Hadoop HA（高可用）环境的搭建

Harper

2017-03-10

关注关注

集群布局：

Hadoop HA（高可用）环境的搭建

集群描述：

集群中有两个NameNode,两个ResourceManager。实现了NameNode的HA方案以及ResourceManager单点故障的解决。

Hadoop的HA介绍：

hadoop2中的NameNode有两个。每一个都有相同的职能。一个是active状态的，一个是standby状态的。当集群运行时，只有active状态的NameNode是正常工作的，standby状态的NameNode是处于待命状态的，时刻同步active状态NameNode的数据。一旦active状态的NameNode不能工作，通过手工或者自动切换，standby状态的NameNode就可以转变为active状态的，就可以继续工作了。这就是高可靠。

Linux环境准备：

VMware Workstation 12 PRO上CentOS 7 Minimal版安装配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-03/141646.htm

网络配置：使用桥接方式

1.设置固定IP地址和关闭防火墙

虚拟机中必须添加如下配置： (必须和宿主机在同一网段)

在vmware的【编辑】-->【虚拟网络编辑器】设置：将网络连接方式设置为“桥接”,并桥接到宿主机器的网卡（可以是有线或者无线网络)。

设置静态IP地址：

vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno16777736  
("eno16777736"这部分名字在不同版本中可能不一样)

修改（添加）如下内容:

BOOTPROTO="static"#dhcp改为static   
ONBOOT="yes"#开机启用本配置  
IPADDR=192.168.1.181#静态IP  
GATEWAY=192.168.1.1   #默认网关  
NETMASK=255.255.255.0  #子网掩码  
DNS1=192.168.1.1#DNS 配置

总体示例:

cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eno16777736 
HWADDR="00:15:5D:07:F1:02"  
TYPE="Ethernet"  
BOOTPROTO="static" #dhcp改为static   
DEFROUTE="yes"  
PEERDNS="yes"  
PEERROUTES="yes"  
IPV4_FAILURE_FATAL="no"  
IPV6INIT="yes"  
IPV6_AUTOCONF="yes"  
IPV6_DEFROUTE="yes"  
IPV6_PEERDNS="yes"  
IPV6_PEERROUTES="yes"  
IPV6_FAILURE_FATAL="no"  
NAME="eth0"  
UUID="bb3a302d-dc46-461a-881e-d46cafd0eb71"  
ONBOOT="yes"  #开机启用本配置  
IPADDR=192.168.1.181    #静态IP  
GATEWAY=192.168.1.1     #默认网关  
NETMASK=255.255.255.0   #子网掩码  
DNS1=192.168.1.1        #DNS 配置

修改每台主机的主机名：

vi /etc/sysconfig/network

添加如下内容：

HOSTNAME=master01   //master02,master03........

设置IP绑定：

vi  /etc/hosts
master01  192.168.1.181 
master02  192.168.1.182 
master03  192.168.1.186 
master04  192.168.1.187 
slave01   192.168.1.183 
slave02   192.168.1.184  
slave03   192.168.1.185

重启网卡：

service network restart

centos7中mini安装的防火墙默认为firewalld：

systemctl stop firewalld
systemctl mask firewalld

安装iptables-services并关闭防火墙：

yum install iptables-services
service iptables stop
chkconfig iptables off   #关闭防火墙开机启动
service ip6tables stop
chkconfig ip6tables off

关闭selinux：

vi /etc/sysconfig/selinux
SELINUX=enforcing -> SELINUX=disabled
setenforce 0
getenforce

2. 添加hadoop用户

添加用户组：

root登录条件下： groupadd hadoop

添加用户并分配用户组：

useradd -g hadoop hadoop

修改密码：

passwd hadoop

3. SSH开机免密码登录：

安装ssh:

yum intsall openssh-server

首先是root用户免密码登录：

root用户登陆后在每台主机上面使用命令：

ssh-keygen -t rsa
 cd /root/.ssh/

里面有两个文件：

id_rsa.pub    id_rsa

在master01主机上面：

mv id_rsa.pub authorized_keys

然后把所有主机里面的id_rsa.pub内容全部保存到这个authorized_keys后把authorized_keys复制到各个节点上。

Hadoop用户ssh免密码登录同root用户:

注意：这时id_rsa.pub id_rsa的目录为你hadoop用户下的.ssh目录

4. 安装所需的软件

所用的软件环境配置示例：

export JAVA_HOME=/usr/local/software/jdk1.8.0_66
export HADOOP_HOME=/usr/local/software/hadoop-2.7.0
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/software/zookeeper-3.4.6/bin
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZOOKEEPER_HOME/bin

然后使环境配置生效：

source /etc/profile

5. Hadoop HA实现

Hadoop HA配置文件： // 总共5个：

hadoop-env.sh 
core-site.xml 
hdfs-site.xml 
mapred-site.xml 
yarn-site.xml

hadoop-env.sh:

export JAVA_HOME=/usr/local/software/jdk1.8.0_66

core-site.xml:

<property>
  <name>fs.defaultFS</name>
  <value>hdfs://cluster</value>
</property>
<property>
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/usr/local/software/hadoop-2.7.0/tmp</value>
</property>
<property>
  <name>ha.zookeeper.quorum</name  <value>slave01:2181,slave02:2181,slave03:2181</value>
</property>

hdfs-site.xml

<property>
            <name>dfs.nameservices</name>
            <value>cluster</value>
    </property>
    <property>
            <name>dfs.ha.namenodes.cluster</name>
            <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <property>
            <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster.nn1</name>
            <value>master01:9000</value>
    </property>
    <property>
            <name>dfs.namenode.http-address.cluster.nn1</name>
            <value>master01:50070</value>
    </property>
    <property>
            <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster.nn2</name>
            <value>master02:9000</value>
    </property>
    <property>
            <name>dfs.namenode.http-address.cluster.nn2</name>
            <value>master02:50070</value>
    </property>
    <property>
            <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
            <value>qjournal://slave01:8485;slave02:8485;slave03:8485/cluster</value>
    </property>
    <property>
            <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
            <value>/usr/local/software/hadoop-2.7.0/journal</value>
    </property>
    <property>
            <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
            <value>true</value>
    </property>
    <property>
            <name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster</name>
            <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    <property>
            <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
            <value>
                    sshfence
                    shell(/bin/true)
            </value>
    </property>
    <property>
            <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
            <value>30000</value>
    </property>
    <property>
            <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
            <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
    </property>
    <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>2</value>
    </property>

mapred-site.xml

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

yarn-site.xml

<property>
           <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
            <value>true</value>
    </property>
    <property>
            <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
            <value>rm-cluster</value>
    </property>
    <property>
            <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
            <value>rm1,rm2</value>
    </property>
    <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
            <value>master01</value>
    </property>
    <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
            <value>master02</value>
    </property>
    <property>
            <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
            <value>true</value>
    </property>
    <property>
            <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
            <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>
     <property>
            <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
            <value>slave01:2181,slave02:2181,slave03:2181</value>
    </property>
    <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

6. Zookeeper集群配置 // slave01 slave02 slave0

vi /usr/local/software/zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg

修改dataDir=/usr/local/zk/data
在文件最后新增：

server.1=slave01:2888:3888
server.2=slave02:2888:3888
server.3=slave03:2888:3888

创建文件夹

mkdir /usr/local/software/zookeeper-3.4.6/zk/data

在data目录下，创建文件myid，值为1;相应的在slave02和slave03上面创建文件myid,值为2、3

7.开始启动

启动zookeeper

bin/zkServer.sh start
   bin/zkServer.sh status   查看状态(至少两个zookeeper实例开启后才可以查看状态)

首次启动顺序 (zookeeper集群先启动)
启动journalnode：

hadoop-daemon.sh start journalnode //slave01,slave02,slave03

格式化NameNode:

hdfs namenode -format

拷贝格式化后的namenode状态：

scp -r tmp/   hadoop@master02:/usr/local/hadoop-2.6.0/  //从master01拷贝tmp到master02

格式化zookeeper:

hdfs zkfc -formatZK

启动HDFS:

sbin/start-dfs.sh

启动Yarn:

sbin/start-yarn.sh   //master01

启动master02主机上的ResourceManager:

yarn-daemon.sh start resourcemanager//master02

sbin/start-dfs.sh
sbin/start-yarn.sh   //master01
yarn-daemon.sh start resourcemanager//master02

8. 启动后效果：

启动后master02是active状态

Hadoop HA（高可用）环境的搭建

master01是standby状态。

Hadoop HA（高可用）环境的搭建

当kill掉master02进程后，master01会自动变成active状态，从而保证集群的高可用性。

Hadoop HA（高可用）环境的搭建

同时master03上面的ResourceManager为active状态：

Hadoop HA（高可用）环境的搭建

当浏览master04上面ResourceManager时显示信息为：

“This is standby RM,Redirecting to the current active RM:http://master03:8088/”

Hadoop HA（高可用）环境的搭建

9. 为了方便集群管理，编写脚本控制：

启动脚本：

for i in slave01 slave02 slave03
do
ssh $i "/usr/local/software/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start"
done
start-dfs.sh
ssh master03 "/usr/local/software/hadoop-2.7.0/sbin/start-yarn.sh"
ssh master04 "/usr/local/software/hadoop-2.7.0/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager"

启动时日志：

Hadoop HA（高可用）环境的搭建

查看集群是否正常启动的脚本：

for i in master01 master02 master03 master04 slave01 slave02 slave03
do
ssh $i "hostname;source /etc/profile;jps"
done

Hadoop HA（高可用）环境的搭建

停止脚本：
[hadoop@master01 ~]$ cat stop

ssh master03 "/usr/local/software/hadoop-2.7.0/sbin/stop-yarn.sh"
stop-dfs.sh
for i in slave01 slave02 slave03
do
ssh $i "/usr/local/software/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh stop"
done

Hadoop HA（高可用）环境的搭建

10. 安装过程中一些其他的操作：

shell 操作：主机间文件传输示例

for i in master02 slave01 slave02 slave03
do
 scp -rq software hadoop@$i:/usr/local/software/
done

for i in master02 slave01 slave02 slave03
do
 ssh $i  "source /etc/profile"
done

11. 注意事项：

1. hadoop用户生成的秘钥在/home/hadoop/.ssh目录中，其他用户以此类推。

2.问题：zookeeper在linux服务器上，通过java代码来控制启动与停止。
发现能控制停止，不能控制启动。

解决：

JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.7.0_76
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export JAVA_HOME
export PATH
export CLASSPATH

3：采用shell脚本启动zookeeper，首先新建文件start.sh
写入内容（rh1 rh2 rh3 分别是主机名。此处需要ssh）：

#!/bin/sh
echo “start zkServer…”
for i in rh1 rh2 rh3
do
ssh $i “/usr/local/zookeeper3.4/bin/zkServer.sh start”
done

写好后保存，加上执行权限：chmod u+x start.sh
运行：./start.sh看见启动成功了，有输出。但是输入jps查看的时候，会发现没有QuorumPeerMain 进程。说明没有启动成功。

原因：

首先知道交互式shell和非交互式shell、登录shell和非登录shell是有区别的
在登录shell里，环境信息需要读取/etc/profile和~ /.bash_profile, ~/.bash_login, and ~/.profile按顺序最先的一个，并执行其中的命令。除非被 —noprofile选项禁止了；在非登录shell里，环境信息只读取 /etc/bash.bashrc和~/.bashrc
手工执行是属于登陆shell，脚本执行数据非登陆shell，而我的Linux环境配置中只对/etc/profile进行了jdk1.6等环境的配
置，所以脚本执行/usr/local/zookeeper3.4/bin/zkServer.sh start 启动zookeeper失败了

解决方法：

把profile的配置信息echo到.bashrc中 echo ‘source /etc/profile’ >~/.bashrc
在/zookeeper/bin/zkEnv.sh的中开始位置添加 export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.6（就像hadoop中对hadoop-env.sh的配置一样）
采用shell脚本启动zookeeper，首先新建文件start.sh
写入内容（rh1 rh2 rh3 分别是主机名。此处需要ssh）：#!/bin/sh
echo “start zkServer就可以了。

总结的解决方法（下面3个方法任选1）：

1、脚本代码中添加“source /etc/profile;” 改为：ssh crxy$i “source /etc/profile;/usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start”

2、把profile的配置信息echo到.bashrc中 echo ‘source /etc/profile’ >~/.bashrc

3、在/zookeeper/bin/zkEnv.sh的中开始位置添加 export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.7.0_45（就像hadoop中对hadoop-env.sh的配置一样）

高可用 hadoop hadoop集群搭建

Hadoop HA（高可用）环境的搭建

集群布局：

集群描述：

Hadoop的HA介绍：

Linux环境准备：

VMware Workstation 12 PRO上CentOS 7 Minimal版安装配置 http://www.linuxidc.com/Linux/2017-03/141646.htm

网络配置：使用桥接方式

1.设置固定IP地址和关闭防火墙

2. 添加hadoop用户

3. SSH开机免密码登录：

4. 安装所需的软件

5. Hadoop HA实现

6. Zookeeper集群配置 // slave01 slave02 slave0

7.开始启动

8. 启动后效果：

9. 为了方便集群管理，编写脚本控制：

10. 安装过程中一些其他的操作：

11. 注意事项：

相关推荐