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【3】搭建HA高可用hadoop-2.3（部署配置hadoop--cdh5.1.0）

【1】搭建HA高可用hadoop-2.3（规划+环境准备）

成都创新互联专注于万安企业网站建设,响应式网站开发,商城系统网站开发。万安网站建设公司,为万安等地区提供建站服务。全流程定制网站开发，专业设计，全程项目跟踪，成都创新互联专业和态度为您提供的服务

【2】搭建HA高可用hadoop-2.3（安装zookeeper）

       【3】搭建HA高可用hadoop-2.3（部署配置hadoop--cdh6.1.0）

【4】搭建HA高可用hadoop-2.3（部署配置HBase）




安装部署hadoop

(1)安装hadoop

  • master1、master2、slave1、slave2、slave3

#cd /opt/ 
#tar xf  hadoop-2.3.0-cdh6.1.0.tar.gz
#ln -s ln -s  hadoop-2.3.0-cdh6.1.0 hadoop

(2)添加hadoop环境变量

  • master1、master2、slave1、slave2、slave3

#cat >> /etc/profile <
(3)配置hadoop
主要配置文件
(hadoop-2.3.0-cdh6.1.0 /etc/hadoop/)
格式作用
hadoop-env.shbash脚本hadoop需要的环境变量
core-site.xmlxmlhadoop的core的配置项
hdfs-site.xmlxmlhdfs的守护进程配置，包括namenode、datanode
slaves纯文本datanode的节点列表（每行一个）
mapred-env.shbash脚本mapreduce需要的环境变量
mapre-site.xmlxmlmapreduce的守护进程配置
yarn-env.shbash脚本yarn需要的环境变量
yarn-site.xmlxmlyarn的配置项
以下1-8的配置，所有机器都相同，可先配置一台，将配置统一copy到另外几台机器。
  • master1、master2、slave1、slave2、slave3
1:配置hadoop-env.sh
cat >> hadoop-env.sh  <
2:配置core-site.xml
#mkdir -p /data/hadoop/tmp
#vim  core-site.xml



    
        
        fs.defaultFS
        hdfs://mycluster
    
    
        
        hadoop.tmp.dir
        /data/hadoop/tmp
    
    
        
        ha.zookeeper.quorum
        master1:2181,master2:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181
    

3:配置hdfs-site.xml
#mkdir -p /data/hadoop/dfs/{namenode,datanode}
#mkdir -p /data/hadoop/ha/journal
#vim hdfs-site.xml




    
        
        dfs.webhdfs.enabled
        true
    
    
        
        dfs.replication
        3
    
    
        
        dfs.namenode.name.dir
        file:/data/hadoop/dfs/namenode
    
    
        
        dfs.datanode.data.dir
        file:/data/hadoop/dfs/datanode
    
    
        
        dfs.permissions
        false
    
    
        
        dfs.permissions.enabled
        false
    
    
    
        
        dfs.nameservices
        mycluster
    
    
        
        dfs.ha.namenodes.mycluster
        namenode1,namenode2
    
    
        
        dfs.namenode.rpc-address.mycluster.namenode1
        master1:9000
    
    
        
        dfs.namenode.rpc-address.mycluster.namenode2
        master2:9000
    
    
        
        dfs.namenode.http-address.mycluster.namenode1
        master1:50070
    
    
        dfs.namenode.http-address.mycluster.namenode2
        master2:50070
    
    
        
        dfs.namenode.servicerpc-address.mycluster.namenode1
        master1:53310
    
    
        dfs.namenode.servicerpc-address.mycluster.namenode2
        master2:53310
    
    
        
        dfs.namenode.shared.edits.dir
        qjournal://master1:8485;master2:8485;slave1:8485;slave2:8485;slave3:8485/mycluster
    
    
        
        dfs.journalnode.edits.dir
        /data/hadoop/ha/journal
    
    
        
        dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster
        org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
    
    
        
        dfs.ha.automatic-failover.enabled
        true
    
    
        
        ha.zookeeper.quorum
        master1:2181,master2:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181
    
    
        
        dfs.ha.fencing.methods
        sshfence
    
    
        
        dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
        /root/.ssh/id_rsa
    

4:配置mapred-env.sh
cat >> mapred-env.sh  <
5:配置mapred-site.xml



    mapreduce.framework.name
    yarn

6:配置yarn-env.sh
cat >> yarn-env.sh  <
7:配置yarn-site.xml
#mkdir -p /data/hadoop/yarn/local
#mkdir -p /data/hadoop/logs
#chown -R hadoop /data/hadoop
#vim yarn-site.xml




   
      
      yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms
      2000
   
   
         
      yarn.resourcemanager.ha.enabled
      true
   
   
      
      yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled
      true
   
   
      
      yarn.resourcemanager.ha.rm-ids
      rm1,rm2
   
   
      yarn.resourcemanager.ha.id
      rm1
      If we want to launch more than one RM in single node, we need this configuration
   
   
      
      yarn.resourcemanager.recovery.enabled
      true
   
   
                    
      yarn.resourcemanager.zk-state-store.address
      localhost:2181
   
   
      yarn.resourcemanager.store.class
      org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore
   
   
      yarn.resourcemanager.zk-address
      localhost:2181
   
   
      yarn.resourcemanager.cluster-id
      yarncluster
   
   
      
      yarn.app.mapreduce.am.scheduler.connection.wait.interval-ms
      5000
   

   
   
      
      yarn.resourcemanager.address.rm1
      master1:8032
   
   
      
      yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1
      master1:8030
   
   
      
      yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1
      master1:8088
   
   
      
      yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1
      master1:8031
   
   
      
      yarn.resourcemanager.admin.address.rm1
      master1:8033
   
   
      yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm1
      master1:8035
   
   
   
      
      yarn.resourcemanager.address.rm2
      master2:8032
   
   
      
      yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2
      master2:8030
   
   
      
      yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2
      master2:8088
   
   
      
      yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2
      master2:8031
   
   
      
      yarn.resourcemanager.admin.address.rm2
      master2:8033
   
   
      yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm2
      master2:8035
   

   
      
      Address where the localizer IPC is.
      yarn.nodemanager.localizer.address
      0.0.0.0:8040
   
   
      
      NM Webapp address.
      yarn.nodemanager.webapp.address
      0.0.0.0:8042
   
   
      yarn.nodemanager.aux-services
      mapreduce_shuffle
   
   
      yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
      org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
   
   
      yarn.nodemanager.local-dirs
      /data/hadoop/yarn/local
   
   
      yarn.nodemanager.log-dirs
      /data/hadoop/logs
   
   
      mapreduce.shuffle.port
      8050
   

   
      yarn.client.failover-proxy-provider
      org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider
   

8:配置slaves
cat >> slaves <
配置完毕

启动集群
(1)格式化命名空间
  • master1
#/opt/hadoop/bin/hdfs zkfc -formatZK
(2)启动journalnode
  • master1、master2、slave1、slave2、slave3 （集群内随意算则奇数台机器作为journalnode，三台也可以）
#/opt/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
(3)master1节点格式化，并启动namenode
  • master1
格式化namenode的目录
#/opt/hadoop/bin/hadoop namenode -format mycluster
启动namenode
#/opt/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

(4)master2节点同步master1的格式化目录，并启动namenode
  • master2
从master1将格式化的目录同步过来
#/opt/hadoop/bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
启动namenode
#/opt/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

(5)master节点启动zkfs
  • master1、master2
#/opt/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc
(6)slave节点启动datanode
  • slave1、slave2、slave3
#/opt/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
(7)master节点启动yarn
  • master1
#/opt/hadoop/sbin/start-yarn.sh
(8)master节点启动historyserver
  • master1
./mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
集群已启动。在各服务器执行jps查看，两个master上各一个namenode，形成namenode高可用，实现故障自动切换。
【3】搭建HA高可用hadoop-2.3（部署配置hadoop--cdh5.1.0）
【1】搭建HA高可用hadoop-2.3（规划+环境准备）
【2】搭建HA高可用hadoop-2.3（安装zookeeper）
           【3】搭建HA高可用hadoop-2.3（部署配置hadoop--cdh6.1.0）
【4】搭建HA高可用hadoop-2.3（部署配置HBase）
            
            
                            

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