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Apache Hadoop-2.x集群部署(持续更新完善)

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天策
发布2018-06-22 14:49:52
6230
发布2018-06-22 14:49:52
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文章被收录于专栏:行者悟空

摘 要

本文将介绍基于Hadoop2.x版本利用zookeeper搭建高可用集群环境。

前言

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。

配置部分

配置全局

配置hadoop-env.sh
代码语言:javascript
复制
vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh

#修改为jdk所在位置
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk_1.7.64
#修改hadoop pid存放位置,默认存放/tmp目录。但系统会定期清理tmp文件夹,会导致出现某些问题。
export HADOOP_PID_DIR=/var/hadoop/pids
export HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR=${HADOOP_PID_DIR}
配置mapred-env.sh
代码语言:javascript
复制
vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-env.sh

 # 修改mapred相关PID存储目录
export HADOOP_MAPRED_PID_DIR=/var/hadoop/pids

配置HDFS

配置core-site.xml
代码语言:javascript
复制
vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/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>/itunic/hadoop-2.7.2/tmp</value>
 </property>
 <!-- 指定zookeeper地址 -->
 <property>
 <name>ha.zookeeper.quorum</name>
 <value>zookeeperServer1:2181,zookeeperServer2:2181,zookeeperServer3:2181</value>
 </property>
</configuration>
配置hdfs-site.xml
代码语言:javascript
复制
vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/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>NameNodeServer1:9000</value>
 </property>
 <!-- nn1的http通信地址 -->
 <property>
 <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
 <value>NameNodeServer1:50070</value>
 </property>
 <!-- nn2的RPC通信地址 -->
 <property>
 <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
 <value>NameNodeServer2:9000</value>
 </property>
 <!-- nn2的http通信地址 -->
 <property>
 <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
 <value>NameNodeServer2:50070</value>
 </property>
 <!-- 更多NameNode服务器线程来处理来自大量DataNodes的RPC。-->
 <property>
 <name>dfs.namenode.handler.count</name>
 <value>100</value>
 </property>
 <!-- 指定NameNode数据存放位置,多个目录逗号分隔-->
 <property>
 <name>dfs.namenode.name.dir</name>
 <value>/data/dfs/nn</value>
 </property>
 <!-- 指定DataNode数据存放位置,多个目录逗号分隔-->
 <property>
 <name>dfs.datanode.data.dir</name>
 <value>/data/dfs/dn</value>
 </property>
        <property>
 <name>dfs.datanode.max.transfer.threads</name>
 <value>4096</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://zookeeperServer1:8485;zookeeperServer2:8485;zookeeperServer3:8485/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>/data/dfs/jn</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>
 <!--设置副本数量 -->
 <property>
 <name>dfs.replication</name>
 <value>1</value>
 </property>
 <!--设置文件块大小 -->
 <property>
 <name>dfs.block.size</name>
 <value>33554432</value>
 </property>
 </configuration>

配置Mapreduce

配置mapred-site.xml
代码语言:javascript
复制
vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
 <property>
 <name>mapreduce.framework.name</name>
 <value>yarn</value>
 </property>
</configuration>
配置yarn-site.xml
代码语言:javascript
复制
vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/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>ResourceManagerServer1</value>
 </property>
 <property>
 <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
 <value>ResourceManagerServer2</value>
 </property>
 <!-- 指定zk集群地址 -->
 <property>
 <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
 <value>zookeeperServer1:2181,zookeeperServer2:2181,zookeeperServer3:2181</value>
 </property>
 <property>
 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
 <value>mapreduce_shuffle</value>
 </property>
</configuration>
配置slaves
代码语言:javascript
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#设置datanode和 nodemanager节点
vi $HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves
配置免登陆
代码语言:javascript
复制
#生成秘钥,拷贝到其他节点。
ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id NameNodeServer1
ssh-copy-id NameNodeServer2
ssh-copy-id ResourceManagerServer1
ssh-copy-id ResourceManagerServer2
ssh-copy-id zookeeperServer1
ssh-copy-id zookeeperServer2
ssh-copy-id zookeeperServer3

初始化

1,在zookeeper集群上启动journalnode节点

代码语言:javascript
复制
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

2,格式化HDFS

代码语言:javascript
复制
hdfs namenode -format
#将tmp文件夹拷贝到另一台namenode上
scp -r tmp itunicServer2:$HADOOP_HOME/tmp

3,格式化ZK(namenode1 节点格式化即可)

代码语言:javascript
复制
hdfs zkfc -formatZK

4,在NameNode节点启动hdfs,在ResourceManager节点启动Yarn

代码语言:javascript
复制
#启动hdfs
sbin/start-dfs.sh
#启动yarn
sbin/start-yarn.sh

大功告成!!

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原始发表:2016年12月29日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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