大数据系列（hadoop） Hadoop+Zookeeper 3节点高可用集群搭建

原文地址：https://www.cnblogs.com/YellowstonePark/p/7750213.html

一、集群规划

主机名	ip	NameNode	DataNode	Yarn	ZooKeeper	JournalNode
node01	192.168.1.201	是	是	否	是	是
node02	192.168.1.202	是	是	否	是	是
node03	192.168.1.203	否	是	否	是	是

注：所有操作都是在root用户下操作，如需其他用户，请自行创建。注意文件权限问题。

二、环境搭建

1、安装JDK

1.1 下载jdk

这里使用的是jdk-8u144-linux-x64.tar.gz，下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1eSEjL8u 密码：mfdj

将下载的jdk 上传到node01服务器的/opt目录下

大数据系列（hadoop） Hadoop+Zookeeper 3节点高可用集群搭建

[[email protected] usr]# cd /opt/
[[email protected] opt]# ll
total 727676
-rw-r--r--. 1 root root 149756462 Oct 23 12:24 apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 266688029 Oct 23 12:24 hadoop-2.7.4.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 104659474 Oct 23 12:24 hbase-1.2.6-bin.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 185515842 Oct 23 12:26 jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root   3465760 Oct 23 12:24 mysql-connector-java-5.1.44.tar.gz
-rw-r--r--  1 root root  35042811 Oct 23 13:37 zookeeper-3.4.10.tar.gz

然后切换到/usr 目录下

[[email protected] ~]# cd /usr/

新建app目录，用以安装所需软件

[[email protected] usr]# mkdir -p /usr/app

进入app目录

[[email protected] opt]# cd /usr/app/

解压jdk到当前路径下

[[email protected] app]# tar zxvf /opt/jdk-8u144-linux-x64.tar.gz

建立jdk软连接

[[email protected] app]# ln -s jdk1.8.0_144/ java

配置环境变量

[[email protected] app]# vi /etc/profile

在打开的文件末尾添加如下代码后保存

export JAVA_HOME=/usr/app/java
export CLASS_PATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

使配置生效

[[email protected] app]# source /etc/profile

查看Java版本，显示如下则jdk安装完成

[[email protected] app]# java -version
java version "1.8.0_144"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_144-b01)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.144-b01, mixed mode)

根据以上流程，分别在node02、node03 节点上完成jdk 安装。

2、安装zookeeper

下载zookeeper

这里使用的是zookeeper-3.4.10.tar.gz，下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1hrQGIHI 密码：37up

将下载的zookeeper上传到node01服务器的/opt目录下

[[email protected] usr]# cd /opt/
[[email protected] opt]# ll
total 727676
-rw-r--r--. 1 root root 149756462 Oct 23 12:24 apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 266688029 Oct 23 12:24 hadoop-2.7.4.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 104659474 Oct 23 12:24 hbase-1.2.6-bin.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 185515842 Oct 23 12:26 jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root   3465760 Oct 23 12:24 mysql-connector-java-5.1.44.tar.gz
-rw-r--r--  1 root root  35042811 Oct 23 13:37 zookeeper-3.4.10.tar.gz

然后切换到/usr/app 目录下

[[email protected] ~]# cd /usr/app/

解压zookeeper到当前路径下

[[email protected] app]# tar zxvf /opt/zookeeper-3.4.10.tar.gz

建立zookeeper软连接

[[email protected] app]# ln -s zookeeper-3.4.10/ zookeeper

配置环境变量

[[email protected] app]# vi /etc/profile

在打开的文件末尾添加如下代码后保存

export JAVA_HOME=/usr/app/java
export CLASS_PATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/app/zookeeper
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin

使配置生效

[[email protected] app]# source /etc/profile

切换到conf目录，修改zookeepe配置文件

[[email protected] app]# cd /usr/app/zookeeper/conf/
[[email protected] conf]# cp zoo_sample.cfg zoo.cfg 
[[email protected] conf]# vi zoo.cfg

按照如下内容修改zoo.cfg 然后保存

# 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=/usr/app/zookeeper/data
dataLogDir=/usr/app/zookeeper/datalog

# the port at which the clients will connect
clientPort=21810
# 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=node01:28880:38880
server.2=node02:28880:38880
server.3=node03:28880:38880

在zookeeper目录下创建data和datalog两个目录

[[email protected] conf]# mkdir -p /usr/app/zookeeper/data
[[email protected] conf]# mkdir -p /usr/app/zookeeper/datalog

在data目录下创建myid文件并添加内容为1

[[email protected] conf]# cd /usr/app/zookeeper/data
[[email protected] data]# echo 1 > myid

根据以上步骤在node02、node03节点安装好zookeeper

注：node02节点上的myid内容为2，node03节点上的myid内容为3。

三个节点的zookeeper配置完成后可以测试安装是否成功

在三个节点上分别执行如下命令启动zookeeper

[[email protected] data]# zkServer.sh start
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED

分别查看三个节点的状态，可以看到一个leader和两个follower，说明zookeeper安装成功。

[[email protected] data]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

[[email protected] data]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader

[[email protected] hadoop]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

分别停止三个节点上的zookeeper

[[email protected] data]# zkServer.sh stop

3、安装hadoop

下载hadoop

这里使用的是 hadoop-2.7.4.tar.gz 下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1bKNs30 密码：qxep

将下载的hadoop上传到node01服务器的/opt目录下

[[email protected] usr]# cd /opt/
[[email protected] opt]# ll
total 727676
-rw-r--r--. 1 root root 149756462 Oct 23 12:24 apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 266688029 Oct 23 12:24 hadoop-2.7.4.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 104659474 Oct 23 12:24 hbase-1.2.6-bin.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root 185515842 Oct 23 12:26 jdk-8u144-linux-x64.tar.gz
-rw-r--r--. 1 root root   3465760 Oct 23 12:24 mysql-connector-java-5.1.44.tar.gz
-rw-r--r--  1 root root  35042811 Oct 23 13:37 zookeeper-3.4.10.tar.gz

然后切换到/usr/app 目录下

[[email protected] ~]# cd /usr/app/

解压hadoop到当前路径下

[[email protected] app]# tar zxvf /opt/hadoop-2.7.4.tar.gz

建立hadoop软连接

[[email protected] app]# ln -s hadoop-2.7.4/ hadoop

配置环境变量

[[email protected] app]# vi /etc/profile

在打开的文件末尾添加如下代码后保存

export JAVA_HOME=/usr/app/java
export CLASS_PATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/app/zookeeper
export HADOOP_HOME=/usr/app/hadoop
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

使配置生效

[[email protected] app]# source /etc/profile

切换到hadoop目录，分别创建journal、hdfs/data、hdfs/name 路径

[[email protected] app]# cd /usr/app/hadoop
[[email protected] hadoop]# mkdir journal
[[email protected] hadoop]# mkdir -p hdfs/name
[[email protected] hadoop]# mkdir -p hdfs/data

切换到配置文件目录

[[email protected] hadoop]# cd /usr/app/hadoop/etc/hadoop/

将如下代码写入 core-site.xml

[[email protected] hadoop]# vi core-site.xml

<configuration>


<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns</value>
</property>

<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/app/hadoop/tmp</value>
</property>

<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>4096</value>
</property>

<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>node01:21810,node02:21810,node03:21810</value>
</property>

</configuration>

将如下代码写入到 hdfs-site.xml

[[email protected] hadoop]# vi hdfs-site.xml


<configuration>  
    <!--指定hdfs的nameservice为ns，需要和core-site.xml中的保持一致 -->      
    <property>      
        <name>dfs.nameservices</name>      
        <value>ns</value>      
    </property>    
    <!-- ns下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->  
    <property>  
       <name>dfs.ha.namenodes.ns</name>  
       <value>nn1,nn2</value>  
    </property>  
    <!-- nn1的RPC通信地址 -->  
    <property>  
       <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn1</name>  
       <value>node01:9000</value>  
    </property>  
    <!-- nn1的http通信地址 -->  
    <property>  
        <name>dfs.namenode.http-address.ns.nn1</name>  
        <value>node01:50070</value>  
    </property>  
    <!-- nn2的RPC通信地址 -->  
    <property>  
        <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn2</name>  
        <value>node02:9000</value>  
    </property>  
    <!-- nn2的http通信地址 -->  
    <property>  
        <name>dfs.namenode.http-address.ns.nn2</name>  
        <value>node02:50070</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://node01:8485;node02:8485;node03:8485/ns</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>/usr/app/hadoop/journal</value>  
    </property>  
    <!-- 开启NameNode故障时自动切换 -->  
    <property>  
          <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>  
          <value>true</value>  
    </property>  
    <!-- 配置失败自动切换实现方式 -->  
    <property>  
            <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns</name>  
            <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>  
    </property>  
    <!-- 配置隔离机制 -->  
    <property>  
             <name>dfs.ha.fencing.methods</name>  
             <value>sshfence</value>  
    </property>  
    <!-- 使用隔离机制时需要ssh免登陆 -->  
    <property>  
            <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>  
            <value>/root/.ssh/id_rsa</value>  
    </property>  
                                
    <property>      
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>      
        <value>file:///usr/app/hadoop/hdfs/name</value>      
    </property>      
      
    <property>      
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>      
        <value>file:///usr/app/hadoop/hdfs/data</value>      
    </property>      
      
    <property>      
       <name>dfs.replication</name>      
       <value>2</value>      
    </property>     
    <!-- 在NN和DN上开启WebHDFS (REST API)功能,不是必须 -->                                                                      
    <property>      
       <name>dfs.webhdfs.enabled</name>      
       <value>true</value>      
    </property>      
</configuration>

将如下代码写入到 mapred-site.xml

[[email protected] hadoop]# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
[[email protected] hadoop]# vi mapred-site.xml

<configuration>
　　<property>
　　　　<name>mapreduce.framework.name</name>
　　　　<value>yarn</value>
　　</property>
</configuration>

将如下代码写入到 yarn-site.xml

[[email protected] hadoop]# vi yarn-site.xml

<configuration>
　　
　　<property>
　　　　<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
　　　　<value>mapreduce_shuffle</value>
　　</property>
　　
　　<property>
　　　　<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
　　　　<value>node03</value>
　　</property>
</configuration>

修改 hadoop-env.sh

找到文件的export JAVA_HOME=${JAVA_HOME} 一行，将其修改为 export JAVA_HOME=/usr/app/java

修改 slaves 文件

node01
node02
node03

按照如上步骤将node02、node03节点的hadoop配置完成

至此，Hadoop HA 集群环境搭建完成，以下开始测试集群

4、集群启动

分别在node01、node02、node03 三个节点执行以下命令启动zookeeper

[[email protected] hadoop]# zkServer.sh start

验证zookeeper集群状态

[[email protected] data]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

[[email protected] data]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader

[[email protected] hadoop]# zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower启动

在node01上启动journalnode集群

[[email protected] hadoop]# hadoop-daemons.sh start journalnode

执行jps命令，可以查看到JournalNode的java进程pid

在node01上格式化zkfc

[[email protected] hadoop]# hdfs zkfc -formatZK

在node01上格式化hdfs

[[email protected] hadoop]# hadoop namenode -format

在node01上启动namenode

[[email protected] hadoop]# hadoop-daemon.sh start namenode

在node02上启动数据同步和standby的namenode

[[email protected] hadoop]# hdfs namenode -bootstrapStandby

[[email protected] hadoop]# hadoop-daemon.sh start namenode

在node01 上启动datanode

[[email protected] hadoop]# hadoop-daemons.sh start datanode

在node03上启动yarn

[[email protected] hadoop]# start-yarn.sh

在node01上启动zkfc

[[email protected] hadoop]# hadoop-daemons.sh start zkfc

全部启动后分别在node01、node02、node03上执行jps 可以看到下面这些进程

[[email protected] hadoop]# jps
7073 QuorumPeerMain
2406 DFSZKFailoverController
2150 DataNode
2248 NodeManager
2536 NameNode
1849 JournalNode
7882 Jps

[[email protected] data]# jps
1654 QuorumPeerMain
3430 Jps
1895 DataNode
1993 NodeManager
1707 JournalNode
1806 NameNode
2126 DFSZKFailoverController

[[email protected] hadoop]# jps
1604 QuorumPeerMain
2518 Jps
1961 NodeManager
1756 DataNode
1869 ResourceManager
1679 JournalNode

4、测试HA高可用性

http://192.168.1.202:50070/dfshealth.html#tab-overview

大数据系列（hadoop） Hadoop+Zookeeper 3节点高可用集群搭建

http://192.168.1.201:50070/dfshealth.html#tab-overview

大数据系列（hadoop） Hadoop+Zookeeper 3节点高可用集群搭建

在node02（active）节点关闭namenode

1	`[[email protected] hadoop]# hadoop-daemon.sh stop namenode`

大数据系列（hadoop） Hadoop+Zookeeper 3节点高可用集群搭建

在node02（active）节点开启namenode

1	`[[email protected] hadoop]# hadoop-daemon.sh start namenode`

大数据系列（hadoop） Hadoop+Zookeeper 3节点高可用集群搭建

---恢复内容结束---

大数据系列（hadoop） Hadoop+Zookeeper 3节点高可用集群搭建

相关推荐