hadoop配置文件修改

个人配置文件压缩包地址:
hadoop配置文件压缩包地址点此下载

tar -zxvf 你的压缩包路径/hadoop.tar.gz -C /usr/hadoop(你的hadoop路径)/etc/hadoop/

需要修改的配置文件在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下面,具体修改内容如下:

core-site.xml
  1. <configuration>
  2. <!-- 指定hdfs的nameservice为ns -->
  3. <property>
  4. <name>fs.defaultFS</name>
  5. <value>hdfs://ns</value>
  6. </property>
  7. <!--指定hadoop数据临时存放目录-->
  8. <property>
  9. <name>hadoop.tmp.dir</name>
  10. <value>/usr/hadoop/hdfs/tmp</value>
  11. </property>
  12. <property>
  13. <name>io.file.buffer.size</name>
  14. <value>131072</value>
  15. </property>
  16. <property>
  17. <name>fs.checkpoint.period</name>
  18. <value>60</value>
  19. </property>
  20. <property>
  21. <name>fs.checkpoint.size</name>
  22. <value>67108864</value>
  23. </property>
  24. <property>
  25. <name>ha.zookeeper.quorum</name>
  26. <value>zhw1:2181,zhw2:2181,zhw3:2181</value>
  27. </property>
  28. </configuration>
hdfs-site.xml

  1. <configuration>
  2. <property>
  3. <name>dfs.replication</name>
  4. <value>2</value>
  5. </property>
  6. <!--指定hdfs的nameservice为ns,需要和core-site.xml中的保持一致 -->
  7. <property>
  8. <name>dfs.nameservices</name>
  9. <value>ns</value>
  10. </property>
  11. <!-- ns下面有两个NameNode,分别是zhw1,zhw2 -->
  12. <property>
  13. <name>dfs.ha.namenodes.ns</name>
  14. <value>zhw1,zhw2</value>
  15. </property>
  16. <property>
  17. <name>dfs.namenode.name.dir</name>
  18. <value>file:/usr/hadoop/hdfs/name</value>
  19. <final>true</final>
  20. </property>
  21. <property>
  22. <name>dfs.datanode.data.dir</name>
  23. <value>file:/usr/hadoop/hdfs/data</value>
  24. <final>true</final>
  25. </property>
  26. <property>
  27. <name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns.zhw1</name>
  28. <value>zhw1:9001</value>
  29. </property>
  30. <property>
  31. <name>dfs.namenode.secondary.http-address.ns.zhw2</name>
  32. <value>zhw2:9001</value>
  33. </property>
  34. <property>
  35. <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.zhw1</name>
  36. <value>zhw1:9000</value>
  37. </property>
  38. <property>
  39. <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.zhw2</name>
  40. <value>zhw2:9000</value>
  41. </property>
  42. <property>
  43. <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
  44. <value>true</value>
  45. </property>
  46. <property>
  47. <name>dfs.permissions</name>
  48. <value>false</value>
  49. </property>
  50. <property>
  51. <name>dfs.support.append</name>
  52. <value>true</value>
  53. </property>
  54. <!-- 开启NameNode故障时自动切换 -->
  55. <property>
  56. <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
  57. <value>true</value>
  58. </property>
  59. <!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
  60. <property>
  61. <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns</name>
  62. <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
  63. </property>
  64. <!--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-->
  65. <property>
  66. <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
  67. <value>shell(/bin/true)</value>
  68. </property>
  69. <!-- 使用隔离机制时需要ssh免登陆 -->
  70. <property>
  71. <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
  72. <value>~/.ssh/id_rsa</value>
  73. </property>
  74. <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
  75. <property>
  76. <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
  77. <value>qjournal://zhw1:8485;zhw2:8485;zhw3:8485/ns</value>
  78. </property>
  79. <!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
  80. <property>
  81. <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
  82. <value>/data/install/hadoop-2.7.3/journal</value>
  83. </property>
  84. <property>
  85. <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
  86. <value>30000</value>
  87. </property>
  88. </configuration>
mapred-site.xml
  1. <property>
  2. <name>mapreduce.framework.name</name>
  3. <value>yarn</value>
  4. </property>
yarn-site.xml
  1. <configuration>
  2. <!-- Site specific YARN configuration properties -->
  3. <property>
  4. <name>yarn.resourcemanager.address</name>
  5. <value>zhw1:18040</value>
  6. </property>
  7. <property>
  8. <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
  9. <value>zhw1:18030</value>
  10. </property>
  11. <property>
  12. <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
  13. <value>zhw1:18088</value>
  14. </property>
  15. <property>
  16. <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
  17. <value>zhw1:18025</value>
  18. </property>
  19. <property>
  20. <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
  21. <value>zhw1:18141</value>
  22. </property>
  23. <property>
  24. <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  25. <value>mapreduce_shuffle</value>
  26. </property>
  27. <property>
  28. <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>
  29. <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
  30. </property>
  31. </configuration>
hadoop-env.sh添加如下内容
  1. export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_281

启动命令

注意首次初始化启动命令和之后启动的命令是不同的,首次启动比较复杂,步骤不对的话就会报错,不过之后就好了

首次启动命令

1.首先启动各个节点的Zookeeper,在各个节点上执行以下命令:
  1. bin/zkServer.sh start
2.初始化zookeeper

在zhw1机器上进行zookeeper的初始化,其本质工作是创建对应的zookeeper节点

  1. bin/hdfs zkfc -formatZK
3.在每个journalnode节点用如下命令启动journalnode

三台机器执行以下命令启动journalNode,用于我们的元数据管理

  1. sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
4.初始化journalNode

zhw1机器上准备初始化journalNode (如果不行就<4.初始化journalNode>中的上下两步调换顺序)

  1. bin/hdfs namenode -initializeSharedEdits -force

zhw1机器上准备初始化namenode

  1. hdfs namenode -format
5.启动namenode
  1. bin/hdfs namenode
6.同步数据(备用节点)

在备用namenode节点执行以下命令,这个是把备用namenode节点的目录格式化并把元数据从主namenode节点copy过来,并且这个命令不会把journalnode目录再格式化了!

  1. hdfs namenode -bootstrapStandby
7.结束

zhw2同步完数据后,紧接着在zhw1按Ctrl+C结束namenode进程,然后关闭所有Journalnode
三台操作

  1. sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode

最后

日常启停命令:

  1. sbin/start-all.sh
  2. sbin/stop-all.sh

如果第二台备用namenode出现故障自动消失,请重新整一次启动过程 我个人是删掉了两台里的name与data目录并重新按照启动顺序执行

第一种与第二种方法均可,上面第一种较为方便

第二种首次启动方法
第一步:初始化zookeeper
在zhw1机器上进行zookeeper的初始化,其本质工作是创建对应的zookeeper节点

  1. [root@zhw1 hadoop]$ bin/hdfs zkfc formatZK

第二步:启动journalNode
三台机器执行以下命令启动journalNode,用于我们的元数据管理

  1. sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

第三步:在主namenode节点格式化namenode和journalnode目录

  1. hdfs namenode -format ns

第四步:启动namenode
zhw1机器上启动namenode

  1. [root@zhw1 hadoop]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

zhw2机器上启动namenode
在备用namenode节点执行第一行命令,这个是把备namenode节点的目录格式化并把元数据从主namenode节点copy过来,并且这个命令不会把journalnode目录再格式化了!然后用第二个命令启动备namenode进程!

  1. [root@zhw2 hadoop]$ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
  2. [root@zhw2 hadoop]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

第五步:启动所有节点的datanode进程
在zhw1机器上启动所有节点的datanode进程

  1. [root@zhw1 hadoop]$ sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

第六步:启动zkfc
在zhw1机器上面启动zkfc进程

  1. [root@zhw1 hadoop]$ sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc

在zhw2机器上面启动zkfc进程

  1. [root@zhw2 hadoop]$ sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc

第八步:启动jobhsitory
zhw1节点启动jobhistoryserver

  1. [root@zhw1 hadoop]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

hadoop集群环境搭建--双NameNode的更多相关文章

  1. hadoop集群环境搭建之安装配置hadoop集群

    在安装hadoop集群之前,需要先进行zookeeper的安装,请参照hadoop集群环境搭建之zookeeper集群的安装部署 1 将hadoop安装包解压到 /itcast/  (如果没有这个目录 ...

  2. hadoop集群环境搭建准备工作

    一定要注意hadoop和linux系统的位数一定要相同,就是说如果hadoop是32位的,linux系统也一定要安装32位的. 准备工作: 1 首先在VMware中建立6台虚拟机(配置默认即可).这是 ...

  3. hadoop集群环境搭建之zookeeper集群的安装部署

    关于hadoop集群搭建有一些准备工作要做,具体请参照hadoop集群环境搭建准备工作 (我成功的按照这个步骤部署成功了,经实际验证,该方法可行) 一.安装zookeeper 1 将zookeeper ...

  4. Hadoop集群环境搭建步骤说明

    Hadoop集群环境搭建是很多学习hadoop学习者或者是使用者都必然要面对的一个问题,网上关于hadoop集群环境搭建的博文教程也蛮多的.对于玩hadoop的高手来说肯定没有什么问题,甚至可以说事“ ...

  5. 大数据 -- Hadoop集群环境搭建

    首先我们来认识一下HDFS, HDFS(Hadoop Distributed File System )Hadoop分布式文件系统.它其实是将一个大文件分成若干块保存在不同服务器的多个节点中.通过联网 ...

  6. Spark集群环境搭建——Hadoop集群环境搭建

    Spark其实是Hadoop生态圈的一部分,需要用到Hadoop的HDFS.YARN等组件. 为了方便我们的使用,Spark官方已经为我们将Hadoop与scala组件集成到spark里的安装包,解压 ...

  7. 简单Hadoop集群环境搭建

    最近大数据课程需要我们熟悉分布式环境,每组分配了四台服务器,正好熟悉一下hadoop相关的操作. 注:以下带有(master)字样为只需在master机器进行,(ALL)则表示需要在所有master和 ...

  8. Hadoop集群环境搭建(一)

    1集群简介 HADOOP集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起 HDFS集群: 负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataN ...

  9. Java+大数据开发——Hadoop集群环境搭建(一)

    1集群简介 HADOOP集群具体来说包含两个集群:HDFS集群和YARN集群,两者逻辑上分离,但物理上常在一起 HDFS集群: 负责海量数据的存储,集群中的角色主要有 NameNode / DataN ...

  10. Hadoop(4)-Hadoop集群环境搭建

    准备工作 开启全部三台虚拟机,确保hadoop100的机器已经配置完成 分发脚本 操作hadoop100 新建一个xsync的脚本文件,将下面的脚本复制进去 vim xsync #这个脚本使用的是rs ...

随机推荐

  1. PostgreSQL中的B-TREE索引

    分析了解pgsql中的索引 前言 索引 B-tree B-Tree和B+Tree的区别: pgsql中B-Tree 实现 如果该节点不是最右节点 如果该节点是最右节点 参考 分析了解pgsql中的索引 ...

  2. 使用Miniconda安装R语言环境

    使用Miniconda安装R语言 下载Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 静默安装 sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p ...

  3. Dart常用核心知识

    Dart简述 Dart 是一个为全平台构建快速应用的客户端优化的编程语言,免费且开源. Dart是面向对象的.类定义的.单继承的语言.它的语法涵盖了多种语言的语法特性,如C,JavaScirpt, J ...

  4. 营销(marketing)、推广(Promotion)和 运营(Operation)的概念分别是什么?

    首先要明确的原则: 1.你得承认"讨论任何事情之前不弄清楚概念定义就是耍流氓" 2.你得承认"由于每个人的经验学识和理解力的不同,我们常对概念定义产生分歧" 3 ...

  5. Redis的Java客户端-Jedis

    Redis的Java客户端-Jedis 在Redis官网中提供了各种语言的客户端,地址:https://redis.io/docs/clients/ 其中Java客户端也包含很多: 标记为的就是推荐使 ...

  6. 《ASP.NET Core 微服务实战》-- 读书笔记(第5章)

    第 5 章 创建数据服务 选择一种数据存储 由于我坚持要尽可能的跨平台,所以我决定选用 Postgres,而不用 SQL Server 以照顾 Linux 或 Mac 电脑的读者 构建 Postgre ...

  7. PostgreSQL-查询每个表的大小

    1.查询数据库中单个表的大小(不包含索引) select pg_size_pretty(pg_relation_size('表名')); 2.查询所有表的大小并排序(包含索引) SELECT tabl ...

  8. NEMU PA 2-2 实验报告

    课程地址:https://www.bilibili.com/video/BV1f7411D7P6 一.实验目的 在PA2-1中,我们实现了了解了程序的装载和对指令的解码和执行,在这一章节我们将继续深入 ...

  9. 西门子SIMATIC LPMLV30 库的模式和状态管理器

    从基于S7-1200 / S7-1500的OMAC PackML V3.0获取到的文章内容,用于记录查看 基本信息 根据PackML_V3.0,该库包含了用于机械模式和状态管理器的功能模块. • 机械 ...

  10. NC16655 [NOIP2005]过河

    题目链接 题目 题目描述 在河上有一座独木桥,一只青蛙想沿着独木桥从河的一侧跳到另一侧.在桥上有一些石子,青蛙很讨厌踩在这些石子上.由于桥的长度和青蛙一次跳过的距离都是正整数,我们可以把独木桥上青蛙可 ...