hadoop 分布式机群搭建

描述：鉴于本地电脑内存限制，采用三台虚机安装此环境。 主机名，分别为master、slave1、slave2. zookeeper分别安装这三台机器上，master和slave1做主从备份， slave1和slave2是DataNode, slave1充当了master和slave的角色。

集群规划：

主机名 IP 安装的软件 运行的进程

master 192.168.1.201 jdk、hadoop、zookeeper NameNode、ResourceManager、DFSZKFailoverController(zkfc)、QuorumPeerMain

slave1 192.168.1.202 jdk、hadoop、zookeeper NameNode、ResourceManager、DFSZKFailoverController(zkfc)、          DataNode、  NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain

slave2 192.168.1.206 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、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

关键搭建步骤：

  1.安装配置zooekeeper集群（在master上）

1.1解压

tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /zookeeper/

1.2修改配置

cd /itcast/zookeeper-3.4.10/conf/

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

vim zoo.cfg

修改：dataDir=dataDir=/home/zookeeper/data

在最后添加：

server.1=slave1:2888:3888

server.2=slave2:2888:3888

server.3=master:2888:3888

保存退出

然后创建一个data文件夹

mkdir /home/zookeeper/data

再创建一个空文件

touch /home/zookeeper/data/myid

里面保存相应的id值,即3

1.3将配置好的zookeepe整个目录拷贝到其他节点(slave1,slave2)

scp -r/home/zookeeper/ root@slave1:/home/

scp -r/home/zookeeper/ root@slave2:/home/

注意：修改slave1、slave2对应/home/zookeeper/myid内容分别为1，2

   2.安装配置hadoop集群（在master上操作）
2.1解压
tar -zxvf hadoop-2.7.4.tar.gz -C /usr/local/hadoop/
2.2配置HDFS（hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下）
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_144
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

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

2.2.1修改hadoo-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_144

2.2.2修改core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns1</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp2</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>slave1:2181,slave2:2181,master:2181</value>
</property>
</configuration>

2.2.3修改hdfs-site.xml
  <configuration>
      <property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp2/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/usr/local/hadoop/tmp2/dfs/data</value>
</property>

<!--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>master:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>master:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>slave1:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>slave2:50070</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://slave1:8485;slave2:8485/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>/usr/local/hadoop/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>/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>master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>slave1</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181<</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

2.2.6修改slaves
slave1
slave2

2.2.7配置免密码登陆
#首先要配置master到slave1,slave2的免密码登陆
#在master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 slave1
ssh-coyp-id slave2

2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r /usr/local/hadoop/ root@slave1:/usr/local/
scp -r /usr/local/hadoop/ root@slave2:/usr/local/
###注意：严格按照下面的步骤
2.5启动zookeeper集群（分别在master,slave1,slave2上启动zk）
cd /home/zookeeper/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slave1,slave2上执行）
cd /usr/local/hadoop
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验，slave1,slave2上多了JournalNode进程
注意：通常配置奇数个JournalNode，否则格式化HDFS时会给出Warn, client.QuorumJournalManager: Quorum journal URI 'qjournal://slave1:8485;slave2:8485/ns1' has an even number of Journal Nodes specified. This is not recommended!

2.7格式化HDFS
#在master上执行命令:
bin/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/usr/local/hadoop/tmp2，然后将/usr/local/hadoop/tmp2拷贝到slave1,slave2下
scp -r tmp2/ root@slave1:/usr/local/hadoop/

2.8格式化ZK(在master上执行即可)
bin/hdfs zkfc -formatZK

2.9启动HDFS(在master上执行)
sbin/start-dfs.sh

2.10启动YARN
sbin/start-yarn.sh

到此，hadoop-2.7.4配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://master的IP:50070
NameNode 'master:9000' (active)
http://ip:50070
NameNode 'salve1的:9000' (standby)

查看各节点（master、slave1、slave2）的进程：
[root@master hadoop]# jps
32195 QuorumPeerMain
32723 DFSZKFailoverController
356 ResourceManager
1175 Jps
32441 NameNode
[root@master hadoop]#

[root@slave1 ~]# jps
26320 JournalNode
27060 Jps
26245 QuorumPeerMain
26470 DataNode
26726 NodeManager
26409 NameNode
26623 DFSZKFailoverController
[root@slave1 ~]#

[root@slave2 ~]# jps
11185 QuorumPeerMain
11266 JournalNode
11493 NodeManager
11356 DataNode
11646 Jps
[root@slave2 ~]#

验证HDFS HA，首先向hdfs上传一个文件

[root@master hadoop]# bin/hdfs dfs -put test/a.txt /c.txt
[root@master hadoop]# bin/hdfs dfs -ls /
Found 1 items
-rw-r--r-- 3 root supergroup 67 2017-11-10 16:38 /c.txt

然后再kill掉active的NameNode
kill -9 <pid of NN>
通过浏览器访问：http://slave1:50070
NameNode 'slave1:9000' (active)
这个时候slave1上的NameNode变成了active
在执行命令：

[root@slave1 hadoop]# bin/hdfs dfs -ls /
Found 1 items
-rw-r--r-- 3 root supergroup 67 2017-11-10 16:38 /c.txt
[root@slave1 hadoop]#

手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问：http://master:50070
NameNode 'master:9000' (standby)

验证YARN：运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：

[root@slave1 hadoop]# bin/hdfs dfs -put test/a.txt /input [root@slave1 hadoop]# bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.4.jar wordcount /input/a.txt /mrout 17/11/13 09:51:25 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1

17/11/13 09:51:25 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1

17/11/13 09:51:26 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1510302622448_0009

17/11/13 09:51:27 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1510302622448_0009

17/11/13 09:51:27 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://master:8088/proxy/application_1510302622448_0009/

17/11/13 09:51:27 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1510302622448_0009