入门大数据---HDFS-HA搭建
一.简述
上一篇了解了Zookeeper和HDFS的一些概念,今天就带大家从头到尾搭建一下,其中遇到的一些坑也顺便记录下。
1.1 搭建的拓扑图如下:
1.2 部署环境:Centos3.1,java1.8.0 ,Hadoop3.2,Zookeeper3.5.5
Linux环境搭建我这里就不介绍了,请自行百度(PS:需要注意的一点是,最后一步硬盘大小最好改大一些,比如60G)。
1.3 搭建Linux的时候可能会遇到这么几个问题:
首先安装系统的时候不要选择精简版,这样会有很多软件不全,尽量去选择全一些的版本,比如我选择的Infrastucture Server,然后全勾上了,这样虽然占用空间大了些,但是省去了后续安装很多组件的烦恼。
二.正文
小技巧:在搭建之前先说个小技巧,我们搭建的时候可以先在一台虚拟机上部署,然后通过克隆到其它机器,修改部分该修改的参数就行了,这样就方便了环境的频繁部署。
2.1 配置环境
2.1.1 设置固定ip
1.进入到 /etc/sysconfig/network-scripts
2.点击Vmware上面的编辑->虚拟网络编辑器 点开NAT设置,里面可以看到网关IP
3.编辑ifcfg配置文件,修改固定ip,网关地址,DNS映射,子网掩码等
vim ifcfg-eno16777736
TYPE=Ethernet
#标记显示固定ip
BOOTPROTO=static
DEFROUTE=yes
PEERDNS=yes
PEERROUTES=yes
IPV4_FAILURE_FATAL=no
IPV6INIT=yes
IPV6_AUTOCONF=yes
IPV6_DEFROUTE=yes
IPV6_PEERDNS=yes
IPV6_PEERROUTES=yes
IPV6_FAILURE_FATAL=no
NAME=eno16777736
DEVICE=eno16777736
ONBOOT=yes
#ip地址,这个以tuge1举例,我设定的为100,后面的tuge2,tuge3,tuge4可以分别设置为101,102,103
IPADDR=192.168.40.100
#网关地址,这个根据上面第二步可以获得
GATEWAY=192.168.40.2
NETMASK=255.255.255.0
#DNS地址
DNS1=114.114.114.114
DNS2=8.8.8.8
4.重启服务:service network restart
2.1.2 配置hadoop环境
1.打开tuge1,在/opt/ 下面创建一个文件夹hadoop
cd /opt/
mkdir hadoop
2.进入到hadoop,在官网找到对应的hadoop版本进行下载,然后对文件进行解压
cd hadoop
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.2.0/hadoop-3.2.0.tar.gz
tar -xvf hadoop-3.2.0.tar.gz
2.1.3 配置java环境
3.然后回到/opt/下面创建一个java文件
cd /opt/
mkdir java
4.进入到java,通过ftp将jdk上传到此目录,并进行解压
cd java
tar -xvf jdk-8u221-linux-x64.tar.gz
2.1.4 配置Zookeeper环境
1.进入到 /opt/下面创建zookeeper文件夹
cd /opt/
mkdir zookeeper
2.进入到zookeeper文件夹,下载zookeeper,然后对文件进行解压
cd zookeeper
wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/stable/apache-zookeeper-3.5.5-bin.tar.gz
tar -xvf apache-zookeeper-3.5.5-bin.tar.gz
2.1.5 将配置写入配置文件
打开/etc/profile 配置Hadoop和Java环境
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8.0_221
export HADOOP_HDFS_HOME=/opt/hadoop/hadoop-3.2.0
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-3.2.0
export ZK_HOME=/opt/zookeeper/apache-zookeeper-3.5.5-bin
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin:$ZK_HOME/bin
CLASSPATH=$JAVA_HOME/jre/lib/ext:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH CLASSPATH
配置好后,使用source /etc/profile 重新加载配置文件。
2.1.6 验证环境配置
java --version
hadoop version
10.将上面配置好的tuge1克隆到tuge2,tuge3,tuge4,并修改对应的ip为101,102,103
有关Linux克隆自行百度
2.1.7 修改主机别名
vim /etc/hostname 修改为tuge1
PS:其它服务器照着配置即可
2.1.8 修改host文件添加映射别名
vim /etc/hosts 添加
192.168.40.100 tuge1
192.168.40.101 tuge2
192.168.40.102 tuge3
192.168.40.103 tuge4
2.2 搭建HDFS-Zookeeper
上面配置好环境后,接下来就是搭建HDFS了。这个可以参照官网一步一步来:
2.2.1 安装SSH:
yum install openssh-server
2.2.2 配置免密登陆
cd /.ssh
ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id localhost
(以上配置四台都执行,然后都能免密访问了)
在tuge1和tuge2服务器之间也设置互相免密,这样方便以后使用journalnode同步
另外把tuge1的密钥分发到tuge2,tuge3,tuge4上面,方便tuge1对所有机器的控制
2.2.3 配置namenode节点为tuge1,tuge2,并设置遇到故障自动切换
编辑hadoop配置文件:
cd /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop
vim hdfs-site.xml
---------------------------------------------
<configuration>
<property>
<!-- DataNode副本数,伪分布模式配置为1 -->
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.http.address</name>
<value>0.0.0.0:50070</value>
</property>
<!-- 启用webhdfs -->
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!--指定hdfs的nameservice为mycluster,需要和core-site.xml中的保持一致
dfs.ha.namenodes.[nameservice id]为在nameservice中的每一个NameNode设置唯一标示符。
配置一个逗号分隔的NameNode ID列表。这将是被DataNode识别为所有的NameNode。
例如,如果使用"node1"作为nameservice ID,并且使用"nn1"和"nn2"作为NameNodes标示符
-->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value>
</property>
<!-- tuge1下面有一个NameNode,tuge2下面有一个NameNode,分别是nn1,nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
<value>tuge1:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>tuge1:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>tuge2:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>tuge2:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的edits元数据的共享存储位置。也就是JournalNode列表
该url的配置格式:qjournal://host1:port1;host2:port2;host3:port3/journalId
journalId推荐使用nameservice,默认端口号是:8485 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://tuge2:8485;tuge3:8485;tuge4:8485/mycluster</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>/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/ha/jn</value>
</property>
<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 确定处于Active的Node -->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</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>/root/.ssh/id__rsa</value>
</property>
</configuration>
---------------------------------------------
cd /opt/hadoop
vim core.site.xml
-----------------------------------------
<configuration>
<property>
<!-- 元数据文件存放位置,真正使用的时候会被加载到内容中 -->
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/hadoop/hadoop-3.2.0/ha</value>
</property>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>tuge1:2181,tuge2:2181,tuge3:2181,tuge4:2181</value>
</property>
</configuration>
------------------------------------------
PS:不要忘了,在一台机器上配置即可,然后分发到其它机器就行了
2.2.4 指定DataNode在tuge3和tuge4上
cd /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/etc/hadoop
在workers文件里面指定DataNode
vim workers
------------------------
tuge3
tuge4
--------------------------
PS:弄完了分发到其它机器即可
2.2.5 指定zookeeper在tuge1,tuge2,tuge3和tuge4上
cd /opt/zookeeper/apache-zookeeper-3.5.5-bin/conf
将zoo_sample.cfg复制一份重命名为zoo.cfg
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
-------------------------------------
dataDir=/opt/zookeeper/apache-zookeeper-3.5.5-bin/zkData
server.1=tuge1:2888:3888
server.2=tuge2:2888:3888
server.3=tuge3:2888:3888
server.4=tuge4:2888:3888
------------------------------------
PS:弄完了,进行分发
2.2.6 创建myid文件,指定每台机器的zookeeper ID
cd /opt/zookeeper/apache-zookeeper-3.5.5-bin/
mkdir zkData --其它服务器也相应创建下
touch myid
vim myid --如果是tuge1就写1,tuge2就写2
---------------------------
1
---------------
PS:分发myid到其它机器,并修改数字
2.2.7 格式化NameNode
在格式化之间,要先开启journalnode
hadoop-daemon.sh start journalnode
查看防火墙状态: systemctl status firewalld.service
执行关闭命令: systemctl stop firewalld.service
再次执行查看防火墙命令:systemctl status firewalld.service
执行开机禁用防火墙自启命令 : systemctl disable firewalld.service
做完以上步骤后在以下文件添加点内容:
在start-dfs.sh和stop-dfs.sh文件里面添加
---------------------------------------------
HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
HDFS_JOURNALNODE_USER=root
HDFS_ZKFC_USER=root
在$HADOOP_HOME/etc/hadoop/hadoop-env.sh下面添加
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8.0_221
-----------------------------------------------
添加完后分发。
然后选择任意一台NameNode开始格式化
hdfs namenode -format
格式化完成后,在另一台同步元数据
hdfs namenode -bootstrapStandby
2.2.8 格式化Zookeeper
首先启动Zookeeper (下面两个命令tuge1,tuge2,tuge3,tuge4都执行一遍)
cd /opt/zookeeper/apache-zookeeper-3.5.5-bin/bin
./zkServer.sh start
查看Zookeeper启动状态
./zkServer.sh status
使用jps查看所有java进程
开始格式化
hdfs zkfc -formatZK
好了,经过无数采坑,按照上面步骤终于搭建完了,最终贴下效果图:
运行命令:
cd /opt/hadoop/hadoop-3.2.0/sbin
./start-dfs.sh
浏览效果:
学习官网: http://hadoop.apache.org/
入门大数据---HDFS-HA搭建的更多相关文章
- 入门大数据---HDFS,Zookeeper,ZookeeperFailOverController(简称:ZKFC),JournalNode是什么?
HDFS介绍: 简述: Hadoop Distributed File System(HDFS)是一种分布式文件系统,设计用于在商用硬件上运行.它与现有的分布式文件系统有许多相似之处.但是,与其他分布 ...
- 入门大数据---通过Yarn搭建MapReduce和应用实例
上一篇中我们了解了MapReduce和Yarn的基本概念,接下来带领大家搭建下Mapreduce-HA的框架. 结构图如下: 开始搭建: 一.配置环境 注:可以现在一台计算机上进行配置,然后分发给其它 ...
- 入门大数据---Hive的搭建
本博客主要介绍Hive和MySql的搭建: 学习视频一天就讲完了,我看完了自己搭建MySql遇到了一堆坑,然后花了快两天才解决完,终于把MySql搭建好了.然后又去搭建Hive,又遇到了很多坑,就这 ...
- 入门大数据---Kafka的搭建与应用
前言 上一章介绍了Kafka是什么,这章就讲讲怎么搭建以及如何使用. 快速开始 Step 1:Download the code Download the 2.4.1 release and un-t ...
- 入门大数据---基于Zookeeper搭建Kafka高可用集群
一.Zookeeper集群搭建 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,所以这里搭建一个三个节点的集群. 1.1 下载 & 解压 下载对应版本 Zooke ...
- 入门大数据---基于Zookeeper搭建Spark高可用集群
一.集群规划 这里搭建一个 3 节点的 Spark 集群,其中三台主机上均部署 Worker 服务.同时为了保证高可用,除了在 hadoop001 上部署主 Master 服务外,还在 hadoop0 ...
- 入门大数据---Flume的搭建
一.下载并解压到指定目录 崇尚授人以渔的思想,我说给大家怎么下载就行了,就不直接放连接了,大家可以直接输入官网地址 http://flume.apache.org ,一般在官网的上方或者左边都会有Do ...
- Ambari——大数据平台的搭建利器之进阶篇
前言 本文适合已经初步了解 Ambari 的读者.对 Ambari 的基础知识,以及 Ambari 的安装步骤还不清楚的读者,可以先阅读基础篇文章<Ambari——大数据平台的搭建利器>. ...
- 入门大数据---Flink学习总括
第一节 初识 Flink 在数据激增的时代,催生出了一批计算框架.最早期比较流行的有MapReduce,然后有Spark,直到现在越来越多的公司采用Flink处理.Flink相对前两个框架真正做到了高 ...
- 大数据-hdfs技术
hadoop 理论基础:GFS----HDFS:MapReduce---MapReduce:BigTable----HBase 项目网址:http://hadoop.apache.org/ 下载路径: ...
随机推荐
- pix三接口配置
拓扑 R1 R1#conf t Enter configuration commands, one per line. End with CNTL/Z. R1(config)#int f0/0 R1( ...
- PHP AES加解密(兼容php5,php7)
最近在工作中负责对接API,对方要求对业务数据进行AES 算法(256,ECB,补码方式:PKCS5Padding)加密. 加密算法要求如下: 算法AES/ECB/PKCS5Padding 密钥长度2 ...
- [验证码识别技术] 字符型验证码终结者-CNN+BLSTM+CTC
验证码识别(少样本,高精度)项目地址:https://github.com/kerlomz/captcha_trainer 1. 前言 本项目适用于Python3.6,GPU>=NVIDIA G ...
- Nginx 笔记(二)nginx常用的命令和配置文件
个人博客网:https://wushaopei.github.io/ (你想要这里多有) 1.nginx常用的命令 (1)启动命令 在/usr/local/nginx/sbin 目录下执行 ./ ...
- Java实现 蓝桥杯 算法提高 三角形
算法提高 12-1三角形 时间限制:1.0s 内存限制:256.0MB 提交此题 问题描述 为二维空间中的点设计一个结构体,在此基础上为三角形设计一个结构体.分别设计独立的函数计算三角形的周长.面积. ...
- Java实现 LeetCode 229 求众数 II(二)
229. 求众数 II 给定一个大小为 n 的数组,找出其中所有出现超过 ⌊ n/3 ⌋ 次的元素. 说明: 要求算法的时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1). 示例 1: 输入: [3,2, ...
- Java实现 蓝桥杯 图书排列(全排列)
标题:图书排列 将编号为1~10的10本书排放在书架上,要求编号相邻的书不能放在相邻的位置. 请计算一共有多少种不同的排列方案. 注意,需要提交的是一个整数,不要填写任何多余的内容. 9 9 10 9 ...
- Java实现 洛谷 P1149 火柴棒等式
import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.LinkedList; import java.util.S ...
- Spring AOP概念及作用
一:SpringAOP概念 面向切面编程(Aspect Oriented Programming)提高了另一种角度来思考程序的结构,通过预编译方式和运行期间的动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术. ...
- java Exception 处理汇总
1.java.lang.Exception: No runnable methods 测试类,没有可以运行的方法 解决: 方法添加注释:@Test