HA-高可用HDFS集群搭建步骤

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HA-高可用HDFS集群搭建步骤

首先。集群规划

NN-1NN-2DNZKZKFCJNN
node01✔✔✔
node02✔✔✔✔✔
node03✔✔✔
node04✔✔

1. 时间同步

  1. 各个节点安装ntp命令
    yum install ntp
  2. 上网查找最新的时间服务器
    ntp1.aliyun.com
  3. 同步时间
    ntpdate ntp1.aliyun.com

2.配置免密登录

node01->node01
node01->node02
node01->node03
node01->node04
node02->node01

在node02节点执行,将node01的公钥加入到其他节点的白名单中

ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@node01

3.所有节点配置jdk

linux安装jdk完整步骤
配置jdk:
打开解压后文件下,如下目录,依次执行

[root@node01 ~]# cd /usr/local/hadoop-2.6.5/etc/hadoop/
[root@node02 hadoop]# vim hadoop-env.sh
// 上一步打开hadoop-env.sh后将JAVA-HOME等号后面的修改为自己jdk安装目录
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_151/

4.修改hdfs-site.xml配置文件

<property>
 	<name>dfs.nameservices</name>
 	<value>mycluster</value>
</property>
<property>
 	<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
	<value>nn1,nn2</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
 	<value>node01:8020</value>
</property>
<property>
 	<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
 	<value>node02:8020</value>
</property>
<property>
 	<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
 	<value>node01:50070</value>
</property>
<property>
	 <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
 	<value>node02:50070</value>
</property>
<property>
 	<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
 	<value>qjournal://node01:8485;node02:8485;node03:8485/mycluster</value>
</property>
<property>
 	<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
 	<value>/var/sxt/hadoop/ha/jn</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</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.ssh.private-key-files</name>
 	<value>/root/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<property>
 	<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
 	<value>true</value>
</property>

5.修改core-site.xml配置文件



<property>
	<name>fs.defaultFS</name>
	<value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<property>
	<name>ha.zookeeper.quorum</name>
	<value>node02:2181,node03: 2181,node04:2181</value>
</property>
<property>
	<name>hadoop.tmp.dir</name>
	<value>/var/abc/hadoop/cluster</value>
</property>

6.修改slaves配置文件

// 注意不要写成一行,每个节点之间要换行
node02
node03
node04

7.将配置好的安装包分发到其他节点

在node01执行三次(分别执行root@node02,root@node03,root@node04)

scp -r hadoop-2.6.5  root@node02:/opt/software/hadoop
或
scp -r hadoop-2.6.5root@node02:`pwd`

8.搭建zookeeper集群

  1. 下载zookeeper安装包
  2. 解压安装包到指定目录
[root@node02 hdfs]$ tar -zvxf zookeeper-3.4.8.tar.gz -C /usr/local/
  1. 修改配置
[root@node02 zookeeper-3.4.10]# cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg

修改conf目录下的zoo.cfg

[root@node02 zookeeper-3.4.10]# vim zoo.cfg

进入后
修改dataDir为dataDir=/var/zfg/zookeeper
最后添加以下

server.1=node02:2888:3888
server.2=node03:2888:3888
server.3=node04:2888:3888
  1. 创建myid文件
    在dataDir所指定的目录下创一个名为myid的文件,文件内容为server点后面的数字。
    在/var/zfg/zookeeper/下创建myid文件,文件内容为1
  2. 将配置好的zookeeper发送给其他节点node03,node04
[root@wh2 local]# scp -r zookeeper-3.4.8@node03:`pwd`
  1. 修改各个节点的myid,依次递增,wh3为2,wh4为3
  2. 启动zookeeper (node2,node3,node4)分别执行
[root@node02 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh start

执行后查看状态

[root@node02 zookeeper-3.4.10]# bin/zkServer.sh status

三台中有一个leader,两个follower说明zookeeper集群搭建成功
若未显示正常,一般查看dataDir配置是否正常,myid是否修改成功

9.格式化NameNode(创建目录以及文件)

  1. 在node01、node02、node03分别执行如下命令
hadoop-daemon.sh start journalnode
  1. 随机选择一台NameNode执行:
hdfs namenode -format
hadoop-daemon.sh start namenode
  1. 另外一台NameNode节点执行:
hdfs namenode -bootstrapStandby

10.格式化zookeeper

hdfs zkfc -formatZK

11.关闭所有节点上的进程

stop-dfs.sh

12.启动HDFS

start-dfs.sh

13.验证ha-hdfs是否搭建成功

在浏览器输入nod01,node02的ip地址加默认端口50070分别查看是否成功
如192.168.23.128:50070显示active
192.168.23.129:50070,显示standby

14.操作HDFS文件系统

HDFS集群搭建,高可用双机热备模式(HA)自动切换,hdfs+zookeeper+journalnode,步骤分步原理详解(适合初学者) 前 言 作者也是初学hadoop,了解各组件的用途,并且项目中有些东西用不到,所以作者用最简化的组件搭建,避免多余资源的浪费,作者最初构想是zookeeper+hdfs搭建一个分布式文件系统,不用yarn和mapReduce,但是由于双机热备需要一个共享资源的目录,所以还是用到了yarn的journalnode。后续会进行详细说明。 作者会针对每一步进行详细说明以及原理解释,还有作者踩过的 阅读详情

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