hadoop 2.x 完全分布式搭建
HDFS HA 集群搭建:
DN(DataNode):3个;NN(NameNode):2;ZK(ZooKeeper):3(大于1的奇数个);ZKFC:和NN在同一台机器;JN:3;RM(ResourceManager):1;DM(DataManager):3个;与DN在同一台,就近原则
√表示在该机器上有该进程。
NN | DN | ZK | ZKFC | JN | RM | DM | |
Node1 | √ | √ | √ | √ | |||
Node2 | √ | √ | √ | √ | √ | √ | |
Node3 | √ | √ | √ | √ | |||
Node4 | √ | √ | √ |
1.解压 hadoop-2.5.2.tar.gz
[hadoop@node1 software]$ tar -zxvf hadoop-2.5..tar.gz
其中 -zxvf 含义如下:
-z, gzip : 对归档文件使用 gzip 压缩
-x, --extract, --get : 释放归档文件中文件及目录
-v, --verbose : 显示命令整个执行过程
-f, --file=ARCHIVE : 指定 (将要创建或已存在的) 归档文件名
这里注意,我们的环境为CentOS7 64位系统,这里的tar包也需要为64位,可以使用如下方法查看hadoop tar包是32位还是64位:
/hadoop-2.5./lib/native
[hadoop@node1 native]$ ls
libhadoop.a libhadoop.so libhadooputils.a libhdfs.so
libhadooppipes.a libhadoop.so.1.0. libhdfs.a libhdfs.so.0.0.
[hadoop@node1 native]$ file libhadoop.so.1.0.
libhadoop.so.1.0.: ELF -bit LSB shared object, x86-, version (SYSV), dynamically linked, BuildID[sha1]=29e15e4c9d9840a7b96b5af3e5732e5935d91847, not stripped
2.进入hadoop解压后的目录修改hadoop-env.sh,主要修改JAVA_HOME
[hadoop@node1 hadoop]$ echo $JAVA_HOME
/usr/java/jdk1..0_75
[hadoop@node1 hadoop]$ vim hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1..0_75
2. 修改hdfs-site.xml,可以参照官档 http://hadoop.apache.org/docs/r2.5.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html
<configuration>
<!--配置服务名称,名称可以随意-->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value>
</property>
<!--配置所有NameNode名称,这里名称随意-->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!--配置所有NameNode的RPC协议端口-->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
<value>node1.example.com:</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>node2.example.com:i8020</value>
</property>
<!--配置Http协议端口和主机-->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>node1.example.com:</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>node2.example.com:</value>
</property>
<!--配置JournalNodes 的地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://node2:8485;node3:8485;node4:8485/mycluster</value>
</property>
<!--配置客户端要使用的类,客户端使用这个类找到Active NodeName-->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!--配置sshfence-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.ssh/id_dsa</value>
</property> <!--配置JournalNodes的工作目录-->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/opt/jn/data</value>
</property> <!--开启自动切换,当然手动切换也是可用用的-->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property> </configuration>
3.配置core-site.xml
<configuration>
<!--配置NameNode入口,这里配置集群名称,不能配置具体的ip-->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<!--配置zk,表明zk在哪些机器上有-->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>node1:,node2:,node3:</value>
</property>
<!--修改hadoop的临时目录,默认目录在系统的tmp目录下-->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/hadoop</value>
</property> </configuration>
4.配置zk
initLimit=
syncLimit=
dataDir=/opt/zookeeper
clientPort= server.=node1::
server.=node2::
server.=node3::
在配置的dataDir目录下创建myid文件,在node1上配置,稍后还要在node2,node3做相应配置
[hadoop@node1 zookeeper]$ cat /opt/zookeeper/myid
将node1上的zookeeper目录拷贝的node2,及node3上
[root@node1 opt]# scp -r zookeeper/ root@node2:/opt/
[root@node1 opt]# scp -r zookeeper/ root@node3:/opt/
并在node2及node3上分别修改myid文件,node2修改为2,node3修改为3
将node1上的zk的目录拷贝到node2,node3上
[hadoop@node1 software]$ scp -r zookeeper-3.4. hadoop@node2:/home/hadoop/software/
[hadoop@node1 software]$ scp -r zookeeper-3.4. hadoop@node3:/home/hadoop/software/
配置3台节点的ZK_HOME的环境变量:
[root@node1 bin]# vim /etc/profile
export ZK_HOME=/home/hadoop/software/zookeeper-3.4.
export PATH=$PATH:$ZK_HOME/bin
关闭防火墙,并在3台机器上分别启动zk
# zkServer.sh start
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/software/zookeeper-3.4./bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED
# jps
Jps
QuorumPeerMain
5.配置slaves
[root@node1 hadoop]# vim slaves node2
node3
node4
6,将配置好的hadoop目录拷贝到其他节点
[hadoop@node1 hadoop]$ scp * hadoop@node2:/home/hadoop/software/hadoop-2.5./etc/hadoop/
[hadoop@node1 hadoop]$ scp * hadoop@node3:/home/hadoop/software/hadoop-2.5./etc/hadoop/
[hadoop@node1 hadoop]$ scp * hadoop@node4:/home/hadoop/software/hadoop-2.5./etc/hadoop/
7. 启动JournalNode
分别在node2,node3,node4机器上上启动JournalNode
[hadoop@node2 sbin]$ ./hadoop-daemon.sh start journalnode
starting journalnode, logging to /home/hadoop/software/hadoop-2.5./logs/hadoop-hadoop-journalnode-node2.out
[hadoop@node2 sbin]$ jps
JournalNode
Jps
QuorumPeerMain
[hadoop@node2 sbin]$
8.在其中一台含有Namenode的机器上进行格式化
[hadoop@node1 bin]$ ./hdfs namenode -format
9.将刚才格式化好的元数据文件拷贝到其他的namenode节点上
9.1 先启动刚才格式化后的Namenode节点(只启动NameNode)
[hadoop@node1 sbin]$ ./hadoop-daemon.sh start namenode
[hadoop@node1 sbin]$ jps
QuorumPeerMain
NameNode
Jps
9.2 再在未格式化的节点上执行以下命令:
[hadoop@node2 bin]$ ./hdfs namenode -bootstrapStandby
检查是否有相应目录生成
10.先停止所有的服务,除了ZK
[hadoop@node1 sbin]$ ./stop-dfs.sh
Stopping namenodes on [node1 node2]
node2: no namenode to stop
node1: stopping namenode
node2: no datanode to stop
node4: no datanode to stop
node3: no datanode to stop
Stopping journal nodes [node2 node3 node4]
node3: stopping journalnode
node2: stopping journalnode
node4: stopping journalnode
Stopping ZK Failover Controllers on NN hosts [node1 node2]
node2: no zkfc to stop
node1: no zkfc to stop
[hadoop@node1 sbin]$
11.格式化zkfc ,在任意一台有Namenode机器上进行格式化
[hadoop@node1 bin]$ ./hdfs zkfc -formatZK
12.启动hdfs
[hadoop@node1 sbin]$ ./start-dfs.sh
Starting namenodes on [node1 node2]
node1: starting namenode, logging to /home/hadoop/software/hadoop-2.5./logs/hadoop-hadoop-namenode-node1.out
node2: starting namenode, logging to /home/hadoop/software/hadoop-2.5./logs/hadoop-hadoop-namenode-node2.out
node4: starting datanode, logging to /home/hadoop/software/hadoop-2.5./logs/hadoop-hadoop-datanode-node4.out
node2: starting datanode, logging to /home/hadoop/software/hadoop-2.5./logs/hadoop-hadoop-datanode-node2.out
node3: starting datanode, logging to /home/hadoop/software/hadoop-2.5./logs/hadoop-hadoop-datanode-node3.out
Starting journal nodes [node2 node3 node4]
node3: starting journalnode, logging to /home/hadoop/software/hadoop-2.5./logs/hadoop-hadoop-journalnode-node3.out
node2: starting journalnode, logging to /home/hadoop/software/hadoop-2.5./logs/hadoop-hadoop-journalnode-node2.out
node4: starting journalnode, logging to /home/hadoop/software/hadoop-2.5./logs/hadoop-hadoop-journalnode-node4.out
Starting ZK Failover Controllers on NN hosts [node1 node2]
node1: starting zkfc, logging to /home/hadoop/software/hadoop-2.5./logs/hadoop-hadoop-zkfc-node1.out
node2: starting zkfc, logging to /home/hadoop/software/hadoop-2.5./logs/hadoop-hadoop-zkfc-node2.out
[hadoop@node1 sbin]$ jps
Jps
QuorumPeerMain
NameNode
DFSZKFailoverController
[hadoop@node1 sbin]$
通过jps查看需要的节点是否启动成功
[hadoop@node2 opt]$ jps
JournalNode
DataNode
DFSZKFailoverController
NameNode
Jps
QuorumPeerMain
[hadoop@node2 opt]$
[hadoop@node3 opt]$ jps
JournalNode
QuorumPeerMain
DataNode
Jps
[hadoop@node3 opt]$
[hadoop@node4 sbin]$ jps
Jps
DataNode
JournalNode
[hadoop@node4 sbin]$
13,通过浏览器访问
哪个节点为 Standby,哪个为active是通过CPU竞争机制。
测试创建目录和上传文件:
[hadoop@node1 bin]$ ./hdfs dfs -mkdir -p /usr/file
[hadoop@node1 bin]$ ./hdfs dfs -put /home/hadoop/software/jdk-7u75-linux-x64.rpm /usr/file/
到此 Hadoop2.x HA 就搭建完成。
hadoop 2.x 完全分布式搭建的更多相关文章
- Hadoop简介与伪分布式搭建—DAY01
一. Hadoop的一些相关概念及思想 1.hadoop的核心组成: (1)hdfs分布式文件系统 (2)mapreduce 分布式批处理运算框架 (3)yarn 分布式资源调度系统 2.hadoo ...
- hadoop集群完全分布式搭建
Hadoop环境搭建:完全分布式 集群规划: ip hostname 192.168.204.154 master namenode resour ...
- hadoop集群为分布式搭建
1.准备Linux环境设置虚拟机网络 1.0点击VMware快捷方式,右键打开文件所在位置 -> 双击vmnetcfg.exe -> VMnet1 host-only ->修改 ...
- 大数据系列(3)——Hadoop集群完全分布式坏境搭建
前言 上一篇我们讲解了Hadoop单节点的安装,并且已经通过VMware安装了一台CentOS 6.8的Linux系统,咱们本篇的目标就是要配置一个真正的完全分布式的Hadoop集群,闲言少叙,进入本 ...
- Hadoop学习笔记(3)——分布式环境搭建
Hadoop学习笔记(3) ——分布式环境搭建 前面,我们已经在单机上把Hadoop运行起来了,但我们知道Hadoop支持分布式的,而它的优点就是在分布上突出的,所以我们得搭个环境模拟一下. 在这里, ...
- hadoop分布式搭建
1.新建三台机器,分别为: hadoop分布式搭建至少需要三台机器: master extension1 extension2 本文利用在VMware Workstation下安装Linux cent ...
- hadoop完全分布式搭建HA(高可用)
2018年03月25日 16:25:26 D调的Stanley 阅读数:2725 标签: hadoop HAssh免密登录hdfs HA配置hadoop完全分布式搭建zookeeper 配置 更多 个 ...
- Hadoop生态圈-hbase介绍-完全分布式搭建
Hadoop生态圈-hbase介绍-完全分布式搭建 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任.
- 超详细解说Hadoop伪分布式搭建--实战验证【转】
超详细解说Hadoop伪分布式搭建 原文http://www.tuicool.com/articles/NBvMv2原原文 http://wojiaobaoshanyinong.iteye.com/b ...
随机推荐
- Location 对象
Location 对象 Location 对象包含有关当前 URL 的信息. Location 对象是 window 对象的一部分,可通过 window.Location 属性对其进行访问. 注意: ...
- zepto阻止事件冒泡
$("#model_frame").on("click",function(){ $(this).hide(); console.log($(this)); } ...
- wget 怎么下载https的连接错误: Unable to establish SSL connection
curl -O https://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.4.11.tgz?_ga=1.33040702.1440244624.1 ...
- iOS运行时Runtime浅析
运行时是iOS中一个很重要的概念,iOS运行过程中都会被转化为runtime的C代码执行.例如[target doSomething];会被转化成objc)msgSend(target,@select ...
- Java 日志性能优化
1. 选择合理的日志级别.合理控制日志内容 2. 控制日志的输出内容和格式 logger.debug("Entry number: " + i + " is " ...
- Kafka是分布式发布-订阅消息系统
Kafka是分布式发布-订阅消息系统 https://www.biaodianfu.com/kafka.html Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apa ...
- MvvmLight ToolKit 教程
MvvmLightToolKit MvvmLightToolKit的源代码是托管在CodePlex上的,我们 可以从这里获取最新版本的源代码,不仅源码,版本发布的日志,更改了哪些,修复了哪些,以及一些 ...
- SpringMVC源码分析系列
说到java的mvc框架,struts2和springmvc想必大家都知道,struts2的设计基本上完全脱离了Servlet容器,而springmvc是依托着Servlet容器元素来设计的,同时sp ...
- C#基础之泛型
1.泛型的本质 泛型的好处不用多说,在.NET中我看到有很多技术都是以泛型为基础的,不过因为不懂泛型而只能对那些技术一脸茫然.泛型主要用于集合类,最主要的原因是它不需要装箱拆箱且类型安全,比如很常用的 ...
- 【干货分享】JPager.Net MVC超好用轻量级分页控件
JPager.Net MVC好用的轻量级分页控件,好用到你无法想象,轻量到你无法想象. JPager.Net MVC好用的轻量级分页控件,实现非常简单,使用也非常简单. JPager.Net M ...