hadoop2.6.0高可靠及yarn 高可靠搭建

以前用hadoop2.2.0只搭建了hadoop的高可用，但在hadoop2.2.0中始终没有完成YARN HA的搭建，直接下载了hadoop最新稳定版本2.6.0完成了YARN HA及HADOOP HA的搭建流程，没有仔细看hadoop的官方文档，貌似hadoop2.2.0不支持YARN HA，如果说错了谢谢指正呀，下面总结一下我的搭建流程：

首先完成虚拟机的搭建：

机器名	IP	安装软件	运行进程
namenode1	192.168.3.161	hadoop	NameNode、DFSZKFailoverController、ResourceManager
namenode2	192.168.3.162	hadoop	NameNode、DFSZKFailoverController、ResourceManager
datanode1	192.168.3.163	hadoop，zookeeper	DataNode、QuorumPeerMain、JournalNode、NodeManager
datanode2	192.168.3.164	hadoop，zookeeper	DataNode、QuorumPeerMain、JournalNode、NodeManager
datanode3	192.168.3.165	hadoop	DataNode、NodeManager
datanode4	192.168.3.166	hadoop，zookeeper	DataNode、QuorumPeerMain、JournalNode、NodeManager

说明：

在hadoop2.X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（由cloudra提出，原理类似zookeeper）。这里我使用QJM完成。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

虚拟机安装linux系统，我这里用的是centos6.4

使用root用户修改/etc/hosts文件，如下：

1. 192.168.3.161 namenode1
2. 192.168.3.162 namenode2
3. 192.168.3.163 datanode1
4. 192.168.3.164 datanode2
5. 192.168.3.165 datanode3
6. 192.168.3.166 datanode4

安装jdk1.7和hadoop并配置环境变量，可以配置全局的（修改/etc/profile）也可以配置当前用户的(修改~/.bashrc文件)，这里我配置是全局的环境变量

安装jdk的过程直接解压tar xzvf jdk.tar， 这里不做说明了，列出/etc/profile文件中末尾添加的内容如下：

1. export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
2. export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
3. export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
4. export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop_installs/hadoop-2.6.0

使用root用户关闭防火墙和selinux

1. service iptables stop

centos7好像把防火墙修改成firewalld，可以试试service firewalld stop

1. chkconfig iptables off

修改/etc/selinux/config文件中设置SELINUX=disabled ，然后重启服务器

创建hadoop用户组及hadoop用户并完成.ssh免密码登录

在每台虚拟机中通过hadoop用户执行ssh-keygen -t rsa会在~/.ssh/目录中生成两个文件id_rsa和id_rsa.pub，

如果想从namenode1免密码登录到namenode2中要在namenode1中执行ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pubhadoop@namenode2

（注意：些命令中的-i一定加上否则之后的一些操作会出现ssh_exchange_identification: Connection closed by remote host这样的错误），

这个命令完成后会在namenode2的~/.ssh/目录下生成文件authorized_keys，此时可以从namenode1直接ssh到namenode2了，建议在每台机器包括namenode2本身都执行ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hadoop@namenode2然后把生成的authorized_keys复制到集群中每个机器上实现任何机器之间都可以免密码登录。

完成安装zookeeper3.4.5集群：主要作用是用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态

解压zookeeper包在zookeeper3.4.5/conf/目录执行mv zoo_sample.cfg zoo.cfg，之后修改zoo.cfg文件，如下：

修改dataDir=/hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp（zookeeper修改源数据的地方，包括myid文件）

文件最后添加

1. server.1=datanode1:2888:3888
2. server.2=datanode2:2888:3888
3. server.3=datanode4:2888:3888

保存退出 
然后分别在datanode1,2,4节点中创建一个tmp文件夹 ，mkdir /hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp ，再创建一个空文件  touch /hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp/myid 最后向该文件写入ID，datanode1执行echo 1 > /hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp/myid，datanode1执行echo 2 > /hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp/myid，datanode3执行echo 3 > /hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

安装配置hadoop2.6.0集群：

解压文件后配置HDFS（注意：hadoop2.X之后所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下），需要修改文件如下：

修改文件hadoo-env.sh

1. export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
2. export HADOOP_LOG_DIR=/data/log/hadoop

指定日志存放目录

修改文件core-site.xml

1. <configuration>
2. 　　<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1,是NameNode的URI。hdfs://主机名:端口/ -->
3. <property>
4. <name>fs.defaultFS</name>
5. <value>hdfs://gagcluster</value>
6. </property>
7. <property>
8. <name>io.file.buffer.size</name>
9. <value>131072</value>
10. </property>
11. <!-- 指定hadoop临时目录 -->
12. <property>
13. <name>hadoop.tmp.dir</name>
14. <value>file:/data/hadoop/tmp</value>
15. <description>Abase for other temporary directories.</description>
16. </property>
17. <!--指定可以在任何IP访问-->
18. <property>
19. <name>hadoop.proxyuser.hduser.hosts</name>
20. <value>*</value>
21. </property>
22. <!--指定所有用户可以访问-->
23. <property>
24. <name>hadoop.proxyuser.hduser.groups</name>
25. <value>*</value>
26. </property>
27. <!-- 指定zookeeper地址 -->
28. <property>
29. <name>ha.zookeeper.quorum</name>
30. <value>dataNode1:2181,dataNode2:2181,dataNode4:2181</value>
31. </property>
32. </configuration>

修改文件hdfs-site.xml

1. <configuration>
2. <!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
3. <property>
4. <name>dfs.nameservices</name>
5. <value>gagcluster</value>
6. </property>
7. <!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
8. <property>
9. <name>dfs.ha.namenodes.gagcluster</name>
10. <value>nn1,nn2</value>
11. </property>
12. <!-- nn1的RPC通信地址 -->
13. <property>
14. <name>dfs.namenode.rpc-address.gagcluster.nn1</name>
15. <value>namenode1:9000</value>
16. </property>
17. <!-- nn2的RPC通信地址 -->
18. <property>
19. <name>dfs.namenode.rpc-address.gagcluster.nn2</name>
20. <value>namenode2:9000</value>
21. </property>
22. <!-- nn1的http通信地址 -->
23. <property>
24. <name>dfs.namenode.http-address.gagcluster.nn1</name>
25. <value>namenode1:50070</value>
26. </property>
27. <!-- nn2的http通信地址 -->
28. <property>
29. <name>dfs.namenode.http-address.gagcluster.nn2</name>
30. <value>namenode2:50070</value>
31. </property>
32. <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
33. <property>
34. <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
35. <value>qjournal://dataNode1:8485;datanode2:8485;datanode4:8485/gagcluster</value>
36. </property>
37. <!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
38. <property>
39. <name>dfs.client.failover.proxy.provider.gagcluster</name>
40. <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
41. </property>
42. <!-- 配置隔离机制 -->
43. <property>
44. <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
45. <value>sshfence</value>
46. </property>
47. <!-- 使用隔离机制时需要ssh免密码登陆 -->
48. <property>
49. <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
50. <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
51. </property>
52. <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
53. <property>
54. <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
55. <value>/data/hadoop/tmp/journal</value>
56. </property>
57. <!--指定支持高可用自动切换机制-->
58. <property>
59. <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
60. <value>true</value>
61. </property>
62. <!--指定namenode名称空间的存储地址-->
63. <property>
64. <name>dfs.namenode.name.dir</name>
65. <value>file:/data/hadoop/dfs/name</value>
66. </property>
67. <!--指定datanode数据存储地址-->
68. <property>
69. <name>dfs.datanode.data.dir</name>
70. <value>file:/data/hadoop/dfs/data</value>
71. </property>
72. <!--指定数据冗余份数-->
73. <property>
74. <name>dfs.replication</name>
75. <value>3</value>
76. </property>
77. <!--指定可以通过web访问hdfs目录-->
78. <property>
79. <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
80. <value>true</value>
81. </property>
82. <!--保证数据恢复 -->
83. <property>
84. <name>dfs.journalnode.http-address</name>
85. <value>0.0.0.0:8480</value>
86. </property>
87. <property>
88. <name>dfs.journalnode.rpc-address</name>
89. <value>0.0.0.0:8485</value>
90. </property>
91. <property>
92. <name>ha.zookeeper.quorum</name>
93. <value>dataNode1:2181,dataNode2:2181,dataNode4:2181</value>
94. </property>
95. </configuration>

修改文件yarn-site.xml

1. <configuration>
2. <!--rm失联后重新链接的时间-->
3. <property>
4. <name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>
5. <value>2000</value>
6. </property>
7. <!--开启resource manager HA,默认为false-->
8. <property>
9. <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
10. <value>true</value>
11. </property>
12. <!--配置resource manager -->
13. <property>
14. <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
15. <value>rm1,rm2</value>
16. </property>
17. <property>
18. <name>ha.zookeeper.quorum</name>
19. <value>dataNode1:2181,dataNode2:2181,dataNode4:2181</value>
20. </property>
21. <!--开启故障自动切换-->
22. <property>
23. <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>
24. <value>true</value>
25. </property>
26. <property>
27. <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
28. <value>namenode1</value>
29. </property>
30. <property>
31. <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
32. <value>namenode2</value>
33. </property>
34. <!--在namenode1上配置rm1,在namenode2上配置rm2,注意：一般都喜欢把配置好的文件远程复制到其它机器上，但这个在YARN的另一个机器上一定要修改-->
35. <property>
36. <name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>
37. <value>rm1</value>
38. <description>If we want to launch more than one RM in single node, we need this configuration</description>
39. </property>
40. <!--开启自动恢复功能-->
41. <property>
42. <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
43. <value>true</value>
44. </property>
45. <!--配置与zookeeper的连接地址-->
46. <property>
47. <name>yarn.resourcemanager.zk-state-store.address</name>
48. <value>datanode1:2181,datanode2:2181,datanode4:2181</value>
49. </property>
50. <property>
51. <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
52. <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
53. </property>
54. <property>
55. <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
56. <value>datanode1:2181,datanode2:2181,datanode4:2181</value>
57. </property>
58. <property>
59. <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
60. <value>gagcluster-yarn</value>
61. </property>
62. <!--schelduler失联等待连接时间-->
63. <property>
64. <name>yarn.app.mapreduce.am.scheduler.connection.wait.interval-ms</name>
65. <value>5000</value>
66. </property>
67. <!--配置rm1-->
68. <property>
69. <name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
70. <value>namenode1:8132</value>
71. </property>
72. <property>
73. <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
74. <value>namenode1:8130</value>
75. </property>
76. <property>
77. <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
78. <value>namenode1:8188</value>
79. </property>
80. <property>
81. <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
82. <value>namenode1:8131</value>
83. </property>
84. <property>
85. <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>
86. <value>namenode1:8033</value>
87. </property>
88. <property>
89. <name>yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm1</name>
90. <value>namenode1:23142</value>
91. </property>
92. <!--配置rm2-->
93. <property>
94. <name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
95. <value>namenode2:8132</value>
96. </property>
97. <property>
98. <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
99. <value>namenode2:8130</value>
100. </property>
101. <property>
102. <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
103. <value>namenode2:8188</value>
104. </property>
105. <property>
106. <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
107. <value>namenode2:8131</value>
108. </property>
109. <property>
110. <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>
111. <value>namenode2:8033</value>
112. </property>
113. <property>
114. <name>yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm2</name>
115. <value>namenode2:23142</value>
116. </property>
117. <property>
118. <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
119. <value>mapreduce_shuffle</value>
120. </property>
121. <property>
122. <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
123. <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
124. </property>
125. <property>
126. <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
127. <value>/data/hadoop/yarn/local</value>
128. </property>
129. <property>
130. <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
131. <value>/data/log/hadoop</value>
132. </property>
133. <property>
134. <name>mapreduce.shuffle.port</name>
135. <value>23080</value>
136. </property>
137. <!--故障处理类-->
138. <property>
139. <name>yarn.client.failover-proxy-provider</name>
140. <value>org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider</value>
141. </property>
142. <property>
143. <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.zk-base-path</name>
144. <value>/yarn-leader-election</value>
145. <description>Optional setting. The default value is /yarn-leader-election</description>
146. </property>
147. </configuration>

修改文件mapred-site.xml

1. <configuration>
2. <property>
3. <name>mapreduce.framework.name</name>
4. <value>yarn</value>
5. </property>
6. <!-- 配置 MapReduce JobHistory Server 地址 ，默认端口10020 -->
7. <property>
8. <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
9. <value>0.0.0.0:10020</value>
10. </property>
11. <!-- 配置 MapReduce JobHistory Server web ui 地址， 默认端口19888 -->
12. <property>
13. <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
14. <value>0.0.0.0:19888</value>
15. </property>
16. </configuration>

修改文件slaves

1. atanode1
2. datanode2
3. datanode3
4. datanode4

修改文件yarn-env.sh

1. export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67
2. export YARN_LOG_DIR=/data/log/hadoop指定日志存放目录

把配置好的文件远程scp到集群其它节点相应目录中，注意修改YARN高可用的yarn-site.xml文件中的yarn.resourcemanager.ha.id项

启动zookeeper集群（分别在datanode1、datanode2、datanode4上启动zk） 
            进入到 zookeeper-3.4.5/bin/

1. ./zkServer.sh start

查看状态：

1. ./zkServer.sh status

（一个leader，两个follower）

启动journalnode（在namenode1上启动所有journalnode） 
            进入到hadoop-2.6.0

1. sbin/hadoop-daemons.sh start journalnode

　　　　或者单独进入到datanode1,datanode2,datanode4执行

1. 　　　　sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

(运行jps命令检验，多了JournalNode进程)

格式化HDFS 
            在namenode1上执行命令:

1. hadoop 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，之后通过sbin/hadoop-daemon.sh start namenode启动namenode进程在namenode2上执行hdfs namenode -bootstrapStandby完成主备节点同步信息

格式化ZK(在namenode1上执行即可)

1. hdfs zkfc -formatZK

启动HDFS(在namenode1上执行)

1. sbin/start-dfs.sh

启动YARN(在namenode1和namenode2上执行)

1. sbin/start-yarn.sh

　　　　注意在namenode2上执行此命令时会提示NodeManager已存在等信息不用管这些，主要是启动namenode2上的resourceManager完成与namenode1的互备作用，目前没有找到单独启动resourceManager的方法

启动完成之后可以在浏览器中输入http://192.168.3.161:50070和http://192.168.3.162:50070查看namenode分别为Active和Standby

在namenode1上执行${HADOOP_HOME}/bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1查看rm1和rm2分别为active和standby状态，也可以通过浏览器访问http://192.168.3.161:8188查看状态