Hadoop Archives的集群搭建

于 2018-06-29 11:25:40 发布
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分类专栏： hadoop集群
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版权

一. 环境的准备

1. 修改Linux主机名



2. 修改IP

3. 修改主机名和IP的映射关系

/etc/hosts

---------注意---------

如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机（如华为用主机、阿里云主机等）

/etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系


4. 关闭防火墙

//临时关闭 service iptables stop

//禁止开机启动 chkconfig iptables off

5. ssh免密码登陆

6. 安装JDK，配置环境变量等

二. 安装步骤

1. 安装zookeeper

1.1.解压

tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz -C  /root/app/

改名:

mv zookeeper-3.4.6 zookeeper

1.2.修改配置

cd  /root/app/zookeeper/conf

复制:

cp zoo_sample.cfg  zoo.cfg

vim zoo.cfg

修改：

dataDir=/root/app/data/zkdata/data

dataLogDir=/root/app/data/zkdata/log

在最后添加：

server.1=node1:2888:3888

server.2=node2:2888:3888

server.3=node3:2888:3888

 

保存退出

然后创建两个文件夹

Mkdir -p  /root/app/data/zkdata/data

Mkdir -p /root/app/data/zkdata/log

echo 1 >  /root/app/data/zkdata/data/myid

1.3.将配置好的zookeeper拷贝到其他节点

(首先分别在node2、node3根目录下

 

scp -r /root/app/zookeeper root@node2:/root/app/

scp -r /root/app/zookeeper root@node3:/root/app/

 

注意：修改node2、node3对应/root/app/data/zkdata/data/myid内容

node2：

echo 2 >  /root/app/data/zkdata/data/myid

node3：

echo 3 >  /root/app/data/zkdata/data/myid

1.4.配置环境变量:

立即生效:

Source /etc/profile

2. 配置hadoop集群

2.1.解压

tar -zxvf hadoop-2.7.4-with-centos-6.7.tar.gz -C /root/app/

2.2.配置HDFS环境变量

（hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下）

#将hadoop添加到环境变量中

vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/root/app/jdk1.8.0_65

export HADOOP_HOME=/root/app/hadoop-2.7.4

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$CATALIAN_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:

Source /etc/profile

 

3. 修改hadoop的配置文件

#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下

cd /root/app/hadoop-2.7.4/etc/hadoop

3.1.修改hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/root/app/jdk1.8.0_65



注意:配置文件时去掉中文注释

3.2.修改core-site.xml

<configuration>
<!-- 集群名称在这里指定！该值来自于hdfs-site.xml中的配置 -->
<property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://cluster1</value>
</property>
<!-- 这里的路径默认是NameNode、DataNode、JournalNode等存放数据的公共目录 -->
<property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/root/app/data/hddata/tmp</value>
</property>
<!-- ZooKeeper集群的地址和端口。注意，数量一定是奇数，且不少于三个节点-->
<property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
</property>

</configuration>

3.3.修改hdfs-site.xml

<configuration>
<!-- 副本数量-->
<property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
</property>
<!--指定hdfs的nameservice为cluster1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>cluster1</value>
</property>
<!-- cluster1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
        <name>dfs.ha.namenodes.cluster1</name>
        <value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nn1</name>
        <value>node1:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
        <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.nn1</name>
        <value>node1:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nn2</name>
        <value>node2:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
        <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.nn2</name>
        <value>node2:50070</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://node1:8485;node2:8485;node3:8485/cluster1</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>/root/app/data/hddata/journaldata</value>
</property>
<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
<property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
</property>
<!-- 指定该集群出故障时，哪个实现类负责执行故障切换 -->
<property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster1</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</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>

3.4.修改mapred-site.xml

<configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
</property>
</configuration>

3.5.修改yarn-site.xml

<configuration>
<!-- 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>node1</value>
</property>
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>node2</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
</property>
<!-- 指定yarn的数据处理方式 -->
<property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

3.6.修改slaves

slaves是指定子节点的位置，因为要在node1上启动HDFS、在node2启动yarn，所以node1上的slaves文件指定的是datanode的位置，node2上的slaves文件指定的是nodemanager的位置

3.7.将配置好的hadoop拷贝到其他节点

注意:配置环境变量

scp -r /root/app/hadoop-2.7.4  root@node2:/root/app/

scp -r /root/app/hadoop-2.7.4  root@node3:/root/app/

三. 启动集群

1. 启动zookeeper集群

（分别在node1、node2、node3上启动zk）

cd /root/app/zookeeper/bin/


./zkServer.sh start

#查看状态：一个leader，两个follower

./zkServer.sh status


2.手动启动journalnode

（分别在在node1、node2、node3上执行）

cd /root/app/hadoop-2.7.4/sbin

hadoop-daemon.sh start journalnode

#运行jps命令检验，node1、node2、node3上多了JournalNode进程

3.格式化namenode

#在node1上执行命令:

hdfs namenode -format

#格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是/root/app/data/hddata，然后将/root/app/data/hddata拷贝到node2的/root/app/data/下。

scp -r hddata  root@node2:/home/root/app/data/

##也可以这样，建议hdfs namenode -bootstrapStandby

4. 格式化ZKFC

(在node1上执行即可)

hdfs zkfc -formatZK

5. 启动HDFS

(在node1上执行)

start-dfs.sh

6.启动YARN

是在node2上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就要分别在不同的机器上启动)

在node1启动yarn:

start-yarn.sh

在node2启动yarn:

hadoop-daemon.sh start resourcemanager

 

Node1:


Node2:

Node3:

7.访问网站

注意:本地要配置映射,才可以使用主机名访问,否则就使用对应的IP地址来访问

http://node1:50070


8.如果遇到某个节点没有启动起来

检查:三台服务器的clusterID,datanodeID





 
 
 
 
 

 

 
 
 


                

        

    

  



    


            

  



          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

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