hadoop3.1.0 HA高可用完全分布式集群的安装部署（详细教程）
1.环境介绍
服务器环境：CentOS 7 5台服务器 两台namenode 三台datanode
|
节点 |
IP |
NN |
DN |
ZK |
ZKFC |
JN |
RM |
NM |
|
h01 |
192.168.163.135 |
1 |
|
|
1 |
|
1 |
|
|
h02 |
192.168.163.136 |
1 |
|
|
1 |
|
1 |
|
|
h03 |
192.168.163.137 |
|
1 |
1 |
|
1 |
|
1 |
|
h04 |
192.168.163.138 |
|
1 |
1 |
|
1 |
|
1 |
|
h05 |
192.168.163.139 |
|
1 |
1 |
|
1 |
|
1 |
安装文件版本：
JDK : jdk-8u65-linux-x64.tar.gz
Zookeeper : zookeeper-3.4.9.tar.gz
Hadoop : hadoop-3.1.0.tar.gz
2.配置hadoop的hosts文件和关闭防火墙及配置ssh免密登陆每台都要配置
2.1添加hostname（每台都要执行）
hostnamectl --static set-hostname h012.2添加hosts文件配置项
vim /etc/hosts内容如下：
192.168.163.135 h01
192.168.163.136 h02
192.168.163.137 h03
192.168.163.138 h04
192.168.163.139 h05文件拷贝至其他4台服务器使用命令
scp -r /etc/hosts [email protected]:/etc/hosts
scp -r /etc/hosts [email protected]:/etc/hosts
scp -r /etc/hosts [email protected]:/etc/hosts
scp -r /etc/hosts [email protected]:/etc/hosts2.3关闭防火墙
安装iptables
yum install iptables-services关闭和永久关闭防火墙
systemctl stop iptables
systemctl disable iptables
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld2.4配置ssh免密登陆（一定要配置很重要）
在5台服务器上生成密匙
ssh-****** -t rsa
密匙相互拷贝服务器别漏掉
(每台都要执行包括自己本身)
ssh-copy-id h02在任意机器测试连接情况
ssh [email protected]
3.安装JDK
新建文件夹
mkdir -p /usr/local/java解压jdk文件
tar -zxvf jdk..... -C /usr/local/jav
配置环境变量
vim /etc/profile内容如下
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_65
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin生效配置文件
source /etc/profile
拷贝jdk到其他服务器
scp -r /usr/local/java/jdk1.8.0_65 h02:/usr/local/java/jdk1.8.0_65拷贝环境变量到其他服务器
scp /etc/profile h05:/etc每台机器生效环境变量
source /etc/profile
4.安装zookeeper集群
创建zookeeper的数据存放路径
（h03,h04,h05三台服务器都要创建）
mkdir zdata/data安装zookeeper
tar -xzvf zookeeper-3.4.9.tar.gz创建zookeeper的文件夹连接
ln -sf zookeeper-3.4.9 zookeeper修改环境变量
vim /etc/profile变成如下内容
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_65
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export ZOOKEEPER_HOME=/zdata/zookeeper
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin拷贝后修改配置文件
cp /zdata/zookeeper/conf/zoo_sample.cfg /zdata/zookeeper/conf/zoo.cfg如下内容
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just
# example sakes.
dataDir=/zdata/data
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
server.1=h03:2888:3888
server.2=h04:2888:3888
server.3=h05:2888:3888拷贝安装目录和环境变量到h04，h05服务器
scp /etc/profile h05:/etc
scp -r /zdata/zookeeper-3.4.9 h04:/zdata/zookeeper-3.4.9生效配置文件
source /etc/profile生成ID在data文件夹中（三台服务器对应）
echo "1" > myid
echo "2" > myid
echo "3" > myid启动zookeeper服务进入bin目录（三台都要启动）
./zkServer.sh startJps查看是否启动成功
出现QuorumPeerMain标识启动成功
5.安装hadoop集群
新建hadoop文件夹 5台服务器都要创建
mkdir -p /usr/local/hadoop解压hadoop
tar -zxvf hadoop-3.1.0.tar.gz -C /usr/local/hadoop/配置环境变量每台都要配置
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_65
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-3.1.0
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin生效配置文件命令上面有。
下面开始配置hadoop的配置文件
vim /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh内容如下
export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_65
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-3.1.0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>/hdata/tmp</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>h03:2181,h04:2181,h05:2181</value>
</property>
</configuration>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>h01:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>h01:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>h02:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>h02:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的edits元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://h03:8485;h04:8485;h05:8485/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>/hdata/jdata</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>
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>修改yarn-site.xml
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<!-- 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>h01</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>h02</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>h03:2181,h04:2181,h05:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>修改工作workers文件
vim workers内容如下
h01
h02
h03在/hadoop/sbin路径下：
将start-dfs.sh，stop-dfs.sh两个文件顶部添加以下参数
#!/usr/bin/env bash
HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
HDFS_JOURNALNODE_USER=root
HDFS_ZKFC_USER=root还有，start-yarn.sh，stop-yarn.sh顶部也需添加以下：
#!/usr/bin/env bash
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root把配置好的hadoop文件拷贝至其他机器上(别忘记修改环境变量)
scp -r /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.0 h03:/usr/local/hadoop/hadoop-3.1.0
scp -r /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.0 h04:/usr/local/hadoop/hadoop-3.1.0
scp -r /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.0 h05:/usr/local/hadoop/hadoop-3.1.0
启动过程
第一步先启动journalnode分别在h03，h04，h05服务器上启动jps查看启动是否成功
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
在h01上格式化hdfs（格式化后在吧hadoop拷贝至h02第二个节点）
hdfs namenode -format
scp -r /usr/local/hadoop/hadoop-3.1.0 h02:/usr/local/hadoop/hadoop-3.1.0
在h01上格式化ZKCF只需要执行一次
hdfs zkfc -formatZK
启动hdfs在h01上
sbin/start-dfs.sh
- 测试集群运行