Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解（二）

Zookeeper集群安装

Zookeeper是一个开源分布式协调服务，其独特的Leader-Follower集群结构，很好的解决了分布式单点问题。目前主要用于诸如：统一命名服务、配置管理、锁服务、集群管理等场景。大数据应用中主要使用Zookeeper的集群管理功能。

本集群使用zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1版本。首先在Hadoop-slave1节点安装Zookeeper，方法如下：

// 新建目录

$ mkdir app/cdh

// 解压zookeeper安装包

$ tar -xvf zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1.tar.gz -C app/cdh/

// 删除安装包

$ rm -rf zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1.tar.gz

// 配置用户环境变量

$ vim .bash_profile

export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

// 使修改的环境变量生效

$ source.bash_profile

// 修改zookeeper的配置文件

$ cd app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/conf/

$ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

$ vim zoo.cfg

# 客户端心跳时间(毫秒)

tickTime=2000

# 允许心跳间隔的最大时间

initLimit=10

# 同步时限

syncLimit=5

# 数据存储目录

dataDir=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data

# 数据日志存储目录

dataLogDir=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data/log

# 端口号

clientPort=2181

# 集群节点和服务端口配置

server.1=hadoop-slave1:2888:3888

server.2=hadoop-slave2:2888:3888

server.3=hadoop-slave3:2888:3888

# 以下为优化配置

# 服务器最大连接数，默认为10，改为0表示无限制

maxClientCnxns=0

# 快照数

autopurge.snapRetainCount=3

# 快照清理时间，默认为0

autopurge.purgeInterval=1

// 创建zookeeper的数据存储目录和日志存储目录

$ cd ..

$ mkdir -p data/log

// 在data目录中创建一个文件myid，输入内容为1

$ echo "1" >> data/myid

// 修改zookeeper的日志输出路径(注意CDH版与原生版配置文件不同)

$ vim libexec/zkEnv.sh

if [ "x${ZOO_LOG_DIR}" = "x" ]

then

   ZOO_LOG_DIR="$ZOOKEEPER_HOME/logs"

fi

if [ "x${ZOO_LOG4J_PROP}" = "x" ]

then

   ZOO_LOG4J_PROP="INFO,ROLLINGFILE"

fi

// 修改zookeeper的日志配置文件

$ vim conf/log4j.properties

zookeeper.root.logger=INFO,ROLLINGFILE

// 创建日志目录

$ mkdir logs

将hadoop-slave1节点上的Zookeeper目录同步到hadoop-slave2和hadoop-slave3节点，并修改Zookeeper的数据文件。此外，不要忘记设置用户环境变量。

// 在hadoop-slave1中将zookeeper目录复制到其它节点

$ cd ~

$ scp -r app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1hadoop-slave2:/home/hadoop/app/cdh

$ scp -r app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1 hadoop-slave3:/home/hadoop/app/cdh

//在hadoop-slave2中修改data目录中的myid文件

$ echo "2" >app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data/myid

//在hadoop-slave3中修改data目录中的myid文件

$ echo "3" >app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data/myid

最后，在安装了Zookeeper的各节点上启动Zookeeper，并查看节点状态，方法如下：

// 启动

$ zkServer.sh start

// 查看状态

$ zkServer.sh status

// 关闭

$ zkServer.sh stop

Hadoop HA配置

// 在hadoop-master1节点解压hadoop安装包
$ tar-xvf hadoop-2.6.0-cdh5.7.1.tar.gz -C /home/hadoop/app/cdh/

// 删除安装包
$ rmhadoop-2.6.0-cdh5.7.1.tar.gz

// 修改hadoop-env.sh文件
$ cd/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/etc/hadoop

$ vimhadoop-env.sh
exportJAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_79

// 配置core-site.xml文件
$ vim core-site.xml

<configuration>
  <!-- 指定hdfs的nameservices名称为mycluster，与hdfs-site.xml的HA配置相同 -->
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://mycluster</value>
  </property>
	
  <!-- 指定缓存文件存储的路径 -->
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/data/tmp</value>
  </property>

  <!-- 配置hdfs文件被永久删除前保留的时间（单位：分钟），默认值为0表明垃圾回收站功能关闭 -->
  <property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>1440</value>
  </property>
  
  <!-- 指定zookeeper地址，配置HA时需要 -->
  <property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>hadoop-slave1:2181,hadoop-slave2:2181,hadoop-slave3:2181</value>
  </property>
</configuration>

// 配置hdfs-site.xml文件
$ vim hdfs-site.xml

<configuration>
  <!-- 指定hdfs元数据存储的路径 -->
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/data/namenode</value>
  </property>

  <!-- 指定hdfs数据存储的路径 -->
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/data/datanode</value>
  </property>
  
  <!-- 数据备份的个数 -->
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
  </property>

  <!-- 关闭权限验证 -->
  <property>
    <name>dfs.permissions.enabled</name>
    <value>false</value>
  </property>
  
  <!-- 开启WebHDFS功能（基于REST的接口服务） -->
  <property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>
  
  <!-- //////////////以下为HDFS HA的配置////////////// -->
  <!-- 指定hdfs的nameservices名称为mycluster -->
  <property>
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>mycluster</value>
  </property>

  <!-- 指定mycluster的两个namenode的名称分别为nn1,nn2 -->
  <property>
    <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
    <value>nn1,nn2</value>
  </property>

  <!-- 配置nn1,nn2的rpc通信端口 -->
  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
    <value>hadoop-master1:8020</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
    <value>hadoop-master2:8020</value>
  </property>

  <!-- 配置nn1,nn2的http通信端口 -->
  <property>
    <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
    <value>hadoop-master1:50070</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
    <value>hadoop-master2:50070</value>
  </property>

  <!-- 指定namenode元数据存储在journalnode中的路径 -->
  <property>
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://hadoop-slave1:8485;hadoop-slave2:8485;hadoop-slave3:8485/mycluster</value>
  </property>
  
  <!-- 指定journalnode日志文件存储的路径 -->
  <property>
    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
    <value>/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/data/journal</value>
  </property>

  <!-- 指定HDFS客户端连接active namenode的java类 -->
  <property>
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
  </property>

  <!-- 配置隔离机制为ssh -->
  <property>
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
    <value>sshfence</value>
  </property>

  <!-- 指定秘钥的位置 -->
  <property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
    <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
  </property>
  
  <!-- 开启自动故障转移 -->
  <property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>
</configuration>

// 配置mapred-site.xml文件
$ vim mapred-site.xml

<configuration>
  <!-- 指定MapReduce计算框架使用YARN -->
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>

  <!-- 指定jobhistory server的rpc地址 -->
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop-master1:10020</value>
  </property>

  <!-- 指定jobhistory server的http地址 -->
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop-master1:19888</value>
  </property>

  <!-- 开启uber模式（针对小作业的优化） -->
  <property>
    <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
    <value>true</value>
  </property>

  <!-- 配置启动uber模式的最大map数 -->
  <property>
    <name>mapreduce.job.ubertask.maxmaps</name>
    <value>9</value>
  </property>

  <!-- 配置启动uber模式的最大reduce数 -->
  <property>
    <name>mapreduce.job.ubertask.maxreduces</name>
    <value>1</value>
  </property>
</configuration>

// 配置yarn-site.xml文件
$ vim yarn-site.xml

<configuration>
  <!-- NodeManager上运行的附属服务，需配置成mapreduce_shuffle才可运行MapReduce程序 -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>

  <!-- 配置Web Application Proxy安全代理（防止yarn被攻击） -->
  <property>
    <name>yarn.web-proxy.address</name>
    <value>hadoop-master2:8888</value>
  </property>
  
  <!-- 开启日志 -->
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
  </property>

  <!-- 配置日志删除时间为7天，-1为禁用，单位为秒 -->
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
  </property>

  <!-- 修改日志目录 -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
    <value>/logs</value>
  </property>

  <!-- 配置nodemanager可用的资源内存 -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>2048</value>
  </property>

  <!-- 配置nodemanager可用的资源CPU -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
    <value>2</value>
  </property>
  
  <!-- //////////////以下为YARN HA的配置////////////// -->
  <!-- 开启YARN HA -->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>

  <!-- 启用自动故障转移 -->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>

  <!-- 指定YARN HA的名称 -->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
    <value>yarncluster</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>hadoop-master1</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
    <value>hadoop-master2</value>
  </property>

  <!-- 配置YARN的http端口 -->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
    <value>hadoop-master1:8088</value>
  </property>	
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
    <value>hadoop-master2:8088</value>
  </property>

  <!-- 配置zookeeper的地址 -->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
    <value>hadoop-slave1:2181,hadoop-slave2:2181,hadoop-slave3:2181</value>
  </property>

  <!-- 配置zookeeper的存储位置 -->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.zk-state-store.parent-path</name>
    <value>/rmstore</value>
  </property>

  <!-- 开启yarn resourcemanager restart -->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>

  <!-- 配置resourcemanager的状态存储到zookeeper中 -->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
  </property>

  <!-- 开启yarn nodemanager restart -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.recovery.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>

  <!-- 配置nodemanager IPC的通信端口 -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.address</name>
    <value>0.0.0.0:45454</value>
  </property>
</configuration>

// 配置slaves文件
$ vimslaves
hadoop-slave1
hadoop-slave2
hadoop-slave3

// 创建配置文件中涉及的目录
$ cd/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/

$ mkdir-p data/tmp

$ mkdir-p data/journal

$ mkdir-p data/namenode

$ mkdir-p data/datanode

// 将hadoop工作目录同步到集群其它节点
$ scp-r /home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/hadoop-master2:/home/hadoop/app/cdh/
scp -r/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/ hadoop-slave1:/home/hadoop/app/cdh/
scp -r/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/ hadoop-slave2:/home/hadoop/app/cdh/
scp -r/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/ hadoop-slave3:/home/hadoop/app/cdh/

// 在集群各节点上修改用户环境变量
$ vim .bash_profile
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1
export LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

// 使修改的环境变量生效
$ source.bash_profile

// 解决本地库文件不存在的问题
在apache官网下载hadoop-2.6.0.tar.gz，解压后将lib/native下所有文件复制到$HADOOP_HOME/lib/native中。

Hadoop集群的初始化

// 启动zookeeper集群（分别在slave1、slave2和slave3上执行）
$ zkServer.shstart

// 格式化ZKFC（在master1上执行）
$ hdfszkfc -formatZK

// 启动journalnode（分别在slave1、slave2和slave3上执行）
$ hadoop-daemon.shstart journalnode

// 格式化HDFS（在master1上执行）
$ hdfsnamenode -format

// 将格式化后master1节点hadoop工作目录中的元数据目录复制到master2节点
$ scp-r app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/data/namenode/*hadoop-master2:/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1/data/namenode/

// 初始化完毕后可关闭journalnode（分别在slave1、slave2和slave3上执行）
$ hadoop-daemon.shstop journalnode

原文来自：

本文地址：//q13zd.cn/hadoop-high-available-2.html编辑：吴向平，审核员：逄增宝

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Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解（二）

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