hadoop-HA集群搭建，启动DataNode，检测启动状态，执行HDFS命令，启动YARN，HDFS权限配置，C++客户端编程，常见错误
本篇博文為整理網絡上Hadoop-HA搭建后出來的博客，參考網址為：http://blog.chinaunix.net/uid-196700-id-5751309.html
3.?部署
3.1.?機器列表
共5臺機器（zookeeper部署在這5臺機器上），部署如下表所示：
?
| NameNode | JournalNode | DataNode | ZooKeeper |
| 192.168.106.91 192.168.106.92 | 192.168.106.91 192.168.106.92 192.168.106.93 | 192.168.106.93 192.168.106.94 192.168.106.95 | 192.168.106.101 192.168.106.102 192.168.106.103 |
?
3.2.?主機名
?
?
?
| 機器IP | 對應的主機名 |
| 192.168.106.91 | hadoop1 |
| 192.168.106.92 | hadoop2 |
| 192.168.106.93 | hadoop3 |
| 192.168.106.94 | hadoop4 |
| 192.168.106.95 | hadoop5 |
| 192.168.106.101 | hadoop11 |
| 192.168.106.102 | hadoop12 |
| 192.168.106.103 | hadoop13 |
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?
?
?
注意主機名不能有下劃線，否則啟動時，SecondaryNameNode節點會報錯
3.2.2.?永久修改主機名（注意：這一步一定要做）
不同的Linux發行版本，對應的系統配置文件可能不同，Centos6.7通過/etc/hosts：
| [root@hadoop1 hadoop]# hostname hadoop1 |
?
查看主機配置信息cat /etc/hosts：
| [root@hadoop1 hadoop]# cat /etc/hosts 192.168.106.91????? hadoop1 192.168.106.92????? hadoop2 192.168.106.93????? hadoop3 192.168.106.94????? hadoop4 192.168.106.95????? hadoop5 192.168.106.101????? hadoop11 192.168.106.102????? hadoop12 192.168.106.103????? hadoop13 |
關于虛擬機克隆，hostname修改，ip修改，參考博文：
http://blog.csdn.net/tototuzuoquan/article/details/53999173
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win10下虛擬機聯網問題，參考：
http://blog.csdn.net/tototuzuoquan/article/details/53900836
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3.3.?免密碼登錄范圍
要求能通過免登錄包括使用IP和主機名都能免密碼登錄：
1)?NameNode能免密碼登錄所有的DataNode
2)?各NameNode能免密碼登錄自己
3)?各NameNode間能免密碼互登錄
4)?DataNode能免密碼登錄自己
5)?DataNode不需要配置免密碼登錄NameNode和其它DataNode。
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注：免密碼登錄不是必須的，如果不使用hadoop-daemons.sh等需要ssh、scp的腳本。
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4.?免密碼ssh2登錄
?
以下的免密登錄方案是針對Centos6.7上情況：
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hadoop1下:
ssh-keygen -t rsa? (直接打Enter，直到執行完畢)
然后執行：
| ssh-copy-id hadoop1 ssh-copy-id hadoop2 ssh-copy-id hadoop3 ssh-copy-id hadoop4 ssh-copy-id hadoop5 |
通過上面的配置，可以在hadoop1上免密登錄hadoop1、hadoop2、hadoop3、hadoop4、hadoop5
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hadoop2下：
ssh-keygen -t rsa? (直接打Enter，直到執行完畢)
然后執行：
| ssh-copy-id hadoop1 ssh-copy-id hadoop2 ssh-copy-id hadoop3 ssh-copy-id hadoop4 ssh-copy-id hadoop5 |
通過上面的配置，可以在hadoop1上免密登錄hadoop1、hadoop2、hadoop3、hadoop4、hadoop5
?
hadoop3下：
ssh-keygen -t rsa? (直接打Enter，直到執行完畢)
然后執行：
| ? ssh-copy-id hadoop1 ssh-copy-id hadoop2 ssh-copy-id hadoop3 ssh-copy-id hadoop4 ssh-copy-id hadoop5 |
?
hadoop4下：
ssh-keygen -t rsa? (直接打Enter，直到執行完畢)
然后執行：
| ? ssh-copy-id hadoop1 ssh-copy-id hadoop2 ssh-copy-id hadoop3 ssh-copy-id hadoop4 ssh-copy-id hadoop5 |
?
hadoop5下：
ssh-keygen -t rsa? (直接打Enter，直到執行完畢)
然后執行：
?
ssh-copy-id hadoop1
ssh-copy-id hadoop2
ssh-copy-id hadoop3
ssh-copy-id hadoop4
ssh-copy-id hadoop5
?
?
?? 下面是其它關于免密登錄的資料
建議生成的私鑰和公鑰文件名都帶上自己的IP，否則會有些混亂。
按照中免密碼登錄范圍的說明，配置好所有的免密碼登錄。更多關于免密碼登錄說明，請瀏覽技術博客：
1)?http://blog.chinaunix.net/uid-20682147-id-4212099.html（兩個SSH2間免密碼登錄）
2)?http://blog.chinaunix.net/uid-20682147-id-4212097.html（SSH2免密碼登錄OpenSSH）
3)?http://blog.chinaunix.net/uid-20682147-id-4212094.html（OpenSSH免密碼登錄SSH2）
4)?http://blog.chinaunix.net/uid-20682147-id-5520240.html（兩個openssh間免密碼登錄）
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5.?約定
5.1.?安裝目錄約定
為便于講解，本文約定Hadoop、JDK安裝目錄如下：
| Jdk | /usr/local/jdk1.8.0_73 |
| hadoop | /home/tuzq/software/hadoop-2.8.0 |
在實際安裝部署時，可以根據實際進行修改。
6.?工作詳單
為運行Hadoop（HDFS、YARN和MapReduce）需要完成的工作詳單：
| JDK安裝 | Hadoop是Java語言開發的，所以需要。 |
| 免密碼登錄 | NameNode控制SecondaryNameNode和DataNode使用了ssh和scp命令，需要無密碼執行。 |
| Hadoop安裝和配置 | 這里指的是HDFS、YARN和MapReduce，不包含HBase、Hive等的安裝。 |
7.?JDK安裝
本文安裝的JDK1.8.0_73版本。關于JDK的安裝，參考：http://blog.csdn.net/tototuzuoquan/article/details/18188109
7.1.?下載安裝包
此處略。
7.2.?安裝步驟
最后配置的java的環境變量是：
| export?JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_73 export?CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib/tools.jar export?PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH |
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完成這項操作之后，需要重新登錄，或source一下profile文件，以便環境變量生效，當然也可以手工運行一下，以即時生效。如果還不放心，可以運行下java或javac，看看命令是否可執行。如果在安裝JDK之前，已經可執行了，則表示不用安裝JDK。
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8.?Hadoop安裝和配置
本部分僅包括HDFS、MapReduce和Yarn的安裝，不包括HBase、Hive等的安裝。
8.1.?下載安裝包
? ?此處略，直接進入官網，下載hadoop-2.8.0.tar.gz。關于源碼編譯的可以參考：
? 源碼編譯：
? http://blog.csdn.net/tototuzuoquan/article/details/72796632
?hadoop偽分布式集群安裝：
? http://blog.csdn.net/tototuzuoquan/article/details/72798435
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8.2.?安裝和環境變量配置
1)?將下載好的hadoop安裝包hadoop-2.8.0.tar.gz上傳到/home/tuzq/software目錄下
2)?進入/home/tuzq/software目錄
3)?在/home/tuzq/software目錄下，解壓安裝包hadoop-2.8.0.tar.gz：tar?xzf?hadoop-2.8.0.tar.gz，將自己在Linux上編譯好的hadoop中的lib/native替換剛剛解壓好的hadoop-2.8.0/lib/native中的內容。
4)?修改用戶主目錄下的文件.profile（當然也可以是/etc/profile或其它同等效果的文件），設置Hadoop環境變量：
| export?JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_73 export?HADOOP_HOME=/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0 export?HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop export?PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin |
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需要重新登錄以生效，或者在終端上執行source /etc/profile,讓export?HADOOP_HOME=/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0即時生效。
8.3.?修改hadoop-env.sh（hadoop1機器上為例）
修改所有節點上的$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件，在靠近文件頭部分加入：export?JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_73
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特別說明一下：雖然在/etc/profile已經添加了JAVA_HOME，但仍然得修改所有節點上的hadoop-env.sh，否則啟動時，報如下所示的錯誤：
| ip:?Error:?JAVA_HOME?is?not?set?and?could?not?be?found. ip:?Error:?JAVA_HOME?is?not?set?and?could?not?be?found. ip:?Error:?JAVA_HOME?is?not?set?and?could?not?be?found. ip:?Error:?JAVA_HOME?is?not?set?and?could?not?be?found. ip:?Error:?JAVA_HOME?is?not?set?and?could?not?be?found. ip:?Error:?JAVA_HOME?is?not?set?and?could?not?be?found. |
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除JAVA_HOME之外，再添加：
export?HADOOP_HOME=/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0
export?HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
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效果如下：
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同時，建議將下列添加到/etc/profile或~/.profile中：
export?JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_73
export?HADOOP_HOME=/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0
export?HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
8.5.?修改slaves（hadoop1機器上為例）
slaves即為HDFS的DataNode節點。當使用腳本start-dfs.sh來啟動hdfs時，會使用到這個文件，以無密碼登錄方式到各slaves上啟動DataNode。
修改主NameNode和備NameNode上的$HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves文件，將slaves的節點IP（也可以是相應的主機名）一個個加進去，一行一個IP，如下所示：
| >cat?slaves hadoop3 hadoop4 hadoop5 |
8.6.?準備好各配置文件
配置文件放在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目錄下，對于Hadoop?2.3.0、Hadoop?2.7.2和Hadoop?2.7.2版本，該目錄下的core-site.xml、yarn-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml都是空的。如果不配置好就啟動，如執行start-dfs.sh，則會遇到各種錯誤。
可從$HADOOP_HOME/share/hadoop目錄下拷貝一份到/etc/hadoop目錄，然后在此基礎上進行修改（以下內容可以直接拷貝執行，2.3.0版本中各default.xml文件路徑不同于2.7.2版本）：
| #?進入$HADOOP_HOME目錄 cd?$HADOOP_HOME cp?./share/doc/hadoop/hadoop-project-dist/hadoop-common/core-default.xml?./etc/hadoop/core-site.xml cp?./share/doc/hadoop/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml?./etc/hadoop/hdfs-site.xml cp?./share/doc/hadoop/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml?./etc/hadoop/yarn-site.xml cp?./share/doc/hadoop/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml?./etc/hadoop/mapred-site.xml |
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接下來，需要對默認的core-site.xml、yarn-site.xml、hdfs-site.xml和mapred-site.xml進行適當的修改，否則仍然無法啟動成功。
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QJM的配置參照的官方文檔：
http://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html。
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8.7.?修改core-site.xml
對core-site.xml文件的修改，涉及下表中的屬性：
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| 屬性名 | 屬性值 | 說明 |
| fs.defaultFS | hdfs://mycluster | ? |
| fs.default.name | hdfs://mycluster | 按理應當不用填寫這個參數，因為fs.defaultFS已取代它，但啟動時報錯： fs.defaultFS?is?file:/// |
| hadoop.tmp.dir | /home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/tmp | ? |
| ha.zookeeper.quorum | hadoop11:2181,hadoop12:2181,hadoop13:2181 | ? |
| ha.zookeeper.parent-znode | /mycluster/hadoop-ha | ? |
| io.seqfile.local.dir | ? | 默認值為${hadoop.tmp.dir}/io/local |
| fs.s3.buffer.dir | ? | 默認值為${hadoop.tmp.dir}/s3 |
| fs.s3a.buffer.dir | ? | 默認值為${hadoop.tmp.dir}/s3a |
?
?
?
?? 實際部署的時候的一個參考配置文件如下：
| <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> ? <configuration> ??? <property> ??????? <name>fs.defaultFS</name> ??????? <value>hdfs://mycluster</value> ??? </property> ??? <property> ??????? <name>fs.default.name</name> ??????? <value>hdfs://mycluster</value> ??? </property> ??? <property> ??????? <name>hadoop.tmp.dir</name> ??????? <value>/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/tmp</value> ??? </property> ? ??? <property> ??????? <name>ha.zookeeper.quorum</name> ??????? <value>hadoop11:2181,hadoop12:2181,hadoop13:2181</value> ??? </property> ? ??? <property> ??????? <name>ha.zookeeper.parent-znode</name> ??????? <value>/mycluster/hadoop-ha</value> ??? </property> </configuration> |
?
注意啟動之前，需要將配置的目錄創建好，如創建好/home/tuzq/software/current/tmp目錄。詳細可參考：
http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-common/core-default.xm。
8.7.1.?dfs.namenode.rpc-address
如果沒有配置，則啟動時報如下錯誤：
| Incorrect?configuration:?namenode?address?dfs.namenode.servicerpc-address?or?dfs.namenode.rpc-address?is?not?configured. |
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這里需要指定IP和端口，如果只指定了IP，如192.168.106.91，則啟動時輸出如下：
| Starting?namenodes?on?[] |
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改成“hadoop1:8020”后，則啟動時輸出為：
| Starting?namenodes?on?[192.168.106.91] |
?
8.8.?修改hdfs-site.xml
對hdfs-site.xml文件的修改，涉及下表中的屬性：
| 屬性名 | 屬性值 | 說明 |
| dfs.nameservices | mycluster | ? |
| dfs.ha.namenodes.mycluster | nn1,nn2 | 同一個nameservice下，只能配置一個或兩個，也就是說不能有nn3 |
| dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1 | hadoop1:8020 | ? |
| dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2 | Hadoop2:8020 | ? |
| dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1 | hadoop1:50070 | ? |
| dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2 | hadoop2:50070 | ? |
| dfs.namenode.shared.edits.dir | qjournal://hadoop1:8485;hadoop2:8485;hadoop3:8485/mycluster | 至少三臺Quorum?Journal節點配置 |
| ? | ? | ? |
| dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster | org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider | 客戶端通過它來找NameNode |
| ? | ? | ? |
| dfs.ha.fencing.methods | sshfence ? 如果配置為sshfence，當主NameNode異常時，使用ssh登錄到主NameNode，然后使用fuser將主NameNode殺死，因此需要確保所有NameNode上可以使用fuser。 | 用來保證同一時刻只有一個主NameNode,以防止腦裂。可帶用戶名和端口參數，格式示例：sshfence([[username][:port]])；值還可以為shell腳本，格式示例： shell(/path/to/my/script.sh?arg1?arg2?...)，如： shell(/bin/true) |
| dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files | /root/.ssh/id_rsa | 指定私鑰，如果是OpenSSL，則值為/root/.ssh/id_rsa |
| dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout | 30000 | 可選的配置 |
| dfs.journalnode.edits.dir | /home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/journal | JournalNode存儲其本地狀態的位置，在JournalNode機器上的絕對路徑，JNs的edits和其它本地狀態被存儲在此處 |
| dfs.datanode.data.dir | /home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/data/data | ? |
| dfs.namenode.name.dir | /home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/data/name | NameNode元數據存放目錄，默認值為file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name，也就是在臨時目錄下，可以考慮放到數據目錄下 |
| dfs.namenode.checkpoint.dir | ? | 默認值為file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary，但如果沒有啟用SecondaryNameNode，則不需要 |
| dfs.ha.automatic-failover.enabled | true | 自動主備切換 |
| ? | ? | ? |
| dfs.datanode.max.xcievers | 4096 | 可選修改，類似于linux的最大可打開的文件個數，默認為256，建議設置成大一點。同時，需要保證系統可打開的文件個數足夠（可通過ulimit命令查看）。該錯誤會導致hbase報“notservingregionexception”。 |
| dfs.journalnode.rpc-address | 0.0.0.0:8485 | 配置JournalNode的RPC端口號，默認為0.0.0.0:8485，可以不用修改 |
?
詳細配置可參考：
http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml。
?
實際部署的時候的一個參考配置文件：
| <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> ? <configuration> ??? <property> ??????? <name>dfs.nameservices</name> ??????? <value>mycluster</value> ??? </property> ??? <!--同一nameservice下,只能配置一或兩個NameNode,也就是說不能有nn3,分別是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>hadoop1:8020</value> ??? </property> ??? <!--nn1的http通信地址--> ??? <property> ??????? <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name> ??????? <value>hadoop1:50070</value> ??? </property> ??? <!--nn2的RPC通信地址--> ??? <property> ??????? <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name> ??????? <value>hadoop2:8020</value> ??? </property> ??? <!--nn2的http通信地址--> ??? <property> ??????? <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name> ??????? <value>hadoop2:50070</value> ??? </property> ??? ??? <!--指定NameNode的edits元數據在JournalNode上的存放位置，這也是一個集群，至少3臺Quorum Journal節點配置--> ??? <property> ??????? <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> ??????? <value>qjournal://hadoop1:8485;hadoop2:8485;hadoop3:8485/mycluster</value> ??? </property> ??? ??? <!-- ??????? JournalNode存儲其本地狀態的位置，在JournalNode機器上的絕對路徑，JNs的edits ??????? 和其他本地狀態將被存儲在此處 ??? --> ??? <property> ??????? <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> ??????? <value>/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/journal</value> ??? </property> ??? ??? <!--配置JournalNode的RPC端口號，默認為0.0.0.0:8485,可以不用修改--> ??? <!-- ??? <property> ??????? <name>dfs.journalnode.rpc-address</name> ??????? <property>0.0.0.0:8485</property> ??? </property> ??? --> ??? ??? <!--開啟NameNode失敗自動切換，自動主備切換--> ??? <property> ??????? <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> ??????? <value>true</value> ??? </property> ??? ??? <!-- ???????? 配置失敗自動切換實現方式,切換的時候用哪種控制器,不同的名稱服務可以有不同的自動切換方式, ???????? 客戶端通過它來找主NameNode ??? --> ??? <property> ??????? <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name> ??????? <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> ??? </property> ??? ??? <!-- ?????? 配置隔離機制方法，多個機制用換行分割，即每個機制暫用一行 ?????? ?????? 如果配置為sshfence,當主NameNode異常時，使用ssh登錄到主NameNode,然后使用fuser將主NameNode殺死，因此需要確保所有NameNode ?????? 上可以使用fuser; ? ?????? 用來保證同一時刻只有一個主NameNode,以防止腦裂。可帶用戶名和端口參數，格式示例：sshfence([[username][:port]]);值 ?????? 還可以為shell腳本，格式示例：shell(/bin/true),如果sshd不是默認的22端口時，就需要指定。 ??? --> ??? <property> ??????? <name>dfs.ha.fencing.methods</name> ??????? <value> ????????????? sshfence ????????????? shell(/bin/true) ??????? </value> ??? </property> ??? ??? <!-- 使用sshfence隔離機制時需要ssh免登陸,指定私鑰，下面是OpenSSL --> ??? <property> ??????? <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> ??????? <value>/root/.ssh/id_rsa</value> ??? </property> ??? ??? <!-- 配置sshfence隔離機制超時時間 --> ??? <property> ??????? <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name> ??????? <value>30000</value> ??? </property> ? ??? <!-- ???????? NameNode元數據存放目錄，默認值為file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name, ???????? 也就是在臨時目錄下，可以考慮放到數據目錄下 ??? --> ??? <property> ??????? <name>dfs.datanode.data.dir</name> ??????? <value>/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/data/data</value> ??? </property> ? ??? <property> ??????? <name>dfs.namenode.name.dir</name> ??????? <value>/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/data/name</value> ??? </property> ? ??? <!-- ?????? 可選修改，類似于Linux的最大可打開的文件個數，默認為256，建議設置成大一點。同時， ?????? 需要保證系統可打開的文件個數足夠（可通過ulimit命令查看），該錯誤會導致hbase報 ?????? "notservingregionexception" ??? --> ??? <property> ??????? <name>dfs.datanode.max.xcievers</name> ??????? <value>4096</value> ??? </property> ??? </configuration> |
?
8.9.?修改mapred-site.xml
對hdfs-site.xml文件的修改，涉及下表中的屬性：
| 屬性名 | 屬性值 | 涉及范圍 |
| mapreduce.framework.name | yarn | 所有mapreduce節點 |
?
實際部署中的一個參考配置如下：
| <?xml version="1.0"?> <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?> ? <configuration> ??? <property> ??????? <name>mapreduce.framework.name</name> ??????? <value>yarn</value> ??? </property> </configuration> |
?
詳細配置可參考：
http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml。
8.10.?修改yarn-site.xml
對yarn-site.xml文件的修改，涉及下表中的屬性：
| 屬性名 | 屬性值 | 涉及范圍 |
| yarn.resourcemanager.hostname | 0.0.0.0 | ResourceManager NodeManager HA模式可不配置，但由于其它配置項可能有引用它，建議保持值為0.0.0.0，如果沒有被引用到，則可不配置。 |
| yarn.nodemanager.hostname | 0.0.0.0 | ? |
| yarn.nodemanager.aux-services | mapreduce_shuffle | ? |
| 以下為HA相關的配置，包括自動切換（可僅可在ResourceManager節點上配置） | ||
| yarn.resourcemanager.ha.enabled | true | 啟用HA |
| yarn.resourcemanager.cluster-id | yarn-cluster | 可不同于HDFS的 |
| yarn.resourcemanager.ha.rm-ids | rm1,rm2 | 注意NodeManager要和ResourceManager一樣配置 |
| yarn.resourcemanager.hostname.rm1 | hadoop1 | ? |
| yarn.resourcemanager.hostname.rm2 | hadoop2 | ? |
| yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1 | hadoop1:8088 | 在瀏覽器上訪問：http://hadoop1:8088,可以看到yarn的信息 |
| yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2 | hadoop2:8088 | 在瀏覽器上訪問：http://hadoop2:8088,可以看到yarn的信息 |
| yarn.resourcemanager.zk-address | hadoop11:2181,hadoop12:2182,hadoop13:2181 | ? |
| yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enable | true | 可不配置，因為當yarn.resourcemanager.ha.enabled為true時，它的默認值即為true |
| 以下為NodeManager配置 | ||
| yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio | ? | 每使用1MB物理內存，最多可用的虛擬內存數，默認值為2.1，在運行spark-sql時如果遇到“Yarn?application?has?already?exited?with?state?FINISHED”，則應當檢查NodeManager的日志，以查看是否該配置偏小原因 |
| yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores | ? | NodeManager總的可用虛擬CPU個數，默認值為8 |
| yarn.nodemanager.resource.memory-mb | ? | 該節點上YARN可使用的物理內存總量，默認是8192（MB） |
| yarn.nodemanager.pmem-check-enabled | ? | 是否啟動一個線程檢查每個任務正使用的物理內存量，如果任務超出分配值，則直接將其殺掉，默認是true |
| yarn.nodemanager.vmem-check-enabled | ? | 是否啟動一個線程檢查每個任務正使用的虛擬內存量，如果任務超出分配值，則直接將其殺掉，默認是true |
| 以下為ResourceManager配置 | ||
| yarn.scheduler.minimum-allocation-mb | ? | 單個容器可申請的最小內存 |
| yarn.scheduler.maximum-allocation-mb | ? | 單個容器可申請的最大內存 |
?
?? 實際部署的時候一個參考配置：
| <?xml version="1.0"?> ? <configuration> ??? <!--啟用HA--> ??? <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>yarn-cluster</value> ??? </property> ??? ??? <!-- 指定RM的名字 -->??? ??? <property> ??????? <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> ??????? <value>rm1,rm2</value> ??? </property>?? ??? ??? <!--分別指定RM的地址--> ??? <property> ??????? <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> ??????? <value>hadoop1</value> ??? </property> ??? <property> ??????? <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> ??????? <value>hadoop2</value> ??? </property> ??? <property> ??????? <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name> ??????? <value>hadoop1:8088</value> ??? </property> ??? <property> ??????? <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name> ??????? <value>hadoop2:8088</value> ??? </property> ??? <!--指定zk集群地址-->??? ??? <property> ??????? <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> ??????? <value>hadoop11:2181,hadoop12:2182,hadoop13:2181</value> ??? </property> ??? ??? <!-- yarn中的nodemanager是否要提供一些輔助的服務 -->? ??? <property> ??? <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> ??? <value>mapreduce_shuffle</value> ??? </property> ? </configuration> |
?
yarn.nodemanager.hostname如果配置成具體的IP，則會導致每個NodeManager的配置不同。詳細配置可參考：
http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml。
Yarn?HA的配置可以參考：
https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html。
?
在hadoop1上配置完成后執行：
?
scp -r /home/toto/software/hadoop-2.8.0/etc/hadoop/* root@hadoop2:/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/etc/hadoop
scp -r /home/toto/software/hadoop-2.8.0/etc/hadoop/* root@hadoop3:/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/etc/hadoop
scp -r /home/toto/software/hadoop-2.8.0/etc/hadoop/* root@hadoop4:/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/etc/hadoop
scp -r /home/toto/software/hadoop-2.8.0/etc/hadoop/* root@hadoop5:/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/etc/hadoop
?
?
?
?
9.?啟動順序
Zookeeper?->?JournalNode?->?格式化NameNode?->?初始化JournalNode
->?創建命名空間（zkfc）?->?NameNode?->?DataNode?->?ResourceManager?->?NodeManager。
但請注意首次啟動NameNode之前，得先做format，也請注意備NameNode的啟動方法。
10.?啟動HDFS
在啟動HDFS之前，需要先完成對NameNode的格式化。
10.1.?創建好目錄
mkdir?-p?/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/tmp/dfs/name （可略去此步驟）
10.2.?啟動好zookeeper
./zkServer.sh?start
注意在啟動其它之前先啟動zookeeper。
10.3.?創建命名空間
在其中一個namenode（hadoop1）上執行：
cd $HADOOP_HOME
bin/hdfs?zkfc?-formatZK ? ?（第二次不用執行了）
?
10.4.?啟動所有JournalNode(hadoop1,hadoop2,hadoop3上執行)
NameNode將元數據操作日志記錄在JournalNode上，主備NameNode通過記錄在JouralNode上的日志完成元數據同步。
?
在所有JournalNode上執行：
cd $HADOOP_HOME
sbin/hadoop-daemon.sh?start?journalnode
?執行完成之后執行下面的命令進行查看：
[root@hadoop2 hadoop-2.8.0]# jps
3314 Jps
3267 JournalNode
[root@hadoop2 hadoop-2.8.0]#
?
注意，在執行“hdfs?namenode?-format”之前，必須先啟動好JournalNode，而format又必須在啟動namenode之前。
?
10.5初始化namenode
進入hadoop1接著執行下面的命令（初始化namenode，如果之前已經初始化過了，此時不需要再次重新初始化namenode）：
hdfs?namenode?-format ? ?（第二次不用執行了）
?
10.6.初始化JournalNode
如果是非HA轉HA才需要這一步，在其中一個JournalNode（在hadoop1）上執行：
bin/hdfs?namenode?-initializeSharedEdits ??（第二次不用執行了）：
此命令默認是交互式的，加上參數-force轉成非交互式。
?
在所有JournalNode創建如下目錄（第二次不用執行了）：
mkdir?-p?/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/journal/mycluster/current
10.7.?啟動主NameNode
下面進入的是hadoop1這臺機器。關于啟動hadoop2上的namenode在下面的博文中有介紹。
1)?進入$HADOOP_HOME目錄
2)?啟動主NameNode：
sbin/hadoop-daemon.sh?start?namenode
?
啟動時，遇到如下所示的錯誤，則表示NameNode不能免密碼登錄自己。如果之前使用IP可以免密碼登錄自己，則原因一般是因為沒有使用主機名登錄過自己，因此解決辦法是使用主機名SSH一下
10.8.?啟動備NameNode
進入hadoop2,執行以下命令
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
出現：Re-format的都選擇N
sbin/hadoop-daemon.sh?start?namenode
?
如果沒有執行第1步，直接啟動會遇到如下錯誤：
No?valid?image?files?found
或者在該NameNode日志會發現如下錯誤：
2016-04-08?14:08:39,745?WARN?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem:?Encountered?exception?loading?fsimage
java.io.IOException:?NameNode?is?not?formatted.
10.9.?啟動主備切換進程
在所有NameNode(即hadoop1和hadoop2上都執行命令)上啟動主備切換進程：
sbin/hadoop-daemon.sh?start?zkfc
只有啟動了DFSZKFailoverController進程，HDFS才能自動切換主備。
?
注：zkfc是zookeeper?failover?controller的縮寫。
10.10.?啟動所有DataNode
在各個DataNode上分別執行（即hadoop3,hadoop4,hadoop5上）：
sbin/hadoop-daemon.sh?start?datanode
?
如果有發現DataNode進程并沒有起來，可以試試刪除logs目錄下的DataNode日志，再得啟看看。
10.11.?檢查啟動是否成功
1)?使用JDK提供的jps命令，查看相應的進程是否已啟動
2)?檢查$HADOOP_HOME/logs目錄下的log和out文件，看看是否有異常信息。
?
啟動后nn1和nn2都處于備機狀態，將nn1切換為主機（下面的命令在hadoop1上執行）：
bin/hdfs?haadmin?-transitionToActive?nn1
?
?
?
10.11.1.?DataNode
執行jps命令（注：jps是jdk中的一個命令，不是jre中的命令），可看到DataNode進程：
| $?jps 18669?DataNode 24542?Jps |
10.11.2.?NameNode
執行jps命令，可看到NameNode進程：
| $?jps 18669?NameNode 24542?Jps |
10.12.?執行HDFS命令
執行HDFS命令，以進一步檢驗是否已經安裝成功和配置好。關于HDFS命令的用法，直接運行命令hdfs或hdfs?dfs，即可看到相關的用法說明。
10.12.1.?查看DataNode是否正常啟動
hdfs?dfsadmin?-report
?
注意如果core-site.xml中的配置項fs.default.name的值為file:///，則會報：
report:?FileSystem?file:///?is?not?an?HDFS?file?system
Usage:?hdfs?dfsadmin?[-report]?[-live]?[-dead]?[-decommissioning]
?
解決這個問題，只需要將fs.default.name的值設置為和fs.defaultFS相同的值。
10.12.2啟動hdfs和yarn(在hadoop1,hadoop2上分別執行)
進入hadoop1機器，執行命令：
[root@hadoop1sbin]# sbin/start-dfs.sh
?cd $HADOOP_HOME
# sbin/start-yarn.sh ? ? ?(注意：hadoop1和hadoop2都啟動)
???
在瀏覽器上訪問：http://hadoop1:50070/，界面如下：
?? 上面顯示的是主的，是active狀態。
??
??? 再在瀏覽器上訪問：http://hadoop2:50070/
?? 通過上面，發現hadoop2是一種備用狀態。
?
訪問yarn(訪問地址可以在yarn-site.xml中查找到)，訪問之后的效果如下http://hadoop1:8088/cluster:
?
10.12.2.?查看NameNode的主備狀態
如查看NameNode1和NameNode2分別是主還是備：
| $?hdfs?haadmin?-getServiceState?nn1 standby $?hdfs?haadmin?-getServiceState?nn2 active |
?
?
10.12.3.?hdfs?dfs?ls
注意：下面的命令只有在啟動了yarn之后才會可用
?
“hdfs?dfs?-ls”帶一個參數，如果參數以“hdfs://URI”打頭表示訪問HDFS，否則相當于ls。其中URI為NameNode的IP或主機名，可以包含端口號，即hdfs-site.xml中“dfs.namenode.rpc-address”指定的值。
“hdfs?dfs?-ls”要求默認端口為8020，如果配置成9000，則需要指定端口號，否則不用指定端口，這一點類似于瀏覽器訪問一個URL。示例：
| >?hdfs?dfs?-ls?hdfs://hadoop1:8020/ |
?
?
?
8020后面的斜杠/是和必須的，否則被當作文件。如果不指定端口號8020，則使用默認的8020，“hadoop1:8020”由hdfs-site.xml中“dfs.namenode.rpc-address”指定。
不難看出“hdfs?dfs?-ls”可以操作不同的HDFS集群，只需要指定不同的URI。
?
如果想通過hdfs協議查看文件列表或者文件，可以使用如下方式：
?
文件上傳后，被存儲在DataNode的data目錄下（由DataNode的hdfs-site.xml中的屬性“dfs.datanode.data.dir”指定），
如：$HADOOP_HOME/data/data/current/BP-472842913-192.168.106.91-1497065109036/current/finalized/subdir0/subdir0/blk_1073741825
文件名中的“blk”是block，即塊的意思，默認情況下blk_1073741825即為文件的一個完整塊，Hadoop未對它進額外處理。
10.12.4.?hdfs?dfs?-put
上傳文件命令，示例：
| >?hdfs?dfs?-put?/etc/SuSE-release?hdfs://192.168.106.91/ |
10.12.5.?hdfs?dfs?-rm
刪除文件命令，示例：
| >?hdfs?dfs?-rm?hdfs://192.168.106.91/SuSE-release Deleted?hdfs://192.168.106.91/SuSE-release |
10.12.6.?新NameNode如何加入？
當有NameNode機器損壞時，必然存在新NameNode來替代。把配置修改成指向新NameNode，然后以備機形式啟動新NameNode，這樣新的NameNode即加入到Cluster中：
| 1)?bin/hdfs?namenode?-bootstrapStandby 2)?sbin/hadoop-daemon.sh?start?namenode |
?
10.12.7.?HDFS只允許有一主一備兩個NameNode
如果試圖配置三個NameNode，如：
| ??dfs.ha.namenodes.test ??nm1,nm2,nm3 ?? ????The?prefix?for?a?given?nameservice,?contains?a?comma-separated ????list?of?namenodes?for?a?given?nameservice?(eg?EXAMPLENAMESERVICE). ?? |
?
則運行“hdfs?namenode?-bootstrapStandby”時會報如下錯誤，表示在同一NameSpace內不能超過2個NameNode：
| 16/04/11?09:51:57?ERROR?namenode.NameNode:?Failed?to?start?namenode. java.io.IOException:?java.lang.IllegalArgumentException:?Expected?exactly?2?NameNodes?in?namespace?'test'.?Instead,?got?only?3?(NN?ids?were?'nm1','nm2','nm3' ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.BootstrapStandby.run(BootstrapStandby.java:425) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.createNameNode(NameNode.java:1454) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.main(NameNode.java:1554) Caused?by:?java.lang.IllegalArgumentException:?Expected?exactly?2?NameNodes?in?namespace?'test'.?Instead,?got?only?3?(NN?ids?were?'nm1','nm2','nm3' ????????at?com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(Preconditions.java:115) |
10.12.8.?存儲均衡start-balancer.sh
示例：start-balancer.sh?–t?10%
10%表示機器與機器之間磁盤使用率偏差小于10%時認為均衡，否則做均衡搬動。“start-balancer.sh”調用“hdfs?start?balancer”來做均衡，可以調用stop-balancer.sh停止均衡。
?
均衡過程非常慢，但是均衡過程中，仍能夠正常訪問HDFS，包括往HDFS上傳文件。
| [VM2016@hadoop-030?/data4/hadoop/sbin]$?hdfs?balancer?#?可以改為調用start-balancer.sh 16/04/08?14:26:55?INFO?balancer.Balancer:?namenodes??=?[hdfs://test]?//?test為HDFS的cluster名 16/04/08?14:26:55?INFO?balancer.Balancer:?parameters?=?Balancer.Parameters[BalancingPolicy.Node,?threshold=10.0,?max?idle?iteration?=?5,?number?of?nodes?to?be?excluded?=?0,?number?of?nodes?to?be?included?=?0] Time?Stamp???????????????Iteration#??Bytes?Already?Moved??Bytes?Left?To?Move??Bytes?Being?Moved 16/04/08?14:26:56?INFO?net.NetworkTopology:?Adding?a?new?node:?/default-rack/192.168.1.231:50010 16/04/08?14:26:56?INFO?net.NetworkTopology:?Adding?a?new?node:?/default-rack/192.168.1.229:50010 16/04/08?14:26:56?INFO?net.NetworkTopology:?Adding?a?new?node:?/default-rack/192.168.1.213:50010 16/04/08?14:26:56?INFO?net.NetworkTopology:?Adding?a?new?node:?/default-rack/192.168.1.208:50010 16/04/08?14:26:56?INFO?net.NetworkTopology:?Adding?a?new?node:?/default-rack/192.168.1.232:50010 16/04/08?14:26:56?INFO?net.NetworkTopology:?Adding?a?new?node:?/default-rack/192.168.1.207:50010 16/04/08?14:26:56?INFO?balancer.Balancer:?5?over-utilized:?[192.168.1.231:50010:DISK,?192.168.1.229:50010:DISK,?192.168.1.213:50010:DISK,?192.168.1.208:50010:DISK,?192.168.1.232:50010:DISK] 16/04/08?14:26:56?INFO?balancer.Balancer:?1?underutilized（未充分利用的）:?[192.168.1.207:50010:DISK]?#?數據將移向該節點 16/04/08?14:26:56?INFO?balancer.Balancer:?Need?to?move?816.01?GB?to?make?the?cluster?balanced.?#?需要移動816.01G數據達到平衡 16/04/08?14:26:56?INFO?balancer.Balancer:?Decided?to?move?10?GB?bytes?from?192.168.1.231:50010:DISK?to?192.168.1.207:50010:DISK?#?從192.168.1.231移動10G數據到192.168.1.207 16/04/08?14:26:56?INFO?balancer.Balancer:?Will?move?10?GB?in?this?iteration ? 16/04/08?14:32:58?INFO?balancer.Dispatcher:?Successfully?moved?blk_1073749366_8542?with?size=77829046?from?192.168.1.231:50010:DISK?to?192.168.1.207:50010:DISK?through?192.168.1.213:50010 16/04/08?14:32:59?INFO?balancer.Dispatcher:?Successfully?moved?blk_1073749386_8562?with?size=77829046?from?192.168.1.231:50010:DISK?to?192.168.1.207:50010:DISK?through?192.168.1.231:50010 16/04/08?14:33:34?INFO?balancer.Dispatcher:?Successfully?moved?blk_1073749378_8554?with?size=77829046?from?192.168.1.231:50010:DISK?to?192.168.1.207:50010:DISK?through?192.168.1.231:50010 16/04/08?14:34:38?INFO?balancer.Dispatcher:?Successfully?moved?blk_1073749371_8547?with?size=134217728?from?192.168.1.231:50010:DISK?to?192.168.1.207:50010:DISK?through?192.168.1.213:50010 16/04/08?14:34:54?INFO?balancer.Dispatcher:?Successfully?moved?blk_1073749395_8571?with?size=134217728?from?192.168.1.231:50010:DISK?to?192.168.1.207:50010:DISK?through?192.168.1.231:50010 Apr?8,?2016?2:35:01?PM????????????0????????????478.67?MB???????????816.01?GB??????????????10?GB 16/04/08?14:35:10?INFO?net.NetworkTopology:?Adding?a?new?node:?/default-rack/192.168.1.213:50010 16/04/08?14:35:10?INFO?net.NetworkTopology:?Adding?a?new?node:?/default-rack/192.168.1.229:50010 16/04/08?14:35:10?INFO?net.NetworkTopology:?Adding?a?new?node:?/default-rack/192.168.1.232:50010 16/04/08?14:35:10?INFO?net.NetworkTopology:?Adding?a?new?node:?/default-rack/192.168.1.231:50010 16/04/08?14:35:10?INFO?net.NetworkTopology:?Adding?a?new?node:?/default-rack/192.168.1.208:50010 16/04/08?14:35:10?INFO?net.NetworkTopology:?Adding?a?new?node:?/default-rack/192.168.1.207:50010 16/04/08?14:35:10?INFO?balancer.Balancer:?5?over-utilized:?[192.168.1.213:50010:DISK,?192.168.1.229:50010:DISK,?192.168.1.232:50010:DISK,?192.168.1.231:50010:DISK,?192.168.1.208:50010:DISK] 16/04/08?14:35:10?INFO?balancer.Balancer:?1?underutilized（未充分利用的）:?[192.168.1.207:50010:DISK] 16/04/08?14:35:10?INFO?balancer.Balancer:?Need?to?move?815.45?GB?to?make?the?cluster?balanced. 16/04/08?14:35:10?INFO?balancer.Balancer:?Decided?to?move?10?GB?bytes?from?192.168.1.213:50010:DISK?to?192.168.1.207:50010:DISK 16/04/08?14:35:10?INFO?balancer.Balancer:?Will?move?10?GB?in?this?iteration ? 16/04/08?14:41:18?INFO?balancer.Dispatcher:?Successfully?moved?blk_1073760371_19547?with?size=77829046?from?192.168.1.213:50010:DISK?to?192.168.1.207:50010:DISK?through?192.168.1.213:50010 16/04/08?14:41:19?INFO?balancer.Dispatcher:?Successfully?moved?blk_1073760385_19561?with?size=77829046?from?192.168.1.213:50010:DISK?to?192.168.1.207:50010:DISK?through?192.168.1.213:50010 16/04/08?14:41:22?INFO?balancer.Dispatcher:?Successfully?moved?blk_1073760393_19569?with?size=77829046?from?192.168.1.213:50010:DISK?to?192.168.1.207:50010:DISK?through?192.168.1.213:50010 16/04/08?14:41:23?INFO?balancer.Dispatcher:?Successfully?moved?blk_1073760363_19539?with?size=77829046?from?192.168.1.213:50010:DISK?to?192.168.1.207:50010:DISK?through?192.168.1.213:50010 |
10.12.9.?新增JournalNode
找一臺已有JournalNode節點，修改它的hdfs-site.xml，將新增的Journal包含進來，如在
qjournal://hadoop1:8485;hadoop2:8485;hadoop3:8485/mycluster
?
的基礎上新增hadoop6和hadoop7兩個JournalNode：
qjournal://hadoop1:8485;hadoop2:8485;hadoop3:8485;hadoop6:8485;hadoop7:8485/mycluster
?
然后將安裝目錄和數據目錄（hdfs-site.xml中的dfs.journalnode.edits.dir指定的目錄）都復制到新的節點。
如果不復制JournalNode的數據目錄，則新節點上的JournalNode會報錯“Journal?Storage?Directory?/data/journal/test?not?formatted”，將來的版本可能會實現自動同步。
接下來，就可以在新節點上啟動好JournalNode（不需要做什么初始化），并重啟下NameNode。注意觀察JournalNode日志，查看是否啟動成功，當日志顯示為以下這樣的INFO級別日志則表示啟動成功：
2016-04-26?10:31:11,160?INFO?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FileJournalManager:?Finalizing?edits?file?/data/journal/test/current/edits_inprogress_0000000000000194269?->?/data/journal/test/current/edits_0000000000000194269-0000000000000194270
11.?啟動YARN
11.1.?啟動YARN
1)?進入$HADOOP_HOME/sbin目錄
2)?在主備兩臺都執行：start-yarn.sh，即開始啟動YARN
?
若啟動成功，則在Master節點執行jps，可以看到ResourceManager：
| >?jps 24689?NameNode 30156?Jps 28861?ResourceManager |
?
在Slaves節點執行jps，可以看到NodeManager：
| $?jps 14019?NodeManager 23257?DataNode 15115?Jps |
?
如果只需要單獨啟動指定節點上的ResourceManager，這樣：
sbin/yarn-daemon.sh?start?resourcemanager
?
對于NodeManager，則是這樣：
sbin/yarn-daemon.sh?start?nodemanager
11.2.?執行YARN命令
11.2.1.?yarn?node?-list
列舉YARN集群中的所有NodeManager，如（注意參數間的空格，直接執行yarn可以看到使用幫助）：
[root@hadoop1sbin]# yarn node –list
?
11.2.2.?yarn?node?-status
查看指定NodeManager的狀態(通過上面查出來的結果進行查詢)，如：
| [root@hadoop1 hadoop]# yarn node -status hadoop5:59894 Node Report : ???? Node-Id : hadoop5:59894 ???? Rack : /default-rack ???? Node-State : RUNNING ???? Node-Http-Address : hadoop5:8042 ???? Last-Health-Update : 星期六 10/六月/17 12:30:38:20CST ???? Health-Report : ???? Containers : 0 ???? Memory-Used : 0MB ???? Memory-Capacity : 8192MB ???? CPU-Used : 0 vcores ???? CPU-Capacity : 8 vcores ???? Node-Labels : ???? Resource Utilization by Node : PMem:733 MB, VMem:733 MB, VCores:0.0 ???? Resource Utilization by Containers : PMem:0 MB, VMem:0 MB, VCores:0.0 ? [root@hadoop1 hadoop]#? |
11.2.3.?yarn?rmadmin?-getServiceState?rm1
查看rm1的主備狀態，即查看它是主（active）還是備（standby）。
?
11.2.4.?yarn?rmadmin?-transitionToStandby?rm1
將rm1從主切為備。
更多的yarn命令可以參考：
https://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/YarnCommands.html。
12.?運行MapReduce程序
在安裝目錄的share/hadoop/mapreduce子目錄下，有現存的示例程序：
| hadoop@VM-40-171-sles10-64:~/hadoop>?ls?share/hadoop/mapreduce hadoop-mapreduce-client-app-2.7.2.jar?????????hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.2-tests.jar hadoop-mapreduce-client-common-2.7.2.jar??????hadoop-mapreduce-client-shuffle-2.7.2.jar hadoop-mapreduce-client-core-2.7.2.jar????????hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar hadoop-mapreduce-client-hs-2.7.2.jar??????????lib hadoop-mapreduce-client-hs-plugins-2.7.2.jar??lib-examples hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.2.jar???sources |
?
跑一個示例程序試試：
| hdfs?dfs?-put?/etc/hosts??hdfs://test/in/ hadoop?jar?./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar?wordcount?hdfs://test/in/?hdfs://test/out/ |
?
運行過程中，使用java的jps命令，可以看到yarn啟動了名為YarnChild的進程。
wordcount運行完成后，結果會保存在out目錄下，保存結果的文件名類似于“part-r-00000”。另外，跑這個示例程序有兩個需求注意的點：
1)?in目錄下要有文本文件，或in即為被統計的文本文件，可以為HDFS上的文件或目錄，也可以為本地文件或目錄
2)?out目錄不能存在，程序會自動去創建它，如果已經存在則會報錯。
?
包hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar中含有多個示例程序，不帶參數運行，即可看到用法：
| >?hadoop?jar?./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar?wordcount Usage:?wordcount?? ? >?hadoop?jar?./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar An?example?program?must?be?given?as?the?first?argument. Valid?program?names?are: ??aggregatewordcount:?An?Aggregate?based?map/reduce?program?that?counts?the?words?in?the?input?files. ??aggregatewordhist:?An?Aggregate?based?map/reduce?program?that?computes?the?histogram?of?the?words?in?the?input?files. ??bbp:?A?map/reduce?program?that?uses?Bailey-Borwein-Plouffe?to?compute?exact?digits?of?Pi. ??dbcount:?An?example?job?that?count?the?pageview?counts?from?a?database. ??distbbp:?A?map/reduce?program?that?uses?a?BBP-type?formula?to?compute?exact?bits?of?Pi. ??grep:?A?map/reduce?program?that?counts?the?matches?of?a?regex?in?the?input. ??join:?A?job?that?effects?a?join?over?sorted,?equally?partitioned?datasets ??multifilewc:?A?job?that?counts?words?from?several?files. ??pentomino:?A?map/reduce?tile?laying?program?to?find?solutions?to?pentomino?problems. ??pi:?A?map/reduce?program?that?estimates?Pi?using?a?quasi-Monte?Carlo?method. ??randomtextwriter:?A?map/reduce?program?that?writes?10GB?of?random?textual?data?per?node. ??randomwriter:?A?map/reduce?program?that?writes?10GB?of?random?data?per?node. ??secondarysort:?An?example?defining?a?secondary?sort?to?the?reduce. ??sort:?A?map/reduce?program?that?sorts?the?data?written?by?the?random?writer. ??sudoku:?A?sudoku?solver. ??teragen:?Generate?data?for?the?terasort ??terasort:?Run?the?terasort ??teravalidate:?Checking?results?of?terasort ??wordcount:?A?map/reduce?program?that?counts?the?words?in?the?input?files. ??wordmean:?A?map/reduce?program?that?counts?the?average?length?of?the?words?in?the?input?files. ??wordmedian:?A?map/reduce?program?that?counts?the?median?length?of?the?words?in?the?input?files. ??wordstandarddeviation:?A?map/reduce?program?that?counts?the?standard?deviation?of?the?length?of?the?words?in?the?input?files. |
?
修改日志級別為DEBBUG，并打屏：
export?HADOOP_ROOT_LOGGER=DEBUG,console
?
?
?
?
13.?HDFS權限配置
13.1.?hdfs-site.xml
| dfs.permissions.enabled?=?true dfs.permissions.superusergroup?=?supergroup dfs.cluster.administrators?=?ACL-for-admins dfs.namenode.acls.enabled?=?true dfs.web.ugi?=?webuser,webgroup |
13.2.?core-site.xml
| fs.permissions.umask-mode?=?022 hadoop.security.authentication?=?simple?安全驗證規則，可為simple或kerberos |
14.?C++客戶端編程
14.1.?示例代碼
| //?g++?-g?-o?x?x.cpp?-L$JAVA_HOME/lib/amd64/jli?-ljli?-L$JAVA_HOME/jre/lib/amd64/server?-ljvm?-I$HADOOP_HOME/include?$HADOOP_HOME/lib/native/libhdfs.a?-lpthread?-ldl #include?"hdfs.h" #include? #include? #include? ? int?main(int?argc,?char?**argv) { #if?0 ????hdfsFS?fs?=?hdfsConnect("default",?0);?//?HA方式 ????const?char*?writePath?=?"hdfs://mycluster/tmp/testfile.txt"; ????hdfsFile?writeFile?=?hdfsOpenFile(fs,?writePath,?O_WRONLY?|O_CREAT,?0,?0,?0); ????if(!writeFile) ????{ ??????????fprintf(stderr,?"Failed?to?open?%s?for?writing!\n",?writePath); ??????????exit(-1); ????} ????const?char*?buffer?=?"Hello,?World!\n"; ????tSize?num_written_bytes?=?hdfsWrite(fs,?writeFile,?(void*)buffer,?strlen(buffer)+1); ????if?(hdfsFlush(fs,?writeFile)) ????{ ???????????fprintf(stderr,?"Failed?to?'flush'?%s\n",?writePath); ??????????exit(-1); ????} ????hdfsCloseFile(fs,?writeFile); #else ????struct?hdfsBuilder*?bld?=?hdfsNewBuilder(); ????hdfsBuilderSetNameNode(bld,?"default");?//?HA方式 ????hdfsFS?fs?=?hdfsBuilderConnect(bld); ????if?(NULL?==?fs) ????{ ??????????fprintf(stderr,?"Failed?to?connect?hdfs\n"); ??????????exit(-1); ????} ????int?num_entries?=?0; ????hdfsFileInfo*?entries; ????if?(argc?<?2) ????????entries?=?hdfsListDirectory(fs,?"/",?&num_entries); ????else ????????entries?=?hdfsListDirectory(fs,?argv[1],?&num_entries); ????fprintf(stdout,?"num_entries:?%d\n",?num_entries); ????for?(int?i=0;?i<num_entries;?++i)?</num_entries;?++i)<> ????{ ????????fprintf(stdout,?"%s\n",?entries[i].mName); ????}? ????hdfsFreeFileInfo(entries,?num_entries); ????hdfsDisconnect(fs); ????//hdfsFreeBuilder(bld);? #endif ????return?0; } |
14.2.?運行示例
運行之前需要設置好CLASSPATH，如果設置不當，可能會遇到不少困難，比如期望操作HDFS上的文件和目錄，卻變成了本地的文件和目錄，如者諸于“java.net.UnknownHostException”類的錯誤等。
為避免出現錯誤，強烈建議使用命令“hadoop?classpath?--glob”取得正確的CLASSPATH值。
另外還需要設置好libjli.so和libjvm.so兩個庫的LD_LIBRARY_PATH，如：
| export?LD_LIBRARY_PATH=$JAVA_HOME/lib/amd64/jli:$JAVA_HOME/jre/lib/amd64/server:$LD_LIBRARY_PATH |
15.?常見錯誤
15.1.?執行“hdfs?dfs?-ls”時報ConnectException
原因可能是指定的端口號9000不對，該端口號由hdfs-site.xml中的屬性“dfs.namenode.rpc-address”指定，即為NameNode的RPC服務端口號。
?
文件上傳后，被存儲在DataNode的data（由DataNode的hdfs-site.xml中的屬性“dfs.datanode.data.dir”指定）目錄下，如：
$HADOOP_HOME/data/current/BP-139798373-192.168.106.91-1397735615751/current/finalized/blk_1073741825
文件名中的“blk”是block，即塊的意思，默認情況下blk_1073741825即為文件的一個完整塊，Hadoop未對它進額外處理。
| hdfs?dfs?-ls?hdfs://192.168.106.91:9000 14/04/17?12:04:02?WARN?conf.Configuration:?mapred-site.xml:an?attempt?to?override?final?parameter:?mapreduce.job.end-notification.max.attempts;??Ignoring. 14/04/17?12:04:02?WARN?conf.Configuration:?mapred-site.xml:an?attempt?to?override?final?parameter:?mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval;??Ignoring. 14/04/17?12:04:02?WARN?conf.Configuration:?mapred-site.xml:an?attempt?to?override?final?parameter:?mapreduce.job.end-notification.max.attempts;??Ignoring. 14/04/17?12:04:02?WARN?conf.Configuration:?mapred-site.xml:an?attempt?to?override?final?parameter:?mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval;??Ignoring. 14/04/17?12:04:02?WARN?conf.Configuration:?mapred-site.xml:an?attempt?to?override?final?parameter:?mapreduce.job.end-notification.max.attempts;??Ignoring. 14/04/17?12:04:02?WARN?conf.Configuration:?mapred-site.xml:an?attempt?to?override?final?parameter:?mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval;??Ignoring. Java?HotSpot(TM)?64-Bit?Server?VM?warning:?You?have?loaded?library?/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/lib/native/libhadoop.so.1.0.0?which?might?have?disabled?stack?guard.?The?VM?will?try?to?fix?the?stack?guard?now. It's?highly?recommended?that?you?fix?the?library?with?'execstack?-c?',?or?link?it?with?'-z?noexecstack'. 14/04/17?12:04:02?WARN?util.NativeCodeLoader:?Unable?to?load?native-hadoop?library?for?your?platform...?using?builtin-java?classes?where?applicable 14/04/17?12:04:03?WARN?conf.Configuration:?mapred-site.xml:an?attempt?to?override?final?parameter:?mapreduce.job.end-notification.max.attempts;??Ignoring. 14/04/17?12:04:03?WARN?conf.Configuration:?mapred-site.xml:an?attempt?to?override?final?parameter:?mapreduce.job.end-notification.max.retry.interval;??Ignoring. ls:?Call?From?VM-40-171-sles10-64/192.168.106.91?to?VM-40-171-sles10-64:9000?failed?on?connection?exception:?java.net.ConnectException:?拒絕連接;?For?more?details?see:??http://wiki.apache.org/hadoop/ConnectionRefused |
15.2.?Initialization?failed?for?Block?pool
可能是因為對NameNode做format之前，沒有清空DataNode的data目錄。
15.3.?Incompatible?clusterIDs
| ? “Incompatible?clusterIDs”的錯誤原因是在執行“hdfs?namenode?-format”之前，沒有清空DataNode節點的data目錄。 ? 網上一些文章和帖子說是tmp目錄，它本身也是沒問題的，但Hadoop?2.7.2是data目錄，實際上這個信息已經由日志的“/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/data”指出，所以不能死死的參照網上的解決辦法，遇到問題時多仔細觀察。 ? 從上述描述不難看出，解決辦法就是清空所有DataNode的data目錄，但注意不要將data目錄本身給刪除了。 data目錄由core-site.xml文件中的屬性“dfs.datanode.data.dir”指定。 ? 2014-04-17?19:30:33,075?INFO?org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage:?Lock?on?/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/data/in_use.lock?acquired?by?nodename?28326@localhost 2014-04-17?19:30:33,078?FATAL?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:?Initialization?failed?for?block?pool?Block?pool??(Datanode?Uuid?unassigned)?service?to?/192.168.106.91:9001 java.io.IOException:?Incompatible?clusterIDs?in?/home/tuzq/software/hadoop-2.8.0/data:?namenode?clusterID?=?CID-50401d89-a33e-47bf-9d14-914d8f1c4862;?datanode?clusterID?=?CID-153d6fcb-d037-4156-b63a-10d6be224091 ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.doTransition(DataStorage.java:472) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.recoverTransitionRead(DataStorage.java:225) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataStorage.recoverTransitionRead(DataStorage.java:249) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initStorage(DataNode.java:929) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.initBlockPool(DataNode.java:900) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.verifyAndSetNamespaceInfo(BPOfferService.java:274) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.connectToNNAndHandshake(BPServiceActor.java:220) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:815) ????????at?java.lang.Thread.run(Thread.java:744) 2014-04-17?19:30:33,081?WARN?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:?Ending?block?pool?service?for:?Block?pool??(Datanode?Uuid?unassigned)?service?to?/192.168.106.91:9001 2014-04-17?19:30:33,184?WARN?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:?Block?pool?ID?needed,?but?service?not?yet?registered?with?NN java.lang.Exception:?trace ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.getBlockPoolId(BPOfferService.java:143) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BlockPoolManager.remove(BlockPoolManager.java:91) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.shutdownBlockPool(DataNode.java:859) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.shutdownActor(BPOfferService.java:350) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.cleanUp(BPServiceActor.java:619) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:837) ????????at?java.lang.Thread.run(Thread.java:744) 2014-04-17?19:30:33,184?INFO?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:?Removed?Block?pool??(Datanode?Uuid?unassigned) 2014-04-17?19:30:33,184?WARN?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:?Block?pool?ID?needed,?but?service?not?yet?registered?with?NN java.lang.Exception:?trace ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.getBlockPoolId(BPOfferService.java:143) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode.shutdownBlockPool(DataNode.java:861) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPOfferService.shutdownActor(BPOfferService.java:350) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.cleanUp(BPServiceActor.java:619) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.BPServiceActor.run(BPServiceActor.java:837) ????????at?java.lang.Thread.run(Thread.java:744) 2014-04-17?19:30:35,185?WARN?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:?Exiting?Datanode 2014-04-17?19:30:35,187?INFO?org.apache.hadoop.util.ExitUtil:?Exiting?with?status?0 2014-04-17?19:30:35,189?INFO?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:?SHUTDOWN_MSG: /************************************************************ SHUTDOWN_MSG:?Shutting?down?DataNode?at?localhost/127.0.0.1 ************************************************************/ |
15.4.?Inconsistent?checkpoint?fields
| SecondaryNameNode中的“Inconsistent?checkpoint?fields”錯誤原因，可能是因為沒有設置好SecondaryNameNode上core-site.xml文件中的“hadoop.tmp.dir”。 ? 2014-04-17?11:42:18,189?INFO?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode:?Log?Size?Trigger????:1000000?txns 2014-04-17?11:43:18,365?ERROR?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode:?Exception?in?doCheckpoint java.io.IOException:?Inconsistent?checkpoint?fields. LV?=?-56?namespaceID?=?1384221685?cTime?=?0?;?clusterId?=?CID-319b9698-c88d-4fe2-8cb2-c4f440f690d4?;?blockpoolId?=?BP-1627258458-192.168.106.91-1397735061985. Expecting?respectively:?-56;?476845826;?0;?CID-50401d89-a33e-47bf-9d14-914d8f1c4862;?BP-2131387753-192.168.106.91-1397730036484. ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.CheckpointSignature.validateStorageInfo(CheckpointSignature.java:135) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode.doCheckpoint(SecondaryNameNode.java:518) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode.doWork(SecondaryNameNode.java:383) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode$1.run(SecondaryNameNode.java:349) ????????at?org.apache.hadoop.security.SecurityUtil.doAsLoginUserOrFatal(SecurityUtil.java:415) ????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SecondaryNameNode.run(SecondaryNameNode.java:345) ????????at?java.lang.Thread.run(Thread.java:744) ? 另外，也請配置好SecondaryNameNode上hdfs-site.xml中的“dfs.datanode.data.dir”為合適的值： ??hadoop.tmp.dir ??/home/tuzq/software/current/tmp ??A?base?for?other?temporary?directories. |
15.5.?fs.defaultFS?is?file:///
在core-site.xml中，當只填寫了fs.defaultFS，而fs.default.name為默認的file:///時，會報此錯誤。解決方法是設置成相同的值。
15.6.?a?shared?edits?dir?must?not?be?specified?if?HA?is?not?enabled
該錯誤可能是因為hdfs-site.xml中沒有配置dfs.nameservices或dfs.ha.namenodes.mycluster。
15.7.?/tmp/dfs/name?is?in?an?inconsistent?state:?storage?directory?does?not?exist?or?is?not?accessible.
只需按日志中提示的，創建好相應的目錄。
15.8.?The?auxService:mapreduce_shuffle?does?not?exist
問題原因是沒有配置yarn-site.xml中的“yarn.nodemanager.aux-services”，將它的值配置為mapreduce_shuffle，然后重啟yarn問題即解決。記住所有yarn節點都需要修改，包括ResourceManager和NodeManager，如果NodeManager上的沒有修改，仍然會報這個錯誤。
15.9.?org.apache.hadoop.ipc.Client:?Retrying?connect?to?server
該問題，有可能是因為NodeManager中的yarn-site.xml和ResourceManager上的不一致，比如NodeManager沒有配置yarn.resourcemanager.ha.rm-ids。
15.10.?mapreduce.Job:?Running?job:?job_1445931397013_0001
Hadoop提交mapreduce任務時，卡在mapreduce.Job:?Running?job:?job_1445931397013_0001處。
問題原因可能是因為yarn的NodeManager沒起來，可以用jdk的jps確認下。
?
該問題也有可能是因為NodeManager中的yarn-site.xml和ResourceManager上的不一致，比如NodeManager沒有配置yarn.resourcemanager.ha.rm-ids。
15.11.?Could?not?format?one?or?more?JournalNodes
執行“./hdfs?namenode?-format”時報“Could?not?format?one?or?more?JournalNodes”。
可能是hdfs-site.xml中的dfs.namenode.shared.edits.dir配置錯誤，比如重復了，如：
?qjournal://hadoop-168-254:8485;hadoop-168-254:8485;hadoop-168-253:8485;hadoop-168-252:8485;hadoop-168-251:8485/mycluster
?
修復后，重啟JournalNode，問題可能就解決了。
15.12.?org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.ResourceManager:?Already?in?standby?state
遇到這個錯誤，可能是yarn-site.xml中的yarn.resourcemanager.webapp.address配置錯誤，比如配置成了兩個yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1，實際應當是yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1和yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2。
15.13.?No?valid?image?files?found
如果是備NameNode，執行下“hdfs?namenode?-bootstrapStandby”再啟動。
2015-12-01?15:24:39,535?ERROR?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode:?Failed?to?start?namenode.
java.io.FileNotFoundException:?No?valid?image?files?found
????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImageTransactionalStorageInspector.getLatestImages(FSImageTransactionalStorageInspector.java:165)
????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImage.loadFSImage(FSImage.java:623)
????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSImage.recoverTransitionRead(FSImage.java:294)
????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.loadFSImage(FSNamesystem.java:975)
????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.loadFromDisk(FSNamesystem.java:681)
????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.loadNamesystem(NameNode.java:584)
????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.initialize(NameNode.java:644)
????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.(NameNode.java:811)
????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.(NameNode.java:795)
????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.createNameNode(NameNode.java:1488)
????????at?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode.main(NameNode.java:1554)
2015-12-01?15:24:39,536?INFO?org.apache.hadoop.util.ExitUtil:?Exiting?with?status?1
2015-12-01?15:24:39,539?INFO?org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode:?SHUTDOWN_MSG:
15.14.?xceivercount?4097?exceeds?the?limit?of?concurrent?xcievers?4096
此錯誤的原因是hdfs-site.xml中的配置項“dfs.datanode.max.xcievers”值4096過小，需要改大一點。該錯誤會導致hbase報“notservingregionexception”。
16/04/06?14:30:34?ERROR?namenode.NameNode:?Failed?to?start?namenode.
15.15.?java.lang.IllegalArgumentException:?Unable?to?construct?journal,?qjournal://hadoop-030:8485;hadoop-031:8454;hadoop-032
執行“hdfs?namenode?-format”遇到上述錯誤時，是因為hdfs-site.xml中的配置dfs.namenode.shared.edits.dir配置錯誤，其中的hadoop-032省了“:8454”部分。
15.16.?Bad?URI?'qjournal://hadoop-030:8485;hadoop-031:8454;hadoop-032:8454':?must?identify?journal?in?path?component
是因為配置hdfs-site.xml中的“dfs.namenode.shared.edits.dir”時，路徑少帶了cluster名。
15.17.?16/04/06?14:48:19?INFO?ipc.Client:?Retrying?connect?to?server:?hadoop-032/10.143.136.211:8454.?Already?tried?0?time(s);?retry?policy?is?RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10,?sleepTime=1000?MILLISECONDS)
檢查hdfs-site.xml中的“dfs.namenode.shared.edits.dir”值，JournalNode默認端口是8485，不是8454，確認是否有寫錯。JournalNode端口由hdfs-site.xml中的配置項dfs.journalnode.rpc-address決定。
15.18.?Exception?in?thread?"main"?org.apache.hadoop.HadoopIllegalArgumentException:?Could?not?get?the?namenode?ID?of?this?node.?You?may?run?zkfc?on?the?node?other?than?namenode.
執行“hdfs?zkfc?-formatZK”遇到上面這個錯誤，是因為還沒有執行“hdfs?namenode?-format”。NameNode?ID是在“hdfs?namenode?-format”時生成的。
15.19.?2016-04-06?17:08:07,690?INFO?org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage:?Storage?directory?[DISK]file:/data3/datanode/data/?has?already?been?used.
以非root用戶啟動DataNode，但啟動不了，在它的日志文件中發現如下錯誤信息：
2016-04-06?17:08:07,707?INFO?org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage:?Analyzing?storage?directories?for?bpid?BP-418073539-10.143.136.207-1459927327462
2016-04-06?17:08:07,707?WARN?org.apache.hadoop.hdfs.server.common.Storage:?Failed?to?analyze?storage?directories?for?block?pool?BP-418073539-10.143.136.207-1459927327462
java.io.IOException:?BlockPoolSliceStorage.recoverTransitionRead:?attempt?to?load?an?used?block?storage:?/data3/datanode/data/current/BP-418073539-10.143.136.207-1459927327462
繼續尋找，會發現還存在如何錯誤提示：
Invalid?dfs.datanode.data.dir?/data3/datanode/data:
EPERM:?Operation?not?permitted
使用命令“ls?-l”檢查目錄/data3/datanode/data的權限設置，發現owner為root，原因是因為之前使用root啟動過DataNode，將owner改過來即可解決此問題。
15.20.?2016-04-06?18:00:26,939?WARN?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:?Problem?connecting?to?server:?hadoop-031/10.143.136.208:8020
DataNode的日志文件不停地記錄如下日志，是因為DataNode將作為主NameNode，但實際上10.143.136.208并沒有啟動，主NameNode不是它。這個并不表示DataNode沒有起來，而是因為DataNode會同時和主NameNode和備NameNode建立心跳，當備NameNode沒有起來時，有這些日志是正常現象。
2016-04-06?18:00:32,940?INFO?org.apache.hadoop.ipc.Client:?Retrying?connect?to?server:?hadoop-031/10.143.136.208:8020.?Already?tried?0?time(s);?retry?policy?is?RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10,?sleepTime=1000?MILLISECONDS)
2016-04-06?17:55:44,555?INFO?org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode:?Namenode?Block?pool?BP-418073539-10.143.136.207-1459927327462?(Datanode?Uuid?2d115d45-fd48-4e86-97b1-e74a1f87e1ca)?service?to?hadoop-030/10.143.136.207:8020?trying?to?claim?ACTIVE?state?with?txid=1
“trying?to?claim?ACTIVE?state”出自于hadoop/hdfs/server/datanode/BPOfferService.java中的updateActorStatesFromHeartbeat()。
?
2016-04-06?17:55:49,893?INFO?org.apache.hadoop.ipc.Client:?Retrying?connect?to?server:?hadoop-031/10.143.136.208:8020.?Already?tried?5?time(s);?retry?policy?is?RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10,?sleepTime=1000?MILLISECONDS)
“Retrying?connect?to?server”出自于hadoop/ipc/Client.java中的handleConnectionTimeout()和handleConnectionFailure()。
15.21.?ERROR?cluster.YarnClientSchedulerBackend:?Yarn?application?has?already?exited?with?state?FINISHED!
如果遇到這個錯誤，請檢查NodeManager日志，如果發現有如下所示信息：
WARN?org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.monitor.ContainersMonitorImpl:?Container?[pid=26665,containerID=container_1461657380500_0020_02_000001]?is?running?beyond?virtual?memory?limits.?Current?usage:?345.0?MB?of?1?GB?physical?memory?used;?2.2?GB?of?2.1?GB?virtual?memory?used.?Killing?container.
?
則表示需要增大yarn-site.xmk的配置項yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio的值，該配置項默認值為2.1。
16/10/13?10:23:19?ERROR?client.TransportClient:?Failed?to?send?RPC?7614640087981520382?to?/10.143.136.231:34800:?java.nio.channels.ClosedChannelException
java.nio.channels.ClosedChannelException
16/10/13?10:23:19?ERROR?cluster.YarnSchedulerBackend$YarnSchedulerEndpoint:?Sending?RequestExecutors(0,0,Map())?to?AM?was?unsuccessful
java.io.IOException:?Failed?to?send?RPC?7614640087981520382?to?/10.143.136.231:34800:?java.nio.channels.ClosedChannelException
????????at?org.apache.spark.network.client.TransportClient$3.operationComplete(TransportClient.java:249)
????????at?org.apache.spark.network.client.TransportClient$3.operationComplete(TransportClient.java:233)
????????at?io.netty.util.concurrent.DefaultPromise.notifyListener0(DefaultPromise.java:680)
????????at?io.netty.util.concurrent.DefaultPromise$LateListeners.run(DefaultPromise.java:845)
????????at?io.netty.util.concurrent.DefaultPromise$LateListenerNotifier.run(DefaultPromise.java:873)
????????at?io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor.runAllTasks(SingleThreadEventExecutor.java:357)
????????at?io.netty.channel.nio.NioEventLoop.run(NioEventLoop.java:357)
????????at?io.netty.util.concurrent.SingleThreadEventExecutor$2.run(SingleThreadEventExecutor.java:111)
????????at?java.lang.Thread.run(Thread.java:745)
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