Hadoop加zookeeper构建高可靠集群
事前准备
1.更改Linux主机名,每个人都有配置
vim /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=hadoop-server1
2.改动IP /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
3.改动主机名和IP的映射关系
vim /etc/hosts
192.168.146.181 hadoop-server1
192.168.146.182 hadoop-server2
192.168.146.183 hadoop-server3
192.168.146.184 hadoop-server4
192.168.146.185 hadoop-server5
######注意######假设你们公司是租用的server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
4.关闭防火墙
#查看防火墙状态
service iptables status
#关闭防火墙
service iptables stop
#查看防火墙开机启动状态
chkconfig iptables --list
#关闭防火墙开机启动
chkconfig iptables off
前4步用root用户操作,操作完后重新启动机器
5.ssh免登陆hadoop用户操作
#生成ssh免登陆密钥
#进入到我的home文件夹
cd ~/.ssh
ssh-keygen -t rsa (四个回车)
运行完这个命令后,会生成两个文件id_rsa(私钥)、id_rsa.pub(公钥)
将公钥复制到要免密登陆的目标机器上
ssh-copy-id hadoop-server2
6.安装JDK,配置环境变量等root用户操作
vim /etc/proflie
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_65
export HADOOP_HOME=/itcast/hadoop-2.4.1
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
source /etc/profile
集群规划:
主机名 IP
安装软件 执行进程
hadoop-server1 192.168.146.181:jdk、hadoop
namenode resourcemanage
DFSZKFailoverController(zkfc)
hadoop-server2 192.168.146.182:jdk、hadoop
namenode resourcemanage
DFSZKFailoverController(zkfc)
hadoop-server3 192.168.146.183:jdk、hadoop、zookeeper
datanode nodemanage
journalnode QuorumPeerMain
hadoop-server4 192.168.146.184:jdk、hadoop、zookeeper
datanode nodemanage
journalnode QuorumPeerMain
hadoop-server5 192.168.146.185:jdk、hadoop、zookeeper
datanode nodemanage
journalnode QuorumPeerMain
安装步骤:
1.安装配置zooekeeper集群(在hadoop-server3上)
1.1解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /home/hadoop/app/
1.2改动配置
cd /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
改动:dataDir=/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/data
在最后加入:
server.1=hadoop-server3:2888:3888
server.2=hadoop-server4:2888:3888
server.3=hadoop-server5:2888:3888
保存退出
然后创建一个tmp目录
mkdir /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/data
再创建一个空文件
touch /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/data/myid
最后向该文件写入ID
echo 1 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/data/myid
1.3将配置好的zookeeper复制到其它节点
scp -r /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/ weekend06:/home/hadoop/app/
scp -r /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/ weekend07:/home/hadoop/app/
注意:改动hadoop-server4、hadoop-server5相应/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/data/myid内容
hadoop-server4:
echo 2 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/data/myid
hadoop-server5:
echo 3 > /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/data/myid
2.安装配置hadoop集群(在hadoop-server1上操作)
2.1解压
tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C /weekend/
2.2配置HDFS(hadoop2.0全部的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop文件夹下)
#将hadoop加入到环境变量中
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/hadoop/home/app/jdk1.7.0_55
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
#hadoop2.0的配置文件所有在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
cd /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/etc/hadoop
2.2.1改动hadoo-env.sh
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_55
2.2.2改动core-site.xml
<configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns1/</value>
</property>
<!-- 指定hadoop暂时文件夹 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop-server3:2181,hadoop-server3:2181,hadoop-server3:2181</value>
</property>
</configuration>
2.2.3改动hdfs-site.xml
<configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为ns1。须要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<!-- ns1以下有两个NameNode。各自是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>hadoop-server1:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>hadoop-server1:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>weekend02:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>hadoop-server2:50070</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://hadoop-server3:8485;hadoop-server4:8485;hadoop-server5:8485/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-2.4.1/journaldata</value>
</property>
<!-- 开启NameNode失败自己主动切换 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 配置失败自己主动切换实现方式 -->
<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,多个机制用换行切割。即每一个机制暂用一行-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>
sshfence
shell(/bin/true)
</value>
</property>
<!-- 使用sshfence隔离机制时须要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>
2.2.4改动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改动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>hadoop-server1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>hadoop-server2</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>hadoop-server3:2181,hadoop-server4:2181,hadoop-server5:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
2.2.6改动slaves(slaves是指定子节点的位置)
hadoop-server3
hadoop-server4
hadoop-server5
2.2.7配置免password登陆
#首先要配置hadoop-server1到hadoop-server2、hadoop-server3、hadoop-server4、hadoop-server5的免password登陆
#在hadoop-server1上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥复制到其它节点。包含自己
ssh-coyp-id hadoop-server1
ssh-coyp-id hadoop-server2
ssh-coyp-id hadoop-server3
ssh-coyp-id hadoop-server4
ssh-coyp-id hadoop-server5
#注意:resourcemanager到nodemanager要配置免密登录
#注意:两个namenode之间要配置ssh免password登陆,别忘了配置hadoop-server2到hadoop-server1的免登陆
在hadoop-server2上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
ssh-coyp-id -i hadoop-server1
2.4将配置好的hadoop复制到其它节点
scp -r /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/ hadoop@hadoop-server2:/home/hadoop/app/
scp -r /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/ hadoop@hadoop-server3:/home/hadoop/app/
scp -r /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/ hadoop@hadoop-server4:/home/hadoop/app/
scp -r /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/ hadoop@hadoop-server5:/home/hadoop/app/
###注意:严格依照以下的步骤
2.5启动zookeeper集群(分别在hadoop-server3、hadoop-server4、hadoop-server5上启动zk)
cd /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态:一个leader。两个follower
./zkServer.sh status
2.6启动journalnode(分别在在hadoop-server3、hadoop-server4、hadoop-server5上运行)
cd /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#执行jps命令检验。hadoop-server3、hadoop-server4、hadoop-server5上多了JournalNode进程
2.7格式化HDFS
#在hadoop-server1上运行命令:
hdfs namenode -format
#格式化后会在依据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件,这里我配置的是/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp,然后将/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp复制到hadoop-server2的/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/下。
scp -r tmp/ hadoop-server2:/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/
##也能够这样,在hadoop-server2上运行命令:建议hdfs namenode -bootstrapStandby
2.8格式化ZKFC(在hadoop-server1上运行就可以)
hdfs zkfc -formatZK
2.9启动HDFS(在hadoop-server1上运行)
sbin/start-dfs.sh
2.10启动YARN(#####注意#####:是在hadoop-server1上运行start-yarn.sh)
sbin/start-yarn.sh
在hadoop-server2上启动 yyarn-daemon.sh start rescourcemanager
到此,hadoop-2.4.1配置完成。能够统计浏览器訪问:
http://192.168.146.181:50070
NameNode 'hadoop-server1:9000' (active)
http://192.168.146.182:50070
NameNode 'hadoop-server2:9000' (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 -9 <pid of NN>
通过浏览器訪问:http://192.168.146.182:50070
NameNode 'hadoop-server2:9000' (active)
这个时候hadoop-server2上的NameNode变成了active
在运行命令:
hadoop fs -ls /
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2015-06-24 15:36 /profile
刚才上传的文件依旧存在!。!
手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器訪问:http://192.168.146.181:50070
NameNode 'hadoop-server1:9000' (standby)
验证YARN:
执行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序:
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out
OK,大功告成!
。!
測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 启动一个单独的zkfc流程
版权声明:本文博主原创文章。博客,未经同意不得转载。
Hadoop加zookeeper构建高可靠集群的更多相关文章
- Linux企业集群用商用硬件和免费软件构建高可用集群PDF
Linux企业集群:用商用硬件和免费软件构建高可用集群 目录: 译者序致谢前言绪论第一部分 集群资源 第1章 启动服务 第2章 处理数据包 第3章 编译内容 第二部分 高可用性 第4章 使用rsync ...
- Apache httpd和JBoss构建高可用集群环境
1. 前言 集群是指把不同的服务器集中在一起,组成一个服务器集合,这个集合给客户端提供一个虚拟的平台,使客户端在不知道服务器集合结构的情况下对这一服务器集合进行部署应用.获取服务等操作.集群是企业应用 ...
- Hadoop及Zookeeper+HBase完全分布式集群部署
Hadoop及HBase集群部署 一. 集群环境 系统版本 虚拟机:内存 16G CPU 双核心 系统: CentOS-7 64位 系统下载地址: http://124.202.164.6/files ...
- zookeeper+activemq高可用集群搭建
一.准备工作: 准备三台机器:192.168.35.111192.168.35.112192.168.35.113 二.搭建zookeeper 三台机器上均要搭建zookeeper服务// 下载zoo ...
- ActiveMQ+ZooKeeper搭建高可用集群
一.说明 实际的应用中,一般为了应用的高可用性,都会搭建集群环境去处理.部署多台应用,这样,即使一台有问题,其他热备应用可以立马顶上,继续提供服务. ActiveMQ的集群部署,基于zookeeper ...
- lvs+keepalive构建高可用集群
大纲 一.前言 二.Keepalived 详解 三.环境准备 四.LVS+Keepalived 实现高可用的前端负载均衡器 一.前言 Keepalived使用的vrrp协议方式,虚拟路由 ...
- 构建高可用集群Keepalived+Haproxy负载均衡
重点概念vrrp_script中节点权重改变算法vrrp_script 里的script返回值为0时认为检测成功,其它值都会当成检测失败:weight 为正时,脚本检测成功时此weight会加到pri ...
- Hadoop HA高可用集群搭建(Hadoop+Zookeeper+HBase)
声明:作者原创,转载注明出处. 作者:帅气陈吃苹果 一.服务器环境 主机名 IP 用户名 密码 安装目录 master188 192.168.29.188 hadoop hadoop /home/ha ...
- spark高可用集群搭建及运行测试
文中的所有操作都是在之前的文章spark集群的搭建基础上建立的,重复操作已经简写: 之前的配置中使用了master01.slave01.slave02.slave03: 本篇文章还要添加master0 ...
随机推荐
- Matlab hermite
保形分段三次hermite插值 % 这是MATLAB里面的pchip.m文件.这里把它的凝视改写成汉语,主要是想弄清楚它是怎么计算在节点处的导数的. function v = pchip(x,y,xx ...
- Screwturn搭建企业内部wiki
企业内部WIKI搭建 本文所使用的是Screwturn 基于asp.net webform和Sql server的. 仅仅要把本文资源下载下来,直接用IIS部署,然后更改web.config的conn ...
- python学习笔记之五:抽象
本文会介绍如何将语句组织成函数,还会详细介绍参数和作用域的概念,以及递归的概念及其在程序中的用途. 一. 创建函数 函数是可以调用,它执行某种行为并且返回一个值.用def语句即可定义一个函数:(并非所 ...
- Oracle改变字段类型
由于需求变化.现在,我们要一个类型NUMBER(8,2)字段类型改变 char. 总体思路如以下: 将要更改类型的字段名改名以备份,然后加入一个与要更改类型的字段名同名的字段(原字段已经改 ...
- poj Optimal Milking
Optimal Milking 题目: 有K个机器.C仅仅牛.要求求出最全部牛到各个产奶机的最短距离.给出一个C+K的矩阵,表示各种标号间的距离. 而每一个地方最多有M仅仅牛. 算法分析: 二分+最短 ...
- IT增值服务,客户案例(一)--山东青岛在职人士,2年.Net经验,转Java开发半年
客户总体情况:2年.Net开发经验,2014年刚刚转Java半年.对Java的若干问题不是非常清楚,仅仅是对JSP/Servlet/JavaBean Spring.SpringMVC.Mybatis有 ...
- adodb.RecordSet的属性和方法
为了更精确地跟踪数据,要用RecordSet组件创建包括数据的游标,游标就是储存在内存中的数据: rs = Server.CreateObject("ADODB.RecordSet" ...
- Java 8 时间日期库的20个使用示例
java 8是如何处理时间及日期的 有人问我学习一个新库的最佳途径是什么?我的回答是,就是在实际项目中那样去使用它.在一个真实的项目中会有各种各样的需求,这会促使开发人员去探索和研究这个新库.简言之, ...
- 浏览器被劫持到http://hao.169x.cn/?v=108的解决办法
不管什么浏览器打开都是 http://hao.169x.cn/?v=108 1.下载wmi tool,(微软官网下载,我的下载地址是: http://120.52.73.52/download.mi ...
- 1008: University
&method=showdetail&id=1008" style="background-color:rgb(255,0,0)">台州ACM:10 ...