linux上部署hadoop集群 HA+Federation篇

本文详细介绍了如何搭建Hadoop HA(高可用)+ Federation(联合)集群,包括环境配置、核心文件修改及关键操作步骤,确保系统的稳定性和负载均衡。

介绍

本文继续介绍hadoop部署,来说如何搭建HA+Federation,HA的意思是高可用,Federation是联合的意思,也可以理解为负载均衡的意思。

 

正文

1 环境

10台机器:

四台namenode(一个集群,每两台做一个namespace,每个ns中的两个namenode作HA),三台datanode,三台zookeeper(也可以省去这三台,把zookeeper daemon部署在其他机器上)。实际上还需要3台journalnode,但因为它比较轻量级,所以这里就把它部署在datanode上了。

为了方便,本文后面就用ns代替namespace。

2 配置文件修改

2.1 core-site.xml

修改ns1中的两台namenode的core-site.xml

    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/hadoop-2.6.0/tmp</value>
    </property>
    <property>
      <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://cluster1</value>
        </property>
     <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
           <value>10.9.214.167:2181,10.9.214.18:2181,10.9.214.211:2181</value>
            </property>

修改ns2中的两台namenode的core-site.xml

    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/hadoop-2.6.0/tmp</value>
    </property>
    <property>
      <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://cluster2</value>
        </property>
     <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
           <value>10.9.214.167:2181,10.9.214.18:2181,10.9.214.211:2181</value>
            </property>

2.2 hdfs-site.xml

修改ns1中的两台namenode的hdfs-site.xml

     <property>  
             <name>dfs.namenode.name.dir</name>  
                     <value>file:/opt/hadoop-2.6.0/hdfs/name</value>  
                         </property>  
    <property>  
            <name>dfs.datanode.data.dir</name>  
                    <value>file:/opt/hadoop-2.6.0/hdfs/data</value>  
                        </property>  
    <property>  
            <name>dfs.replication</name>  
                    <value>3</value>  
                        </property>

    <property>
      <name>dfs.nameservices</name>
        <value>cluster1,cluster2</value>
        </property>
    <property>
      <name>dfs.ha.namenodes.cluster1</name>
        <value>nn1,nn2</value>
        </property>
    <property>
      <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nn1</name>
        <value>10.9.214.151:8020</value>
        </property>
        <property>
          <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nn2</name>
            <value>10.9.214.15:8020</value>
            </property>
     <property>
       <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.nn1</name>
         <value>10.9.214.151:50070</value>
         </property>
         <property>
           <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.nn2</name>
             <value>10.9.214.15:50070</value>
             </property>
    <property>
      <name>dfs.ha.namenodes.cluster2</name>
        <value>nn3,nn4</value>
        </property>
    <property>
      <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster2.nn3</name>
        <value>10.9.214.105:8020</value>
        </property>
        <property>
          <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster2.nn4</name>
            <value>10.9.214.113:8020</value>
            </property>
     <property>
       <name>dfs.namenode.http-address.cluster2.nn3</name>
         <value>10.9.214.105:50070</value>
         </property>
         <property>
           <name>dfs.namenode.http-address.cluster2.nn4</name>
             <value>10.9.214.113:50070</value>
             </property>

     <property>
       <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
         <value>qjournal://10.9.214.158:8485;10.9.214.160:8485;10.9.214.149:8485/cluster1</value>
         </property>
     <property>
       <name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster1</name>
         <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
         </property>
     <property>
       <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
         <value>sshfence</value>
         </property>
     <property>
       <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
         <value>sshfence</value>
         </property>
     <property>
       <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
         <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
         </property>
     <property>
       <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
         <value>/opt/hadoop-2.6.0/journalnode</value>
         </property>
      <property>
         <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
            <value>true</value>
             </property>

修改ns2中的两台namenode的hdfs-site.xml

     <property>  
             <name>dfs.namenode.name.dir</name>  
                     <value>file:/opt/hadoop-2.6.0/hdfs/name</value>  
                         </property>  
    <property>  
            <name>dfs.datanode.data.dir</name>  
                    <value>file:/opt/hadoop-2.6.0/hdfs/data</value>  
                        </property>  
    <property>  
            <name>dfs.replication</name>  
                    <value>3</value>  
                        </property>

    <property>
      <name>dfs.nameservices</name>
        <value>cluster1,cluster2</value>
        </property>
    <property>
      <name>dfs.ha.namenodes.cluster1</name>
        <value>nn1,nn2</value>
        </property>
    <property>
      <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nn1</name>
        <value>10.9.214.151:8020</value>
        </property>
        <property>
          <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nn2</name>
            <value>10.9.214.15:8020</value>
            </property>
     <property>
       <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.nn1</name>
         <value>10.9.214.151:50070</value>
         </property>
         <property>
           <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.nn2</name>
             <value>10.9.214.15:50070</value>
             </property>
    <property>
      <name>dfs.ha.namenodes.cluster2</name>
        <value>nn3,nn4</value>
        </property>
    <property>
      <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster2.nn3</name>
        <value>10.9.214.105:8020</value>
        </property>
        <property>
          <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster2.nn4</name>
            <value>10.9.214.113:8020</value>
            </property>
     <property>
       <name>dfs.namenode.http-address.cluster2.nn3</name>
         <value>10.9.214.105:50070</value>
         </property>
         <property>
           <name>dfs.namenode.http-address.cluster2.nn4</name>
             <value>10.9.214.113:50070</value>
             </property>

     <property>
       <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
         <value>qjournal://10.9.214.158:8485;10.9.214.160:8485;10.9.214.149:8485/cluster2</value>
         </property>
     <property>
       <name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster2</name>
         <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
         </property>
     <property>
       <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
         <value>sshfence</value>
         </property>
     <property>
       <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
         <value>sshfence</value>
         </property>
     <property>
       <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
         <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
         </property>
     <property>
       <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
         <value>/opt/hadoop-2.6.0/journalnode</value>
         </property>
      <property>
         <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
            <value>true</value>
             </property>

2.3 mapred-site.xml

修改4台namenode上的mapred-site.xml

<property>
  <name>mapreduce.framework.name</name>
  <value>yarn</value>
</property>

 

2.4 yarn-site.xml

修改ns1的yarn-site.xml

<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>10.9.214.151:18040</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>10.9.214.151:18030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>10.9.214.151:18088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>10.9.214.151:18025</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>10.9.214.151:18141</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>


修改ns2的yarn-site.xml

<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>10.9.214.105:18040</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>10.9.214.105:18030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>10.9.214.105:18088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>10.9.214.105:18025</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>10.9.214.105:18141</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

 

3 操作细节

3.1 启动zookeeper daemons

在三台zookeeper机器上执行

zkServer.sh start

3.2 格式化zookeeper

在ns1,集群2的各一个namenode上执行

hdfs zkfc -formatZK

3.3 启动journalnode

在三台journalnode机器上执行

hadoop-daemon.sh start journalnode

3.4 格式化namenode

在ns1和ns2中各一台namenode上执行

hdfs namenode -format -clusterId cluster

注意:clusterid 只有一个,因为四个namenode共用三个datanode,所以只有一个集群。

3.5 启动namenode

在ns1和ns2中各一台namenode上执行

hadoop-daemon.sh start namenode

验证

在浏览器中输入10.9.214.151:50070 可以看到hdfs状态

3.6 做namenode 数据同步到namenode standby

在ns1和ns2中另一台namenode上执行

hdfs namenode -bootstrapStandby

3.7 启动namenode standby上的namenode

hadoop-daemon.sh start namenode

3.8 启动datanode

在任意一台namenode上执行

hadoop-daemons.sh start datanode

3.9 启动zkfc

在每台namenode上执行

hadoop-daemon.sh --script hdfs start zkfc

验证

在任意一台namenode上执行以下命令分别查看各个节点状态

hdfs haadmin -ns cluster1 -getServiceState nn1
hdfs haadmin -ns cluster1 -getServiceState nn2
hdfs haadmin -ns cluster2 -getServiceState nn3
hdfs haadmin -ns cluster2 -getServiceState nn4

切换active和standby节点,看是否成功

hdfs haadmin -ns cluster1 -failover nn1 nn2

尝试关掉一个主namenode,看主备能否正常切换

尝试关掉一个datanode,看会发生什么(datanode和namenode之间是通过heartbeat每隔几分钟检测一次,若某个datanode没有反应了,namenode就会把这个datanode变为四节点,namenode每隔10分钟检测一次)

3.10 启动yarn

在ns1,ns2的各一个namenode上启动

start-yarn.sh

验证

在浏览器中输入http://10.9.214.151:18088 可看到application界面

查看hdfs文件系统内容:

hadoop dfs -ls /

拷贝一个文件到hadoop集群:

hadoop dfs -put core-site.xml /


 

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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