Zookeeper 三台主机 Ha集群的搭建

前期准备
1.修改Linux主机名

2.修改IP

3.修改主机名和IP的映射关系 /etc/hosts

######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机（如华为用主机、阿里云主机等）
/etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系
4.关闭防火墙

5.ssh免登陆

6.安装JDK，配置环境变量等

集群规划：

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server01
namenode（active）
zkfc
nodemanager
datanode
zookeeper
journal node

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server02
namenode（standby）
resourcemanager（active）
zkfc
nodemanager
datanode
zookeeper
journal node

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server03
resourcemanager（standby）
datanode
nodemanager
zookeeper
journal node

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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
这里还配置了一个zookeeper集群，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

2.hadoop-2.2.0中依然存在一个问题，就是ResourceManager只有一个，存在单点故障，

hadoop-2.7.2解决了这个问题，有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调

安装步骤：
1.安装配置zooekeeper集群（在hadoop-001上）
1.1解压

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tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /home/hadoop/bigdatasoftware/

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1.2修改配置

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cd /home/hadoop/bigdatasoftware/zookeeper-3.4.5/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg

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修改：dataDir=/home/hadoop/bigdatasoftware/zookeeper-3.4.5/zkdata

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在最后添加：

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server.1=hadoop-001:2888:3888
server.2=hadoop-002:2888:3888
server.3=hadoop-003:2888:3888

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保存退出
然后创建一个tmp文件夹

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mkdir /home/hadoop/bigdatasoftware/zookeeper-3.4.5/zkdata
echo 1 > /home/hadoop/bigdatasoftware/zookeeper-3.4.5/zkdata/myid

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1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在hadoop-002、hadoop-001根目录下创建一个hadoop目录：mkdir /bigdatasoftware)

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scp -r /home/hadoop/bigdatasoftware/zookeeper-3.4.5/ hadoop-002:/home/hadoop/bigdatasoftware/
scp -r /home/hadoop/bigdatasoftware/zookeeper-3.4.5/ hadoop-003:/home/hadoop/bigdatasoftware/

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注意：修改hadoop-002、hadoop-003对应/hadoop/zookeeper-3.4.5/zkdata/myid内容

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hadoop-002：
echo 2 > /home/hadoop/bigdatasoftware/zookeeper-3.4.5/zkdata/myid
hadoop-003：
echo 3 > /home/hadoop/bigdatasoftware/zookeeper-3.4.5/zkdata/myid

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2.安装配置hadoop集群（在hadoop-001上操作）
2.1解压

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tar -zxvf hadoop-2.6.4.tar.gz -C /home/hadoop/bigdatasoftware/

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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

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vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/hadoop-2.7.2
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

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

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cd /home/hadoop/bigdatasoftware/hadoop-2.7.2/etc/hadoop

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2.2.1修改hadoo-env.sh

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export JAVA_HOME=/home/hadoop/bigdatasoftware/jdk1.8.0_161

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2.2.2
修改core-site.xml

<configuration>
<!--
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop-001:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/tmp</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop-001:2181,hadoop-002:2181,hadoop-003:2181</value>
</property> -->
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://bi/</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/tmp</value>
</property>

<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop-001:2181,hadoop-002:2181,hadoop-003:2181</value>
</property>
</configuration>

###############################################################################

2.2.3修改hdfs-site.xml

<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>

<!-- cmeservice为bi，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>bi</value>
</property>
<!-- bi下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.bi</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.bi.nn1</name>
<value>hadoop-001:9000</value>

</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.bi.nn1</name>
<value>hadoop-001:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.bi.nn2</name>
<value>hadoop-002:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.bi.nn2</name>
<value>hadoop-002:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的edits元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://hadoop-001:8485;hadoop-002:8485;hadoop-003:8485/bi</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>/home/hadoop/journaldata</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.bi</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高可用 -->
<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>hadoop-002</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>hadoop-003</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>hadoop-001:2181,hadoop-002:2181,hadoop-003:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在hadoop-001上启动HDFS、在hadoop-002启动yarn，所以hadoop-001上的slaves文件指定的是datanode的位置，hadoop-002上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)

2.2.7配置免密码登陆

#首先要配置hadoop-001到hadoop-003、hadoop-003的免密码登陆
#在hadoop-001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 hadoop-001
ssh-coyp-id hadoop-002
ssh-coyp-id hadoop-003

#配置hadoop-002到hadoop-033的免密码登陆
#在hadoop-002上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点
ssh-coyp-id hadoop-003

#注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，

在 hadoop-002上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
ssh-coyp-id -i hadoop-001

2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点

scp -r ~/bigdatasoftware/hadoop-2.7.2/etc hadoop@hadoop-002:/home/hadoop/bigdatasoftware/hadoop-2.7.2
scp -r ~/bigdatasoftware/hadoop-2.7.2/etc hadoop@hadoop-003:/home/hadoop/bigdatasoftware/hadoop-2.7.2

###注意：严格按照下面的步骤!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!

2.5

启动zookeeper集群（分别在hadoop-001、hadoop-002、hadoop-03上启动zk）

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cd /hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.sh start

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#查看状态：一个leader，两个follower

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./zkServer.sh status

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2.6

手动启动journalnode（分别在在hadoop-001、hadoop-002、hadoop-03上执行）

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hadoop-daemon.sh start journalnode

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#运行jps命令检验，hhadoop-001、hadoop-002、hadoop-03上多了JournalNode进程

2.7

格式化namenode

#在hadoop00上执行命令:

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hdfs namenode -format

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#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/home/hadoop//tmp，然后将/home/hadoop//tmp拷贝到hadoop-002的/home/hadoop/下。

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scp -r ~/tmp/ hadoop@hadoop-002:/home/hadoop/

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##也可以这样，建议hdfs namenode -bootstrapStandby

2.8

格式化ZKFC(在hadoop-001上执行即可)

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hdfs zkfc -formatZK

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2.9启动HDFS(在hadoop-001上执行)

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sbin/start-dfs.sh

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2.10

启动YARN(#####注意#####：是在hadoop-002上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就要分别在不同的机器上启动)

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sbin/start-yarn.sh

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到此，hadoop-2.7.2配置完毕，可以统计浏览器访问:

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http://hadoop-001:50070
NameNode 'hadoop-001:9000' (active)
http://hadoop-002:50070
NameNode 'hadoop-002:9000' (standby)

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验证HDFS HA
首先向hdfs上传一个文件

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hadoop fs -put /etc/profile /profile
hadoop fs -ls /

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然后再kill掉active的NameNode

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kill -9 <pid of NN>

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通过浏览器访问：hadoop-002:50070
NameNode 'hadoop-002:9000' (active)
这个时候hadoop-002上的NameNode变成了active

在执行命令：

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hadoop fs -ls /

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刚才上传的文件依然存在！！！
手动启动那个挂掉的NameNode

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sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

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通过浏览器访问：

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hadoop-001:50070
NameNode 'hadoop-001:9000' (standby)

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

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hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out

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OK，大功告成！！！

测试集群工作状态的一些指令 ：

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bin/hdfs dfsadmin -report 查看hdfs的各节点状态信息

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bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1 获取一个namenode节点的HA状态

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sbin/hadoop-daemon.sh start namenode 单独启动一个namenode进程

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./hadoop-daemon.sh start zkfc 单独启动一个zkfc进程

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