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HA集群（高可用）安装部署

drl-blogs 2019-05-22 21:47 原文

文章目录

1 运行环境

1软件环境

三个节点
OS：64位RHEL5及以上或者64位CentOS6.0及以上
JVM：预装64位JDK 1.8及以上版本

2 安装准备

2.1准备虚拟机

准备三个节点的虚拟机

2.2 修改主机名

在各个节点执行以下操作来修改主机名，使集群下的主机有格式一个统一的主机名，以便后续的操作和维护。
修改主机名
vi /etc/sysconfig/network
192.168.xx.210 ha01
（其它俩台分别修改自己的ha02 ha03）
修改host映射：

vi /etc/hosts

192.168.xx.210  ha01
192.168.xx.220  ha02
192.168.xx.230  ha03

2.3 关闭防火墙

service iptables stop
chkconfig iptables off

2.4 配置时间同步

配置时间同步

2.5 配置ssh免秘登录

配置免密登陆

2.6 安装jdk

jdk安装步骤

3 安装其他组件

3.1 安装zookeeper和hadoop

安装zookeeper
安装hadoop

3.2 安装高可用hadoop

hadoop部分的配置分为两部分hdfs和yarn。

3.2.1 HDFS

修改配置文件
修改core-site.xml（如果文件不存在，但是core-site.xml.template文件存在，则先修改文件名，执行mv core-site.xml.template core-site.xml）

vi /usr /local/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/core-site.xml

修改为以下内容：

<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://beh</value>
    <final>false</final>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/usr/local/hadoopdata</value>
    <final>false</final>
  </property>
  <property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>ha01:2181,ha02:2181,ha03:2181</value>
    <final>false</final>
  </property>
</configuration>

修改hdfs-site.xml

vi /usr/local/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/hdfs-site.xml

修改为以下内容：

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>beh</value>
    <final>false</final>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.ha.namenodes.beh</name>
    <value>nn1,nn2</value>
    <final>false</final>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.beh.nn1</name>
    <value>ha01:9000</value>
    <final>false</final>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.http-address.beh.nn1</name>
    <value>ha01:50070</value>
    <final>false</final>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.beh.nn2</name>
    <value>ha02:9000</value>
    <final>false</final>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.http-address.beh.nn2</name>
    <value>ha02:50070</value>
    <final>false</final>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://ha01:8485;ha02:8485;ha03:8485/beh</value>
    <final>false</final>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.beh</name>
    <value>true</value>
    <final>false</final>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.beh</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    <final>false</final>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.journalnode.edits .dir</name>
    <value>/usr/local/metadata/journal</value>
    <final>false</final>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
    <value>sshfence
shell(/bin/true)
</value>
    <final>false</final>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
    <value>/usr/local/.ssh/id_rsa</value>
    <final>true</final>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>2</value>
    <final>false</final>
  </property> 
<configuration>

修改slaves

vi /usr/local/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/slaves

修改为以下内容：

ha02
ha03

3.2.2 YARN

修改mapred-site.xml

vi /usr/local/hadoop2.7.3/etc/hadoop/mapred-site.xml

修改为以下内容：

  <configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>ha02:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>ha03:19888</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>
    <value>/usr/local/metadata/hadoop-yarn/staging</value>
    </property>
    </configuration>

修改yarn-site.xml

vi /usr/local/hadoop2.7.3/etc/hadoop/yarn-site.xml

修改为以下内容：

<configuration>
<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>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
    <value>/usr/local/metadata/yarn</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
    <value>/usr/local/logs/yarn/userlogs</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <description>Where to aggregate logs</description>
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
    <value>hdfs://beh/var/log/hadoop-yarn/apps</value>
</property>
<!-- Resource Manager Configs -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>
    <value>2000</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
    <value>beh</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
    <value>rm1,rm2</value>
</property>

  <!--RM1 RM2 is different-->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>
    <value>rm1</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</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>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk.state-store.address</name>
<value>ha01:2181,ha02:2181,ha03:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.scheduler.connection.wait.interval-ms</name>
    <value>5000</value>
</property>
<!-- RM1 configs -->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
    <value>ha01:23140</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
    <value>ha01:23130</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address.rm1</name>
    <value>ha01:23189</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
    <value>ha01:23188</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
    <value>ha01:23125</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>
    <value>ha01:23141</value>
</property>
<!-- RM2 configs -->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
    <value>ha02:23140</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
    <value>ha02:23130</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address.rm2</name>
   <value>ha02:23189</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
    <value>ha02:23188</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
    <value>ha02:23125</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>
    <value>ha02:23141</value>
</property>
<!-- Node Manager Configs -->
<property>
    <name>mapreduce.shuffle.port</name>
    <value>23080</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>ha01:2181,ha02:2181,ha03:2181</value>
</property>
</configuration>

修改环境变量

vim /usr/local/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/hadoop-env.sh
vim /usr/local/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/yarn-env.sh

修改为以下内容：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_102

3.2.3 分发配置文件

scp -r /usr/local/hadoop2.7.3 ha02:/usr/local
scp -r /usr/local/hadoop2.7.3 ha03:/usr/local

注：将以上配置复制到所有节点

3.2.4 启动HDFS

启动journalnode（进程名：JournalNode）

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

格式化zookeeper，在ha01上执行

hdfs zkfc -formatZK

对ha01节点进行格式化和启动启动namenode（进程名：NameNode）：

hdfs namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

对ha02节点进行格式化和启动

hdfs namenode -bootstrapStandby
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

在ha01和ha02上启动zkfc服务（zkfc服务进程名：DFSZKFailoverController）：此时ha01和ha02就会有一个节点变为active状态

sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc

启动datanode（进程名：DataNode）：在ha01上执行

sbin/hadoop-daemons.sh start datanode

3.2.5 验证是否成功

打开浏览器，访问 hadoop1:50070 以及 hadoop2:50070，你将会看到两个namenode一个是active而另一个是standby。
然后kill掉其中active的namenode进程，另一个standby的naemnode将会自动转换为active状态
hadoop01:50070或hadoop01的ip:50070
在这里插入图片描述
hadoop02:50070或hadoop02的ip:50070
在这里插入图片描述

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