hadoop2.2.0集群安装和配置

hadoop2.0已经发布了稳定版本了，增加了很多特性，比如HDFS HA、YARN等。

注意：apache提供的hadoop-2.2.0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-2.2.0就需要重新在64操作系统上重新编译

集群规划：

主机名 IP 安装的软件 运行的进程

cloud1 192.168.61.128jdk、hadoopNameNode、DFSZKFailoverController

cloud2 192.168.61.129jdk、hadoopNameNode、DFSZKFailoverController

cloud3 192.168.61.130jdk、hadoopResourceManager

cloud4 192.168.61.131jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、

QuorumPeerMain

cloud5 192.168.61.132jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、

QuorumPeerMain

cloud6 192.168.61.133jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、

QuorumPeerMain

以上所有机器使用的用户均为cloud

说明：

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

修改主机名和IP的映射关系

使用的服务器是云主机（如华为用主机、阿里云主机等）映射的ip地址要填写内网地址

vi /etc/hosts

192.168.61.128 cloud1

192.168.61.129 cloud2

192.168.61.130 cloud3

192.168.61.131 cloud4

192.168.61.132 cloud5

192.168.61.133 cloud6

关闭系统防火墙

service iptables stop

chkconfig iptables off

reboot

安装jdk：

使用root用户

在usr目录下新建java目录。

将jdk上传到linux中

在/usr/java下

chmod 755 jdk-6u45-linux-i586.bin

./jdk-6u45-linux-i586.bin

mv jdk1.6.0_45 jdk

vi /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk

export HADOOP_HOME=/home/cloud/hadoop

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin

source /etc/profile

先把hadoop的环境变量也 配置上（注意每个HADOOP_HOME的路径）

使用ssh将安装好的jdk传到其他的机器上，在再其他的机器上修改profile文件即可

以上安装步骤所有机器都要执行

安装Zookeeper集群

将zk上传到linux中安装

tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz

修改配置

mv zookeeper-3.4.5 zookeeper

cd ~/zookeeper/conf/

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

vi zoo.cfg

修改：dataDir=/home/cloud/zookeeper/tmp

在最后添加：

server.1=cloud4:2888:3888

server.2=cloud5:2888:3888

server.3=cloud6:2888:3888

保存退出

然后创建一个tmp文件夹

mkdir ~/zookeeper/tmp

再创建一个空文件

touch ~/zookeeper/tmp/myid

最后向该文件写入ID

echo 1 > ~/zookeeper/tmp/myid

将配置好的zookeeper拷贝到其他节点

scp -r ~/zookeeper/ cloud5:/home/cloud/

scp -r ~/zookeeper/ cloud6:/home/cloud/

注意：修改cloud5、cloud6对应/cloud/zookeeper/tmp/myid内容

cloud5：

echo 2 > ~/zookeeper/tmp/myid

cloud6：

echo 3 > ~/zookeeper/tmp/myid

安装hadoop集群（先在cloud1上安装完毕之后再通过ssh传递到其他机器）：

tar -zxvf hadoop-2.2.0-64bit.tar.gz

mv hadoop-2.2.0 hadoop

cd ~/hadoop/etc/hadoop

修改hadoop-env.sh

加入

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk

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>/home/cloud/hadoop/tmp</value>

</property>

<!-- 指定zookeeper地址 -->

<property>

<name>ha.zookeeper.quorum</name>

<value>cloud4:2181,cloud5:2181,cloud6:2181</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>cloud1:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>cloud1:50070</value>

</property>

<!-- nn2的RPC通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>

<value>cloud2:9000</value>

</property>

<!-- nn2的http通信地址 -->

<property>

<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>

<value>cloud2:50070</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://cloud4:8485;cloud5:8485;cloud6:8485/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>/home/cloud/hadoop/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>/home/cloud/.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> 
<!-- 指定resourcemanager地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>cloud3</value>
    </property>
    <property> 
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> 
        <value>mapreduce_shuffle</value> 
    </property>                                                                                            
</configuration> 

修改slaves

cloud4

cloud5

cloud6

slaves是指定子节点的位置，因为要在cloud1上启动HDFS、

在cloud3启动yarn，所以cloud1上的slaves文件指定的是datanode的位置，cloud3上的slaves文件指定的

是nodemanager的位置

配置ssh免密码登陆

在每台机器上都执行下列命令

chmod -R 755 /home/cloud
mkdir ~/.ssh
ssh-keygen -t rsa
ssh-keygen -t dsa

之后在cloud1上收集各个机器的公钥
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys


ssh cloud2 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
ssh cloud3 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
ssh cloud4 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
ssh cloud5 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
ssh cloud6 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

将公钥拷贝到其他节节点

scp ~/.ssh/authorized_keys cloud2:~/.ssh/authorized_keys
scp ~/.ssh/authorized_keys cloud3:~/.ssh/authorized_keys
scp ~/.ssh/authorized_keys cloud4:~/.ssh/authorized_keys
scp ~/.ssh/authorized_keys cloud5:~/.ssh/authorized_keys
scp ~/.ssh/authorized_keys cloud6:~/.ssh/authorized_keys

在每台机器上都执行（很重要，注意配置ssh的时候要使用cloud用户来配置）

chmod -R 700 ~/.ssh

将配置好的hadoop拷贝到其他节点

scp -r ~/hadoop/ cloud2:~/
scp -r ~/hadoop/ cloud3:~/
scp -r ~/hadoop/ cloud4:~/
scp -r ~/hadoop/ cloud5:~/
scp -r ~/hadoop/ cloud6:~/

启动zookeeper集群（分别在cloud4、cloud5、cloud6上启动zk）

cd ~/zookeeper/bin/

./zkServer.sh start

#查看状态：一个leader，两个follower

./zkServer.sh status

启动journalnode（在cloud1上启动所有journalnode，注意：是调用的hadoop-daemons.sh这个脚本，注意是复数s的那个脚本）

cd ~/hadoop

~/hadoop/sbin/hadoop-daemons.sh start journalnode

#运行jps命令检验，cloud4、cloud5、cloud6上多了JournalNode进程

格式化HDFS(在bin目录下)

#在cloud1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，这里

我配置的是~/hadoop/tmp，然后将~/hadoop/tmp拷贝到cloud2的~/hadoop/下。

scp -r ~/hadoop/tmp/ cloud2:~/hadoop/

格式化ZK(在cloud1上执行即可，在bin目录下)

./hdfs zkfc -formatZK

启动HDFS(在cloud1上执行)

~/hadoop/sbin/start-dfs.sh

启动YARN(#####注意#####：是在cloud3上执行start-yarn.sh，把namenode和

resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就

要分别在不同的机器上启动)

~/hadoop/sbin/start-yarn.sh

到此，hadoop2.2.0配置完毕，可以统计浏览器访问:

http://192.168.61.128:50070

NameNode 'cloud1:9000' (active)

http://192.168.61.129:50070
NameNode 'cloud2:9000' (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://192.168.1.202:50070

NameNode 'cloud2:9000' (active)

这个时候cloud02上的NameNode变成了active

在执行命令：

hadoop fs -ls /

-rw-r--r--   3 root supergroup       1926 2014-02-06 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://192.168.1.201:50070

NameNode 'cloud1:9000' (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-2.2.0.jar 

wordcount /profile /out

OK，大功告成！！！