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Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解（二）

Zookeeper集群安装

Zookeeper是一个开源分布式协调服务，其独特的Leader-Follower集群结构，很好的解决了分布式单点问题。目前主要用于诸如：统一命名服务、配置管理、锁服务、集群管理等场景。大数据应用中主要使用Zookeeper的集群管理功能。

本集群使用zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1版本。首先在Hadoop-slave1节点安装Zookeeper，方法如下：

// 新建目录    $ mkdir app/cdh    // 解压zookeeper安装包    $ tar -xvf zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1.tar.gz -C app/cdh/    // 删除安装包    $ rm -rf zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1.tar.gz    // 配置用户环境变量    $ vim .bash_profile    export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1    export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin    // 使修改的环境变量生效    $ source.bash_profile    // 修改zookeeper的配置文件    $ cd app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/conf/    $ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg    $ vim zoo.cfg    # 客户端心跳时间(毫秒)    tickTime=2000    # 允许心跳间隔的最大时间    initLimit=10    # 同步时限    syncLimit=5    # 数据存储目录    dataDir=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data    # 数据日志存储目录    dataLogDir=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data/log    # 端口号    clientPort=2181    # 集群节点和服务端口配置    server.1=hadoop-slave1:2888:3888    server.2=hadoop-slave2:2888:3888    server.3=hadoop-slave3:2888:3888    # 以下为优化配置    # 服务器最大连接数，默认为10，改为0表示无限制    maxClientCnxns=0    # 快照数    autopurge.snapRetainCount=3    # 快照清理时间，默认为0    autopurge.purgeInterval=1    // 创建zookeeper的数据存储目录和日志存储目录    $ cd ..    $ mkdir -p data/log    // 在data目录中创建一个文件myid，输入内容为1    $ echo "1" >> data/myid    // 修改zookeeper的日志输出路径(注意CDH版与原生版配置文件不同)    $ vim libexec/zkEnv.sh    if [ "x${ZOO_LOG_DIR}" = "x" ]    then       ZOO_LOG_DIR="$ZOOKEEPER_HOME/logs"    fi    if [ "x${ZOO_LOG4J_PROP}" = "x" ]    then       ZOO_LOG4J_PROP="INFO,ROLLINGFILE"    fi    // 修改zookeeper的日志配置文件    $ vim conf/log4j.properties    zookeeper.root.logger=INFO,ROLLINGFILE    // 创建日志目录    $ mkdir logs    将hadoop-slave1节点上的Zookeeper目录同步到hadoop-slave2和hadoop-slave3节点，并修改Zookeeper的数据文件。此外，不要忘记设置用户环境变量。    // 在hadoop-slave1中将zookeeper目录复制到其它节点    $ cd ~    $ scp -r app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1hadoop-slave2:/home/hadoop/app/cdh    $ scp -r app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1 hadoop-slave3:/home/hadoop/app/cdh    //在hadoop-slave2中修改data目录中的myid文件    $ echo "2" >app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data/myid    //在hadoop-slave3中修改data目录中的myid文件    $ echo "3" >app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data/myid    最后，在安装了Zookeeper的各节点上启动Zookeeper，并查看节点状态，方法如下：    // 启动    $ zkServer.sh start    // 查看状态    $ zkServer.sh status    // 关闭    $ zkServer.sh stop

Hadoop HA配置

  // 在hadoop-master1节点解压hadoop安装包  $ tar-xvf hadoop-2.6.0-cdh5.7.1.tar.gz -C /home/hadoop/app/cdh/    // 删除安装包  $ rmhadoop-2.6.0-cdh5.7.1.tar.gz    // 修改hadoop-env.sh文件  $ cd/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/etc/hadoop    $ vimhadoop-env.sh  exportJAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_79  
  // 配置core-site.xml文件  $ vim core-site.xml    <configuration>    <!-- 指定hdfs的nameservices名称为mycluster，与hdfs-site.xml的HA配置相同 -->    <property>      <name>fs.defaultFS</name>      <value>hdfs://mycluster</value>    </property>      <!-- 指定缓存文件存储的路径 -->    <property>      <name>hadoop.tmp.dir</name>      <value>/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/data/tmp</value>    </property>      <!-- 配置hdfs文件被永久删除前保留的时间（单位：分钟），默认值为0表明垃圾回收站功能关闭 -->    <property>      <name>fs.trash.interval</name>      <value>1440</value>    </property>      <!-- 指定zookeeper地址，配置HA时需要 -->    <property>      <name>ha.zookeeper.quorum</name>      <value>hadoop-slave1:2181,hadoop-slave2:2181,hadoop-slave3:2181</value>    </property>  </configuration>
  // 配置hdfs-site.xml文件  $ vim hdfs-site.xml    <configuration>    <!-- 指定hdfs元数据存储的路径 -->    <property>      <name>dfs.namenode.name.dir</name>      <value>/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/data/namenode</value>    </property>      <!-- 指定hdfs数据存储的路径 -->    <property>      <name>dfs.datanode.data.dir</name>      <value>/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/data/datanode</value>    </property>      <!-- 数据备份的个数 -->    <property>      <name>dfs.replication</name>      <value>3</value>    </property>      <!-- 关闭权限验证 -->    <property>      <name>dfs.permissions.enabled</name>      <value>false</value>    </property>      <!-- 开启WebHDFS功能（基于REST的接口服务） -->    <property>      <name>dfs.webhdfs.enabled</name>      <value>true</value>    </property>      <!-- //////////////以下为HDFS HA的配置////////////// -->    <!-- 指定hdfs的nameservices名称为mycluster -->    <property>      <name>dfs.nameservices</name>      <value>mycluster</value>    </property>      <!-- 指定mycluster的两个namenode的名称分别为nn1,nn2 -->    <property>      <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>      <value>nn1,nn2</value>    </property>      <!-- 配置nn1,nn2的rpc通信端口 -->    <property>      <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>      <value>hadoop-master1:8020</value>    </property>    <property>      <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>      <value>hadoop-master2:8020</value>    </property>      <!-- 配置nn1,nn2的http通信端口 -->    <property>      <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>      <value>hadoop-master1:50070</value>    </property>    <property>      <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>      <value>hadoop-master2:50070</value>    </property>      <!-- 指定namenode元数据存储在journalnode中的路径 -->    <property>      <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>      <value>qjournal://hadoop-slave1:8485;hadoop-slave2:8485;hadoop-slave3:8485/mycluster</value>    </property>      <!-- 指定journalnode日志文件存储的路径 -->    <property>      <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>      <value>/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/data/journal</value>    </property>      <!-- 指定HDFS客户端连接active namenode的java类 -->    <property>      <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>      <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>    </property>      <!-- 配置隔离机制为ssh -->    <property>      <name>dfs.ha.fencing.methods</name>      <value>sshfence</value>    </property>      <!-- 指定秘钥的位置 -->    <property>      <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>      <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>    </property>      <!-- 开启自动故障转移 -->    <property>      <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>      <value>true</value>    </property>  </configuration>
  // 配置mapred-site.xml文件  $ vim mapred-site.xml    <configuration>    <!-- 指定MapReduce计算框架使用YARN -->    <property>      <name>mapreduce.framework.name</name>      <value>yarn</value>    </property>      <!-- 指定jobhistory server的rpc地址 -->    <property>      <name>mapreduce.jobhistory.address</name>      <value>hadoop-master1:10020</value>    </property>      <!-- 指定jobhistory server的http地址 -->    <property>      <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>      <value>hadoop-master1:19888</value>    </property>      <!-- 开启uber模式（针对小作业的优化） -->    <property>      <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>      <value>true</value>    </property>      <!-- 配置启动uber模式的最大map数 -->    <property>      <name>mapreduce.job.ubertask.maxmaps</name>      <value>9</value>    </property>      <!-- 配置启动uber模式的最大reduce数 -->    <property>      <name>mapreduce.job.ubertask.maxreduces</name>      <value>1</value>    </property>  </configuration>
  // 配置yarn-site.xml文件  $ vim yarn-site.xml    <configuration>    <!-- NodeManager上运行的附属服务，需配置成mapreduce_shuffle才可运行MapReduce程序 -->    <property>      <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>      <value>mapreduce_shuffle</value>    </property>      <!-- 配置Web Application Proxy安全代理（防止yarn被攻击） -->    <property>      <name>yarn.web-proxy.address</name>      <value>hadoop-master2:8888</value>    </property>      <!-- 开启日志 -->    <property>      <name>yarn.log-aggregation-enable</name>      <value>true</value>    </property>      <!-- 配置日志删除时间为7天，-1为禁用，单位为秒 -->    <property>      <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>      <value>604800</value>    </property>      <!-- 修改日志目录 -->    <property>      <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>      <value>/logs</value>    </property>      <!-- 配置nodemanager可用的资源内存 -->    <property>      <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>      <value>2048</value>    </property>      <!-- 配置nodemanager可用的资源CPU -->    <property>      <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>      <value>2</value>    </property>      <!-- //////////////以下为YARN HA的配置////////////// -->    <!-- 开启YARN HA -->    <property>      <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>      <value>true</value>    </property>      <!-- 启用自动故障转移 -->    <property>      <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>      <value>true</value>    </property>      <!-- 指定YARN HA的名称 -->    <property>      <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>      <value>yarncluster</value>    </property>      <!-- 指定两个resourcemanager的名称 -->    <property>      <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>      <value>rm1,rm2</value>    </property>      <!-- 配置rm1，rm2的主机 -->    <property>      <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>      <value>hadoop-master1</value>    </property>    <property>      <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>      <value>hadoop-master2</value>    </property>      <!-- 配置YARN的http端口 -->    <property>      <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>      <value>hadoop-master1:8088</value>    </property>    <property>      <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>      <value>hadoop-master2:8088</value>    </property>      <!-- 配置zookeeper的地址 -->    <property>      <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>      <value>hadoop-slave1:2181,hadoop-slave2:2181,hadoop-slave3:2181</value>    </property>      <!-- 配置zookeeper的存储位置 -->    <property>      <name>yarn.resourcemanager.zk-state-store.parent-path</name>      <value>/rmstore</value>    </property>      <!-- 开启yarn resourcemanager restart -->    <property>      <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>      <value>true</value>    </property>      <!-- 配置resourcemanager的状态存储到zookeeper中 -->    <property>      <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>      <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>    </property>      <!-- 开启yarn nodemanager restart -->    <property>      <name>yarn.nodemanager.recovery.enabled</name>      <value>true</value>    </property>      <!-- 配置nodemanager IPC的通信端口 -->    <property>      <name>yarn.nodemanager.address</name>      <value>0.0.0.0:45454</value>    </property>  </configuration>
  // 配置slaves文件  $ vimslaves  hadoop-slave1  hadoop-slave2  hadoop-slave3    // 创建配置文件中涉及的目录  $ cd/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/    $ mkdir-p data/tmp    $ mkdir-p data/journal    $ mkdir-p data/namenode    $ mkdir-p data/datanode    // 将hadoop工作目录同步到集群其它节点  $ scp-r /home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/hadoop-master2:/home/hadoop/app/cdh/  scp -r/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/ hadoop-slave1:/home/hadoop/app/cdh/  scp -r/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/ hadoop-slave2:/home/hadoop/app/cdh/  scp -r/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/ hadoop-slave3:/home/hadoop/app/cdh/    // 在集群各节点上修改用户环境变量  $ vim .bash_profile  export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1  export LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native  export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin    // 使修改的环境变量生效  $ source.bash_profile    // 解决本地库文件不存在的问题  在apache官网下载hadoop-2.6.0.tar.gz，解压后将lib/native下所有文件复制到$HADOOP_HOME/lib/native中。

Hadoop集群的初始化

  // 启动zookeeper集群（分别在slave1、slave2和slave3上执行）  $ zkServer.shstart    // 格式化ZKFC（在master1上执行）  $ hdfszkfc -formatZK    // 启动journalnode（分别在slave1、slave2和slave3上执行）  $ hadoop-daemon.shstart journalnode    // 格式化HDFS（在master1上执行）  $ hdfsnamenode -format    // 将格式化后master1节点hadoop工作目录中的元数据目录复制到master2节点  $ scp-r app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/data/namenode/*hadoop-master2:/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/data/namenode/    // 初始化完毕后可关闭journalnode（分别在slave1、slave2和slave3上执行）  $ hadoop-daemon.shstop journalnode
  • Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解（一）
  • Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解（二）
  • Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解（三）

本文原创地址：https://www.linuxprobe.com/hadoop-high-available-2.html编辑：吴向平，审核员：暂无

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