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Hadoop HA集群 与 开发环境部署

番茄西红柿 / 3069人阅读

摘要：伪分布模式在单节点上同时启动等个进程，模拟分布式运行的各个节点。完全分布式模式正常的集群，由多个各司其职的节点构成。在之前在集群中存在单点故障。正确的下载链接会有，这个就是公司需要用户在下载时提供的注册信息。

每一次 Hadoop 生态的更新都是如此令人激动
像是 hadoop3x 精简了内核，spark3 在调用 R 语言的 UDF 方面，速度提升了 40 倍
所以该文章肯定得配备上最新的生态

hadoop 生态简介




期待目标

环境

OS ：

  • CentOS 7.4

组件：

  • Hadoop 3x 及生态
    • Yarn
    • Mapreduce
    • HDFS
  • Zookeeper 3.6.3

可选项

  • Hive
  • Flume 1.9
  • Sqoop 2
  • kafka 2x
  • Spark 3x

RDMS：

  • MySQL 5.7 or 8

开发语言：

  • JDK 8
  • Python 3.6 64bit
  • Scala 2.0 及以上

集群规划
在这里插入图片描述

建议：Zookeeper、JournalNode 节点为奇数

  1. 防止由脑裂造成的集群不可用
  2. leader 选举，要求 可用节点数量 > 总节点数量/2 ,节省资源

注意

Hadoop 安装有如下三种方式：

  • 单机模式：安装简单，几乎不用做任何配置，但仅限于调试用途。
  • 伪分布模式：在单节点上同时启动 NameNode、DataNode、JobTracker、TaskTracker、Secondary Namenode 等 5 个进程，模拟分布式运行的各个节点。
  • 完全分布式模式：正常的 Hadoop 集群，由多个各司其职的节点构成。
  • HA ：在 Hadoop 2.0 之前,在 HDFS 集群中 NameNode 存在单点故障 (SPOF：A Single Point of Failure)。对于只有一个 NameNode 的集群，如果 NameNode 机器出现故障(比如宕机或是软件、硬件升级)，那么整个集群将无法使用，直到 NameNode 重新启动

此文采用 HA方案 进行部署

可选方案：

  • 多台物理机
  • 虚拟机多开



Centos 安装

环境

此文采用 多台物理机 方案

  • 内存 2G
  • 硬盘 20G

共 4 台物理设备

镜像下载：

此文采用版本：Centos7.4 x64

中科大源

官方源

建议：百度网盘 centos7.4 密码: 8jwf

安装：

镜像刻录不进行介绍
请参考：

  1. linux
  2. windows
  3. mac

选择语言：

在这里插入图片描述

采用最小安装方案

在这里插入图片描述 > >在这里插入图片描述

设置 root 密码

点击 ROOT PASSWORD 设置 root 密码，不用添加用户
在这里插入图片描述 > >在这里插入图片描述

等待完成

在这里插入图片描述
完成之后点击Reboot > >在这里插入图片描述



虚拟机帮助

该节点为虚拟机的朋友提供帮助

网络配置

虚拟机配置修改

1）共享网络
在这里插入图片描述

2）选择桥接模式
在这里插入图片描述

centos 网络配置文件修改

1）查找配置文件

find / -name ifcfg-*

在这里插入图片描述
2）修改你 etc 目录下，并以你网卡名结尾的文件

# 这里举例我的vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33

动态 IP 修改操作：

  • 启用 dhcp
  • 注释 ipaddr 和 gateway
  • onboot 设置为 yes

建议做如下修改
修改为静态 IP

# 修改BOOTPROTO="static" #dhcp改为staticONBOOT="yes" #开机启用本配置# 添加IPADDR=192.168.x.x #静态IPGATEWAY=192.168.x.x  #默认网关NETMASK=255.255.255.0 #子网掩码DNS1=你本机的dns配置 #DNS 配置

3）重启服务

service network restart

4）ping 一下我的博客试试

ping uiuing.com

在这里插入图片描述

客户端连接

安装 net-tools

yum -y install net-tools

查看 ip

ifconfig

打开客户端终端进行 ssh 连接

ssh root@yourip



安装开发环境

Mysql

此文采用版本：mysql5.7

安装依赖

登陆 centos
在这里插入图片描述

安装主要依赖

yum -y install gcc gcc-c++ ncurses ncurses-devel cmake

安装 boost 库（可选）

Mysql5.7 版本更新后有很多变化，安装必须要 BOOST 库（版本需为 1.59.0）

boost 库下载地址：boost

1）下载

wget https://jaist.dl.sourceforge.net/project/boost/boost/1.59.0/boost_1_59_0.tar.gz

2）检查 MD5 值，若不匹配则需要重新下载

md5sum boost_1_59_0.tar.gz

3）解压

tar -vxzf boost_1_59_0.tar.gz

4）存储

mv boost_1_59_0 /usr/local/boost_1_59_0

下载

安装 wget

yum -y install wget

官方下载地址：mysql

1）下载

wget https://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.7/mysql-5.7.21.tar.gz

2）检查 MD5 值，若不匹配则需要重新下载

md5sum mysql-5.7.21.tar.gz

编译安装

1）解压

tar -vxzf mysql-5.7.21.tar.gz

2）编译

cmake ./
make

3）安装

make install

配置 mysql

启动

systemctl start mysqld

或者

systemctl start | stop

查看 mysql 状态

systemctl status mysqld

或者

systemctl status

开机自启（可选）

systemctl enable mysqld

重载配置（可选）

systemctl daemon-reload

配置 root 密码
1）生成默认密码

grep temporary password /var/log/mysqld.log

在这里插入图片描述
localhost 后面的就是你的 root 密码

2）修改密码
登陆 mysql

mysql -uroot -p你的密码

在这里插入图片描述
修改密码

ALTER USER root@localhost IDENTIFIED BY 你的密码;

注意：mysql 5.7 默认安装了密码安全检查插件（validate_password），默认密码检查策略要求密码必须包含：大小写字母、数字和特殊符号，并且长度不能少于8位

以后可以用 update 更新密码

use mysql;update user set password=PASSWORD(你的密码) where user=root;flush privileges;

添加远程用户（可选）

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 用户名@% IDENTIFIED BY 密码 WITH GRANT OPTION;
use mysql;UPDATE user SET Host=% WHERE User=用户名;flush privileges;

配置文件：/etc/my.cnf

日志文件：/var/log/mysqld.log

服务启动脚本：/usr/lib/systemd/system/mysqld.service

socket 文件：/var/run/mysqld/mysqld.pid

JDK

此文采用版本：JDK8

下载

安装文本编辑器 vim

yum -y install vim

JDK 官方下载地址：oracle jdk

使用命令下载：

wget https://download.oracle.com/otn/java/jdk/8u291-b10/d7fc238d0cbf4b0dac67be84580cfb4b/jdk-8u291-linux-x64.tar.gz?AuthParam=1619936099_3a37c8b389365d286242f4b1aa4967b0

因为 oracle 公司不允许直接通过 wget 下载官网上的 jdk 包
正确做法：

  • 通过搜索引擎搜索 jdk 官网下载， 进入 oracle 官网

  • 勾选 accept licence agreement ，并选择你系统对应的版本

  • 点击对应的版本下载，弹出如下下载框，然后复制下载链接
    这个复制的链接结算我们 wget 命令的地址。

  • 正确的下载链接会有”AuthParam“，这个就是 oracle 公司需要用户在下载时提供的注册信息。而且这个信息是用时间限制的，过了一段时间后就会失效，如果你想再次下载 jdk 包，只能再次重复上面的操作。

检查大小

ls -lht

在这里插入图片描述

设置环境变量

查看文件名（用于解压）

ls

创建文件夹

mkdir /usr/local/java

解压

tar -zxvf 你的jdk包名 -C /usr/local/java/

查看文件名（用于配置环境变量）

ls  /usr/local/java

在这里插入图片描述
打开配置文件

vi /etc/profile

在末尾添加

# jdk8	# 添加jdk地址变量	JAVA_HOME=/usr/local/java	# 添加jre地址变量	JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre	# 添加java官方库地址变量	CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib	# 添加PATH地址变量	PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH	# 使变量生效	export JAVA_HOME JRE_HOME CLASSPATH PATH

刷新配置文件

source /etc/profile

添加软链接（可选）

ln -s /usr/local/java/jdk1.8.0_291/bin/java  /usr/bin/java

检查

java -version

在这里插入图片描述

Python

此文采用版本：Python3.6

我们已经掌握了二进制包安装的方法，所以我们直接通过 yum 来安装 Python

yum -y install python36

依赖：python36-libs

安装 pip3（默认已安装）

yum install python36-pip -y

检查

python3 --version

在这里插入图片描述

Scala

此文采用版本：Scala2.11.7

请确保已安装JDK8或者JDK11

下载

Scala 官方下载地址：Scala

使用命令下载：

wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.7/scala-2.11.7.tgz

检查大小

ls -lht

设置环境变量

查看文件名（用于解压）

ls

创建文件夹

mkdir /usr/local/scala

解压

tar -zxvf 你的jdk包名 -C /usr/local/scala/

查看文件名（用于配置环境变量）

ls  /usr/local/scala

在这里插入图片描述

打开配置文件

vi /etc/profile

在末尾添加

# scala 2.11.7	# 添加scala执行文件地址变量	SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.11.7	# 添加PATH地址变量	PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin	# 使变量生效	export SCALA_HOME PATH

刷新配置文件

source /etc/profile

检查

scala -version

在这里插入图片描述


配置 Hadoop Cluster

集群复刻

使用虚拟机的朋友请直接克隆
切记要返回第四步骤更改各节点ip，不然会发生ip冲突

1）备份

前往根目录

cd /

备份

tar cvpzf backup.tgz / --exclude=/proc --exclude=/lost+found --exclude=/mnt --exclude=/sys --exclude=backup.tgz

备份完成后，在文件系统的根目录将生成一个名为“backup.tgz”的文件，它的尺寸有可能非常大。你可以把它烧录到 DVD 上或者放到你认为安全的地方去

在备份命令结束时你可能会看到这样一个提示：’tar: Error exit delayed from previous
errors’，多数情况下你可以忽略

2）准备

别忘了到其他设备下重新创建那些在备份时被排除在外的目录（如果不存在）：

mkdir procmkdir lost+foundmkdir mntmkdir sys

3）复刻

可选前提：

  • 将备份文件拷贝至外存储
  • 到其他设备下挂在外存储

到其他物理机上恢复文件

tar xvpfz backup.tgz -C /

恢复 SELinux 文件属性

restorecon -Rv /

集群互联

HOST 配置

1）修改 hostname

到各设备下执行

# 设备 1 （立即生效）hostnamectl set-hostname master
# 设备 2 （立即生效）hostnamectl set-hostname slave1
# 设备 3 （立即生效）hostnamectl set-hostname slave2
# 设备 4 （立即生效）hostnamectl set-hostname slave3

2）配置 host 文件

查看各设备 ip（到各设备下执行）

ifconfig

到 master 下打开 host 文件

vim /etc/hosts

末尾追加

master设备的ip  masterslave1设备的ip  masterslave2设备的ip  masterslave3设备的ip  master

3）通过 scp 传输 host 文件

scp 语法：
scp 文件名 远程主机用户名@远程主机名或ip:存放路径

到 master 下执行

scp /etc/hosts root@SlaveIP:/etc/

注意：请按照 slave 个数，对其 ip 枚举传输

ping 一下

ping -c 4 slave1

能 ping 通就没问题

配置无密码 SSH

以下操作均在master下执行

1）到各设备下生成密钥

ssh-keygen -t rsa

一路回车
在这里插入图片描述
到 master 生成公钥

cd ~/.ssh/ && cat id_rsa.pub > authorized_keys

之后将各设备的密钥全复制到authorized_keys文件里

2）通过 scp 传输公钥

到 master 下执行

scp authorized_keys root@SlaveNumbe:~/.ssh/

注意：请按照之前设置的 hostname ，对其 ip 枚举传输
例如： scp authorized_keys root@slave1:~/.ssh/

注意，如果各节点下没有 ~/.ssh/ 目录则会配置失败

检查

ssh slave1

在这里插入图片描述
中断该 ssh 连接（可选）

exit

客户端配置（建议）

该配置主要方便客户端远程操作

无论是用虚拟机进行学习的朋友，还是工作的朋友都强烈推荐

以下操作均在客户端（MAC OS）上执行

修改 hots 文件

sudo vim /etc/hosts

将 master 设备下/etc/hosts 之前追加的内容，copy 追加到客户端 hosts 末尾

ping 一下，能 ping 通就没问题

windows 修改 host 教程

免密钥 ssh 登陆

客户端生产密钥：

sudo ssh-keygen -t rsa

打开密钥

vim ~/.ssh/id_rsa
  • 将密钥的内容追加到 master 设备的 ~/.ssh/authorized_keys 文件内

到 master 内向各节点申请同步

scp authorized_keys root@SlaveNumbe:~/.ssh/

windows ssh 目录：C:/Users/your_userName.ssh

检查

ssh master

在这里插入图片描述



部署 ZooKeeper

此文采用版本 ZooKeepr3.6.3

官方下载地址：Zookeeper
记得下载带bin字样的

准备

从客户端上下载 压缩包

到 master 节点上创建 zookeeper 文件夹

mkdir /usr/local/zookeeper

从客户端上传到 master

scp 你下载的Zookeeper路径 root@master:/usr/local/zookeeper

以下操作切换至master节点上

解压

 cd /usr/local/zookeeper tar xf apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz

添加环境变量

打开配置文件

vim /etc/profile

在末尾添加

# ZooKeeper3.6.3	# 添加zookeeper地址变量	ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper/apache-zookeeper-bin.3.6.3	# 添加PATH地址变量	PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH	# 使变量生效	export ZOOKEEPER_HOME PATH

刷新配置文件

source /etc/profile

修改配置

创建数据目录

mkdir /zookeepermkdir /zookeeper/datamkdir /zookeeper/logs# 同步# 自行枚举

添加配置文件

cp $ZOOKEEPER_HOME/conf/zoo_sample.cfg $ZOOKEEPER_HOME/conf/zoo.cfg
vim $ZOOKEEPER_HOME/conf/zoo.cfg

修改和添加

tickTime=2000initLimit=10syncLimit=5dataDir=/zookeeper/datadataLogDir=/zookeeper/logsclientPort=2181server.1=master:2888:3888server.2=slea1:2888:3888server.3=slea2:2888:3888server.4=slea3:2888:3888:observer

集群部署：

到 master 下执行
请根据节点个数枚举执行
同步文件

scp /etc/profile root@slave1:/etc/
scp -r /zookeeper root@slave1:/
scp -r /usr/local/zookeeper root@slave1:/usr/local/

配置节点标识
参考资资料：leader 选举

ssh master "echo "9" > /zookeeper/data/myid"ssh slave1 "echo "1" > /zookeeper/data/myid"ssh slave2 "echo "2" > /zookeeper/data/myid"ssh slave3 "echo "3" > /zookeeper/data/myid"

防火墙配置

#开放端口firewall-cmd --add-port=2181/tcp --permanentfirewall-cmd --add-port=2888/tcp --permanentfirewall-cmd --add-port=3888/tcp --permanent#重新加载防火墙配置firewall-cmd --reload

节点批量执行

# master节点ssh master "firewall-cmd --add-port=2181/tcp --permanent && firewall-cmd --add-port=2888/tcp --permanent && firewall-cmd --add-port=3888/tcp --permanent && firewall-cmd --reload "# slave1节点 其他请自行枚举执行ssh slave1 "firewall-cmd --add-port=2181/tcp --permanent && firewall-cmd --add-port=2888/tcp --permanent && firewall-cmd --add-port=3888/tcp --permanent && firewall-cmd --reload "

启动 ZooKeeper

sh  $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh start

编写批量启动 shell

vim /bin/zk && chmod 777 /bin/zk
#! /bin/shcase $1 in"start"){        echo -e "/e[32m---------------------------------------------------------------------------/033[0m"        echo -e "/e[32m...master-start.../033[0m"        ssh master "sh $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh start"        echo -e "/e[32m...slave1-start.../033[0m"        ssh slave1 "sh $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh start"        echo -e "/e[32m...slave2-start.../033[0m"        ssh slave2 "sh $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh start"        echo -e "/e[32m...slave3-start.../033[0m"        ssh slave3 "sh $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh start"        echo -e "/e[32m...all-start-end.../033[0m"        echo -e "/e[32m---------------------------------------------------------------------------/033[0m"};;"stop"){        echo -e "/e[32m---------------------------------------------------------------------------/033[0m"        echo -e "/e[32m...master-stop.../033[0m"        ssh master "sh $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh stop"        echo -e "/e[32m...slave1-start.../033[0m"        ssh slave1 "sh $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh stop"        echo -e "/e[32m...slave2-start.../033[0m"        ssh slave2 "sh $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh stop"        echo -e "/e[32m...slave3-start.../033[0m"        ssh slave3 "sh $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh stop"        echo -e "/e[32m...all-stop-end.../033[0m"        echo -e "/e[32m---------------------------------------------------------------------------/033[0m"};;"status"){        echo -e "/e[32m---------------------------------------------------------------------------"        echo -e "/e[32m...master-status.../033[0m"        ssh master "sh $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh status"        echo -e "/e[32m...slave1-start.../033[0m"        ssh slave1 "sh $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh status"        echo -e "/e[32m...slave2-start.../033[0m"        ssh slave2 "sh $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh status"        echo -e "/e[32m...slave3-start.../033[0m"        ssh slave3 "sh $ZOOKEEPER_HOME/bin/zkServer.sh status"        echo -e "/e[32m...all-status-end.../033[0m"        echo -e "/e[32m---------------------------------------------------------------------------/033[0m"};;esac

命令

# 启动zk start# 查看状态zk status# 关闭zk stop

启动之后 MODE 和我的显示一样就算成功了
在这里插入图片描述



部署 Hadoop

此文采用版本 Hadoop3.2.2

官方下载地址：Hadoop

准备

从客户端上下载 压缩包

到 master 节点上创建 Hadoop 文件夹

mkdir /usr/local/hadoop

从客户端上传到 master

scp 你下载的hadoop路径 root@master:/usr/local/hadoop

以下操作切换至master节点上

解压

 cd /usr/local/hadoop tar xf hadoop包名

添加环境变量

打开配置文件

vim /etc/profile

在末尾添加

# Hadoop 3.2.2        # 添加hadoop地址变量        HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-3.3.0        # 添加PATH地址变量        PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin        # 使变量生效        export HADOOP_HOME PATH# IF HADOOP >= 3x / for root        # HDFS        HDFS_DATANODE_USER=root        HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs        HDFS_NAMENODE_USER=root        HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root        HDFS_ZKFC_USER=root        # YARN        YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root        HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn        YARN_NODEMANAGER_USER=root        # run        export HDFS_DATANODE_USER HADOOP_SECURE_DN_USER HDFS_NAMENODE_USER HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER HDFS_ZKFC_USER YARN_RESOURCEMANAGER_USER HADOOP_SECURE_DN_USER YARN_NODEMANAGER_USER

请自行使用scp将文件同步至各节点

刷新配置文件

source /etc/profile

配置

创建数据目录

mkdir /hadoopmkdir /hadoop/journaldatamkdir /hadoop/hadoopdata# 同步# 自行枚举

添加 Jdk 环境
打开文件

vim /usr/local/hadoop/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh

添加或修改

export JAVA_HOME=/usr/local/java

接下来我们要修改的文件：

  • core-site.xml
  • hadoop-env.sh
  • mapred-env.sh
  • yarn-env.sh
  • workers

前往配置文件目录

cd /usr/local/hadoop/hadoop-3.3.0/etc/hadoop/

core-site.xml

                                fs.defaultFS                hdfs://jed                                        hadoop.tmp.dir                /hadoop/hadoopdata                                        ha.zookeeper.quorum                master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181

hdfs-site.xml

				dfs.replication		2			        	dfs.nameservices        	jed    	    	    	        	dfs.ha.namenodes.jed        	nn1,nn2    	    	    	        	dfs.namenode.rpc-address.jed.nn1        	master:9000    		    	        	dfs.namenode.http-address.jed.nn1        	master:50070    		    	        	dfs.namenode.rpc-address.jed.nn2        	slave1:9000    	    	    	        	dfs.namenode.http-address.jed.nn2        	slave1:50070    	    	    	        	dfs.namenode.shared.edits.dir        	qjournal://master:8485;slave1:8485;slave2:8485/jed    	    	    	        	dfs.journalnode.edits.dir        	/hadoop/journaldata    	    	    	        	dfs.ha.automatic-failover.enabled        	true    	    	    	    	        	dfs.client.failover.proxy.provider.jed        	org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider    	    	    	        	dfs.ha.fencing.methods        	            		sshfence           		shell(/bin/true)        	    	    	    	        	dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files        	/var/root/.ssh/id_rsa    	    	    	        	dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout        	20000

mapred-site.xml

	    	        	mapreduce.framework.name        	yarn    	    	    	        	mapreduce.jobhistory.address        	master:10020    	    	    	        	mapreduce.jobhistory.webapp.address        	master:19888    	    	    	  			yarn.app.mapreduce.am.env  			HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}				  			mapreduce.map.env  			HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}				  			mapreduce.reduce.env  			HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}

yarn-site.xml

	    	        	yarn.resourcemanager.ha.enabled        	true    	    	    	        	yarn.resourcemanager.cluster-id        	Cyarn    	    	    	        	yarn.resourcemanager.ha.rm-ids        	rm1,rm2    	    	    	        	yarn.resourcemanager.hostname.rm1        	slave2    	                	yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1        	slave2    	    	        	yarn.resourcemanager.hostname.rm2        	slave3    		    	        yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2	        slave3	        	    	        	yarn.resourcemanager.zk-address        	master:2181,slave1:2181,slave2:2181,slave3:2181    	    	    	        	yarn.nodemanager.aux-services        	mapreduce_shuffle    	    	    	        	yarn.log-aggregation-enable        	true    	    	    	        	yarn.log-aggregation.retain-seconds        	        	86400    	    	    	        	yarn.resourcemanager.recovery.enabled    		true    	    	    	        	yarn.resourcemanager.store.class        	org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore

workers
注意！在Hadoop3x以前的版本是 slaves 文件

masterslave1slave2slave3

使用 scp 分发给其他节点

scp -r /usr/local/hadoop slave1:/usr/local/

请自行枚举执行

检查

使用之前的 zk 脚本启动 zeekeeper 集群

zk start

分别在每个 journalnode 节点上启动 journalnode 进程

# master slave1 slave2hadoop-daemon.sh start journalnode

在第一个 namenode 节点上格式化文件系统

 hadoop namenode -format

同步两个 namenode 的元数据

查看你配置的 hadoop.tmp.dir 这个配置信息，得到 hadoop 工作的目录，我的是/hadoop/hadoopdata/
把 master 上的 hadoopdata 目录发送给 slave1 的相同路径下，这一步是为了同步两个 namenode 的元数据

scp -r /hadoop/hadoopdata slave1:/hadoop/

也可以在 slave1 执行以下命令：

hadoop namenode -bootstrapStandby

格式化 ZKFC(任选一个 namenode 节点格式化)

hdfs zkfc -formatZK

启动 hadoop 集群

start-all.sh

相关命令请前往 $HADOOP_HOME/sbin/ 查看

启动 mapreduce 任务历史服务器

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

编写 jps 集群脚本

vim /bin/jpall && chmod 777 /bin/jpall
#! /bin/sh        echo -e "/e[32m---------------------------------------------------------------------------/033[0m"        echo -e "/e[32m...master-jps.../033[0m"        ssh master "jps"        echo -e "/e[32m...slave1-jps.../033[0m"        ssh slave1 "jps"        echo -e "/e[32m...slave2-jps.../033[0m"        ssh slave2 "jps"        echo -e "/e[32m...slave3-jps.../033[0m"        ssh slave3 "jps"        echo -e "/e[32m...all-jps-end.../033[0m"        echo -e "/e[32m---------------------------------------------------------------------------/033[0m"

运行

jpall

在这里插入图片描述

查看各节点的主备状态

hdfs haadmin -getServiceState nn1

查看 HDFS 状态

hdfs dfsadmin -report

WEB 访问可以直接浏览器： IP:50070



测试

HDFS

上传一个文件

hdfs dfs -put test.out

check

hdfs dfs -ls /user/root

在这里插入图片描述

hadoop fs -rm -r -skipTrash /user/root/test.out

删除
在这里插入图片描述

Mapreduce

我们使用 hadoop 自带的圆周率测试

hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar pi 5 5

运行结果
在这里插入图片描述

高可用

查看进程

jps

在这里插入图片描述
杀死进程

kill -9 5114

现在 master 已不是 namenode 了
在这里插入图片描述
现在 slave1 变成了主节点
在这里插入图片描述
恢复 master 节点

hadoop-daemon.sh start namenode

在这里插入图片描述
master 变成了 standby，什么 HA 具备



Hadoop HA 集群的重装

  • 删除所有节点中 hadoop 的工作目录(core-site.xml 中配置的 hadoop.tmp.dir 那个目录）

  • 如果你在 core-site.xml 中还配置了 dfs.datanode.data.dir 和 dfs.datanode.name.dir 这两个配置，那么把这两个配置对应的目录也删除

  • 删除所有节点中 hadoop 的 log 日志文件，默认在 HADOOP_HOME/logs 目录下

  • 删除 zookeeper 集群中所关于 hadoop 的 znode 节点

在这里插入图片描述
图中的红色框中 rmstore 这个节点不能删除，删除另外两个就可以

  • 重新格式化 ZKFC 的时候会询问是否覆盖 rmstore 这个节点，输入 yes 即可
  • 删除所有节点中的 journaldata，路径是在 hdfs-site.xml 中的 dfs.journalnode.edits.dir 中配置的
  • 按照上面安装集群的步骤重新安装即可
USDP大数据平台 hadoop集群环境搭建 hadoop2集群环境搭建 部署hadoop集群 hadoop集群部署

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