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    hadoop2.0集群搭建详细讲解.doc

    • 资源ID:58268159       资源大小:63KB        全文页数:11页
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    hadoop2.0集群搭建详细讲解.doc

    . . . . hadoop2.2.0集群搭建    PS:apache提供的hadoop-2.2.0的安装包是在32位操作系统编译的,          因为hadoop依赖一些C+的本地库,所以如果在64位的操作上安装           hadoop-2.2.0就需要重新在64操作系统上重新编译1.准备工作:(参考伪分布式搭建)        1.1修改Linux主机名        1.2修改IP       1.3修改主机名和IP的映射关系       1.4关闭防火墙       1.5ssh免登陆       1.6.安装JDK,配置环境变量等2.集群规划:            PS:            在hadoop2.0常由两个NameNode组成,一个处于active状态,                    另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务,                    而Standby NameNode则不对外提供服务,仅同步active namenode                    的状态,以便能够在它失败时快速进行切换。            hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案,一种是NFS,                    另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中,                    主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息,                    一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。                    通常配置奇数个JournalNode            这里还配置了一个zookeeper集群,用于ZKFC                    (DFSZKFailoverController)故障转移,当Active NameNode挂                     掉了,会自动切换Standby NameNode为standby状态3.安装步骤:    3.1.安装配置zooekeeper集群        3.1.1解压        tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /cloud/    3.1.2修改配置        cd /cloud/zookeeper-3.4.5/conf/        cp zoo_sample.cfg zoo.cfg        vim zoo.cfg        修改:dataDir=/cloud/zookeeper-3.4.5/tmp        在最后添加:            server.1=hadoop01:2888:3888            server.2=hadoop02:2888:3888            server.3=hadoop03:2888:3888        保存退出        然后创建一个tmp文件夹            mkdir /cloud/zookeeper-3.4.5/tmp        再创建一个空文件            touch /cloud/zookeeper-3.4.5/tmp/myid        最后向该文件写入ID            echo 1 > /cloud/zookeeper-3.4.5/tmp/myid    3.1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在hadoop02、         hadoop03根目录下创建一个cloud目录:mkdir /cloud)            scp -r /cloud/zookeeper-3.4.5/ hadoop02:/cloud/            scp -r /cloud/zookeeper-3.4.5/ hadoop03:/cloud/        注意:修改hadoop02、hadoop03对应          /cloud/zookeeper-3.4.5/tmp/myid容        hadoop02:            echo 2 > /cloud/zookeeper-3.4.5/tmp/myid        hadoop03:            echo 3 > /cloud/zookeeper-3.4.5/tmp/myid    3.2.安装配置hadoop集群        3.2.1解压        tar -zxvf hadoop-2.2.0.tar.gz -C /cloud/    3.2.2配置HDFS(hadoop2.0所有的配置文件都在         $HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下)    将hadoop添加到环境变量中        vim /etc/profile        export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_45        export HADOOP_HOME=/cloud/hadoop-2.2.0        export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin        cd /cloud/hadoop-2.2.0/etc/hadoop    3.2.2.1修改hadoo-env.sh        export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.6.0_453,2.2.2修改core-site.xml    <configuration>        <!- 指定hdfs的nameservice为ns1 ->        <property>            <name>fs.defaultFS</name>            <value>hdfs:/ns1</value>        </property>    <!- 指定hadoop临时目录 ->        <property>            <name>hadoop.tmp.dir</name>            <value>/cloud/hadoop-2.2.0/tmp</value>        </property>        <!- 指定zookeeper地址 ->        <property>            <name>ha.zookeeper.quorum</name>            <value>                 hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181            </value>        </property>    </configuration>3,2.2.3修改hdfs-site.xml    <configuration>        <!-指定hdfs的nameservice为ns1,         需要和core-site.xml中的保持一致 ->        <property>            <name>dfs.nameservices</name>            <value>ns1</value>        </property>        <!- ns1下面有两个NameNode,分别是nn1,nn2 ->        <property>            <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>            <value>nn1,nn2</value>        </property>        <!- nn1的RPC通信地址 ->        <property>            <name>                 dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1             </name>            <value>hadoop01:9000</value>        </property>        <!- nn1的 通信地址 ->        <property>            <name>                 dfs.namenode. -address.ns1.nn1             </name>            <value>hadoop01:50070</value>        </property>        <!- nn2的RPC通信地址 ->        <property>            <name>                 dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2             </name>            <value>hadoop02:9000</value>        </property>        <!- nn2的 通信地址 ->        <property>            <name>                 dfs.namenode. -address.ns1.nn2             </name>            <value>hadoop02:50070</value>        </property>        <!- 指定NameNode的元数据在                JournalNode上的存放位置 ->        <property>            <name>                 dfs.namenode.shared.edits.dir            </name>            <value>                 qjournal:/hadoop01:8485;hadoop02:8485;hadoop03:8485/ns1             </value>        </property>        <!- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 ->        <property>            <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>            <value>/cloud/hadoop-2.2.0/journal</value>        </property>        <!- 开启NameNode失败自动切换 ->        <property>            <name>                 dfs.ha.automatic-failover.enabled              </name>            <value>true</value>        </property>        <!- 配置失败自动切换实现方式 ->        <property>            <name>                 dfs.client.failover.proxy.provider.ns1             </name>            <value>                org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.             ConfiguredFailoverProxyProvider            </value>        </property>        <!- 配置隔离机制 ->        <property>            <name>dfs.ha.fencing.methods</name>            <value>sshfence</value>        </property>        <!- 使用隔离机制时需要ssh免登陆 ->        <property>            <name>                 dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files             </name>            <value>/root/.ssh/id_rsa</value>        </property>    </configuration>    3.2.2.4修改slaves    hadoop01    hadoop02    hadoop03    3.2.3配置YARN        3.2.3.1修改yarn-site.xml    <configuration>        <!- 指定resourcemanager地址 ->        <property>            <name>                 yarn.resourcemanager.hostname             </name>            <value>hadoop01</value>        </property>        <!- 指定nodemanager启动时加载               server的方式为shuffle server ->        <property>            <name>                 yarn.nodemanager.aux-services             </name>            <value>mapreduce_shuffle</value>        </property>    </configuration>    3.2.3.2修改mapred-site.xml        <configuration>            <!- 指定mr框架为yarn方式 ->            <property>                <name>                     mapreduce.framework.name                  </name>                <value>yarn</value>            </property>        </configuration>    3.2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点        scp -r /cloud/hadoop-2.2.0/ hadoo02:/cloud/        scp -r /cloud/hadoop-2.2.0/ hadoo03:/cloud/    3.2.5启动zookeeper集群        (分别在hadoop01、hadoop02、hadoop03上启动zk)        cd /cloud/zookeeper-3.4.5/bin/        ./zkServer.sh start        查看状态:        ./zkServer.sh status        (一个leader,两个follower)    3.2.6启动journalnode(在hadoop01上启动所有journalnode)        cd /cloud/hadoop-2.2.0        sbin/hadoop-daemons.sh start journalnode        (运行jps命令检验,多了JournalNode进程)    3.2.7格式化HDFS        在hadoop01上执行命令:        hadoop namenode -format        格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir         配置生成个文件,这里我配置的是/cloud/hadoop-2.2.0/tmp,         然后将/cloud/hadoop-2.2.0/tmp拷贝到hadoop02的         /cloud/hadoop-2.2.0/下。        scp -r tmp/ hadoop02:/cloud/hadoop-2.2.0/     3.2.8格式化ZK(在hadoop01上执行即可)        hdfs zkfc -formatZK     3.2.9启动HDFS(在hadoop01上执行)        sbin/start-dfs.sh     3.3.10启动YARN(在hadoop01上执行)        sbin/start-yarn.sh    到此,hadoop2.2.0配置完毕,可以统计浏览器访问:        192.168.1.201:50070        NameNode 'hadoop01:9000' (active)        192.168.1.202:50070        NameNode 'hadoop02:9000' (standby)    验证HDFS HA        首先向hdfs上传一个文件            hadoop fs -put /etc/profile /profile            hadoop fs -ls /        然后再kill掉active的NameNode            kill -9 <pid of NN>        通过浏览器访问:192.168.1.202:50070            NameNode 'hadoop02:9000' (active)            这个时候hadoop02上的NameNode变成了active        在执行命令:            hadoop fs -ls /            -rw-r-r-   3 root supergroup     1926 2014-02-06 15:36 /profile    刚才上传的文件依然存在!        手动启动那个挂掉的NameNode        sbin/hadoop-daemon.sh start namenode        通过浏览器访问:192.168.1.201:50070        NameNode 'hadoop01:9000' (standby)    验证YARN:        运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序:            hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce            -examples-2.2.0.jar wordcount /profile /out    OK,大功告成!11 / 11

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