hadoop集群 namenode在不同节点 hadoop集群中有哪些节点类型

一、理论基础

HA 概念以及作用
　　HA(High Available), 高可用性群集，是保证业务连续性的有效解决方案，一般有两个或两个以上的节点，且分为活动节点及备用节点。通常把正在执行业务的称为活动节点，而作为活动节点的一个备份的则称为备用节点。当活动节点出现问题，导致正在运行的业务（任务）不能正常运行时，备用节点此时就会侦测到，并立即接续活动节点来执行业务。从而实现业务的不中断或短暂中断。

基础架构

1、NameNode（Master）

1)命名空间管理：命名空间支持对HDFS中的目录、文件和块做类似文件系统的创建、修改、删除、列表文件和目录等基本操作。

2)块存储管理。

NameNode+HA架构

　　从上面的架构图可以看出，使用Active NameNode，Standby NameNode 两个节点可以解决单点问题，两个节点通过JounalNode共享状态，通过ZKFC 选举Active ，监控状态，自动备份。

1、Active NameNode

　　接受client的RPC请求并处理，同时写自己的Editlog和共享存储上的Editlog，接收DataNode的Block report, block location updates和heartbeat。

2、Standby NameNode

　　同样会接到来自DataNode的Block report, block location updates和heartbeat，同时会从共享存储的Editlog上读取并执行这些log操作，保持自己NameNode中的元数据（Namespcae information + Block locations map）和Active NameNode中的元数据是同步的。所以说Standby模式的NameNode是一个热备（Hot Standby NameNode），一旦切换成Active模式，马上就可以提供NameNode服务。

3、JounalNode

　　用于Active NameNode ， Standby NameNode 同步数据，本身由一组JounnalNode节点组成，该组节点奇数个。

4、ZKFC

　　监控NameNode进程，自动备份。

二、集群规划

• 主机规划

主机名	IP	安装的软件	运行的进程
cs0	192.168.80.128	jdk1.7、hadoop	NameNode、ResourceManager、QuorumPeerMain、DFSZKFailoverController(zkfc)
cs1	192.168.80.129	jdk1.7、hadoop	NameNode、ResourceManager、QuorumPeerMain、DFSZKFailoverController(zkfc)
cs2	192.168.80.130	jdk1.7、hadoop、zookeeper	DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
cs3	192.168.80.131	jdk1.7、hadoop、zookeeper	DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
cs4	192.168.80.132	jdk1.7、hadoop、zookeeper	DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain

备注：Journalnode和ZooKeeper保持奇数个，这点大家要有个概念，最少不少于 3 个节点。

• 目录规划

名称	路径
所有软件目录	/home/hadoop/app/
所有数据和日志目录	/home/hadoop/data/

三、集群安装前的环境检查

• 时钟同步

所有节点的系统时间要与当前时间保持一致。

查看当前系统时间

1. [root@cs0 ~]# date  
2. Sun Apr 24 04:52:48 PDT 2016

如果系统时间与当前时间不一致,进行以下操作。

1. [root@cs0 ~]# cd /usr/share/zoneinfo/  
2. [root@cs0 zoneinfo]# ls     //找到Asia  
3. [root@cs0 zoneinfo]# cd Asia/       //进入Asia目录  
4. [root@cs0 Asia]# ls     //找到Shanghai  
5. [root@cs0 Asia]# cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime        //当前时区替换为上海

我们可以同步当前系统时间和日期与NTP（网络时间协议）一致。

1. [root@cs0 Asia]# yum install ntp   //如果ntp命令不存在，在线安装ntp  
2. [root@cs0 Asia]# ntpdate pool.ntp.org       //执行此命令同步日期时间  
3. [root@cs0 Asia]# date       //查看当前系统时间

• hosts文件检查

所有节点的hosts文件都要配置静态ip与hostname之间的对应关系。

1. [root@cs0 ~]# vi /etc/hosts  
2. 192.168.80.128 cs0  
3. 192.168.80.129 cs1  
4. 192.168.80.130 cs2  
5. 192.168.80.131 cs3  
6. 192.168.80.132 cs4

禁用防火墙

所有节点的防火墙都要关闭。

查看防火墙状态

1. [root@cs0 ~]# service iptables status  
2. iptables: Firewall is not running.

如果不是上面的关闭状态，则需要关闭防火墙。

1. [root@cs0 ~]#  chkconfig iptables off      //永久关闭防火墙  
2. [root@cs0 ~]#  service iptables stop

四、 配置SSH免密码通信

1. hadoop@cs0 ~]$ mkdir .ssh  
2. [hadoop@cs0 ~]$ ssh-keygen -t rsa     //执行命令一路回车，生成秘钥  
3. [hadoop@cs0 ~]$cd .ssh   
4. [hadoop@cs0 .ssh]$ ls   
5. authorized_keys  id_rsa  id_rsa.pub  known_hosts  
6. [hadoop@cs0 .ssh]$ cat id_rsa.pub >> authorized_keys       //将公钥保存到authorized_keys认证文件中

集群所有节点都要行上面的操作。

将所有节点中的共钥id_ras.pub拷贝到djt11中的authorized_keys文件中。 

cat ~/.ssh/id_rsa.pub | ssh hadoop@cs0 'cat >> ~/.ssh/authorized_keys'

所有节点都需要执行这条命令

然后将cs0中的authorized_keys文件分发到所有节点上面。

1. scp -r authorized_keys hadoop@cs1:~/.ssh/  
2.   
3. scp -r authorized_keys hadoop@cs2:~/.ssh/  
4.   
5. scp -r authorized_keys hadoop@cs3:~/.ssh/  
6.   
7. scp -r authorized_keys hadoop@cs45:~/.ssh/

六、jdk安装

将本地下载好的jdk1.7,上传至cs0节点下的/home/hadoop/app目录。

1. [root@cs0 tools]# su hadoop  
2. [hadoop@cs0 tools]$ cd /home/hadoop/app/  
3. [hadoop@cs0 app]$ rz       //选择本地的下载好的jdk-7u79-linux-x64.tar.gz  
4. [hadoop@cs0 app]$ ls  
5. jdk-7u79-linux-x64.tar.gz  
6. [hadoop@cs0 app]$ tar -zxvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz      //解压  
7. [hadoop@cs0 app]$ ls  
8. jdk1.7.0_79 jdk-7u79-linux-x64.tar.gz  
9. [hadoop@cs0 app]$ rm jdk-7u79-linux-x64.tar.gz     //删除安装包

添加jdk环境变量。

1. [hadoop@cs0 app]$ su root  
2. Password:  
3. [root@cs0 app]# vi /etc/profile  
4. JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_79  
5. CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar  
6. PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH  
7. export JAVA_HOME CLASSPATH PATH  
8. [root@cs0 app]# source /etc/profile     //使配置文件生效

查看jdk是否安装成功。

1. [root@cs0 app]# java -version  
2. java version "1.7.0_79"  
3. Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_79-b15)  
4. Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.79-b02, mixed mode)

出现以上结果就说明cs0节点上的jdk安装成功。

然后将cs0下的jdk安装包复制到其他节点上。

cs2,cs3,cs4节点

记得最后/etc/profile这个文件也需要

七、Zookeeper安装

将本地下载好的zookeeper-3.4.6.tar.gz安装包，上传至cs0节点下的/home/hadoop/app目录下。

1. [hadoop@cs0 app]$ ls  
2. jdk1.7.0_79 zookeeper-3.4.6.tar.gz  
3. [hadoop@cs0 app]$ tar zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz      //解压  
4. [hadoop@cs0 app]$ ls  
5. jdk1.7.0_79 zookeeper-3.4.6.tar.gz zookeeper-3.4.6  
6. [hadoop@cs0 app]$ rm zookeeper-3.4.6.tar.gz        //删除zookeeper-3.4.6.tar.gz安装包  
7. [hadoop@cs0 app]$ mv zookeeper-3.4.6 zookeeper     //重命名

修改Zookeeper中的配置文件。

1. [hadoop@cs0 app]$ cd /home/hadoop/app/zookeeper/conf/  
2. [hadoop@cs0 conf]$ ls  
3. configuration.xsl  log4j.properties  zoo_sample.cfg  
4. [hadoop@cs0 conf]$ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg       //复制一个zoo.cfg文件  
5. [hadoop@cs0 conf]$ vi zoo.cfg  
6. dataDir=/home/hadoop/data/zookeeper/zkdata      //数据文件目录  
7. dataLogDir=/home/hadoop/data/zookeeper/zkdatalog        //日志目录  
8. # the port at which the clients will connect  
9. clientPort=2181   
10. //server.服务编号=主机名称：Zookeeper不同节点之间同步和通信的端口：选举端口（选举leader）  
11. server.0=cs2:2888:3888  
12. server.1=cs3:2888:3888  
13. server.2=cs4:2888:3888

将Zookeeper安装目录拷贝到其他节点上面。

1. [hadoop@cs0 app]$ scp -r zookeeper hadoop@cs2:`pwd`
2. zookeeper hadoop@cs3:`pwd`
3. zookeeper hadoop@cs4:`pwd`

在所有的节点上面创建目录：

1. [hadoop@cs0 app]$ mkdir -p /home/hadoop/data/zookeeper/zkdata   //创建数据目录  
2. [hadoop@cs0 app]$ mkdir -p /home/hadoop/data/zookeeper/zkdatalog    //创建日志目录

然后分别在cs0、cs1、cs2、cs3、cs4上面，进入zkdata目录下，创建文件myid，里面的内容分别填充为：0、1、2、3、4， 这里我们以cs0为例。

1. [hadoop@cs0 app]$ cd /home/hadoop/data/zookeeper/zkdata  
2. [hadoop@cs0 zkdata]$ vi myid  
3. 1   //输入数字1

配置Zookeeper环境变量。

1. [hadoop@cs0  zkdata]$ su root  
2. Password:   
3. [root@cs0 zkdata]# vi /etc/profile  
4. JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_79  
5. ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/app/zookeeper  
6. CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar  
7. PATH=$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH  
8. export JAVA_HOME CLASSPATH PATH ZOOKEEPER_HOME  
9. [root@cs0 zkdata]# source /etc/profile      //使配置文件生效

在cs0节点上面启动Zookeeper。

1. [hadoop@cs0 zkdata]$ cd /home/hadoop/app/zookeeper/  
2. [hadoop@cs0 zookeeper]$ bin/zkServer.sh start  
3. [hadoop@cs0 zookeeper]$ jps  
4. 3633 QuorumPeerMain  
5. [hadoop@cs0 zookeeper]$ bin/zkServer.sh stop       //关闭Zookeeper

 co  

三个全部启动之后！分别查看状态

zkServer.sh status

如果一个节点为leader，另lian'ge个节点为follower，则说明Zookeeper安装成功。

八、hadoop集群环境搭建

将下载好的apache hadoop-2.6.0.tar.gz安装包，上传至cs0节点下的/home/hadoop/app目录下

1. [hadoop@cs0 app]$ ls  
2. hadoop-2.6.0.tar.gz jdk1.7.0_79  zookeeper  
3. [hadoop@cs0 app]$ tar zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz        //解压  
4. [hadoop@cs0 app]$ ls  
5. hadoop-2.6.0 hadoop-2.6.0.tar.gz jdk1.7.0_79  zookeeper  
6. [hadoop@cs0 app]$ rm hadoop-2.6.0.tar.gz      //删除安装包  
7. [hadoop@cs0 app]$ mv hadoop-2.6.0 hadoop      //重命名

切换到/home/hadoop/app/hadoop/etc/hadoop/目录下，修改配置文件。

1. [hadoop@cs0 app]$ cd /home/hadoop/app/hadoop/etc/hadoop/

配置HDFS

配置hadoop-env.sh

1. [hadoop@cs0 hadoop]$ vi hadoop-env.sh  
2. export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_79

修改core-site.xml

1. <configuration>  
2. <!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->  
3. <property>  
4. <name>fs.defaultFS</name>  
5. <value>hdfs://ns1/</value>  
6. </property>  
7. <!-- 指定hadoop临时目录 -->  
8. <property>  
9. <name>hadoop.tmp.dir</name>  
10. <value>/home/Hadoop/data/tmp</value>  
11. </property>  
12. <!-- 指定zookeeper地址 -->  
13. <property>  
14. <name>ha.zookeeper.quorum</name>  
15. <value>cs2:2181,cs3:2181,cs4:2181</value>  
16. </property>  
17. </configuration>

修改hdfs-site.xml

1. <configuration>  
2. <!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->  
3. <property>  
4. <name>dfs.nameservices</name>  
5. <value>ns1</value>  
6. </property>  
7. <!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->  
8. <property>  
9. <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>  
10. <value>nn1,nn2</value>  
11. </property>  
12. <!-- nn1的RPC通信地址 -->  
13. <property>  
14. <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>  
15. <value>cs0:9000</value>  
16. </property>  
17. <!-- nn1的http通信地址 -->  
18. <property>  
19. <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>  
20. <value>cs0:50070</value>  
21. </property>  
22. <!-- nn2的RPC通信地址 -->  
23. <property>  
24. <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>  
25. <value>cs1:9000</value>  
26. </property>  
27. <!-- nn2的http通信地址 -->  
28. <property>  
29. <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>  
30. <value>cs1:50070</value>  
31. </property>  
32. <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->  
33. <property>  
34. <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>  
35. <value>qjournal://cs2:8485;cs3:8485;cs4:8485/ns1</value>  
36. </property>  
37. <!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->  
38. <property>  
39. <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>  
40. <value>/home/Hadoop/data/journaldata</value>  
41. </property>  
42. <!-- 开启NameNode失败自动切换 -->  
43. <property>  
44. <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>  
45. <value>true</value>  
46. </property>  
47. <!-- 配置失败自动切换实现方式 -->  
48. <property>  
49. <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>  
50. <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>  
51. </property>  
52. <!-- 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-->  
53. <property>  
54. <name>dfs.ha.fencing.methods</name>  
55. <value>  
56.             sshfence  
57.             shell(/bin/true)  
58. </value>  
59. </property>  
60. <!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->  
61. <property>  
62. <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>  
63. <value>home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>  
64. </property>  
65. <!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->  
66. <property>  
67. <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>  
68. <value>30000</value>  
69. </property>  
70. </configuration>

mapred-site.xml.template
需要重命名： mv mapred-site.xml.template mapred-site.xml

1. <configuration>  
2. <!-- 通知框架MR使用YARN -->  
3. <property>  
4. <name>mapreduce.framework.name</name>  
5. <value>yarn</value>  
6. </property>  
7. </configuration>

yarn-site.xml

1. <configuration>  
2. <!-- 开启RM高可用 -->  
3. <property>  
4. <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>  
5. <value>true</value>  
6. </property>  
7. <!-- 指定RM的cluster id -->  
8. <property>  
9. <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>  
10. <value>yrc</value>  
11. </property>  
12. <!-- 指定RM的名字 -->  
13. <property>  
14. <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>  
15. <value>rm1,rm2</value>  
16. </property>  
17. <!-- 分别指定RM的地址 -->  
18. <property>  
19. <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>  
20. <value>cs0</value>  
21. </property>  
22. <property>  
23. <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>  
24. <value>cs1</value>  
25. </property>  
26. <!-- 指定zk集群地址 -->  
27. <property>  
28. <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>  
29. <value>cs2:2181,cs3:2181,cs4:2181</value>  
30. </property>  
31. <property>  
32. <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  
33. <value>mapreduce_shuffle</value>  
34. </property>  
35. </configuration>

配置 slave

[html]  view plain  copy

1. [hadoop@cs0 hadoop]$ vi slaves  
2. cs2  
3. cs3  
4. cs4  

向所有节点分发hadoop安装包。

1. [hadoop@cs0 app]$ scp hadoop hadoop@cs1:`pwd`

hdfs配置完毕后启动顺序

1、启动cs2,cs3,cs4节点上面的Zookeeper进程

1. [hadoop@cs0 hadoop]$ /home/hadoop/app/zookeeper/bin/zkServer.sh start

2、启动cs2,cs3,cs4节点上面的journalnode进程

1. [hadoop@cs2 hadoop]$ /home/hadoop/app/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

3、在cs0节点上格式化hdfs

1. [hadoop@cs0 hadoop]$ bin/hdfs namenode -format / /namenode 格式化

注意：格式化之后需要把tmp目录拷给cs1（不然cs1的namenode起不来）

1. [hadoop@cs0 hadoop]:$ scp -r tmp/ cs1:`pwd`

4、在cs0节点上格式化zkfc

[hadoop@cs0  hadoop]$ bin/hdfs zkfc -formatZK //格式化高可用

5、在cs0上启动hdfs

[hadoop@cs0  sbin]$ ./sbin/start-dfs.sh

6、启动YARN

在cs0上执行./sbin/start-yarn.sh
在cs1上执行./sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

通过浏览器测试如下：
http://192.168.80.128:50070/

http://192.168.80.129:50070/

可以看出cs0的namenode是处于一种standby状态，那么cs1应该是处于active状态

hdfs haadmin -getServiceState nn1

hdfs haadmin -getServiceState nn2

把cs1(192.168.80.129)的namenode 进程kill掉

hdfs haadmin -getServiceState nn1

hdfs haadmin -getServiceState nn2

可以看出cs0的namenode是处于一种active状态cs1不能访问

重新启动cs1的namenode

./sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

cs1会变成acitve状态

查看YARN的状态

http://192.168.80.128:8088/

NN 由standby转化成active
hdfs haadmin -transitionToActive nn1 --forcemanual