Hadoop HA高可用集群搭建（詳細）

一、準備物理集群。
1、物理集群搭建方式。
采用搭建3臺虛擬機的方式來部署3個節(jié)點的物理集群。
2、虛擬機準備。
準備一個已近建好的虛擬機進行克隆。（建議為沒進行過任何操作的）
在要選擇克隆的虛擬機上右擊鼠標，管理，克隆。
在彈出對話框中進行以下操作。
（1）、下一步。

（2）、選擇虛擬機中的當前狀態(tài)，下一步。

（3）、選擇創(chuàng)建完整克隆，下一步。

（4）、輸入虛擬機名稱，下一步。

（5）、克隆完成。

（6）、按照上述步驟再創(chuàng)建一個虛擬機名稱為slave02的。
3、虛擬機網絡配置。
由于slave01和slave02虛擬機是克隆的，所以要修改這2臺虛擬機的網卡信息。
slave01修改如下：
（1）、輸入命令：vi /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules

（2）、輸入命令：vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

（3）、修改主機名，輸入命令：vi /etc/sysconfig/network

（4）重啟系統(tǒng)，命令：reboot
slave02修改同slave01的，注意：IPADDR不一樣，主機名不一樣?。?！
最后重啟所有節(jié)點網卡（service network restart），使之生效，保證每臺虛擬機能實現(xiàn)和外網連同?。?！
還需禁用SELINUX：vi /etc/selinux/config

> 二、集群規(guī)劃。
1、主機規(guī)劃：
master00/192.168.169.159：
Namenode，Datanode，ResourceManager，Journalnode，Zookeeper
slave01/192.168.169.160：
Namenode，Datanode，ResourceManager，Journalnode，Zookeeper
slave02/192.168.169.161：
Datanode，Journalnode，Zookeeper
2、軟件規(guī)劃：
JDK1.8
CentOS6.5
Zookeeper3.4.6
Hadoop2.7.3
3、用戶規(guī)劃：
每個節(jié)點的hadoop用戶組和用戶需要自己創(chuàng)建：
master00為hadoop：hadoop
slave01為hadoop：hadoop
slave02為hadoop：hadoop
4、目錄規(guī)劃：
軟件存放目錄：/home/hadoop/app/
數(shù)據(jù)日志目錄：/home/hadoop/data/
> 三、安裝前準備。
1、同步當前系統(tǒng)時間和日期與NTP 一致：
（1）、在線安裝ntp：yum install ntp

（2）、執(zhí)行同步日期時間：ntpdate pool.ntp.org

（3）、查看當前系統(tǒng)時間：date

注意：以上命令需要在每一個節(jié)點執(zhí)行?。。?br/>2、hosts文件檢查：
所有節(jié)點都需配置以下信息：vi /etc/hosts

3、禁用防火墻：chkconfig iptables off（此為永久關閉，執(zhí)行后需重啟）
檢查：service iptables status

4、配置SSH免密碼通信
（1）、配置SSH：以下為master00為例配置（slave01和slave02也要執(zhí)行以下操作）

（2）、將所有節(jié)點中的id_rsa.pub復制到master00中的authorized_keys文件中

（3）、將master00中的authorized_keys文件發(fā)到所有節(jié)點上面。
slave01：

slave02：

通過SSH互相訪問，若能通過無密碼訪問，即SSH配置成功?。?！
5、腳本的使用：方便Hadoop分布式集群搭建
（1）、在master00節(jié)點上創(chuàng)建/home/hadoop/tools目錄

（2）、將腳本上傳到此目錄下（可以用Xftp工具上傳）

deploy.conf腳本：https://blog.51cto.com/14572091/2442729
deploy.sh腳本：https://blog.51cto.com/14572091/2442731
runRemoteCmd.sh腳本：https://blog.51cto.com/14572091/2442728
（3）、為腳本添加權限
[hadoop@master00 tools]$ chmod u+x deploy.sh
[hadoop@master00 tools]$ chmod u+x runRemoteCmd.sh
（4）、配置PATH

（5）、在master00節(jié)點上，通過腳本，一鍵創(chuàng)建所有節(jié)點的軟件安裝目錄
runRemoteCmd.sh "mkdir /home/hadoop/app" all

注意：如果主機名和我的不一樣，需要修改deploy.conf配置文件
6、hadoop相關軟件安裝
（1）、JDK安裝，上傳JDK到app目錄下，進行解壓

（2），修改文件名稱為jdk

（3）、添加JDK環(huán)境變量：vi /etc/profile

使配置文件生效：source /etc/profile
（4）、查看JDK是否安裝成功 ： java -version

出現(xiàn)以上結果說明master00節(jié)點的JDK安裝成功。
（5）、將master00節(jié)點上的JDK安裝包復制到其他節(jié)點上：deploy.sh jdk /home/hadoop/app/ slave
然后在slave01和slave02節(jié)點上重復master00節(jié)點上的JDK配置，并且檢查是否成功!
7、Zookeeper安裝。
（1）、上傳zookeeper到app目錄并且解壓。

（2）、重命名為zookeeper

（3）、修改zookeeper中的配置文件

（4）、通過腳本deploy.sh將zookeeper安裝目錄復制到其他節(jié)點：deploy.sh zookeeper /home/hadoop/app/ slave
（5）、通過腳本runRemoteCmd.sh在所有節(jié)點上創(chuàng)建相關目錄：
runRemoteCmd.sh "mkdir -p /home/hadoop/data/zookeeper/zkdata" all
runRemoteCmd.sh "mkdir -p /home/hadoop/data/zookeeper/zkdatalog" all

（6）、在3個節(jié)點上分別進入zkdata目錄下，創(chuàng)建文件myid，內容分別填寫為：1, 2, 3，如下圖：
master00：

slave01：

slave02：

（7）、配置zookeeper環(huán)境變量

使配置生效：source /etc/profile
注意：每個節(jié)點都要進行配置?。?！
（8）、在master00節(jié)點上啟動zookeeper

（9）、使用runRemoteCmd.sh腳本，啟動所有節(jié)點上的zookeeper：
runRemoteCmd.sh "/home/hadoop/app/zookeeper/bin/zkServer.sh start" zookeeper

（10）、查看所有節(jié)點上的QuorumPeerMain進程是否成功：
unRemoteCmd.sh "jps" zookeeper

（11）、查看所有節(jié)點上的zookeeper狀態(tài)
runRemoteCmd.sh "/home/hadoop/app/zookeeper/bin/zkServer.sh status" zookeeper

如果一個節(jié)點為leader，其他節(jié)點為follower，說明zookeeper安裝成功。
四、Hadoop集群搭建。
1、hadoop軟件安裝
（1）上傳并解壓。

（2）、重命名為hadoop

2、hadoop配置及使用HDFS
（1）修改JAVA_HOME的安裝目錄


（2）、配置core-site.xml文件，以下是我的配置，具體配置請參考hadoop官方文檔
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://cluster1</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/data/tmp</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>master00:2181,slave01:2181,slave02:2181</value>
</property>
</configuration>
（3）、配置 hdfs-site.xml文件，以下是我的配置，具體配置請參考hadoop官方文檔
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>cluster1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.cluster1</name>
<value>master00,slave01</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.master00</name>
<value>master00:9000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.cluster1.master00</name>
<value>master00:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.slave01</name>
<value>slave01:9000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.cluster1.slave01</name>
<value>slave01:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://master00:8485;slave01:8485;slave02:8485/cluster1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster1</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/hadoop/data/journaldata/jn</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>shell(/bin/true)</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
<value>10000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.handler.count</name>
<value>100</value>
</property>
</configuration>
（4）、配置slaves文件：主要配置DataNode節(jié)點所在的主機名。

（5）、向所有節(jié)點分發(fā)hadoop安裝包
deploy.sh hadoop /home/hadoop/app/ slave
（6）配置hadoop環(huán)境變量

使配置生效：source /etc/profile
注意：每個節(jié)點都要進行配置！?。?/p>

（7）、啟動HDFS
1）、啟動所有節(jié)點上的zookeeper進程

2）、啟動所有節(jié)點上的Journalnode進程
runRemoteCmd.sh "/home/hadoop/app/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode" all

3）、首先在主節(jié)點（如master00）上格式化
bin/hdfs namenode –format

bin/hdfs zkfc –formatZK

bin/hdfs namenode
4）、與此同時，需要在備節(jié)點（如slave01）上執(zhí)行同步數(shù)據(jù)
bin/hdfs namenode –bootstrapStandby

5)、slave01同步數(shù)據(jù)完成后，在master00節(jié)點上按下Ctrl+C鍵來結束namenode進程，然后關閉所有節(jié)點上的journalnode進程
runRemoteCmd.sh "/home/hadoop/app/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode" all
6）、一鍵啟動HDFS 相關所有進程
sbin/start-dfs.sh
7)、驗證HDFS是否安裝成功
在瀏覽器輸入網址：http://master00:50070，查看Web界面

在瀏覽器輸入網址：http://slave01:50070，查看Web界面

8）、檢測HDFS是否可用
hadoop fs -mkdir /test
hadoop fs -put test.txt /test
hadoop fs -ls /test

3、Hadoop配置使用YARN
（1）、配置mapred-site.xml文件，以下是我的配置，具體配置請參考hadoop官方文檔
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
（2）、配置yarn-site.xml 文件，以下是我的配置，具體配置請參考hadoop官方文檔
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>
<value>2000</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.embedded</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>yarn-rm-cluster</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>master00</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>slave01</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk.state-store.address</name>
<value>master00:2181,slave01:2181,slave02:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>master00:2181,slave01:2181,slave02:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
<value>master00:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
<value>master00:8034</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
<value>master00:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
<value>slave01:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
<value>slave01:8034</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
<value>slave01:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
</configuration>
（3）、啟動YARN
1）、在master00上執(zhí)行啟動YARN命令
sbin/start-yarn.sh
2）、在slave01上執(zhí)行啟動YARN命令
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
3）、在瀏覽器打開Web界面查看
http://master00:8088

http://slave01:8088

4)、檢查ResourceManager狀態(tài)
bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
bin/yarn rmadmin -getServiceState rm2
5)、運行WordCount測試
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /test/test.txt /test/out/
查看作業(yè)執(zhí)行狀態(tài)

如果無異常，說明YARN安裝成功
至此Hadoop分布式集群搭建成功?。?！