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史上最详细的Hadoop环境搭建

[日期:2017-07-18] 来源:码字  作者: [字体: ]

前言

hadoop大数据技术体系中的地位至关重要,Hadoop是大数据技术的基础,对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度,会决定在大数据技术道路上走多远。

这是一篇入门文章,Hadoop的学习方法很多,网上也有很多学习路线图。本文的思路是:以安装部署Apache Hadoop2.x版本为主线,来介绍Hadoop2.x的架构组成、各模块协同工作原理、技术细节。 安装不是目的,通过安装认识Hadoop才是目的。

本文分为五个部分、十三节、四十九步。

第一部分:Linux环境安装

Hadoop是运行在Linux,虽然借助工具也可以运行在Windows上,但是建议还是运行在Linux系统上,第一部分介绍Linux环境的安装、配置、Java JDK安装等。

第二部分:Hadoop本地模式安装

Hadoop本地模式只是用于本地开发调试,或者快速安装体验Hadoop,这部分做简单的介绍。

第三部分:Hadoop伪分布式模式安装

学习Hadoop一般是在伪分布式模式下进行。这种模式是在一台机器上各个进程上运行Hadoop的各个模块,伪分布式的意思是虽然各个模块是在各个进程上分开运行的,但是只是运行在一个操作系统上的,并不是真正的分布式。

第四部分:完全分布式安装

完全分布式模式才是生产环境采用的模式,Hadoop运行在服务器集群上,生产环境一般都会做HA,以实现高可用。

第五部分:Hadoop HA安装

HA是指高可用,为了解决Hadoop单点故障问题,生产环境一般都做HA部署。这部分介绍了如何配置Hadoop2.x的高可用,并简单介绍了HA的工作原理。 安装过程中,会穿插简单介绍涉及到的知识。希望能对大家有所帮助。

第一部分:Linux环境安装

第一步、配置Vmware NAT网络

一、Vmware网络模式介绍

参考: http://blog.csdn.net/collection4u/article/details/14127671

二、NAT模式配置

NAT是网络地址转换,是在宿主机和虚拟机之间增加一个地址转换服务,负责外部和虚拟机之间的通讯转接和IP转换。

我们部署Hadoop集群,这里选择NAT模式,各个虚拟机通过NAT使用宿主机的IP来访问外网。

我们的要求是集群中的各个虚拟机有固定的IP、可以访问外网,所以进行如下设置:

1、 Vmware安装后,默认的NAT设置如下:

2、 默认的设置是启动DHCP服务的,NAT会自动给虚拟机分配IP,但是我们需要将各个机器的IP固定下来,所以要取消这个默认设置。

3、 为机器设置一个子网网段,默认是192.168.136网段,我们这里设置为100网段,将来各个虚拟机Ip就为 192.168.100.*。

4、 点击NAT设置按钮,打开对话框,可以修改网关地址和DNS地址。这里我们为NAT指定DNS地址。

5、 网关地址为当前网段里的.2地址,好像是固定的,我们不做修改,先记住网关地址就好了,后面会用到。

第二步、安装Linux操作系统

三、Vmware上安装Linux系统

1、 文件菜单选择新建虚拟机

2、 选择经典类型安装,下一步。

3、 选择稍后安装操作系统,下一步。

4、 选择Linux系统,版本选择CentOS 64位。

5、 命名虚拟机,给虚拟机起个名字,将来显示在Vmware左侧。并选择Linux系统保存在宿主机的哪个目录下,应该一个虚拟机保存在一个目录下,不能多个虚拟机使用一个目录。

6、 指定磁盘容量,是指定分给Linux虚拟机多大的硬盘,默认20G就可以,下一步。

7、 点击自定义硬件,可以查看、修改虚拟机的硬件配置,这里我们不做修改。

8、 点击完成后,就创建了一个虚拟机,但是此时的虚拟机还是一个空壳,没有操作系统,接下来安装操作系统。

9、 点击编辑虚拟机设置,找到DVD,指定操作系统ISO文件所在位置。

10、 点击开启此虚拟机,选择第一个回车开始安装操作系统。

11、 设置root密码。

12、 选择Desktop,这样就会装一个Xwindow。

13、 先不添加普通用户,其他用默认的,就把Linux安装完毕了。

四、设置网络

因为Vmware的NAT设置中关闭了DHCP自动分配IP功能,所以Linux还没有IP,需要我们设置网络各个参数。

1、 用root进入Xwindow,右击右上角的网络连接图标,选择修改连接。

2、 网络连接里列出了当前Linux里所有的网卡,这里只有一个网卡System eth0,点击编辑。

3、 配置IP、子网掩码、网关(和NAT设置的一样)、DNS等参数,因为NAT里设置网段为100.*,所以这台机器可以设置为192.168.100.10网关和NAT一致,为192.168.100.2

4、 用ping来检查是否可以连接外网,如下图,已经连接成功。

五、修改Hostname

1、 临时修改hostname

[[email protected] Desktop]# hostname bigdata-senior01.chybinmy.com

这种修改方式,系统重启后就会失效。

2、 永久修改hostname

想永久修改,应该修改配置文件 /etc/sysconfig/network。

命令:[root@bigdata-senior01 ~] vim /etc/sysconfig/network

打开文件后,

NETWORKING=yes  #使用网络
HOSTNAME=bigdata-senior01.chybinmy.com  #设置主机名

六、配置Host

命令:[[email protected] ~] vim /etc/hosts
添加hosts: 192.168.100.10 bigdata-senior01.chybinmy.com

七、关闭防火墙

学习环境可以直接把防火墙关闭掉。

(1) 用root用户登录后,执行查看防火墙状态。

[[email protected] hadoop]# service iptables status

(2) 用[[email protected] hadoop]# service iptables stop关闭防火墙,这个是临时关闭防火墙。

[[email protected] hadoop-2.5.0]# service iptables stop
iptables: Setting chains to policy ACCEPT: filter          [  OK  ]
iptables: Flushing firewall rules:                         [  OK  ]
iptables: Unloading modules:                               [  OK  ]

(3) 如果要永久关闭防火墙用。

[[email protected] hadoop]# chkconfig iptables off

关闭,这种需要重启才能生效。

八、关闭selinux

selinux是Linux一个子安全机制,学习环境可以将它禁用。

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ vim /etc/sysconfig/selinux
# This file controls the state of SELinux on the system.
# SELINUX= can take one of these three values:
#     enforcing - SELinux security policy is enforced.
#     permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing.
#     disabled - No SELinux policy is loaded.
SELINUX=disabled
# SELINUXTYPE= can take one of these two values:
#     targeted - Targeted processes are protected,
#     mls - Multi Level Security protection.
SELINUXTYPE=targeted

第三步、安装JDK

九、安装Java JDK

1、 查看是否已经安装了java JDK。

[[email protected] Desktop]# java –version

注意:Hadoop机器上的JDK,最好是Oracle的Java JDK,不然会有一些问题,比如可能没有JPS命令。 如果安装了其他版本的JDK,卸载掉。

2、 安装java JDK

(1) 去下载Oracle版本Java JDK:jdk-7u67-linux-x64.tar.gz

(2) 将jdk-7u67-linux-x64.tar.gz解压到/opt/modules目录下

[[email protected] /]# tar -zxvf jdk-7u67-linux-x64.tar.gz -C /opt/modules

(3) 添加环境变量

设置JDK的环境变量 JAVA_HOME。需要修改配置文件/etc/profile,追加

export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

修改完毕后,执行 source /etc/profile

(4)安装后再次执行 java –version,可以看见已经安装完成。

[[email protected] /]# java -version
java version "1.7.0_67"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_67-b01)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.65-b04, mixed mode)

第二部分:Hadoop本地模式安装

第四步、Hadoop部署模式

Hadoop部署模式有:本地模式、伪分布模式、完全分布式模式、HA完全分布式模式。

区分的依据是NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等模块运行在几个JVM进程、几个机器。

模式名称各个模块占用的JVM进程数各个模块运行在几个机器数上
本地模式 1个 1个
伪分布式模式 N个 1个
完全分布式模式 N个 N个
HA完全分布式 N个 N个

第五步、本地模式部署

十、本地模式介绍

本地模式是最简单的模式,所有模块都运行与一个JVM进程中,使用的本地文件系统,而不是HDFS,本地模式主要是用于本地开发过程中的运行调试用。下载hadoop安装包后不用任何设置,默认的就是本地模式。

十一、解压hadoop后就是直接可以使用

1、 创建一个存放本地模式hadoop的目录

[[email protected] modules]$ mkdir /opt/modules/hadoopstandalone

2、 解压hadoop文件

[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz  -C /opt/modules/hadoopstandalone/

3、 确保JAVA_HOME环境变量已经配置好

[[email protected] modules]$ echo ${JAVA_HOME}
/opt/modules/jdk1.7.0_67

十二、运行MapReduce程序,验证

我们这里用hadoop自带的wordcount例子来在本地模式下测试跑mapreduce。

1、 准备mapreduce输入文件wc.input

[[email protected] modules]$ cat /opt/data/wc.input
hadoop mapreduce hive
hbase spark storm
sqoop hadoop hive
spark hadoop

2、 运行hadoop自带的mapreduce Demo

[hadoop@bigdata-senior01 hadoopstandalone]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /opt/data/wc.input output2

这里可以看到job ID中有local字样,说明是运行在本地模式下的。

3、 查看输出文件

本地模式下,mapreduce的输出是输出到本地。

[[email protected] hadoopstandalone]$ ll output2
total 4
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 60 Jul  7 12:50 part-r-00000
-rw-r--r-- 1 hadoop hadoop  0 Jul  7 12:50 _SUCCESS

输出目录中有_SUCCESS文件说明JOB运行成功,part-r-00000是输出结果文件。

第三部分:Hadoop伪分布式模式安装

第六步、伪分布式Hadoop部署过程

十三、Hadoop所用的用户设置

1、 创建一个名字为hadoop的普通用户

[[email protected] ~]# useradd hadoop
[[email protected] ~]# passwd hadoop

2、 给hadoop用户sudo权限

[[email protected] ~]# vim /etc/sudoers

设置权限,学习环境可以将hadoop用户的权限设置的大一些,但是生产环境一定要注意普通用户的权限限制。

root    ALL=(ALL)       ALL
hadoop ALL=(root) NOPASSWD:ALL

注意:如果root用户无权修改sudoers文件,先手动为root用户添加写权限。

[[email protected] ~]# chmod u+w /etc/sudoers

3、 切换到hadoop用户

[[email protected] ~]# su - hadoop
[[email protected] ~]$

4、 创建存放hadoop文件的目录

[[email protected] ~]$ sudo mkdir /opt/modules

5、 将hadoop文件夹的所有者指定为hadoop用户

如果存放hadoop的目录的所有者不是hadoop,之后hadoop运行中可能会有权限问题,那么就讲所有者改为hadoop。

[[email protected] ~]# sudo chown -R hadoop:hadoop /opt/modules

十四、解压Hadoop目录文件

1、 复制hadoop-2.5.0.tar.gz到/opt/modules目录下。

2、 解压hadoop-2.5.0.tar.gz

[[email protected] ~]# cd /opt/modules
[[email protected] hadoop]# tar -zxvf hadoop-2.5.0.tar.gz

十五、配置Hadoop

1、 配置Hadoop环境变量

[[email protected] hadoop]# vim /etc/profile

追加配置:

export HADOOP_HOME="/opt/modules/hadoop-2.5.0"
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

执行:source /etc/profile 使得配置生效

验证HADOOP_HOME参数:

[[email protected] /]$ echo $HADOOP_HOME
/opt/modules/hadoop-2.5.0

2、 配置 hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件的JAVA_HOME参数

[[email protected] ~]$ sudo vim  ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hadoop-env.sh
修改JAVA_HOME参数为:
export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"

3、 配置core-site.xml

[[email protected] ~]sudovim sudovim{HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml

(1) fs.defaultFS参数配置的是HDFS的地址。

<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://bigdata-senior01.chybinmy.com:8020</value>
</property>

(2) hadoop.tmp.dir 配置的是Hadoop临时目录,比如HDFS的NameNode数据默认都存放这个目录下,查看 *-default.xml 等默认配置文件,就可以看到很多依赖 ${hadoop.tmp.dir}的配置。

默认的 hadoop.tmp.dir  /tmp/hadoop-${user.name} ,此时有个问题就是NameNode会将HDFS的元数据存储在这个/tmp目录下,如果操作系统重启了,系统会清空/tmp目录下的东西,导致NameNode元数据丢失,是个非常严重的问题,所有我们应该修改这个路径。

  • 创建临时目录:
[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sudo mkdir -p /opt/data/tmp
  • 将临时目录的所有者修改为hadoop
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo chown –R hadoop:hadoop /opt/data/tmp
  • 修改hadoop.tmp.dir
<property>
   <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/data/tmp</value>
  </property>

十六、配置、格式化、启动HDFS

1、 配置hdfs-site.xml

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ vim ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<property>
       <name>dfs.replication</name>
       <value>1</value>
    </property>

dfs.replication配置的是HDFS存储时的备份数量,因为这里是伪分布式环境只有一个节点,所以这里设置为1。

2、 格式化HDFS

[[email protected] ~]$ hdfs namenode –format

格式化是对HDFS这个分布式文件系统中的DataNode进行分块,统计所有分块后的初始元数据的存储在NameNode中。

格式化后,查看core-site.xml里hadoop.tmp.dir(本例是/opt/data目录)指定的目录下是否有了dfs目录,如果有,说明格式化成功。

注意:

  1. 格式化时,这里注意hadoop.tmp.dir目录的权限问题,应该hadoop普通用户有读写权限才行,可以将/opt/data的所有者改为hadoop。 [[email protected] hadoop-2.5.0]$ sudo chown -R hadoop:hadoop /opt/data

  2. 查看NameNode格式化后的目录。

[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ ll /opt/data/tmp/dfs/name/current

fsimage是NameNode元数据在内存满了后,持久化保存到的文件。

fsimage*.md5 是校验文件,用于校验fsimage的完整性。

seen_txid 是hadoop的版本

vession文件里保存:

  • namespaceID:NameNode的唯一ID。

  • clusterID:集群ID,NameNode和DataNode的集群ID应该一致,表明是一个集群。

#Mon Jul 04 17:25:50 CST 2016
namespaceID=2101579007
clusterID=CID-205277e6-493b-4601-8e33-c09d1d23ece4
cTime=0
storageType=NAME_NODE
blockpoolID=BP-1641019026-127.0.0.1-1467624350057
layoutVersion=-57

3、 启动NameNode

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
starting namenode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-namenode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out

4、 启动DataNode

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
starting datanode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-datanode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out

5、 启动SecondaryNameNode

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start secondarynamenode
starting secondarynamenode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out

6、 JPS命令查看是否已经启动成功,有结果就是启动成功了。

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ jps
3034 NameNode
3233 Jps
3193 SecondaryNameNode
3110 DataNode

7、 HDFS上测试创建目录、上传、下载文件

HDFS上创建目录

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -mkdir /demo1

上传本地文件到HDFS上

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -put 
${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml /demo1

读取HDFS上的文件内容

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -cat /demo1/core-site.xml

从HDFS上下载文件到本地

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -get /demo1/core-site.xml

十七、配置、启动YARN

1、 配置mapred-site.xml

默认没有mapred-site.xml文件,但是有个mapred-site.xml.template配置模板文件。复制模板生成mapred-site.xml。

[[email protected] hadoop-2.5.0]# cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml

添加配置如下:

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

指定mapreduce运行在yarn框架上。

2、 配置yarn-site.xml

添加配置如下:

<property>
  <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
  <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>bigdata-senior01.chybinmy.com</value>
 </property>
  • yarn.nodemanager.aux-services配置了yarn的默认混洗方式,选择为mapreduce的默认混洗算法。

  • yarn.resourcemanager.hostname指定了Resourcemanager运行在哪个节点上。

3、 启动Resourcemanager

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

4、 启动nodemanager

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

5、 查看是否启动成功

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ jps
3034 NameNode
4439 NodeManager
4197 ResourceManager
4543 Jps
3193 SecondaryNameNode
3110 DataNode

可以看到ResourceManager、NodeManager已经启动成功了。

6、 YARN的Web页面

YARN的Web客户端端口号是8088,通过 http://192.168.100.10:8088/ 可以查看。

十八、运行MapReduce Job

在Hadoop的share目录里,自带了一些jar包,里面带有一些mapreduce实例小例子,位置在share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar,可以运行这些例子体验刚搭建好的Hadoop平台,我们这里来运行最经典的WordCount实例。

1、 创建测试用的Input文件

创建输入目录:

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /wordcountdemo/input

创建原始文件:

在本地/opt/data目录创建一个文件wc.input,内容如下。

将wc.input文件上传到HDFS的/wordcountdemo/input目录中:

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/data/wc.input /wordcountdemo/input

2、 运行WordCount MapReduce Job

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-
2.5.0.jar wordcount /wordcountdemo/input /wordcountdemo/output

3、 查看输出结果目录

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -ls /wordcountdemo/output
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup          0 2016-07-05 05:12 /wordcountdemo/output/_SUCCESS
-rw-r--r--   1 hadoop supergroup         60 2016-07-05 05:12 /wordcountdemo/output/part-r-00000

  • output目录中有两个文件,_SUCCESS文件是空文件,有这个文件说明Job执行成功。

  • part-r-00000文件是结果文件,其中-r-说明这个文件是Reduce阶段产生的结果,mapreduce程序执行时,可以没有reduce阶段,但是肯定会有map阶段,如果没有reduce阶段这个地方有是-m-。

  • 一个reduce会产生一个part-r-开头的文件。

  • 查看输出文件内容。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -cat /wordcountdemo/output/part-r-00000
hadoop  3
hbase   1
hive    2
mapreduce       1
spark   2
sqoop   1
storm   1

结果是按照键值排好序的。

十九、停止Hadoop

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode
stopping namenode
[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
stopping datanode
[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
stopping resourcemanager
[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
stopping nodemanager

二十、 Hadoop各个功能模块的理解

1、 HDFS模块

HDFS负责大数据的存储,通过将大文件分块后进行分布式存储方式,突破了服务器硬盘大小的限制,解决了单台机器无法存储大文件的问题,HDFS是个相对独立的模块,可以为YARN提供服务,也可以为HBase等其他模块提供服务。

2、 YARN模块

YARN是一个通用的资源协同和任务调度框架,是为了解决Hadoop1.x中MapReduce里NameNode负载太大和其他问题而创建的一个框架。

YARN是个通用框架,不止可以运行MapReduce,还可以运行Spark、Storm等其他计算框架。

3、 MapReduce模块

MapReduce是一个计算框架,它给出了一种数据处理的方式,即通过Map阶段、Reduce阶段来分布式地流式处理数据。它只适用于大数据的离线处理,对实时性要求很高的应用不适用。

第七步、开启历史服务

二十一、历史服务介绍

Hadoop开启历史服务可以在web页面上查看Yarn上执行job情况的详细信息。可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录,比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。

二十二、开启历史服务

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver、

开启后,可以通过Web页面查看历史服务器:

http://bigdata-senior01.chybinmy.com:19888/

二十三、Web查看job执行历史

1、 运行一个mapreduce任务

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-
2.5.0.jar wordcount /wordcountdemo/input /wordcountdemo/output1

2、 job执行中

3、 查看job历史

历史服务器的Web端口默认是19888,可以查看Web界面。

但是在上面所显示的某一个Job任务页面的最下面,Map和Reduce个数的链接上,点击进入Map的详细信息页面,再查看某一个Map或者Reduce的详细日志是看不到的,是因为没有开启日志聚集服务。

二十四、开启日志聚集

4、 日志聚集介绍

MapReduce是在各个机器上运行的,在运行过程中产生的日志存在于各个机器上,为了能够统一查看各个机器的运行日志,将日志集中存放在HDFS上,这个过程就是日志聚集。

5、 开启日志聚集

配置日志聚集功能:

Hadoop默认是不启用日志聚集的。在yarn-site.xml文件里配置启用日志聚集。

<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
 </property>
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>106800</value>
 </property>

yarn.log-aggregation-enable:是否启用日志聚集功能。

yarn.log-aggregation.retain-seconds:设置日志保留时间,单位是秒。

将配置文件分发到其他节点:

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop]$ scp /opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop]$ scp /opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/

重启Yarn进程:

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sbin/stop-yarn.sh
[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sbin/start-yarn.sh

重启HistoryServer进程:

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

6、 测试日志聚集

运行一个demo MapReduce,使之产生日志:

bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /input /output1

查看日志:

运行Job后,就可以在历史服务器Web页面查看各个Map和Reduce的日志了。

第四部分:完全分布式安装

第八步、完全布式环境部署Hadoop

完全分部式是真正利用多台Linux主机来进行部署Hadoop,对Linux机器集群进行规划,使得Hadoop各个模块分别部署在不同的多台机器上。

二十五、环境准备

1、 克隆虚拟机

  • Vmware左侧选中要克隆的机器,这里对原有的BigData01机器进行克隆,虚拟机菜单中,选中管理菜单下的克隆命令。

  • 选择“创建完整克隆”,虚拟机名称为BigData02,选择虚拟机文件保存路径,进行克隆。

  • 再次克隆一个名为BigData03的虚拟机。

2、 配置网络

修改网卡名称:

在BigData02和BigData03机器上编辑网卡信息。执行sudo vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules命令。因为是从BigData01机器克隆来的,所以会保留BigData01的网卡eth0,并且再添加一个网卡eth1。并且eth0的Mac地址和BigData01的地址是一样的,Mac地址不允许相同,所以要删除eth0,只保留eth1网卡,并且要将eth1改名为eth0。将修改后的eth0的mac地址复制下来,修改network-scripts文件中的HWADDR属性。

sudo vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

修改网络参数:

BigData02机器IP改为192.168.100.12

BigData03机器IP改为192.168.100.13

3、 配置Hostname

BigData02配置hostname为 bigdata-senior02.chybinmy.com

BigData03配置hostname为 bigdata-senior03.chybinmy.com

4、 配置hosts

BigData01、BigData02、BigData03三台机器hosts都配置为:

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sudo vim /etc/hosts
192.168.100.10 bigdata-senior01.chybinmy.com
192.168.100.12 bigdata-senior02.chybinmy.com
192.168.100.13 bigdata-senior03.chybinmy.com

5、 配置Windows上的SSH客户端

在本地Windows中的SSH客户端上添加对BigData02、BigData03机器的SSH链接。

二十六、服务器功能规划

bigdata-senior01.chybinmy.combigdata-senior02.chybinmy.combigdata-senior03.chybinmy.com
NameNode ResourceManage  
DataNode DataNode DataNode
NodeManager NodeManager NodeManager
HistoryServer   SecondaryNameNode

二十七、在第一台机器上安装新的Hadoop

为了和之前BigData01机器上安装伪分布式Hadoop区分开来,我们将BigData01上的Hadoop服务都停止掉,然后在一个新的目录/opt/modules/app下安装另外一个Hadoop。 我们采用先在第一台机器上解压、配置Hadoop,然后再分发到其他两台机器上的方式来安装集群。

6、 解压Hadoop目录:

[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/app/

7、 配置Hadoop JDK路径修改hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件中的JDK路径:

export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"

8、 配置core-site.xml

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
 <property>
   <name>fs.defaultFS</name>
   <value>hdfs://bigdata-senior01.chybinmy.com:8020</value>
 </property>
 <property>
   <name>hadoop.tmp.dir</name>
   <value>/opt/modules/app/hadoop-2.5.0/data/tmp</value>
 </property>
</configuration>

fs.defaultFS为NameNode的地址。

hadoop.tmp.dir为hadoop临时目录的地址,默认情况下,NameNode和DataNode的数据文件都会存在这个目录下的对应子目录下。应该保证此目录是存在的,如果不存在,先创建。

9、 配置hdfs-site.xml

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
 <property>
   <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
   <value>bigdata-senior03.chybinmy.com:50090</value>
 </property>
</configuration>

dfs.namenode.secondary.http-address是指定secondaryNameNode的http访问地址和端口号,因为在规划中,我们将BigData03规划为SecondaryNameNode服务器。

所以这里设置为:bigdata-senior03.chybinmy.com:50090

10、 配置slaves

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/slaves
bigdata-senior01.chybinmy.com
bigdata-senior02.chybinmy.com
bigdata-senior03.chybinmy.com

slaves文件是指定HDFS上有哪些DataNode节点。

11、 配置yarn-site.xml

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-site.xml
<property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>bigdata-senior02.chybinmy.com</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>106800</value>
    </property>

根据规划 yarn.resourcemanager.hostname 这个指定resourcemanager服务器指向 bigdata-senior02.chybinmy.com 

yarn.log-aggregation-enable 是配置是否启用日志聚集功能。

yarn.log-aggregation.retain-seconds 是配置聚集的日志在HDFS上最多保存多长时间。

12、 配置mapred-site.xml

从mapred-site.xml.template复制一个mapred-site.xml文件。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:19888</value>
    </property>
</configuration>

mapreduce.framework.name设置mapreduce任务运行在yarn上。

mapreduce.jobhistory.address是设置mapreduce的历史服务器安装在BigData01机器上。

mapreduce.jobhistory.webapp.address是设置历史服务器的web页面地址和端口号。

二十八、设置SSH无密码登录

Hadoop集群中的各个机器间会相互地通过SSH访问,每次访问都输入密码是不现实的,所以要配置各个机器间的

SSH是无密码登录的。

1、 在BigData01上生成公钥

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ ssh-keygen -t rsa

一路回车,都设置为默认值,然后再当前用户的Home目录下的 .ssh 目录中会生成公钥文件(id_rsa.pub) 和私钥文件 (id_rsa) 

2、 分发公钥

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-id bigdata-senior01.chybinmy.com
[[email protected] hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-id bigdata-senior02.chybinmy.com
[[email protected] hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-id bigdata-senior03.chybinmy.com

3、 设置BigData02、BigData03到其他机器的无密钥登录

同样的在BigData02、BigData03上生成公钥和私钥后,将公钥分发到三台机器上。

二十九、分发Hadoop文件

1、 首先在其他两台机器上创建存放Hadoop的目录

[[email protected] ~]$ mkdir /opt/modules/app
[[email protected] ~]$ mkdir /opt/modules/app

2、 通过Scp分发

Hadoop根目录下的share/doc目录是存放的hadoop的文档,文件相当大,建议在分发之前将这个目录删除掉,可以节省硬盘空间并能提高分发的速度。

doc目录大小有1.6G。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ du -sh /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/share/doc
1.6G    /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/share/doc
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/ bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/app
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/ bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/app

三十、格式NameNode

在NameNode机器上执行格式化:

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/bin/hdfs namenode –format

注意:

如果需要重新格式化NameNode,需要先将原来NameNode和DataNode下的文件全部删除,不然会报错,NameNode和DataNode所在目录是在 core-site.xml  hadoop.tmp.dir  dfs.namenode.name.dir  dfs.datanode.data.dir 属性配置的。

<property>
     <name>hadoop.tmp.dir</name>
     <value>/opt/data/tmp</value>
  </property>
<property>
     <name>dfs.namenode.name.dir</name>
     <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value>
  </property>
<property>
     <name>dfs.datanode.data.dir</name>
     <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data</value>
  </property>

因为每次格式化,默认是创建一个集群ID,并写入NameNode和DataNode的VERSION文件中(VERSION文件所在目录为dfs/name/current 和 dfs/data/current),重新格式化时,默认会生成一个新的集群ID,如果不删除原来的目录,会导致namenode中的VERSION文件中是新的集群ID,而DataNode中是旧的集群ID,不一致时会报错。

另一种方法是格式化时指定集群ID参数,指定为旧的集群ID。

三十一、启动集群

1、 启动HDFS

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/sbin/start-dfs.sh

2、 启动YARN

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/sbin/start-yarn.sh

在BigData02上启动ResourceManager:

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

3、 启动日志服务器

因为我们规划的是在BigData03服务器上运行MapReduce日志服务,所以要在BigData03上启动。

[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
starting historyserver, logging to /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/logs/mapred-hadoop-historyserver-bigda       ta-senior03.chybinmy.com.out
[[email protected] ~]$ jps
3570 Jps
3537 JobHistoryServer
3310 SecondaryNameNode
3213 DataNode
3392 NodeManager

4、 查看HDFS Web页面

http://bigdata-senior01.chybinmy.com:50070/

5、 查看YARN Web 页面

http://bigdata-senior02.chybinmy.com:8088/cluster

三十二、测试Job

我们这里用hadoop自带的wordcount例子来在本地模式下测试跑mapreduce。

1、 准备mapreduce输入文件wc.input

[[email protected] modules]$ cat /opt/data/wc.input
hadoop mapreduce hive
hbase spark storm
sqoop hadoop hive
spark hadoop

2、 在HDFS创建输入目录input

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir /input

3、 将wc.input上传到HDFS

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/data/wc.input /input/wc.input

4、 运行hadoop自带的mapreduce Demo

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /input/wc.input /output

5、 查看输出文件

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -ls /output
Found 2 items
-rw-r--r--   3 hadoop supergroup          0 2016-07-14 16:36 /output/_SUCCESS
-rw-r--r--   3 hadoop supergroup         60 2016-07-14 16:36 /output/part-r-00000

第五部分:Hadoop HA安装

HA的意思是High Availability高可用,指当当前工作中的机器宕机后,会自动处理这个异常,并将工作无缝地转移到其他备用机器上去,以来保证服务的高可用。

HA方式安装部署才是最常见的生产环境上的安装部署方式。Hadoop HA是Hadoop 2.x中新添加的特性,包括NameNode HA 和 ResourceManager HA。因为DataNode和NodeManager本身就是被设计为高可用的,所以不用对他们进行特殊的高可用处理。

第九步、时间服务器搭建

Hadoop对集群中各个机器的时间同步要求比较高,要求各个机器的系统时间不能相差太多,不然会造成很多问题。可以配置集群中各个机器和互联网的时间服务器进行时间同步,但是在实际生产环境中,集群中大部分服务器是不能连接外网的,这时候可以在内网搭建一个自己的时间服务器(NTP服务器),集群的各个机器与这个时间服务器进行时间同步。

三十三、配置NTP服务器

我们选择第三台机器(bigdata-senior03.chybinmy.com)为NTF服务器,其他机器和这台机器进行同步。

1、 检查ntp服务是否已经安装

[[email protected] data]$ sudo rpm -qa | grep ntp
ntpdate-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64
ntp-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64

显示已经安装过了ntp程序,其中 ntpdate-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64 是用来和某台服务器进行同步的, ntp-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64 是用来提供时间同步服务的。

2、 修改配置文件ntp.conf

[[email protected] data]$ vim /etc/ntp.conf

启用restrice,修改网段

restrict 192.168.100.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap 将这行的注释去掉,并且将网段改为集群的网段,我们这里是100网段。

注释掉server域名配置

#server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst

是时间服务器的域名,这里不需要连接互联网,所以将他们注释掉。

修改

server 127.127.1.0

fudge 127.127.1.0 stratum 10

3、 修改配置文件ntpd

[[email protected] ~]$ sudo vim /etc/sysconfig/ntpd

添加一行配置:SYNC_CLOCK=yes

4、 启动ntp服务

[[email protected] ~]$ sudo chkconfig ntpd on

这样每次机器启动时,ntp服务都会自动启动。

三十四、配置其他机器的同步

切换到root用户进行配置通过contab进行定时同步:

[[email protected] hadoop]# crontab -e 
*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate bigdata-senior03.chybinmy.com
[[email protected] hadoop]# crontab -e 
*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate bigdata-senior03.chybinmy.com

三十五、 测试同步是否有效

1、 查看目前三台机器的时间

[[email protected] ~]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"
2016-09-23 16:43:56
[[email protected] ~]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"
2016-09-23 16:44:08
[[email protected] data]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"
2016-09-23 16:44:18

2、 修改bigdata-senior01上的时间

将时间改为一个以前的时间:

[[email protected] data]$ sudo date -s '2016-01-01 00:00:00'
Fri Jan  1 00:00:00 CST 2016
[[email protected] data]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"
2016-01-01 00:00:05

等10分钟,看是否可以实现自动同步,将bigdata-senior01上的时间修改为和bigdata-senior03上的一致。

3、 查看是否自动同步时间

[[email protected] data]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"
2016-09-23 16:54:36

可以看到bigdata-senior01上的时间已经实现自动同步了。

第十步、Zookeeper分布式机器部署

三十六、zookeeper说明

Zookeeper在Hadoop集群中的作用。

Zookeeper是分布式管理协作框架,Zookeeper集群用来保证Hadoop集群的高可用,(高可用的含义是:集群中就算有一部分服务器宕机,也能保证正常地对外提供服务。)

Zookeeper保证高可用的原理。

Zookeeper集群能够保证NamaNode服务高可用的原理是:Hadoop集群中有两个NameNode服务,两个NaameNode都定时地给Zookeeper发送心跳,告诉Zookeeper我还活着,可以提供服务,单某一个时间只有一个是Action状态,另外一个是Standby状态,一旦Zookeeper检测不到Action NameNode发送来的心跳后,就切换到Standby状态的NameNode上,将它设置为Action状态,所以集群中总有一个可用的NameNode,达到了NameNode的高可用目的。

Zookeeper的选举机制。

Zookeeper集群也能保证自身的高可用,保证自身高可用的原理是,Zookeeper集群中的各个机器分为Leader和Follower两个角色,写入数据时,要先写入Leader,Leader同意写入后,再通知Follower写入。客户端读取数时,因为数据都是一样的,可以从任意一台机器上读取数据。

这里Leader角色就存在单点故障的隐患,高可用就是解决单点故障隐患的。Zookeeper从机制上解决了Leader的单点故障问题,Leader是哪一台机器是不固定的,Leader是选举出来的。选举流程是,集群中任何一台机器发现集群中没有Leader时,就推荐自己为Leader,其他机器来同意,当超过一半数的机器同意它为Leader时,选举结束,所以Zookeeper集群中的机器数据必须是奇数。这样就算当Leader机器宕机后,会很快选举出新的Leader,保证了Zookeeper集群本身的高可用。

写入高可用。

集群中的写入操作都是先通知Leader,Leader再通知Follower写入,实际上当超过一半的机器写入成功后,就认为写入成功了,所以就算有些机器宕机,写入也是成功的。

读取高可用。

zookeeperk客户端读取数据时,可以读取集群中的任何一个机器。所以部分机器的宕机并不影响读取。

zookeeper服务器必须是奇数台,因为zookeeper有选举制度,角色有:领导者、跟随者、观察者,选举的目的是保证集群中数据的一致性。

三十七、安装zookeeper

我们这里在BigData01、BigData02、BigData03三台机器上安装zookeeper集群。

1、 解压安装包

在BigData01上安装解压zookeeper安装包。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ tar -zxf /opt/sofeware/zookeeper-3.4.8.tar.gz -C /opt/modules/

2、 修改配置

拷贝conf下的zoo_sample.cfg副本,改名为zoo.cfg。zoo.cfg是zookeeper的配置文件:

[[email protected] zookeeper-3.4.8]$ cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg

dataDir属性设置zookeeper的数据文件存放的目录:

dataDir=/opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData

指定zookeeper集群中各个机器的信息:

server.1=bigdata-senior01.chybinmy.com:2888:3888
server.2=bigdata-senior02.chybinmy.com:2888:3888
server.3=bigdata-senior03.chybinmy.com:2888:3888

server后面的数字范围是1到255,所以一个zookeeper集群最多可以有255个机器。

3、 创建myid文件

在dataDir所指定的目录下创一个名为myid的文件,文件内容为server点后面的数字。

4、 分发到其他机器

[[email protected] zookeeper-3.4.8]$ scp -r /opt/modules/zookeeper-3.4.8 bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules
[[email protected] zookeeper-3.4.8]$ scp -r /opt/modules/zookeeper-3.4.8 bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules

5、 修改其他机器上的myid文件

[hadoop@bigdata-senior02 zookeeper-3.4.8]$ echo 2 > /opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData/myid
[hadoop@bigdata-senior02 zookeeper-3.4.8]$ cat /opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData/myid 
2
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ echo 3 > /opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData/myid
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ cat /opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData/myid
3

6、 启动zookeeper

需要在各个机器上分别启动zookeeper。

[[email protected] zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start
[[email protected] zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start
[[email protected] zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start

三十八、zookeeper命令

进入zookeeper Shell

在zookeeper根目录下执行 bin/zkCli.sh进入zk shell模式。

zookeeper很像一个小型的文件系统,/是根目录,下面的所有节点都叫zNode。

进入zk shell 后输入任意字符,可以列出所有的zookeeper命令

查询zNode上的数据:get /zookeeper

创建一个zNode : create /znode1 "demodata "

列出所有子zNode:ls /

删除znode : rmr /znode1

退出shell模式:quit

第十一步、Hadoop 2.x HDFS HA 部署

三十九、HDFS HA原理

单NameNode的缺陷存在单点故障的问题,如果NameNode不可用,则会导致整个HDFS文件系统不可用。所以需要设计高可用的HDFS(Hadoop HA)来解决NameNode单点故障的问题。解决的方法是在HDFS集群中设置多个NameNode节点。但是一旦引入多个NameNode,就有一些问题需要解决。

  • HDFS HA需要保证的四个问题:

    • 保证NameNode内存中元数据数据一致,并保证编辑日志文件的安全性。

    • 多个NameNode如何协作

    • 客户端如何能正确地访问到可用的那个NameNode。

    • 怎么保证任意时刻只能有一个NameNode处于对外服务状态。

  • 解决方法

    • 对于保证NameNode元数据的一致性和编辑日志的安全性,采用Zookeeper来存储编辑日志文件。

    • 两个NameNode一个是Active状态的,一个是Standby状态的,一个时间点只能有一个Active状态的 NameNode提供服务,两个NameNode上存储的元数据是实时同步的,当Active的NameNode出现问题时,通过Zookeeper实时切换到Standby的NameNode上,并将Standby改为Active状态。

    • 客户端通过连接一个Zookeeper的代理来确定当时哪个NameNode处于服务状态。

四十、HDFS HA架构图

  • HDFS HA架构中有两台NameNode节点,一台是处于活动状态(Active)为客户端提供服务,另外一台处于热备份状态(Standby)。

  • 元数据文件有两个文件:fsimage和edits,备份元数据就是备份这两个文件。JournalNode用来实时从Active NameNode上拷贝edits文件,JournalNode有三台也是为了实现高可用。

  • Standby NameNode不对外提供元数据的访问,它从Active NameNode上拷贝fsimage文件,从JournalNode上拷贝edits文件,然后负责合并fsimage和edits文件,相当于SecondaryNameNode的作用。最终目的是保证Standby NameNode上的元数据信息和Active NameNode上的元数据信息一致,以实现热备份。

  • Zookeeper来保证在Active NameNode失效时及时将Standby NameNode修改为Active状态。

  • ZKFC(失效检测控制)是Hadoop里的一个Zookeeper客户端,在每一个NameNode节点上都启动一个ZKFC进程,来监控NameNode的状态,并把NameNode的状态信息汇报给Zookeeper集群,其实就是在Zookeeper上创建了一个Znode节点,节点里保存了NameNode状态信息。当NameNode失效后,ZKFC检测到报告给Zookeeper,Zookeeper把对应的Znode删除掉,Standby ZKFC发现没有Active状态的NameNode时,就会用shell命令将自己监控的NameNode改为Active状态,并修改Znode上的数据。 Znode是个临时的节点,临时节点特征是客户端的连接断了后就会把znode删除,所以当ZKFC失效时,也会导致切换NameNode。

  • DataNode会将心跳信息和Block汇报信息同时发给两台NameNode,DataNode只接受Active NameNode发来的文件读写操作指令。

四十一、搭建HDFS HA 环境

1、 服务器角色规划

bigdata-senior01.chybinmy.combigdata-senior01.chybinmy.combigdata-senior01.chybinmy.com
NameNode NameNode  
Zookeeper Zookeeper Zookeeper
DataNode DataNode DataNode
  ResourceManage ResourceManage
NodeManager NodeManager NodeManager

2、 创建HDFS HA 版本Hadoop程序目录

在bigdata01、bigdata02、bigdata03三台机器上分别创建目录/opt/modules/hadoopha/用来存放Hadoop HA环境。

[[email protected] modules]$ mkdir /opt/modules/hadoopha

3、 新解压Hadoop 2.5.0

[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/hadoopha/

4、 配置Hadoop JDK路径

修改hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件中的JDK路径
export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"

5、 配置hdfs-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
  <property>
    <!-- 为namenode集群定义一个services name -->
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>ns1</value>
  </property>
  <property>
    <!-- nameservice 包含哪些namenode,为各个namenode起名 -->
    <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
    <value>nn1,nn2</value>
  </property>
  <property>
    <!--  名为nn1的namenode 的rpc地址和端口号,rpc用来和datanode通讯 -->
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
    <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:8020</value>
  </property>
  <property>
    <!-- 名为nn2的namenode 的rpc地址和端口号,rpc用来和datanode通讯  -->
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
    <value>bigdata-senior02.chybinmy.com:8020</value>
  </property>
  <property>
    <!--名为nn1的namenode 的http地址和端口号,web客户端 -->
    <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
    <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:50070</value>
  </property>
  <property>
    <!--名为nn2的namenode 的http地址和端口号,web客户端 -->
    <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
    <value>bigdata-senior02.chybinmy.com:50070</value>
  </property>
  <property>
    <!--  namenode间用于共享编辑日志的journal节点列表 -->
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://bigdata-senior01.chybinmy.com:8485;bigdata-senior02.chybinmy.com:8485;bigdata-senior03.chybinmy.com:8485/ns1</value>
  </property>
  <property>
    <!--  journalnode 上用于存放edits日志的目录 -->
    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
    <value>/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/tmp/data/dfs/jn</value>
  </property>
  <property>
    <!--  客户端连接可用状态的NameNode所用的代理类 -->
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</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>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
  </property>
</configuration>

6、 配置core-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
  <property>
    <!--  hdfs 地址,ha中是连接到nameservice -->
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://ns1</value>
  </property>
  <property>
    <!--  -->
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/data/tmp</value>
  </property>
</configuration>

hadoop.tmp.dir 设置hadoop临时目录地址,默认时,NameNode和DataNode的数据存在这个路径下。

7、 配置slaves文件

bigdata-senior01.chybinmy.com
bigdata-senior02.chybinmy.com
bigdata-senior03.chybinmy.com

8、 分发到其他节点

分发之前先将share/doc目录删除,这个目录中是帮助文件,并且很大,可以删除。

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/hadoopha bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules
[[email protected] hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/hadoopha bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules

9、 启动HDFS HA集群

三台机器分别启动Journalnode。

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
[[email protected] hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

jps命令查看是否启动。

10、 启动Zookeeper

在三台节点上启动Zookeeper:

[[email protected] zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start
[[email protected] zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start
[[email protected] zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start

11、 格式化NameNode

在第一台上进行NameNode格式化:

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format

在第二台NameNode上:

[[email protected] hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

12、 启动NameNode

在第一台、第二台上启动NameNode:

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

查看HDFS Web页面,此时两个NameNode都是standby状态。

切换第一台为active状态:

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

可以添加上forcemanual参数,强制将一个NameNode转换为Active状态。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs haadmin –transitionToActive -forcemanual nn1

此时从web 页面就看到第一台已经是active状态了。

13、 配置故障自动转移

利用zookeeper集群实现故障自动转移,在配置故障自动转移之前,要先关闭集群,不能在HDFS运行期间进行配置。

关闭NameNode、DataNode、JournalNode、zookeeper

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ cd ../../zookeeper-3.4.8/
[hadoop@bigdata-senior01 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh stop
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
[hadoop@bigdata- senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode
[hadoop@bigdata- senior02 hadoop-2.5.0]$ cd ../../zookeeper-3.4.8/
[hadoop@bigdata- senior02 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh stop
[hadoop@bigdata- senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
[hadoop@bigdata- senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode
[hadoop@bigdata- senior03 hadoop-2.5.0]$ cd ../../zookeeper-3.4.8/
[hadoop@bigdata- senior03 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh stop

修改hdfs-site.xml

<property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

修改core-site.xml

<property>
   <name>ha.zookeeper.quorum</name>
   <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:2181,bigdata-senior02.chybinmy.com:2181,bigdata-senior03.chybinmy.com:2181</value>
</property>

将hdfs-site.xml和core-site.xml分发到其他机器

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/core-site.xml bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/core-site.xml bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/

启动zookeeper

三台机器启动zookeeper

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/zookeeper-3.4.8/bin/zkServer.sh start

创建一个zNode

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ cd /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs zkfc -formatZK

在Zookeeper上创建一个存储namenode相关的节点。

14、 启动HDFS、JournalNode、zkfc

启动NameNode、DataNode、JournalNode、zkfc

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/start-dfs.sh

zkfc只针对NameNode监听。

四十二、测试HDFS HA

1、 测试故障自动转移和数据是否共享

在nn1上上传文件

目前bigdata-senior01节点上的NameNode是Active状态的。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/data/wc.input /

将nn1上的NodeNode进程杀掉

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ kill -9 3364

nn1上的namenode已经无法访问了。

查看nn2是否是Active状态

在nn2上查看是否看见文件

经以上验证,已经实现了nn1和nn2之间的文件同步和故障自动转移。

第十二步、Hadoop 2.x YARN HA 部署

四十三、YARN HA原理

Hadoop2.4版本之前,ResourceManager也存在单点故障的问题,也需要实现HA来保证ResourceManger的高可也用性。

ResouceManager从记录着当前集群的资源分配情况和JOB的运行状态,YRAN HA 利用Zookeeper等共享存储介质来存储这些信息来达到高可用。另外利用Zookeeper来实现ResourceManager自动故障转移。

  • MasterHADaemon:控制RM的 Master的启动和停止,和RM运行在一个进程中,可以接收外部RPC命令。

  • 共享存储:Active Master将信息写入共享存储,Standby Master读取共享存储信息以保持和Active Master同步。

  • ZKFailoverController:基于Zookeeper实现的切换控制器,由ActiveStandbyElector和HealthMonitor组成,ActiveStandbyElector负责与Zookeeper交互,判断所管理的Master是进入Active还是Standby;HealthMonitor负责监控Master的活动健康情况,是个监视器。

  • Zookeeper:核心功能是维护一把全局锁控制整个集群上只有一个Active的ResourceManager。

四十四、搭建YARN HA环境

1、 服务器角色规划

bigdata-senior01.chybinmy.combigdata-senior01.chybinmy.combigdata-senior01.chybinmy.com
NameNode NameNode  
Zookeeper Zookeeper Zookeeper
DataNode DataNode DataNode
  ResourceManage ResourceManage
NodeManager NodeManager NodeManager

2、 修改配置文件yarn-site.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>106800</value>
  </property>
  <property>
    <!--  启用resourcemanager的ha功能 -->
    <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <!--  为resourcemanage ha 集群起个id -->
    <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
    <value>yarn-cluster</value>
  </property>
  <property>
    <!--  指定resourcemanger ha 有哪些节点名 -->
    <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
    <value>rm12,rm13</value>
  </property>
  <property>
    <!--  指定第一个节点的所在机器 -->
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm12</name>
    <value>bigdata-senior02.chybinmy.com</value>
  </property>
  <property>
    <!--  指定第二个节点所在机器 -->
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm13</name>
    <value>bigdata-senior03.chybinmy.com</value>
  </property>
  <property>
    <!--  指定resourcemanger ha 所用的zookeeper 节点 -->
    <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
    <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:2181,bigdata-senior02.chybinmy.com:2181,bigdata-senior03.chybinmy.com:2181</value>
  </property>
  <property>
    <!--  -->
    <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <!--  -->
    <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
  </property>
</configuration>

3、 分发到其他机器

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/\

4、 启动

在bigdata-senior01上启动yarn:

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/start-yarn.sh

在bigdata-senior02、bigdata-senior03上启动resourcemanager:

[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
[hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

启动后各个节点的进程。

Web客户端访问bigdata02机器上的resourcemanager正常,它是active状态的。

http://bigdata-senior02.chybinmy.com:8088/cluster

访问另外一个resourcemanager,因为他是standby,会自动跳转到active的resourcemanager。

http://bigdata-senior03.chybinmy.com:8088/cluster

四十五、测试YARN HA

5、 运行一个mapreduce job

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /wc.input /input

6、 在job运行过程中,将Active状态的resourcemanager进程杀掉。

[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ kill -9 4475

7、 观察另外一个resourcemanager是否可以自动接替。

bigdata02的resourcemanage Web客户端已经不能访问,bigdata03的resourcemanage已经自动变为active状态。

8、 观察job是否可以顺利完成。

而mapreduce job 也能顺利完成,没有因为resourcemanager的意外故障而影响运行。

经过以上测试,已经验证YARN HA 已经搭建成功。

第十三步、HDFS Federation 架构部署

四十六、HDFS Federation 的使用原因

1、 单个NameNode节点的局限性

命名空间的限制。

NameNode上存储着整个HDFS上的文件的元数据,NameNode是部署在一台机器上的,因为单个机器硬件的限制,必然会限制NameNode所能管理的文件个数,制约了数据量的增长。

数据隔离问题。

整个HDFS上的文件都由一个NameNode管理,所以一个程序很有可能会影响到整个HDFS上的程序,并且权限控制比较复杂。

性能瓶颈。

单个NameNode时HDFS文件系统的吞吐量受限于单个NameNode的吞吐量。因为NameNode是个JVM进程,JVM进程所占用的内存很大时,性能会下降很多。

2、 HDFS Federation介绍

HDFS Federation是可以在Hadoop集群中设置多个NameNode,不同于HA中多个NameNode是完全一样的,是多个备份,Federation中的多个NameNode是不同的,可以理解为将一个NameNode切分为了多个NameNode,每一个NameNode只负责管理一部分数据。 HDFS Federation中的多个NameNode共用DataNode。

四十七、HDFS Federation的架构图

四十八、HDFS Federation搭建

1、 服务器角色规划

bigdata-senior01.chybinmy.combigdata-senior01.chybinmy.combigdata-senior01.chybinmy.com
NameNode1 NameNode2 NameNode3
  ResourceManage  
DataNode DataNode DataNode
NodeManager NodeManager NodeManager

2、 创建HDFS Federation 版本Hadoop程序目录

在bigdata01上创建目录/opt/modules/hadoopfederation /用来存放Hadoop Federation环境。

[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ mkdir /opt/modules/hadoopfederation

3、 新解压Hadoop 2.5.0

[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/hadoopfederation/

4、 配置Hadoop JDK路径

修改hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件中的JDK路径。

export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"

5、 配置hdfs-site.xml

<configuration>
<property>
<!—配置三台NameNode -->
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>ns1,ns2,ns3</value>
  </property>
  <property>
<!—第一台NameNode的机器名和rpc端口,指定了NameNode和DataNode通讯用的端口号 -->
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1</name>
    <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:8020</value>
  </property>
   <property>
<!—第一台NameNode的机器名和rpc端口,备用端口号 -->
    <name>dfs.namenode.serviceerpc-address.ns1</name>
    <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:8022</value>
  </property>
  <property>
<!—第一台NameNode的http页面地址和端口号 -->
    <name>dfs.namenode.http-address.ns1</name>
    <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:50070</value>
  </property>
<property>
<!—第一台NameNode的https页面地址和端口号 -->
    <name>dfs.namenode.https-address.ns1</name>
    <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:50470</value>
  </property>

  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns2</name>
    <value>bigdata-senior02.chybinmy.com:8020</value>
  </property>
   <property>
    <name>dfs.namenode.serviceerpc-address.ns2</name>
    <value>bigdata-senior02.chybinmy.com:8022</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.http-address.ns2</name>
    <value>bigdata-senior02.chybinmy.com:50070</value>
  </property>
    <property>
    <name>dfs.namenode.https-address.ns2</name>
    <value>bigdata-senior02.chybinmy.com:50470</value>
  </property>


  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns3</name>
    <value>bigdata-senior03.chybinmy.com:8020</value>
  </property>
   <property>
    <name>dfs.namenode.serviceerpc-address.ns3</name>
    <value>bigdata-senior03.chybinmy.com:8022</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.http-address.ns3</name>
    <value>bigdata-senior03.chybinmy.com:50070</value>
  </property>
    <property>
    <name>dfs.namenode.https-address.ns3</name>
    <value>bigdata-senior03.chybinmy.com:50470</value>
  </property>

</configuration>

6、 配置core-site.xml

<configuration>
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/data/tmp</value>
</property>
</configuration>

hadoop.tmp.dir设置hadoop临时目录地址,默认时,NameNode和DataNode的数据存在这个路径下。

7、 配置slaves文件

bigdata-senior01.chybinmy.com
bigdata-senior02.chybinmy.com
bigdata-senior03.chybinmy.com

8、 配置yarn-site.xml

<configuration>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
 </property>     
 <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>bigdata-senior02.chybinmy.com</value>
 </property>     
 <property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
 </property>     
 <property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>106800</value>
 </property>     
</configuration>

9、 分发到其他节点

分发之前先将share/doc目录删除,这个目录中是帮助文件,并且很大,可以删除。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/ /opt/modules/hadoopfederation bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/hadoopfederation bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules

10、 格式化NameNode

在第一台上进行NameNode格式化。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-federation-clusterId

这里一定要指定一个集群ID,使得多个NameNode的集群ID是一样的,因为这三个NameNode在同一个集群中,这里集群ID为hadoop-federation-clusterId。

在第二台NameNode上。

[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-federation-clusterId

在第二台NameNode上。

[hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-federation-clusterId

11、 启动NameNode

在第一台、第二台、第三台机器上启动NameNode:

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
[hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

启动后,用jps命令查看是否已经启动成功。

查看HDFS Web页面,此时三个NameNode都是standby状态。

12、 启动DataNode

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
[hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

启动后,用jps命令确认DataNode进程已经启动成功。

四十九、测试HDFS Federation

1、 修改core-site.xml

在bigdata-senior01机器上,修改core-site.xml文件,指定连接的NameNode是第一台NameNode。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>
  <property>
     <name>fs.defaultFS</name>
     <value>hdfs://bigdata-senior01.chybinmy.com:8020</value>
  </property>
<property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/modules/hadoopfederation/hadoop-2.5.0/data/tmp</value>
</property>
</configuration>

2、 在bigdate-senior01上传一个文件到HDFS

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir /tmp
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put ~/shuffle_daily.sh /tmp/shuffle_daily.sh

3、 查看HDFS文件

可以看到,刚才的文件只上传到了bigdate-senior01机器上的NameNode上了,并没有上传到其他的NameNode上去。

这样,在HDFS的客户端,可以指定要上传到哪个NameNode上,从而来达到了划分NameNode的目的。

后记

这篇文章的操作步骤并不是工作中标准的操作流程,如果在成百上千的机器全部这样安装会被累死,希望读者可以通过文章中一步步地安装,从而初步了解到Hadoop的组成部分,协助过程等,这对于Hadoop的深入使用有很大的帮助。





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