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【3】搭建HA高可用hadoop-2.3(部署配置hadoop--cdh5.1.0)

【1】搭建HA高可用hadoop-2.3(规划+环境准备)

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【2】搭建HA高可用hadoop-2.3(安装zookeeper)

       【3】搭建HA高可用hadoop-2.3(部署配置hadoop--cdh6.1.0)

【4】搭建HA高可用hadoop-2.3(部署配置HBase)




安装部署hadoop

(1)安装hadoop

  • master1、master2、slave1、slave2、slave3

#cd /opt/ 
#tar xf  hadoop-2.3.0-cdh6.1.0.tar.gz
#ln -s ln -s  hadoop-2.3.0-cdh6.1.0 hadoop

(2)添加hadoop环境变量

  • master1、master2、slave1、slave2、slave3

#cat >> /etc/profile <

(3)配置hadoop

主要配置文件

(hadoop-2.3.0-cdh6.1.0 /etc/hadoop/)

格式作用
hadoop-env.shbash脚本hadoop需要的环境变量
core-site.xmlxmlhadoop的core的配置项
hdfs-site.xmlxmlhdfs的守护进程配置,包括namenode、datanode
slaves纯文本datanode的节点列表(每行一个)
mapred-env.shbash脚本mapreduce需要的环境变量
mapre-site.xmlxmlmapreduce的守护进程配置
yarn-env.shbash脚本yarn需要的环境变量
yarn-site.xmlxmlyarn的配置项

以下1-8的配置,所有机器都相同,可先配置一台,将配置统一copy到另外几台机器。

  • master1、master2、slave1、slave2、slave3

1:配置hadoop-env.sh

cat >> hadoop-env.sh  <

2:配置core-site.xml

#mkdir -p /data/hadoop/tmp
#vim  core-site.xml



    
        
        fs.defaultFS
        hdfs://mycluster
    
    
        
        hadoop.tmp.dir
        /data/hadoop/tmp
    
    
        
        ha.zookeeper.quorum
        master1:2181,master2:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181
    

3:配置hdfs-site.xml

#mkdir -p /data/hadoop/dfs/{namenode,datanode}
#mkdir -p /data/hadoop/ha/journal
#vim hdfs-site.xml




    
        
        dfs.webhdfs.enabled
        true
    
    
        
        dfs.replication
        3
    
    
        
        dfs.namenode.name.dir
        file:/data/hadoop/dfs/namenode
    
    
        
        dfs.datanode.data.dir
        file:/data/hadoop/dfs/datanode
    
    
        
        dfs.permissions
        false
    
    
        
        dfs.permissions.enabled
        false
    
    
    
        
        dfs.nameservices
        mycluster
    
    
        
        dfs.ha.namenodes.mycluster
        namenode1,namenode2
    
    
        
        dfs.namenode.rpc-address.mycluster.namenode1
        master1:9000
    
    
        
        dfs.namenode.rpc-address.mycluster.namenode2
        master2:9000
    
    
        
        dfs.namenode.http-address.mycluster.namenode1
        master1:50070
    
    
        dfs.namenode.http-address.mycluster.namenode2
        master2:50070
    
    
        
        dfs.namenode.servicerpc-address.mycluster.namenode1
        master1:53310
    
    
        dfs.namenode.servicerpc-address.mycluster.namenode2
        master2:53310
    
    
        
        dfs.namenode.shared.edits.dir
        qjournal://master1:8485;master2:8485;slave1:8485;slave2:8485;slave3:8485/mycluster
    
    
        
        dfs.journalnode.edits.dir
        /data/hadoop/ha/journal
    
    
        
        dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster
        org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
    
    
        
        dfs.ha.automatic-failover.enabled
        true
    
    
        
        ha.zookeeper.quorum
        master1:2181,master2:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181
    
    
        
        dfs.ha.fencing.methods
        sshfence
    
    
        
        dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
        /root/.ssh/id_rsa
    

4:配置mapred-env.sh

cat >> mapred-env.sh  <

5:配置mapred-site.xml




    mapreduce.framework.name
    yarn

6:配置yarn-env.sh

cat >> yarn-env.sh  <

7:配置yarn-site.xml

#mkdir -p /data/hadoop/yarn/local
#mkdir -p /data/hadoop/logs
#chown -R hadoop /data/hadoop
#vim yarn-site.xml




   
      
      yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms
      2000
   
   
         
      yarn.resourcemanager.ha.enabled
      true
   
   
      
      yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled
      true
   
   
      
      yarn.resourcemanager.ha.rm-ids
      rm1,rm2
   
   
      yarn.resourcemanager.ha.id
      rm1
      If we want to launch more than one RM in single node, we need this configuration
   
   
      
      yarn.resourcemanager.recovery.enabled
      true
   
   
                    
      yarn.resourcemanager.zk-state-store.address
      localhost:2181
   
   
      yarn.resourcemanager.store.class
      org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore
   
   
      yarn.resourcemanager.zk-address
      localhost:2181
   
   
      yarn.resourcemanager.cluster-id
      yarncluster
   
   
      
      yarn.app.mapreduce.am.scheduler.connection.wait.interval-ms
      5000
   

   
   
      
      yarn.resourcemanager.address.rm1
      master1:8032
   
   
      
      yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1
      master1:8030
   
   
      
      yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1
      master1:8088
   
   
      
      yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1
      master1:8031
   
   
      
      yarn.resourcemanager.admin.address.rm1
      master1:8033
   
   
      yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm1
      master1:8035
   
   
   
      
      yarn.resourcemanager.address.rm2
      master2:8032
   
   
      
      yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2
      master2:8030
   
   
      
      yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2
      master2:8088
   
   
      
      yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2
      master2:8031
   
   
      
      yarn.resourcemanager.admin.address.rm2
      master2:8033
   
   
      yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm2
      master2:8035
   

   
      
      Address where the localizer IPC is.
      yarn.nodemanager.localizer.address
      0.0.0.0:8040
   
   
      
      NM Webapp address.
      yarn.nodemanager.webapp.address
      0.0.0.0:8042
   
   
      yarn.nodemanager.aux-services
      mapreduce_shuffle
   
   
      yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
      org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
   
   
      yarn.nodemanager.local-dirs
      /data/hadoop/yarn/local
   
   
      yarn.nodemanager.log-dirs
      /data/hadoop/logs
   
   
      mapreduce.shuffle.port
      8050
   

   
      yarn.client.failover-proxy-provider
      org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider
   

8:配置slaves

cat >> slaves <

配置完毕



启动集群

(1)格式化命名空间

  • master1

#/opt/hadoop/bin/hdfs zkfc -formatZK

(2)启动journalnode

  • master1、master2、slave1、slave2、slave3 (集群内随意算则奇数台机器作为journalnode,三台也可以)

#/opt/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

(3)master1节点格式化,并启动namenode

  • master1

格式化namenode的目录

#/opt/hadoop/bin/hadoop namenode -format mycluster

启动namenode

#/opt/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode


(4)master2节点同步master1的格式化目录,并启动namenode

  • master2

从master1将格式化的目录同步过来

#/opt/hadoop/bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

启动namenode

#/opt/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode


(5)master节点启动zkfs

  • master1、master2

#/opt/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc

(6)slave节点启动datanode

  • slave1、slave2、slave3

#/opt/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

(7)master节点启动yarn

  • master1

#/opt/hadoop/sbin/start-yarn.sh

(8)master节点启动historyserver

  • master1

./mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

集群已启动。在各服务器执行jps查看,两个master上各一个namenode,形成namenode高可用,实现故障自动切换。

【3】搭建HA高可用hadoop-2.3(部署配置hadoop--cdh5.1.0)

【1】搭建HA高可用hadoop-2.3(规划+环境准备)

【2】搭建HA高可用hadoop-2.3(安装zookeeper)

           【3】搭建HA高可用hadoop-2.3(部署配置hadoop--cdh6.1.0)

【4】搭建HA高可用hadoop-2.3(部署配置HBase)


网站名称:【3】搭建HA高可用hadoop-2.3(部署配置hadoop--cdh5.1.0)
文章来源:http://www.cdkjz.cn/article/iijhcs.html
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