最全的hadoop2.4.1版本分布式集群高可用模式安装步骤

       hadoop2.0已经发布了稳定版本了，增加了很多特性，比如HDFS HA、YARN等。最新的hadoop-2.4.1又增加了YARN HA。本次安装基于hadoop-2.4.1。

       注意：apache提供的hadoop-2.4.1的安装包是在32位操作系统编译的，因为hadoop依赖一些C++的本地库，

所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.4.1就需要重新在64操作系统上重新编译。

       前期准备就不详细说了，课堂上都介绍了

       1.修改Linux主机名

       2.修改IP

       3.修改主机名和IP的映射关系

       4.关闭防火墙

       5.ssh免登陆

       6.安装JDK，配置环境变量等

       说明：
1.在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。
hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中，主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode
这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态
2.hadoop-2.2.0中依然存在一个问题，就是ResourceManager只有一个，存在单点故障，hadoop-2.4.1解决了这个问题，有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调。

        安装步骤：
1.安装配置zooekeeper集群（在weekend05上）
1.1解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /weekend/
1.2修改配置
cd /weekend/zookeeper-3.4.5/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
修改：dataDir=/weekend/zookeeper-3.4.5/tmp
在最后添加：
server.1=weekend05:2888:3888
server.2=weekend06:2888:3888
server.3=weekend07:2888:3888
保存退出
然后创建一个tmp文件夹
mkdir /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp
再创建一个空文件
touch /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
最后向该文件写入ID
echo 1 > /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在weekend06、weekend07根目录下创建一个weekend目录：mkdir /weekend)
scp -r /weekend/zookeeper-3.4.5/ weekend06:/weekend/
scp -r /weekend/zookeeper-3.4.5/ weekend07:/weekend/

注意：修改weekend06、weekend07对应/weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容
weekend06：
echo 2 > /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
weekend07：
echo 3 > /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

        2.安装配置hadoop集群（在weekend01上操作）
2.1解压
tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C /weekend/
2.2配置HDFS（hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下）
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
export HADOOP_HOME=/weekend/hadoop-2.4.1
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
cd /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/etc/hadoop

2.2.1修改hadoo-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_55

2.2.2修改core-site.xml
<configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns1/</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp</value>
</property>

<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>weekend05:2181,weekend06:2181,weekend07:2181</value>
</property>
</configuration>

2.2.3修改hdfs-site.xml
<configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
<value>weekend01:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>weekend01:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>weekend02:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>weekend02:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://weekend05:8485;weekend06:8485;weekend07:8485/ns1</value>
</property>
<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/journaldata</value>
</property>
<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>
sshfence
shell(/bin/true)
</value>
</property>
<!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
<value>30000</value>
</property>
</configuration>

2.2.4修改mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>

2.2.5修改yarn-site.xml
<configuration>
<!-- 开启RM高可用 -->
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
   <value>true</value>
</property>
<!-- 指定RM的cluster id -->
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
   <value>yrc</value>
</property>
<!-- 指定RM的名字 -->
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
   <value>rm1,rm2</value>
</property>
<!-- 分别指定RM的地址 -->
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
   <value>weekend03</value>
</property>
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
   <value>weekend04</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
   <value>weekend05:2181,weekend06:2181,weekend07:2181</value>
</property>
<property>
   <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
   <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在weekend01上启动HDFS、在weekend03启动yarn，所以weekend01上的slaves文件指定的是datanode的位置，weekend03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
weekend05
weekend06
weekend07

2.2.7配置免密码登陆
#首先要配置weekend01到weekend02、weekend03、weekend04、weekend05、weekend06、weekend07的免密码登陆
#在weekend01上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点，包括自己
ssh-coyp-id weekend01
ssh-coyp-id weekend02
ssh-coyp-id weekend03
ssh-coyp-id weekend04
ssh-coyp-id weekend05
ssh-coyp-id weekend06
ssh-coyp-id weekend07
#配置weekend03到weekend04、weekend05、weekend06、weekend07的免密码登陆
#在weekend03上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点
ssh-coyp-id weekend04
ssh-coyp-id weekend05
ssh-coyp-id weekend06
ssh-coyp-id weekend07
#注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置weekend02到weekend01的免登陆
在weekend02上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
ssh-coyp-id -i weekend01

2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r /weekend/ weekend02:/
scp -r /weekend/ weekend03:/
scp -r /weekend/hadoop-2.4.1/ hadoop@weekend04:/weekend/
scp -r /weekend/hadoop-2.4.1/ hadoop@weekend05:/weekend/
scp -r /weekend/hadoop-2.4.1/ hadoop@weekend06:/weekend/
scp -r /weekend/hadoop-2.4.1/ hadoop@weekend07:/weekend/
###注意：严格按照下面的步骤
2.5启动zookeeper集群（分别在weekend05、weekend06、tcast07上启动zk）
cd /weekend/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
./zkServer.sh status

2.6启动journalnode（分别在在weekend05、weekend06、tcast07上执行）
cd /weekend/hadoop-2.4.1
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验，weekend05、weekend06、weekend07上多了JournalNode进程

2.7格式化HDFS
#在weekend01上执行命令:
hdfs 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，这里我配置的是/weekend/hadoop-2.4.1/tmp，然后将/weekend/hadoop-2.4.1/tmp拷贝到weekend02的/weekend/hadoop-2.4.1/下。
scp -r tmp/ weekend02:/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/
##也可以这样，建议hdfs namenode -bootstrapStandby

2.8格式化ZKFC(在weekend01上执行即可)
hdfs zkfc -formatZK

2.9启动HDFS(在weekend01上执行)
sbin/start-dfs.sh

2.10启动YARN(#####注意#####：是在weekend03上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就要分别在不同的机器上启动)
sbin/start-yarn.sh

到此，hadoop-2.4.1配置完毕，可以统计浏览器访问: http://192.168.1.201:50070 NameNode 'weekend01:9000' (active) http://192.168.1.202:50070 NameNode 'weekend02:9000' (standby)

验证HDFS HA
首先向hdfs上传一个文件
hadoop fs -put /etc/profile /profile
hadoop fs -ls /
然后再kill掉active的NameNode
kill -9 <pid of NN>
通过浏览器访问：http://192.168.1.202:50070
NameNode 'weekend02:9000' (active)
这个时候weekend02上的NameNode变成了active
在执行命令：
hadoop fs -ls /
-rw-r--r--   3 root supergroup       1926 2014-02-06 15:36 /profile
刚才上传的文件依然存在！！！
手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问：http://192.168.1.201:50070
NameNode 'weekend01:9000' (standby)

验证YARN：
运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out

OK，大功告成！！！

测试集群工作状态的一些指令 ：

bin/hdfs dfsadmin -report  查看hdfs的各节点状态信息

bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1  获取一个namenode节点的HA状态

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode  单独启动一个namenode进程

./hadoop-daemon.sh start zkfc   单独启动一个zkfc进程