hdfs的HA集群搭建的相关配置
前期准备就不详细说了
.修改Linux主机名
.修改IP
.修改主机名和IP的映射关系
######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机（如华为用主机、阿里云主机等）
/etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系
.关闭防火墙
.ssh免登陆
.安装JDK，配置环境变量等 集群规划：
主机名 IP 安装的软件 运行的进程
server01 192.168.1.201 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
server02 192.168.1.202 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)
server03 192.168.1.203 jdk、hadoop ResourceManager
server04 192.168.1.204 jdk、hadoop ResourceManager
server05 192.168.1.205 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
server06 192.168.1.206 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
server07 192.168.1.207 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain 说明：
.在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。
hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中，主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode
这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态
.hadoop-2.2.0中依然存在一个问题，就是ResourceManager只有一个，存在单点故障，hadoop-2.4.1解决了这个问题，有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调
安装步骤：
.安装配置zooekeeper集群（在server05上）
.1解压
tar -zxvf zookeeper-3.4..tar.gz -C /server/
.2修改配置
cd /server/zookeeper-3.4./conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
修改：dataDir=/server/zookeeper-3.4./tmp
在最后添加：
server.=server05::
server.=server06::
server.=server07::
保存退出
然后创建一个tmp文件夹
mkdir /server/zookeeper-3.4./tmp
再创建一个空文件
touch /server/zookeeper-3.4./tmp/myid
最后向该文件写入ID
echo > /server/zookeeper-3.4./tmp/myid
.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在server06、server07根目录下创建一个server目录：mkdir /server)
scp -r /server/zookeeper-3.4./ server06:/server/
scp -r /server/zookeeper-3.4./ server07:/server/ 注意：修改server06、server07对应/server/zookeeper-3.4./tmp/myid内容
server06：
echo > /server/zookeeper-3.4./tmp/myid
server07：
echo > /server/zookeeper-3.4./tmp/myid .安装配置hadoop集群（在server01上操作）
.1解压
tar -zxvf hadoop-2.4..tar.gz -C /server/
.2配置HDFS（hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下）
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1..0_55
export HADOOP_HOME=/server/hadoop-2.4.
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin #hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
cd /home/hadoop/app/hadoop-2.4./etc/hadoop 2.2.1修改hadoo-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1..0_55 2.2.2修改core-site.xml
<configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns1/</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/app/hadoop-2.4./tmp</value>
</property> <!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>server05:,server06:,server07:</value>
</property>
</configuration> 2.2.3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>
<value>ns1</value>
</property>
<!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
<value>server01:</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>server01:</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>server02:</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>server02:</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://server05:8485;server06:8485;server07:8485/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>/home/hadoop/app/hadoop-2.4./journaldata</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>
</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>
<value>
sshfence
shell(/bin/true)
</value>
</property>
<!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.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> 2.2.4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> 2.2.5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>
<value>yrc</value>
</property>
<!-- 指定RM的名字 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<!-- 分别指定RM的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>server03</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>server04</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>server05:,server06:,server07:</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration> 2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在server01上启动HDFS、在server03启动yarn，所以server01上的slaves文件指定的是datanode的位置，server03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
server05
server06
server07 2.2.7配置免密码登陆
#首先要配置server01到server02、server03、server04、server05、server06、server07的免密码登陆
#在server01上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点，包括自己
ssh-coyp-id server01
ssh-coyp-id server02
ssh-coyp-id server03
ssh-coyp-id server04
ssh-coyp-id server05
ssh-coyp-id server06
ssh-coyp-id server07
#配置server03到server04、server05、server06、server07的免密码登陆
#在server03上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点
ssh-coyp-id server04
ssh-coyp-id server05
ssh-coyp-id server06
ssh-coyp-id server07
#注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置server02到server01的免登陆
在server02上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
ssh-coyp-id -i server01 .4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r /server/ server02:/
scp -r /server/ server03:/
scp -r /server/hadoop-2.4./ hadoop@server04:/server/
scp -r /server/hadoop-2.4./ hadoop@server05:/server/
scp -r /server/hadoop-2.4./ hadoop@server06:/server/
scp -r /server/hadoop-2.4./ hadoop@server07:/server/
###注意：严格按照下面的步骤
.5启动zookeeper集群（分别在server05、server06、tcast07上启动zk）
cd /server/zookeeper-3.4./bin/
./zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
./zkServer.sh status .6启动journalnode（分别在在server05、server06、tcast07上执行）
cd /server/hadoop-2.4.
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验，server05、server06、server07上多了JournalNode进程 .7格式化HDFS
#在server01上执行命令:
hdfs namenode -format
#格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是/server/hadoop-2.4./tmp，然后将/server/hadoop-2.4./tmp拷贝到server02的/server/hadoop-2.4./下。
scp -r tmp/ server02:/home/hadoop/app/hadoop-2.4./
##也可以这样，建议hdfs namenode -bootstrapStandby .8格式化ZKFC(在server01上执行即可)
hdfs zkfc -formatZK .9启动HDFS(在server01上执行)
sbin/start-dfs.sh .10启动YARN(#####注意#####：是在server03上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就要分别在不同的机器上启动)
sbin/start-yarn.sh 到此，hadoop-2.4.1配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://192.168.1.201:50070
NameNode 'server01:9000' (active)
http://192.168.1.202:50070
NameNode 'server02:9000' (standby) 验证HDFS HA
首先向hdfs上传一个文件
hadoop fs -put /etc/profile /profile
hadoop fs -ls /
然后再kill掉active的NameNode
kill - <pid of NN>
通过浏览器访问：http://192.168.1.202:50070
NameNode 'server02:9000' (active)
这个时候server02上的NameNode变成了active
在执行命令：
hadoop fs -ls /
-rw-r--r-- root supergroup -- : /profile
刚才上传的文件依然存在！！！
手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问：http://192.168.1.201:50070
NameNode 'server01:9000' (standby) 验证YARN：
运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4..jar wordcount /profile /out OK，大功告成！！！ 测试集群工作状态的一些指令 ：
bin/hdfs dfsadmin -report 查看hdfs的各节点状态信息 bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1 获取一个namenode节点的HA状态 sbin/hadoop-daemon.sh start namenode 单独启动一个namenode进程 ./hadoop-daemon.sh start zkfc 单独启动一个zkfc进程 注意手动代替zkfc可能导致split-brain
脑裂：本来一个大脑的两半球互相配合，变成了分裂成两个独立的大脑，都认为对方已死。在集群环境中，有这么几种可能造成"Split-Brain"现象：
1、在集群环境中的节点间的心跳线同时断掉后，集群系统所处于的一种特殊状态。例如节点1和2组成一个集群，突然1和2间的心跳同时都断了，如果此前节点1正在运行应用，心跳都断掉后2开始去接管应用，强行加载数据，此时就是split-brain。
2、集群中节点因为处理器忙或者其他原因暂时停止响应时，其他节点可能误认为该节点“已死”。
后果：节点间争夺共享磁盘（即资源）的访问权，都对共享文件系统产生读写操作，从而导致共享磁盘文件系统损坏。
解决办法：使用硬盘心跳，scsi reservation，以及最极端的power fence。
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