Hadoop高可用集群搭建（HA）

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

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，

建议第一次安装用32位的系统,此处我的环境是：VM12+CentOS6.8

1.修改Linux主机名

2.修改IP

3.修改主机名和IP的映射关系

######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机（如华为用主机、阿里云主机等）

/etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系

4.关闭防火墙

5.ssh免登陆

6.安装JDK，配置环境变量等

集群规划：

主机名 IP 安装的软件(jdk-1.7.0_79、hadoop-2.4.1、zookeeper-1.2.4)

gt01 192.168.11.21 jdk、hadoop、zookeeper

gt02 192.168.11.22 jdk、hadoop、zookeeper

gt03 192.168.11.23 jdk、hadoop、zookeeper                                                                                                                                                                                                                           
gt04 192.168.11.24 jdk、hadoop、zookeeper

运行进程名称：（测试运行时输入jps即可查看）

gt01 NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)、Jps

gt02 NameNode、DataNode、QuorumPeerMain、JournalNode、Jps、

DFSZKFailoverController(zkfc)

gt03 DataNode、QuorumPeerMain、JournalNode、Jps、ResourceManager

gt04 DataNode、QuorumPeerMain、JournalNode、Jps、ResourceManager

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gt03上）

1.1解压

tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /gt/

1.2修改配置

cd /gt/zookeeper-3.4.5/conf/

mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

vim zoo.cfg

修改：dataDir=/gt/zookeeper-3.4.5/data

在最后添加：

server.1=gt02:2888:3888

server.2=gt03:2888:3888

server.3=gt04:2888:3888

保存退出

然后创建一个data文件夹

mkdir /gt/zookeeper-3.4.5/fa

再创建一个空文件

touch /gt/zookeeper-3.4.5/data/myid

最后向该文件写入ID

echo 1 > /gt/zookeeper-3.4.5/data/myid

1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在gt03、gt04根目录下创建一个gtt目录：mkdir /gt)

scp -r /gt/zookeeper-3.4.5/ gt03:/gt/

scp -r /gt/zookeeper-3.4.5/ gt04:/gt/

注意：修改gt03、gt04对应/gt/zookeeper-3.4.5/data/myid内容

gt03：

echo 2 > /gt/zookeeper-3.4.5/data/myid

gt04：

echo 3 > /gt/zookeeper-3.4.5/data/myid

2.安装配置hadoop集群（在gt01上操作）

2.1解压

tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C /gt/

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_79

export HADOOP_HOME=/gt/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 /gt/hadoop-2.4.1/etc/hadoop

2.2.1修改hadoo-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79

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>/gt/hadoop-2.4.1/tmp</value>

</property>

<!-- 指定zookeeper地址 -->

<property>

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

<value>gt02:2181,gt03:2181,gt04:2181</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>gt01:9000</value>

</property>

<!-- nn1的http通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>

<value>gt01:50070</value>

</property>

<!-- nn2的RPC通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>

<value>gt02:9000</value>

</property>

<!-- nn2的http通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>

<value>gt02:50070</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://gt02:8485;gt03:8485;gt04:8485/ns1</value>

</property>

<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->(系统不会自己创建，等配置完成后需根据路径手动创建，切记！！！)

<property>

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

<value>/gt/hadoop-2.4.1/journal</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>/root/.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高可靠 -->

<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>gt03</value>

</property>

<property>

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

<value>gt04</value>

</property>

<!-- 指定zk集群地址 -->

<property>

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

<value>gt02:2181,gt03:2181,gt04:2181</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gt01上启动HDFS、在gt03启动yarn，所以gt01上的slaves文件指定的是datanode的位置，gt03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)

gt02

gt03

gt04

2.2.7配置免密码登陆

#首先要配置gt01到gt02、gt03、gt04的免密码登陆

#在gt01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 gt01

ssh-coyp-id gt02

ssh-coyp-id gt03

ssh-coyp-id gt04

注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置gt02到itcast01的免登陆

在gt02上生产一对钥匙

ssh-keygen -t rsa

ssh-coyp-id -i gt01

2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点

scp -r /gt/ gt02:/

scp -r /gt/ gt03:/

scp -r /gt/ gt04:/

###注意：严格按照下面的步骤

2.5启动zookeeper集群（分别在gt02、gt03、gt04上启动zk）

cd /gt/zookeeper-3.4.5/bin/

./zkServer.sh start

#查看状态（分别在gt02、gt03、gt04上执行下面命令）：一个leader，两个follower

./zkServer.sh status

2.6启动journalnode（分别在在gt02、gt03、gt04上执行）

cd /gt/hadoop-2.4.1

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

#运行jps命令检验，gt02、gt03、gt04上多了JournalNode进程

2.7格式化HDFS

#在gt01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/gt/hadoop-2.4.1/tmp，然后将/gt/hadoop-2.4.1/tmp拷贝到gt02的/gt/hadoop-2.4.1/下。

scp -r tmp/ gt02:/gt/hadoop-2.4.1/

2.8格式化ZK并启动zk服务(在gt01上执行即可)

①： hdfs zkfc -formatZK

②： hadoop-daemon.sh start zkfc

此处因为Namenode节点是gt01、gt02，格式化只需在其中一台即可，但是两个NameNode节点都必须开启zkfc服务，即也需要在gt02上执行②的命令，否则无法实现两个节点之间的切换。

2.9启动HDFS(在gt01上执行)

sbin/start-dfs.sh

2.10启动YARN(#####注意#####：是在gt03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

此处RM主机的地址我们在yarn-site.xml中已配置,所以需要分别在gt03、gt04上开启ResourceManager服务，即执行下面命令，否则yarn运行失败。

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

到此，hadoop-2.4.1配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://192.168.11.21:50070

NameNode 'gt01:9000' (active)
http://192.168.11.22:50070

NameNode 'gt02:9000' (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://192.168.11.22:50070

NameNode 'itcast02:9000' (active)

这个时候gt02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://192.168.11.21:50070

NameNode 'gt01:9000' (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

如果搭建过程中遇到什么问题，请留言，会尽快回复。