作业”（Job）表示MapReduce程序。一个MapReduce程序可对应若干个作业，而每个作业会被分解成若干个Map/Reduce任务（Task）；
Task Scheduler： 调度器，会在资源出现空闲时，选择合适的任务使用这些资源；
ResourceManager： 接收来自对yarn集群提交的请求，并指定NM分配Container。
NodeManager： 启动Container运行来自ResourceManager分配过来的任务。负责运行 所有TaskTracker 和 JobTracker，发送心跳给ResourceManager；
JobTracker： 主要负责所有TaskTracker与作业的健康状况资源监控和作业调度，一旦发现失败情况后，其会将相应的任务转移到其他节点；
TaskTracker： 周期性地通过Heartbeat将本节点上资源的使用情况和任务的运行进度汇报给JobTracker ，同时接收JobTracker发送过来的命令并执行相应操作（如启动新任务、杀手任务等）；
slot： 等量划分本节点上的资源量（表现在cpu、mem上），一个Task获取到一个slot后才有机会运行，而Hadoop调度器的作用就是将各个TaskTracker上的空闲slot分配给Task使用；
task： Task分为Map Task和Reduce Task两种，均由TaskTracker启动；
Map Task： 先将任务解析成一个个key/value对，然后依次进行处理，最终将临时结果存放到本地磁盘上，其中临时数据被分为若干个partition，每个partition将被一个Reduce Task处理；
Reduce Task： 执行过程分为三个阶段，1、从远程节点上读取Map Task的中间结果（称为“Shuffle阶段”）；2、按照key对key/value键值对进行排序（称为“Sort阶段”）；3、依次读取，调用用户自定义的reduce()函数处理，并将最终结果存放到HDFS上（称为“Reduce阶段”）。

首先从cdh官网下载 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3.tar.gz 包。

http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/

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一、服务器5台：

主机名	ip	部署方案
namenode181	192.168.10.181	ResourceManager、NameNode、DFSZKFailoverController
namenode182	192.168.10.182	ResourceManager、NameNode、DFSZKFailoverController
datanode183	192.168.10.183	QuorumPeerMain（zk进程名）、JournalNode、DataNode、NodeManager
datanode184	192.168.10.184	QuorumPeerMain（zk进程名）、JournalNode、DataNode、NodeManager
datanode185	192.168.10.185	QuorumPeerMain（zk进程名）、JournalNode、DataNode、NodeManager

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二、配置jdk环境变量；每台服务器添加 hosts ，并且免密登录，namenode用来远程启动使用

[root@namenode181 ~]# cat /etc/hosts
127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.10.185 datanode185
192.168.10.184 datanode184
192.168.10.183 datanode183
192.168.10.182 namenode182
192.168.10.181 namenode181

[root@datanode181 ~]# java -version
java version "1.8.0_111"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_111-b14)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.111-b14, mixed mode)

namenode181 namenode182 互相 ssh 免密码登录， namenode181 namenode182 到 datanode183 datanode184 datanode185 免密码登录。
从namenode181 和 namenode182 执行

[root@namenode181 ~]# ssh-keygen
[root@namenode181 ~]# ssh-copy-id namenode181
[root@namenode181 ~]# ssh-copy-id namenode182
[root@namenode181 ~]# ssh-copy-id datanode183
[root@namenode181 ~]# ssh-copy-id datanode184
[root@namenode181  ~]# ssh-copy-id datanode185

三、启动一个独立的 zookeeper 集群

推荐独立安装一个 zk 集群、随便挑一个版本，只要版本高的不是太离谱，应该都没问题。Linke 用的是 zookeeper-3.4.6 版本。怎么安装zk ，我直接跳过了，撸到此文的兄弟们应该都会自己安装。
jps命令查看，可以看到进程 QuorumPeerMain

[root@datanode184 zookeeper-3.4.6]# jps
20364 QuorumPeerMain
[root@datanode184 zookeeper-3.4.6]# /data/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh status
JMX enabled by default
Using config: /data/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader

四、解压hadoop-2.6.0-cdh5.9.3压缩包到安装路径 /data 下，然后开始写我们的配置文件

1、解压文件到 /data 目录下

[root@namenode181 ~]# tar xvf hadoop-2.6.0-cdh5.9.3.tar.gz -C /data/
[root@namenode181 ~]# chown -R root. /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3
[root@namenode181 ~]# cd /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3
[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# ls
bin  bin-mapreduce1  cloudera  etc  examples  examples-mapreduce1  include  lib  libexec  LICENSE.txt  NOTICE.txt  README.txt  sbin  share  src

2、修改 etc/hadoop/core-site.xml 文件，此文件针对的是hdfs的全局配置

[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# vim etc/hadoop/core-site.xml

  
  
    fs.defaultFS
    hdfs://flinkhdfs/
  
  
  
    hadoop.tmp.dir
    /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/tmp
  
  
  
    ha.zookeeper.quorum
    datanode183:2181,datanode184:2181,datanode185:2181
  
  
    fs.checkpoint.period
    3600
  
  
    fs.checkpoint.size
    67108864
  
  
    fs.checkpoint.dir
    /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/namesecondary
  

3、修改 etc/hadoop/hdfs-site.xml 文件，此文件针对的是 hdfs 细节的配置。注意：dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files 行配置，使用什么用户，填什么用户的id_rsa 路径

[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# vim etc/hadoop/hdfs-site.xml

  
    
    dfs.nameservices
    flinkhdfs
  
  
  
    dfs.ha.namenodes.flinkhdfs
    namenode181,namenode182
  
  
  
    dfs.namenode.rpc-address.flinkhdfs.namenode181
    namenode181:9000
  
  
  
    dfs.namenode.http-address.flinkhdfs.namenode181
    namenode181:50070
  
  
  
    dfs.namenode.rpc-address.flinkhdfs.namenode182
    namenode182:9000
  
  
  
    dfs.namenode.http-address.flinkhdfs.namenode182
    namenode182:50070
  
    
  
    dfs.namenode.shared.edits.dir
    qjournal://datanode183:8485;datanode184:8485;datanode185:8485/flinkhdfs
  
  
  
    dfs.journalnode.edits.dir
    /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/journaldata
  
  
  
    dfs.datanode.data.dir
    file:///data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/datanode
  
  
  
    dfs.namenode.name.dir
    file:///data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/namenode
  
  
  
    dfs.replication
    2
  
  
  
    dfs.ha.automatic-failover.enabled
    true
  
    
  
    dfs.client.failover.proxy.provider.flinkhdfs
    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
  

4、修改 etc/hadoop/yarn-site.xml ， yarn集群的详细配置

[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# vim  etc/hadoop/yarn-site.xml 

  
  
    yarn.resourcemanager.ha.enabled
    true
  
  
  
    yarn.resourcemanager.cluster-id
    flinkyarn
  
  
  
    yarn.resourcemanager.ha.rm-ids
    rm1,rm2
  
  
  
    yarn.resourcemanager.hostname.rm1
    namenode181
  
  
    yarn.resourcemanager.hostname.rm2
    namenode182
  
  
  
    yarn.resourcemanager.recovery.enabled
    true
  
    
  
    yarn.resourcemanager.store.class
    org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore
  
  
  
    yarn.resourcemanager.zk-address
    datanode183:2181,datanode184:2181,datanode185:2181
  
  
    yarn.nodemanager.aux-services
    mapreduce_shuffle
  

5、修改 etc/hadoop/mapred-site.xml

[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# vim  etc/hadoop/mapred-site.xml

    
    
        mapreduce.framework.name
        yarn
    
    
    
        dfs.replication
        2
    

6、修改 etc/hadoop/slaves ，此文件用来告诉NameNode在哪里起DataNode；告诉ResourceManager在哪里起NodeManager

[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# vim etc/hadoop/slaves
datanode183
datanode184
datanode185

7、创建上诉配置文件中涉及到的目录

[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# mkdir namenode namesecondary journaldata datanode
[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# ls
bin             cloudera  etc       examples-mapreduce1  journaldata  libexec      namenode       NOTICE.txt  sbin   src
bin-mapreduce1  datanode  examples  include              lib          LICENSE.txt  namesecondary  README.txt  share

8、将目录分发到每台服务器
是的，你没看错，所有节点全部使用相同的配置文件

五、启动hdfs高可用集群

这里Linke要用最简单粗暴的方式启动集群。
1、在datanode183 、datanode184、datanode185 启动journalnode ； 注意一下，是用 hadoop-daemons.sh 脚本启动，而不是 hadoop-daemon.sh ，前者是启动JournalNode集群的，不知道是不是读的etc/hadoop/slaves 这个文件中节点信息，后者是启动单个节点的。启动后，分别在三台 JournalNode 节点可以看到 JournalNode 进程，它是干嘛用的，请看一开始的介绍。根据etc/hadoop/hdfs-site.xml配置文件中所写，他的数据目录我放在了/data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/journaldata ，此时此目录中不会有文件存在（此处画重点）。

[root@datanode183 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# sbin/hadoop-daemons.sh start journalnode
datanode184: starting journalnode, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/hadoop-root-journalnode-datanode184.out
datanode183: starting journalnode, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/hadoop-root-journalnode-datanode183.out
datanode185: starting journalnode, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/hadoop-root-journalnode-datanode185.out
[root@datanode183 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# jps
25144 JournalNode
22332 QuorumPeerMain

2、在 namenode181 格式化HDFS，跑完没有报错说明格式化完毕，然后会再namenode目录下生成初始的namenode集群文件

[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# hdfs namenode -format
19/09/06 18:16:11 INFO namenode.FSNamesystem: ACLs enabled? false
19/09/06 18:16:11 INFO namenode.FSNamesystem: XAttrs enabled? true
19/09/06 18:16:11 INFO namenode.FSNamesystem: Maximum size of an xattr: 16384
19/09/06 18:16:12 INFO namenode.FSImage: Allocated new BlockPoolId: BP-76872703-192.168.10.181-1567764972634
19/09/06 18:16:12 INFO common.Storage: Storage directory /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/namenode has been successfully formatted.
19/09/06 18:16:12 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Saving image file /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/namenode/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 using no compression
19/09/06 18:16:12 INFO namenode.FSImageFormatProtobuf: Image file /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/namenode/current/fsimage.ckpt_0000000000000000000 of size 321 bytes saved in 0 seconds.
19/09/06 18:16:12 INFO namenode.NNStorageRetentionManager: Going to retain 1 images with txid >= 0
19/09/06 18:16:12 INFO util.ExitUtil: Exiting with status 0
19/09/06 18:16:12 INFO namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG: 
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at namenode181/192.168.10.181
************************************************************/
[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# ls namenode/
current
[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# ls namenode/current/
fsimage_0000000000000000000  fsimage_0000000000000000000.md5  seen_txid  VERSION

3、将namenode直接传到 namenode182 上

[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]#  scp -r namenode/ namenode182:/data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/
VERSION                                                                                                                         100%  205   184.0KB/s   00:00    
seen_txid                                                                                                                       100%    2     1.8KB/s   00:00    
fsimage_0000000000000000000.md5                                                                                                 100%   62    60.5KB/s   00:00    
fsimage_0000000000000000000      

4、在 namenode181 格式化ZKFC，如下没有报错说明格式化没问题

[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# hdfs zkfc -formatZK
19/09/06 18:22:38 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:os.version=3.10.0-957.21.3.el7.x86_64
19/09/06 18:22:38 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:user.name=root
19/09/06 18:22:38 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:user.home=/root
19/09/06 18:22:38 INFO zookeeper.ZooKeeper: Client environment:user.dir=/data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3
19/09/06 18:22:38 INFO zookeeper.ZooKeeper: Initiating client connection, connectString=datanode184:2181,datanode185:2181,datanode183:2181 sessionTimeout=5000 watcher=org.apache.hadoop.ha.ActiveStandbyElector$WatcherWithClientRef@239e2011
19/09/06 18:22:38 INFO zookeeper.ClientCnxn: Opening socket connection to server datanode184/192.168.10.184:2181. Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error)
19/09/06 18:22:38 INFO zookeeper.ClientCnxn: Socket connection established, initiating session, client: /192.168.10.181:52048, server: datanode184/192.168.10.184:2181
19/09/06 18:22:38 INFO zookeeper.ClientCnxn: Session establishment complete on server datanode184/192.168.10.184:2181, sessionid = 0x26d0609934a0000, negotiated timeout = 5000
19/09/06 18:22:38 INFO ha.ActiveStandbyElector: Session connected.
19/09/06 18:22:38 INFO ha.ActiveStandbyElector: Successfully created /hadoop-ha/datahdfs in ZK.
19/09/06 18:22:38 INFO zookeeper.ZooKeeper: Session: 0x26d0609934a0000 closed
19/09/06 18:22:38 INFO zookeeper.ClientCnxn: EventThread shut down

5、在 namenode181 启动HDFS，并查看进程， NameNode和DFSZKFailoverController已经启动

[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# sbin/start-dfs.sh
Starting namenodes on [namenode181 namenode182]
namenode181: starting namenode, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/hadoop-root-namenode-namenode181.out
namenode182: starting namenode, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/hadoop-root-namenode-namenode182.out
datanode184: starting datanode, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/hadoop-root-datanode-datanode184.out
datanode185: starting datanode, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/hadoop-root-datanode-datanode185.out
datanode183: starting datanode, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/hadoop-root-datanode-datanode183.out
Starting journal nodes [datanode183 datanode184 datanode185]
datanode184: journalnode running as process 835. Stop it first.
datanode185: journalnode running as process 3972. Stop it first.
datanode183: journalnode running as process 2703. Stop it first.
Starting ZK Failover Controllers on NN hosts [namenode181 namenode182]
namenode181: starting zkfc, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/hadoop-root-zkfc-namenode181.out
namenode182: starting zkfc, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/hadoop-root-zkfc-namenode182.out
[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# jps
21151 DFSZKFailoverController
20872 NameNode
21207 Jps

6、在 namenode182 上查看进程，NameNode和DFSZKFailoverController已经启动

[root@namenode182 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# jps
22480 NameNode
22572 DFSZKFailoverController
22638 Jps

7、在 datanode183 、datanode184、datanode185 上查看进程，新增了DataNode

[root@datanode183 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# jps
2593 QuorumPeerMain
2823 DataNode
2923 Jps
2703 JournalNode

8、在 namenode181 启动启动YARN，并查看进程，ResourceManager已经启动，此时各nodemanager节点进程也已经启动

[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# sbin/start-yarn.sh
starting yarn daemons
starting resourcemanager, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/yarn-root-resourcemanager-namenode181.out
datanode184: starting nodemanager, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/yarn-root-nodemanager-datanode184.out
datanode183: starting nodemanager, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/yarn-root-nodemanager-datanode183.out
datanode185: starting nodemanager, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/yarn-root-nodemanager-datanode185.out
[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# jps
21151 DFSZKFailoverController
20872 NameNode
21558 Jps
21293 ResourceManager

9、在datanode183 、datanode184、datanode185 上查看进程，新增了 NodeManager 进程

[root@datanode184 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# jps
736 QuorumPeerMain
1169 Jps
835 JournalNode
1060 NodeManager
934 DataNode

10、在namenode182上启动ResourceManager备用节点（yarn备用节点需要单独启动，hdfs的备用节点会随着主namenode节点启动）。

[root@namenode182 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# jps
22480 NameNode
22675 Jps
22572 DFSZKFailoverController
[root@namenode182 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# 
[root@namenode182 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
starting resourcemanager, logging to /data/hadoop-2.6.0-cdh5.9.3/logs/yarn-root-resourcemanager-namenode182.out
[root@namenode182 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# jps
22480 NameNode
22759 Jps
22572 DFSZKFailoverController
22703 ResourceManager

11、检查主备节点 namenode 的状态

[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# hdfs haadmin -getServiceState namenode181
standby
[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# hdfs haadmin -getServiceState namenode182
active

12、检查 resourcemanager 的状态

[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# yarn rmadmin -getServiceState rm1        
19/09/06 18:41:01 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
active
[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# yarn rmadmin -getServiceState rm2
19/09/06 18:41:04 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
standby

经过这么多步骤，终于启动完毕了，Linke已经感觉到达了高潮。下面让我们来测试一下hdfs写入文件。

六、测试hdfs写入文件，和读取文件

hdfs命令自己去百度几把，这里Linke不介绍

[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# hdfs dfs -ls /
[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# hdfs dfs -mkdir /test
[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# hdfs dfs -ls /       
Found 1 items
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2019-09-06 18:43 /test
[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# hdfs dfs -put /etc/passwd /test/
[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# hdfs dfs -ls /test   
Found 1 items
-rw-r--r--   3 root supergroup       1035 2019-09-06 18:43 /test/passwd
[root@namenode181 hadoop-2.6.0-cdh5.9.3]# hdfs dfs -cat /test/passwd
root:x:0:0:root:/root:/bin/bash
bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin
daemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin
adm:x:3:4:adm:/var/adm:/sbin/nologin
lp:x:4:7:lp:/var/spool/lpd:/sbin/nologin
sync:x:5:0:sync:/sbin:/bin/sync
shutdown:x:6:0:shutdown:/sbin:/sbin/shutdown
halt:x:7:0:halt:/sbin:/sbin/halt
mail:x:8:12:mail:/var/spool/mail:/sbin/nologin
operator:x:11:0:operator:/root:/sbin/nologin
games:x:12:100:games:/usr/games:/sbin/nologin
ftp:x:14:50:FTP User:/var/ftp:/sbin/nologin
nobody:x:99:99:Nobody:/:/sbin/nologin
systemd-bus-proxy:x:999:998:systemd Bus Proxy:/:/sbin/nologin
systemd-network:x:192:192:systemd Network Management:/:/sbin/nologin
dbus:x:81:81:System message bus:/:/sbin/nologin
polkitd:x:998:997:User for polkitd:/:/sbin/nologin
tss:x:59:59:Account used by the trousers package to sandbox the tcsd daemon:/dev/null:/sbin/nologin
sshd:x:74:74:Privilege-separated SSH:/var/empty/sshd:/sbin/nologin
postfix:x:89:89::/var/spool/postfix:/sbin/nologin
ntp:x:38:38::/etc/ntp:/sbin/nologin
test:x:1000:1000::/home/test:/bin/bash

七、查看hdfs和yarn的web页面

浏览器输入namenode主节点ip加端口，我的namenode主节点是namenode182
192.168.10.182:50070

查看hdfs中的文件


红框中为所有副本所在的节点，并且只有Block0 一个块儿，你们可以上传一个大的文件，比如500M的，然后就会有多个块儿了。为 500/128 个块儿。

浏览器输入ResourceManager 主节点ip加端口，我的ResourceManager 主节点是namenode181
192.168.10.181:8088

yarn集群提交任务后在这里可以看到任务成功或者失败的状态
由于时间关系，就不测yarn集群提交任务了，不过可以提供一个测试命令，注意，提交的目标目录 testyarn1 必须要没有，提交了以后会自动生成 testyarn1 目录
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.9.3.jar wordcount /test/passwd /testyarn1

八、单独重启某个节点的方式

1、datanode节点重启
单独重启某个 datanode ，到对应节点下

 sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

2、 journalnode 单个节点故障，到对应节点下

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

3、namenode单个节点故障，到对应节点下

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

4、yarn集群 ResourceManager 单个节点故障，到对应节点下

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

5、yarn集群 NodeManager 如果挂掉，在 yarn 主节点启动

sbin/start-yarn.sh