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Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解(二)

2020年01月08日 操作系统 ⁄ 共 9970字 ⁄ 字号 评论关闭

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_profileexport ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1export 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-slave1:2888:3888server.2=hadoop-slave2:2888:3888server.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0autopurge.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.shif [ "x${ZOO_LOG_DIR}" = "x" ]then   ZOO_LOG_DIR="$ZOOKEEPER_HOME/logs"fiif [ "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.propertieszookeeper.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.shexportJAVA_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$ vimslaveshadoop-slave1hadoop-slave2hadoop-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_profileexport HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/cdh/hadoop-2.6.0-cdh5.7.1export LD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/nativeexport PATH=$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

Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解(一)Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解(二)Hadoop 2.6.0 HA高可用集群配置详解(三)

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