【Hadoop】2、Hadoop高可用集群部署
1.服务器设置
集群规划
Namenode-Hadoop管理节点
10.25.24.92
10.25.24.93
Datanode-Hadoop数据存储节点
10.25.24.89
10.25.24.90
10.25.24.91
Zookeeper—高可用推举机制
1- 标识需要安装
NN-namenode
DN-datanode
服务器名 |
NN |
DN |
ZK |
|
10.25.24.92 |
jyh-zhzw-inline-25 |
1 |
1(1) |
|
10.25.24.93 |
jyh-zhzw-inline-26 |
1 |
1(2) |
|
10.25.24.91 |
jyh-zhzw-inline-24 |
1 |
1(5) |
1.1 设置hostname
用root用户
重启网络服务
2.设置ssh免密登录
ssh-keygen -t rsa
ssh-keygen -m PEM -t rsa
(这个是生成PEM的模式)
这里重新设置免密登录
获取到公钥文件之后,复制所有公钥到一个文件,然后分发到各个服务器
cat id_rsa.pub > authorized_keys
设置文件权限,authoriz.. 必须是600
重新生成rsa密钥:
清空所有的authorized_keys
拷贝其他主机的id_rsa.pub到临时目录,并追加内容到authorized_keys
Ip依次改动91,92,93,94
scp oss@10.25.24.94:/home/oss/.ssh/id_rsa.pub ./tmp/
cat ./tmp/id_rsa.pub >> authorized_keys
最后修改权限chmod 600 authorized_keys
然后拷贝文件到各个子节点
3.Zookeeper配置
下载地址:https://apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.13/
上传服务器,并解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.13.tar.gz
创建zk数据目录
/home/oss/hadoop/zookeeper-3.4.13/zkData
如果要启动zookeeper首先必须配置conf/zoo.cfg文件
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
最后的server.x
注意server.x 这个X一定要和myid对应起来,并且前面不用的服务器先注解调
4.设置Hadoop配置文件
4.1设置Hadoop的jdk路径
4.2 设置hdfs配置
设置一个逻辑名称,定义一个新的集群名称
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value>
</property>
配置这个namenode下的其他集群
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
这里注意下,如果有NFS共享磁盘,那么我们
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir[x3] </name>
<value>file:///mnt/filer1/dfs/ha-name-dir-shared</value>
</property>
可以配置一个绝对路径
总体配置:
如果使用高可用HA配置,使用ZK部署,那么还需要配置
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
4.3 修改core-site.xml
4.4 采用yarn作为mapreduce的资源调度框架
vi mapred-site.xml
这个运行框架可选:
local, classic or yarn.
Local:则不会使用YARN集群来分配资源,在本地节点执行。在本地模式运行的任务,无法发挥集群的优势
Yarn: mapreduce.framework.name设置为yarn,当客户端配置mapreduce.framework.name为yarn时, 客户端会使用YARNRunner与服务端通信, 而YARNRunner真正的实现是通过ClientRMProtocol与RM交互, 包括提交Application, 查询状态等功能
老一些的版本还有一个JobTracker的实现类,即:classic。用于和MapReduce1.X兼容用的,高一些的版本已经没有这个实现类了。
编辑配置yarn-site.xml
4.5 配置文件设置子文件
5.启动集群
配置path环境变量bin目录
如果手动管理集群上的服务,则需要在运行名称节点的每台计算机上手动启动zkfc守护程序。
./hadoop-daemon.sh --script /home/oss/hadoop/hadoop-2.9.2/bin/hdfs start zkfc
5.1 启动zk
每个节点都启动一下
5.2 启动Hadoop集群
格式化namenode
[hdfs]$ $HADOOP_PREFIX/bin/hdfs namenode -format <cluster_name>
hdfs namenode -format hbyd_hadoop
启动namenode
[hdfs]$ $HADOOP_PREFIX/sbin/hadoop-daemon.sh --config $HADOOP_CONF_DIR --script hdfs start namenode
启动namenode
./hadoop-daemon.sh --config /home/oss/hadoop/hadoop-2.9.2/etc/hadoop --script hdfs start namenode
如果ssh配置好了,启动所有hdfs配置
Sbin/start-dfs.sh
格式化ZK(只用在一台namenode上执行)
Hdfs zkfc -formatZK
Hadoop启动ZK管控切换
./hadoop-daemon.sh start zkfc
5.3 启动yarn资源管理集群
注意我们需要手动启动另外一个resourceManager节点
yarn-daemon.sh start resourcemanager
手动启动。
查看节点状态
yarn rmadmin -getServiceState rm1
active
yarn rmadmin -getServiceState rm1
6.动态添加节点
6.1 添加datanode节点
6.1.1 先设置hostname
这个要root用户
设置主节点到对应子节点的域名配置
92,93设置一下
6.1.2 设置ssh免密登录(2台namenode都要)
ssh-keygen -m PEM -t rsa
(这个是生成PEM的模式)
这里重新设置免密登录
获取到公钥文件之后,复制所有公钥到一个文件,然后分发到各个服务器
cat id_rsa.pub > authorized_keys
设置文件权限,authoriz.. 必须是600
重新生成rsa密钥:
清空所有的authorized_keys
拷贝其他主机的id_rsa.pub到临时目录,并追加内容到名称节点的authorized_keys
6.1.3 部署子节点
拷贝Hadoop部署包到相应的子节点
修改主节点slave文件,添加新增节点的ip信息(集群重启时使用)
6.1.4 启动datanode节点
配置子节点环境变量(子节点对namenode也要互通)
运行sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
启动子节点nodemanager
6.1.5 启动子节点yarn服务
在新增节点,运行sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager即可
问题:
1.无法启动namenode,显示50070端口被占用
之前把http-address写成了rcp和上面重复了
2.第二个namenode无法启动,namespaceid冲突
是否是第二个节点没有格式化
拷贝namenode1的tmp目录中的namenode的配置文件进入第二个namenode节点的tmp目录中
3.部署好了无法切换namenode Unable to fence service by any configured method
2019-01-09 14:27:59,677 INFO org.apache.hadoop.ha.NodeFencer: Trying method 1/1: org.apache.hadoop.ha.SshFenceByTcpPort(null)
2019-01-09 14:27:59,677 WARN org.apache.hadoop.ha.SshFenceByTcpPort: Unable to create SSH session
com.jcraft.jsch.JSchException: invalid privatekey: [B@54e5974c
提示是SSH错误的密钥
这里我们改一下配置试一下
最后发现是centos7默认生成的密钥文件是OPENSSH开头的
而JSch
无法识别。。。。
只能识别-----BEGIN RSA PRIVATE KEY-----这种
气死我了,浪费我时间。。。。,这个算jsch自己的不完善吧。。。
[x1]参数设定了允许一个跟随者与一个领导者进行同步的时间,如果在设定的时间段内,跟随者未完成同步,它将会被集群丢弃。所有关联到这个跟随者的客户端将连接到另外一个跟随着。
[x2]表单server.x的条目列出了组成ZooKeeper服务的服务器。当服务器启动时,它通过在dataDir中查找文件myid来知道它是哪个服务器。该文件包含服务器号,以ASCII格式。
[x3]上述配置调整完毕后,我们就可以启动journalNodes守护进程,默认的"sbin/start-dfs.sh"脚本会根据"dfs.namenode.shared.edits.dir"配置,在相应的Datanode上启动journalNodes。当然我们可以使用::"bin/hdfs start journalnode"分别在相应的机器上启动。
一旦JournalNodes启动成功,它们将会从Namenode上同步metadata。
1、如果你的HDFS集群是新建的,那么需要在每个Namenode上执行"hdfs namenode -format"指令。
2、如果你的namenodes已经format了,或者是将non-ha转换成ha架构,你应该在将其中一个namenode上的metadata复制到另一台上(dfs.namenode.name.dir目录下的数据),然后在那个没有format的新加入的namenode上执行"hdfs namenode -bootstrapStandby"。运行这个指令需要确保JournalNodes中持有足够多的edits。
3、如果你将一个non-ha的Namenode(比如backup,其已经formated)切换成HA,你需要首先运行"hdfs -initializeSharedEdits",这个指令将本地Namenode中的edits初始化Journalnodes。
此后,你就可以启动HA Namenodes。可以通过配置指定的HTTP地址(dfs.namenode.https-address)来查看各个Namenode的状态,Active or Standby。
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