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Hadoop2.7.3+HBase1.2.5+ZooKeeper3.4.6搭建分布式集群环境

2017-10-30 07:59 826 查看
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一环境说明
二准备工作
21 安装JDK
2 添加Hosts映射关系
3 集群之间SSH无密码登陆

三Hadoop集群安装配置
1 修改hadoop配置

四ZooKeeper集群安装配置
五HBase集群安装配置
六启动集群

Hadoop2.7.3+HBase1.2.5+ZooKeeper3.4.6搭建分布式集群环境

一、环境说明

个人理解:
zookeeper可以独立搭建集群,hbase本身不能独立搭建集群需要和hadoop和hdfs整合

集群环境至少需要3个节点(也就是3台服务器设备):1个Master,2个Slave,节点之间局域网连接,可以相互ping通,下面举例说明,配置节点IP分配如下:

IP     角色

10.10.50.133 master

10.10.125.156 slave1

10.10.114.112 slave2

三个节点均使用CentOS 6.5系统,为了便于维护,集群环境配置项最好使用相同用户名、用户密码、相同Hadoop、Hbase、zookeeper目录结构。

注:

主机名和角色最好保持一致,如果不同也没关系,只需要在/etc/hosts中配置好对应关系即可

可以通过编辑/etc/sysconfig/network文件来修改 hostname

软件包下载准备:

hadoop-2.7.3.tar.gz

hbase-1.2.5-bin.tar.gz

zookeeper-3.4.6.tar.gz

jdk-8u111-linux-x64.rpm

因为是测试环境此次都使用root来操作,如果是生产环境建议使用其他用户如hadoop,需要给目录授权为hadoop

chown -R hadoop.hadoop /data/yunva

二、准备工作



2.1 安装JDK

在三台机器上配置JDK环境,下载 jdk-8u111-linux-x64.rpm 文件直接安装:

# rpm -ivh jdk-8u111-linux-x64.rpm

修改配置文件 vim /etc/profile:

[html] view
plain copy

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111  # 不同的jdk路径需要修改此项  

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH  

export HADOOP_HOME=/data/yunva/hadoop-2.7.3  

export HADOOP_INSTALL=$HADOOP_HOME  

export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME  

export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME  

export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME  

export YARN_HOME=$HADOOP_HOME  

export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native  

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin  

export HADOOP_SSH_OPTS="-p 48490"   # 非默认ssh的22号端口需要添加此项,表示端口为48490  

因本次部署环境,jdk不同所以需要单独修改配置:

master

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111

slave1

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_65

slave2

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_102

然后重新加载配置文件使之生效:

# source /etc/profile 

2.2 添加Hosts映射关系

分别在三个节点上添加hosts映射关系:

# vim /etc/hosts

添加的内容如下:

10.10.50.133 master

10.10.125.156 slave1

10.10.114.112 slave2

2.3 集群之间SSH无密码登陆

CentOS默认安装了ssh,如果没有你需要先安装ssh 。

集群环境的使用必须通过ssh无密码登陆来执行,本机登陆本机必须无密码登陆,主机与从机之间必须可以双向无密码登陆,从机与从机之间无限制。

2.3.1 设置master无密码自动登陆slave1和slave2

主要有三步:

①生成公钥和私钥

②导入公钥到认证文件

③更改权限

# ssh-keygen -t rsa

# cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

# chmod 700 ~/.ssh && chmod 600 ~/.ssh/*

测试,第一次登录可能需要yes确认,之后就可以直接登录了:

# ssh master

# ssh slave1

# ssh slave2

对于 slave1 和 slave2,进行无密码自登陆设置,操作同上。

也有个快捷的操作方式,当所有的服务器都ssh-keygen -t rsa生成公钥后,在master上操作无密码登陆master/slave1/slave2成功后,直接拷贝给其他主机即可

然后,将证书文件复制到其他机器的用户主目录下

# scp -P 48490 authorized_keys master:/root/.ssh/

# scp -P 48490 authorized_keys slave1:/root/.ssh/

# scp -P 48490 authorized_keys slave2:/root/.ssh/



三、Hadoop集群安装配置

这里会将hadoop、hbase、zookeeper的安装包都解压到/data/yunva/文件夹下,并重命名

安装目录如下:

/data/yunva/hadoop-2.7.3

/data/yunva/hbase-1.2.5

/data/yunva/zookeeper-3.4.6

3.1 修改hadoop配置

配置文件都在/data/yunva/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/目录下

3.1.1 core-site.xml

<configuration>

    <property>

        <name>fs.default.name</name>

        <value>hdfs://master:9000</value>

    </property>

</configuration>

3.1.2 hadoop-env.sh

添加JDK路径,如果不同的服务器jdk路径不同需要单独修改:

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111

3.1.3 hdfs-site.xml

# 创建hadoop的数据和用户目录

# mkdir -p /data/yunva/hadoop-2.7.3/hadoop/name

# mkdir -p /data/yunva/hadoop-2.7.3/hadoop/data

<configuration>

   <property>

        <name>dfs.name.dir</name>

        <value>/data/yunva/hadoop-2.7.3/hadoop/name</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.data.dir</name>

        <value>/data/yunva/hadoop-2.7.3/hadoop/data</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.replication</name>

        <value>3</value>

    </property>

</configuration>

3.1.4 mapred-site.xml

# mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml

<configuration>

    <property>

        <name>mapred.job.tracker</name>

        <value>master:9001</value>

    </property>

</configuration>

3.1.5 修改slaves文件,localhost改为

# cat /data/yunva/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/slaves

slave1

slave2

注意:三台机器上都进行相同的配置,都放在相同的路径下(如果jdk路径不同需要单独修改)

使用scp命令进行从本地到远程(或远程到本地)的轻松文件传输操作:

scp -r /data/yunva/hadoop-2.7.3/     slave1:/data/yunva

scp -r /data/yunva/hadoop-2.7.3/     slave2:/data/yunva

3.2 启动hadoop集群

进入master的/data/yunva/hadoop-2.7.3/目录,执行以下操作:

# bin/hadoop namenode -format

格式化namenode,第一次启动服务前执行的操作,以后不需要执行。

然后启动hadoop:

# sbin/start-all.sh

通过jps命令能看到除jps外有3个进程:

# jps

30613 NameNode

30807 SecondaryNameNode

887 Jps

30972 ResourceManager

hbase-env.sh(java路径不同需要修改)

master

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111

export HBASE_CLASSPATH=/data/yunva/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/

export HBASE_MANAGES_ZK=false

export HBASE_SSH_OPTS="-p 48490"  # 非默认ssh的22端口需要添加此项表示ssh为48490

slave1

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_65

export HBASE_CLASSPATH=/data/yunva/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/

export HBASE_MANAGES_ZK=false

export HBASE_SSH_OPTS="-p 48490"

slave2

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_102

export HBASE_CLASSPATH=/data/yunva/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/

export HBASE_MANAGES_ZK=false

export HBASE_SSH_OPTS="-p 48490"

四、ZooKeeper集群安装配置

可参考 centos6.5环境下zookeeper-3.4.6集群环境部署及单机部署详解http://blog.csdn.net/reblue520/article/details/52279486

五、HBase集群安装配置

配置文件目录/data/yunva/hbase-1.2.5/conf

5.1 hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111  # 如果jdk路径不同需要单独配置

export HBASE_CLASSPATH=/data/yunva/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/

export HBASE_MANAGES_ZK=false

export HBASE_SSH_OPTS="-p 48490"  # ssh端口非默认22需要修改

5.2 hbase-site.xml(保持一致)

<configuration>

    <property>

        <name>hbase.rootdir</name>

        <value>hdfs://master:9000/hbase</value>

    </property>

    <property>

        <name>hbase.master</name>

        <value>master</value>

    </property>

    <property>

        <name>hbase.cluster.distributed</name>

        <value>true</value>

    </property>

    <property>

        <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>

        <value>2181</value>

    </property>

    <property>

        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>

        <value>master,slave1,slave2</value>

    </property>

    <property>

        <name>zookeeper.session.timeout</name>

        <value>60000000</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.support.append</name>

        <value>true</value>

    </property>

</configuration>

5.3 更改 regionservers

在 regionservers 文件中添加slave列表:

slave1

slave2

5.4 分发并同步安装包

将整个hbase安装目录都拷贝到所有slave服务器:

$ scp -P 48490 -r /data/yunva/hbase-1.2.5  slave1:/data/yunva/

$ scp -P 48490 -r /data/yunva/hbase-1.2.5  slave2:/data/yunva/

六、启动集群

1. 启动ZooKeeper

/data/yunva/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start

2. 启动hadoop

/data/yunva/hadoop-2.7.3/sbin/start-all.sh

3. 启动hbase

/data/yunva/hbase-1.2.5/bin/start-hbase.sh

4. 启动后,master上进程和slave进程列表

[root@master ~]# jps

Jps

SecondaryNameNode   # hadoop进程

NameNode            # hadoop master进程

ResourceManager     # hadoop进程

HMaster             # hbase master进程

ZooKeeperMain      # zookeeper进程

[root@slave1 ~]# jps

Jps

ZooKeeperMain       # zookeeper进程

DataNode             # hadoop slave进程

HRegionServer        # hbase slave进程

5. 进入hbase shell进行验证

[python] view
plain copy

# cd /data/yunva/hbase-1.2.5/  

[root@test6_vedio hbase-1.2.5]# bin/hbase shell  

2017-04-28 09:51:51,479 WARN  [main] util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable  

SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.  

SLF4J: Found binding in [jar:file:/data/yunva/hbase-1.2.5/lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]  

SLF4J: Found binding in [jar:file:/data/yunva/hadoop-2.7.3/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]  

SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.  

SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]  

HBase Shell; enter 'help<RETURN>' for list of supported commands.  

Type "exit<RETURN>" to leave the HBase Shell  

Version 1.2.5, rd7b05f79dee10e0ada614765bb354b93d615a157, Wed Mar  1 00:34:48 CST 2017  

  

  

hbase(main):001:0> list  

TABLE                                                                                                                                                                        

0 row(s) in 0.2620 seconds  

  

=> []  

  

hbase(main):003:0> create 'scores', 'grade', 'course'  

0 row(s) in 1.3300 seconds  

  

=> Hbase::Table - scores  

hbase(main):004:0> list  

TABLE                                                                                                                                                                        

scores                                                                                                                                                                       

1 row(s) in 0.0100 seconds  

  

=> ["scores"]  

6. 进入zookeeper shell进行验证

[python] view
plain copy

[root@test6_vedio zookeeper-3.4.6]# bin/zkCli.sh -server  

  

2017-04-28 10:04:33,083 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:zookeeper.version=3.4.6-1569965, built on 02/20/2014 09:09 GMT  

2017-04-28 10:04:33,088 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:host.name=test6_vedio  

2017-04-28 10:04:33,088 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.version=1.8.0_111  

2017-04-28 10:04:33,091 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.vendor=Oracle Corporation  

2017-04-28 10:04:33,091 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.home=/usr/java/jdk1.8.0_111/jre  

2017-04-28 10:04:33,091 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.class.path=/data/yunva/zookeeper-3.4.6/bin/../build/classes:/data/yunva/zookeeper-3.4.6/bin/../build/lib/*.jar:/data/yunva/zookeeper-3.4.6/bin/../lib/slf4j-log4j12-1.6.1.jar:/data/yunva/zookeeper-3.4.6/bin/../lib/slf4j-api-1.6.1.jar:/data/yunva/zookeeper-3.4.6/bin/../lib/netty-3.7.0.Final.jar:/data/yunva/zookeeper-3.4.6/bin/../lib/log4j-1.2.16.jar:/data/yunva/zookeeper-3.4.6/bin/../lib/jline-0.9.94.jar:/data/yunva/zookeeper-3.4.6/bin/../zookeeper-3.4.6.jar:/data/yunva/zookeeper-3.4.6/bin/../src/java/lib/*.jar:/data/yunva/zookeeper-3.4.6/bin/../conf:  

2017-04-28 10:04:33,091 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.library.path=/usr/java/packages/lib/amd64:/usr/lib64:/lib64:/lib:/usr/lib  

2017-04-28 10:04:33,091 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.io.tmpdir=/tmp  

2017-04-28 10:04:33,091 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:java.compiler=<NA>  

2017-04-28 10:04:33,092 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:os.name=Linux  

2017-04-28 10:04:33,092 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:os.arch=amd64  

2017-04-28 10:04:33,092 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:os.version=2.6.32-431.11.25.el6.ucloud.x86_64  

2017-04-28 10:04:33,092 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:user.name=root  

2017-04-28 10:04:33,092 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:user.home=/root  

2017-04-28 10:04:33,092 [myid:] - INFO  [main:Environment@100] - Client environment:user.dir=/data/yunva/zookeeper-3.4.6  

2017-04-28 10:04:33,094 [myid:] - INFO  [main:ZooKeeper@438] - Initiating client connection, connectString=localhost:2181 sessionTimeout=30000 watcher=org.apache.zookeeper.ZooKeeperMain$MyWatcher@446cdf90  

Welcome to ZooKeeper!  

2017-04-28 10:04:33,128 [myid:] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@975] - Opening socket connection to server localhost/127.0.0.1:2181. Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error)  

JLine support is enabled  

2017-04-28 10:04:33,209 [myid:] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@852] - Socket connection established to localhost/127.0.0.1:2181, initiating session  

2017-04-28 10:04:33,218 [myid:] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@1235] - Session establishment complete on server localhost/127.0.0.1:2181, sessionid = 0x35bb23d68ba0003, negotiated timeout = 30000  

  

WATCHER::  

  

WatchedEvent state:SyncConnected type:None path:null  

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /  

  

zookeeper   hbase  

  

[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /hbase  

[replication, meta-region-server, rs, splitWAL, backup-masters, table-lock, flush-table-proc, region-in-transition, online-snapshot, master, running, recovering-regions, draining, namespace, hbaseid, table]  

如果访问默认的http管理端口页面可以看到集群的情况

hadoop:
http://IP:8088/cluster/cluster


hbase:
http://IP:16010/master-status


hdfs:
http://IP:50070/dfshealth.html#tab-overview
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