干碎大数据之亲传Hadoop-HA完全分布式平台搭建㊙

阿年、嗯啊

发布于 2021-10-26 10:37:51

2900

发布于 2021-10-26 10:37:51

文章被收录于专栏：阿年的数据梦

我的所有坚持，都是因为热爱✨

干碎大数据之高可用Hadoop完全分布式平台搭建

讲在前面，狗头保证😎，跟着我的步骤无脑也能搭建起来！！！

掌握了Hadoop完全分布式平台搭建后，就可以搭建一个高可用（HA）的Hadoop集群了。

说明：

集群规划如上图所示，本集群由两个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自动故障转移。

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active状态

ResourceManager的单点故障在Hadoop2.6.4版本中解决了这个问题，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. zookeeper的安装

2. Hadoop安装配置

3. 启动

1. zookeeper的安装

在各个slave节点上，安装zookeeper并启动服务。

注意，这里只需要在slave节点上安装zookeeper就足够了。

详细的安装过程看另一篇博客👉🏻ZooKeeper安装、基本使用以及选举机制

2. Hadoop安装配置

配置文件如下：

core-site.xml

<configuration>

<!-- 指定hdfs的nameservice为mycluster -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster/</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/export/servers/hadoop/tmp</value>
</property>

<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181</value>
</property>

</configuration>

hdfs-site.xml

<configuration>

<!--指定hdfs的nameservice为mycluster，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value>
</property>
<!-- mycluster下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
<value>master:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>master:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>slave3:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>slave3:50070</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://slave1:8485;slave2:8485;slave3:8485/mycluster</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>/export/servers/hadoop/tmp/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.mycluster</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>

mapred-site.xml

<configuration>

<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>

</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->

<!-- 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>master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>slave3</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

</configuration>

slaves