0 前提条件

1)安装JDK
2)安装zookeeper
3)集群规划

192.168.199.101(master-1)

192.168.199.102(master-2)

192.168.199.103(slave-1)

NameNode

NameNode

JournalNode

JournalNode

JournalNode

DataNode

DataNode

DataNode

ZK

ZK

ZK

ZKFC

ZKFC

ResourceManager

ResourceManager

NodeManager

NodeManager

NodeManager

1 安装zookeeper集群

1)下载zookeerper安装包并解压,进入zookeeper解压后的目录,如下:

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_hdfs


2) 进入conf配置文件目录将zoo_sample.cfg修改为zoo.cfg,并编辑:

Server.A=B:C:D。

A是一个数字,表示这个是第几号服务器;

B是这个服务器的IP地址;

C是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口;

D是万一集群中的Leader服务器挂了,需要一个端口来重新进行选举,选出一个新的Leader,而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_hdfs_02


3) 在zk数据存储目录下新建myid文件,在文件中添加与server对应的编号:如2

4) 分别启动zk集群这里我用我写的脚本,同时启动三台机器

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_大数据_03


5)启动完成之后查看状态

确保集群有一个leader和两个follower

2 安装Hadoop集群

1)解压hadoop软件包
2)进入解压后的hadoop目录

etc目录下是hadoop的配置文件

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_zookeeper_04


3) 修改配置文件

hadoop-env.sh增加JAVA_HOME路径

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_hadoop_05


core-site.xml

<configuration>
<!-- 把两个NameNode)的地址组装成一个集群mycluster -->
<property>
		<name>fs.defaultFS</name>
	      	<value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<!-- 指定hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
<property>
		<name>hadoop.tmp.dir</name>
		<value>/root/data/hadoop/tmp</value>
</property>
</configuration>

配置hdfs-site.xml
<connfiguration>
	<!-- 完全分布式集群名称 -->
	<property>
		<name>dfs.nameservices</name>
		<value>mycluster</value>
	</property>

	<!-- 集群中NameNode节点都有哪些 -->
	<property>
		<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
		<value>nn1,nn2</value>
	</property>

	<!-- nn1的RPC通信地址 -->
	<property>
		<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
		<value>master-1:9000</value>
	</property>

	<!-- nn2的RPC通信地址 -->
	<property>
		<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
		<value>master-2:9000</value>
	</property>

	<!-- nn1的http通信地址 -->
	<property>
		<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
		<value>master-1:50070</value>
	</property>

	<!-- nn2的http通信地址 -->
	<property>
		<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
		<value>master-2:50070</value>
	</property>

	<!-- 指定NameNode元数据在JournalNode上的存放位置 -->
	<property>
		<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
	<value>qjournal://master-1:8485;master-2:8485;master-3:8485/mycluster</value>
	</property>

	<!-- 配置隔离机制,即同一时刻只能有一台服务器对外响应 -->
	<property>
		<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
		<value>sshfence</value>
	</property>

	<!-- 使用隔离机制时需要ssh无秘钥登录-->
	<property>
		<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
		<value>/root/.ssh/id_rsa</value>
	</property>

	<!-- 声明journalnode服务器存储目录-->
	<property>
		<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
		<value>/root/data/hadoop/tmp/jn</value>
	</property>

	<!-- 关闭权限检查-->
	<property>
		<name>dfs.permissions.enable</name>
		<value>false</value>
	</property>

	<!-- 访问代理类:client,mycluster,active配置失败自动切换实现方式-->
	<property>
  		<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
	<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
	</property>
</configuration>

4)启动每台节点journalnode

sh hadoop-daemon.sh start journalnode

5)nn1格式化namenode

hdfs namenode format

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_hdfs_06


此时会在/root/data/hadoop/tmp/jn目录下生成集群的信息

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_zookeeper_07


6)启动nn1的namenode

hadoop-daemon.sh start namenode

7)在nn2上同步元数据信息

hdfs namenode -bootstrapStandby

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_hdfs_08


8)启动nn2

hadoop-daemon.sh start namenode

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_hdfs_09


9)在nn1上启动所有的datanode

hadoop-daemons.sh start datanode

登陆50070端口查看

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_zookeeper_10


hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_hadoop_11


10)强制将一个节点变为active

当前两个节点都是standby,需要手动强制选择一个节点状态为active

hdfs haadmin -transitionToActive nn1

3 配置手动触发HA

1)在hdfs-site.xml中增加

<property>
	<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
	<value>true</value>
</property>
<property> 
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.mycluster</name> 
<value>true</value> 
</property>

2)在core-site.xml文件中增加

property>
	<name>ha.zookeeper.quorum</name>
	<value>master-1:2181,master-2:2181,slave-1:2181</value>
</property>

关闭所有HDFS服务:

sbin/stop-dfs.sh

3)启动Zookeeper集群:

bin/zkServer.sh start

4)初始化HA在Zookeeper中状态:

bin/hdfs zkfc -formatZK

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_hdfs_12


此时zk会生成hadoop-ha

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_hadoop_13


5)启动HDFS服务:

sbin/start-dfs.sh

6)在各个NameNode节点上启动DFSZK Failover Controller,先在哪台机器启动,哪个机器的NameNode就是Active NameNode

sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_hadoop必须要zookeeper吗_14


验证:kill当前active主节点

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_hadoop_15


此时发生了主备切换

hadoop必须要zookeeper吗 hdfs需要zookeeper吗_zookeeper_16

4 YARN高可用

1)yarn-site.xml

<configuration>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

    <!--启用resourcemanager ha-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
 
    <!--声明两台resourcemanager的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>cluster-yarn1</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>hadoop102</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>hadoop103</value>
    </property>
 
    <!--指定zookeeper集群的地址--> 
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181</value>
    </property>

    <!--启用自动恢复--> 
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
 
    <!--指定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群--> 
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>     <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>

</configuration>

在各个JournalNode节点上,输入以下命令启动journalnode服务:

sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

启动yarn

start-yarn.sh

在102上启动

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager