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hadoop HA(high available)集群搭建

2017-08-05  本文已影响0人  pamperxg

这篇文章重现了我自己用七台centos6.7mnimal虚拟机搭建一个ha hadoop集群的过程。(之前配置虚拟机和搭建hadoop集群的文章:虚拟机的配置Hadoop集群的配置

环境准备

从以前安装的虚拟机克隆7台(已经装好jdk,hadoop)。

集群规划

主机名 IP 安装的软件 运行的进程
ha1 192.168.23.205 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
ha2 192.168.23.206 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
ha3 192.168.23.207 jdk、hadoop ResourceManager
ha4 192.168.23.208 jdk、hadoop ResourceManager
ha5 192.168.23.209 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
ha6 192.168.23.210 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
ha7 192.168.23.211 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain

安装

zookeeper集群和简单的hadoop集群搭建前面已经介绍过
关于zookeeper:配置的要点是zoo.cfg(配置dataDir,server)和myid(在dataDir中),然后拷贝分发到奇数个节点(加上这个)上(mkdir datadir,修改myid)。
关于hadoop,添加环境变量,然后配置$HADOOP_HOME/etc/hadoop下的文件:

<configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为bigdata,两个namenode的逻辑名称 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://bigdata/</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/hdpdata/</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址,ha机制依赖于zookeeper -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>ha5:2181,ha6:2181,ha7:2181</value>
</property>
</configuration>
<configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为bigdata,需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>bigdata</value>
</property>
<!-- bi下面有两个NameNode,分别是nn1,nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.bigdata</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.bigdata.nn1</name>
<value>ha1:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.bigdata.nn1</name>
<value>ha1:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.bigdata.nn2</name>
<value>ha2:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.bigdata.nn2</name>
<value>ha2:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的edits元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://ha5:8485;ha6:8485;ha7:8485/bigdata</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/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.bigdata</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,防止脑裂-->
<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,超时则执行shell脚本 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
<value>30000</value>
</property>
</configuration>
<configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
<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>ha3</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>ha4</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址,yarn的高可用借助zookeeper实现 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>ha5:2181,ha6:2181,ha7:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
ha5
ha6
ha7
scp -r /hadoop ha2:/
……

启动(按照顺序)

cd /hadoop/apps/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.sh start
./zkServer.sh status
cd /hadoop/hadoop-2.6.4
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
hdfs namenode -format
然后拷到另一个namenode下
scp -r tmp/ hadoop02:/home/hadoop/app/hadoop-2.6.4/
(hdfs namenode -bootstrapStandby)

生成了hdpdata的数据

hdfs zkfc -formatZK
可以/zookeeper/bin/zkCli.sh连上去查看
start-dfs.sh
start-yarn.sh
启动hdfs的过程 启动yarn的过程
启动yarn时还需要手动起ha4主机上的resourcemanager(可能那个脚本没写好):
yarn-daemon.sh start resourcemanager
高可用的hadoop集群在这里配置完毕!
ha解决了hadoop 1namenode的单点故障问题,federation解决了扩容问题,namenode容量可以水平拓展。
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