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baoliangquan
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hadoop 高可用集群配置

 
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hadoop2.0已经发布了稳定版本了,增加了很多特性,比如HDFS HA、YARN等。最新的hadoop-2.4.1又增加了YARN HA

 

注意:apache提供的hadoop-2.4.1的安装包是在32位操作系统编译的,因为hadoop依赖一些C++的本地库,

所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.4.1就需要重新在64操作系统上重新编译

(建议第一次安装用32位的系统,我将编译好的64位的也上传到群共享里了,如果有兴趣的可以自己编译一下)

 

前期准备就不详细说了,课堂上都介绍了

1.修改Linux主机名

2.修改IP

3.修改主机名和IP的映射关系

######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机(如华为用主机、阿里云主机等)

/etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系

4.关闭防火墙

5.ssh免登陆

6.安装JDK,配置环境变量等

 

集群规划:

主机名IP安装的软件运行的进程

weekend01192.168.1.201jdk、hadoopNameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)

weekend02192.168.1.202jdk、hadoopNameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)

weekend03192.168.1.203jdk、hadoopResourceManager

weekend04192.168.1.204jdk、hadoopResourceManager

weekend05192.168.1.205jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain

weekend06192.168.1.206jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain

weekend07192.168.1.207jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain

 

说明:

1.在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务,而Standby NameNode则不对外提供服务,仅同步active namenode的状态,以便能够在它失败时快速进行切换。

hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案,一种是NFS,另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中,主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息,一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode

这里还配置了一个zookeeper集群,用于ZKFC(DFSZKFailoverController)故障转移,当Active NameNode挂掉了,会自动切换Standby NameNode为standby状态

2.hadoop-2.2.0中依然存在一个问题,就是ResourceManager只有一个,存在单点故障,hadoop-2.4.1解决了这个问题,有两个ResourceManager,一个是Active,一个是Standby,状态由zookeeper进行协调

安装步骤:

1.安装配置zooekeeper集群(在weekend05上)

1.1解压

tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /weekend/

1.2修改配置

cd /weekend/zookeeper-3.4.5/conf/

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

vim zoo.cfg

修改:dataDir=/weekend/zookeeper-3.4.5/tmp

在最后添加:

server.1=weekend05:2888:3888

server.2=weekend06:2888:3888

server.3=weekend07:2888:3888

保存退出

然后创建一个tmp文件夹

mkdir /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp

再创建一个空文件

touch /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

最后向该文件写入ID

echo 1 > /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在weekend06、weekend07根目录下创建一个weekend目录:mkdir /weekend)

scp -r /weekend/zookeeper-3.4.5/ weekend06:/weekend/

scp -r /weekend/zookeeper-3.4.5/ weekend07:/weekend/

 

注意:修改weekend06、weekend07对应/weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容

weekend06:

echo 2 > /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

weekend07:

echo 3 > /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

 

2.安装配置hadoop集群(在weekend01上操作)

2.1解压

tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C /weekend/

2.2配置HDFS(hadoop2.0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=/weekend/hadoop-2.4.1

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

 

#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下

cd /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/etc/hadoop

 

2.2.1修改hadoo-env.sh

export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_55

 

2.2.2修改core-site.xml

<configuration>

<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://ns1</value>

</property>

<!-- 指定hadoop临时目录 -->

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp</value>

</property>

 

<!-- 指定zookeeper地址 -->

<property>

<name>ha.zookeeper.quorum</name>

<value>weekend05:2181,weekend06:2181,weekend07:2181</value>

</property>

</configuration>

 

2.2.3修改hdfs-site.xml

<configuration>

<!--指定hdfs的nameservice为ns1,需要和core-site.xml中的保持一致 -->

<property>

<name>dfs.nameservices</name>

<value>ns1</value>

</property>

<!-- ns1下面有两个NameNode,分别是nn1,nn2 -->

<property>

<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>

<value>nn1,nn2</value>

</property>

<!-- nn1的RPC通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>

<value>weekend01:9000</value>

</property>

<!-- nn1的http通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>

<value>weekend01:50070</value>

</property>

<!-- nn2的RPC通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>

<value>weekend02:9000</value>

</property>

<!-- nn2的http通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>

<value>weekend02:50070</value>

</property>

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

<property>

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

<value>qjournal://weekend05:8485;weekend06:8485;weekend07:8485/ns1</value>

</property>

<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->

<property>

<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>

<value>/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/journaldata</value>

</property>

<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->

<property>

<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

<!-- 配置失败自动切换实现方式 -->

<property>

<name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>

<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>

</property>

<!-- 配置隔离机制方法,多个机制用换行分割,即每个机制暂用一行-->

<property>

<name>dfs.ha.fencing.methods</name>

<value>

sshfence

shell(/bin/true)

</value>

</property>

<!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->

<property>

<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>

<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>

</property>

<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->

<property>

<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>

<value>30000</value>

</property>

</configuration>

 

2.2.4修改mapred-site.xml

<configuration>

<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->

<property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

<value>yarn</value>

</property>

</configuration>

 

2.2.5修改yarn-site.xml

<configuration>

<!-- 开启RM高可用 -->

<property>

  <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>

  <value>true</value>

</property>

<!-- 指定RM的cluster id -->

<property>

  <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>

  <value>yrc</value>

</property>

<!-- 指定RM的名字 -->

<property>

  <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>

  <value>rm1,rm2</value>

</property>

<!-- 分别指定RM的地址 -->

<property>

  <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>

  <value>weekend03</value>

</property>

<property>

  <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>

  <value>weekend04</value>

</property>

<!-- 指定zk集群地址 -->

<property>

  <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>

  <value>weekend05:2181,weekend06:2181,weekend07:2181</value>

</property>

<property>

  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

  <value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

</configuration>

 

 

2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置,因为要在weekend01上启动HDFS、在weekend03启动yarn,所以weekend01上的slaves文件指定的是datanode的位置,weekend03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)

weekend05

weekend06

weekend07

 

2.2.7配置免密码登陆

#首先要配置weekend01到weekend02、weekend03、weekend04、weekend05、weekend06、weekend07的免密码登陆

#在weekend01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 weekend01

ssh-coyp-id weekend02

ssh-coyp-id weekend03

ssh-coyp-id weekend04

ssh-coyp-id weekend05

ssh-coyp-id weekend06

ssh-coyp-id weekend07

#配置weekend03到weekend04、weekend05、weekend06、weekend07的免密码登陆

#在weekend03上生产一对钥匙

ssh-keygen -t rsa

#将公钥拷贝到其他节点

ssh-coyp-id weekend04

ssh-coyp-id weekend05

ssh-coyp-id weekend06

ssh-coyp-id weekend07

#注意:两个namenode之间要配置ssh免密码登陆,别忘了配置weekend02到weekend01的免登陆

在weekend02上生产一对钥匙

ssh-keygen -t rsa

ssh-coyp-id -i weekend01

 

2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点

scp -r /weekend/ weekend02:/

scp -r /weekend/ weekend03:/

scp -r /weekend/hadoop-2.4.1/ hadoop@weekend04:/weekend/

scp -r /weekend/hadoop-2.4.1/ hadoop@weekend05:/weekend/

scp -r /weekend/hadoop-2.4.1/ hadoop@weekend06:/weekend/

scp -r /weekend/hadoop-2.4.1/ hadoop@weekend07:/weekend/

###注意:严格按照下面的步骤

2.5启动zookeeper集群(分别在weekend05、weekend06、weekend07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

 

2.6启动journalnode(分别在在weekend05、weekend06、weekend07上执行)

cd /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

#运行jps命令检验,weekend05、weekend06、weekend07上多了JournalNode进程

 

2.7格式化HDFS

#在weekend01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/weekend/hadoop-2.4.1/tmp,然后将/weekend/hadoop-2.4.1/tmp拷贝到weekend02的/weekend/hadoop-2.4.1/下。

scp -r tmp/ weekend02:/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/

##也可以这样,建议hdfs namenode -bootstrapStandby

 

2.8格式化ZKFC(在weekend01上执行即可)

hdfs zkfc -formatZK

 

2.9启动HDFS(在weekend01上执行)

sbin/start-dfs.sh

 

2.10启动YARN(#####注意#####:是在weekend03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

 

 

到此,hadoop-2.4.1配置完毕,可以统计浏览器访问:

http://192.168.1.201:50070

NameNode 'weekend01:9000' (active)

http://192.168.1.202:50070

NameNode 'weekend02:9000' (standby)

 

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 <pid of NN>

通过浏览器访问:http://192.168.1.202:50070

NameNode 'weekend02:9000' (active)

这个时候weekend02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://192.168.1.201:50070

NameNode 'weekend01:9000' (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-2.4.1.jar wordcount /profile /out

 

OK,大功告成!!!

 

 

 

 

测试集群工作状态的一些指令 :

bin/hdfs dfsadmin -report 查看hdfs的各节点状态信息

 

 

bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1 获取一个namenode节点的HA状态

 

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode  单独启动一个namenode进程

 

 

./hadoop-daemon.sh start zkfc   单独启动一个zkfc进程

 

 yarn-daemon.sh start resourcemanager 单独启动yarn 节点

 

 

如果只有3台主机,可以按照如下规划来部署安装

weekend01zookeeper    journalnode   namenode zkfc    resourcemanager  datanode

weekend02zookeeper    journalnode   namenode zkfc    resourcemanager  datanode

weekend03zookeeper    journalnode   datanode

 

 

 

 

 

 

 

 

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