基于原生态Hadoop2.6 HA集群环境的搭建 / 憋错料

hadoop2.6 HA平台搭建

一、条件准备

软件条件：

Ubuntu14.04 64位操作系统， jdk1.7 64位，Hadoop 2.6.0, zookeeper 3.4.6

硬件条件：

1台主节点机器，配置：cpu 8个，内存32G,硬盘200G

5台从节点机器，配置均为：cpu 4个，内存16G,硬盘200G

各个节点IP如下：

服务器名字	Ip地址	备注（为方便操作将hostname改为如下）
Hd-Name Node	192.168.0.10	master
Hd-Data Node 1	192.168.0.16	slave1
Hd-Data Node 2	192.168.0.12	slave2
Hd-Data Node 3	192.168.0.18	slave3
Hd-Data Node 4	192.168.0.13	slave4
Hd-Data Node 5	192.168.0.14	slave5

搭建预期结构

hostname	软件	进程
master	JDK,hadoop	Namenode, ZKFC , resourcemanager
slave1	JDK,hadoop	Zookeer, datanode, journalnode, quorumpeermain, nodemanager
slave2	JDK,hadoop	Zookeer, datanode, journalnode, quorumpeermain, nodemanager
slave3	JDK,hadoop	Zookeer, datanode, journalnode, quorumpeermain, nodemanager
slave4	JDK,hadoop	Namenode,ZKFC, resourcemanager（2主节点启动一个）
slave5	JDK,hadoop	Datanode,nodemanager

说明：zookeeper搭建在3台机器上，master和slave4作为2个namenode结点，剩下的节点为

注(1)以上机器的登录名密码均为：root 2015

(2)由于只有一台集群外的机器绑定公网，所以通过它，才能访问这6个节点。公网ip：10.120.21.116 用户名：root 密码：2015

二、搭建过程

1.搭建前的配置

1》修改主机名字

通过xshell，远程登录主机10.120.21.116，输入用户名：root，密码2015.登录成功后。执行命令：ssh 192.168.0.10。进入Hd-Name Node机器。然后执行命令：

vi /etc/hosts 进入文件编辑，加入以下内容：

192.168.0.10 master

192.168.0.16 slave1

192.168.0.12 slave2

192.168.0.18 slave3

192.168.0.13 slave4

192.168.0.14 slave5

然后保存退出。然后继续执行命令：

vi /etc/hostname 编辑主机名字为：master

接着执行命令：hostname master。

分别执行命令远程拷贝hosts文件到各个节点，覆盖掉本身的hosts文件。

scp –r /etc/hosts [email protected]：/etc/

然后执行ssh 192.168.0.** 分别登录到各个子节点，修改他们的hostname。进入hostname文件。名字分别改成，slave1，slave2,slave3,slave4,slave5.保存退出。然后分别执行命令：hostname slave1 ,hostname slave2，…这样可以 ssh master 这样登录了。

注意：1.如果ssh命令不能用，可能机器本身没有ssh，需要安装：执行命令：

apt-get install ssh。

2.确保各个节点能相互ping通，如果ping不通，查看下防火墙是否关闭。

2》设置节点间的远程无密码登录

执行命令：ssh master 切换到主节点。执行命令:

ssh-keygen –t rsa ,进入目录/root/.ssh/,发现多了三文件：authorized_keys,id_rsa,id_rsa.pub
执行命令 cp ~/.ssh/id_rsa.pub ~/.ssh.authorized_keys.
验证执行：ssh localhost，查看本节点是否可以无密码登录。

将授权文件拷贝到其他节点,执行命令：

scp authorized_keys [email protected]：~/.ssh/

scp id_rsa [email protected]:~/.ssh/

scp id_rsa.pub [email protected]:~/.ssh/,同样其他节点也执行这样的操作。执行完毕后，测试一下。节点之间能否相互之间无密码登录。

3》拷贝文件

通过WinSCP软件，登录主机10.120.21.116，输入用户名：root，密码2015。实现本地机器与远程机器的文件共享。将本机下的：hadoop2.6和jdk 1.7复制到主机10.120.21.116机器的 /usr/local/目录下。

通过xshell，远程登录主机10.120.21.116，输入用户名：root，密码2015.登录成功后，执然后将10.120.21.116下/usr/local/下的文件：hadoop2.6和jdk1.7安装包复制到，master机器上：/usr/local目录下。

执行命令： scp /usr/local/Hadoop-2.6.0-x64.tar.gz [email protected]:/usr/local/

scp /usr/local/jdk-7u79-linux-x64.gz [email protected]:/usr/local/

scp /usr/local/zookeeper3.4.6.gz [email protected]:/usr/local/

注意：可以通过wincp软件进行本地拷贝

2.安装zookeeper

2.1、条件准备

软件条件：

Ubuntu14.04 64位操作系统，jdk.7 64位， zookeeper 3.4.6

注意：zookeeper集群节点不能小于3个节点，各个服务器之间的时间要保持一致。

安装步骤：

这里将zookeeper搭建在3个节点上，各个节点的环境配置：

主机名	Ip地址
slave1	192.168.0.16
slave2	192.168.0.12
slave3	192.168.0.13

安装配置zookeeper集群（在master）
2.2解压

将 zookeeper拷贝到master节点/usr/local/目录下，在该目录下执行解压命令

tar –zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz

修改名字，执行

mv zookeeper-3.4.6.tar.gz zookeeper

2.3 修改配置

切换目录:cd /usr/local/zookeeper/conf/

执行命令：cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

编辑文件：vim zoo.cfg

修改内容：

dataDir=/usr/local/zookeeper/zkdata
在最后添加：

server.1=slave1:2888:3888

server.2=slave2:2888:3888

server.3=slave3:2888:3888

保存退出
然后创建一个zkdata文件夹

mkdir /usr/local/zookeeper/zkdata

再创建一个空文件

touch /usr/local/zookeeper/zkdata/myid

最后向该文件写入ID

echo 0 > /usr/local/zookeeper/zkdata/myid
2.4将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在slave1、slave2,slave3根目录：/usr/local/)

scp –r /usr/local/zookeeper/ [email protected]:/usr/local

修改各个节点/usr/local/zookeeper/zkdata/myid的内容

slave1：echo 1 > /usr/local/zookeeper/zkdata/myid

slave2：echo 2 > /usr/local/zookeeper/zkdata/myid

slave3：echo 3 > /usr/local/zookeeper/zkdata/myid

注意，也可以用vi编辑修改

2.5配置环境变量

分别在各个节点执行命令 vi /etc/profile.添加如下：

export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

保存退出

立即生效：source /etc/profile

2.6启动与测试

zkServer.sh start

zkServer.sh status (注意：要将至少3节点开启，才不会出现问题，否则提示：连接失败，实际并不影响，只要全部开启了，提示自然不存在)
3.安装hadoop

3.1解压文件

执行：ssh 192.168.0.10，登录到master机器。

切换到目录：cd /usr/local 。执行命令：

tar -xvzf hadoop-2.6.0-x64.tar.gz

tar –xvzf jdk-7u79-linux-x64.gz。将两个文件解压。执行重命名命令：

mv hadoop-2.6.0-x64 hadoop

mv jdk-7u79-linux-x64 jdk

在/usr/local/hadoop下创建文件目录(目录自己创建)

mkdir tmp

mkdir dfs/data

mkdir dfs/name

3.2配置hadoop文件(关键)

进入目录：/usr/local/hadoop/etc/hadoop/

配置文件:hadoop-env.sh,打开它修改JAVA_HOME值为(export JAVA_HOME=/usr/local/jdk

export HADOOP_LOG_DIR=/usr/local/hadoop/log,在以下yarn-size.xml配置的文件目录

配置文件:yarn-env.sh,打开它修改JAVA_HOME值为(export JAVA_HOME=/usr/local/jdk)

export HADOOP_LOG_DIR=/usr/local/hadoop/log,

配置文件:slaves，打开它写入内容(写入nodename结点即可)：

slave1

slave2

slave3

slave5

配置文件：core-site.xml

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://masters</value> --名字自定义

</property>

<name>io.file.buffer.size</name>

</property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/usr/local/hadoop/tmp</value> --自己创建的临时目录

<description>Abase for other temporary directories.</description>

</property>

<name>ha.zookeeper.quorum</name>

<value>slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181</value> --zookeeper装的机器

</property>

<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>

</property>

<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>

</property>

</configuration>

配置文件：hdfs-site.xml

<name>dfs.nameservices</name>

<value>masters</value> ---和core-size一致，自定义

</property>

<name>dfs.ha.namenodes.masters</name>

<value>master,slave4</value> 主节点是哪个主机

</property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.masters.master</name>

<value>master:9000</value>

</property>

<name>dfs.namenode.http-address.masters.master</name>

<value>master:50070</value>

</property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.masters.slave4</name>

<value>slave4:9000</value>

</property>

<name>dfs.namenode.http-address.masters.slave4</name>

<value>slave4:50070</value>

</property>

<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>

<value>qjournal://slave1:8485;slave2:8485;slave3:8485/masters</value>--zookeeper一致

</property>

<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>

<value>/usr/local/hadoop/journal</value> --自己创建目录

</property>

<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>

</property>

<name>dfs.client.failover.proxy.provider.masters</name>

<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>

</property>

<name>dfs.ha.fencing.methods</name>

<value>

sshfence

</value>

</property>

<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>

<value>/root/.ssh/id_rsa</value> --无密码登录一致，一般默认，但是这root权限下

</property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>file:/usr/local/hadoop/dfs/name</value>

</property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name>

<value>file:/usr/local/hadoop/dfs/data</value>

</property>

<name>dfs.replication</name>

</property>

<name>dfs.webhdfs.enabled</name>

</property>

<name>dfs.journalnode.http-address</name>

</property>

<name>dfs.journalnode.rpc-address</name>

</property>

<name>ha.zookeeper.quorum</name>

<value>slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181</value>

</property>

</configuration>

配置文件：mapred-site.xml

<name>mapreduce.framework.name</name>

</property>

<name>mapreduce.jobhistory.address</name>

</property>

<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

</property>

</configuration>

配置文件：yarn-site.xml

<name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>

</property>

<name>ha.zookeeper.quorum</name>

<value>slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>

<value>master</value> ---俩namenode节点

</property>

<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>

<value>slave4</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>

<description>If we want to launch more than one RM in single node, we need this configuration</description>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.zk-state-store.address</name>

<value>slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>

<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>

<value>slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>

<value>masters-yarn</value> --集群名字和core一致

</property>

<name>yarn.app.mapreduce.am.scheduler.connection.wait.interval-ms</name>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>

<value>master:8132</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>

<value>master:8130</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>

<value>master:8188</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>

<value>master:8131</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>

<value>master:8033</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm1</name>

<value>master:23142</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>

<value>slave4:8132</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>

<value>slave4:8130</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>

<value>slave4:8188</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>

<value>slave4:8131</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>

<value>slave4:8033</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm2</name>

<value>slave4:23142</value>

</property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>

<value>/usr/local/hadoop/yarn</value> --自己创建

</property>

<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>

<value>/usr/local/hadoop/log</value> --自己创建

</property>

<name>mapreduce.shuffle.port</name>

</property>

<name>yarn.client.failover-proxy-provider</name>

<value>org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider</value>

</property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.zk-base-path</name>

<value>/yarn-leader-election</value>

<description>Optional setting. The default value is /yarn-leader-election</description>

</property>

</configuration>

注：红色部分需要自己根据实际情况修改

3.3 hadoop和jdk文件夹的复制

将mater节点。/usr/local/hadoop和/usr/local/jdk文件目录远程复制到其他节点，执行命令：

scp –r /usr/local/hadoop [email protected]:/usr/local/

scp –r /usr/local/jdk [email protected]:/usr/local/

…其它节点同样复制。

3.4配置环境变量

在master，slave1，slave2，slave3，slave4，slave5，配置环境变量。在/etc/profile目录下添加：

export PATH=$PATH:/usr/local/jdk/bin:/usr/local/jdk/jre/bin:/usr/local/hadoop/bin:/usr/local/hadoop/sbin

保存退出，执行命令:source /etc/profile让其立即生效。

4.启动测试集群

启动zookeeper集群（分别在slave1、slave2、slave3上启动zk）

进入到 zookeeper-3.4.5/bin/

执行命令： ./zkServer.sh start

查看状态 ./zkServer.sh status

（一个leader，两个follower）

　单独进入到slave1,slave2,slave3执行

执行命令　sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

(运行jps命令检验，多了JournalNode进程)

格式化HDFS

在namenode1（master）上执行命令:

hadoop 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，之后通过sbin/hadoop-daemon.sh start namenode启动namenode进程

在namenode2（slave4）上执行hdfs namenode -bootstrapStandby完成主备节点同步信息

格式化ZK(在namenode1上执行即可)

hdfs zkfc -formatZK

启动HDFS(在namenode1上执行)

sbin/start-dfs.sh

启动YARN(在namenode1(master)和namenode2(slave4)上执行)

sbin/start-yarn.sh

注意在namenode2上执行此命令时会提示NodeManager已存在等信息不用管这些，主要是启动namenode2上的resourceManager完成与namenode1的互备作用，目前没有找到单独启动resourceManager的方法

查看所有进程是否都成功启动，最后执行自带的例子进行测试

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8》验证与运行

执行命令：ssh master

格式化namenode节点,执行命令：hadoop namenode –format

启动hadoop，执行命令：start-all.sh

在master节点和其他从节点下执行命令：jps。查看相关进程是否启动：

在/usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce目录下执行测试程序：

jadoop jar hadoop-mapreduce-exmaple-2.6.0.jar pi 2 19 ,观察测试结果。至此所有搭建过程完毕

时间： 2025-01-04 16:45:42

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