上篇中，我们共同探讨了HDFS的设计思想、体系结构等问题，现在，让我们开始真正的Hadoop配置管理之旅。
从理论上来说，Hadoop的配置管理是非常简单的，因为它既没有Oracle数据库那样复杂的体系结构，也没有众多的命令，配置文件也非常简单。但实际上，大家会感觉这样的任务很麻烦，特别是初学者。
Hadoop是一个开放式平台，包含很多框架，每个框架都不断变化，版本升级很快，每个框架都有很多BUG，框架之间的兼容性也存在很大的问题。在配置管理Hadoop的过程中，你会遇到很多莫名其妙的问题，这些问题足以让你精神崩溃。以下软件/框架是本人在实验环境中选用的，它们没有出现什么问题，至少没有出现严重的问题。
- 操作系统：Red Hat Enterprise Linux 7.4
- JDK：jdk1.8.0_152
- Hadoop 3.1.1
- Zookeeper 3.4.12
- Hbase 1.4.7
一、文件解压缩
在Apache官网下载Hadoop 3.1.1，以hadoop用户登录每个Linux操作系统，对文件解压缩。按照规划，所有用到的框架都解压缩到共同的目录/Hadoop下，这样方便统一管理。hadoop用户需要对这个目录具有读写权限。文件解压缩的命令为：
tar zxvf hadoop-3.1.1.tar.gz
接下来，需要在hadoop用户的HOME目录的.bash_profile文件中修改环境变量，例如：
在解压缩所产生的目录中，sbin子目录下是用来启动/关闭node所需要的脚本命令，在bin子目录下包含Hadoop的几个实用工具，在etc/hadoop目录下包含Hadoop的配置文件。
在实际的配置过程中，需要修改很多的文本文件，这样的任务需要在所有操作系统中进行。一个好的做法是，在其中一个操作系统中修改文件，然后通过scp命令把修改之后的文件拷贝到其他操作系统中。
二、单NameNode配置
这是一种典型的分布式配置，包括一个NameNode和多个DataNode，这种配置并没有高可用性，如果唯一的NameNode出现故障，整个HDFS将不可用。
1. 在hadoop-env.sh文件中配置环境变量
在这个文件中，唯一必须指定的环境变量是JAVA_HOME，变量值与.bash_profile文件中的同名变量相同。其他变量如HADOOP_CONF_DIR也可以在这个文件中指定。
2. 在workers文件中定义所有的DataNode
DataNode的定义非常简单，只需要在这个文件中指定DataNode的主机名或者IP地址即可，每行指定一个。例如：
Server1
Server2
Server3
3. 在core-site.xml文件中定义HDFS的全局信息
这个文件的初始内容只包含一对空的标记和，以及少量其他信息。在这对标记之间，需要加入HDFS参数的定义，一般至少需要加入以下定义：
fs.defaultFS
hdfs://Server1:8020
hadoop.tmp.dir
/Hadoop/hadoop-3.1.1/tmp
其中参数fs.defaultFS用于定义NameNode的地址，也就是HDFS的入口地址，客户端对HDFS的方式是通过这个地址进行的。根据上面的定义，Server1为NameNode，它所监听的端口是8020。参数hadoop.tmp.dir用于定义一个目录，HDFS在运行过程中所产生的一些文件被写入这个目录，默认的参数值为/tmp。在默认情况，NameNode的元数据文件，以及DataNode的数据都被写入这个目录的子目录下。这样的默认定义显然不合理，因为操作系统每次重新启动时，都会将/tmp目录清空。
在Hadoop中，所有的XML文件都具有相同的格式，在每个文件中都需要定义若干参数。为节省篇幅，在本文以后的内容中，将不再罗列每个参数的完整格式，而仅仅列出参数的名称和参数值，至于参数的完整格式，以及文件的完整内容，请读者自行脑补。
4. 在hdfs-site.xml文件中定义HDFS的详细信息
在这个文件中的空标记和之间，加入以下参数的定义。实际上，很多参数可以采用默认值，读者可以参考官方文档，了解默认值的定义。
- dfs.replication：指定HDFS中数据的拷贝数，默认为3
- dfs.blocksize：指定HDFS中块的大小，如64M，128M，256M等
- dfs.namenode.name.dir：指定操作系统的本地目录，NameNode将元数据文件写入这个目录，默认值为/tmp下的子目录
- dfs.datanode.data.dir：指定操作系统的本地目录，DataNode将数据写入这个目录，默认值为/tmp下的子目录。在这个目录中，一个块对应一个文件
- dfs.namenode.rpc-address：指定NameNode的RPC地址，如Server1:8020，参数值与core-site.xml定义的入口地址相同
- dfs.namenode.http-address：指定NameNode的HTTP地址，如Server1:9870。管理与可以在浏览器中输入这个地址，通过WEB访问方式查看HDFS中各个node的状态，以及HDFS中的文件
5. 利用scp命令，将上述1-4步所修改的配置文件拷贝到其他操作系统对应的目录下，即Hadoop的etc/hadoop子目录。例如：
6. 对NameNode进行格式化
以hadoop用户身份登录NameNode，执行命令：
hdfs namenode -format
此时NameNode的目录将自动产生，也就是参数dfs.namenode.name.dir指定的目录，在这个目录下将产生最初的Fsimage文件。
三、HDFS的启动和关闭
现在，见证奇迹的时刻到了。如果NameNode和DataNode能够顺利启动，那么Hadoop就具有最基本的雏形了。这些node可以分别启动，也可以集中启动。例如，以hadoop用户登录NameNode，执行下面的命令启动NameNode进程：
hdfs --daemon start namenode
以hadoop用户登录每个DataNode，分别执行下面的命令，启动每个DataNode进程：
hdfs --daemon start datanode
对应的关闭命令分别是：
hdfs --daemon stop namenode
hdfs --daemon stop datanode
如果在此之前配置了SSH对等关系，那么HDFS的启动或关闭就非常容易了。以hadoop用户身份登录任何一个操作系统，分别执行下面的命令来启动或关闭整个HDFS：
start-dfs.sh
stop-dfs.sh
当我们启动HDFS之后，还需要查看每个node的状态是否正常。在操作系统中，每个node都表现为一个Java进程，所以借助于JDK提供的命令jps就能够列出这样的进程。例如，在Server1中执行jps命令，不需要任何命令行参数，结果类似如下：
25392 NameNode
25483 DataNode
这表明，在Server1中运行一个NameNode和一个DataNode。每行的第一个列代表进程的pid，第二个列代表进程名称。
由于各种原因，node可能无法正常启动，这时需要判断出错的原因。最好的方法是查看每种node所产生的日志文件。在Hadoop解压缩所产生的目录下，有一个logs子目录，HDFS的日志文件就在这个目录下，每种node对应一个文件，根据文件名称就能够判断它们的对应关系。各种错误，总有一款或多款等着你。
四、hdfs shell的用法
到此为止，我们得到了一个功能完善的Hadoop运行环境，在这里现在可以运行MapReduce任务了。HDFS为Hadoop提供了一个文件系统空间，它采用了类似于传统文件系统那样的层次结构，最顶层是根目录，每个目录下可以包含子目录和文件。HDFS中的文件在操作系统中是看不见的，为此，Hadoop提供了一个hdfs shell，用来对HDFS中的文件和目录进行管理。hdfs shell通过以下两条命令之一来调用：
hdfs dfs -子命令
hadoop fs -子命令
这两条命令实际是等价的，它们提供了一系列相同的子命令，这些子命令的名称和用法类似于Linux的操作系统命令。例如，下面的命令用于在HDFS的根目录下创建子目录input：
hdfs dfs -mkdir /input
下面的命令用于把本地文件系统中的一个.zip文件上传到HDFS的/input目录中：
下面的命令用于列出HDFS的/input目录中的文件：
hdfs dfs -ls /input
五、多NameNode配置
到目前为止，我们配置的Hadoop已经能够正常运行了，但这样的配置有一个缺陷，那就是：NameNode没有高可用性。为了保证NameNode的安全，可以定义多个NameNode，它们的状态可以在Active和Standby之间切换，这种配置就是HDFS集群。在Hadoop 2.x中，可以定义两个NameNode，在3.x中可以定义两个以上NameNode。
HDFS集群的定义与上述第二步介绍的过程相同，启动方法也与第三步介绍的内容相同，只是core-site.xml和hdfs-site.xml文件的内容有所不同。在core-site.xml文件中通过下面的方式定义HDFS的入口地址：
fs.defaultFS
hdfs://mycluster
其中字符串mycluster代表集群的名称，也是一个名称空间的名称，这个集群的结构在文件hdfs-site.xml中定义。在hdfs-site.xml中，以下参数的含义与之前相同：
- dfs.replication
- dfs.blocksize
- dfs.namenode.name.dir
- dfs.datanode.data.dir
为了定义HDFS集群，需要为以下参数指定适当的参数值：
- dfs.nameservices：定义集群的名称，也就是定义一个名称空间，在这个集群中包含若干Name Node
- dfs.ha.namenodes.mycluster：定义集群mycluster中各个NameNode的ID，在本例中，参数值为nn1,nn2
- dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1：为ID为nn1的NameNode指定RPC地址，在本例中，参数值为Server1:8020
- dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1：为ID为nn1的NameNode指定HTTP地址，在本例中，参数值为Server1:9870
- dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2：为ID为nn2的NameNode指定RPC地址，在本例中，参数值为Server2:8020
- dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2：为ID为nn2的NameNode指定HTTP地址，在本例中，参数值为Server2:9870
在这里虽然定义了多个NameNode，但它们之间并不能共享Fsimage和Editlog文件，也就是说，这两个文件在多个NameNode是不一致的，所以，目前的定义并不完整。
六、NameNode高可用性的配置
在正常情况下，多个NameNode中只有一个状态为Active，这就是主NameNode，其余为从NameNode，状态为Standby。主NameNode负责维护最新的Fsimage和Editlog文件。如果HDFS的结构有变化，主NameNode将更新Fsimage和Editlog文件。HDFS可以采用NFS和QJM两种方法，使Fsimage和Editlog文件在主、从NameNode之间保持一致。这里只介绍QJM方法。
通过QJM方法实现NameNode高可用性的配置过程如下。
1. 在第五步配置的基础上，修改hdfs-site.xml文件，加入以下参数定义：
- dfs.journalnode.edits.dir：为JournalNode指定一个本地目录，每个JournalNode将在这个目录下创建子目录，在本例中，参数值为/Hadoop/hadoop-3.1.1/journal，这个目录需要手工创建
- dfs.namenode.shared.edits.dir ：定义JournalNode的IP地址及端口，以及上述目录的子目录名称，一般来说，这个子目录的名称就是集群的名称。在本例中，这个参数的值为：
- dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster ：指定一个Java类，NameNode类的状态转换通过这个类来实现。这个类是由Hadoop提供的，名称为：
org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider - dfs.ha.fencing.methods：值为sshfence
- dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files：值为/home/hadoop/.ssh/id_rsa，即hadoop用户的私钥文件
2. 利用scp命令，将修改之后的配置文件拷贝到其他操作系统对应的目录下
3. 以hadoop用户登录各个JournalNode，执行下面的命令，启动JournalNode。
hdfs--daemon start journalnode
4. 在选定的主NameNode上，以Hadoop用户登录，执行下面的命令，对NameNode进行格式化。
hdfs name node-format
5. 将NameNode的目录，即dfs.name node.name.dir指定的目录，拷贝到其他NameNode对应的目录下
6. 依次启动各个NameNode和各个DataNode
7. 通过执行jps命令，查看各个node的启动情况。例如，在Server1上，这条命令的执行结果如下所示：
29252 NameNode
29607 JournalNode
29388 DataNode
以后，对HDFS的启动应该按照下面的顺序进行：
首先执行下面的命令，启动各个JournalNode：
hdfs --daemon start journalnode
然后执行下面的命令，启动各个NameNode：
hdfs --daemon start namenode
最后执行下面的命令，启动各个DataNode：
hdfs --daemon start datanode
或者在任何一个node上，执行命令start-dfs.sh，这条命令将启动各个JournalNode，NameNode以及DataNode。
七、NameNode状态的转换
在这里不得不抱歉地告诉大家，HDFS集群虽然已经配置完成，而且能够启动起来，但是这样的配置还是有缺陷的。多个NameNode的状态并不能自动转换，需要通过命令进行手工转换，它们的初始状态都是Standby。如果希望实现NameNode状态的自动转换，请继续关注我们的公众号文章。Hadoop提供了hdfs命令，利用这条命令及其子命令和参数，可以对NameNode进行状态控制。
下面这条命令用于查看各个NameNode的状态：
hdfs haadmin -getAllServiceState
这条命令最初的执行结果为：
Server1:8020 standby
Server2:8020 standby
下面这条命令用于把ID为nn1的NameNode转换为Active状态：
hdfs haadmin -transitionToActive nn1
下面这条命令用于把ID为nn1的NameNode转换为Standby状态：
hdfs haadmin -transitionToStandby nn1
下面这条命令用于对两个NameNode进行failover，也就是说，把两个NameNode进行状态互换。这条命令执行的前提是其中一个NameNode的状态为Active，另一个为Standby。
hdfs haadmin -failover nn1 nn2
如果希望NameNode能够实现状态的自动切换，就需要进一步配置ZooKeeper。实际上，ZooKeeper可以为Hadoop中的各种集群提供底层支持，所以，它也是大家必须掌握的一个框架。
编辑：小恒
