hadoop--HA分布式集群部署步骤总结
2016-07-18 11:30
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一、理论基础
( 一) HA 概念以及作用 HA(High Available), 高可用性群集，是保证业务连续性的有效解决方案，一般有两个或两个以上的节点，且分为活动节点及备用节点。通常把正在执行业务的称为活动节点，而作为活动节点的一个备份的则称为备用节点。当活动节点出现问题，导致正在运行的业务（任务）不能正常运行时，备用节点此时就会侦测到，并立即接续活动节点来执行业务。从而实现业务的不中断或短暂中断。
(二) HDFS概述
基础架构
1、NameNode（Master）
1)命名空间管理：命名空间支持对HDFS中的目录、文件和块做类似文件系统的创建、修改、删除、列表文件和目录等基本操作。
2)块存储管理。
NameNode+HA架构
从上面的架构图可以看出，使用Active NameNode，Standby NameNode 两个节点可以解决单点问题，两个节点通过JounalNode共享状态，通过ZKFC 选举Active ，监控状态，自动备份。
1、Active NameNode
接受client的RPC请求并处理，同时写自己的Editlog和共享存储上的Editlog，接收DataNode的Block report, block location updates和heartbeat。
2、Standby NameNode
同样会接到来自DataNode的Block report, block location updates和heartbeat，同时会从共享存储的Editlog上读取并执行这些log操作，保持自己NameNode中的元数据（Namespcae information + Block locations map）和Active NameNode中的元数据是同步的。所以说Standby模式的NameNode是一个热备（Hot Standby NameNode），一旦切换成Active模式，马上就可以提供NameNode服务。
3、JounalNode
用于Active NameNode ， Standby NameNode 同步数据，本身由一组JounnalNode节点组成，该组节点奇数个。
4、ZKFC
监控NameNode进程，自动备份。
(三) YARN概述
基础架构
1、ResourceManager(RM)
接收客户端任务请求，接收和监控NodeManager(NM)的资源情况汇报，负责资源的分配与调度，启动和监控ApplicationMaster(AM)。
2、NodeManager
节点上的资源管理，启动Container运行task计算，上报资源、container情况汇报给RM和任务处理情况汇报给AM。
3、ApplicationMaster
单个Application(Job)的task管理和调度，向RM进行资源的申请，向NM发出launch Container指令，接收NM的task处理状态信息。
4、Web Application Proxy
用于防止Yarn遭受Web攻击，本身是ResourceManager的一部分，可通过配置独立进程。ResourceManager Web的访问基于守信用户，当Application Master运行于一个非受信用户，其提供给ResourceManager的可能是非受信连接，Web Application Proxy可以阻止这种连接提供给RM。
5、Job History Server
NodeManager在启动的时候会初始化LogAggregationService服务, 该服务会在把本机执行的container log (在container结束的时候)收集并存放到hdfs指定的目录下. ApplicationMaster会把jobhistory信息写到hdfs的jobhistory临时目录下, 并在结束的时候把jobhisoty移动到最终目录, 这样就同时支持了job的recovery.History会启动web和RPC服务, 用户可以通过网页或RPC方式获取作业的信息。
ResourceManager+HA架构
ResourceManager HA 由一对Active，Standby结点构成，通过RMStateStore存储内部数据和主要应用的数据及标记。
二、集群规划
主机规划| 主机名 | IP | 安装的软件 | 运行的进程 |
|---|---|---|---|
| cs0 | 192.168.80.128 | jdk1.7、hadoop、zookeeper | NameNode、ResourceManager、JournalNode、QuorumPeerMain、DFSZKFailoverController(zkfc) |
| cs1 | 192.168.80.129 | jdk1.7、hadoop、zookeeper | NameNode、ResourceManager、JournalNode、QuorumPeerMain、DFSZKFailoverController(zkfc) |
| cs2 | 192.168.80.130 | jdk1.7、hadoop、zookeeper | DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain |
| cs3 | 192.168.80.131 | jdk1.7、hadoop、zookeeper | DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain |
| cs4 | 192.168.80.132 | jdk1.7、hadoop、zookeeper | DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain |
目录规划
| 名称 | 路径 |
|---|---|
| 所有软件目录 | /home/hadoop/app/ |
| 所有数据和日志目录 | /home/hadoop/data/ |
三、集群安装前的环境检查
时钟同步所有节点的系统时间要与当前时间保持一致。
查看当前系统时间
[root@cs0 ~]# date
Sun Apr 24 04:52:48 PDT 2016如果系统时间与当前时间不一致,进行以下操作。
[root@cs0 ~]# cd /usr/share/zoneinfo/
[root@cs0 zoneinfo]# ls //找到Asia
[root@cs0 zoneinfo]# cd Asia/ //进入Asia目录
[root@cs0 Asia]# ls //找到Shanghai
[root@cs0 Asia]# cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime //当前时区替换为上海
我们可以同步当前系统时间和日期与NTP（网络时间协议）一致。
[root@cs0 Asia]# yum install ntp //如果ntp命令不存在，在线安装ntp
[root@cs0 Asia]# ntpdate pool.ntp.org //执行此命令同步日期时间
[root@cs0 Asia]# date //查看当前系统时间
hosts文件检查
所有节点的hosts文件都要配置静态ip与hostname之间的对应关系。
[root@cs0 ~]# vi /etc/hosts
192.168.80.128 cs0
192.168.80.129 cs1
192.168.80.130 cs2
192.168.80.131 cs3
192.168.80.132 cs4
禁用防火墙
所有节点的防火墙都要关闭。
查看防火墙状态
[root@cs0 ~]# service iptables status
iptables: Firewall is not running.
如果不是上面的关闭状态，则需要关闭防火墙。
[root@cs0 ~]# chkconfig iptables off //永久关闭防火墙
[root@cs0 ~]# service iptables stop
四、 配置SSH免密码通信
hadoop@cs0 ~]$ mkdir .ssh [hadoop@cs0 ~]$ ssh-keygen -t rsa //执行命令一路回车，生成秘钥 [hadoop@cs0 ~]$cd .ssh [hadoop@cs0 .ssh]$ ls authorized_keys id_rsa id_rsa.pub known_hosts [hadoop@cs0 .ssh]$ cat id_rsa.pub >> authorized_keys //将公钥保存到authorized_keys认证文件中
集群所有节点都要行上面的操作。
将所有节点中的共钥id_ras.pub拷贝到djt11中的authorized_keys文件中。
cat ~/.ssh/id_rsa.pub | ssh hadoop@cs0 'cat >> ~/.ssh/authorized_keys'
所有节点都需要执行这条命令
然后将cs0中的authorized_keys文件分发到所有节点上面。
scp -r authorized_keys hadoop@cs1:~/.ssh/
scp -r authorized_keys hadoop@cs2:~/.ssh/
scp -r authorized_keys hadoop@cs3:~/.ssh/
scp -r authorized_keys hadoop@cs45:~/.ssh/
五、脚本工具的使用
在cs0节点上创建/home/hadoop/tools目录。[hadoop@cs0 ~]$ mkdir /home/hadoop/tools
[hadoop@cs0 ~]$cd /home/hadoop/tools
在/home/hadoop/tools分别建立以下脚本文件。
[hadoop@cs0 tools]$ vim deploy.conf
cs0,all,namenode,zookeeper,resourcemanager,
cs1,all,slave,namenode,zookeeper,resourcemanager,
cs2,all,slave,datanode,zookeeper,
cs3,all,slave,datanode,zookeeper,
cs4,all,slave,datanode,zookeeper,
[hadoop@cs0 tools]$ vim deploy.sh
#!/bin/bash
#set -x
if [ $# -lt 3 ]
then
echo "Usage: ./deply.sh srcFile(or Dir) descFile(or Dir) MachineTag"
echo "Usage: ./deply.sh srcFile(or Dir) descFile(or Dir) MachineTag confFile"
exit
fi
src=$1
dest=$2
tag=$3
if [ 'a'$4'a' == 'aa' ]
then
confFile=/home/hadoop/tools/deploy.conf
else
confFile=$4
fi
if [ -f $confFile ]
then
if [ -f $src ]
then
for server in `cat $confFile|grep -v '^#'|grep ','$tag','|awk -F',' '{print $1}'`
do
scp $src $server":"${dest}
done
elif [ -d $src ]
then
for server in `cat $confFile|grep -v '^#'|grep ','$tag','|awk -F',' '{print $1}'`
do
scp -r $src $server":"${dest}
done
else
echo "Error: No source file exist"
fi
else
echo "Error: Please assign config file or run deploy.sh command with deploy.conf in same directory"
fi
[hadoop@cs0 tools]$ vim runRemoteCmd.sh
#!/bin/bash
#set -x
if [ $# -lt 2 ]
then
echo "Usage: ./runRemoteCmd.sh Command MachineTag"
echo "Usage: ./runRemoteCmd.sh Command MachineTag confFile"
exit
fi
cmd=$1
tag=$2
if [ 'a'$3'a' == 'aa' ]
then
confFile=/home/hadoop/tools/deploy.conf
else
confFile=$3
fi
if [ -f $confFile ]
then
for server in `cat $confFile|grep -v '^#'|grep ','$tag','|awk -F',' '{print $1}'`
do
echo "*******************$server***************************"
ssh $server "source /etc/profile; $cmd"
done
else
echo "Error: Please assign config file or run deploy.sh command with deploy.conf in same directory"
fi
查看已经建立的文件
[hadoop@cs0 tools]$ ls
deploy.conf deploy.sh runRemoteCmd.sh
如果我们想直接使用脚本，还需要给脚本添加执行权限。
[hadoop@cs0 tools]$ chmod u+x deploy.sh
[hadoop@cs0 tools]$ chmod u+x runRemoteCmd.sh
同时我们需要将/home/hadoop/tools目录配置到PATH路径中。
[hadoop@cs0 tools]$ su root
Password:
[root@cs0 tools]# vi /etc/profile
PATH=/home/hadoop/tools:$PATH
export PATH
我们在cs0节点上，通过runRemoteCmd.sh脚本，一键创建所有节点的软件安装目录/home/hadoop/app。
[hadoop@cs0 tools]$ runRemoteCmd.sh "mkdir /home/hadoop/app" all
我们可以在所有节点查看到/home/hadoop/app目录已经创建成功。
六、jdk安装
将本地下载好的jdk1.7,上传至cs0节点下的/home/hadoop/app目录。[root@cs0 tools]# su hadoop
[hadoop@cs0 tools]$ cd /home/hadoop/app/
[hadoop@cs0 app]$ rz //选择本地的下载好的jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
[hadoop@cs0 app]$ ls
jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
[hadoop@cs0 app]$ tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz //解压
[hadoop@cs0 app]$ ls
jdk1.7.0_79 jdk-7u79-linux-x64.tar.gz
[hadoop@cs0 app]$ rm jdk-7u79-linux-x64.tar.gz //删除安装包
添加jdk环境变量。
[hadoop@cs0 app]$ su root
Password:
[root@cs0 app]# vi /etc/profile
JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_79
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME CLASSPATH PATH
[root@cs0 app]# source /etc/profile //使配置文件生效
查看jdk是否安装成功。
[root@cs0 app]# java -version
java version "1.7.0_79"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_79-b15)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.79-b02, mixed mode)
出现以上结果就说明cs0节点上的jdk安装成功。
然后将cs0下的jdk安装包复制到其他节点上。
[hadoop@cs0 app]$ deploy.sh jdk1.7.0_79 /home/hadoop/app/slave
cs1,cs2,cs3,cs4节点重复cs0节点上的jdk配置即可。
七、Zookeeper安装
将本地下载好的zookeeper-3.4.6.tar.gz安装包，上传至cs0节点下的/home/hadoop/app目录下。[hadoop@cs0 app]$ ls
jdk1.7.0_79 zookeeper-3.4.6.tar.gz
[hadoop@cs0 app]$ tar zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz //解压
[hadoop@cs0 app]$ ls
jdk1.7.0_79 zookeeper-3.4.6.tar.gz zookeeper-3.4.6
[hadoop@cs0 app]$ rm zookeeper-3.4.6.tar.gz //删除zookeeper-3.4.6.tar.gz安装包
[hadoop@cs0 app]$ mv zookeeper-3.4.6 zookeeper //重命名
修改Zookeeper中的配置文件。
[hadoop@cs0 app]$ cd /home/hadoop/app/zookeeper/conf/
[hadoop@cs0 conf]$ ls
configuration.xsl log4j.properties zoo_sample.cfg
[hadoop@cs0 conf]$ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg //复制一个zoo.cfg文件
[hadoop@cs0 conf]$ vi zoo.cfg
dataDir=/home/hadoop/data/zookeeper/zkdata //数据文件目录
dataLogDir=/home/hadoop/data/zookeeper/zkdatalog //日志目录
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
//server.服务编号=主机名称：Zookeeper不同节点之间同步和通信的端口：选举端口（选举leader）
server.0=cs0:2888:3888
server.1=cs1:2888:3888
server.2=cs2:2888:3888
server.3=cs3:2888:3888
server.4=cs4:2888:3888
通过远程命令deploy.sh将Zookeeper安装目录拷贝到其他节点上面。
[hadoop@cs0 app]$ deploy.sh zookeeper /home/hadoop/app slave
通过远程命令runRemoteCmd.sh在所有的节点上面创建目录：
[hadoop@cs0 app]$ runRemoteCmd.sh "mkdir -p /home/hadoop/data/zookeeper/zkdata" all //创建数据目录
[hadoop@cs0 app]$ runRemoteCmd.sh "mkdir -p /home/hadoop/data/zookeeper/zkdatalog" all //创建日志目录
然后分别在cs0、cs1、cs2、cs3、cs4上面，进入zkdata目录下，创建文件myid，里面的内容分别填充为：0、1、2、3、4， 这里我们以cs0为例。
[hadoop@cs0 app]$ cd /home/hadoop/data/zookeeper/zkdata
[hadoop@cs0 zkdata]$ vi myid
1 //输入数字1
配置Zookeeper环境变量。
[hadoop@cs0 zkdata]$ su root
Password:
[root@cs0 zkdata]# vi /etc/profile
JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_79
ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/app/zookeeper
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
PATH=$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME CLASSPATH PATH ZOOKEEPER_HOME
[root@cs0 zkdata]# source /etc/profile //使配置文件生效
在cs0节点上面启动Zookeeper。
[hadoop@cs0 zkdata]$ cd /home/hadoop/app/zookeeper/
[hadoop@cs0 zookeeper]$ bin/zkServer.sh start
[hadoop@cs0 zookeeper]$ jps
3633 QuorumPeerMain
[hadoop@cs0 zookeeper]$ bin/zkServer.sh stop //关闭Zookeeper
使用runRemoteCmd.sh 脚本，启动所有节点上面的Zookeeper。
runRemoteCmd.sh "/home/hadoop/app/zookeeper/bin/zkServer.sh start" zookeeper
查看所有节点上面的QuorumPeerMain进程是否启动。
runRemoteCmd.sh "jps" zookeeper
查看所有Zookeeper节点状态。
runRemoteCmd.sh "/home/hadoop/app/zookeeper/bin/zkServer.sh status" zookeeper
如果一个节点为leader，另四个节点为follower，则说明Zookeeper安装成功。
八、hadoop集群环境搭建
将下载好的apache hadoop-2.6.0.tar.gz安装包，上传至cs0节点下的/home/hadoop/app目录下[hadoop@cso0 app]$ ls
hadoop-2.6.0.tar.gz jdk1.7.0_79 zookeeper
[hadoop@cso0 app]$ tar zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz //解压
[hadoop@cso0 app]$ ls
hadoop-2.6.0 hadoop-2.6.0.tar.gz jdk1.7.0_79 zookeeper
[hadoop@cso0 app]$ rm hadoop-2.6.0.tar.gz //删除安装包
[hadoop@cso0 app]$ mv hadoop-2.6.0 hadoop //重命名
切换到/home/hadoop/app/hadoop/etc/hadoop/目录下，修改配置文件。
[hadoop@cso0 app]$ cd /home/hadoop/app/hadoop/etc/hadoop/
配置HDFS
配置hadoop-env.sh
[hadoop@cs0 hadoop]$ vi hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_79
配置core-site.xml
[hadoop@cs0 hadoop]$ vi core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://cluster1</value>
</property>
< 这里的值指的是默认的HDFS路径 ，取名为cluster1>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/data/hadoop_${user.name}</value>
</property>
< hadoop的临时目录，如果需要配置多个目录，需要逗号隔开，data目录需要我们自己创建>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>cs0:2181,cs1:2:2181,cs2:2181,cs3:2181,cs4:2181</value>
</property>
< 配置Zookeeper 管理HDFS>
</configuration>
配置hdfs-site.xml
[hadoop@cs0 hadoop]$ vi hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
< 数据块副本数为3>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
< 权限默认配置为false>
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>cluster1</value>
</property>
< 命名空间，它的值与fs.defaultFS的值要对应，namenode高可用之后有两个namenode，cluster1是对外提供的统一入口>
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.cluster1</name>
<value>cs0,cs1</value>
</property>
< 指定 nameService 是 cluster1 时的nameNode有哪些，这里的值也是逻辑名称，名字随便起，相互不重复即可>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.cs0</name>
<value>cs0:9000</value>
</property>
<cs0 rpc地址>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.cluster1.cs0</name>
<value>cs0:50070</value>
</property>
< cs0 http地址>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.cs1</name>
<value>cs1:9000</value>
</property>
< cs1 rpc地址>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.cluster1.cs1</name>
<value>cs1:50070</value>
</property>
< cs1 http地址>
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
< 启动故障自动恢复>
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://cs0:8485;cs1:8485;cs2:8485;cs3:8485;cs4:8485/cluster1</value>
</property>
< 指定journal>
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster1</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
< 指定 cluster1 出故障时，哪个实现类负责执行故障切换>
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/hadoop/data/journaldata/jn</value>
</property>
< 指定JournalNode集群在对nameNode的目录进行共享时，自己存储数据的磁盘路径 >
<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>
< 脑裂默认配置>
<property>
<name>dfs.namenode.handler.count</name>
<value>100</value>
</property>
</configuration>
配置 slave
[hadoop@djt11 hadoop]$ vi slaves
cs2
cs3
cs4
向所有节点分发hadoop安装包。
[hadoop@cs0 app]$ deploy.sh hadoop /home/hadoop/app/ slave
hdfs配置完毕后启动顺序
1、启动所有节点上面的Zookeeper进程
[hadoop@cs0 hadoop]$ runRemoteCmd.sh "/home/hadoop/app/zookeeper/bin/zkServer.sh start" zookeeper
2、启动所有节点上面的journalnode进程
[hadoop@cs0 hadoop]$ runRemoteCmd.sh "/home/hadoop/app/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode" all
3、首先在主节点上(比如,cs0)执行格式化
[hadoop@cs0 hadoop]$ bin/hdfs namenode -format / /namenode 格式化
[hadoop@cs0 hadoop]$ bin/hdfs zkfc -formatZK //格式化高可用
[hadoop@cs0 hadoop]$bin/hdfs namenode //启动namenode
4、与此同时，需要在备节点（比如，cs1）上执行数据同步
[hadoop@cs1 hadoop]$ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby //同步主节点和备节点之间的元数据
5、cs1同步完数据后，紧接着在cs0节点上，按下ctrl+c来结束namenode进程。 然后关闭所有节点上面的journalnode进程
[hadoop@cs0 hadoop]$ runRemoteCmd.sh "/home/hadoop/app/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode" all //然后停掉各节点的journalnode
备注：可以使用
[hadoop@cs0 hadoop]$ sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc 单独启动一个zkfc进程
6、如果上面操作没有问题，我们可以一键启动hdfs所有相关进程
[hadoop@cs0 hadoop]$ sbin/start-dfs.sh
启动成功之后，关闭其中一个namenode ，然后在启动namenode 观察切换的状况。
7、验证是否启动成功
通过web界面查看namenode启动情况。
http://cs0:50070
http://cs1:50070
上传文件至hdfs
[hadoop@cs0 hadoop]$ vi test.txt //本地创建一个test.txt文件
hadoop appache
hadoop ywendeng
hadoop tomcat
[hadoop@cs0 hadoop]$ hdfs dfs -mkdir /test //在hdfs上创建一个文件目录
[hadoop@cs0 hadoop]$ hdfs dfs -put test.txt /test //向hdfs上传一个文件
[hadoop@cso hadoop]$ hdfs dfs -ls /test //查看test.txt是否上传成功
如果上面操作没有问题说明hdfs配置成功。
YARN安装配置
配置mapred-site.xml
[hadoop@cs0 hadoop]$ vi mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<指定运行mapreduce的环境是Yarn，与hadoop1不同的地方>
</configuration>
配置yarn-site.xml
[hadoop@cs0 hadoop]$ vi yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>
<value>2000</value>
</property>
< 超时的周期>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
< 打开高可用>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<启动故障自动恢复>
<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>
<给yarn cluster 取个名字yarn-rm-cluster>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<给ResourceManager 取个名字 rm1,rm2>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>cs0</value>
</property>
<配置ResourceManager rm1 hostname>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>cs1</value>
</property>
<配置ResourceManager rm2 hostname>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<启用resourcemanager 自动恢复>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk.state-store.address</name>
<value>cs0:2181,cs1:2181,cs2:2181,cs3:2181,cs4:2181</value>
</property>
<配置Zookeeper地址>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>cs0:2181,cs1:2181,cs2:2181,cs3:2181,cs4:2181</value>
</property>
<配置Zookeeper地址>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
<value>cs0:8032</value>
</property>
< rm1端口号>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
<value>cs0:8034</value>
</property>
< rm1调度器的端口号>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
<value>cs0:8088</value>
</property>
< rm1 webapp端口号>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
<value>cs1:8032</value>
</property>
< rm2端口号>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
<value>cs1:8034</value>
</property>
< rm2调度器的端口号>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
<value>cs1:8088</value>
</property>
< rm2 webapp端口号>
<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>
<执行MapReduce需要配置的shuffle过程>
</configuration>
启动YARN
1、在cs0节点上执行。
[hadoop@cs0 hadoop]$ sbin/start-yarn.sh
2、在cs1节点上面执行。
[hadoop@cs1 hadoop]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
同时打开一下web界面。
http://cs0:8088 http://cs1:8088
关闭其中一个resourcemanager，然后再启动，看看这个过程的web界面变化。
3、检查一下ResourceManager状态
[hadoop@cs0 hadoop]$ bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
[hadoop@cs0 hadoop]$ bin/yarn rmadmin -getServiceState rm2
4、Wordcount示例测试
[hadoop@cs0 hadoop]$ hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar wordcount /test/test.txt /test/out/
如果上面执行没有异常，说明YARN安装成功。
至此，hadoop 分布式集群搭建完毕。
（备注：此文是笔者在搭建haoop集群的过程总结，并参考了大讲台的相关搭建经验，有错误之处请大家多多交流学习,若是转载请注明出处：http://blog.csdn.net/u010330043/article/details/51235373）
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