上一次搭建的Hadoop是一个伪分布式的,这次我们做一个用于个人的Hadoop集群(希望对大家搭建集群有所帮助):
集群节点分配:
Park01
Zookeeper
NameNode (active)
Resourcemanager (active)
Park02
Zookeeper
NameNode (standby)
Park03
Zookeeper
ResourceManager (standby)
Park04
DataNode
NodeManager
JournalNode
Park05
DataNode
NodeManager
JournalNode
Park06
DataNode
NodeManager
JournalNode
安装步骤:
0.永久关闭每台机器的防火墙
执行：service iptables stop
再次执行：chkconfig iptables off
1.为每台机器配置主机名以及hosts文件
配置主机名=》执行： vim /etc/sysconfig/network =》然后执行 hostname 主机名=》达到不重启生效目的
配置hosts文件=》执行：vim /etc/hosts
示例：
127.0.0.1 localhost
::1 localhost
192.168.234.21 hadoop01
192.168.234.22 hadoop02
192.168.234.23 hadoop03
192.168.234.24 hadoop04
192.168.234.25 hadoop05
192.168.234.26 hadoop06
2.通过远程命令将配置好的hosts文件 scp到其他5台节点上
执行：scp /etc/hosts hadoop02: /etc
3.为每天机器配置ssh免秘钥登录
执行：ssh-keygen ssh-copy-id root@hadoop01 （分别发送到6台节点上）
4.前三台机器安装和配置zookeeper配置conf目录下的zoo.cfg以及创建myid文件（zookeeper集群安装具体略）
5.为每台机器安装jdk和配置jdk环境
6.为每台机器配置主机名,然后每台机器重启，（如果不重启，也可以配合：hostname hadoop01生效）
执行： vim /etc/sysconfig/network 进行编辑
7.安装和配置01节点的hadoop
配置hadoop-env.sh
配置jdk安装所在目录配置hadoop配置文件所在目录
8.配置core-site.xml
<configuration>
<!--用来指定hdfs的老大，ns为固定属性名，表示两个namenode-->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns</value>
</property>
<!--用来指定hadoop运行时产生文件的存放目录--> <property>
<name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/software/hadoop-2.7.1/tmp</value> </property>
<!--执行zookeeper地址-->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181</value>
</property>
</configuration>
9.配置01节点的hdfs-site.xml
配置:
<configuration>
<!--执行hdfs的nameservice为ns,和core-site.xml保持一致-->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns</value>
</property> <!--ns下有两个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>hadoop01:9000</value>
</property>
<!--nn1的http通信地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns.nn1</name>
<value>hadoop01:50070</value>
</property>
<!--nn2的RPC通信地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn2</name>
<value>hadoop02:9000</value>
</property>
<!--nn2的http通信地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns.nn2</name>
<value>hadoop02:50070</value>
</property>
<!--指定namenode的元数据在JournalNode上的存放位置,这样，namenode2可以从jn集群里获取最新的namenode的信息，达到热备的效果-->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://hadoop04:8485;hadoop05:8485;hadoop06:8485/ns</value>
</property>
<!--指定JournalNode存放数据的位置-->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/software/hadoop-2.7.1/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>
<!--配置切换的实现方式-->
<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>
<!--配置隔离机制的ssh登录秘钥所在的位置-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/root/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!--配置namenode数据存放的位置,可以不配置，如果不配置，默认用的是core-site.xml里配置的hadoop.tmp.dir的路径-->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///home/software/hadoop-2.7.1/tmp/namenode</value>
</property>
<!--配置datanode数据存放的位置,可以不配置，如果不配置，默认用的是core-site.xml里配置的hadoop.tmp.dir的路径-->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///home/software/hadoop-2.7.1/tmp/datanode</value>
</property>
<!--配置block副本数量-->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<!--设置hdfs的操作权限，false表示任何用户都可以在hdfs上操作文件-->
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>
10.配置mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<!--指定mapreduce运行在yarn上-->
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
11.配置yarn-site.xml
配置代码：
<configuration>
<!-- 开启YARN HA -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</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>hadoop01</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>hadoop03</value>
</property>
<!--开启yarn恢复机制-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!--执行rm恢复机制实现类-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
<value>
org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>
<!-- 配置zookeeper的地址 -->
<property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181</value>
<description>For multiple zk services, separate them with comma</description> </property>
<!-- 指定YARN HA的名称 --> <property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name> <value>yarn-ha</value>
</property>
<property>
<!--指定yarn的老大 resoucemanager的地址-->
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop03</value>
</property>
<property>
<!--NodeManager获取数据的方式-->
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
12.配置slaves文件
配置代码：
hadoop04
hadoop05
hadoop06
13.配置hadoop的环境变量（可不配）
JAVA_HOME=/home/software/jdk1.8
HADOOP_HOME=/home/software/hadoop-2.7.1
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
export JAVA_HOME PATH CLASSPATH HADOOP_HOME
14.根据配置文件，创建相关的文件夹，用来存放对应数据
在hadoop-2.7.1目录下创建:
①journal目录
②创建tmp目录
③在tmp目录下，分别创建namenode目录和datanode目录
15.通过scp 命令，将hadoop安装目录远程copy到其他5台机器上
比如向hadoop02节点传输：
scp -r hadoop-2.7.1 hadoop02:/home/software
Hadoop集群启动
16.启动zookeeper集群
在Zookeeper安装目录的bin目录下执行：sh zkServer.sh start
17.格式化zookeeper
在zk的leader节点上执行：
hdfs zkfc -formatZK，这个指令的作用是在zookeeper集群上生成ha节点（ns节点）
注：18--24步可以用一步来替代：进入hadoop安装目录的sbin目录，执行：start-dfs.sh 。但建议还是按部就班来执行，比较可靠。
18.启动journalnode集群
在04、05、06节点上执行：
切换到hadoop安装目录的bin目录下，执行：
sh hadoop-daemons.sh start journalnode
然后执行jps命令查看：
19.格式化01节点的namenode
在01节点上执行：
hadoop namenode -format
20.启动01节点的namenode
在01节点上执行：
hadoop-daemon.sh start namenode
21.把02节点的namenode节点变为standby namenode节点
在02节点上执行：
hdfs namenode-bootstrapStandby
22.启动02节点的namenode节点
在02节点上执行：
hadoop-daemon.sh start namenode
23.在04,05,06节点上启动datanode节点
在04,05,06节点上执行：hadoop-daemon.sh start datanode
24.启动zkfc（启动FalioverControllerActive)
在01,02节点上执行：
hadoop-daemon.sh start zkfc
25.在01节点上启动主Resourcemanager
在01节点上执行：start-yarn.sh
启动成功后，04,05,06节点上应该有nodemanager 的进程
26.在03节点上启动副Resoucemanager
在03节点上执行：yarn-daemon.sh start resourcemanager
27.测试
输入地址：http://192.168.234.21:50070，查看namenode的信息，是active状态的
输入地址：http://192.168.234.22:50070，查看namenode的信息，是standby状态
然后停掉01节点的namenode,此时返现standby的namenode变为active。
28.查看yarn的管理地址
http://192.168.234.21:8088（节点01的8088端口）
好了,集群搭建就OK了!