1.简介

  2.X版本后namenode支持了HA特性,使得整个文件系统的可用性更加增强。

2.安装前提

  zookeeper集群,zookeeper的安装参考[hadoop][会装]zookeeper安装

3.资源规划

  

xufeng-1 xufeng-2 xufeng-3
zookeeper zookeeper zookeeper

JournalNode

JournalNode

JournalNode

NameNode

DFSZKFailoverController

NameNode

DFSZKFailoverController

 
 datanode     datanode  datenode
resourcemanager   resourcemanager
nodemanager   nodemanager nodemanager
注意:
实际部署的时候JournalNode应该和namenode进程分开部署,这里由于资源有限暂未分开

 4.开始部署

  a.目录规划

  hadoop安装目录使用软链接的方式,这样有利于后续升级后也不需要去修改其他环境变量等参数

  配置文件也和安装包分离,有利于后续升级后配置不需要重新倒腾。  

hadoop@xufeng- hadoop]$ ll
总用量
lrwxrwxrwx. hadoop hadoop 7月 : hadoop -> /opt/hadoop/hadooplib/cdh5.4.2/hadoop-2.6.-cdh5.4.2
drwxrwxr-x. hadoop hadoop 7月 : hadoop-config

  b.环境变量设定(xufeng-1上修改后同步到其他机器)

#hadoop
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-config
export HADOOP_LOG_DIR=/opt/hadoop/hadoop/logs

  c.配置文件修改(xufeng-1上修改后同步到其他机器)

  首先将软件包中的etc/hadoop下的所有文件拷贝到hadoop-config目录。

  修改core-site.xml  

<configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns1/</value>--->这里并没有给出具体的那一台主机,因为是两个namenode所以可以将此名称看做为逻辑组合,这个组合后续配置文件中会给出更加详细的描述和定义
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/hadoop/hadoop-data/hadoop/temp</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>xufeng-:,xufeng-:,xufeng-:</value>
</property>
</configuration>

  修改hdfs-site.xml

<configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为ns1,需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>------>这里就是core-site.xml中提到的逻辑概念,hdaoop中称之为服务,注意是复数形式,也就是我们如果愿意可以在一个集群中规划处多个服务来
<value>ns1</value>
</property>
<!-- ns1下面有两个NameNode,分别是nn1,nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>-------->描述这个服务有哪些namenode作为管理节点
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>----->描述其中一个namenode的管理节点在哪里
<value>xufeng-:</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>xufeng-:</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>----->描述另外一个namenode的管理节点在哪里?
<value>xufeng-:</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>xufeng-:</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://xufeng-1:8485;xufeng-2:8485;xufeng-3:8485/ns1</value>----->指出qjournal地址,这个集群就好比NFS,里面存放的是edits.log,主备namenode都可以访问,做到数据共享,藉此是实现HA的关键
</property>
<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://xufeng-1:8485;xufeng-2:8485;xufeng-3:8485/ns1</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>/opt/hadoop/hadoop-data/hadoop/journaldata</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>------------------>两台主备namenode在其本地存放数据(fsimage)的目录
<value>/opt/hadoop/hadoop-data/hadoop/hdfs/namenode</value>
<description>NameNode directory for namespace and transaction logs storage.</description>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/opt/hadoop/hadoop-data/hadoop/hdfs/datanode</value>
<description>DataNode directory</description>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value></value>
</property>
<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>----->指明是使用zkfc的方式去管理主备切换,既伴随namenode启动也会同时在同样的机器上启动zkfc,它的目的就是管理namenode在zookeeper上节点,藉此来实现主备切换实现。
</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>------>所谓隔离机制,既是到备namenode升级为主的时候将会使用这一个机制发送命令去杀死另外一个namenode,通常为kill -9(补枪的重要性,万一假死呢)
<value>
sshfence
shell(/bin/true)
</value>
</property>
<!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->------>使用上述隔离机制既是想对方发送一条shell指令,那么久必须是免密码登录的。
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>---
<value>~/.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></value>
</property>
</configuration>

  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>

  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>------>与namenode的服务一样,这里只写出一个逻辑名称,后续配置会进一步说明
<value>yrc</value>
</property>
<!-- 指定RM的名字 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>------>上述cluster-id逻辑名称下具体有几个实际的rm
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<!-- 分别指定RM的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>----->每一个rm的主机位置
<value>xufeng-</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>xufeng-</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>xufeng-:,xufeng-:,xufeng-:</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

  修改slaves文件

  这个文件是公用的计算节点配置文件,当启动hdfs模块的时候,此时里面写入的主机上会启动datanode进程。

  当启动yarn模块时候,此时里面写入的主机会启动nodemanager进程。 

xufeng-
xufeng-
xufeng-

5. 启动hadoop方法和顺序(假设zookeeper已经启动完毕)

  [首次启动场景]                                                               

  1.启动journalnode(各个节点上都执行)

hadoop-daemon.sh start journalnode

            

  2.启动namenode与zkfc

  a.由于有两个namenode,所以在xufeng-1上执行:  

hdfs namenode -format

  b.再将其工作目录(hdfs-site.xml的dfs.namenode.name.dir指定的路径)拷贝到xufeng-2这台主机的对应目录上,以保证两个namenode初始化数据相同

scp -r /opt/hadoop/hadoop-data/hadoop/hdfs/namenode/*  xufeng-2:/opt/hadoop/hadoop-data/hadoop/hdfs/namenode

  c.格式化zkfc(xufeng-1上执行即可)

hdfs zkfc -formatZK

  d.启动hdfs

start-dfs.sh

  3.启动yarn

start-yarn.sh

  以上将hadoop所有的进程都启动完毕。

6. 验证安装结果

  1.检查hdfs:

        

  2.检查yarn

至此hadoop ha模式分布式安装完成。

以上。

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