注意:apache官网提供的hadoop-2.x的安装包是在32位操作系统编译的,因为hadoop依赖一些C 的本地库,
所以如果在64位的操作上安装hadoop-2.6.0就需要重新在64操作系统上重新编译
安装 yum install psmisc
Killall -9 java
安装 glibc-headers 和 g 命令如下:
$yum install glibc-headers
$ yum install gcc-c
安装make和cmake
yum install make yum install cmake
前提准备:
1.修改Linux主机名
vim /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=hadoop01 ###
2.修改IP
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
DEVICE="eth0"
BOOTPROTO="static" ###
HWADDR="00:0C:29:3C:BF:E7"
IPV6INIT="yes"
NM_CONTROLLED="yes"
ONBOOT="yes"
TYPE="Ethernet"
UUID="ce22eeca-ecde-4536-8cc2-ef0dc36d4a8c"
IPADDR="192.168.1.103" ###
NETMASK="255.255.255.0" ###
GATEWAY="192.168.1.1" ###
3.修改主机名和IP的映射关系
vim /etc/hosts
192.168.1.103 hadoop01
######注意######如果你们公司是租用的服务器或是使用的云主机(如华为用主机、阿里云主机等)
/etc/hosts里面要配置的是内网IP地址和主机名的映射关系
4.关闭防火墙
#查看防火墙状态
service iptables status
#关闭防火墙
service iptables stop
#查看防火墙开机启动状态
chkconfig iptables --list
#关闭防火墙开机启动
chkconfig iptables off
Centos7:
启动:# systemctl start firewalld
查看状态:# systemctl status firewalld 或者 firewall-cmd --state
停止:# systemctl disable firewalld
禁用:# systemctl stop firewalld
重启reboot
5.ssh免登陆
#生成ssh免登陆密钥
#进入到我的home目录
cd ~/.ssh
ssh-keygen -t rsa (四个回车)
执行完这个命令后,会生成两个文件id_rsa(私钥)、id_rsa.pub(公钥)
将公钥拷贝到要免登陆的机器上
cp id_rsa.pub authorized_keys
或
ssh-copy-id localhost
6.安装JDK,配置环境变量等
6.1上传
6.2解压jdk
#创建文件夹
mkdir /usr/java
#解压
tar -zxvf jdk-7u55-linux-i586.tar.gz -C /usr/java/
6.3将java添加到环境变量中
vim /etc/profile
#在文件最后添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
export PATH=PATH:JAVA_HOME/bin
#刷新配置
source /etc/profile
3台虚拟机的hadoop的HA集群部署计划
hadoop01 | zookeeper | journalnode | nodemanager | datanode | resourcemanager | namenode | zkfc |
---|---|---|---|---|---|---|---|
hadoop02 | zookeeper | journalnode | nodemanager | datanode | resourcemanager | namenode | zkfc |
hadoop03 | zookeeper | journalnode | nodemanager | datanode |
说明:
1.在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成,一个处于active状态,另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务,而Standby NameNode则不对外提供服务,仅同步active namenode的状态,以便能够在它失败时快速进行切换。
hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案,一种是NFS,另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中,主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息,一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode
这里还配置了一个zookeeper集群,用于ZKFC(DFSZKFailoverController)故障转移,当Active NameNode挂掉了,会自动切换Standby NameNode为standby状态。
安装步骤:
1.安装配置zooekeeper集群(在hadoop01上)
1.1解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /itcast/
1.2修改配置
cd /itcast/zookeeper-3.4.5/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
修改:dataDir=/itcast/zookeeper-3.4.5/tmp
在最后添加:
server.1=centos1:2888:3888
server.2=centos2:2888:3888
server.3=centos3:2888:3888
保存退出
然后创建一个tmp文件夹
mkdir /itcast/zookeeper-3.4.5/tmp
再创建一个空文件
touch /itcast/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
最后向该文件写入ID
echo 1 > /itcast/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在hadoop02、hadoop03根目录下创建一个itcast目录:mkdir /itcast)
scp -r /itcast/zookeeper-3.4.5/ hadoop02:/itcast/
scp -r /itcast/zookeeper-3.4.5/ hadoop03:/itcast/
注意:修改hadoop02、hadoop03对应/itcast/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容
hadoop02:
echo 2 > /itcast/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
hadoop03:
echo 3 > /itcast/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
2.安装配置hadoop集群(在hadoop01上操作)
2.1解压
tar -zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz -C /itcast/
2.2配置HDFS(hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下)
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
export HADOOP_HOME=/itcast/hadoop-2.6.0
export PATH=PATH:JAVA_HOME/bin:
#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
cd /itcast/hadoop-2.6.0/etc/hadoop
2.2.1修改hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55
2.2.2修改core-site.xml
<configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns1</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/itcast/hadoop-2.6.0/tmp</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>centos1:2181,centos2:2181,centos3:2181</value>
</property>
</configuration>
2.2.3修改hdfs-site.xml
<configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为ns1,需要和core-site.xml 中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<!-- ns1下面有两个NameNode,分别是nn1,nn2 -->
<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>centos1:9000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/itcast/hadoop-2.6.0/tmp/dfs/data/node2(三个从节点名字不一样)</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>centos1:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>centos2:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>centos2:50070</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://centos1:8485;centos2:8485;centos3:8485/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>/itcast/hadoop-2.6.0/journal</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>
2.2.4修改mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
2.2.5修改yarn-site.xml
<configuration>
<!-- 开启RM高可靠 -->
<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>centos1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>centos2</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>centos1:2181,centos2:2181,centos3:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
2.2.6修改slaves
Hadoop01
Hadoop02
Hadoop03
2.2.7配置免密码登陆
2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r /itcast/hadoop-2.6.0/ hadoop02:/itcast/
scp -r /itcast/hadoop-2.6.0/ hadoop03:/itcast/
###注意:严格按照下面的步骤
2.5启动zookeeper集群(分别在hadoop01、hadoop02、hadoop03上启动zk)
cd /itcast/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态:一个leader,两个follower
./zkServer.sh status
2.6启动journalnode(分别在在hadoop01、hadoop02、hadoop03上执行)
cd /itcast/hadoop-2.6.0
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验
2.7格式化HDFS
#在itcast01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 个文件拷贝hadoop01->hadoop02
scp -r tmp/ 192.168.1.104:/itcast/hadoop-2.6.0/
2.8格式化ZK(在hadoop01上执行即可)
hdfs zkfc -formatZK
2.9启动HDFS(在hadoop01上执行)
sbin/start-dfs.sh
2.10启动YARN(在hadoop01上执行start-yarn.sh)
sbin/start-yarn.sh
到此,hadoop-2.6.0配置完毕,可以统计浏览器访问:
http://192.168.1.103:50070
NameNode 'itcast01:9000' (active)
http://192.168.1.104:50070
NameNode 'itcast02:9000' (standby)
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
kill -9 <pid of NN>
通过浏览器访问:http://192.168.1.104:50070
NameNode 'hadoop02:9000' (active)
这个时候ihadhoop02上的NameNode变成了active
在执行命令:
hadoop fs -ls /
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2017-02-06 15:36 /profile
刚才上传的文件依然存在!!!
手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问:http://192.168.1.103:50070
NameNode 'hadoop01:9000' (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-2.6.0.jar wordcount /profile /out