hadoop大数据平台的简介及搭建

1.简介

• Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。
• Hadoop实现了一个分布式文件系统（ Distributed File System），其中一个组件是HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（high throughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（large dataset）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streaming access）文件系统中的数据。
• Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。
• Hadoop框架包括以下四个模块：
  Hadoop Common: 这些是其他Hadoop模块所需的Java库和实用程序。这些库提供文件系统和操作系统级抽象，并包含启动Hadoop所需的Java文件和脚本。
  Hadoop YARN: 这是一个用于作业调度和集群资源管理的框架。
  Hadoop Distributed File System (HDFS): 分布式文件系统，提供对应用程序数据的高吞吐量访问。
  Hadoop MapReduce：这是基于YARN的用于并行处理大数据集的系统。
• HDFS属于Master与Slave结构。一个集群中只有一个NameNode，可以有多个DataNode。
• HDFS存储机制保存了多个副本，当写入1T文件时，我们需要3T的存储，3T的网络流量带宽；系统提供容错机制，副本丢失或宕机可自动恢复，保证系统高可用性。
  HDFS默认会将文件分割成block。然后将block按键值对存储在HDFS上，并将键值对的映射存到内存中。如果小文件太多，会导致内存的负担很重。
• HDFS采用的是一次写入多次读取的文件访问模型。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。这一假设简化了数据一致性问题，并且使高吞吐量的数据访问成为可能。
  HDFS存储理念是以最少的钱买最烂的机器并实现最安全、难度高的分布式文件系统（高容错性低成本），HDFS认为机器故障是种常态，所以在设计时充分考虑到单个机器故障，单个磁盘故障，单个文件丢失等情况。

2.hadoop的优点

Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。它主要有以下几个优点：

1. 高可靠性。Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
2. 高扩展性。Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
3. 高效性。Hadoop能够在节点之间动态地移动数据，并保证各个节点的动态平衡，因此处理速度非常快。
4. 高容错性。Hadoop能够自动保存数据的多个副本，并且能够自动将失败的任务重新分配。
   节点失败监测机制：DN每隔3秒向NN发送心跳信号，10分钟收不到，认为DN宕机。
   通信故障监测机制：只要发送了数据，接收方就会返回确认码。
   数据错误监测机制：在传输数据时，同时会发送总和校验码。
5. 低成本。与一体机、商用数据仓库以及QlikView、Yonghong Z-Suite等数据集市相比，hadoop是开源的，项目的软件成本因此会大大降低。
6. Hadoop带有用Java语言编写的框架，因此运行在 Linux 生产平台上是非常理想的。Hadoop 上的应用程序也可以使用其他语言编写，比如 C++。

3.hadoop核心架构

Hadoop 由许多元素构成。其最底部是 Hadoop Distributed File System（HDFS），它存储 Hadoop 集群中所有存储节点上的文件。HDFS的上一层是MapReduce 引擎，该引擎由 JobTrackers 和 TaskTrackers 组成。通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程，以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍，基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。

1. HDFS
   对外部客户机而言，HDFS就像一个传统的分级文件系统。可以创建、删除、移动或重命名文件，等等。但是 HDFS 的架构是基于一组特定的节点构建的（参见图 1），这是由它自身的特点决定的。这些节点包括 NameNode（仅一个），它在 HDFS 内部提供元数据服务；DataNode，它为 HDFS 提供存储块。由于仅存在一个 NameNode，因此这是 HDFS 1.x版本的一个缺点（单点失败）。在Hadoop 2.x版本可以存在两个NameNode，解决了单节点故障问题。
   存储在 HDFS 中的文件被分成块，然后将这些块复制到多个计算机中（DataNode）。这与传统的 RAID 架构大不相同。块的大小（1.x版本默认为 64MB，2.x版本默认为128MB）和复制的块数量在创建文件时由客户机决定。NameNode 可以控制所有文件操作。HDFS 内部的所有通信都基于标准的 TCP/IP 协议。
   
2. NameNode
   NameNode 是一个通常在 HDFS 实例中的单独机器上运行的软件。它负责管理文件系统名称空间和控制外部客户机的访问。NameNode 决定是否将文件映射到 DataNode 上的复制块上。对于最常见的 3 个复制块，第一个复制块存储在同一机架的不同节点上，最后一个复制块存储在不同机架的某个节点上。
   实际的 I/O事务并没有经过 NameNode，只有表示 DataNode 和块的文件映射的元数据经过 NameNode。当外部客户机发送请求要求创建文件时，NameNode 会以块标识和该块的第一个副本的 DataNode IP 地址作为响应。这个 NameNode 还会通知其他将要接收该块的副本的 DataNode。
   NameNode 在一个称为 FsImage 的文件中存储所有关于文件系统名称空间的信息。这个文件和一个包含所有事务的记录文件（这里是 EditLog）将存储在 NameNode 的本地文件系统上。FsImage 和 EditLog 文件也需要复制副本，以防文件损坏或 NameNode 系统丢失。
   NameNode本身不可避免地具有SPOF（Single Point Of Failure）单点失效的风险，主备模式并不能解决这个问题，通过Hadoop Non-stop namenode才能实现100% uptime可用时间。
3. DataNode
   DataNode 也是一个通常在 HDFS实例中的单独机器上运行的软件。Hadoop 集群包含一个 NameNode 和大量 DataNode。DataNode 通常以机架的形式组织，机架通过一个交换机将所有系统连接起来。Hadoop 的一个假设是：机架内部节点之间的传输速度快于机架间节点的传输速度。
   DataNode 响应来自 HDFS 客户机的读写请求。它们还响应来自 NameNode 的创建、删除和复制块的命令。NameNode 依赖来自每个 DataNode 的定期心跳（heartbeat）消息。每条消息都包含一个块报告，NameNode 可以根据这个报告验证块映射和其他文件系统元数据。如果 DataNode 不能发送心跳消息，NameNode 将采取修复措施，重新复制在该节点上丢失的块。
4. 文件操作
   可见，HDFS 并不是一个万能的文件系统。它的主要目的是支持以流的形式访问写入的大型文件。
   如果客户机想将文件写到 HDFS 上，首先需要将该文件缓存到本地的临时存储。如果缓存的数据大于所需的 HDFS 块大小，创建文件的请求将发送给 NameNode。NameNode 将以 DataNode 标识和目标块响应客户机。
   同时也通知将要保存文件块副本的 DataNode。当客户机开始将临时文件发送给第一个 DataNode 时，将立即通过管道方式将块内容转发给副本 DataNode。客户机也负责创建保存在相同 HDFS名称空间中的校验和（checksum）文件。
   在最后的文件块发送之后，NameNode 将文件创建提交到它的持久化元数据存储（在 EditLog 和 FsImage 文件）。
5. Linux 集群
   Hadoop 框架可在单一的 Linux 平台上使用（开发和调试时），官方提供MiniCluster作为单元测试使用，不过使用存放在机架上的商业服务器才能发挥它的力量。这些机架组成一个 Hadoop 集群。它通过集群拓扑知识决定如何在整个集群中分配作业和文件。Hadoop 假定节点可能失败，因此采用本机方法处理单个计算机甚至所有机架的失败。

4.hadoop应用场景

• 在线旅游
• 移动数据
• 电子商务
• 能源开采与节能
• 基础架构管理
• 图像处理
• 诈骗检测
• IT安全
• 医疗保健
  

5.hadoop工作模式

5.1单机模式（Local (Standalone) Mode）

[root@server1 ~]# ls
hadoop-3.2.1.tar.gz  jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
[root@server1 ~]# useradd -u 1000 hadoop
[root@server1 ~]# mv * /home/hadoop/
[root@server1 ~]# su - hadoop 
[root@server1 ~]# echo westos | passwd  --stdin hadoop 
[hadoop@server1 ~]$ tar zxf hadoop-3.2.1.tar.gz 
[hadoop@server1 ~]$ tar zxf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz 
[hadoop@server1 ~]$ ln -s jdk1.8.0_181/ java
[hadoop@server1 ~]$ ln -s hadoop-3.2.1 hadoop
[hadoop@server1 ~]$ ls
hadoop        hadoop-3.2.1.tar.gz  jdk1.8.0_181
hadoop-3.2.1  java                 jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
[hadoop@server1 ~]$ cd /home/hadoop/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ ls
bin  include  libexec      NOTICE.txt  sbin
etc  lib      LICENSE.txt  README.txt  share
[hadoop@server1 hadoop]$ mkdir input
[hadoop@server1 hadoop]$ cp etc/hadoop/*.xml input
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
[hadoop@server1 hadoop]$ cd output/
[hadoop@server1 output]$ cat *
1	dfsadmin

5.2Pseudo-Distributed Mode伪分布式

5.2.1配置

- 副本数只能为1

[hadoop@server1 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ cd etc/
[hadoop@server1 etc]$ cd hadoop/
[hadoop@server1 hadoop]$ vim core-site.xml 
[hadoop@server1 hadoop]$ vim hdfs-site.xml 
[hadoop@server1 hadoop]$ ssh-keygen   ##做免密
[hadoop@server1 hadoop]$ ssh-copy-id localhost

[hadoop@server1 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs namenode -format  ##
[hadoop@server1 hadoop]$ ll -d /tmp/
drwxrwxrwt. 11 root root 266 Mar 22 22:33 /tmp/
[hadoop@server1 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ cd sbin/
[hadoop@server1 sbin]$ ./start-dfs.sh 
Starting namenodes on [localhost]
Starting datanodes
Starting secondary namenodes [server1]
server1: Warning: Permanently added 'server1,172.25.13.1' (ECDSA) to the list of known hosts.

[hadoop@server1 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ vim ~/.bash_profile 
[hadoop@server1 hadoop]$ source  ~/.bash_profile
[hadoop@server1 hadoop]$ grep hadoop ~/.bash_profile
PATH=$PATH:$HOME/.local/bin:$HOME/bin:$HOME/hadoop/bin:$HOME/java/bin


[hadoop@server1 hadoop]$ jps
14595 Jps
14453 SecondaryNameNode
14122 NameNode
14268 DataNode
[hadoop@server1 hadoop]$ hdfs dfsadmin -report   ##报告，可以不做，直接使用图形界面

5.2.2测试

[hadoop@server1 hadoop]$ hdfs dfs -ls /
[hadoop@server1 hadoop]$ hdfs dfs -ls 
ls: `.': No such file or directory
[hadoop@server1 hadoop]$ hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop   ##建立目录，必须是user，默认的，用户和本地用户相匹配  
[hadoop@server1 hadoop]$ hdfs dfs -put input   ##建立文件夹
[hadoop@server1 hadoop]$ hdfs dfs -rm -r /usr/     ##删除命令 
[hadoop@server1 hadoop]$ hdfs dfs -ls input    ##查看文件
[hadoop@server1 sbin]$ ./stop-dfs.sh    ##停止服务

5.3完全分布式

5.3.1部署

## 0.停止
[hadoop@server1 sbin]$ ./stop-dfs.sh    ##必须保证关闭
[root@server1 ~]# yum install -y nfs-utils    ##安装nfs共享文件系统，三个节点同时安装

## 1. server1操作
[root@server1 ~]# vim /etc/exports
[root@server1 ~]# cat /etc/exports
/home/hadoop    *(rw,anonuid=1000,anongid=1000)
[root@server1 ~]# systemctl start nfs
[root@server1 ~]# showmount -e 
Export list for server1:
/home/hadoop *

##2.server2操作（server3与之一样）
[root@server2 ~]# useradd -u 1000 hadoop
[root@server2 ~]# ll -d /home/hadoop/
drwx------ 2 hadoop hadoop 62 Mar 22 23:15 /home/hadoop/
[root@server2 ~]# mount 172.25.13.1:/home/hadoop/ /home/hadoop/
[root@server2 ~]# df
Filesystem               1K-blocks    Used Available Use% Mounted on
/dev/mapper/rhel-root     17811456 1159784  16651672   7% /
devtmpfs                   1011448       0   1011448   0% /dev
tmpfs                      1023468       0   1023468   0% /dev/shm
tmpfs                      1023468   16964   1006504   2% /run
tmpfs                      1023468       0   1023468   0% /sys/fs/cgroup
/dev/vda1                  1038336  167848    870488  17% /boot
tmpfs                       204696       0    204696   0% /run/user/0
172.25.13.1:/home/hadoop  17811456 3033856  14777600  18% /home/hadoop


## 3. server1进行配置
[hadoop@server1 hadoop]$ vim core-site.xml    ##localhost改成server1
[hadoop@server1 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ cat workers    ##一定要有解析
server2
server3
[hadoop@server1 hadoop]$ vim hdfs-site.xml    ##副本数改成2
[hadoop@server1 hadoop]$ hdfs namenode -format   ##格式化



[hadoop@server1 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/start-dfs.sh   ##启动节点
Starting namenodes on [server1]
Starting datanodes
Starting secondary namenodes [server1]
[hadoop@server1 hadoop]$ jps   ##只是作为master节点
16595 NameNode
16819 SecondaryNameNode
16939 Jps
[root@server2 ~]# su - hadoop    ##server2和3作为数据节点，slave端
Last login: Mon Mar 22 23:18:07 EDT 2021 from server1 on pts/1
[hadoop@server2 ~]$ jps
13862 Jps
13767 DataNode

5.3.2测试

[hadoop@server1 hadoop]$ hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ hdfs dfs -mkdir input 
[hadoop@server1 hadoop]$ hdfs dfs -ls 
Found 1 items
drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2021-03-22 23:39 input
[hadoop@server1 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ cd etc/hadoop/
[hadoop@server1 hadoop]$ hdfs dfs -put * input 

6.双机热备

6.1节点扩容

6.1.1配置

## 1. 创建一个新的机器
[root@server4 ~]# yum install -t nfs-utils 
[root@server4 ~]# useradd -u 1000 hadoop 
[root@server4 ~]# mount 172.25.13.1:/home/hadoop/ /home/hadoop/
[root@server4 ~]# df
Filesystem               1K-blocks    Used Available Use% Mounted on
/dev/mapper/rhel-root     17811456 1191744  16619712   7% /
devtmpfs                   1011448       0   1011448   0% /dev
tmpfs                      1023468       0   1023468   0% /dev/shm
tmpfs                      1023468   16996   1006472   2% /run
tmpfs                      1023468       0   1023468   0% /sys/fs/cgroup
/dev/vda1                  1038336  167848    870488  17% /boot
tmpfs                       204696       0    204696   0% /run/user/0
172.25.13.1:/home/hadoop  17811456 3035136  14776320  18% /home/hadoop
[root@server4 ~]# su - hadoop 
[hadoop@server4 ~]$ cd hadoop
[hadoop@server4 hadoop]$ ssh server4
The authenticity of host 'server4 (172.25.13.4)' can't be established.
ECDSA key fingerprint is SHA256:YDayBC7U1Un/iIScQRkOvXouhE54aekDA331lAIoqFA.
ECDSA key fingerprint is MD5:c8:e8:b4:fc:9c:7d:01:1a:13:2f:6d:71:98:cf:03:3f.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)? yes
Warning: Permanently added 'server4,172.25.13.4' (ECDSA) to the list of known hosts.
Last login: Tue Mar 23 00:53:39 2021
[hadoop@server4 ~]$ logout 


## 2. 修改配置文件
[hadoop@server4 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop
[hadoop@server4 hadoop]$ cat workers 
server2
server3
server4


## 3. 启动
[hadoop@server4 hadoop]$ cd /home/hadoop/hadoop/bin/
[hadoop@server4 bin]$ hdfs --daemon start datanode 
[hadoop@server4 bin]$ ps ax 

6.1.2效果

6.1.3上传文件

[hadoop@server4 ~]$ hdfs dfs -put jdk-8u181-linux-x64.tar.gz 
[hadoop@server4 ~]$ hdfs dfs -put hadoop-3.2.1.tar.gz 

6.2缩减节点

[hadoop@server1 sbin]$ pwd
/home/hadoop/hadoop/sbin
[hadoop@server1 sbin]$ ./stop-dfs.sh 
Stopping namenodes on [server1]
Stopping datanodes
Stopping secondary namenodes [server1]

[hadoop@server1 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ vim hdfs-site.xml 
    
        dfs.hosts.exclude</name>
        /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/excludes</value>
    </property>
[hadoop@server1 hadoop]$ cat excludes 
server3


[hadoop@server1 sbin]$ ./start-dfs.sh 
Starting namenodes on [server1]
Starting datanodes
Starting secondary namenodes [server1]


##至此随意修改excludes文件内容，就可以控制缩减哪个节点
[hadoop@server1 hadoop]$ hdfs dfsadmin -refreshNodes   ##修改之后进行刷新

7.hdfs高可用

server1，server5作为master，server2，server3，server4作为日志节点

7.1清理环境，安装zookeeper

## 1. 清理环境并安装zookeeper
[hadoop@server1 ~]$ cd hadoop/sbin/
[hadoop@server1 sbin]$ ./stop-dfs.sh   ##关掉集群
[hadoop@server1 sbin]$ ps ax   
[hadoop@server1 ~]$ rm -fr /tmp/*     ##删除/tmp/下的文件 ，不行就使用root用户
[hadoop@server1 ~]$ tar zxf zookeeper-3.4.9.tar.gz   ##解压，做协调器
[hadoop@server2 ~]$ cd zookeeper-3.4.9/
[hadoop@server2 zookeeper-3.4.9]$ ls
bin          dist-maven       LICENSE.txt           src
build.xml    docs             NOTICE.txt            zookeeper-3.4.9.jar
CHANGES.txt  ivysettings.xml  README_packaging.txt  zookeeper-3.4.9.jar.asc
conf         ivy.xml          README.txt            zookeeper-3.4.9.jar.md5
contrib      lib              recipes               zookeeper-3.4.9.jar.sha1
[hadoop@server2 zookeeper-3.4.9]$ cd conf
[hadoop@server2 conf]$ ls
configuration.xsl  log4j.properties  zoo_sample.cfg
[hadoop@server2 conf]$ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 
[hadoop@server2 conf]$ ls
configuration.xsl  log4j.properties  zoo.cfg  zoo_sample.cfg
[hadoop@server2 conf]$ vim zoo.cfg    ##文件修改的内容如下，目录需要自己创建
[hadoop@server2 conf]$ grep server. zoo.cfg   
server.1=172.25.13.2:2888:3888
server.2=172.25.13.3:2888:3888
server.3=172.25.13.4:2888:3888
[hadoop@server2 conf]$ mkdir /tmp/zookeeper
[hadoop@server2 conf]$ echo 1 > /tmp/zookeeper/myid    ##写入id号，主机和文件中对应
[hadoop@server3 ~]$ mkdir /tmp/zookeeper
[hadoop@server3 ~]$ echo 2 > /tmp/zookeeper/myid
[hadoop@server4 ~]$ mkdir /tmp/zookeeper
[hadoop@server4 ~]$ echo 3 > /tmp/zookeeper/myid

7.2在各节点启动服务

[hadoop@server2 zookeeper-3.4.9]$ pwd
/home/hadoop/zookeeper-3.4.9
[hadoop@server2 zookeeper-3.4.9]$ bin/zkServer.sh start 
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/zookeeper-3.4.9/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
[hadoop@server3 ~]$ cd zookeeper-3.4.9/
[hadoop@server3 zookeeper-3.4.9]$  bin/zkServer.sh start 
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/zookeeper-3.4.9/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
[hadoop@server4 ~]$ cd zookeeper-3.4.9/
[hadoop@server4 zookeeper-3.4.9]$  bin/zkServer.sh start
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/zookeeper-3.4.9/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED

7.3hadoop配置参数

## 1. 编辑 core-site.xml 文件:
[hadoop@server1 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop/etc/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ vim core-site.xml 
<!-- 指定 hdfs 的 namenode 为 masters (名称可自定义)-->
	
	    
	        fs.defaultFS</name>
	        hdfs://masters</value>
	    </property>
<!-- 指定 zookeeper 集群主机地址 -->	
		
			ha.zookeeper.quorum</name>
			172.25.13.2:2181,172.25.13.3:2181,172.25.13.4:2181</value>
		</property>
	</configuration>

## 2. 编辑 hdfs-site.xml 文件

    
        dfs.replication</name>
        3</value>
    </property>

    
        dfs.permissions</name>
        false</value>
    </property>


<!-- 指定 hdfs 的 nameservices 为 masters,和 core-site.xml 文件中的设置保持一
致 -->

dfs.nameservices</name>
masters</value>
</property>

<!-- masters 下面有两个 namenode 节点,分别是 h1 和 h2 (名称可自定义)
-->

dfs.ha.namenodes.masters</name>
h1,h2</value>
</property>

<!-- 指定 h1 节点的 rpc 通信地址 -->

dfs.namenode.rpc-address.masters.h1</name>
172.25.0.1:9000</value>
</property>

<!-- 指定 h1 节点的 http 通信地址 -->

dfs.namenode.http-address.masters.h1</name>
172.25.0.1:50070</value>
</property>

<!-- 指定 h2 节点的 rpc 通信地址 -->

dfs.namenode.rpc-address.masters.h2</name>
172.25.0.5:9000</value>
</property>

<!-- 指定 h2 节点的 http 通信地址 -->

dfs.namenode.http-address.masters.h2</name>
172.25.0.5:50070</value>
</property>

<!-- 指定 NameNode 元数据在 JournalNode 上的存放位置 -->

dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
qjournal://172.25.0.2:8485;172.25.0.3:8485;172.25.0.4:8485/masters</value>
</property>

<!-- 指定 JournalNode 在本地磁盘存放数据的位置 -->

dfs.journalnode.edits.dir</name>
/tmp/journaldata</value>
</property>

<!-- 开启 NameNode 失败自动切换 -->

dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
true</value>
</property>

<!-- 配置失败自动切换实现方式 -->

dfs.client.failover.proxy.provider.masters</name>
org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvid
er</value>
</property>

<!-- 配置隔离机制方法,每个机制占用一行-->

dfs.ha.fencing.methods</name>

sshfence
shell(/bin/true)
</value>
</property>

<!-- 使用 sshfence 隔离机制时需要 ssh 免密码 -->

dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>

<!-- 配置 sshfence 隔离机制超时时间 -->

dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
30000</value>
</property>
</configuration>

7.4启动hdfs集群（按顺序启动）

7.4.1配置server5并加入集群

[root@server5 ~]# yum install nfs-utils -y   ##安装nfs 
[root@server5 ~]# useradd -u 1000 hadoop 
[root@server5 ~]# mount 172.25.13.1:/home/hadoop/ /home/hadoop/
[root@server5 ~]# df
Filesystem               1K-blocks    Used Available Use% Mounted on
/dev/mapper/rhel-root     17811456 1159864  16651592   7% /
devtmpfs                   1011448       0   1011448   0% /dev
tmpfs                      1023468       0   1023468   0% /dev/shm
tmpfs                      1023468   16964   1006504   2% /run
tmpfs                      1023468       0   1023468   0% /sys/fs/cgroup
/dev/vda1                  1038336  167848    870488  17% /boot
tmpfs                       204696       0    204696   0% /run/user/0
172.25.13.1:/home/hadoop  17811456 3071232  14740224  18% /home/hadoop
[root@server5 ~]# su - hadoop 

7.4.2在三个 DN 上依次启动 zookeeper 集群（三台操作一致）

##1)在三个 DN 上依次启动 zookeeper 集群（三台操作一致），现在server3是leader
[hadoop@server2 zookeeper-3.4.9]$ pwd
/home/hadoop/zookeeper-3.4.9
[hadoop@server2 zookeeper-3.4.9]$ bin/zkServer.sh start
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/zookeeper-3.4.9/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
[hadoop@server2 zookeeper-3.4.9]$ bin/zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/zookeeper-3.4.9/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower


1594 Jps3)格式化 HDFS 集群
$ bin/hdfs namenode -format
Namenode 数据默认存放在/tmp,需要把数据拷贝到 h2
$ scp -r /tmp/hadoop-hadoop 172.25.0.5:/tmp
3) 格式化 zookeeper (只需在 h1 上执行即可)
$ bin/hdfs zkfc -formatZK
(注意大小写)
4)启动 hdfs 集群(只需在 h1 上执行即可)
$ sbin/start-dfs.sh
5) 查看各节点状态
[hadoop@server1 hadoop]$ jps
1431 NameNode
1739 DFSZKFailoverController
2013 Jps
[hadoop@server5 ~]$ jps
1191 NameNode
1293 DFSZKFailoverController
1856 Jps
[hadoop@server2 ~]$ jps
1493 JournalNode
1222 QuorumPeerMain
1400 DataNode
1594 Jps
[hadoop@server3 ~]$ jps
1578 Jps
1176 QuorumPeerMain
1329 DataNode
1422 JournalNode
[hadoop@server4 ~]$ jps
1441 Jps
1153 QuorumPeerMain
1239 DataNode
1332 JournalNode

7.4.3 在三个 DN 上依次启动 journalnode(第一次启动 hdfs 必须先启动 journalnode)

[hadoop@server2 zookeeper-3.4.9]$ hdfs --daemon start journalnode   ##server234一样
[hadoop@server2 zookeeper-3.4.9]$ jps
4304 Jps
4263 JournalNode
3918 QuorumPeerMain

7.4.4 格式化 HDFS 集群

[hadoop@server1 hadoop]$ hdfs namenode -format    ##格式化
#Namenode 数据默认存放在/tmp,需要把数据拷贝到 h2
[hadoop@server1 hadoop]$ scp -r /tmp/hadoop-hadoop 172.25.13.5:/tmp

7.4.5 格式化 zookeeper (只需在 h1 上执行即可)

[hadoop@server1 hadoop]$ pwd
/home/hadoop/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ bin/hdfs zkfc -formatZK  

[hadoop@server3 zookeeper-3.4.9]$ cd bin/
[hadoop@server3 bin]$ pwd
/home/hadoop/zookeeper-3.4.9/bin
[hadoop@server3 bin]$ ls
README.txt    zkCli.cmd  zkEnv.cmd  zkServer.cmd
zkCleanup.sh  zkCli.sh   zkEnv.sh   zkServer.sh
[hadoop@server3 bin]$ ./zkCli.sh
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[zookeeper, hadoop-ha]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /hadoop-ha/masters 
[]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] get  /hadoop-ha/masters
cZxid = 0x300000003
ctime = Tue Mar 23 08:33:19 EDT 2021
mZxid = 0x300000003
mtime = Tue Mar 23 08:33:19 EDT 2021
pZxid = 0x300000003
cversion = 0
dataVersion = 0
aclVersion = 0
ephemeralOwner = 0x0
dataLength = 0
numChildren = 0
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] 

7.4.5 启动 hdfs 集群(只需在 h1 上执行即可)

[hadoop@server1 sbin]$ pwd
/home/hadoop/hadoop/sbin
[hadoop@server1 sbin]$ ./start-dfs.sh 
Starting namenodes on [server1 server5]
Starting datanodes
Starting journal nodes [server4 server3 server2]
server4: journalnode is running as process 4820.  Stop it first.
server2: journalnode is running as process 5172.  Stop it first.
server3: journalnode is running as process 4882.  Stop it first.
Starting ZK Failover Controllers on NN hosts [server1 server5]

7.4.6 查看各节点状态

7.5测试故障自动切换

[hadoop@server1 hadoop]$ jps
1431 NameNode
2056 Jps
1739 DFSZKFailoverController
[hadoop@server1 hadoop]$ kill -9 1431
[hadoop@server1 hadoop]$ jps
1739 DFSZKFailoverController
2089 Jps
#杀掉 h1 主机的 namenode 进程后依然可以访问,此时 h2 转为 active 状态接管 namenode
[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
启动 h1 上的 namenode,此时为 standby 状态。

8.yarn 的高可用

8.1配置

[hadoop@server1 hadoop]$ vim hadoop-env.sh    
export HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ vim mapred-site.xml 

mapreduce.application.classpath</name>
$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
</property>



1) 编辑 mapred-site.xml 文件

<!-- 指定 yarn 为 MapReduce 的框架 -->

mapreduce.framework.name</name>
yarn</value>
</property>
</configuration>
2)编辑 yarn-site.xml 文件

<!-- 配置可以在 nodemanager 上运行 mapreduce 程序 -->

yarn.nodemanager.aux-services</name>
mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 激活 RM 高可用 -->

yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
true</value>
</property><!-- 指定 RM 的集群 id -->

yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
RM_CLUSTER</value>
</property>
<!-- 定义 RM 的节点-->

yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
rm1,rm2</value>
</property>
<!-- 指定 RM1 的地址 -->

yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
172.25.0.1</value>
</property>
<!-- 指定 RM2 的地址 -->

yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
172.25.0.5</value>
</property>
<!-- 激活 RM 自动恢复 -->

yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
true</value>
</property>
<!-- 配置 RM 状态信息存储方式,有 MemStore 和 ZKStore-->

yarn.resourcemanager.store.class</name>
org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</
value>
</property>
<!-- 配置为 zookeeper 存储时,指定 zookeeper 集群的地址 -->

yarn.resourcemanager.zk-address</name>
172.25.0.2:2181,172.25.0.3:2181,172.25.0.4:2181</value>
</property>

8.2启动

[hadoop@server1 hadoop]$ pwd  ##master端
/home/hadoop/hadoop
[hadoop@server1 hadoop]$ sbin/start-yarn.sh   ##启动
Starting resourcemanager
Starting nodemanagers
[hadoop@server1 hadoop]$ jps
8720 ResourceManager    ##启动成功
4024 SecondaryNameNode
7069 NameNode
9038 Jps
7423 DFSZKFailoverController
[hadoop@server5 ~]$ yarn --daemon start resourcemanager   ##server5这个master端需要手工启动
[hadoop@server5 ~]$ jps
4433 DFSZKFailoverController
4983 ResourceManager
4315 NameNode
5036 Jps


[hadoop@server2 zookeeper-3.4.9]$ jps   ##slave端，如果NM起来掉线，可能是内存不足
5172 JournalNode
6004 NodeManager
5271 DataNode
4649 DFSZKFailoverController
6123 Jps
3918 QuorumPeerMain

8.3测试