一、通过QJM模式部署Hadoop HA
三台机器:192.168.86.130、192.168.86.131、192.168.86.132
1.部署zookeeper,分别在三台机器上部署zookeeper, 配置文件zoo.cfg内容如下:
tickTime=2000
dataDir=/usr/local/zookeeper-3.6.1/data
clientPort=2181
initLimit=5
syncLimit=2
server.130=192.168.86.130:2888:3888
server.131=192.168.86.131:2888:3888
server.132=192.168.86.132:2888:3888
2.三台zookeeper配置一样,配置完成后,分别启动:./zkServer.sh start
3.部署Hadoop:
namenode的机器共两台:192.168.86.130、192.168.86.131.配置内容下如:
3.1core-site.xml内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop-cluster</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop_data</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>192.168.86.130:2181,192.168.86.131:2181,192.168.86.132:2181</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.auth</name>
<value>@/usr/local/hadoop-2.10.0/security/zk-auth.txt</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.acl</name>
<value>@/usr/local/hadoop-2.10.0/security/zk-acl.txt</value>
</property>
</configuration>
3.2 hdfs-site.xml内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/hadoop_data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.hosts</name>
<value>/usr/local/hadoop-2.10.0/etc/hadoop/datanode_list.txt</value>
</property>
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>hadoop-cluster</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.hadoop-cluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop-cluster.nn1</name>
<value>hadoop-130:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop-cluster.nn2</name>
<value>hadoop-131:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.hadoop-cluster.nn1</name>
<value>192.168.86.130:9870</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.hadoop-cluster.nn2</name>
<value>192.168.86.131:9870</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://192.168.86.130:8485;192.168.86.131:8485/hadoop-cluster</value>
</property>
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.hadoop-cluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/root/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/hadoop_data/journalnode</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/home/hadoop_data/namenode</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>
4.192.168.86.132只作为datanode,配置文件如下:
4.1 core-site.xml内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop_data</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
<value>*</value>
</property>
</configuration>
4.2 hdfs-site.xml内容如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/hadoop_data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>hadoop-cluster</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.hadoop-cluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop-cluster.nn1</name>
<value>hadoop-130:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop-cluster.nn2</name>
<value>hadoop-131:8020</value>
</property>
</configuration>
5.datanode_list.txt的内容如下:
hadoop-130
hadoop-131
hadoop-132
6. 在三台机器上配置hosts, vi /etc/hosts
192.168.86.131 hadoop-131
192.168.86.130 hadoop-130
192.168.86.132 hadoop-132
6. 在三台机器上分别启动journalnode: nohup ./hdfs journalnode >journalnode.log 2>&1 &
7.在192.168.86.130或192.168.86.131上启动namenode集群:sbin/start-dfs.sh
8.在三台机器上分别启动datanode: nohup ./hdfs datanode>datanode.log 2>&1 &
附录:
1.ssh的免密登录配置详见操作手册,生成id_rsa的方法需要百度搜一下具体的操作步骤。
2.zookeeper的安全登录配置详见操作手册。
二、Java客户端操作Hadoop代码如下:
Configuration conf = new Configuration(); conf.set("dfs.replication","3"); conf.set("dfs.nameservices", "hadoop-cluster"); conf.set("dfs.ha.namenodes.hadoop-cluster", "nn1,nn2"); conf.set("dfs.namenode.rpc-address.hadoop-cluster.nn1", "hadoop-130:8020"); conf.set("dfs.namenode.rpc-address.hadoop-cluster.nn2", "hadoop-131:8020"); conf.set("dfs.client.failover.proxy.provider.hadoop-cluster", "org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider"); FileSystem fs =FileSystem.get(new URI("hdfs://hadoop-cluster"), conf, "root"); fs.mkdirs(new Path("/kevin/canal/")); FSDataOutputStream out = null; out = fs.create(new Path("/kevin/canal/canal-0330-2.txt")); for(int j = 0; j < 10000; j ++){ String name = "Kevin" + j; out.writeBytes(j + "," + name + "," + new Date()); out.writeBytes("\n"); System.out.println(j); } out.flush(); out.close(); fs.close();
客户端的host需要增加配置:
192.168.86.130 hadoop-130
192.168.86.131 hadoop-131
三、Yarn高可用
1.分别在192.168.86.130和192.168.86.131两台机器上修改yarn的配置文件,两台机器配置相同,yarn-site.xml配置文件内容如下:
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>cluster1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>hadoop-130</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>hadoop-131</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
<value>hadoop-130:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
<value>hadoop-131:8088</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.zk.address</name>
<value>192.168.86.130:2181,192.168.86.131:2181,192.168.86.132:2181</value>
</property>
</configuration>
2. 分别在两台机器上启动yarn: sbin/start-yarn.sh.
3.通过命令查看各节点的状态:bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
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