Hadoop生产环境搭建（含HA、Federation）

Hadoop生产环境搭建

1. 将安装包hadoop-2.x.x.tar.gz存放到某一目录下，并解压。

2. 修改解压后的目录中的文件夹etc/hadoop下的配置文件（若文件不存在，自己创建。）

    包括hadoop-env.sh,mapred-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml,yarn-site.xml

3. 格式化并启动HDFS

4. 启动YARN

以上整个过程与Hadoop单机Hadoop测试环境搭建基本一致，不同的是步骤2中配置文件设置内容以及步骤3的详细过程。

HDFS2.0的HA配置方法（主备NameNode）

注意事项：

    1）主备Namenode有多种配置方法，本次使用JournalNode方式。至少准备三个节点作为JournalNode

    2）主备两个Namenode应放于不同的机器上，独享机器。（HDFS2.0中吴煦配置secondaryNamenode，备NameNode已经代替它完成相应的功能）

    3）主备NameNode之间有两种切换方式，手动切换和自动切换。其中自动切换是借助Zookeeper实现的。因此需要单独部署一个Zookeeper集群，通常为奇数个，至少3个。

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HSFS HA部署架构和流程

HSFS HA部署架

    三个JournalNode

    两个NameNode

    N个DataNode

HDFS HA部署流程——hdfs-site.xml配置

dfs.nameservices 集群中命名服务列表（自定义）

dfs.ha.namenodes.${ns}命名服务中的namenode逻辑名称（自定义）

dfs.namenode.rpc-address.${ns}.${nn} 命名服务中逻辑名称对应的RPC地址

dfs.namenode.http-address.${ns}.${nn} 命名服务中逻辑名称对应的HTTP地址

dfs.namenode.name.dir NameNode fsimage存放目录

dfs.namenode.shared.edits.dir 主备NameNode同步元信息的共享存储系统

dfs.journalnode.edits.dir Journal Node数据存放目录

HDFS HA部署流程——hdfs-site.xml配置实例

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<configuration>

    <property>

        <name>dfs.nameservices</name>

        <value>hadoop-rokid</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.ha.namenodes.hadoop-rokid</name>

        <value>nn1,nn2</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.rpc-adress.hadoop-rokid.nn1</name>

        <value>nn1:8020</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.rpc-adress.hadoop-rokid.nn2</name>

        <value>nn2:8020</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.http-adress.hadoop-rokid.nn1</name>

        <value>nn1:50070</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.http-adress.hadoop-rokid.nn2</name>

        <value>nn2:50070</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.name.dir</name>

        <value>file:///home/zhangzhenghai/cluster/hadoop/dfs/name</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>

        <value>qjournal://jnode1:8485;jnode2:8485;jnode3:8485/hadoop-rokid</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.datanode.data.dir</name>

        <value>file:///home/zhangzhenghai/cluster/hadoop/dfs/data</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>

        <value>false</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>

        <value>/home/zhangzhenghai/cluster/hadoop/dfs/journal</value>

    </property>

</configuration>

HDFS HA部署流程——core-site.xml配置实例

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<configuration>

    <property>

        <name>fs.default.name</name>

        <value>hdfs://nn1:8020</value>

    </property>

</configuration>

HDFS HA部署流程——slaves配置实例

列出集群中的所有机器名称列表

启动顺序：

    Hadoop2.x上机实践（部署多机-HDFS HA+YARN）

    HA

    注意：所有操作均在Hadoop部署目录下进行。

    启动Hadoop集群：

    step1：

    在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalNode服务，

    sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

    step2：

    在[nn1]上，对其进行格式化，并启动，

    bin/hdfs namenode -format

    sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

    step3：

    在[nn2]上，同步nn1的元数据信息，

    bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

    step4：

    启动[nn2]，

    sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

    经过以上四步骤，nn1和nn2均处于standby状态

    step5：

    将[nn1]切换成Active

    bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

    step6：

    在[nn1]上，启动所有datanode

    sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

==================================================================================

Hadoop HA+Federation部署架构和流程

HSFS HA+Federation部署架构

    三个JournalNode

    四个Namenode（每两个互备）

    N个DataNode

HDFS HA+Federation部署流程——hdfs-site.xml配置

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<configuration>

    <property>

        <name>dfs.nameservices</name>

        <value>hadoop-rokid1,hadoop-rokid2</value>

    </property>

    <!-- hadoop-rokid1 -->

    <property>

        <name>dfs.ha.namenodes.hadoop-rokid1</name>

        <value>nn1,nn2</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.rpc-adress.hadoop-rokid1.nn1</name>

        <value>nn1:8020</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.rpc-adress.hadoop-rokid1.nn2</name>

        <value>nn2:8020</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.http-adress.hadoop-rokid1.nn1</name>

        <value>nn1:50070</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.http-adress.hadoop-rokid1.nn2</name>

        <value>nn2:50070</value>

    </property>

    <!-- hadoop-rokid2 -->

    <property>

        <name>dfs.ha.namenodes.hadoop-rokid2</name>

        <value>nn3,nn4</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.rpc-adress.hadoop-rokid2.nn3</name>

        <value>nn3:8020</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.rpc-adress.hadoop-rokid2.nn4</name>

        <value>nn4:8020</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.http-adress.hadoop-rokid2.nn3</name>

        <value>nn3:50070</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.http-adress.hadoop-rokid2.nn4</name>

        <value>nn4:50070</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.namenode.name.dir</name>

        <value>file:///home/zhangzhenghai/cluster/hadoop/dfs/name</value>

    </property>

    <!-- hadoop-rokid1 JournalNode配置 两者配置不一样 每一个namespace下 只存其一-->

    <property>

        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>

        <value>qjournal://jnode1:8485;jnode2:8485;jnode3:8485/hadoop-rokid1</value>

    </property>

    <!-- hadoop-rokid2 JournalNode配置 两者配置不一样 每一个namespace下 只存其一-->

    <property>

        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>

        <value>qjournal://jnode1:8485;jnode2:8485;jnode3:8485/hadoop-rokid2</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.datanode.data.dir</name>

        <value>file:///home/zhangzhenghai/cluster/hadoop/dfs/data</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>

        <value>false</value>

    </property>

    <property>

        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>

        <value>/home/zhangzhenghai/cluster/hadoop/dfs/journal</value>

    </property>

</configuration>

启动顺序：

在nn1和nn2两个节点上进行如下操作：

    步骤1：在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动JournalNode服务：

    sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

    步骤2：在[nn1]上，对其进行格式化，并启动：

    bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-rokid1

    sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

    步骤3：在[nn2]上，同步nn1的元数据信息

    bin/hdfs namenode bootstrapStandby

    步骤4：在[nn2]上，启动NameNode

    sbin/hadooop-daemon.sh start namenode

    （经过以上四个步骤，nn1和nn2均处于standby状态）

    步骤5：在[nn1]上，将NameNode切换为Active

    bin/hdfs haadmin -ns hadoop-rokid1 -transitionToActive nn1

在nn3和nn4两个节点上进行如下操作：

    步骤1：在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动JournalNode服务：

    sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

    步骤2：在[nn3]上，对其进行格式化，并启动：

    bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-rokid2

    sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

    步骤3：在[nn4]上，同步nn3的元数据信息

    bin/hdfs namenode bootstrapStandby

    步骤4：在[nn4]上，启动NameNode

    sbin/hadooop-daemon.sh start namenode

    （经过以上四个步骤，nn3和nn4均处于standby状态）

    步骤5：在[nn3]上，将NameNode切换为Active

    bin/hdfs haadmin -ns hadoop-rokid2 -transitionToActive nn3

最后：在[nn1]上，启动所有datanode

    sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

==================================================================================

Yarn部署架构

    ResourceManager

    N个NodeManager

yarn-site.xml配置实例

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<configuration>

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

        <value>YARN001</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.address</name>

        <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8032</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

        <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8030</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

        <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8088</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address</name>

        <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8090</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

        <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8031</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

        <value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8033</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>

        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.scheduler.fair.allocation.file</name>

        <value>${yarn.home.dir}/etc/hadoop/fairscheduler.xml</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>

        <value>/home/zhangzhenghai/cluster/hadoop/yarn/local</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>

        <value>true</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>

        <value>/tmp/logs</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

        <value>30720</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>

        <value>12</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

        <value>mapreduce_shuffle</value>

    </property>

</configuration>

fairscheduler.xml配置实例

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<allocations>

    <queue name="basic">

        <minResources>102400 mb, 50 vcores</minResources>

        <maxResources>153600 mb, 100 vcores</maxResources>

        <maxRunningApps>200</maxRunningApps>

        <minSharePreemptionTimeout>300</minSharePreemptionTimeout>

        <weight>1.0</weight>

        <aclSubmitApps>root,yarn,search,hdfs</aclSubmitApps>

    </queue>

    <queue name="queue1">

        <minResources>102400 mb, 50 vcores</minResources>

        <maxResources>153600 mb, 100 vcores</maxResources>

    </queue>

    <queue name="queue2">

        <minResources>102400 mb, 50 vcores</minResources>

        <maxResources>153600 mb, 100 vcores</maxResources>

    </queue>

</allocations>

mapred-site.xml配置实例

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<configuration>

    <property>

        <name>mapreduce.framework.name</name>

        <value>yarn</value>

        <description>The runtime framework for executing MapReduce jobs. Can be one of local classic or yarn.</description>

    </property>

    <!-- jobhistory properties -->

    <property>

        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>

        <value>jobhistory:10020</value>

        <description>MapReduce JobHistory Server IPC host:port</description>

    </property>

    <property>

        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

        <value>jobhistory:19888</value>

        <description>MapReduce JobHistory Server Web UI host:port</description>

    </property>

</configuration>

YARN启动/停止步骤

在YARN001上执行以下命令

启动YARN：

    sbin/start-yarn.sh

停止YARN：

    sbin/stop-yarn.sh

启动MR-JobHistory：

    sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

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