hadoop 2.x集群安装与配置

 

集群中启动hadoop过程：

./zkServer.sh start 启动所有的zookeeper ，机器中会有QuorumPeerMain进程 

./start-dfs.sh  启动dfs会启动所有的namenode 和datanode，zkfs 

./start-yarn.sh 启动yarn ，会启动ResourceManager和nodemanager

./yarn-daemon.sh  start resourcemanager 单独启动另一台resourcemanager 

 

 

1.修改Linux主机名(一定要修改，resourceManager会根据主机名称来做调用RPC)

2.修改IP

3.修改主机名和IP的映射关系

######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机（如华为用主机、阿里云主机等）

/etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系

4.关闭防火墙

5.ssh免登陆

6.安装JDK，配置环境变量等

 

集群规划：

主机名IP安装的软件运行的进程

weekend01192.168.1.201jdk、hadoopNameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)

weekend02192.168.1.202jdk、hadoopNameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)

weekend03192.168.1.203jdk、hadoopResourceManager

weekend04192.168.1.204jdk、hadoopResourceManager

weekend05192.168.1.205jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain(zookeeper进程)

weekend06192.168.1.206jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain

weekend07192.168.1.207jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain

 

说明：

1.在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。

hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中，主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode

这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态

2.hadoop-2.2.0中依然存在一个问题，就是ResourceManager只有一个，存在单点故障，hadoop-2.4.1解决了这个问题，有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调

安装步骤：

1.安装配置zooekeeper集群（在weekend05上）

1.1解压

tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /weekend/

1.2修改配置

cd /weekend/zookeeper-3.4.5/conf/

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

vim zoo.cfg

修改：dataDir=/weekend/zookeeper-3.4.5/tmp

在最后添加：

server.1=weekend05:2888:3888

server.2=weekend06:2888:3888

server.3=weekend07:2888:3888

保存退出

然后创建一个tmp文件夹

mkdir /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp

再创建一个空文件

touch /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

最后向该文件写入ID

echo 1 > /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在weekend06、weekend07根目录下创建一个weekend目录：mkdir /weekend)

scp -r /weekend/zookeeper-3.4.5/ weekend06:/weekend/

scp -r /weekend/zookeeper-3.4.5/ weekend07:/weekend/

 

注意：修改weekend06、weekend07对应/weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容

weekend06：

echo 2 > /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

weekend07：

echo 3 > /weekend/zookeeper-3.4.5/tmp/myid

 

2.安装配置hadoop集群（在weekend01上操作）

2.1解压

tar -zxvf hadoop-2.4.1.tar.gz -C /weekend/

2.2配置HDFS（hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下）

#将hadoop添加到环境变量中

vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55

export HADOOP_HOME=/weekend/hadoop-2.4.1

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

 

#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下

cd /home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/etc/hadoop

 

2.2.1修改hadoo-env.sh

export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_55

 

2.2.2修改core-site.xml

<configuration>

<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://ns1/</value>

</property>

<!-- 指定hadoop临时目录 -->

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/tmp</value>

</property>

 

<!-- 指定zookeeper地址 -->

<property>

<name>ha.zookeeper.quorum</name>

<value>weekend05:2181,weekend06:2181,weekend07:2181</value>

</property>

</configuration>

 

2.2.3修改hdfs-site.xml

<configuration>

<!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->

<property>

<name>dfs.nameservices</name>

<value>ns1</value>

</property>

<!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->

<property>

<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>

<value>nn1,nn2</value>

</property>

<!-- nn1的RPC通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>

<value>weekend01:9000</value>

</property>

<!-- nn1的http通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>

<value>weekend01:50070</value>

</property>

<!-- nn2的RPC通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>

<value>weekend02:9000</value>

</property>

<!-- nn2的http通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>

<value>weekend02:50070</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://weekend05:8485;weekend06:8485;weekend07:8485/ns1</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>/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/journaldata</value>

</property>

<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->

<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.ns1</name>

<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>

</property>

<!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->

<property>

<name>dfs.ha.fencing.methods</name>

<value>

sshfence

shell(/bin/true)

</value>

</property>

<!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->

<property>

<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>

<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>

</property>

<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->

<property>

<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>

<value>30000</value>

</property>

</configuration>

 

2.2.4修改mapred-site.xml

<configuration>

<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->

<property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

<value>yarn</value>

</property>

</configuration>

 

2.2.5修改yarn-site.xml

<configuration>

<!-- 开启RM高可用 -->

<property>

  <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>

  <value>true</value>

</property>

<!-- 指定RM的cluster id -->

<property>

  <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>

  <value>yrc</value>

</property>

<!-- 指定RM的名字 -->

<property>

  <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>

  <value>rm1,rm2</value>

</property>

<!-- 分别指定RM的地址 -->

<property>

  <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>

  <value>weekend03</value>

</property>

<property>

  <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>

  <value>weekend04</value>

</property>

<!-- 指定zk集群地址 -->

<property>

  <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>

  <value>weekend05:2181,weekend06:2181,weekend07:2181</value>

</property>

<property>

  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

  <value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

</configuration>

 

 

2.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在weekend01上启动HDFS、在weekend03启动yarn，所以weekend01上的slaves文件指定的是datanode的位置，weekend03上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)

weekend05

weekend06

weekend07

 

2.2.7配置免密码登陆

#首先要配置weekend01到weekend02、weekend03、weekend04、weekend05、weekend06、weekend07的免密码登陆

#在weekend01上生产一对钥匙

#ssh-keygen -t rsa

ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa  

#将公钥拷贝到其他节点，包括自己

ssh-coyp-id weekend01

ssh-coyp-id weekend02

ssh-coyp-id weekend03

ssh-coyp-id weekend04

ssh-coyp-id weekend05

ssh-coyp-id weekend06

ssh-coyp-id weekend07

#配置weekend03到weekend04、weekend05、weekend06、weekend07的免密码登陆

#在weekend03上生产一对钥匙

ssh-keygen -t rsa

#将公钥拷贝到其他节点

ssh-coyp-id weekend04

ssh-coyp-id weekend05

ssh-coyp-id weekend06

ssh-coyp-id weekend07

#注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置weekend02到weekend01的免登陆

在weekend02上生产一对钥匙

ssh-keygen -t rsa

ssh-coyp-id -i weekend01

 

2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点

  

scp -r /weekend/ weekend02:/
scp -r /weekend/ weekend03:/
scp -r /weekend/hadoop-2.4.1/ hadoop@weekend04:/weekend/
scp -r /weekend/hadoop-2.4.1/ hadoop@weekend05:/weekend/
scp -r /weekend/hadoop-2.4.1/ hadoop@weekend06:/weekend/
scp -r /weekend/hadoop-2.4.1/ hadoop@weekend07:/weekend/

 

 

###注意：严格按照下面的步骤

2.5启动zookeeper集群（分别在weekend05、weekend06、tcast07上启动zk）

cd /weekend/zookeeper-3.4.5/bin/

./zkServer.sh start

#查看状态：一个leader，两个follower

./zkServer.sh status

 

2.6启动journalnode（分别在在weekend05、weekend06、tcast07上执行）

cd /weekend/hadoop-2.4.1

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

#运行jps命令检验，weekend05、weekend06、weekend07上多了JournalNode进程

 

2.7格式化HDFS

#在weekend01上执行命令:

hdfs namenode -format

#格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是/weekend/hadoop-2.4.1/tmp，然后将/weekend/hadoop-2.4.1/tmp拷贝到weekend02的/weekend/hadoop-2.4.1/下。

scp -r tmp/ weekend02:/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1/

##也可以这样，建议hdfs namenode -bootstrapStandby

 

2.8格式化ZKFC(在weekend01上执行即可)

hdfs zkfc -formatZK

 

2.9启动HDFS(在weekend01上执行)

sbin/start-dfs.sh

 

2.10启动YARN(#####注意#####：是在weekend03上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就要分别在不同的机器上启动)

    

sbin/start-yarn.sh
                2.11 到另一台机器上启动另一个resourcemanager      
 yarn-dameon.sh start resourcemanager
 单独启动namenode进程： hadoop-daemon.sh start namenode 
 
到此，hadoop-2.4.1配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://192.168.1.201:50070
NameNode 'weekend01:9000' (active)
http://192.168.1.202:50070
NameNode 'weekend02:9000' (standby)
yarn集群的管理页面：
http://cloud3:8088
验证HDFS HA
首先向hdfs上传一个文件
hadoop fs -put /etc/profile /profile
hadoop fs -ls /
然后再kill掉active的NameNode
kill -9 <pid of NN>
通过浏览器访问：http://192.168.1.202:50070
NameNode 'weekend02:9000' (active)
这个时候weekend02上的NameNode变成了active
在执行命令：
hadoop fs -ls /
-rw-r--r--   3 root supergroup       1926 2014-02-06 15:36 /profile
刚才上传的文件依然存在！！！
手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问：http://192.168.1.201:50070
NameNode 'weekend01:9000' (standby)

 

 

 

验证YARN：

  

运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out
 

 

 

OK，大功告成！！！

 

 

 

 

测试集群工作状态的一些指令 ：

   

bin/hdfs dfsadmin -report 查看hdfs的各节点状态信息
 
bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1 获取一个namenode节点的HA状态
 sbin/hadoop-daemon.sh start namenode  单独启动一个namenode进程
 ./hadoop-daemon.sh start zkfc   单独启动一个zkfc进程

 2.11  hadoop datanode节点超时时间设置

     

datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信，
namenode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。
HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。如果定义超时时间为timeout，则超时时长的计算公式为：
	timeout  = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。
	而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒。
	需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的
	heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒，
	dfs.heartbeat.interval的单位为秒。
	
	所以，举个例子，如果heartbeat.recheck.interval设置为5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval设置为3（秒，默认），则总的超时时间为40秒。
	hdfs-site.xml中的参数设置格式：

<property>
<name>heartbeat.recheck.interval</name>
<value>2000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.heartbeat.interval</name>
<value>1</value>
</property>

 

 2.12 HDFS冗余数据块的自动删除 

  

在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况：
	某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡，被NameNode判定为死亡，
	HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝；
	当该节点重新添加到集群中时，由于该节点上的数据其实并没有损坏，
	所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数。
	通过观察发现，这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉，
	那么这个时间取决于什么呢？
	该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关。
	Datanode会定期将当前该结点上所有的BLOCK信息报告给Namenode，
	参数dfs.blockreport.intervalMsec就是控制这个报告间隔的参数。
	
	hdfs-site.xml文件中有一个参数：
<property>
<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
<value>10000</value>
<description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
</property>
	其中3600000为默认设置，3600000毫秒，即1个小时，也就是说，块报告的时间间隔为1个小时，所以经过了很长时间这些多余的块才被删除掉。通过实际测试发现，当把该参数调整的稍小一点的时候（60秒），多余的数据块确实很快就被删除了。

 

 

 官网提供的对外访问接口：

MapReduce JobHistoryServer 需要单独启动： /mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

 

Daemon Web Interface Notes

NameNode	http://nn_host:port/	Default HTTP port is 50070.
ResourceManager	http://rm_host:port/	Default HTTP port is 8088.
MapReduce JobHistory Server	http://jhs_host:port/	Default HTTP port is 19888.