hadoop2集群搭建过程

    在这里我们选用4台机器进行示范，各台机器的职责如下表格所示

	hadoop0	hadoop1	hadoop2	hadoop3
是NameNode吗?	是，属集群cluster1	是，属集群cluster1	是，属集群cluster2	是，属集群cluster2
是DataNode吗？	否	是	是	是
是JournalNode吗？	是	是	是	否
是ZooKeeper吗？	是	是	是	否
是ZKFC吗?	是	是	是	是

 

 

 

1.   搭建自动HA

1.1.  复制编译后的hadoop项目到/usr/local目录下

1.2.  修改位于etc/hadoop目录下的配置文件

1.2.1.  hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk

1.2.2.  core-site.xml

 

<configuration>
<property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://cluster1</value>
</property>

【这里的值指的是默认的HDFS路径。当有多个HDFS集群同时工作时，用户如果不写集群名称，那么默认使用哪个哪？在这里指定！该值来自于hdfs-site.xml中的配置。在节点hadoop0和hadoop1中使用cluster1，在节点hadoop2和hadoop3中使用cluster2】
<property>
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
</property>

【这里的路径默认是NameNode、DataNode、JournalNode等存放数据的公共目录。用户也可以自己单独指定这三类节点的目录。】
<property>
  <name>ha.zookeeper.quorum</name>
  <value>hadoop0:2181,hadoop1:2181,hadoop2:2181</value>
</property>

【这里是ZooKeeper集群的地址和端口。注意，数量一定是奇数，且不少于三个节点】
</configuration>

1.2.3.  hdfs-site.xml  

该文件只配置在hadoop0和hadoop1上。

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>

【指定DataNode存储block的副本数量。默认值是3个，我们现在有4个DataNode，该值不大于4即可。】
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>cluster1,cluster2</value>
    </property>

【使用federation时，使用了2个HDFS集群。这里抽象出两个NameService实际上就是给这2个HDFS集群起了个别名。名字可以随便起，相互不重复即可】
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.cluster1</name>
        <value>hadoop0,hadoop1</value>
    </property>

【指定NameService是cluster1时的namenode有哪些，这里的值也是逻辑名称，名字随便起，相互不重复即可】
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.hadoop0</name>
        <value>hadoop0:9000</value>
    </property>

【指定hadoop0的RPC地址】
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.hadoop0</name>
        <value>hadoop0:50070</value>
    </property>

【指定hadoop0的http地址】
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.hadoop1</name>
        <value>hadoop1:9000</value>
    </property>

【指定hadoop1的RPC地址】

<property>
        <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.hadoop1</name>
        <value>hadoop1:50070</value>
    </property>

【指定hadoop1的http地址】
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
  <value>qjournal://hadoop0:8485;hadoop1:8485;hadoop2:8485/cluster1</value>
    </property>
【指定cluster1的两个NameNode共享edits文件目录时，使用的JournalNode集群信息】

<property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.cluster1</name>
        <value>true</value>
    </property>
【指定cluster1是否启动自动故障恢复，即当NameNode出故障时，是否自动切换到另一台NameNode】

<property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster1</name>
     <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>

【指定cluster1出故障时，哪个实现类负责执行故障切换】

 

 

 

    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.cluster2</name>
        <value>hadoop2,hadoop3</value>
    </property>

【指定NameService是cluster2时，两个NameNode是谁，这里是逻辑名称，不重复即可。以下配置与cluster1几乎全部相似，不再添加注释】
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster2.hadoop2</name>
        <value>hadoop2:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.cluster2.hadoop2</name>
        <value>hadoop2:50070</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster2.hadoop3</name>
        <value>hadoop3:9000</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.cluster2.hadoop3</name>
        <value>hadoop3:50070</value>
    </property>
    <!--
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://hadoop0:8485;hadoop1:8485;hadoop2:8485/cluster2</value>
    </property>

【这段代码是注释掉的，不要打开】
    -->
<property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.cluster2</name>
        <value>true</value>
    </property>
<property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster2</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>

 

 

<property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/tmp/journal</value>
</property>

【指定JournalNode集群在对NameNode的目录进行共享时，自己存储数据的磁盘路径】
<property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>sshfence</value>
    </property>

【一旦需要NameNode切换，使用ssh方式进行操作】
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
    </property>

【如果使用ssh进行故障切换，使用ssh通信时用的密钥存储的位置】

</configuration>

 

1.2.4.  slaves

hadoop1

hadoop2

hadoop2

1.3.  把以上配置的内容复制到hadoop1、hadoop2、hadoop3节点上

1.4.  修改hadoop1、hadoop2、hadoop3上的配置文件内容

1.4.1.  修改hadoop2上的core-site.xml内容

fs.defaultFS的值改为hdfs://cluster2

1.4.2.  修改hadoop2上的hdfs-site.xml内容

把cluster1中关于journalnode的配置项删除，增加如下内容

<property>

    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>

<value>qjournal://hadoop0:8485;hadoop1:8485;hadoop2:8485/cluster2</value>

</property>

1.4.3.  开始启动

1.4.3.1.    启动journalnode

在hadoop0、hadoop1、hadoop2上执行sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

1.4.3.2.    格式化ZooKeeper

在hadoop0、hadoop2上执行bin/hdfs  zkfc  -formatZK

1.4.3.3.    对hadoop0节点进行格式化和启动

bin/hdfs  namenode  -format

sbin/hadoop-daemon.sh  start  namenode

1.4.3.4.    对hadoop1节点进行格式化和启动 

bin/hdfs  namenode  -bootstrapStandby

sbin/hadoop-daemon.sh  start  namenode

1.4.3.5.    在hadoop0、hadoop1上启动zkfc

sbin/hadoop-daemon.sh   start   zkfc

我们的hadoop0、hadoop1有一个节点就会变为active状态。

1.4.3.6.    对于cluster2执行类似操作

1.4.4.  启动datanode

在hadoop0上执行命令sbin/hadoop-daemons.sh   start   datanode

1.5.  配置Yarn

1.5.1.  修改文件mapred-site.xml

<property>
  <name>mapreduce.framework.name</name>
  <value>yarn</value>
</property>

1.5.2.   修改文件yarn-site.xml

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>hadoop0</value>
 </property>  

【自定ResourceManager的地址，还是单点，这是隐患】

<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
 </property>

 

1.5.3.  启动yarn

在hadoop0上执行sbin/start-yarn.sh          

 

   1. 验证HDFS
        向hdfs上传一个文件，然后查看hdfs中是否存在
        hadoop fs -put /etc/profile /profile
        hadoop fs -ls /     2.  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