【hadoop】5004-Hadoop2.x 集群搭建步骤

1.安装配置zookeeper集群

（1）下载ZooKeeper：http://labs.renren.com/apache-mirror/zookeeper/zookeeper-3.4.3/zookeeper-3.4.3.tar.gz
（2）解压：tar xzf zookeeper-3.4.3.tar.gz

（3）在conf目录下创建一个配置文件zoo.cfg
（4）启动ZooKeeper的Server：sh bin/zkServer.sh start, 如果想要关闭，输入：zkServer.sh stop
上述是基本的操作步骤，下面介绍在生产环境中使用的集群
（1）环境规划：
IP地址和主机名称
cloud05  192.168.2.35  ZooKeeper
cloud06  192.168.2.36  ZooKeeper

cloud07  192.168.2.37  ZooKeeper

操作系统：Centos6.4
JDK版本：1.6.0
（2）在每台机器上分别按照ZooKeeper
在cloud05机器上安装后的目录：

[hadoop@cloud05 zookeeper-3.4.5]$ ll 
 建myid文件，server1机器的内容为：1，server2机器的内容为：2，server3机器的内容为：3
      1. [hadoop@cloud05 data]$ cat /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/data/myid 
 其中：/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/conf/zoo.cfg的配置为：

       [hadoop@cloud05 conf]$ more zoo.cfg 
      # The number of milliseconds of each tick 
      #心跳检测时间 
      tickTime=2000 
      # The number of ticks that the initial 
       # synchronization phase can take 
       # 多机器状态下，初始化链接Leader次数，若initLimit*tickTime没有相应，则连接失败 
       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 
       # 机器间通信重试次数，若syncLimit*tickTime没有相应，则发送失败 
       # example sakes. 
       #数据存储目录 
       dataDir=/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/data 
       # the port at which the clients will connect 
       # 服务监听端口 
       clientPort=2181 

      # 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 
 
       #其中 A是一个数字，表示这个是第几号服务器，B是这个服务器的 ip 地址，C是服务器与集群中的 Leader 服务器交换信息的端口， 
       #D是用来执行选举时服务器相互通信的端口 
       #server.A=B:C:D 

       server.1=cloud05:2888:3888 
       server.2=cloud06:2888:3888 
       server.3=cloud07:2888:3888 


（3）在3台机器上按照成功后，分别其中并验证结果


       [hadoop@cloud05 bin]$ ./zkServer.sh start 
       [hadoop@cloud05 bin]$ ./zkServer.sh status 
     

      [hadoop@cloud06 bin]$ ./zkServer.sh status 
      JMX enabled by default 
      Using config: /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/bin/../conf/zoo.cfg 
      Mode: leader
      

      [hadoop@cloud07 bin]$ ./zkServer.sh status 
      JMX enabled by default 
      Using config: /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/bin/../conf/zoo.cfg 
      Mode: follower



2.安装配置hadoop集群

2.1解压
       tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C /home/hadoop/app/

2.2配置HDFS（hadoop2.4.1所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下）
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin         

在cloud01上配置JAVA和Hadoop，拷贝/etc/profile到其它的机器上，可以通过以下命令实现
[hadoop@cloud01 ~]$ sudo scp -r /etc/profile root@cloud02:/etc/profile

2.2.1修改hadoo-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_65                  
2.2.2修改core-site.xml

    
    
          fs.defaultFS
          hdfs://ns1
    
    
    
          hadoop.tmp.dir
          /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp
    
    
    
          ha.zookeeper.quorum
          cloud05:2181,cloud06:2181,cloud07:2181
    


2.2.3修改hdfs-site.xml

    
    
          dfs.nameservices
          ns1
    
    
    
          dfs.ha.namenodes.ns1
          nn1,nn2
    
    
    
          dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1
          cloud01:9000
    
    
    
          dfs.namenode.http-address.ns1.nn1
          cloud01:50070
    
    
    
          dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2
          cloud02:9000
    
    
    
          dfs.namenode.http-address.ns1.nn2
          cloud02:50070
    
    
    
          dfs.namenode.shared.edits.dir
          qjournal://cloud05:8485;cloud06:8485;cloud07:8485/ns1
    
    
    
          dfs.journalnode.edits.dir
          /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/journal
    
    
    
          dfs.ha.automatic-failover.enabled
          true
    
    
    
          dfs.client.failover.proxy.provider.ns1
          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.hostname
          cloud03
    
    
    
          yarn.nodemanager.aux-services
          mapreduce_shuffle
    



2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在cloud01上启动HDFS、在cloud03启动yarn，
所以cloud01上的slaves文件指定的是datanode的位置，cloud03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
即cloud01 或者cloud02 机器上的slaves的节点为：
cloud05
cloud06
cloud07
即cloud03 或者cloud04 机器上的slave的节点为：
cloud05
cloud06
cloud07

2.2.7配置免密码登陆
#首先要配置cloud01到cloud02、cloud03、cloud04、cloud05、cloud06的免密码登陆
#在cloud01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 cloud01
ssh-coyp-id cloud02
ssh-coyp-id cloud03
ssh-coyp-id cloud04
ssh-coyp-id cloud05
ssh-coyp-id cloud06
ssh-coyp-id cloud07

#配置cloud03到cloud04、cloud05、cloud06的免密码登陆
#在cloud03上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点
ssh-coyp-id cloud04
ssh-coyp-id cloud05
ssh-coyp-id cloud06
ssh-coyp-id cloud07

#注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置cloud02到cloud01的免登陆
在cloud02上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
ssh-coyp-id -i cloud01                  

2.3将配置好的hadoop拷贝到其他节点
[hadoop@cloud01 ~]$ scp -r /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/  hadoop@cloud02:/home/hadoop/app/
[hadoop@cloud01 ~]$ scp -r /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/  hadoop@cloud03:/home/hadoop/app/
[hadoop@cloud01 ~]$ scp -r /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/  hadoop@cloud04:/home/hadoop/app/
[hadoop@cloud01 ~]$ scp -r /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/  hadoop@cloud05:/home/hadoop/app/
[hadoop@cloud01 ~]$ scp -r /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/  hadoop@cloud06:/home/hadoop/app/
[hadoop@cloud01 ~]$ scp -r /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/  hadoop@cloud07:/home/hadoop/app/

###注意：严格按照下面的步骤
2.4启动zookeeper集群（分别在cloud05、cloud06、cloud07上启动zk）
cd /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
./zkServer.sh status


2.5启动journalnode（在cloud01上启动所有journalnode，注意：是调用的hadoop-daemons.sh这个脚本，注意是复数s的那个脚本）
        cd /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1
        sbin/hadoop-daemons.sh start journalnode
        #运行jps命令检验，cloud05、cloud06、cloud07上多了JournalNode进程,可以通过以下命令查看

       [hadoop@cloud05 ~]$ jps
4422 Jps
4383 JournalNode
2788 QuorumPeerMain

[hadoop@cloud06 ~]$ jps
2819 QuorumPeerMain
4418 JournalNode
4467 Jps

[hadoop@cloud07 ~]$ jps
4434 JournalNode
4495 Jps
2807 QuorumPeerMain


2.7格式化HDFS(第一次搭建的时候执行该命令)
      [hadoop@cloud01 ~]$ pwd
      /home/hadoop
     #在cloud01上执行命令:
     hdfs namenode -format
     #格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是$HADOOP_HOME//tmp，
     然后将$HADOOP_HOME/tmp拷贝到cloud02的下。$HADOOP_HOME/
      [hadoop@cloud01 hadoop-2.4.1]$ scp -r tmp/ hadoop@cloud02:$HADOOP_HOME/
    

2.8格式化ZK(在cloud01上执行即可) (第一次搭建的时候执行该命令)
     hdfs zkfc -formatZK

2.9启动HDFS(在cloud01上执行)
       sbin/start-dfs.sh
       #运行jps命令检验，cloud01、cloud02上多了NameNode进程
       #运行jps命令检验，cloud05、cloud06、cloud07上多了DataNode进程
[hadoop@cloud01 ~]$ jps
3050 DFSZKFailoverController
2798 NameNode
3140 Jps
[hadoop@cloud02 ~]$ jps
3990 DFSZKFailoverController
3928 NameNode
4100 Jps

[hadoop@cloud05 ~]$ jps
4691 DataNode
4802 Jps
4758 JournalNode
2788 QuorumPeerMain

[hadoop@cloud06 ~]$ jps
4726 DataNode
2819 QuorumPeerMain
4793 JournalNode
4854 Jps

[hadoop@cloud07 ~]$ jps
4751 DataNode
4880 Jps
4819 JournalNode
2807 QuorumPeerMain


若NameNode或者DataNode某一个节点启动失败，可以单独执行命令，例如：
[hadoop@cloud01 sbin]$ hadoop-daemon.sh start namenode
[hadoop@2cloud01 sbin]$ hadoop-daemon.sh start namenode


注意： 在cloud01启动通过start-dfs.sh 启动集群时候，会出现以下情况
1）namenode 节点没有启动
2）datanode  没有启动
解决方案： 可以单独通过hadoop-daemon.sh start  xx 去启动，先启动datanode，然后在启动datanode即可解决


2.10启动YARN(#####注意#####：是在cloud03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)
     sbin/start-yarn.sh

3.hadoop集群验证

验证HDFS管理界面
          http://192.168.2.31:50070
          NameNode 'cloud01:9000' (active)
          http://192.168.2.32:50070
          NameNode 'cloud02:9000' (standby)

验证MR管理界面
          http://192.168.2.33:8088
          http://192.168.2.34:8088

验证HDFS HA
          首先向hdfs上传一个文件
          hadoop fs -put /etc/profile /profile
          hadoop fs -ls /
          然后再kill掉active的NameNode
          kill -9
          通过浏览器访问：http://192.168.3.32:50070
          NameNode 'cloud02:9000' (active)
          这个时候cloud02上的NameNode变成了active
          在执行命令：
          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！！！
          手动启动那个挂掉的NameNode
          sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
          通过浏览器访问：http://192.168.2.31:50070
          NameNode 'cloud01:9000' (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-2.2.0.jar wordcount /profile /out
   
4、常见问题

问题1:  在HA下模式下执行start-dfs.sh 来启动集群，出现下面的错误
2015-04-26 07:43:50,444 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog: Error: recoverUnfinalizedSegments failed for required journal (JournalAndStream(mgr=QJM to [192.168.2.35:8485, 192.168.2.36:8485, 192.168.2.37:8485], stream=null))
org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client.QuorumException: Got too many exceptions to achieve quorum size 2/3. 3 exceptions thrown:
192.168.2.35:8485: Call From cloud01/192.168.2.31 to cloud05:8485 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see:  http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused
192.168.2.36:8485: Call From cloud01/192.168.2.31 to cloud06:8485 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see:  http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused
192.168.2.37:8485: Call From cloud01/192.168.2.31 to cloud07:8485 failed on connection exception: java.net.ConnectException: Connection refused; For more details see:  http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused
     at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client.QuorumException.create(QuorumException.java:81)
     at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client.QuorumCall.rethrowException(QuorumCall.java:223)
     at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client.AsyncLoggerSet.waitForWriteQuorum(AsyncLoggerSet.java:142)
     at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client.QuorumJournalManager.createNewUniqueEpoch(QuorumJournalManager.java:182)
     at org.apache.hadoop.hdfs.qjournal.client.QuorumJournalManager.recoverUnfinalizedSegments(QuorumJournalManager.java:436)
     at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.JournalSet$7.apply(JournalSet.java:590)
     at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.JournalSet.mapJournalsAndReportErrors(JournalSet.java:359)
     at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.JournalSet.recoverUnfinalizedSegments(JournalSet.java:587)
     at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSEditLog.recoverUnclosedStreams(FSEditLog.java:1330)
     at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.startActiveServices(FSNamesystem.java:1006)
     at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode$NameNodeHAContext.startActiveServices(NameNode.java:1575)
     at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ActiveState.enterState(ActiveState.java:61)
     at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.HAState.setStateInternal(HAState.java:63)
     at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.StandbyState.setState(StandbyState.java:49)
     at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.transitionToActive(NameNode.java:1453)
     at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.transitionToActive(NameNodeRpcServer.java:1160)
     at org.apache.hadoop.ha.protocolPB.HAServiceProtocolServerSideTranslatorPB.transitionToActive(HAServiceProtocolServerSideTranslatorPB.java:107)
     at org.apache.hadoop.ha.proto.HAServiceProtocolProtos$HAServiceProtocolService$2.callBlockingMethod(HAServiceProtocolProtos.java:4460)
     at org.apache.hadoop.ipc.ProtobufRpcEngine$Server$ProtoBufRpcInvoker.call(ProtobufRpcEngine.java:585)
     at org.apache.hadoop.ipc.RPC$Server.call(RPC.java:928)
     at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2013)
     at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler$1.run(Server.java:2009)
     at java.security.AccessController.doPrivileged(Native Method)
     at javax.security.auth.Subject.doAs(Subject.java:415)
     at org.apache.hadoop.security.UserGroupInformation.doAs(UserGroupInformation.java:1556)
     at org.apache.hadoop.ipc.Server$Handler.run(Server.java:2007)
2015-04-26 07:43:50,449 INFO org.apache.hadoop.util.ExitUtil: Exiting with status 1
2015-04-26 07:43:50,451 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG:
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at cloud01/192.168.2.31
************************************************************/
2015-04-26 07:58:43,850 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode: STARTUP_MSG:


问题1:问题原因
在第一次格式化dfs后，启动并使用了hadoop，后来又重新执行了格式化命令（hdfs namenode -format)

可文章参考： http://www.cnblogs.com/kinglau/p/3796274.html      

问题1: 解决方案
1、删除cloud01和cloud02下   $HADOOP_HOME/tmp/目录。
2、进入$HADOOP_HOME目录，然后重新执行格式化hdfs namenode -format，根据提示语，选择Y即可
3、拷贝tmp到另一个HA的节点上，例如：   [hadoop@cloud01 hadoop-2.4.1]$ scp -r tmp/ hadoop@cloud02:$HADOOP_HOME/

4、在cloud01上执行hdfs zkfc -formatZK 

 通过以上步骤终于完成Hadoop的HA

问题2:在HA下模式下执行start-dfs.sh 来启动集群，出现下面的错误，启动一个namenode可以正常启动，另一个namenode如下面的错误

2015-07-07 18:13:59,924 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage : Lock on /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp/dfs/name/in_use.lock acquired by nodename 16479@cloud01
2015-07-07 18:14:00,095 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode: Exception in namenode join
java.lang.NumberFormatException: null
        at java.lang.Long.parseLong(Long.java:404)
        at java.lang.Long.valueOf(Long.java:540)
        at org.apache.hadoop.hdfs.util.PersistentLongFile.readFile(PersistentLongFile.java:99)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NNStorage.readTransactionIdFile(NNStorage.java:423)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImageTransactionalStorageInspector.inspectDirectory(FSImageTransactionalStorageInspector.java:93)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NNStorage.inspectStorageDirs(NNStorage.java:991)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NNStorage.readAndInspectDirs(NNStorage.java:1046)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImage.loadFSImage(FSImage.java:593)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImage.recoverTransitionRead(FSImage.java:272)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.loadFSImage(FSNamesystem.java:891)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.loadFromDisk(FSNamesystem.java:638)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.loadNamesystem(NameNode.java:503)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.initialize(NameNode.java:559)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.(NameNode.java:724)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.(NameNode.java:708)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.createNameNode(NameNode.java:1358)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.main(NameNode.java:1424)
2015-07-07 18:14:00,101 INFO org.apache.hadoop.util.ExitUtil: Exiting with status 1
2015-07-07 18:14:00,107 INFO org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode: SHUTDOWN_MSG:
/************************************************************
SHUTDOWN_MSG: Shutting down NameNode at cloud01/192.168.2.31
************************************************************/

解决方案： 重新格式


问题3:在启动NameNode时候，DataNode服务器出现错误

15-07-07 18:56:49,009 FATAL org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for Block pool (Datanode Uuid unassigned) service to cloud01/192.168.2.31:9000. Exiting.
java.io.IOException:  Incompatible clusterIDs in mo: namenode clusterID =  CID-a54dbce7-a294-4bb2-af64-6f1f70e72615;  datanode clusterID = CID-6fbc3a86-8bd9-4dc1-86a2-b76b8f2e921a
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.doTransition(DataStorage.java:477)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.recoverTransitionRead(DataStorage.java:226)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.recoverTransitionRead(DataStorage.java:254)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initStorage(DataNode.java:974)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initBlockPool(DataNode.java:945)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.verifyAndSetNamespaceInfo(BPOfferService.java:278)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.connectToNNAndHandshake(BPServiceActor.java:220)
        at org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:816)
        at java.lang.Thread.run(Thread.java:745)

问题3: 原因分析

 “Incompatible clusterIDs”的错误原因是在执行“hdfs namenode -format”之前，没有清空DataNode节点的data目录。

问题3： 解决办法:
　　1、在hdfs-site.xml配置文件中，配置了dfs.namenode.name.dir， 在master中,该配置的目录下有个current文件夹，里面有个 VERSION文件,内容如下:
　       

          [hadoop@cloud01 current]$ pwd

/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp/dfs/name/current
[hadoop@cloud01 current]$ more VERSION
#Tue Jul 07 18:36:14 PDT 2015
namespaceID=2120151814
clusterID=CID-a54dbce7-a294-4bb2-af64-6f1f70e72615
cTime=0
storageType=NAME_NODE
blockpoolID=BP-1830896004-192.168.2.31-1436319374909
layoutVersion=-56

　　2、在core-site.xml配置文件中，配置了hadoop.tmp.dir， 在slave中,该配置的目录下有个dfs/data/current目录，里面也有一个 VERSION文件，内容
　　 

[hadoop@cloud05 current]$ more VERSION

#Tue Jul 07 18:14:39 PDT 2015

storageID=DS-a22fe90e-e26f-4864-8ead-8ab1e2f1c47e

clusterID=CID-6fbc3a86-8bd9-4dc1-86a2-b76b8f2e921a

cTime=0

datanodeUuid=4dfe894f-8f96-4a73-bd75-137ab4ca7261

storageType=DATA_NODE

layoutVersion=-55

　　3、可以把DataNode节点的中的 clusterID  替换 成NameNode 的 clusterID  就可以解决

参考文章：

      http://www.infoq.com/cn/articles/hadoop-2-0-namenode-ha-federation-practice-zh/

      http://slaytanic.blog.51cto.com/2057708/1423227

      http://jingyan.baidu.com/article/e4d08ffdd417660fd3f60d70.html