centos7搭建hadoop2.10高可用(HA)

本篇介绍在centos7中搭建hadoop2.10高可用集群，首先准备6台机器：2台nn(namenode);4台dn(datanode)；3台jns(journalnodes)

各个机器 jps进程：

由于本人使用的是vmware虚拟机，所以在配置好一台机器后，使用克隆，克隆出剩余机器，并修改hostname和IP，这样每台机器配置就都统一了每台机器配置添加hdfs用户及用户组，配置jdk环境，安装hadoop，本次搭建高可用集群在hdfs用户下，可以参照：centos7搭建hadoop2.10伪分布模式

下面是安装高可用集群的一些步骤和细节：

1.设置每台机器的hostname 和 hosts

修改hosts文件，hosts设置有后可以使用hostname访问机器，这样比较方便，修改如下：

127.0.0.1 locahost
192.168.30.141 s141
192.168.30.142 s142
192.168.30.143 s143
192.168.30.144 s144
192.168.30.145 s145
192.168.30.146 s146

2.设置ssh无密登录，由于s141和s146都为namenode，所以要将这两台机器无密登录到所有机器，最好hdfs用户和root用户都设置无密登录

我们将s141设置为nn1，s146设置为nn2，就需要s141、s146能够通过ssh无密登录到其他机器，这样就需要在s141和s146机器hdfs用户下生成密钥对，并将s141和s146公钥发送到其他机器放到~/.ssh/authorized_keys文件中，更确切的说要将公钥添加的所有机器上（包括自己）

在s141和s146机器上生成密钥对：

ssh-keygen -t rsa -P ” -f ~/.ssh/id_rsa

将id_rsa.pub文件内容追加到s141-s146机器的/home/hdfs/.ssh/authorized_keys中，现在其他机器暂时没有authorized_keys文件，我们就将id_rsa.pub更名为authorized_keys即可，如果其他机器已存在authorized_keys文件可以将id_rsa.pub内容追加到该文件后，远程复制可以使用scp命令：

s141机器公钥复制到其他机器

scp id_rsa.pub hdfs@s141:/home/hdfs/.ssh/id_rsa_141.pub
scp id_rsa.pub hdfs@s142:/home/hdfs/.ssh/id_rsa_141.pub
scp id_rsa.pub hdfs@s143:/home/hdfs/.ssh/id_rsa_141.pub
scp id_rsa.pub hdfs@s144:/home/hdfs/.ssh/id_rsa_141.pub
scp id_rsa.pub hdfs@s145:/home/hdfs/.ssh/id_rsa_141.pub
scp id_rsa.pub hdfs@s146:/home/hdfs/.ssh/id_rsa_141.pub

s146机器公钥复制到其他机器

scp id_rsa.pub hdfs@s141:/home/hdfs/.ssh/id_rsa_146.pub
scp id_rsa.pub hdfs@s142:/home/hdfs/.ssh/id_rsa_146.pub
scp id_rsa.pub hdfs@s143:/home/hdfs/.ssh/id_rsa_146.pub
scp id_rsa.pub hdfs@s144:/home/hdfs/.ssh/id_rsa_146.pub
scp id_rsa.pub hdfs@s145:/home/hdfs/.ssh/id_rsa_146.pub
scp id_rsa.pub hdfs@s146:/home/hdfs/.ssh/id_rsa_146.pub

在每台机器上可以使用cat将秘钥追加到authorized_keys文件

cat id_rsa_141.pub >> authorized_keys
cat id_rsa_146.pub >> authorized_keys

此时authorized_keys文件权限需要改为644(注意，经常会因为这个权限问题导致ssh无密登录失败)

chmod 644 authorized_keys

3.配置hadoop配置文件（${hadoop_home}/etc/hadoop/）

配置细节：

注意：s141和s146具有完全一致的配置，尤其是ssh.

1) 配置nameservice

[hdfs-site.xml]
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value>
</property>

2) dfs.ha.namenodes.[nameservice ID]

[hdfs-site.xml]
<!– myucluster下的名称节点两个id –>
<property>
　　<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
　　<value>nn1,nn2</value>
</property>

3) dfs.namenode.rpc-address.[nameservice ID].[name node ID]

[hdfs-site.xml]
配置每个nn的rpc地址。
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
<value>s141:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>s146:8020</value>
</property>

4) dfs.namenode.http-address.[nameservice ID].[name node ID]
配置webui端口

[hdfs-site.xml]
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>s141:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>s146:50070</value>
</property>

5) dfs.namenode.shared.edits.dir
名称节点共享编辑目录.选择三台journalnode节点，这里选择s142、s143、s144三台机器

[hdfs-site.xml]
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://s142:8485;s143:8485;s144:8485/mycluster</value>
</property>

6) dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID]
配置一个HA失败转移的java类(改配置是固定的)，client使用它判断哪个节点是激活态。

[hdfs-site.xml]
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>

7) dfs.ha.fencing.methods
脚本列表或者java类，在容灾保护激活态的nn.

[hdfs-site.xml]
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>

<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hdfs/.ssh/id_rsa</value>
</property>

8) fs.defaultFS
配置hdfs文件系统名称服务。这里的mycluster为上面配置的dfs.nameservices　　

[core-site.xml]
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster</value>
</property>

9) dfs.journalnode.edits.dir
配置JN存放edit的本地路径。

[hdfs-site.xml]
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/hdfs/hadoop/journal</value>
</property>

完整配置文件：

core-site.xml

<?xml version=”1.0″ encoding=”UTF-8″?>
<?xml-stylesheet type=”text/xsl” href=”configuration.xsl”?>

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster/</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hdfs/hadoop</value>
</property>
</configuration>

hdfs-site.xml

<?xml version=”1.0″ encoding=”UTF-8″?>
<?xml-stylesheet type=”text/xsl” href=”configuration.xsl”?>

<configuration>
<property>
　　<name>dfs.replication</name>
　　<value>3</value>
</property>
<property>
　　<name>dfs.hosts</name>
　　<value>/opt/soft/hadoop/etc/dfs.include.txt</value>
</property>
<property>
　　<name>dfs.hosts.exclude</name>
　　<value>/opt/soft/hadoop/etc/dfs.hosts.exclude.txt</value>
</property>
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
<value>s141:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>s146:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>s141:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>s146:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://s142:8485;s143:8485;s144:8485/mycluster</value>
</property>
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>

<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hdfs/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/hdfs/hadoop/journal</value>
</property>
</configuration>

mapred-site.xml

<?xml version=”1.0″?>
<?xml-stylesheet type=”text/xsl” href=”configuration.xsl”?>

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

yarn-site.xml

<?xml version=”1.0″?>

<configuration>

<!– Site specific YARN configuration properties –>
<property>
　　<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
　　<value>s141</value>
</property>
<property>
　　<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
　　<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>

4. 部署细节

1）在jn节点分别启动jn进程（s142，s143，s144）

hadoop-daemon.sh start journalnode

2）启动jn之后，在两个NN之间进行disk元数据同步

　　a)如果是全新集群，先format文件系统,只需要在一个nn上执行。
　　[s141|s146]

hadoop namenode -format

　　b)如果将非HA集群转换成HA集群，复制原NN的metadata到另一个NN上.

　　　　1.步骤一
　　　　在s141机器上，将hadoop数据复制到s146对应的目录下

scp -r /home/hdfs/hadoop/dfs hdfs@s146:/home/hdfs/hadoop/

　　　　2.步骤二
　　　　在新的nn(未格式化的nn，我这里是s146)上运行以下命令，实现待命状态引导。注意：需要s141namenode为启动状态（可以执行：hadoop-daemon.sh start namenode ）。

hdfs namenode -bootstrapStandby

　　　　如果没有启动s141名称节点，就会失败，如图：

　　　　启动s141名称节点后，在s141上执行命令

hadoop-daemon.sh start namenode

　　　　然后在执行待命引导命令，注意：提示是否格式化，选择N，如图：

　　　　3. 步骤三

　　　　在其中一个NN上执行以下命令，完成edit日志到jn节点的传输。

hdfs namenode -initializeSharedEdits

　　　　如果执行过程中报：java.nio.channels.OverlappingFileLockException 错误：

　　　　　　说明namenode在启动中，需要停掉namenode节点(hadoop-daemon.sh stop namenode)

　　　　　　执行完后查看s142,s143,s144是否有edit数据，这里查看生产了mycluster目录，里面有编辑日志数据，如下：

　　　　　　4.步骤四

　　　　　　启动所有节点.

　　　　　　在s141上启动名称节点和所有数据节点：

hadoop-daemon.sh start namenode
hadoop-daemons.sh start datanode

　　　　　　在s146上启动名称节点

hadoop-daemon.sh start namenode

此时在浏览器中访问http://192.168.30.141:50070/和http://192.168.30.146:50070/你会发现两个namenode都为standby

这时需要手动使用命令将其中一个切换为激活态，这里将s141（nn1）设置为active

hdfs haadmin -transitionToActive nn1

此时s141就为active

hdfs haadmin常用命令：

至此手动容灾高可用配置完成，但是这种方式不智能，不能够自动感知容灾，所以下面介绍自动容灾配置

5.自动容灾配置

需要引入zookeeperquarum 和 zk 容灾控制器(ZKFC)两个组件

　　搭建zookeeper集群，选择s141，s142，s143三台机器，下载 zookeeper:http://mirror.bit.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.5.6

　　1) 解压zookeeper：

tar -xzvf apache-zookeeper-3.5.6-bin.tar.gz -C /opt/soft/zookeeper-3.5.6

　　2) 配置环境变量，在/etc/profile中添加zk环境变量，并重新编译/etc/profile文件

source /etc/profile

　　3) 配置zk配置文件，三台机器配置文件统一

# The number of milliseconds of each tick
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=/home/hdfs/zookeeper
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to “0” to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=1
server.1=s141:2888:3888
server.2=s142:2888:3888
server.3=s143:2888:3888

　　4）分别

　　　　在s141的/home/hdfs/zookeeper(在zoo.cfg配置文件中配置的dataDir路径)目录下创建myid文件，值为1（对应zoo.cfg配置文件中的server.1）

　　　　在s142的/home/hdfs/zookeeper(在zoo.cfg配置文件中配置的dataDir路径)目录下创建myid文件，值为2（对应zoo.cfg配置文件中的server.2）

　　　　在s143的/home/hdfs/zookeeper(在zoo.cfg配置文件中配置的dataDir路径)目录下创建myid文件，值为3（对应zoo.cfg配置文件中的server.3）

　　5) 分别在每台机器上启动zk

zkServer.sh start

　　启动成功会出现zk进程：

配置hdfs相关配置：

　　1）停止hdfs所有进程

stop-all.sh

　　2)配置hdfs-site.xml，启用自动容灾.

[hdfs-site.xml]
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>

　　3) 配置core-site.xml，指定zk的连接地址.

<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>s141:2181,s142:2181,s143:2181</value>
</property>

　　4) 分发以上两个文件到所有节点。

　　5) 在其中的一台NN(s141),在ZK中初始化HA状态

hdfs zkfc -formatZK

　　出现如下结果说明成功：

　　也可去zk中查看：

　　6) 启动hdfs集群

start-dfs.sh

查看各个机器进程：

启动成功，再看一下webui

　　s146为激活态

　　s141为待命态

至此hadoop 自动容灾HA搭建完成

总结

以上所述是小编给大家介绍的centos7搭建hadoop2.10高可用(HA)，希望对大家有所帮助！

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