HA分布式集群一hadoop+zookeeper

时间：2021-08-28 08:11:54

一：HA分布式配置的优势：

　　1，防止由于一台namenode挂掉，集群失败的情形

　　2，适合工业生产的需求

二：HA安装步骤：

1，安装虚拟机

　1，型号：VMware_workstation_full_12.5.0.11529.exe　　linux镜像：CentOS-7-x86_64-DVD-1611.iso

　　注意点：

　　1，网络选择了桥接模式（可以防止route总变），（台式机或服务器最好设置自己的本机的ip地址为静态的ip)

　　2，安装过程中选择了基础建设模式（infras...)，（减少内存的消耗，但又保证基本的环境的模式）

　　3，用户名root  密码 root
　　4，网络配置使用了手动网络固定网络ip4地址（固定ip)

　2，linux基本环境配置：(操作都在root权限下进行的）

　　1，验证网络服务：ping <主机ip>　　主机 ping <虚拟机ip>  ping www.baidu.ok　　验证ok

　　　 备份ip地址：cp /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33.bak　

　　2，防火墙设置：关闭并禁用防火墙

　　　关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service（cetos7与前面系列的iptables不同）

　　    禁用防火墙：systemctl disable firewalld.service

　　    查看防火墙状态：firewall-cmd --state

　　3，设置hosts,hostname,network

vim /etc/hostname

ha1

vim /etc/hosts

192.168.1.116    ha1

192.168.1.117    ha2

192.168.1.118    ha3

192.168.1.119    ha4

vim /etc/sysconfig/network

NETWORKING=yes

HOSTNAME=ha1

　　4，安装一些必要的包：（不一定全）

yum install -y chkconfig

yum install -y Python

yum install -y bind-utils

yum install -y psmisc

yum install -y libxslt

yum install -y zlib

yum install -y sqlite

yum install -y cyrus-sasl-plain

yum install -y cyrus-sasl-gssapi

yum install -y fuse

yum install -y portmap

yum install -y fuse-libs

yum install -y redhat-lsb

　　5，安装Java和Scala

java版本：jdk-7u80-linux-x64.rpm

scala版本：scala-2.11.6.tgz

验证是否有java:

rpm -qa|grep java 无

tar -zxf jdk-8u111-linux-x64.tar.gz

tar -zxf scala-2.11.6.tgz

mv jdk1.8.0_111 /usr/java

mv scala-2.11.6 /usr/scala

配置环境变量：

vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/java

export SCALA_HOME=/usr/scala

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$PATH

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

　　6，重启，验证上述是否设置　　ok :重启　　使用vm快照，命名为：初始化ok java,scala,主机名，防火墙，ip

　3，hadoop+zookeeper集群配置

　　1，集群机准备

　　　　连接克隆：对ha1克隆出ha2,ha3,ha4

　　　　对ha2,ha3,ha4修改网络地址，network,防火墙
　　　　vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
　　　　116 117/118/119
　　　　service network restart
　　　　vim /etc/hostname
　　　　vim /etc/sysconfig/network
　　　　systemctl disable firewalld.service

　　　　对ha2,ha3,ha4重启验证ip,网络，防火墙，分别对三台机快照，命名为：初始化ok java,scala,主机名，防火墙，ip

　　2，集群框架图

机子

Namenode

DataNode

Zookeeper

ZkFC

JournalNode

RM

DM

Ha1

1

1

1

1

1

Ha2

1

1

1

1

1

1

Ha3

1

1

1

1

Ha4

1

1

　　3，ssh通信：　ok后　　快照 ssh ok

四台机：

ssh-keygen -t rsa

cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

ha1下：

scp ~/.ssh/* root@ha2:~/.ssh/

scp ~/.ssh/* root@ha3:~/.ssh/

scp ~/.ssh/* root@ha4:~/.ssh/

验证：

ssh ha2/ha3/ha4

　　4，zookeeper集群配置：

　　　1，配置环境变量

zook安装：

tar -zxf zookeeper-3.4.8.tar.gz

mv zookeeper-3.4.8 /usr/zookeeper-3.4.8

修改配置文件：

export ZK_HOME=/usr/zookeeper-3.4.8

scp /etc/profile root@ha2:/etc/

scp /etc/profile root@ha3:/etc/

source /etc/profile

　　　2，zoo.cfg配置（加粗修改出）

cd /usr/zookeeper-3.4.8/conf

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

内容：

# The number of milliseconds of each tick

tickTime=2000

# The number of ticks that the initial

# synchronization phase can take

initLimit=10

# The number of ticks that can pass between

# sending a request and getting an acknowledgement

syncLimit=5

# the directory where the snapshot is stored.

# do not use /tmp for storage, /tmp here is just

# example sakes.
dataDir=/opt/zookeeper/datas

dataLogDir=/opt/zookeeper/logs
# the port at which the clients will connect

clientPort=2181

# the maximum number of client connections.

# increase this if you need to handle more clients

#maxClientCnxns=60

#

# Be sure to read the maintenance section of the

# administrator guide before turning on autopurge.

#

# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance

#

# The number of snapshots to retain in dataDir

#autopurge.snapRetainCount=3

# Purge task interval in hours

# Set to "0" to disable auto purge feature

#autopurge.purgeInterval=1
server.1=ha1:2888:3888

server.2=ha2:2888:3888

server.3=ha3:2888:3888

　　　3，启动zookeeper集群：

#三台机（ha1,ha2,ha3)

新建文件夹：

mkdir -p /opt/zookeeper/datas

mkdir -p /opt/zookeeper/logs

cd /opt/zookeeper/datas

vim myid    写1/2/3

#分发给ha2,ha3(注意ha4不需要）

cd /usr

scp -r zookeeper-3.4.8 root@ha2:/usr

scp -r zookeeper-3.4.8 root@ha3:/usr
#启动（三台机）
cd $ZK_HOME/bin
zkServer.sh start
zkServer.sh status	一个leader和连个follower

　　5，hadoop集群配置

　　　1，配置环境变量：

版本：hadoop-2.7.3.tar.gz

tar -zxf hadoop-2.7.3.tar.gz

mv hadoop2.7.3 /usr/hadoop2.7.3

export JAVA_HOME=/usr/java

export SCALA_HOME=/usr/scala

export HADOOP_HOME=/usr/hadoop-2.7.3

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$PATH

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
source /etc/profile

　　　2，hadoop.env.sh配置：

export JAVA_HOME=/usr/java

source hadoop.env.sh

hadoop version    验证ok

　　　3，hdfs-site.xml配置：后续修改后发送（scp hdfs-site.xml root@ha4:/usr/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/）

vim hdfs-site.xml

<configuration>

    <property>

             <name>dfs.nameservices</name>

             <value>mycluster</value>

    </property>

     <property>

             <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>

             <value>nn1,nn2</value>

    </property>

     <property>

             <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>

             <value>ha1:9000</value>

    </property>

     <property>

             <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>

             <value>ha2:9000</value>

    </property>

     <property>

             <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>

             <value>ha1:50070</value>

    </property>

     <property>

             <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>

             <value>ha2:50070</value>

    </property>

     <property>

             <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>

             <value>qjournal://ha2:8485;ha3:8485;ha4:8485/mycluster</value>

    </property>

     <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>

     <property>

             <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>

             <value>/root/.ssh/id_rsa</value>

    </property>

     <property>

             <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>

             <value>/opt/jn/data</value>

    </property>

     <property>

             <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>

             <value>true</value>

    </property>

</configuration>

　　　4，core-site.xml配置

<configuration>

       <property>

                <name>fs.defaultFS</name>

                <value>hdfs://mycluster</value>

       </property>

       <property>

                <name>ha.zookeeper.quorum</name>

                <value>ha1:2181,ha2:2181,ha3:2181</value>

        </property>

       <property>

               <name>hadoop.tmp.dir</name>

               <value>/opt/hadoop2</value>

               <description>A base for other temporary   directories.</description>

       </property>

</configuration>

　　　5，yarn-site.xml配置

vim yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->

        <property>

               <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

               <value>mapreduce_shuffle</value>

        </property>

        <property>

                <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>

                <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

        </property>

        <property>

               <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

               <value>ha1</value>

       </property>

</configuration>

　　　6，mapred-site.xml配置

<configuration>

<property>

      <name>mapreduce.framework.name</name>

          <value>yarn</value>

</property>

</configuration>

　　　7，slaves配置：

vim slaves

ha2

ha3

ha4

　　　8，分发并启动：

#分发

scp -r hadoop-2.7.3 root@ha2:/usr/

scp -r hadoop-2.7.3 root@ha3:/usr/

scp -r hadoop-2.7.3 root@ha4:/usr/

#启动JN(在ha2,ha3,ha4)

cd sbin

./hadoop-daemon.sh start journalnode

[root@ha2 sbin]# jps

2646 JournalNode

2695 Jps

2287 QuorumPeerMain(#zk启动的线程）

#ha1:namenode格式化

cd bin

./hdfs namenode -format

#zk格式化

./hdfs zkfc -formatZK

#可以查看cd /opt/hadoop2文件来查看元数据是否格式化正常

#ha2:namenode格式化

1，ha1要先启动namenode:

./hadoop-daemon.sh start namenode

2,ha2下

./hdfs namenode -bootstrapStandby

　　　9，验证：http://192.168.1.116:50070/验证 ok   快照 ha模式下的hadoop+zookeeper安装ok

#hdfs集群验证

[root@ha1 sbin]# ./stop-dfs.sh

Stopping namenodes on [ha1 ha2]

ha2: no namenode to stop

ha1: stopping namenode

ha2: no datanode to stop

ha3: no datanode to stop

ha4: no datanode to stop

Stopping journal nodes [ha2 ha3 ha4]

ha3: stopping journalnode

ha4: stopping journalnode

ha2: stopping journalnode

Stopping ZK Failover Controllers on NN hosts [ha1 ha2]

ha2: no zkfc to stop

ha1: no zkfc to stop

[root@ha1 sbin]# ./start-dfs.sh

ha1下：

[root@ha1 sbin]# jps

3506 Jps

3140 NameNode

2255 QuorumPeerMain

3439 DFSZKFailoverController

[root@ha2 dfs]# jps

31264 NameNode

31556 DFSZKFailoverController

31638 Jps

31336 DataNode

31436 JournalNode

2287 QuorumPeerMain

[root@ha3 sbin]# jps

2290 QuorumPeerMain

31074 DataNode

31173 JournalNode

31242 Jps

[root@ha4 sbin]# jps

31153 Jps

30986 DataNode

31084 JournalNode
配置yarn和mapred

[root@ha1 sbin]# jps

4614 NameNode

4920 DFSZKFailoverController

5356 Jps

2255 QuorumPeerMain

5103 ResourceManager

[root@ha2 hadoop]# jps

32320 DataNode

32243 NameNode

32548 DFSZKFailoverController

32423 JournalNode

32713 NodeManager

32813 Jps

2287 QuorumPeerMain

[root@ha3 ~]# jps

2290 QuorumPeerMain

31495 DataNode

31736 NodeManager

31885 Jps

31598 JournalNode

[root@ha4 ~]# jps

31505 JournalNode

31641 NodeManager

31404 DataNode

31790 Jps

相关文章