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HA机制的大数据集群的搭建过程

發布時間：2023/12/20 编程问答 18 豆豆

生活随笔收集整理的這篇文章主要介紹了 HA机制的大数据集群的搭建过程小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

文章目錄

集群規劃
1、準備Linux環境
- 1.1、修改Linux主機名
- 1.3、修改主機名和IP的映射關系
- 1.4、關閉防火墻
- 1.5、ssh免登陸（主節點和從節點之間）
2、安裝JDK
- 2.1、上傳
- 2.2、解壓jdk
- 2.3、將java添加到環境變量中
- 2.4、刷新配置
- 2.5、驗證
3、安裝zookeeper
- 3.1、解壓
- 3.2、修改環境變量
- 3.3、刷新配置
- 3.4、修改配置文件
- 3.5、將配置好的zookeeper拷貝到其他節點
4、安裝配置hadoop集群
- 4.1、解壓
- 4.2、修改環境變量
- 4.3、修改hadoop配置文件
- 4.4、將配置好的hadoop拷貝到其他節點
- 4.5、初始化集群的步驟
- 4.6、驗證集群的配置

集群規劃

說明：
1、在hadoop2.0中通常由兩個NameNode組成，一個處于active狀態，另一個處于standby狀態。Active NameNode對外提供服務，而Standby NameNode則不對外提供服務，僅同步active namenode的狀態，以便能夠在它失敗時快速進行切換。主備NameNode之間通過一組JournalNode同步元數據信息，一條數據只要成功寫入多數JournalNode即認為寫入成功。通常配置奇數個JournalNode。這里還配置了一個zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障轉移，當Active NameNode掛掉了，會自動切換Standby NameNode為standby狀態。
2、hadoop-2.2.0中依然存在一個問題，就是ResourceManager只有一個，存在單點故障，hadoop-2.6.4解決了這個問題，有兩個ResourceManager，一個是Active，一個是Standby，狀態由zookeeper進行協調。

集群環境：
Hadoop2.6.4+Hive2.1.1+Hbase2.0.0+Zookeeper3.4.5+JDK1.8+Centos6.9+Sqoop1.4.6
這里只說下hadoop的搭建過程，其他組件的安裝過程可參考我的其他文章：
Hive2.1.1：https://blog.csdn.net/qq_16633405/article/details/78278979
Hbase2.0.0：https://blog.csdn.net/qq_16633405/article/details/81908283
Sqoop1.4.6：https://blog.csdn.net/qq_16633405/article/details/82224289

1、準備Linux環境

所有節點都需配置。

1.1、修改Linux主機名

vi /etc/sysconfig/network 1. NETWORKING=yes 2. HOSTNAME=ha1 ###自定義主機名

1.2、修改IP

vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth03. DEVICE=eth0 4. TYPE=Ethernet 5. ONBOOT=yes 6. NM_CONTROLLED=yes 7. BOOTPROTO=static 8. IPADDR=192.168.112.200 9. GATEWAY=192.168.112.2 ###網關地址和子網IP不要重復 10. NETMASK=255.255.255.0 11. DNS=192.168.112.2

1.3、修改主機名和IP的映射關系

vim /etc/hosts 1. 192.168.112.21 ha2 2. 192.168.112.22 ha3 3. 192.168.112.20 ha1

1.4、關閉防火墻

#查看防火墻狀態 service iptables status #關閉防火墻 service iptables stop #查看防火墻開機啟動狀態 chkconfig iptables --list #關閉防火墻開機啟動 chkconfig iptables off

1.5、ssh免登陸（主節點和從節點之間）

在ha1上生產一對鑰匙 ssh-keygen -t rsa #將公鑰拷貝到其他節點，包括自己 ssh-coyp-id ha1 ssh-coyp-id ha2 …… #配置ha2到ha3、ha4、ha5的免密碼登陸 #在ha2上生產一對鑰匙 ssh-keygen -t rsa #將公鑰拷貝到其他節點 ssh-coyp-id ha2 ssh-coyp-id ha3 …… #注意：兩個namenode之間要配置ssh免密碼登陸 #在ha2上執行 ssh-coyp-id ha1 驗證： ssh ha1 exit

2、安裝JDK

所有節點都需配置

2.1、上傳

2.2、解壓jdk

創建文件夾 mkdir /home/hadoop/app #解壓 tar -zxvf jdk-7u55-linux-i586.tar.gz -C /home/hadoop/app

2.3、將java添加到環境變量中

vim /etc/profile#在文件最后添加 4. export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk-7u_65-i585 5. export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

2.4、刷新配置

source /etc/profile

2.5、驗證

Jsp

3、安裝zookeeper

版本：3.4.5
安裝配置zooekeeper集群（在ha1、ha2、ha3上）

3.1、解壓

tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /home/hadoop/app/

3.2、修改環境變量

vi /etc/profile #添加內容： 6. export ZOOKEEPER_HOME=/root/hadoop/zookeeper 7. export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

3.3、刷新配置

source /etc/profile

3.4、修改配置文件

cd /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/conf/ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg vim zoo.cfg 修改：dataDir=/root/apps/zookeeper-3.4.5/tmp 在最后添加： 8. server.1=ha1:2888:3888 9. server.2=ha2:2888:3888 10. server.3=ha3:2888:3888保存退出然后創建一個tmp文件夾： mkdir /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp echo 1 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

3.5、將配置好的zookeeper拷貝到其他節點

首先分別在ha2、ha3根目錄下創建一個hadoop目錄：mkdir /Hadoop

scp -r /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/ ha2:/home/hadoop/app/ scp -r /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/ ha3:/home/hadoop/app/

注意：修改ha2、ha3對應/hadoop/zookeeper-3.4.5/tmp/myid內容
Ha2：

echo 2 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
ha3：
echo 3 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

4、安裝配置hadoop集群

版本：2.6.4
在ha1上操作。

4.1、解壓

tar -zxvf hadoop-2.6.4.tar.gz -C /home/hadoop/app/

4.2、修改環境變量

hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目錄下。

#將hadoop添加到環境變量中 vim /etc/profile11. export HADOOP_HOME=/hadoop/hadoop-2.6.4 12. export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

4.3、修改hadoop配置文件

cd /home/hadoop/app/hadoop-2.6.4/etc/hadoop

4.3.1修改hadoo-env.sh

13. export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_55

4.3.2修改core-site.xml

14. <configuration> 15.  16. <property> 17. <name>fs.defaultFS</name> 18. <value>hdfs://bi/</value> 19. </property> 20.  21. <property> 22. <name>hadoop.tmp.dir</name> 23. <value>/home/hadoop/app/hdpdata/</value> 24. </property> 25. 26.  27. <property> 28. <name>ha.zookeeper.quorum</name> 29. <value>mini5:2181,mini6:2181,mini7:2181</value> 30. </property> 31. </configuration>

4.3.3修改hdfs-site.xml

32. <configuration> 33.  34. <property> 35. <name>dfs.nameservices</name> 36. <value>bi</value> 37. </property> 38.  39. <property> 40. <name>dfs.ha.namenodes.bi</name> 41. <value>nn1,nn2</value> 42. </property> 43.  44. <property> 45. <name>dfs.namenode.rpc-address.bi.nn1</name> 46. <value>ha1:9000</value> 47. </property> 48.  49. <property> 50. <name>dfs.namenode.http-address.bi.nn1</name> 51. <value>ha1:50070</value> 52. </property> 53.  54. <property> 55. <name>dfs.namenode.rpc-address.bi.nn2</name> 56. <value>ha2:9000</value> 57. </property> 58.  59. <property> 60. <name>dfs.namenode.http-address.bi.nn2</name> 61. <value>ha2:50070</value> 62. </property> 63.  64. <property> 65. <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> 66. <value>qjournal://ha3:8485/bi</value> 67. </property> 68.  69. <property> 70. <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> 71. <value>/home/hadoop/journaldata</value> 72. </property> 73.  74. <property> 75. <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> 76. <value>true</value> 77. </property> 78.  79. <property> 80. <name>dfs.client.failover.proxy.provider.bi</name> 81. <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> 82. </property> 83.  84. <property> 85. <name>dfs.ha.fencing.methods</name> 86. <value> 87. sshfence 88. shell(/bin/true) 89. </value> 90. </property> 91.  92. <property> 93. <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> 94. <value>/root/.ssh/id_rsa</value> 95. </property> 96.  97. <property> 98. <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name> 99. <value>30000</value> 100. </property> 101. </configuration>

4.3.4修改mapred-site.xml

102. <configuration> 103.  104. <property> 105. <name>mapreduce.framework.name</name> 106. <value>yarn</value> 107. </property> 108. </configuration>

4.3.5修改yarn-site.xml

109. <configuration> 110.  111. <property> 112. <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name> 113. <value>true</value> 114. </property> 115.  116. <property> 117. <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name> 118. <value>yrc</value> 119. </property> 120.  121. <property> 122. <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> 123. <value>rm1,rm2</value> 124. </property> 125.  126. <property> 127. <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> 128. <value>ha1</value> 129. </property> 130. <property> 131. <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> 132. <value>ha2</value> 133. </property> 134.  135. <property> 136. <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> 137. <value>ha3:2181</value> 138. </property> 139. <property> 140. <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 141. <value>mapreduce_shuffle</value> 142. </property> 143. </configuration>

4.3.6修改slaves
slaves是指定子節點的位置，因為要在ha1上啟動HDFS、yarn，所以ha1上的slaves文件指定的是datanode、nodemanager的位置。添加需要的節點：

144. ha3

4.4、將配置好的hadoop拷貝到其他節點

scp -r /hadoop/hadoop-2.6.4/ hadoop@ha2:/hadoop/ scp -r /hadoop/hadoop-2.6.4/ hadoop@ha3:/hadoop/

4.5、初始化集群的步驟

注意：嚴格按照下面的步驟!!!
4.5.1啟動zookeeper集群
分別在ha1、ha2、ha3上啟動zk

cd /hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/./zkServer.sh start#查看狀態：一個leader，兩個follower./zkServer.sh status

4.5.2啟動journalnode
在ha3上啟動journalnode

cd /hadoop/hadoop-2.6.4sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode#運行jps命令檢驗，ha3上多了JournalNode進程

4.5.3格式化HDFS
在ha1上執行命令:

hdfs namenode -format #格式化后會在根據core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成個文件，這里我配置的是/hadoop/hadoop-2.6.4/tmp，然后將/hadoop/hadoop-2.6.4/tmp拷貝到ha2的/hadoop/hadoop-2.6.4/下。scp -r tmp/ hadoop02:/home/hadoop/app/hadoop-2.6.4/##也可以這樣，建議hdfs namenode -bootstrapStandby

4.5.4格式化ZKFC
在ha1上執行一次即可

hdfs zkfc -formatZK

4.5.5啟動HDFS
在ha1上執行

sbin/start-dfs.sh

4.5.6啟動YARN
分別在ha1、ha2上啟動ResourceManager

sbin/start-yarn.sh

4.6、驗證集群的配置

hadoop-2.6.4配置完畢，驗證集群的配置。
可以統計瀏覽器訪問:
http://ha1:50070
NameNode ‘hadoop01:9000’ (active)
http://ha2:50070
NameNode ‘hadoop02:9000’ (standby)

4.6.1驗證HDFS HA
首先向hdfs上傳一個文件

hadoop fs -put /etc/profile /profile

#查看上傳到hdfs的文件

hadoop fs -ls /

然后再kill掉active的NameNode

kill -9 <pid of NN>

通過瀏覽器訪問：http://ha2:50070
NameNode ‘hadoop02:9000’ (active)
這個時候ha2上的NameNode變成了active
在執行命令：

hadoop fs -ls / -rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile

剛才上傳的文件依然存在!
手動啟動那個掛掉的NameNode

sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

通過瀏覽器訪問：http://ha1:50070
NameNode ‘ha1:9000’ (standby)

4.6.2驗證YARN：
運行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out 無報錯，OK，大功告成！

4.6.3測試集群工作狀態的一些指令

bin/hdfs dfsadmin -report 查看hdfs的各節點狀態信息bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1 獲取一個namenode節點的HA狀態sbin/hadoop-daemon.sh start namenode 單獨啟動一個namenode進程./hadoop-daemon.sh start zkfc 單獨啟動一個zkfc進程

總結

以上是生活随笔為你收集整理的HA机制的大数据集群的搭建过程的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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