hadoop学习(三)----hadoop2.x完全分布式环境搭建

今天我们来完成hadoop2.x的完全分布式环境搭建，话说学习本来是一件很快乐的事情，可是一到了搭环境就怎么都让人快乐不起来啊，搭环境的时间比学习的时间还多。都是泪。话不多说，走起。

1 准备工作

开工之前先说一下我们的机器环境：
一共是4台主机，主机1,2,3都是从master克隆过来的：

主机名	IP	用户
hadoopmaster	192.168.131.128	hadoop
hadoopslaver1	192.168.131.130	hadoop
hadoopslaver2	192.168.131.131	hadoop
hadoopslaver3	192.168.131.132	hadoop

集群组成：

1. Namenode：2台
2. Datanode： 3台
3. Journalnode：3台
4. Zookeeper： 3台
5. ZKFC：2台
6. ResourceManager：2台
7. NodeManager：3台

	Namenode	Datanode	Journalnode	Zookeeper	ZKFC	ResourceManager	NodeManager
hadoopmaster	1		1	1	1
hadoopslaver1	1	1	1	1	1		1
hadoopslaver2		1	1	1		1	1
hadoopslaver3		1				1	1

首先我们保证做好了如下工作：

• 关闭防火墙
• 安装jdk
• 配置好了环境变量

本次安装的hadoop版本为2.7.3。

1.1 关闭防火墙，修改主机名、配置host文件、设置时间同步

1.1.1 防火墙状态

查看防火墙是否开启
# service iptables status

如果开启则使用如下命令关闭
# service iptables stop

1.1.2 修改主机名：

修改master主机的 /etc/sysconfig/network文件，将HOSTNAME改为master,其余三台主机分别改为对应的主机名。

# vim /etc/sysconfig/network


NETWORKING=yes
HOSTNAME=hadoopmaster

其余三台分别改为相应的主机名，现在四台主机的主机名分别是：

192.168.131.128    hadoopmaster
192.168.131.130    hadoopslaver1
192.168.131.131    hadoopslaver2
192.168.131.132    hadoopslaver3

1.1.3 修改host文件

# vim /etc/hosts

添加如下配置：

192.168.131.128    hadoopmaster
192.168.131.130    hadoopslaver1
192.168.131.131    hadoopslaver2
192.168.131.132    hadoopslaver3

1.1.4 删除持久化文件/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules ,重启虚拟主机，使配置生效。

# rm /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules

TIPS：
该文件记录的是当前主机的MAC地址与IP地址的映射关系，因为我们后面三台主机都是通过克隆来的，所以四台主机的MAC地址是一样的。后面我们四台主机通信的时候你却会发现有问题，我们需要删除这个持久化文件，然后重启一下机器，系统会检测该文件，发现不存在会重新生成该文件。

1.1.5 4台主机做时间同步

# yum install ntp

使用ntp工具来同步时间，这里使用的时间服务器的ip是上海交通大学学的NTP服务器地址，其他的地址自行百度：

# ntpdate 202.120.2.101

需要注意的是，如果执行上面的命令出现如下提示：

ntpdate[2747]: no server suitable for synchronization found

首先检查你的防火墙是否关闭，没有的话先关闭，如果关闭了还是不行可以试一下如下方法：

使用rdate命令来更新服务器时间，

查看时间服务器的时间:
# rdate time-b.nist.gov

如果命令不生效请安装rdate，
yum install -y rdate

设置时间和时间服务器同步:
# rdate -s time-b.nist.gov

TIPS：
以上所有操作需要在4台机器上同步执行！！！

2 配置ssh免密

如果设置主机master到主机slaver1的免**登录，可按如下方式进行：

在A主机执行  
1、# ssh-****** -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa                                

-t **类型（rsa 或 dsa）   
-P 旧密码 ''代表为空  
-f **文件生成后，保存的位置  

2、# ssh-copy-id 192.168.131.130 
IP是主机slaver1的IP地址，将主机master生成的**，拷贝到远程主机对应的账户下  
执行过程中，会提示让输入主机slaver1的登录密码 

我们可以使用上面的命令设置4台机器互相免密。

3 安装jdk，hadoop，zookeeper，配置环境变量

3.1 配置环境变量

这里我用的jdk是1.8，hadoop是2.7，zookeeper是3.4.11.配置环境变量：

# vim /etc/profile
环境信息如下：

JAVA_HOME=/usr/java/jdk
JRE_HOME=/usr/java/jdk/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/jt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME JRE_HOME PATH CLASSPATH
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

配置完成以后执行：

# source /etc/profile

使配置生效。

3.2 安装zookeeper

注意：
环境配置中后面有关zookeeper这两行只用在master、slaver1和slaver2中配置，即只在这三台机器中安装zookeeper。

zookeeper解压到/usr/local/zookeeper目录，我们进入目录/usr/local/zookeeper/conf修改文件模板文件：

mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

1.首先修改文件中的dataDir，路径是zookeeper的快照存储路径,不要使用默认的路径，重启的话会清空/tmp目录导致数据丢失：
dataDir=/usr/local/zookeeper/tmp

✔此处注意：tmp目录是我新建的。

2.在文件的最后加入zookeeper节点的配置：
server.1=hadoopmaster:2888:3888
server.2=hadoopslaver1:2888:3888
server.3=hadoopslaver2:2888:3888

然后我们需要注意的是：上面指定的配置节点server1.2.3是需要我们手动指定，需要在快照目录新建一个文件：myid。

# vim myid

然后内容为该服务器对应的节点id，本次试验：hadoopmaster对应的是1，hadoopslaver1对应的是2，hadoopslaver2对应的是3.

上面我们在master中配置完之后需要分别在另外两台也要配置，我们直接复制过去得了：

scp -r zookeeper hadoopslaver1:/usr/local/zookeeper
scp -r zookeeper hadoopslaver2:/usr/local/zookeeper

然后记得改一下myid，hadoopslaver1的改为2，hadoopslaver2的改为3。

好了，配置完成，接下来到了激动人心的启动时刻，启动脚本在bin目录下的zkServer.sh文件:

zkServer.sh start

TIPS：
✔✔注意：三台机器都需要启动啊！！！

查看zookeeper的状态：

zkServer.sh status

如果出现如下提示表明启动成功：

关闭命令：

zkServer.sh stop

3.3 安装hadoop

hadoop集群的配置文件主要涉及到以下这几个：

hadoop-env.sh

core-site.xml

hdfs-site.xml

slaves

mapred-site.xml

yarn-site.xml

下面以此对上面的文件进行配置：

hadoop-env.sh文件，设置jdk的路径：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk

core-site.xml文件，在configuration里面添加如下配置：

<configuration>
    <property>  
         <name>fs.defaultFS</name> 
        <!--此处名称需要和hdfs-site.xml中的dfs.nameservice保持一致--> 
         <value>hdfs://rickiyang</value>
    </property>  
    <property>  
        <!--配置路径-->
         <name>hadoop.tmp.dir</name>                                                                                   
         <value>/usr/local/hadoop/tmp</value>
    </property>  
    <property>  
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>    
        <value>hadoopmaster:2181,hadoopslaver1:2181,hadoopslaver2:2181</value> 
      </property> 
</configuration>

hdfs-site.xml文件：

<configuration>
  <property>  
    <name>dfs.nameservices</name> 
    <!--此处名称需与core-site.xml中fs.defaultFS的值保持一致--> 
    <value>rickiyang</value> 
  </property>  
    <!--配置namenode的组成 -->
  <property>  
    <name>dfs.ha.namenodes.rickiyang</name> 
    <value>nn1,nn2</value>  
  </property>  
  <property>  
    <!--配置namenode1的rpc端口   -->
    <name>dfs.namenode.rpc-address.rickiyang.nn1</name> 
    <value>hadoopmaster:8020</value>  
  </property>  
  <property>  
    <!--配置namenode2的rpc端口   -->
    <name>dfs.namenode.rpc-address.rickiyang.nn2</name> 
    <value>hadoopslaver1:8020</value>  
  </property>  
  <property>  
     <!--配置namenode1的http端口  -->
    <name>dfs.namenode.http-address.rickiyang.nn1</name>   
    <value>hadoopmaster:50070</value>  
  </property>  
  <property>  
     <!--配置namenode2的http端口  -->
    <name>dfs.namenode.http-address.rickiyang.nn2</name>  
    <value>hadoopslaver1:50070</value>  
  </property>  
  <property>  
    <!--配置journalnode集群  -->
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>  
    <value>qjournal://hadoopmaster:8485;hadoopslaver1:8485;hadoopslaver2:8485/rickiyang</value>  
  </property>  
  <property>  
     <!--配置后台类。作用：HDFS Client用此类联系处于active状态的namenode  -->
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.rickiyang</name>  
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>  
  </property>  
  <property>  
     <!--用于主备节点切换时实现隔离机制的 -->
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>  
    <value>sshfence</value>  
  </property>  
  <property>  
    <!--配置**的路径 需与前面免**设置的路径保持一致-->
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> 
    <value>/hadoop/.ssh/id_rsa</value>  
  </property>  
  <property>  
     <!--journalnode的持久化文件保存路径 -->
    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>   
    <value>/usr/local/hadoop/journal/data</value>  
  </property>  
  <property>  
     <!--设置故障自动切换功能可用 -->
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> 
    <value>true</value>  
  </property> 
</configuration>

复制配置文件的时候把注释删除，注释是给你看的，不用放进去。

slaves文件： 配置datanode的主机名称：

hadoopslaver1
hadoopslaver2
hadoopslaver3

mapred-site.xml文件，配置yarn：

使用自带的模板文件
# mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml

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

yarn-site.xml文件：

<configuration>
    <property>  
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  
        <value>mapreduce_shuffle</value>  
    </property>  
    <property>  
       <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>  
       <value>true</value>  
    </property>  
    <property>  
       <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>  
       <value>myyarncluster</value>  
    </property>  
    <property>  
       <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>  
       <value>rm1,rm2</value>  
    </property>  
    <property>  
       <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>  
       <value>hadoopslaver2</value>  
    </property>  
    <property>  
       <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>  
       <value>hadoopslaver3</value>  
    </property>  
    <property>  
       <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>  
       <value>hadoopmaster:2181,hadoopslaver1:2181,hadoopslaver2:2181</value>  
    </property>  
</configuration>

以上6个文件配置完毕，同步至其他3台主机：

进入路径：/usr/local/hadoop/etc/hadoop/下：

scp * hadoopslaver1:`pwd`
scp * hadoopslaver2:`pwd`
scp * hadoopslaver3:`pwd`

启动journalnode集群。（之所以将journalnode集群放在namenode之前启动，是因为namenode启动时，会往journalnode写入edits日志文件）

在三台journalnode主机分别启动：

hadoop-daemon.sh start journalnode

NN的格式化 与 同步

在其中一台NN上，执行文件系统的格式化操作。注意：此处的格式化并非真正的格式化，而是一些准备和清除操作（比如清空fsimage和edits文件的存储目录下已有的文件）

hdfs namenode -format    

此时，这一台NN已经完成了格式化操作，接下来，需要将格式化之后的文件系统同步到另一台NN。同步时，第二台NN会从第一台NN读取数据，故需要先将第一台NN启动起来。

hadoop-daemon.sh start namenode

第一台NN启动后，在第二台NN上执行以下命令（此时NN尚未启动），即可完成同步操作：

hdfs namenode -bootstrapStandby

zookeeper集群的格式化

在上面已经启动了zookeeper集群，故此处在其中一台NN上执行以下命令，完成zookeeper的格式化：

集群的一些高可用信息读到zookeeper中

hdfs zkfc -formatZK  

至此，Hadoop完全分布式集群的配置工作都已经完成！

接下来，启动集群，在其中一台主机上执行以下命令（最好是在NN上执行，因为NN->DN设置了免**）：

start-all.sh

然后分别在RS主机上启动resourcemanager：

yarn-daemon.sh start resourcemanager

在start-all.sh的时候会有如下信息输出：

在上面截图的信息中我们可以看到，集群的启动顺序是：

NN –> DN –> JN –>ZKFC –> NM

jps 查看进程

hadoop集群的启动顺序：

1、启动zk集群

zkServer.sh  start | status

2、start-all.sh

3、手动启动两台RS

yarn-daemon.sh start resourcemanager

停止顺序：

1、stop-all.sh

2、手动停止两台rs

yarn-daemon.sh stop resourcemanager

3、停止zk集群

启动完成，浏览器访问：

至此，我们的高可用环境就搭建完毕了。大家动手尝试吧！