大数据系列（hadoop） Hadoop+Zookeeper 3节点高可用集群搭建

xiaoxiao2021-02-28 21

原文地址：https://www.cnblogs.com/YellowstonePark/p/7750213.html

一、集群规划

主机名ipNameNodeDataNodeYarnZooKeeperJournalNodenode01192.168.1.201是是否是是node02192.168.1.202是是否是是node03192.168.1.203否是否是是

注：所有操作都是在root用户下操作，如需其他用户，请自行创建。注意文件权限问题。

二、环境搭建

1、安装JDK

1.1 下载jdk

这里使用的是jdk-8u144-linux-x64.tar.gz，下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1eSEjL8u 密码：mfdj

将下载的jdk 上传到node01服务器的/opt目录下

[root@node01 usr]# cd /opt/ [root@node01 opt]# ll total 727676 -rw-r--r--. 1 root root 149756462 Oct 23 12:24 apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz -rw-r--r--. 1 root root 266688029 Oct 23 12:24 hadoop-2.7.4.tar.gz -rw-r--r--. 1 root root 104659474 Oct 23 12:24 hbase-1.2.6-bin.tar.gz -rw-r--r--. 1 root root 185515842 Oct 23 12:26 jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -rw-r--r--. 1 root root 3465760 Oct 23 12:24 mysql-connector-java-5.1.44.tar.gz -rw-r--r-- 1 root root 35042811 Oct 23 13:37 zookeeper-3.4.10.tar.gz

然后切换到/usr 目录下

[root@node01 ~]# cd /usr/

新建app目录，用以安装所需软件

[root@node01 usr]# mkdir -p /usr/app

进入app目录

[root@node01 opt]# cd /usr/app/

解压jdk到当前路径下

[root@node01 app]# tar zxvf /opt/jdk-8u144-linux-x64.tar.gz

建立jdk软连接

[root@node01 app]# ln -s jdk1.8.0_144/ java

配置环境变量

[root@node01 app]# vi /etc/profile

在打开的文件末尾添加如下代码后保存

export JAVA_HOME=/usr/app/java export CLASS_PATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

使配置生效

[root@node01 app]# source /etc/profile

查看Java版本，显示如下则jdk安装完成

[root@node01 app]# java -version java version "1.8.0_144" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_144-b01) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.144-b01, mixed mode)

根据以上流程，分别在node02、node03 节点上完成jdk 安装。

2、安装zookeeper

下载zookeeper

这里使用的是zookeeper-3.4.10.tar.gz，下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1hrQGIHI 密码：37up

将下载的zookeeper上传到node01服务器的/opt目录下

然后切换到/usr/app 目录下

[root@node01 ~]# cd /usr/app/

解压zookeeper到当前路径下

[root@node01 app]# tar zxvf /opt/zookeeper-3.4.10.tar.gz

建立zookeeper软连接

[root@node01 app]# ln -s zookeeper-3.4.10/ zookeeper

配置环境变量

[root@node01 app]# vi /etc/profile

在打开的文件末尾添加如下代码后保存

export JAVA_HOME=/usr/app/java export CLASS_PATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib export ZOOKEEPER_HOME=/usr/app/zookeeperexport PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin

使配置生效

[root@node01 app]# source /etc/profile

切换到conf目录，修改zookeepe配置文件

[root@node01 app]# cd /usr/app/zookeeper/conf/ [root@node01 conf]# cp zoo_sample.cfg zoo.cfg [root@node01 conf]# vi zoo.cfg

按照如下内容修改zoo.cfg 然后保存

# The number of milliseconds of each tick tickTime=2000 # The number of ticks that the initial # synchronization phase can take initLimit=10 # The number of ticks that can pass between # sending a request and getting an acknowledgement syncLimit=5 # the directory where the snapshot is stored. # do not use /tmp for storage, /tmp here is just # example sakes. dataDir=/usr/app/zookeeper/data dataLogDir=/usr/app/zookeeper/datalog # the port at which the clients will connect clientPort=21810 # the maximum number of client connections. # increase this if you need to handle more clients #maxClientCnxns=60 # # Be sure to read the maintenance section of the # administrator guide before turning on autopurge. # # http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance # # The number of snapshots to retain in dataDir #autopurge.snapRetainCount=3 # Purge task interval in hours # Set to "0" to disable auto purge feature #autopurge.purgeInterval=1 server.1=node01:28880:38880 server.2=node02:28880:38880 server.3=node03:28880:38880

在zookeeper目录下创建data和datalog两个目录

[root@node01 conf]# mkdir -p /usr/app/zookeeper/data [root@node01 conf]# mkdir -p /usr/app/zookeeper/datalog

在data目录下创建myid文件并添加内容为1

[root@node01 conf]# cd /usr/app/zookeeper/data[root@node01 data]# echo 1 > myid

根据以上步骤在node02、node03节点安装好zookeeper

注：node02节点上的myid内容为2，node03节点上的myid内容为3。

三个节点的zookeeper配置完成后可以测试安装是否成功

在三个节点上分别执行如下命令启动zookeeper

[root@node01 data]# zkServer.sh start ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg Starting zookeeper ... STARTED

分别查看三个节点的状态，可以看到一个leader和两个follower，说明zookeeper安装成功。

[root@node01 data]# zkServer.sh status ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg Mode: follower [root@node02 data]# zkServer.sh status ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg Mode: leader [root@node03 hadoop]# zkServer.sh status ZooKeeper JMX enabled by default Using config: /usr/app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg Mode: follower

分别停止三个节点上的zookeeper

[root@node01 data]# zkServer.sh stop

3、安装hadoop

下载hadoop

这里使用的是 hadoop-2.7.4.tar.gz 下载地址：链接：http://pan.baidu.com/s/1bKNs30 密码：qxep

将下载的hadoop上传到node01服务器的/opt目录下

然后切换到/usr/app 目录下

[root@node01 ~]# cd /usr/app/

解压hadoop到当前路径下

[root@node01 app]# tar zxvf /opt/hadoop-2.7.4.tar.gz

建立hadoop软连接

[root@node01 app]# ln -s hadoop-2.7.4/ hadoop

配置环境变量

[root@node01 app]# vi /etc/profile

在打开的文件末尾添加如下代码后保存

export JAVA_HOME=/usr/app/javaexport CLASS_PATH=$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/libexport ZOOKEEPER_HOME=/usr/app/zookeeperexport HADOOP_HOME=/usr/app/hadoop

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

使配置生效

[root@node01 app]# source /etc/profile

切换到hadoop目录，分别创建journal、hdfs/data、hdfs/name 路径

[root@node01 app]# cd /usr/app/hadoop [root@node01 hadoop]# mkdir journal[root@node01 hadoop]# mkdir -p hdfs/name[root@node01 hadoop]# mkdir -p hdfs/data

切换到配置文件目录

[root@node01 hadoop]# cd /usr/app/hadoop/etc/hadoop/

将如下代码写入 core-site.xml

[root@node01 hadoop]# vi core-site.xml

<configuration>  <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://ns</value> </property>  <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/usr/app/hadoop/tmp</value> </property> <property> <name>io.file.buffer.size</name> <value>4096</value> </property>  <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>node01:21810,node02:21810,node03:21810</value> </property> </configuration>

将如下代码写入到 hdfs-site.xml

[root@node01 hadoop]# vi hdfs-site.xml

<configuration>  <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>ns</value> </property>  <property> <name>dfs.ha.namenodes.ns</name> <value>nn1,nn2</value> </property>  <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn1</name> <value>node01:9000</value> </property>  <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns.nn1</name> <value>node01:50070</value> </property>  <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn2</name> <value>node02:9000</value> </property>  <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns.nn2</name> <value>node02:50070</value> </property>  <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://node01:8485;node02:8485;node03:8485/ns</value> </property>  <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/usr/app/hadoop/journal</value> </property>  <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property>  <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property>  <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value>sshfence</value> </property>  <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/root/.ssh/id_rsa</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file:///usr/app/hadoop/hdfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file:///usr/app/hadoop/hdfs/data</value> </property> <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property>  <property> <name>dfs.webhdfs.enabled</name> <value>true</value> </property> </configuration>

将如下代码写入到 mapred-site.xml

[root@node01 hadoop]# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml[root@node01 hadoop]# vi mapred-site.xml

<configuration> 　　<property> 　　　　<name>mapreduce.framework.name</name> 　　　　<value>yarn</value> 　　</property> </configuration>

将如下代码写入到 yarn-site.xml

[root@node01 hadoop]# vi yarn-site.xml

<configuration> 　　 　　<property> 　　　　<name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 　　　　<value>mapreduce_shuffle</value> 　　</property> 　　 　　<property> 　　　　<name>yarn.resourcemanager.hostname</name> 　　　　<value>node03</value> 　　</property> </configuration>

修改 hadoop-env.sh

找到文件的export JAVA_HOME=${JAVA_HOME} 一行，将其修改为 export JAVA_HOME=/usr/app/java

修改 slaves 文件

node01 node02 node03

按照如上步骤将node02、node03节点的hadoop配置完成

至此，Hadoop HA 集群环境搭建完成，以下开始测试集群

4、集群启动

分别在node01、node02、node03 三个节点执行以下命令启动zookeeper

[root@node01 hadoop]# zkServer.sh start

验证zookeeper集群状态

在node01上启动journalnode集群

[root@node01 hadoop]# hadoop-daemons.sh start journalnode

执行jps命令，可以查看到JournalNode的java进程pid

在node01上格式化zkfc

[root@node01 hadoop]# hdfs zkfc -formatZK

在node01上格式化hdfs

[root@node01 hadoop]# hadoop namenode -format

在node01上启动namenode

[root@node01 hadoop]# hadoop-daemon.sh start namenode

在node02上启动数据同步和standby的namenode

[root@node01 hadoop]# hdfs namenode -bootstrapStandby [root@node01 hadoop]# hadoop-daemon.sh start namenode

在node01 上启动datanode

[root@node01 hadoop]# hadoop-daemons.sh start datanode

在node03上启动yarn

[root@node03 hadoop]# start-yarn.sh

在node01上启动zkfc

[root@node01 hadoop]# hadoop-daemons.sh start zkfc

全部启动后分别在node01、node02、node03上执行jps 可以看到下面这些进程

[root@node01 hadoop]# jps 7073 QuorumPeerMain 2406 DFSZKFailoverController 2150 DataNode 2248 NodeManager 2536 NameNode 1849 JournalNode 7882 Jps [root@node02 data]# jps 1654 QuorumPeerMain 3430 Jps 1895 DataNode 1993 NodeManager 1707 JournalNode 1806 NameNode 2126 DFSZKFailoverController [root@node03 hadoop]# jps 1604 QuorumPeerMain 2518 Jps 1961 NodeManager 1756 DataNode 1869 ResourceManager 1679 JournalNode

4、测试HA高可用性

http://192.168.1.202:50070/dfshealth.html#tab-overview

http://192.168.1.201:50070/dfshealth.html#tab-overview

在node02（active）节点关闭namenode

1 [root@node02 hadoop] # hadoop-daemon.sh stop namenode

在node02（active）节点开启namenode

1 [root@node02 hadoop] # hadoop-daemon.sh start namenode

---恢复内容结束---

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