hdfs--hadoop--双namenode三datanode-创新互联

前提：搭建zookeeper集群、java环境、无秘互通
注意：文中加粗部分表示需要按实际情况修改的部分

zookeeper可以参考：zookeeper传送门

下载安装包

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/ 是官网提供的安装包下载网站之一。

结构

服务简介：
zookeeper：分布式应用程序协调服务。
namenode：管理服务。管理元数据，维护目录树，响应请求。
datanode：hadoop中存储数据。
journalnode：实现namenode数据共享，保持数据的一致性。
ResourceManager：yarn集群中资源的统一管理和分配
nodemanager：ResourceManager在每台机器上的代理
参考文档：hadoop介绍
注：zookeeper和hadoop可以不装在一个台机器上，只需配置文件指定即可

开始安装

主节点1-study

检查java环境
java -version
如果能够显示版本说明jdk安装ok

#下载文件（可能因为版本更新生效）
cd /tmp
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.5/hadoop-2.7.5.tar.gz
#解压文件
tar axf hadoop-2.7.5/hadoop-2.7.5.tar.gz -C /usr/local
#重命名，方便管理配置
cd /usr/local
rename hadoop-2.7.5 hadoop hadoop-2.7.5
#修改环境变量
vim /etc/profile
在文件最后添加如下内容

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:${PATH}
export HADOOP_MAPARED_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
export YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HDFS_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export LD_LIBRARY_PATH=${HADOOP_HOME}/lib/native/:${LD_LIBRARY_PATH}
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=${HADOOP_HOME}/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=${HADOOP_HOME}/lib/native"

#使其生效
source /etc/profile
#创建文件存放目录
mkdir -p /usr/local/hadoop/{name,data,tmp,journal}
#修改配置文件
cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
#修改slaves文件，指定slave服务器
vim slaves

study
centos156
client

#修改core-site.xml，指定hdfs集群，临时文件目录，zookeeper等
vim core-site.xml

fs.defaultFS
hdfs://hadoop
HDFS的逻辑服务名，hadoop位置可以写成任何东西


hadoop.tmp.dir
/usr/local/hadoop/tmp
hadoop临时文件存放目录，也可写作file:/usr/local/hadoop/tmp

io.file.buffer.size
4096
指定执行文件IO缓存区大小，机器好可以设置大些


ha.zookeeper.quorum
study:2181,centos156:2181,client:2181
指定zookeeper地址

参考文档

vim hdfs-site.xml

dfs.nameservices
hadoop
HDFS NN的逻辑名称，需要与core-site.xml中的HDFS的逻辑服务名一致，这里使用上面的hadoop


dfs.ha.namenodes.hadoop
study,centos156
hadoop逻辑名namenode节点列表，hadoop对应逻辑名


dfs.namenode.rpc-address.hadoop.study
study:9000
hadoop中study的rpc通信地址


dfs.namenode.http-address.hadoop.study
study:50070
hadoop中study的http通信地址


dfs.namenode.rpc-address.hadoop.centos156
centos156:9000
hadoop中centos156的rpc通信地址


dfs.namenode.http-address.hadoop.centos156
centos156:50070
hadoop中centos156的http通信地址


dfs.namenode.shared.edits.dir
qjournal://study:8485;centos156:8485;client:8485/hadoop
journalNode 的 URI 地址，活动的namenode会将edit log写入journalNode


dfs.journalnode.edits.dir
/usr/local/hadoop/journal
用于存放 editlog 和其他状态信息的目录


dfs.ha.automatic-failover.enabled
true
启动自动failover，详情请看参考文档


dfs.client.failover.proxy.provider.hadoop
org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
实现客户端与 active NameNode 进行交互的 Java类


dfs.ha.fencing.methods
sshfence
解决HA集群脑裂问题，只允许一个nn写数据


dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
/root/.ssh/id_rsa
the location stored ssh key，指定用户密匙，建议不要用root，用于故障转移，可以不设置


dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout
5000
ssh连接超时时间，上面秘钥没设置这个也可以不设置


dfs.namenode.name.dir
file:/usr/local/hadoop/name
namenode数据存放目录


dfs.datanode.data.dir
file:/usr/local/hadoop/data
datanode数据存放目录


dfs.replication
2
client参数，node level参数，指定一个文件在hdfs中有几个副本，设置2或3即可，不能错过datanode节点数


dfs.webhdfs.enabled
true
允许webhdfs，用于数据读取

webhdfs详解

vim mapred-site.xml

mapreduce.framework.name
yarn
mapreduce框架，一般用yarn


MapReduce详解

vim yarn-site.xml

yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
nodemanager启动时加载services的方式为mapreduce分配


yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class
org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
实现mapreduce_shuffle的java类


yarn.resourcemanager.hostname
study
resourcemanager节点列表，一个namenode上有即可

修改脚本文件中的JAVA_HOME
vim hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk

注意 export HADOOP_SSH_OPTS是自动hadoop服务ssh使用端口，如果你没有使用默认的22号端口，请修改该选项，否则HA无法实现

vim yarn-env.sh

JAVA_HOME=/usr/local/jdk

主节点二-centos156

#将study节点上的hadoop文件拷贝到centos156的/usr/local目录下
scp -r study:/usr/local/hadoop /usr/local
#修改环境变量
scp -r study:/etc/profile /etc/
source /etc/profile
#如果你使用的是其他的用户执行hadoop，就需要修改hadoop文件的属主等信息

从节点-client

#与 主节点二-centos156操作一样
scp -r study:/usr/local/hadoop /usr/local
scp -r study:/etc/profile /etc/
source /etc/profile

启动hadoop集群

第一次运行hadoop是需要格式化数据，启动会比较麻烦，之后的启动只需要start-all.sh停止stop-all.sh

前提:zookeeper状态正常，jdk状态正常，环境变量设置正常

主节点1-study

#创建命名空间
hdfs zkfc -formatZK
#启动journalnode
hadoop-daemon.sh start journalnode（最好三个节点一起启动）
#格式化namenode
hdfs namenode -format hadoop
#启动namenode
hadoop-daemon.sh start namenode
#启动zfkc
hadoop-daemon.sh start zkfc

主节点二-centos156

#启动journalnode
hadoop-daemon.sh start journalnode
#从hdfs namenode -bootstrapStandby获取格式化后的元数据
hdfs namenode -bootstrapStandby
#启动namenode
hadoop-daemon.sh start namenode
#启动zfkc
hadoop-daemon.sh start zkfc

从节点-client

#启动journalnode
hadoop-daemon.sh start journalnode

上面三个节点命令运行完成后重启hadoop集群
关闭集群

stop-all.sh

启动集群

start-all.sh

访问状态页面
http://192.168.233.155:50070/dfshealth.html#tab-overview

http://192.168.233.156:50070/dfshealth.html#tab-overview

页面上的datanodes可以看到datanode的状态，utilities可以查看文件和日志

hadoop常用命令
关闭集群 stop-all.sh
启动集群 start-all.sh
单独启动namenode hadoop-daemon.sh start namenode
单独启动datanode hadoop-daemon.sh start datanode
单独启动journalnode hadoop-daemon.sh start journalnode
单独启动zkfc hadoop-daemon.sh start zkfc
手动转移活动namenode hdfs haadmin -transitionToActive --forcemanual study

查看/下面的文件 hadoop fs -ls /
上传文件到hadoop hadoop fs -put <原文件> <存放路径>
i.e. hadoop fs -put /etc/passwd /
hadoop中创建命令 hadoop fs –mkdir <绝对路径>
i.e. hadoop fs -mkdir /tmp
创建空文件 hadoop fs -touchz <文件绝对路径>
i.e. hadoop fs -touchz /tmp/hello
查看文件 hadoop fs -cat <文件绝对路径>
i.e. hadoop fs -cat /passwd
移动或重命名 hadoop fs -mv <文件绝对路径> <新文件绝对路径\名称>
下载hadoop中的文件或目录到本地
hadoop fs -get <文件绝对路径> <本地路径>
i.e. hadoop fs -get /passwd /tmp
修改文件权限 hadoop fs -chmod [-R] <文件绝对路径>
i.e. hadoop fs -chmod 777 /passwd
删除文件 hadoop fs -rm <文件绝对路径>
删除目录 hadoop fs -rm -r <目录绝对路径>

hadoop数据迁移

数据备份

mkdir /tmp/hadoop
chmod 777 /tmp/hadoop
hadoop fs -copyToLocal hdfs://study:9000/ /tmp/hadoop

数据恢复
先用u盘或者其他的任何方式将文件传输到目标机器

hadoop fs -copyFromLocal /tmp/hadoop hdfs://study:9000/
hadoop fs -ls /

报错处理

master: Host key verification failed.
请检查authorized_keys 和known_hosts文件是是否有该主机的信息，ssh 主机名能不能连上

hadoop集群一个主节点namenode挂掉之后启动异常
2018-01-17 08:53:24,751 FATAL [hadoop1:16000.activeMasterManager] master.HMaster: Failed to become active master
org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.ipc.StandbyException): Operation category READ is not supported in state standby
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.StandbyState.checkOperation(StandbyState.java:87)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode$NameNodeHAContext.checkOperation(NameNode.java:1774)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkOperation(FSNamesystem.java:1313)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.getFileInfo(FSNamesystem.java:3850)
at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.getFileInfo(NameNodeRpcServer.java:1011)
at org.apache.hadoop.hdfs.protocolPB.ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.getFileInfo(ClientNamenodeProtocolServerSideTranslatorPB.java:843)
at org.apache.hadoop.hdfs.protocol.proto.ClientNamenodeProtocolProtos$ClientNamenodeProtocol$2.callBlockingMethod(ClientNamenodeProtocolProtos.java)

处理过程：
查看状态（看web页面）发现study的状态为standby,centos156状态为active
如果有一个active这集群状态依然是正常的，如果两个都是standby则为异常。

状态不正常可能是数据异常造成的，namenode挂的时间长了数据不同步，处理方法一、从centos 156节点将数据同步过来，方法二、删除所有节点上所有hadoop的数据，删除zk中hadoop-ha目录
本次使用的是方法二
所有节点删除${HADOOP_HOME}下name、data、logs、tmp目录下的所有文件
删除zk中的数据
zkCli.sh
ls /
rmr /hadoop-ha
quit

重新生成数据
主节点1-study
#创建命名空间
hdfs zkfc -formatZK
#启动journalnode
hadoop-daemon.sh start journalnode（最好三个节点一起启动）
#格式化namenode
hdfs namenode -format hadoop
#启动namenode
hadoop-daemon.sh start namenode
#启动zfkc
hadoop-daemon.sh start zkfc
主节点二-centos156
#启动journalnode
hadoop-daemon.sh start journalnode
#从hdfs namenode -bootstrapStandby获取格式化后的元数据
hdfs namenode -bootstrapStandby
#启动namenode
hadoop-daemon.sh start namenode
#启动zfkc
hadoop-daemon.sh start zkfc

从节点-client
#启动journalnode
hadoop-daemon.sh start journalnode

查看状态肯定是active，都是新的了

！！！！注意！！！ 重新构建hadoop数据会导致hbase无法获取zookeeper中的数据，暂时不知道如何恢复，只能删除zookeeper中的/hbase/table表

参考

hadoop介绍
配置文件参考文档
webhdfs详解
hadoop HDFS常用文件操作命令
hadoop fs管理文件权限:https://www.cnblogs.com/linn/p/5526071.html

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