hadoop2.7.3+HA+YARN+zookeeper高可用集群如何部署

本篇内容介绍了“hadoop2.7.3+HA+YARN+zookeeper高可用集群如何部署”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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一、安装版本：

JDK	1.8.0_111-b14
hadoop	hadoop-2.7.3
zookeeper	zookeeper-3.5.2

二、安装步骤：

JDK的安装和集群的依赖环境配置不再叙述

1、hadoop配置

hadoop配置主要涉及hdfs-site.xml，core-site.xml，mapred-site.xml，yarn-site.xml四个文件。以下详细介绍每个文件的配置。

core-site.xml的配置



      fs.defaultFS
      hdfs://cluster1
      HDFS namenode的逻辑名称，也就是namenode HA,此值要对应hdfs-site.xml里的dfs.nameservices


    hadoop.tmp.dir
    /usr/hadoop/tmp
    hdfs中namenode和datanode的数据默认放置路径，也可以在hdfs-site.xml中分别指定


        ha.zookeeper.quorum
        master:2181,salve1:2181,salve2:2181
        zookeeper集群的地址和端口，zookeeper集群的节点数必须为奇数

hdfs-site.xml的配置（重点配置）



    dfs.name.dir
    /usr/hadoop/hdfs/name
    namenode的数据放置目录


    dfs.data.dir
    /usr/hadoop/hdfs/data
    datanode的数据放置目录


    dfs.replication
    4
    数据块的备份数，默认是3


        dfs.nameservices
        cluster1
        HDFS namenode的逻辑名称，也就是namenode HA


        dfs.ha.namenodes.cluster1
        ns1,ns2
        nameservices对应的namenode逻辑名


        dfs.namenode.rpc-address.cluster1.ns1
        master:9000
        指定namenode(ns1)的rpc地址和端口


        dfs.namenode.http-address.cluster1.ns1
        master:50070
        指定namenode(ns1)的web地址和端口


        dfs.namenode.rpc-address.cluster1.ns2
        salve1:9000
        指定namenode(ns2)的rpc地址和端口


        dfs.namenode.http-address.cluster1.ns2
        salve1:50070
        指定namenode(ns2)的web地址和端口


        dfs.namenode.shared.edits.dir
        qjournal://master:8485;salve1:8485;salve2:8485/cluster1 
        这是NameNode读写JNs组的uri，active NN 将 edit log 写入这些JournalNode，而 standby NameNode 读取这些 edit log，并作用在内存中的目录树中


        dfs.journalnode.edits.dir
        /usr/hadoop/journal
        ournalNode 所在节点上的一个目录，用于存放 editlog 和其他状态信息。

  
           dfs.ha.automatic-failover.enabled  
           true
           启动自动failover。自动failover依赖于zookeeper集群和ZKFailoverController（ZKFC），后者是一个zookeeper客户端，用来监控NN的状态信息。每个运行NN的节点必须要运行一个zkfc  


        dfs.client.failover.proxy.provider.cluster1
        org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
        配置HDFS客户端连接到Active NameNode的一个java类


        dfs.ha.fencing.methods
        sshfence
        解决HA集群脑裂问题（即出现两个 master 同时对外提供服务，导致系统处于不一致状态）。在 HDFS HA中，JournalNode 只允许一个 NameNode 写数据，不会出现两个 active NameNode 的问题，
但是，当主备切换时，之前的 active NameNode 可能仍在处理客户端的 RPC 请求，为此，需要增加隔离机制（fencing）将之前的 active NameNode 杀死。常用的fence方法是sshfence，要指定ssh通讯使用的密钥dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files和连接超时时间


        dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
        /home/hadoop/.ssh/id_rsa
        ssh通讯使用的密钥        


        dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout
        30000
        连接超时时间

mapred-site.xml的配置



        mapreduce.framework.name
        yarn
        指定运行mapreduce的环境是yarn，与hadoop1截然不同的地方


        mapreduce.jobhistory.address
        master:10020
         MR JobHistory Server管理的日志的存放位置


        mapreduce.jobhistory.webapp.address
        master:19888
        查看历史服务器已经运行完的Mapreduce作业记录的web地址，需要启动该服务才行


   mapreduce.jobhistory.done-dir
   /data/hadoop/done
   MR JobHistory Server管理的日志的存放位置,默认:/mr-history/done


   mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir
   hdfs://mycluster-pha/mapred/tmp
   MapReduce作业产生的日志存放位置，默认值:/mr-history/tmp

yarn-site.xml的配置


    
        yarn.nodemanager.aux-services
        mapreduce_shuffle
        默认
    
         
        yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class
        org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
    
    
        yarn.resourcemanager.address
        master:8032
    
    
        yarn.resourcemanager.scheduler.address
        master:8030
    
    
        yarn.resourcemanager.resource-tracker.address
        master:8031
    
    
        yarn.resourcemanager.admin.address
        master:8033
    
    
        yarn.resourcemanager.webapp.address
        master:8088
    

    yarn.nodemanager.resource.memory-mb
    1024
    该值配置小于1024时，NM是无法启动的！会报错：
NodeManager from  slavenode2 doesn't satisfy minimum allocations, Sending SHUTDOWN signal to the NodeManager.

2.zookeeper配置

zookeeper的配置主要是zoo.cfg和myid两个文件

conf/zoo.cfg配置：先将zoo_sample.cfg改成zoo.cfg
```
cp  zoo_sample.cfg  zoo.cfg
```

vi zoo.cfg

dataDir：数据的放置路径

dataLogDir：log的放置路径

initLimit=10
syncLimit=5
clientPort=2181
tickTime=2000
dataDir=/usr/zookeeper/tmp/data
dataLogDir=/usr/zookeeper/tmp/log
server.1=master:2888:3888
server.2=slave1:2888:3888
server.3=slave2:2888:3888

在[master,slave1,slave2]节点的dataDir目录新建文件myid

vi myid

master节点编辑：1

slave1节点编辑：2

slave2节点编辑：3

如下：

[hadoop@master data]$ vi myid 

1

三、启动集群

1.zookeeper集群启动

1.启动zookeeper集群，在三个节点全部启动

bin/zkServer.sh start

2.查看集群zookeeper状态：zkServer.sh status，一个learer两个follower。

[hadoop@master hadoop-2.7.3]$ zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost.
Mode: follower

[hadoop@slave1 root]$ zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost.
Mode: leader

[hadoop@slave2 root]$ zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../conf/zoo.cfg
Client port found: 2181. Client address: localhost.
Mode: follower

3.验证zookeeper（非必须）：执行zkCli.sh

[hadoop@slave1 root]$ zkCli.sh
Connecting to localhost:2181
2016-12-18 02:05:03,115 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:zookeeper.version=3.5.2-alpha-1750793, built on 06/30/2016 13:15 GMT
2016-12-18 02:05:03,118 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:host.name=salve1
2016-12-18 02:05:03,118 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:java.version=1.8.0_111
2016-12-18 02:05:03,120 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:java.vendor=Oracle Corporation
2016-12-18 02:05:03,120 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:java.home=/usr/local/jdk1.8.0_111/jre
2016-12-18 02:05:03,120 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:java.class.path=/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../build/classes:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../build/lib/*.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../lib/slf4j-log4j12-1.7.5.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../lib/slf4j-api-1.7.5.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../lib/servlet-api-2.5-20081211.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../lib/netty-3.10.5.Final.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../lib/log4j-1.2.17.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../lib/jline-2.11.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../lib/jetty-util-6.1.26.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../lib/jetty-6.1.26.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../lib/javacc.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../lib/jackson-mapper-asl-1.9.11.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../lib/jackson-core-asl-1.9.11.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../lib/commons-cli-1.2.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../zookeeper-3.5.2-alpha.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../src/java/lib/*.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin/../conf:.:/usr/local/jdk1.8.0_111/lib/dt.jar:/usr/local/jdk1.8.0_111/lib/tools.jar:/usr/local/zookeeper-3.5.2-alpha/bin:/usr/local/hadoop-2.7.3/bin
2016-12-18 02:05:03,120 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:java.library.path=/usr/java/packages/lib/amd64:/usr/lib64:/lib64:/lib:/usr/lib
2016-12-18 02:05:03,121 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:java.io.tmpdir=/tmp
2016-12-18 02:05:03,121 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:java.compiler=
2016-12-18 02:05:03,121 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:os.name=Linux
2016-12-18 02:05:03,121 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:os.arch=amd64
2016-12-18 02:05:03,121 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:os.version=3.10.0-327.22.2.el7.x86_64
2016-12-18 02:05:03,121 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:user.name=hadoop
2016-12-18 02:05:03,121 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:user.home=/home/hadoop
2016-12-18 02:05:03,121 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:user.dir=/tmp/hsperfdata_hadoop
2016-12-18 02:05:03,121 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:os.memory.free=52MB
2016-12-18 02:05:03,123 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:os.memory.max=228MB
2016-12-18 02:05:03,123 [myid:] - INFO  [main:Environment@109] - Client environment:os.memory.total=57MB
2016-12-18 02:05:03,146 [myid:] - INFO  [main:ZooKeeper@855] - Initiating client connection, connectString=localhost:2181 sessionTimeout=30000 watcher=org.apache.zookeeper.ZooKeeperMain$MyWatcher@593634ad
Welcome to ZooKeeper!
2016-12-18 02:05:03,171 [myid:localhost:2181] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@1113] - Opening socket connection to server localhost/127.0.0.1:2181. Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error)
JLine support is enabled
2016-12-18 02:05:03,243 [myid:localhost:2181] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@948] - Socket connection established, initiating session, client: /127.0.0.1:56184, server: localhost/127.0.0.1:2181
2016-12-18 02:05:03,252 [myid:localhost:2181] - INFO  [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@1381] - Session establishment complete on server localhost/127.0.0.1:2181, sessionid = 0x200220f5fe30060, negotiated timeout = 30000

WATCHER::

WatchedEvent state:SyncConnected type:None path:null
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0]

2.hadoop集群启动

1.第一次配置启动

1.1在三个节点上启动Journalnode deamons，然后jps，出现JournalNode进程。

sbin/./hadoop-daemon.sh start journalnode

jps

JournalNode

1.2格式化master上的namenode（任意一个），然后启动该节点的namenode。

bin/hdfs namenode -format

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

1.3在另一个namenode节点slave1上同步master上的元数据信息

bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

1.4停止hdfs上的所有服务

sbin/stop-dfs.sh

1.5初始化zkfc

bin/hdfs zkfc -formatZK

1.6启动hdfs

sbin/start-dfs.sh

1.7启动yarn

sbin/start-yarn.sh

2.非第一次配置启动

2.1直接启动hdfs和yarn即可，namenode、datanode、journalnode、DFSZKFailoverController都会自动启动。

sbin/start-dfs.sh

2.2启动yarn

sbin/start-yarn.sh

四、查看各节点的进程

4.1master

[hadoop@master hadoop-2.7.3]$ jps
26544 QuorumPeerMain
25509 JournalNode
25704 DFSZKFailoverController
26360 Jps
25306 DataNode
25195 NameNode
25886 ResourceManager
25999 NodeManager

4.2slave1

[hadoop@slave1 root]$ jps
2289 DFSZKFailoverController
9400 QuorumPeerMain
2601 Jps
2060 DataNode
2413 NodeManager
2159 JournalNode
1983 NameNode

4.3slave2

[hadoop@slave2 root]$ jps
11984 DataNode
12370 Jps
2514 QuorumPeerMain
12083 JournalNode
12188 NodeManager

“hadoop2.7.3+HA+YARN+zookeeper高可用集群如何部署”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注创新互联网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！

文章标题：hadoop2.7.3+HA+YARN+zookeeper高可用集群如何部署
本文来源：http://cqcxhl.com/article/jopcdg.html

重庆分公司，新征程启航

hadoop2.7.3+HA+YARN+zookeeper高可用集群如何部署

一、安装版本：

二、安装步骤：

1、hadoop配置

core-site.xml的配置

hdfs-site.xml的配置（重点配置）

mapred-site.xml的配置

yarn-site.xml的配置

2.zookeeper配置

conf/zoo.cfg配置：先将zoo_sample.cfg改成zoo.cfg

vi zoo.cfg

在[master,slave1,slave2]节点的dataDir目录新建文件myid

三、启动集群

1.zookeeper集群启动

1.启动zookeeper集群，在三个节点全部启动

2.查看集群zookeeper状态：zkServer.sh status，一个learer两个follower。

3.验证zookeeper（非必须）：执行zkCli.sh

2.hadoop集群启动

1.第一次配置启动

2.非第一次配置启动

四、查看各节点的进程

4.1master

4.2slave1

4.3slave2

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hdfs-site.xml的配置（重点配置）

mapred-site.xml的配置

yarn-site.xml的配置

2.zookeeper配置

conf/zoo.cfg配置：先将zoo_sample.cfg改成zoo.cfg

vi zoo.cfg

在[master,slave1,slave2]节点的dataDir目录新建文件myid

三、启动集群

1.zookeeper集群启动

1.启动zookeeper集群，在三个节点全部启动

2.查看集群zookeeper状态：zkServer.sh status，一个learer两个follower。

3.验证zookeeper（非必须）： 执行zkCli.sh

2.hadoop集群启动

1.第一次配置启动

2.非第一次配置启动

四、查看各节点的进程

4.1master

4.2slave1

4.3slave2

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3.验证zookeeper（非必须）：执行zkCli.sh