搭建高可用的分布式hadoop2.5.2集群 HDFS HA
HA: High Available(高可用集群)
本次安装的hadoop2.5.2是64bit的,如果需要请在我之前的博文中
规划节点数:(仅考虑HDFS 的HA)
HDFS的节点分配:
两个NN 且分布在两台主机
三个DN节点
三个JN节点
两个ZKFC节点(必须和NN放在一台主机上)
三个Zookeeper
Mapreduce的节点:
一个ResourceManager(替代1.x时的JobTracker)
三个DATAManager(替代1.x时的TaskTracker)和DN节点数相同
主机名 | NN | DN | ZK | ZKFC | JN | RM | DM |
Node0 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||
Node1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | 1 | |
Node2 | 1 | 1 | 1 | 1 | |||
Node3 | 1 | 1 | 1 |
具体步骤:
一、# ln -sf /root/hadoop-2.5.2 /home/hadoop2.5.2
二、修改配置文件(hadoop2.5.2/etc/hadoop)
# vim hadoop-env.sh //修改JAVA_HOME
# vim slaves //配置DN的主机
node1 //DN1节点的主机
node2 //DN2节点的主机
node3 //DN3节点的主机
注意:因为hadoop2.x没有了SecondNode了,因此不要配master文件
# vim hdfs-site.xml
<configuration>
<!--首先给搭建的集群设置一个服务(名字)ID唯一标识,主要是给ZK区别的,因为zk管理不止Hadoop集群 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value>
</property>
<!--给NN们设置名字,ID唯一标识-->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!--根据RPC协议,设置NN的主机:端口号-->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
<value>node0:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>node1:8020</value>
</property>
<!--根据HTTP协议,设置NN的主机:端口号-->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>node0:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>node1:50070</value>
</property>
<!--设置JN的主机和端口号,注意最后要添加集群服务的名字-->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://node1:8485;node2:8485;node3:8485/mycluster</value>
</property>
<!--添加一个Class类,用于客户端连接NN(active)-->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!--设置ssh免密码登录,注意私钥的名字要匹配-->
<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_dsa</value>
</property>
<!--设置JN的工作目录,否则,默认是当前系统的/tmp,系统重启后,数据消失-->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/opt/jn/data</value>
</property>
<!--以下操作设置,当NN(active)宕机了,自动切换NN(standby)-->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>
# vim core-site.xml
<configuration>
<!--首先配置NN的入口-->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<!--设置zookeeper的节点(主机和端口号)-->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>node0:2181,node1:2181,node2:2181</value>
</property>
<!--设置hadoop所有文件目录的根位置,默认是系统/tmp,重启失效-->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/hadoop2/</value>
</property>
</configuration>
安装zookeeper 【zookeeper-3.4.6】
#ln -sf /root/zookeeper-3.4.6 /home/zk
以下操作均在/home/zk下:
配置目录在,zk/conf/
#cp zoo_sample.cfg zoo.cfg //先将配置文件复制一份,重命名
# vim zoo.cfg
1.dataDir=/opt/zookeeper //修改默认值,默认放在/tmp ,
2.文件最后添加以下几行
server.1=node0:2888:3888 //zookeeper所在节点的主机名 server.2=mode1:2888:3888 server.3=node2:2888:3888
修改完成后,创建/opt/zookeeper目录,并创建,编辑文件名为myid的文件
填充内容为server.1=node0:2888:3888 server后面的数字,不同节点对应不同数字,
如第二个zookeeper即node1上的节点对应的数字即为2
将/opt/zookeeper目录拷贝其他节点上
[root@node0 bin]# scp -r zookeeperroot@node1:/opt/
# scp -r zookeeper root@node2:/opt/
在将zookeeper整个软件工作目录拷到其他节点上去
[root@node0 ~]# scp -r zookeeper-3.4.6root@node1:~
# scp -r zookeeper-3.4.6 root@node2:~
别忘记做软连接
# ln -sf /root/zookeeper-3.4.6 /home/zk
配置Zookeeper的环境变量,写入/etc/profile,并将其他节点一并改写
# scp /etc/profile root@node1:/etc/profile
启动zookeeper
先关闭系统防火墙:# systemctl stop firewalld.service
或者# vim /etc/selinux/config //重启
每个节点都要启动:# zkServer.sh start
检测:
[root@node0 zookeeper-3.4.6]# jps
5403 Jps
5305 QuorumPeerMain
以上完成zookeeper的安装部署
下面要启动集群:
启动之前,将其他节点安装Hadoop2.5.2,并将之前的配置文件覆盖到每个节点,保持每个节点的配置文件相同
# scp ./* root@node1:/home/hadoop2.5.2/etc/hadoop
# scp ./* root@node2:/home/hadoop2.5.2/etc/hadoop
# scp ./* root@node3:/home/hadoop2.5.2/etc/hadoop
目录切换到/home/hadoop2.5.2/sbin
首先启动JN :(在JN的节点上启动,即node1,node2,node3)
[root@node1 sbin]# ./hadoop-daemon.sh start journalnode
[root@node2 sbin]# ./hadoop-daemon.sh start journalnode
[root@node3 sbin]# ./hadoop-daemon.sh start journalnode
2.在任意一个NN的节点主机上(node0或者node1),格式化HDFS,目录切换到/home/hadoop2.5.2/bin
[root@node0 bin]# ./hdfs namenode –format
3.检查各个节点是JN是否正常,jps或者去当前格式化NN节点的主机下的/home/hadoop2.5.2/logs 查看JN日志
4.拷贝当前格式化NN节点的元数据文件(opt/hadoop2/dfs/name/current/*)
官方有推荐命令:
首先启动当前NN(格式化好的):bin]#./hadoop-daemon.sh start namenode
检查:jps ,检查/opt/hadoop2/dfs/name/current有没有生成元数据文件
[root@node0current]# ll
总用量 16
-rw-r--r--.1 root root 351 6月 4 20:42fsp_w_picpath_0000000000000000000
-rw-r--r--.1 root root 62 6月 4 20:42 fsp_w_picpath_0000000000000000000.md5
-rw-r--r--.1 root root 2 6月 4 20:42 seen_txid
-rw-r--r--. 1 root root 205 6月 4 20:42 VERSION
5.官方文档推荐使用:在没有格式化的NN节点的主机上执行:bin]#./node –bootstrapStandby
这个命令就是将NN(已经格式化)生成元数据内容拷贝到NN(未格式化)的主机上在没有格式化的NN主机上检查有没有拷贝成功opt/hadoop2/dfs/name/current/*
然而,我自己编译的源码,没这玩意……
不过别担心,手动移动是一样有效的,[root@node0 opt]# scp -r hadoop2 root@node1:/opt
6.停止所有HDFS的节点的服务:zookeeper不要停 bin]#./stop-dfs.sh
7.在其中一个NN节点,格式化zkfs bin]# hdfs zkfc -formatZK
8.一次性启动所有dfs节点:sbin]#./start-dfs.sh
出现下图及说明安装无误:
用浏览器访问node0节点和node1节点,至于谁做active谁做standby完全取决于谁先拿到竞争锁
浏览器访问测试:(别忘更改自己的hosts文件,否则请用ip地址)
node0:50070 //NN1
node1:50070 // NN2
上床文件测试一下:
[root@node0 bin]# ./hdfs dfs -mkdir -p/usr/file //HDFS创建目录
[root@node0 bin]# ./hdfs dfs -put /root/zookeeper-3.4.6.tar.gz /usr/file //上传文件
这里说明:Hadoop1.x 默认block大小是64M Hadoop2.x默认block大小是128M
============================================================================
下面配置MapReduce
1. vim mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
2. vim yarn-size.xml
<configuration>
<!--这里配置ResourceManager的节点主机 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>node0</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
</configuration>
将这些配置文件一并拷贝到其他节点主机上
[root@node0 etc]# scp -r hadooproot@node1:/home/hadoop2.5.2/etc
[root@node0 etc]# scp -r hadooproot@node2:/home/hadoop2.5.2/etc
[root@node0 etc]# scp -r hadooproot@node3:/home/hadoop2.5.2/etc
重启 hadoop
[root@node0 sbin]# ./start-all.sh
浏览器访问 node0:8080
转载于:https://blog.51cto.com/icola/1786159
搭建高可用的分布式hadoop2.5.2集群 HDFS HA相关推荐
- 搭建高吞吐量 Kafka 分布式发布订阅消息 集群
搭建高吞吐量 Kafka 分布式发布订阅消息 集群 简介 Kafka 是一种高吞吐的分布式发布订阅消息系统,能够替代传统的消息队列用于解耦合数据处理,缓存未处理消息等,同时具有更高的吞吐率,支持分区. ...
- 使用sqlserver搭建高可用双机热备的Quartz集群部署
一般拿 Timer 和 Quartz 相比较的,简直就是对 Quartz 的侮辱,两者的功能根本就不在一个层级上,如本篇介绍的Quartz强大的集群机制,可以采用基于sqlserver,mysql的集 ...
- 使用sqlserver搭建高可用双机热备的Quartz集群部署【附源码】
一般拿Timer和Quartz相比较的,简直就是对Quartz的侮辱,两者的功能根本就不在一个层级上,如本篇介绍的Quartz强大的集群机制,可以采用基于 sqlserver,mysql的集群方案,当 ...
- 使用Amazon CDK部署基于Amazon Fargate的高可用、易扩展的Airflow集群
前言 Apache Airflow(以下简称为Airflow) 是一项由Airbnb在 2014 年推出的开源项目,其目的是为了管理日益复杂的数据管理工具.脚本和分析工具,提供一个构建批处理工作流的方 ...
- Redis高可用——主从复制、哨兵模式、集群
文章目录 一.Redis高可用 1.什么是高可用 2.Redis的高可用技术 二.Redis主从复制 1.Redis主从复制的作用 2.主从复制的流程 三.主从复制的搭建 实验准备 1.所有主机安装R ...
- redis系列之——高可用(主从、哨兵、集群)
Redis系列目录 redis系列之--分布式锁 redis系列之--缓存穿透.缓存击穿.缓存雪崩 redis系列之--Redis为什么这么快? redis系列之--数据持久化(RDB和AOF) re ...
- 【重磅】微信开源PhxSQL:高可用、强一致的MySQL集群
[重磅]微信开源PhxSQL:高可用.强一致的MySQL集群 开源地址: https://github.com/tencent-wechat/phxsql 点击阅读原文可自动跳转到github地址 P ...
- 搭建redis高可用:主从、哨兵、集群
搭建主从 version: "3"networks:redis-replication:driver: bridgeipam:config:- subnet: 172.25.0.0 ...
- paxos整合mysql_微信开源PhxSQL:高可用、强一致的MySQL集群(转载)
作者: 陈俊超(junechen@tencent.com),微信后台高级工程师,主要负责微信后台核心模块的分布式架构设计和开发.早期负责微信附近的人,摇一摇,朋友圈,群聊等基础架构.现专注于PhxSQ ...
最新文章
- Packet Tracer 5.0配置cisco路由器详细说明
- android 5 sdk版本下载地址,android5 sdk 下载地址大全
- centos6.5_x64远程链接输入正确的账号密码无法登陆
- 自适应表格连续字符换行及单行溢出点点点显示
- 使用phpunit新建项目
- 4 手把手,整合 RabbitMQ Spring 家族
- 【Vue2.0】—默认插槽、具名插槽、作用域插槽(二十四)
- image加载图片 ui unity_【Unity游戏客户端框架搭建】四、资源管理之理论篇
- 数据库并发中的串行化
- 速度提升3000倍,微软FastNeRF首次实现200FPS高保真神经渲染
- Go语言中正则表达式的使用
- SQL:从入门到“精通”
- 23种设计模式之适配器模式(Adapter模式)
- File Systems Unfit as Distributed Storage Backends 开发十年Ceph的经验:文件系统不适合作为分布式存储后端
- linux skyeye,用skyeye运行uClinux内核
- Linux align函数,linux内核中ALIGN解析(示例代码)
- Topology拓扑_8:TopoGeometry构造函数
- React高阶组件(HOC)
- 177本名著浓缩成了 177句话 、
- 433~458(flex+携程网移动端首页)