Hadoop HA集群部署

准备环境：

7台Linux虚拟机都已经安装Hadoop2.X(是单机版)并且各服务器之间都已经配置SSH免密码登录。

我的安装步骤：每台机器先将单机版本部署；将02、03、11三台机安装好ZooKeeper；最后修改配置文件(配置文件复制给每台机器即可)：

修改配置文件：

1、core-site.xml

<configuration><property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns1/</value>
</property><property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/hadoop-sv/HADOOP/hadoop-2.6.5/tmp</value>
</property><property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>Hadoop-ABO-02:2181,Hadoop-ABO-03:2181,Hadoop-ABO-11:2181</value>
</property></configuration>

2、hdfs-site.xml

<configuration>
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
<value>Hadoop-ABO-04:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>Hadoop-ABO-04:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>Hadoop-ABO-05:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>Hadoop-ABO-05:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://Hadoop-ABO-11:8485;Hadoop-ABO-02:8485;Hadoop-ABO-03:8485/ns1</value>
</property>
<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/hadoop-sv/HADOOP/hadoop-2.6.5/journaldata</value>
</property>
<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>
sshfence
shell(/bin/true)
</value>
</property>
<!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/root/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
<value>30000</value>
</property></configuration>

3、mapred-site.xml

<configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>

4、yarn-site.xml

<configuration>
<!-- 开启RM高可用 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定RM的cluster id -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>yrc</value>
</property>
<!-- 指定RM的名字 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<!-- 分别指定RM的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>Hadoop-ABO-06</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>Hadoop-ABO-07</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>Hadoop-ABO-11:2181,Hadoop-ABO-02:2181,Hadoop-ABO-03:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property></configuration>

5、修改slaves，只在Hadoop-ABO-04和Hadoop-ABO-06，当他们的小弟不同时候，slaves可以不一样。(slaves是指定子节点的位置，因为要在Hadoop-ABO-04上启动HDFS、在Hadoop-ABO-06启动yarn，所以Hadoop-ABO-04上的slaves文件指定的是datanode的位置，Hadoop-ABO-06上的slaves文件指定的是nodemanager的位置，datanode和nodemanager在一起，在一起)。

Hadoop-ABO-11
Hadoop-ABO-02
Hadoop-ABO-03

(在单一的机器上配置完之后，可以将其拷贝到其他机器上，然后开始启动集群)

启动集群：首次

1、启动zookeeper集群（分别在>Hadoop-ABO-11、>Hadoop-ABO-02、>Hadoop-ABO-03上启动zk）

cd /Hadoop-ABO-11/ZooKeeper/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
./zkServer.sh status

此时的Zookeeper中只有zookeeper一个节点。

2、启动journalnode（分别在>Hadoop-ABO-11、>Hadoop-ABO-02、>Hadoop-ABO-03上执行）

cd /Hadoop-ABO-11/HADOOP/hadoop-2.6.5/
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode#运行jps命令检验，Hadoop-ABO-11、Hadoop-ABO-02、Hadoop-ABO-03上多了JournalNode进程。 也会多个目录：journaldata

3、格式化HDFS

#在NN的一个节点上执行命令:
hdfs namenode -format
#格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，同时在journaldata目录中生成ns1目录

之后要拷贝tmp文件到另一台NN 但是建议在另一台NN上执行建议hdfs namenode -bootstrapStandby来实现拷贝(保证元数据的一致性)

4、格式化ZKFC(在Hadoop-ABO-04上执行即可)

hdfs zkfc -formatZK此时Zookeeper中的节点会对一个：hadoop-ha ，同时它的子节点为ns1

5、启动HDFS(在在Hadoop-ABO-04上执行)

sbin/start-dfs.sh

此时NN的HA机制已经跑起来了！

6、启动YARN(#####注意#####：是在Hadoop-ABO-06上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就要分别在不同的机器上启动)

sbin/start-yarn.sh此时Yarn的HA没有跑起来还需要手动：hadoop-daemon.sh 或者 yarn-daemon.sh   start resourcemanager

到此，hadoop配置完毕，可以统计浏览器访问:

http://192.168.20.114:50070

NameNode 'Hadoop-ABO-04:9000' (active)

http://192.168.20.115:50070

NameNode 'Hadoop-ABO-05:9000' (standby)

验证集群：

验证HDFS HA:
首先向hdfs上传一个文件
hadoop fs -put /etc/profile /profile
hadoop fs -ls /
然后再kill掉active的NameNode Hadoop-ABO-04
kill -9 <pid of NN>
通过浏览器访问：http://192.168.20.115:50070
NameNode 'Hadoop-ABO-05:9000' (active)
这个时候Hadoop-ABO-05上的NameNode变成了active
在执行命令：
hadoop fs -ls /
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile
刚才上传的文件依然存在！！！
手动启动那个挂掉的NameNode Hadoop-ABO-04
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问：http://192.168.20.114:50070
NameNode 'Hadoop-ABO-04:9000' (standby)

验证YARN：运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out

hadoop datanode节点超时时间设置

datanode进程死亡或者网络故障造成datanode无法与namenode通信，
namenode不会立即把该节点判定为死亡，要经过一段时间，这段时间暂称作超时时长。
HDFS默认的超时时长为10分钟+30秒。如果定义超时时间为timeout，则超时时长的计算公式为：
timeout = 2 * heartbeat.recheck.interval + 10 * dfs.heartbeat.interval。
而默认的heartbeat.recheck.interval 大小为5分钟，dfs.heartbeat.interval默认为3秒。
需要注意的是hdfs-site.xml 配置文件中的
heartbeat.recheck.interval的单位为毫秒，
dfs.heartbeat.interval的单位为秒。所以，举个例子，如果heartbeat.recheck.interval设置为5000（毫秒），dfs.heartbeat.interval设置为3（秒，默认），则总的超时时间为40秒。
hdfs-site.xml中的参数设置格式：<property>
<name>heartbeat.recheck.interval</name>
<value>2000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.heartbeat.interval</name>
<value>1</value>
</property>

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HDFS冗余数据块的自动删除

在日常维护hadoop集群的过程中发现这样一种情况：
某个节点由于网络故障或者DataNode进程死亡，被NameNode判定为死亡，
HDFS马上自动开始数据块的容错拷贝；
当该节点重新添加到集群中时，由于该节点上的数据其实并没有损坏，
所以造成了HDFS上某些block的备份数超过了设定的备份数。
通过观察发现，这些多余的数据块经过很长的一段时间才会被完全删除掉，
那么这个时间取决于什么呢？
该时间的长短跟数据块报告的间隔时间有关。
Datanode会定期将当前该结点上所有的BLOCK信息报告给Namenode，
参数dfs.blockreport.intervalMsec就是控制这个报告间隔的参数。hdfs-site.xml文件中有一个参数：
<property>
<name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>
<value>10000</value>
<description>Determines block reporting interval in milliseconds.</description>
</property>
其中3600000为默认设置，3600000毫秒，即1个小时，也就是说，块报告的时间间隔为1个小时，所以经过了很长时间这些多余的块才被删除掉。通过实际测试发现，当把该参数调整的稍小一点的时候（60秒），多余的数据块确实很快就被删除了。

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转载于:https://www.cnblogs.com/java-oracle/p/8379467.html

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