一、单机环境搭建

1.1 下载

下载对应版本 Zookeeper,这里我下载的版本 3.4.14。官方下载地址:https://archive.apache.org/dist/zookeeper/

# wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.tar.gz

1.2 解压

# tar -zxvf zookeeper-3.4.14.tar.gz

1.3 配置环境变量

# vim /etc/profile

添加环境变量:

export ZOOKEEPER_HOME=/usr/app/zookeeper-3.4.14
export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH

使得配置的环境变量生效:

# source /etc/profile

1.4 修改配置

进入安装目录的 conf/ 目录下,拷贝配置样本并进行修改:

# cp zoo_sample.cfg  zoo.cfg

指定数据存储目录和日志文件目录(目录不用预先创建,程序会自动创建),修改后完整配置如下:

# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just
# example sakes.
dataDir=/usr/local/zookeeper/data
dataLogDir=/usr/local/zookeeper/log
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=1

配置参数说明:

  • tickTime:用于计算的基础时间单元。比如 session 超时:N*tickTime;
  • initLimit:用于集群,允许从节点连接并同步到 master 节点的初始化连接时间,以 tickTime 的倍数来表示;
  • syncLimit:用于集群, master 主节点与从节点之间发送消息,请求和应答时间长度(心跳机制);
  • dataDir:数据存储位置;
  • dataLogDir:日志目录;
  • clientPort:用于客户端连接的端口,默认 2181

1.5 启动

由于已经配置过环境变量,直接使用下面命令启动即可:

zkServer.sh start

1.6 验证

使用 JPS 验证进程是否已经启动,出现 QuorumPeerMain 则代表启动成功。

[root@hadoop001 bin]# jps
3814 QuorumPeerMain

二、集群环境搭建

为保证集群高可用,Zookeeper 集群的节点数最好是奇数,最少有三个节点,所以这里演示搭建一个三个节点的集群。这里我使用三台主机进行搭建,主机名分别为 hadoop001,hadoop002,hadoop003。

2.1 修改配置

解压一份 zookeeper 安装包,修改其配置文件 zoo.cfg,内容如下。之后使用 scp 命令将安装包分发到三台服务器上:

tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/usr/local/zookeeper-cluster/data/
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-cluster/log/
clientPort=2181

# server.1 这个1是服务器的标识,可以是任意有效数字,标识这是第几个服务器节点,这个标识要写到dataDir目录下面myid文件里
# 指名集群间通讯端口和选举端口
server.1=hadoop001:2287:3387
server.2=hadoop002:2287:3387
server.3=hadoop003:2287:3387

2.2 标识节点

分别在三台主机的 dataDir 目录下新建 myid 文件,并写入对应的节点标识。Zookeeper 集群通过 myid 文件识别集群节点,并通过上文配置的节点通信端口和选举端口来进行节点通信,选举出 Leader 节点。

创建存储目录:

# 三台主机均执行该命令
mkdir -vp  /usr/local/zookeeper-cluster/data/

创建并写入节点标识到 myid 文件:

# hadoop001主机
echo "1" > /usr/local/zookeeper-cluster/data/myid
# hadoop002主机
echo "2" > /usr/local/zookeeper-cluster/data/myid
# hadoop003主机
echo "3" > /usr/local/zookeeper-cluster/data/myid

2.3 启动集群

分别在三台主机上,执行如下命令启动服务:

/usr/app/zookeeper-cluster/zookeeper/bin/zkServer.sh start

2.4 集群验证

启动后使用 zkServer.sh status 查看集群各个节点状态。如图所示:三个节点进程均启动成功,并且 hadoop002 为 leader 节点,hadoop001 和 hadoop003 为 follower 节点。

更多大数据系列文章可以参见 GitHub 开源项目大数据入门指南

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