CLOUD 04：zookeeper,kafka,hadoop高可用

zookeeper 安装

1 禁用防火墙和 selinux
2 设置 /etc/hosts ip 主机名对应关系
3 安装 openjdk

zookeeper 角色，选举
leader 集群主节点
follower 参与选举的附属节点
observer 不参与选举的节点，同步 leader 的命名空间

1 拷贝配置文件
/usr/local/zookeeper/conf/zoo_sample.cfg 到
/usr/local/zookeeper/conf/zoo.cfg

2 修改配置文件vim /usr/local/zookeeper/conf/zoo.cfg
29 server.1=zk1:2888:3888
30 server.2=zk2:2888:3888
31 server.3=zk3:2888:3888
32 server.4=zk4:2888:3888:observer

3 创建目录 zookeeper 配置文件里面的 dataDir 指定的目录
mkdir /tmp/zookeeper
4 在目录下创建 myid 文件，写入自己的 id 值
echo 主机ID > /tmp/zookeeper/myid
如：
echo 1 > /tmp/zookeeper/myid
5 启动集群，查看角色
/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start
/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh status

kafka 集群安装
1 禁用防火墙和 selinux
2 设置 /etc/hosts ip 主机名对应关系
3 安装 openjdk
4 安装 kafka 到 /usr/local/kafka
5 修改配置文件 /usr/local/kafka/config/server.properties
broker.id= id值不能相同
zookeeper.connect=zk1:2181,zk4:2181

启动 kafka
/usr/local/kafka/bin/kafka-server-start.sh -daemon /usr/local/kafka/config/server.properties

同步到其他机器
rsync -zaSH m11:/usr/local/kafka /usr/local/
vim kafka/config/server.properties
broker.id= id值不能相同

验证：
jps 能看到 kafka
netstat 能看到 9092 被监听

创建主题
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper zk4:2181 --replication-factor 1 --partitions 1 --topic nsd1703

查看显示已存在的主题
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper zk4:2181

查看主题的详细信息
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper zk1:2181,zk2:2181 --topic nsd1703

生存者发布信息
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list zk1:9092,zk3:9092 --topic nsd1703

消费者消费信息
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper zk1:2181,zk2:2181 --topic nsd1703 --from-beginning
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server zk1:9092,zk4:9092 --topic nsd1703

--from-beginning 是从头开始消费消息

hadoop 高可用
初始化 4.20 机器
设置/etc/hosts 可以ping通所有
关闭selinux,firewalld
安装openjdk jps
设置 免密码登陆4.10到所有机器 4.20到所有机器

core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/var/hadoop</value>
    </property>
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.nfsuser.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.nfsuser.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>master1:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>master2:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>master1:50070</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>master2:50070</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>    #使用连接组
        <value>qjournal://node1:8485;node2:8485;node3:8485/mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/var/hadoop/journal</value>  #使用此类监控
    </property>
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>sshfence</value>   #使用SSH切换
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/root/.ssh/id_rsa</value>           #默认密钥路径
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>   #失败自动切换
    </property>
</configuration>

同步配置到所有集群机器

在其中一台初始化 zookeeper 集群
在master执行
bin/hdfs zkfc -formatZK
在定义的节点启动 journalnode
在m11,m12,m13执行
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
在其中一台 namenode 上执行格式化命令
在master执行
bin/hdfs namenode –format
格式化以后把数据目录拷贝到另一台 namenode
在master上执行
rsync -azSH --delete /var/hadoop new:/var/

初始化 JournalNode
在另一台 namenode #new机器上
./bin/hdfs namenode -initializeSharedEdits
停止 JournalNode
在m11,m12,m13执行
sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode
启动 dfs
在master
./sbin/start-dfs.sh
验证配置
bin/hadoop dfsadmin -report

查看集群状态 bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1 bin/hdfs haadmin -getServiceState nn2
bin/hadoop fs -ls hdfs://mycluster/

bin/hadoop fs -mkdir hdfs://mycluster/input
验证高可用，关闭 active namenode
sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>master1</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>master2</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>yarn-ha</value>
    </property>
</configuration>

启动服务，检查状态
sbin/start-yarn.sh
bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
bin/yarn rmadmin -getServiceState rm2

原文地址：http://blog.51cto.com/13478354/2082643

时间： 2024-08-28 05:24:53

CLOUD 04：zookeeper,kafka,hadoop高可用的相关文章

基于 ZooKeeper 搭建 Hadoop 高可用集群

一.高可用简介 二.集群规划 三.前置条件 四.集群配置 五.启动集群 六.查看集群 七.集群的二次启动 一.高可用简介 Hadoop 高可用 (High Availability) 分为 HDFS 高可用和 YARN 高可用,两者的实现基本类似,但 HDFS NameNode 对数据存储及其一致性的要求比 YARN ResourceManger 高得多,所以它的实现也更加复杂,故下面先进行讲解: 1.1 高可用整体架构 HDFS 高可用架构如下: 图片引用自:https://www.edure

常用组件、kafka集群、hadoop高可用

1.Zookeeper安装搭建Zookeeper集群并查看各服务器的角色停止Leader并查看各服务器的角色 1.1 安装Zookeeper1)编辑/etc/hosts ,所有集群主机可以相互 ping 通(在nn01上面配置,同步到node1,node2,node3)nn01 hadoop]# vim /etc/hosts192.168.1.21 nn01192.168.1.22 node1192.168.1.23 node2192.168.1.24 node3 2)安装 java-1.8.0

zookeeper简易配置及hadoop高可用安装

zookeeper介绍    是一个分布式服务的协调服务,集群半数以上可用(一般配置为奇数台),            快速选举机制:当集群中leader挂掉,所有小弟会投票选举出新的leader.    快速同步数据:zk将会存储小量用于服务做协调的数据.        标准文件系统用于存储大量数据:而zk存储小量协调数据    标准文件系统文件就是文件,目录就是目录:zk中文件既是目录. 1.zookeeper的安装与启动        解压并配置环境变量    配置./conf/zoo.c

ActiveMQ + ZooKeeper 集群高可用配置

一. 准备条件: (1) 最好是有3台服务器[2台也行, 只是根据(replicas/2)+1 公式至少得2个ActiveMQ服务存在才能保证运行, 自己测试的时候麻烦点, 关掉其中一个, 再开启, 看会不会选举到另一个ActiveMQ服务, 多试几次可以看到效果] (2)  ActiveMQ安装参考: ActiveMQ (3)  ZooKeeper安装参考:ZooKeeper 二. 配置 : ActiveMQ根目录下的conf/activemq.xml, 原来默认如下: <persistenc

Kafka学习之路 （三）Kafka的高可用

一.高可用的由来 1.1 为何需要Replication 在Kafka在0.8以前的版本中,是没有Replication的,一旦某一个Broker宕机,则其上所有的Partition数据都不可被消费,这与Kafka数据持久性及Delivery Guarantee的设计目标相悖.同时Producer都不能再将数据存于这些Partition中. 如果Producer使用同步模式则Producer会在尝试重新发送message.send.max.retries(默认值为3)次后抛出Exception,

Hadoop高可用原理及环境搭建

一.说明 本次配置基于上一篇博客<Hadoop完全分布式搭建全过程>做补充,基于完全分布式做高可用搭建...... 二.原理 Hadoop1.X中只有一个NameNode,所有元数据信息都被这个NameNode管理,存在两个问题:单点故障和内存压力大,所以在Hadoop2.X中对两个存在的问题分别有对应的解决方案: 对于单点故障,Hadoop2.X中实现主备模式,有两个NameNode节点,去除之前Hadoop1.X中的SecondaryNameNode节点,用actived和standby状

Spark 系列（七）—— 基于 ZooKeeper 搭建 Spark 高可用集群

一.集群规划 这里搭建一个 3 节点的 Spark 集群,其中三台主机上均部署 Worker 服务.同时为了保证高可用,除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外,还在 hadoop002 和 hadoop003 上分别部署备用的 Master 服务,Master 服务由 Zookeeper 集群进行协调管理,如果主 Master 不可用,则备用 Master 会成为新的主 Master. 二.前置条件 搭建 Spark 集群前,需要保证 JDK 环境.Zookeeper 集群和

大数据高可用集群环境安装与配置（06）——安装Hadoop高可用集群

下载Hadoop安装包 登录 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/ 镜像站,找到我们要安装的版本,点击进去复制下载链接 安装Hadoop时要注意版本与后续安装的HBase.Spark等相关组件的兼容,不要安装了不匹配的版本,而导致某些组件需要重装 输入命令进行安装操作 cd /usr/local/src/ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/

Spring Cloud第三篇 | 搭建高可用Eureka注册中心

? ?本文是Spring Cloud专栏的第三篇文章,了解前两篇文章内容有助于更好的理解后面文章: Spring Cloud第一篇 | Spring Cloud前言及其常用组件介绍概览 Spring Cloud第二篇 | 使用并认识Eureka注册中心 ? 一.Eureka注册中心高可用集群概述 1-1.传统架构 在微服务架构的这种分布式系统中,我们要充分考虑各个微服务组件的高可用性问题,不能有单点故障,由于注册中心Eureka本身也是一个服务,如果它只有一个节点,那么它有可能发生故障,这样我们