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Hadoop高可用集群(HA)

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一、集群的规划
Zookeeper集群:
192.168.157.12 (bigdata12)
192.168.157.13 (bigdata13)
192.168.157.14 (bigdata14)

Hadoop集群:
192.168.157.12 (bigdata12)   NameNode1      ResourceManager1     Journalnode
192.168.157.13 (bigdata13)   NameNode2      ResourceManager2     Journalnode
192.168.157.14 (bigdata14)   DataNode1      NodeManager1
192.168.157.15 (bigdata15)   DataNode2      NodeManager2

二、准备工作
1、安装JDK
2、配置环境变量
3、配置免密码登录
4、配置主机名

三、配置Zookeeper(在192.168.157.12安装)
在主节点(hadoop112)上配置ZooKeeper
(*)配置/root/training/zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg文件
dataDir=/root/training/zookeeper-3.4.6/tmp

server.1=bigdata12:2888:3888
server.2=bigdata13:2888:3888
server.3=bigdata14:2888:3888

(*)在/root/training/zookeeper-3.4.6/tmp目录下创建一个myid的空文件
echo 1 > /root/training/zookeeper-3.4.6/tmp/myid

(*)将配置好的zookeeper拷贝到其他节点,同时修改各自的myid文件
scp -r /root/training/zookeeper-3.4.6/ bigdata13:/root/training
scp -r /root/training/zookeeper-3.4.6/ bigdata14:/root/training

四、安装Hadoop集群(在bigdata12上安装)
1、修改hadoo-env.sh
export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_144

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>/root/training/hadoop-2.7.3/tmp</value>
</property>

<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>bigdata12:2181,bigdata13:2181,bigdata14:2181</value>
</property>
</configuration>

3、修改hdfs-site.xml(配置这个nameservice中有几个namenode)
<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>bigdata12:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>bigdata12:50070</value>
</property>

<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>bigdata13:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>bigdata13:50070</value>
</property>

<!-- 指定NameNode的日志在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://bigdata12:8485;bigdata13:8485;/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>/root/training/hadoop-2.7.3/journal</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>/root/.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>

4、修改mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>

5、修改yarn-site.xml
<configuration>
    <!-- 开启RM高可靠 -->
<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>bigdata12</value>
</property>
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
   <value>bigdata13</value>
</property>

<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
   <value>bigdata12:2181,bigdata13:2181,bigdata14:2181</value>
</property>

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

6、修改slaves
bigdata14
bigdata15

7、将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r /root/training/hadoop-2.7.3/ root@bigdata13:/root/training/
scp -r /root/training/hadoop-2.7.3/ root@bigdata14:/root/training/
scp -r /root/training/hadoop-2.7.3/ root@bigdata15:/root/training/

五、启动Zookeeper集群

六、在bigdata12和bigdata13上启动journalnode
hadoop-daemon.sh start journalnode

七、格式化HDFS(在bigdata12上执行)
1. hdfs namenode -format
2. 将/root/training/hadoop-2.7.3/tmp拷贝到bigdata13的/root/training/hadoop-2.7.3/tmp下
3. 格式化zookeeper
   hdfs zkfc -formatZK
   日志:17/07/13 00:34:33 INFO ha.ActiveStandbyElector: Successfully created /hadoop-ha/ns1 in ZK.
 
  
八、在bigdata12上启动Hadoop集群
    start-all.sh

日志:
Starting namenodes on [bigdata12 bigdata13]
bigdata12: starting namenode, logging to /root/training/hadoop-2.4.1/logs/hadoop-root-namenode-hadoop113.out
bigdata13: starting namenode, logging to /root/training/hadoop-2.4.1/logs/hadoop-root-namenode-hadoop112.out
bigdata14: starting datanode, logging to /root/training/hadoop-2.4.1/logs/hadoop-root-datanode-hadoop115.out
bigdata15: starting datanode, logging to /root/training/hadoop-2.4.1/logs/hadoop-root-datanode-hadoop114.out

bigdata13: starting zkfc, logging to /root/training/hadoop-2.7.3/logs/hadoop-root-zkfc-bigdata13.out
bigdata12: starting zkfc, logging to /root/training/hadoop-2.7.3/logs/hadoop-root-zkfc-bigdata12.out


bigdata13上的ResourceManager需要单独启动
命令:yarn-daemon.sh start resourcemanager










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