Hadoop 高可用安装_hadoop3.1.0安装

 第一步我们需要在 evassh 服务器初始化虚拟服务器：

cd /opt
wrapdocker
ulimit -f unlimited
docker load -i ubuntu16-ssh.tar
docker-compose up -d

注意：请不要在各个虚拟服务器之间进行 ssh 登录，这种操作会导致无法保存配置数据。正确方法是：在虚拟服务器里执行 exit 后回到 evassh 服务器，再按上述方法登录各虚拟服务器。

文件传输

通过 scp 命令将 evassh 上面的 Java 安装包、Zookeeper安装包 与 Hadoop 安装包放入 master 服务器上的/opt 目录下。

scp /opt/jdk-8u141-linux-x64.tar.gz root@172.18.0.2:/opt
scp /opt/hadoop-3.1.0.tar.gz root@172.18.0.2:/opt
scp /opt/zookeeper-3.4.5.tar.gz root@172.18.0.2:/opt

第一次连接，会询问是否继续连接。键盘输入 yes 并输入密码 123123 即可进行传输。

配置免密登录

在集群搭建过程中，我们会频繁的在各个服务器之间跳转，此过程是通过 SSH 去连接的，为了避免启动过程输入密码，我们可以配置免密登录。

1、分别在 master、slave1、slave2 生成密钥，命令如下：

在 master 服务器生成秘钥：

# 进入 master 服务器，键盘输入 yes 与 密码 123123
ssh 172.18.0.2
ssh-keygen -t rsa
# 执行命令之后，连着按三个回车键即可生成秘钥。

在 salve1 服务器生成秘钥：

进入 salve1 服务器,键盘输入 yes 与 密码 123123
ssh 172.18.0.3
ssh-keygen -t rsa

在 salve2 服务器生成秘钥：

进入 salve2 服务器,键盘输入 yes 与 密码 123123
ssh 172.18.0.4
ssh-keygen -t rsa

master、slave1和slave2直接已经做了映射，所以这里不需要再做映射。

2、 在 master 复制 master、slave1、slave2 的公钥。

cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> ~/.ssh/authorized_keys
ssh slave1 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> ~/.ssh/authorized_keys
ssh slave2 cat ~/.ssh/id_rsa.pub>> ~/.ssh/authorized_keys

密码为：123123

3、 在 slave1 复制 master 的 authorized_keys 文件。

ssh master cat ~/.ssh/authorized_keys>> ~/.ssh/authorized_keys

4、 在 slave2 复制 master 的 authorized_keys 文件。

ssh master cat ~/.ssh/authorized_keys>> ~/.ssh/authorized_keys

集群之间免密至此设置成功

集群安装 JavaJDK

在 master 服务器的 /opt 目录下有 evassh 服务器传过来的 Java 安装包与 Hadoop 安装包。解压 Java 安装包至/usr/local目录下。

tar -zxvf /opt/jdk-8u141-linux-x64.tar.gz -C /usr/local/

解压好JDK之后还需要在环境变量中配置JDK，才可以使用，接下来就来配置JDK。 输入命令：vim /etc/profile 编辑配置文件； 在文件末尾输入如下代码（不可以有空格）：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_141
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

然后，保存并退出。

最后：source /etc/profile使刚刚的配置生效。

输入：java -version 出现如下界面代表配置成功。

将解压好的JDK与配置文件通过 scp 命令发送至 slave1、slave2 中。

发送JDK
scp -r /usr/local/jdk1.8.0_141/ root@slave1:/usr/local/
scp -r /usr/local/jdk1.8.0_141/ root@slave2:/usr/local/
#发送配置文件
scp /etc/profile root@slave1:/etc/
scp /etc/profile root@slave2:/etc/

slave1 和 slave2 服务器上分别执行source /etc/profile使发送来的配置生效。

Zookeeper 安装

在 master上解压 evassh 传输过来的 Zookeeper 安装包，并将解压后的文件夹改名为zookeeper。

zookeeper 官网：Apache ZooKeeper
下载地址： Apache ZooKeeper

tar -zxvf /opt/zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /usr/local/
cd /usr/local
mv zookeeper-3.4.5/ zookeeper

进入 Zookeeper 配置文件存放的文件夹中，将 zoo_sample.cfg 模板文件 修改名字为 zoo.cfg，并修改：

cd /usr/local/zookeeper/conf/
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
vi zoo.cfg

dataDir：设置数据文件目录和数据持久化路径

修改
dataDir=/usr/local/zookeeper/zkdata
#并添加(提供的虚拟机内部，已经做了ip映射)
server.1=master:2888:3888
server.2=slave1:2888:3888
server.3=slave2:2888:3888

添加的配置为zookeeper集群的服务器编号以及对应的主机名 选举端口号和通信端口号 （server .1 代表对应服务器编号）

创建 zkdata 文件夹，并创建 myid 文件夹，内容为 1。

cd /usr/local/zookeeper
mkdir zkdata
cd zkdata
echo 1 > myid
查看
cat myid

通过 scp 命令将zookeeper的文件夹发送至 slave1 和 slave2 的 /usr/local 中。

scp -r /usr/local/zookeeper slave1:/usr/local/
scp -r /usr/local/zookeeper slave2:/usr/local/

slave1 和 slave2 服务器分别将 /usr/local/zookeeper/zkdata 中myid 改为 2 和 3。

slave1上执行
cd /usr/local/zookeeper/zkdata/
echo 2 > myid
#slave2上执行
cd /usr/local/zookeeper/zkdata/
echo 3 > myid

配置环境变量 vi /etc/profile ：

export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

source /etc/profile并使得生效。

另外 2 台服务器也配置环境变量，source /etc/profile并使得生效

scp /etc/profile root@slave1:/etc/
scp /etc/profile root@slave2:/etc/

3 台虚拟机分别使用命令zkServer.sh start启动 Zookeeper 服务启动成功后，使用命令zkServer.sh status查看状态 其中 leader 代表集群主节点，follower 代表从节点。

jps查看 

注，若第一关顺利通过第二关为出错直接进行以下步骤，若第二关关闭过服务器或重置命令行则附带执行以上语句

安装 Hadoop 高可用

在上一关，已经将 Hadoop 安装包已经通过 scp 发送至 mater 服务器的 /opt 目录下了。解压安装包至 /usr/local 文件夹中，并将名字修改为 hadoop :

master中
cd /opt
tar -zxvf hadoop-3.1.0.tar.gz -C /usr/local/
cd /usr/local
mv hadoop-3.1.0 hadoop

输入命令：vi /etc/profile 编辑配置文件，环境变量中配置 Hadoop ：

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

source /etc/profile使刚刚的配置生效。

通过 scp 将配置文件发送至 slave1、slave2中，并使配置生效：

scp /etc/profile root@slave1:/etc/
scp /etc/profile root@slave2:/etc/
 
source /etc/profile

进入 Hadoop 配置文件夹 etc/hadoop ：

cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/

修改 hadoop-env.sh，添加以下配置：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_141
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
export HADOOP_SHELL_EXECNAME=root

修改core-site.xml，添加以下配置：

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

修改 hdfs-site.xml，添加以下配置：

<configuration>
<!-- 1 指定名称服务名称-->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value>
</property>
<!-- 2 指定名称服务列表-->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!--3 指定nn1 rpc通信地址和端口 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
<value>master:8020</value>
</property>
<!--4 指定nn2 rpc通信地址和端口 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>slave1:8020</value>
</property>
<!--5 指定nn1 http地址和端口 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>master:50070</value>
</property>
<!-- 6 指定nn2 http地址和端口-->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>slave1:50070</value>
</property>
<!-- 7 指定共享编辑日志存储的jouralnode地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://master:8485;slave1:8485;slave2:8485/mycluster</value>
</property>
<!-- 8 指定共享编辑日志的存储路径-->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop/tmp/journal</value>
</property>
<!--9 指定客户端故障转移代理供应类 -->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!--10 指定brain split脑裂隔离方法 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>
<!--11 指定私钥文件路径 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/root/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 12 启用自动故障转移-->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!--13 指定zk服务器 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
</property>
</configuration>

修改 mapred-site.xml，添加以下配置：

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

修改 yarn-site.xml，添加以下配置：

<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>cluster1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>slave2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
<value>master:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
<value>slave2:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
</property>
</configuration>

修改 workers 文件，将文件内容修改为：

master
slave1
slave2

在/hadoop/sbin路径下： cd /usr/local/hadoop/sbin。 将start-dfs.sh，stop-dfs.sh两个文件顶部添加以下参数

#!/usr/bin/env bash
HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

还有，start-yarn.sh，stop-yarn.sh顶部也需添加以下：

#!/usr/bin/env bash
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

将hadoop 文件夹发送至另外两台机：

scp -r /usr/local/hadoop/ slave1:/usr/local/
scp -r /usr/local/hadoop/ slave2:/usr/local/

执行以下语句前检查zookeeper是否启动，我因为未启动zookeeper重复了很多次

第一次需要单个启动，后续安装成功后可以使用 start-all.sh 启动master、slave1、slave2 三台机的 journalnode

#master、slave1、slave2(若集群搭建成功的话，在master启动就可以了)
hadoop-daemons.sh start journalnode

格式化namenode1并启动

#master
hdfs namenode -format
hadoop-daemon.sh start namenode

同步namenode2并启动

#slave1
hdfs namenode -bootstrapStandby
hadoop-daemon.sh start namenode

同步打印：

初始化HA在zookeeper中的状态，并在各个 namenode 节点上启动 DFSZK Failover Controller

#master
hdfs zkfc -formatZK
#master、slave1
hadoop-daemon.sh start zkfc

master: slave1: 启动所有的datanode

#master
hadoop-daemons.sh start datanode

若各个服务器进程都有 DataNode ，代表启动成功。

启动yarn集群

#master
start-yarn.sh

master: 启动后 slave2 会生成一个 ResourceManager 进程:

至此 Hadoop 高可用搭建成功！查看各服务器进程： master: slave1: slave2:

测试 Hadoop 高可用

测试 hdfs 失败故障转移 获取 serviceId 的状态

hdfs haadmin -getServiceState <serviceId>

本关卡使用的 serviceId 为 nn1和 nn2:

hdfs haadmin -getServiceState nn1
hdfs haadmin -getServiceState nn2

强制转换切换active和standby

hdfs haadmin -transitionToStandby --forcemanual <serviceId>

nn1 将 active 状态切换为 standby 状态： 查看状态： nn2 将 active 状态切换为 standby 状态： 查看状态：

测试 yarn 失败故障转移 获取 serviceId 的状态：

yarn rmadmin -getServiceState <serviceId>

本关卡使用的 serviceId 为 rm1和 rm2:

yarn rmadmin -getServiceState rm1
yarn rmadmin -getServiceState rm2

kill杀死Active状态的resourcemanager

kill -9 进程号

进程号可以通过 jps 命令查看，并不是唯一，需要根据自身情况去kill掉。

查看 rm2 是否正常切换 Active：

yarn rmadmin -getServiceState rm2