ZooKeeper学习之路（二）—— Zookeeper单机环境和集群环境搭建

一、单机环境搭建

1.1 下载

下载对应版本Zookeeper，这里我下载的版本3.4.14。官方下载地址：https://archive.apache.org/dist/zookeeper/

# wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.tar.gz

1.2 解压

# tar -zxvf zookeeper-3.4.14.tar.gz

1.3 配置环境变量

# vim /etc/profile

添加环境变量：

export ZOOKEEPER_HOME=/usr/app/zookeeper-3.4.14
export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH

使得配置的环境变量生效：

# source /etc/profile

1.4 修改配置

进入安装目录的conf/目录下，拷贝配置样本并进行修改：

# cp zoo_sample.cfg  zoo.cfg

指定数据存储目录和日志文件目录（目录不用预先创建，程序会自动创建），修改后完整配置如下：

# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just
# example sakes.
dataDir=/usr/local/zookeeper/data
dataLogDir=/usr/local/zookeeper/log
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=1

配置参数说明：

tickTime：用于计算的基础时间单元。比如session超时：N*tickTime；

initLimit：用于集群，允许从节点连接并同步到 master节点的初始化连接时间，以tickTime的倍数来表示；

syncLimit：用于集群， master主节点与从节点之间发送消息，请求和应答时间长度（心跳机制）；

dataDir：数据存储位置；

dataLogDir：日志目录；

clientPort：用于客户端连接的端口，默认2181

1.5 启动

由于已经配置过环境变量，直接使用下面命令启动即可：

zkServer.sh start

1.6 验证

使用JPS验证进程是否已经启动，出现QuorumPeerMain则代表启动成功。

[root@hadoop001 bin]# jps
3814 QuorumPeerMain

二、集群环境搭建

为保证集群高可用，Zookeeper集群的节点数最好是奇数，最少有三个节点，所以这里演示搭建一个三个节点的集群。这里我使用三台主机进行搭建，主机名分别为hadoop001，hadoop002，hadoop003。

2.1 修改配置

解压一份zookeeper安装包，修改其配置文件zoo.cfg，内容如下。之后使用scp命令将安装包分发到三台服务器上：

tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/usr/local/zookeeper-cluster/data/
dataLogDir=/usr/local/zookeeper-cluster/log/
clientPort=2181

# server.1 这个1是服务器的标识，可以是任意有效数字，标识这是第几个服务器节点，这个标识要写到dataDir目录下面myid文件里
# 指名集群间通讯端口和选举端口
server.1=hadoop001:2287:3387
server.2=hadoop002:2287:3387
server.3=hadoop003:2287:3387

2.2 标识节点

分别在三台主机的dataDir目录下新建myid文件,并写入对应的节点标识。Zookeeper集群通过myid文件识别集群节点，并通过上文配置的节点通信端口和选举端口来进行节点通信，选举出Leader节点。

创建存储目录：

# 三台主机均执行该命令
mkdir -vp  /usr/local/zookeeper-cluster/data/

创建并写入节点标识到myid文件：

# hadoop001主机
echo "1" > /usr/local/zookeeper-cluster/data/myid
# hadoop002主机
echo "2" > /usr/local/zookeeper-cluster/data/myid
# hadoop003主机
echo "3" > /usr/local/zookeeper-cluster/data/myid

2.3 启动集群

分别在三台主机上，执行如下命令启动服务：

/usr/app/zookeeper-cluster/zookeeper/bin/zkServer.sh start

2.4 集群验证

启动后使用zkServer.sh status查看集群各个节点状态。如图所示：三个节点进程均启动成功，并且hadoop002为leader节点，hadoop001和hadoop003为follower节点。

更多大数据系列文章可以参见个人 GitHub 开源项目：程序员大数据入门指南