从零搭建hadoop集群之hadoop集群安装

1.集群规划

	HDSF	YARN
hadoop01	NanemNode(主机点)，DataNode	NodeManager
hadoop02	DataNode, SecondaryNamenode	NodeManager
hadoop03	DataNode	NodeManager, ResourceManager(主节点)

2. 再hadoop01的/home/hadoop目录下创建module 文件

3.下载2.7.6安装包   https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/

4.上传hadoop安装包

通过xftp传送给到hadoop01机器的/home/hadoop/software目录下

[hadoop@hadoop01 software]$ tar -zxvf hadoop-2.7.6.tar.gz -C ../module/

5. 修改配置文件

cd /home/hadoop/module/hadoop-2.7.6/etc/hadoop

修改 hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_73

修改 core-site.xml

<configuration>
    <!-- 指定 hdfs 的 nameservice 为 myha01 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://myha01/</value>
    </property>
    <!-- 指定 hadoop 工作目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/data/hadoopdata/</value>
    </property>
    <!-- 指定 zookeeper 集群访问地址 -->
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181</value>
    </property>
</configuration>

修改 hdfs-site.xml

<configuration>
    <!-- 指定副本数 -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <!--指定 hdfs 的 nameservice 为 myha01，需要和 core-site.xml 中保持一致-->
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>myha01</value>
    </property>
    <!-- myha01 下面有两个 NameNode，分别是 nn1，nn2 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.myha01</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <!-- nn1 的 RPC 通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.myha01.nn1</name>
        <value>hadoop01:9000</value>
    </property>
    <!-- nn1 的 http 通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.myha01.nn1</name>
        <value>hadoop01:50070</value>
    </property>
    <!-- nn2 的 RPC 通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.myha01.nn2</name>
        <value>hadoop02:9000</value>
    </property>
    <!-- nn2 的 http 通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.myha01.nn2</name>
        <value>hadoop02:50070</value>
    </property>
    <!-- 指定 NameNode 的 edits 元数据在 JournalNode 上的存放位置 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://hadoop01:8485;hadoop02:8485;hadoop03:8485/myha01</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/data/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 -->
    <!-- 此处配置在安装的时候切记检查不要换行-->
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.myha01</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>30000</value>
    </property>
</configuration>

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>
    <!-- 设置 mapreduce 的历史服务器地址和端口号 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>hadoop01:10020</value>
    </property>
    <!-- mapreduce 历史服务器的 web 访问地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>hadoop01:19888</value>
    </property>
</configuration>

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>hadoop04</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>hadoop05</value>
    </property>
    <!-- 指定 zk 集群地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>hadoop02:2181,hadoop03:2181,hadoop04:2181</value>
    </property>
    <!-- 要运行 MapReduce 程序必须配置的附属服务 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
    <!-- 开启 YARN 集群的日志聚合功能 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- YARN 集群的聚合日志最长保留时长 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>86400</value>
    </property>
    <!-- 启用自动恢复 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- 制定 resourcemanager 的状态信息存储在 zookeeper 集群上-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>
</configuration>

修改 slaves

添加 datanode 的节点地址：
hadoop01
hadoop02
hadoop03

6. 分发安装包到其他机器

scp -r hadoop-2.7.6 hadoop@hadoop02:$PWD
scp -r hadoop-2.7.6 hadoop@hadoop03:$PWD

7、 并分别配置环境变量

vim ~/.bashrc

添加两行：

export HADOOP_HOME=/home/hadoop/module/hadoop-2.7.6
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

source  ~/.bashrc

8. 集群初始化操作（记住：严格按照以下步骤执行）

先启动 zookeeper 集群

启动：zkServer.sh start

检查启动是否正常：zkServer.sh status

分别在每个 zookeeper（也就是规划的三个 journalnode 节点，不一定跟 zookeeper 节点一样）节点上启动 journalnode 进程

hadoop-daemon.sh start journalnode

然后用 jps 命令查看是否各个 datanode 节点上都启动了 journalnode 进程 如果报错，根据错误提示改进

在第一个 namenode 上执行格式化操作

hadoop namenode -format

然后会在 core-site.xml 中配置的临时目录中生成一些集群的信息 把他拷贝的第二个 namenode 的相同目录下

<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/data/hadoopdata/</value>

这个目录下

 [hadoop@hadoop01 ~]$ scp -r ~/data/hadoopdata/ hadoop02:~/data

或者也可以在另一个 namenode 上执行：hadoop namenode -bootstrapStandby

格式化 ZKFC

 hdfs zkfc -formatZK

在第一台机器上即可

启动 HDFS

start-dfs.sh

查看各节点进程是否启动正常：jps

访问 web 页面 http://hadoop01:50070

启动 YARN

start-yarn.sh

在主备 resourcemanager 中随便选择一台进行启动，正常启动之后，检查各节点的进程：jps

若备用节点的 resourcemanager 没有启动起来，则手动启动起来

yarn-daemon.sh start resourcemanager

之后打开浏览器访问页面：http://hadoop03:8088

查看各主节点的状态

HDFS:
hdfs haadmin -getServiceState nn1
hdfs haadmin -getServiceState nn2
YARN: 
yarn rmadmin -getServiceState rm1 
yarn rmadmin -getServiceState rm2

启动 mapreduce 任务历史服务器

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

按照配置文件配置的历史服务器的 web 访问地址去访问： http://hadoop01:1988