基于HA的hadoop2.7.1完全分布式集群搭建

本文的前提是假设你已经成功安装一台服务器的hadoop伪分布式，因此有些细节没有具体给出解释（http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html）。

参考文章：http://hadoop.apache.org/docs/r2.7.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html

首先截图看下完成后能通过web访问的hadoop框架的样子

一、节点的分布

可以看到这个集群有5台服务器，我本人是在VMware虚拟机中装的2台Ubuntu14.04和3台centOS7，由这五台虚拟服务器来进行完全的分布式的集群hadoop搭建。（当然，可以根据自己的需求或者是意愿来选着linux系统和服务器台数，推荐这样建立集群：在一台虚拟服务器上把zookeeper和hadoop以及JDK等的环境配置好后，通过VMware虚拟机的克隆功能来复制剩下的若干台，这样会节省重复的时间，最后是修改各自的ip和hostname。）

二、JDK和Hadoop的下载安装

linux系统的java jdk和hadoop的解压和安装，可以百度，或者谷歌，本文省略，不过有一点需要提下，注意linux和hadoop的版本的匹配，hadoop的官网的2.5版本和之前的都是32位的，之后的是64位的（查看hadoop版本：进入hadoop-2.x.x/lib/native中输入如下命令：file libhadoop.so.1.0.0即可查看是32位的还是64位的，如果版本和系统不匹配，则需要下载源码进行编译，不过话说回来，随着内存的扩大，现在一般系统都选择64位的。）

三、hadoop的HA的搭建

1、zookeeper的下载

在zookeeper的官网下在3.4.6的最新稳定版本。

2、linux前期准备

在搭建之前，介绍下linux的下的ssh免密码登录，和防火墙的关闭，

Ubuntu 的防火墙：ufw disable

centOS的防火墙：centOS7是 systemctl stop firewalld.service(之前的是iptables，笔者刚搭建的时候没注意到，后面MapReduce各种连接错误，都快崩溃了，希望少走弯路，保持学习的热情。）

ssh 的免密码登录：在node1上：

①没有ssh安装ssh，可以如下命令，如果linux提示错误，按照提示的错误，更新下出错的那个版本在安装sshserver即可。

$ sudo apt-get install ssh

$ sudo apt-get install rsync

②生成公钥和私钥

$ ssh-keygen -t dsa -P ” -f ~/.ssh/id_dsa

$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

之后可以在node1用ssh localhost登录，发现不用输入密码了。

（补充一点，在每台linux上把每台主机的主机名依次修改位node1到node5，/etc/hostname中）

③ 把node1的公钥拷贝到node2~node5中，实现node1到其他服务器的ssh无密码登录。

scp -r ~/.ssh/authorized_keys root@node2:~/.ssh/

把node2依次改为node3到node5，即可。

在node1中登录node2：ssh node2，发现不需要密码就登录了（第一次登录提示yes or no ？输入yes即可），主机名为node2了，输入exit即可退出回到node1的界面，再登录node3到node5即可。

3、zookeeper集群搭建（可以参考zookeeper的官网）

把zookeeper中conf目录下的

zoo_sample.cfg复制一封改为：zoo.cfg，文件中添加如下内容：

dataDir=/opt/zookeeper

server.1=node1:2888:3888

server.2=node2:2888:3888

server.3=node3:2888:3888

最后在node1的服务器的/opt/zookeeper目录下建立myid文件，内容为1；同理node2为2；node3为3。

在node1上进入到zookeeper的bin目录下，输入./zkServer.sh start

同理node2；

同理node3；

再在node1到node3的bin目录下，输入./zkServer.sh status

看到如下内容表示你已成功：

JMX enabled by default

Using config: /usr/zookeeper/zookeeper-3.4.6/bin/../conf/zoo.cfg

Mode: follower

如上zookeeper集群已经搭建完成。

四、hadoop的集群的搭建

1、xml文件的配置

首先把每台机服务器的/etc/hosts文件配好，如本人的：

192.168.8.3 node1

192.168.8.13 node2

192.168.8.50 node3

192.168.8.51 node4

192.168.8.6 node5

注意5台机器保持是一样，可以通过scp拷贝。

在node1上的hadoop的解压目录下，进入etc/hadoop

在hadoop-env.sh、yarn-env.sh中，把JAVA_HOME改为你在linux中安装的jdk目录。

修改hdfs-site.xml ：

<configuration>
<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>node1:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>node2:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>node1:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>node2:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://node3:8485;node4:8485;node5:8485/mycluster</value>
</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>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/root/.ssh/id_dsa</value>
</property>
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/opt/journal/node/local/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>

修改core-site.xml：

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/hadoop/data/hadoop/temp</value>
<description>Abase for other temporarydirectories.</description>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
</property>
</configuration>

修改yarn-site.xml：

<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>node1</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>

修改mapred-site.xml：

<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
<description>Execution framework set to Hadoop YARN.</description>
</property>
</configuration>

在还是hadoop的etc/hadoop配置文件中：

修改slaves文件：增加三个datanode

node3

node4

node5

最后，node1上改动的文件通过scp拷贝到其他的四台机器的相同位置上替换原来的这些文件即可。

总结：2.x的必需的守护进程有5个，所以可以看到我们需要配置的文件也有5个，少任何一个都是不行的。

五、hadoop的启动运行

这个，我不行敲字，我就截个图，把我的运行步骤贴上来，



最后启动yarn：start-yarn.sh

（友情提示：不要多次 namenode -format，这样会报错，解决办法，就是到你在xml文件中配置的路径下，找到datanode对应的文件夹，删除之后，再namenode format 就可以了。）

查看，我们通过jps查看，如开头的表格所示，我们这十七个节点是否全部启动：

node1：



node2：



node3：



node4：



node5：