hadoop部署服务器
| 系统 | 主机名 | IP |
| centos6.9 | hadoop01 | 192.168.72.21 |
| centos6.9 | hadoop02 | 192.168.72.22 |
| centos6.9 | hadoop03 | 192.168.72.23 |
基础环境准备
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
4.关闭防火墙
5.ssh免登陆
6.安装JDK，配置环境变量等
7.注意集群时间要同步
8.安装zookeeper集群
部署节点规划
集群部署节点角色的规划（3节点）
server01 namenode resourcemanager zkfc nodemanager datanode zookeeper journal node
server02 namenode resourcemanager zkfc nodemanager datanode zookeeper journal node
server03 datanode nodemanager zookeeper journal node
安装部署
上传编译好的hadoop安装程序到服务器上并解压到指定目录
[root@hadoop01 soft]# tar zxvf spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0.tgz -C /usr/local/ [root@hadoop01 soft]# cd /usr/local/ [root@hadoop01 soft]# mv hadoop-2.6.0-cdh5.14.0 hadoop-HA
配置Hadoop环境变量，编辑/etc/profile添加Hadoop环境变量
[root@hadoop01 soft]# vim /etc/profile
############################HADOOP HA######################################## export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-HA export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
修改Hadoop相关配置文件
修改hadoop-env.sh文件，配置HAVA_HOME如下
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_201
修改core-site.xml
<property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://cluster1</value> </property> <!--这里的路径默认是NameNode、DataNode、JournalNode等存放数据的公共目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/usr/local/hadoop-HA/tmp</value> </property> <!--ZooKeeper集群的地址和端口。注意，数量一定是奇数，且不少于三个节点--> <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181</value> </property>
修改hdfs-site.xml
<configuration> <!--指定hdfs的nameservice为cluster1，需要和core-site.xml中的保持一致 --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>cluster1</value> </property> <!--cluster1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.cluster1</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <!--nn1的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nn1</name> <value>hadoop01:9000</value> </property> <!--nn1的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.nn1</name> <value>hadoop1:50070</value> </property> <!--nn2的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nn2</name> <value>hadoop02:9000</value> </property> <!--nn2的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.nn2</name> <value>hadoop02:50070</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://hadoop01:8485;hadoop02:8485;hadoop03:8485/cluster1</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-HA/journaldata</value> </property> <!--开启NameNode失败自动切换 --> <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property> <!--指定该集群出故障时，哪个实现类负责执行故障切换 --> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster1</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</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>
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>
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>hadoop01</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>hadoop02</value> </property> <!--指定zk集群地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration>
修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在hadoop01上启动HDFS、在hadoop03启动yarn，所以hadoop01上的slaves文件指定的是datanode的位置，hadoop03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
hadoop01
hadoop02
hadoop03Hadoop集群启动
启动zookeeper集群（分别在hadoop01、hadoop02、hadoop03上启动zk）
bin/zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
bin/zkServer.sh status
手动启动journalnode（分别在hadoop01、hadoop02、hadoop03上执行）
hadoop-daemon.sh start journalnode #运行jps命令检验，hadoop01、hadoop02、hadoop03上多了JournalNode进程
格式化namenode
在hadoop00上执行命令:
hdfs namenode -format #格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置的目录下生成个hdfs初始化文件
把hadoop.tmp.dir配置的目录下所有文件拷贝到另一台namenode节点所在的机器
scp -r hadoop-HA root@hadoop02:$PWD
##也可以这样，建议hdfs namenode -bootstrapStandby
格式化ZKFC(在active上执行即可)
hdfs zkfc -formatZK
启动HDFS(在hadoop00上执行)
start-dfs.sh
启动YARN
start-yarn.sh
还需要手动在standby上手动启动备份的 resourcemanager
yarn-daemon.sh start resourcemanager
JPS查看启动进程
集群验证
到此，hadoop-2.6.4配置完毕，可以统计浏览器访问:
NameNode 'hadoop01:9000' (active)
NameNode 'hadoop02:9000' (standby)
验证HDFS HA
首先向hdfs上传一个文件
hadoop fs -put /etc/profile /profile
hadoop fs -ls /
然后再kill掉active的NameNode
kill -9 <pid of NN>
通过浏览器访问：http://192.168.1.202:50070
NameNode 'hadoop02:9000' (active)
这个时候hadoop02上的NameNode变成了active
在执行命令：
hadoop fs -ls /
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile
刚才上传的文件依然存在！！！
手动启动那个挂掉的NameNode
hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问：http://192.168.1.201:50070
NameNode 'hadoop01:9000' (standby)
验证YARN：
运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out
测试集群工作状态的一些指令 ：
hdfs dfsadmin -report 查看hdfs的各节点状态信息
cluster1n/hdfs haadmin -getServiceState nn1 获取一个namenode节点的HA状态
scluster1n/hadoop-daemon.sh start namenode 单独启动一个namenode进程
./hadoop-daemon.sh start zkfc 单独启动一个zkfc进程