其他
Hadoop HA 安装、布署
原文：https://gitbook.cn/books/5954c9600326c7705af8a92a/index.html
接上一篇：史上最详细、最全面的Hadoop环境搭建
HA方式安装部署才是最常见的生产环境上的安装部署方式。Hadoop HA是Hadoop 2.x中新添加的特性，包括NameNode HA 和 ResourceManager HA。因为DataNode和NodeManager本身就是被设计为高可用的，所以不用对他们进行特殊的高可用处理。
时间服务器搭建
Hadoop对集群中各个机器的时间同步要求比较高。
#配置NTP服务器
我们选择第三台机器（bigdata-senior03.chybinmy.com）为NTF服务器，其他机器和这台机器进行同步。
检查ntp服务是否已经安装
[hadoop@bigdata-senior03 data]$ sudo rpm -qa | grep ntp
ntpdate-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64
ntp-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64
#显示已经安装过了ntp程序，其中ntpdate-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64 是用来和某台服务器进行同步的，ntp-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64是用来提供时间同步服务的。
#修改配置文件ntp.conf
[hadoop@bigdata-senior03 data]$ vim /etc/ntp.conf
#启用restrice,修改网段
restrict 192.168.100.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
将这行的注释去掉，并且将网段改为集群的网段，我们这里是100网段。
#注释掉server域名配置
#server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst
是时间服务器的域名，这里不需要连接互联网，所以将他们注释掉。
修改
server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10
#修改配置文件ntpd
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ sudo vim /etc/sysconfig/ntpd
添加一行配置：SYNC_CLOCK=yes
#启动ntp服务
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ sudo chkconfig ntpd on
这样每次机器启动时，ntp服务都会自动启动。
#配置其他机器的同步
切换到root用户进行配置通过contab进行定时同步：
[root@bigdata-senior02 hadoop]# crontab -e
*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate bigdata-senior03.chybinmy.com
[root@bigdata-senior02 hadoop]# crontab -e
*/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate bigdata-senior03.chybinmy.com
#测试同步是否有效,查看目前三台机器的时间。
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"
2016-09-23 16:43:56
[hadoop@bigdata-senior02 ~]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"
2016-09-23 16:44:08
[hadoop@bigdata-senior01 data]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"
2016-09-23 16:44:18
#修改bigdata-senior01上的时间,将时间改为一个以前的时间：
[hadoop@bigdata-senior01 data]$ sudo date -s '2016-01-01 00:00:00'
Fri Jan 1 00:00:00 CST 2016
[hadoop@bigdata-senior01 data]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"
2016-01-01 00:00:05
等10分钟，看是否可以实现自动同步，将bigdata-senior01上的时间修改为和bigdata-senior03上的一致。
#查看是否自动同步时间
[hadoop@bigdata-senior01 data]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S"
2016-09-23 16:54:36
可以看到bigdata-senior01上的时间已经实现自动同步了。
Zookeeper分布式机器部署
zookeeper说明
Zookeeper在Hadoop集群中的作用。
Zookeeper是分布式管理协作框架，Zookeeper集群用来保证Hadoop集群的高可用，（高可用的含义是：集群中就算有一部分服务器宕机，也能保证正常地对外提供服务。）
安装zookeeper
我们这里在BigData01、BigData02、BigData03三台机器上安装zookeeper集群。
#解压安装包
在BigData01上安装解压zookeeper安装包。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ tar -zxf /opt/sofeware/zookeeper-3.4.8.tar.gz -C /opt/modules/
# 修改配置
拷贝conf下的zoo_sample.cfg副本，改名为zoo.cfg。zoo.cfg是zookeeper的配置文件：
[hadoop@bigdata-senior01 zookeeper-3.4.8]$ cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg
dataDir属性设置zookeeper的数据文件存放的目录：
dataDir=/opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData
指定zookeeper集群中各个机器的信息：
server.1=bigdata-senior01.chybinmy.com:2888:3888
server.2=bigdata-senior02.chybinmy.com:2888:3888
server.3=bigdata-senior03.chybinmy.com:2888:3888
server后面的数字范围是1到255，所以一个zookeeper集群最多可以有255个机器。
#创建myid文件
在dataDir所指定的目录下创一个名为myid的文件，文件内容为server点后面的数字。
#分发到其他机器
[hadoop@bigdata-senior01 zookeeper-3.4.8]$ scp -r /opt/modules/zookeeper-3.4.8 bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules
[hadoop@bigdata-senior01 zookeeper-3.4.8]$ scp -r /opt/modules/zookeeper-3.4.8 bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules
#修改其他机器上的myid文件
[hadoop@bigdata-senior02 zookeeper-3.4.8]$ echo 2 > /opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData/myid
[hadoop@bigdata-senior02 zookeeper-3.4.8]$ cat /opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData/myid
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ echo 3 > /opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData/myid
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ cat /opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData/myid
#启动zookeeper
需要在各个机器上分别启动zookeeper。
[hadoop@bigdata-senior01 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start
[hadoop@bigdata-senior02 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start
[hadoop@bigdata-senior03 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start
zookeeper命令
#进入zookeeper Shell:在zookeeper根目录下执行 bin/zkCli.sh进入zk shell模式。zookeeper很像一个小型的文件系统，/是根目录，下面的所有节点都叫zNode。进入zk shell 后输入任意字符，可以列出所有的zookeeper命令
#查询zNode上的数据：get /zookeeper
#创建一个zNode : create /znode1 “demodata “
#列出所有子zNode：ls /
#删除znode : rmr /znode1
#退出shell模式：quit
Hadoop 2.x HDFS HA 部署
HDFS HA原理
单NameNode的缺陷存在单点故障的问题，如果NameNode不可用，则会导致整个HDFS文件系统不可用。所以需要设计高可用的HDFS（Hadoop HA）来解决NameNode单点故障的问题。解决的方法是在HDFS集群中设置多个NameNode节点。但是一旦引入多个NameNode，就有一些问题需要解决。
HDFS HA需要保证的四个问题：
保证NameNode内存中元数据数据一致，并保证编辑日志文件的安全性。
多个NameNode如何协作
客户端如何能正确地访问到可用的那个NameNode。
怎么保证任意时刻只能有一个NameNode处于对外服务状态。
HDFS HA架构图
HDFS HA架构中有两台NameNode节点，一台是处于活动状态（Active）为客户端提供服务，另外一台处于热备份状态（Standby）。
元数据文件有两个文件：fsimage和edits，备份元数据就是备份这两个文件。JournalNode用来实时从Active NameNode上拷贝edits文件，JournalNode有三台也是为了实现高可用。
Standby NameNode不对外提供元数据的访问，它从Active NameNode上拷贝fsimage文件，从JournalNode上拷贝edits文件，然后负责合并fsimage和edits文件，相当于SecondaryNameNode的作用。最终目的是保证Standby NameNode上的元数据信息和Active NameNode上的元数据信息一致，以实现热备份。
Zookeeper来保证在Active NameNode失效时及时将Standby NameNode修改为Active状态。
ZKFC（失效检测控制）是Hadoop里的一个Zookeeper客户端，在每一个NameNode节点上都启动一个ZKFC进程，来监控NameNode的状态，并把NameNode的状态信息汇报给Zookeeper集群，其实就是在Zookeeper上创建了一个Znode节点，节点里保存了NameNode状态信息。当NameNode失效后，ZKFC检测到报告给Zookeeper，Zookeeper把对应的Znode删除掉，Standby ZKFC发现没有Active状态的NameNode时，就会用shell命令将自己监控的NameNode改为Active状态，并修改Znode上的数据。
Znode是个临时的节点，临时节点特征是客户端的连接断了后就会把znode删除，所以当ZKFC失效时，也会导致切换NameNode。DataNode会将心跳信息和Block汇报信息同时发给两台NameNode，DataNode只接受Active NameNode发来的文件读写操作指令。
搭建HDFS HA 环境
服务器角色规划
| bigdata-senior01.chybinmy.com | bigdata-senior01.chybinmy.com | bigdata-senior01.chybinmy.com |
|---|---|---|
| NameNode | NameNode | |
| Zookeeper | Zookeeper | Zookeeper |
| DataNode | DataNode | DataNode |
| ResourceManage | ResourceManage | |
| NodeManager | NodeManager | NodeManager |
#创建HDFS HA 版本Hadoop程序目录
在bigdata01、bigdata02、bigdata03三台机器上分别创建目录/opt/modules/hadoopha/用来存放Hadoop HA环境。
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ mkdir /opt/modules/hadoopha
#新解压Hadoop 2.5.0
[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/hadoopha/
#配置Hadoop JDK路径
修改hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件中的JDK路径
export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"
#配置hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<!-- 为namenode集群定义一个services name -->
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<property>
<!-- nameservice 包含哪些namenode，为各个namenode起名 -->
<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<property>
<!-- 名为nn1的namenode 的rpc地址和端口号，rpc用来和datanode通讯 -->
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
<value>bigdata-senior01.chybinmy.com:8020</value>
</property>
<property>
<!-- 名为nn2的namenode 的rpc地址和端口号，rpc用来和datanode通讯 -->
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>bigdata-senior02.chybinmy.com:8020</value>
</property>
<property>
<!--名为nn1的namenode 的http地址和端口号，web客户端 -->
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>bigdata-senior01.chybinmy.com:50070</value>
</property>
<property>
<!--名为nn2的namenode 的http地址和端口号，web客户端 -->
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>bigdata-senior02.chybinmy.com:50070</value>
</property>
<property>
<!-- namenode间用于共享编辑日志的journal节点列表 -->
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://bigdata-senior01.chybinmy.com:8485;bigdata-senior02.chybinmy.com:8485;bigdata-senior03.chybinmy.com:8485/ns1</value>
</property>
<property>
<!-- journalnode 上用于存放edits日志的目录 -->
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/tmp/data/dfs/jn</value>
</property>
<property>
<!-- 客户端连接可用状态的NameNode所用的代理类 -->
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<property>
<!-- -->
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
</configuration>
#配置core-site.xml
<configuration>
<property>
<!-- hdfs 地址，ha中是连接到nameservice -->
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns1</value>
</property>
<property>
<!-- -->
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/data/tmp</value>
</property>
</configuration>
hadoop.tmp.dir设置hadoop临时目录地址，默认时，NameNode和DataNode的数据存在这个路径下。
#配置slaves文件
bigdata-senior01.chybinmy.com
bigdata-senior02.chybinmy.com
bigdata-senior03.chybinmy.com
#分发到其他节点
分发之前先将share/doc目录删除，这个目录中是帮助文件，并且很大，可以删除。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/hadoopha bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/hadoopha bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules
启动HDFS HA集群
三台机器分别启动Journalnode。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
[hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
jps命令查看是否启动。
启动Zookeeper
#在三台节点上启动Zookeeper：
[hadoop@bigdata-senior01 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start
[hadoop@bigdata-senior02 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start
[hadoop@bigdata-senior03 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start
#格式化NameNode
在第一台上进行NameNode格式化：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format
在第二台NameNode上：
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
#启动NameNode
在第一台、第二台上启动NameNode：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
#查看HDFS Web页面，此时两个NameNode都是standby状态。
切换第一台为active状态：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
可以添加上forcemanual参数，强制将一个NameNode转换为Active状态。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs haadmin –transitionToActive -forcemanual nn1
此时从web 页面就看到第一台已经是active状态了。
配置故障自动转移
利用zookeeper集群实现故障自动转移，在配置故障自动转移之前，要先关闭集群，不能在HDFS运行期间进行配置。
#关闭NameNode、DataNode、JournalNode、zookeeper
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ cd ../../zookeeper-3.4.8/
[hadoop@bigdata-senior01 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh stop
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
[hadoop@bigdata- senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode
[hadoop@bigdata- senior02 hadoop-2.5.0]$ cd ../../zookeeper-3.4.8/
[hadoop@bigdata- senior02 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh stop
[hadoop@bigdata- senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
[hadoop@bigdata- senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode
[hadoop@bigdata- senior03 hadoop-2.5.0]$ cd ../../zookeeper-3.4.8/
[hadoop@bigdata- senior03 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh stop
#修改hdfs-site.xml
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
#修改core-site.xml
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>bigdata-senior01.chybinmy.com:2181,bigdata-senior02.chybinmy.com:2181,bigdata-senior03.chybinmy.com:2181</value>
</property>
#将hdfs-site.xml和core-site.xml分发到其他机器
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/core-site.xml bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/core-site.xml bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/
启动zookeeper
#三台机器启动zookeeper
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/zookeeper-3.4.8/bin/zkServer.sh start
#创建一个zNode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ cd /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs zkfc -formatZK
在Zookeeper上创建一个存储namenode相关的节点。
启动HDFS、JournalNode、zkfc
#启动NameNode、DataNode、JournalNode、zkfc
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/start-dfs.sh
zkfc只针对NameNode监听。
测试HDFS HA
#测试故障自动转移和数据是否共享
在nn1上上传文件,目前bigdata-senior01节点上的NameNode是Active状态的。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/data/wc.input /
#将nn1上的NodeNode进程杀掉
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ kill -9 3364
nn1上的namenode已经无法访问了。查看nn2是否是Active状态。
#在nn2上查看是否看见文件
经以上验证，已经实现了nn1和nn2之间的文件同步和故障自动转移。
Hadoop 2.x YARN HA 部署
YARN HA原理
Hadoop2.4版本之前，ResourceManager也存在单点故障的问题，也需要实现HA来保证ResourceManger的高可也用性。ResouceManager从记录着当前集群的资源分配情况和JOB的运行状态，YRAN HA 利用Zookeeper等共享存储介质来存储这些信息来达到高可用。另外利用Zookeeper来实现ResourceManager自动故障转移。
MasterHADaemon：控制RM的 Master的启动和停止，和RM运行在一个进程中，可以接收外部RPC命令。
共享存储：Active Master将信息写入共享存储，Standby Master读取共享存储信息以保持和Active Master同步。
ZKFailoverController：基于Zookeeper实现的切换控制器，由ActiveStandbyElector和HealthMonitor组成，ActiveStandbyElector负责与Zookeeper交互，判断所管理的Master是进入Active还是Standby；HealthMonitor负责监控Master的活动健康情况，是个监视器。
Zookeeper：核心功能是维护一把全局锁控制整个集群上只有一个Active的ResourceManager。
搭建YARN HA环境
服务器角色规划
| bigdata-senior01.chybinmy.com | bigdata-senior01.chybinmy.com | bigdata-senior01.chybinmy.com |
|---|---|---|
| NameNode | NameNode | |
| Zookeeper | Zookeeper | Zookeeper |
| DataNode | DataNode | DataNode |
| ResourceManage | ResourceManage | |
| NodeManager | NodeManager | NodeManager |
#修改配置文件yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>106800</value>
</property>
<property>
<!-- 启用resourcemanager的ha功能 -->
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<!-- 为resourcemanage ha 集群起个id -->
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>yarn-cluster</value>
</property>
<property>
<!-- 指定resourcemanger ha 有哪些节点名 -->
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm12,rm13</value>
</property>
<property>
<!-- 指定第一个节点的所在机器 -->
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm12</name>
<value>bigdata-senior02.chybinmy.com</value>
</property>
<property>
<!-- 指定第二个节点所在机器 -->
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm13</name>
<value>bigdata-senior03.chybinmy.com</value>
</property>
<property>
<!-- 指定resourcemanger ha 所用的zookeeper 节点 -->
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>bigdata-senior01.chybinmy.com:2181,bigdata-senior02.chybinmy.com:2181,bigdata-senior03.chybinmy.com:2181</value>
</property>
<property>
<!-- -->
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<!-- -->
<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>
</configuration>
#分发到其他机器
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/\
#启动
在bigdata-senior01上启动yarn：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/start-yarn.sh
在bigdata-senior02、bigdata-senior03上启动resourcemanager：
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
[hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
#启动后各个节点的进程。
Web客户端访问bigdata02机器上的resourcemanager正常，它是active状态的。
http://bigdata-senior02.chybinmy.com:8088/cluster
访问另外一个resourcemanager，因为他是standby,会自动跳转到active的resourcemanager。
http://bigdata-senior03.chybinmy.com:8088/cluster
测试YARN HA
#运行一个mapreduce job
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /wc.input /input
#在job运行过程中，将Active状态的resourcemanager进程杀掉。
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ kill -9 4475
# 观察另外一个resourcemanager是否可以自动接替。
bigdata02的resourcemanage Web客户端已经不能访问，bigdata03的resourcemanage已经自动变为active状态。
#观察job是否可以顺利完成。
而mapreduce job 也能顺利完成，没有因为resourcemanager的意外故障而影响运行。
经过以上测试，已经验证YARN HA 已经搭建成功。
HDFS Federation 架构部署
HDFS Federation 的使用原因
1、 单个NameNode节点的局限性
命名空间的限制。
NameNode上存储着整个HDFS上的文件的元数据，NameNode是部署在一台机器上的，因为单个机器硬件的限制，必然会限制NameNode所能管理的文件个数，制约了数据量的增长。数据隔离问题。
整个HDFS上的文件都由一个NameNode管理，所以一个程序很有可能会影响到整个HDFS上的程序，并且权限控制比较复杂。性能瓶颈。
单个NameNode时HDFS文件系统的吞吐量受限于单个NameNode的吞吐量。因为NameNode是个JVM进程，JVM进程所占用的内存很大时，性能会下降很多。
HDFS Federation介绍
HDFS Federation是可以在Hadoop集群中设置多个NameNode，不同于HA中多个NameNode是完全一样的，是多个备份，Federation中的多个NameNode是不同的，可以理解为将一个NameNode切分为了多个NameNode，每一个NameNode只负责管理一部分数据。
HDFS Federation中的多个NameNode共用DataNode。
HDFS Federation的架构图
HDFS Federation搭建
服务器角色规划
| bigdata-senior01.chybinmy.com | bigdata-senior01.chybinmy.com | bigdata-senior01.chybinmy.com |
|---|---|---|
| NameNode1 | NameNode2 | NameNode3 |
| ResourceManage | ||
| DataNode | DataNode | DataNode |
| NodeManager | NodeManager | NodeManager |
#创建HDFS Federation 版本Hadoop程序目录
在bigdata01上创建目录/opt/modules/hadoopfederation /用来存放Hadoop Federation环境。
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ mkdir /opt/modules/hadoopfederation
#新解压Hadoop 2.5.0
[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/hadoopfederation/
# 配置Hadoop JDK路径
修改hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件中的JDK路径。
export JAVA_HOME=”/opt/modules/jdk1.7.0_67”
#配置hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<!—配置三台NameNode -->
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns1,ns2,ns3</value>
</property>
<property>
<!—第一台NameNode的机器名和rpc端口，指定了NameNode和DataNode通讯用的端口号 -->
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1</name>
<value>bigdata-senior01.chybinmy.com:8020</value>
</property>
<property>
<!—第一台NameNode的机器名和rpc端口，备用端口号 -->
<name>dfs.namenode.serviceerpc-address.ns1</name>
<value>bigdata-senior01.chybinmy.com:8022</value>
</property>
<property>
<!—第一台NameNode的http页面地址和端口号 -->
<name>dfs.namenode.http-address.ns1</name>
<value>bigdata-senior01.chybinmy.com:50070</value>
</property>
<property>
<!—第一台NameNode的https页面地址和端口号 -->
<name>dfs.namenode.https-address.ns1</name>
<value>bigdata-senior01.chybinmy.com:50470</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns2</name>
<value>bigdata-senior02.chybinmy.com:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.serviceerpc-address.ns2</name>
<value>bigdata-senior02.chybinmy.com:8022</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns2</name>
<value>bigdata-senior02.chybinmy.com:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.https-address.ns2</name>
<value>bigdata-senior02.chybinmy.com:50470</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns3</name>
<value>bigdata-senior03.chybinmy.com:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.serviceerpc-address.ns3</name>
<value>bigdata-senior03.chybinmy.com:8022</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns3</name>
<value>bigdata-senior03.chybinmy.com:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.https-address.ns3</name>
<value>bigdata-senior03.chybinmy.com:50470</value>
</property>
</configuration>
#配置core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/data/tmp</value>
</property>
</configuration>
hadoop.tmp.dir设置hadoop临时目录地址，默认时，NameNode和DataNode的数据存在这个路径下。
#配置slaves文件
bigdata-senior01.chybinmy.com
bigdata-senior02.chybinmy.com
bigdata-senior03.chybinmy.com
#配置yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>bigdata-senior02.chybinmy.com</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>106800</value>
</property>
</configuration>
#分发到其他节点
分发之前先将share/doc目录删除，这个目录中是帮助文件，并且很大，可以删除。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/ /opt/modules/hadoopfederation bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/hadoopfederation bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules
#格式化NameNode
在第一台上进行NameNode格式化:
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-federation-clusterId
这里一定要指定一个集群ID，使得多个NameNode的集群ID是一样的，因为这三个NameNode在同一个集群中，这里集群ID为hadoop-federation-clusterId。
在第二台NameNode上:
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-federation-clusterId
在第三台NameNode上:
[hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-federation-clusterId
# 启动NameNode
在第一台、第二台、第三台机器上启动NameNode：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
[hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
启动后，用jps命令查看是否已经启动成功。
查看HDFS Web页面，此时三个NameNode都是standby状态。
#启动DataNode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
[hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
启动后，用jps命令确认DataNode进程已经启动成功。
测试HDFS Federation
#修改core-site.xml
在bigdata-senior01机器上,修改core-site.xml文件，指定连接的NameNode是第一台NameNode。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://bigdata-senior01.chybinmy.com:8020</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/modules/hadoopfederation/hadoop-2.5.0/data/tmp</value>
</property>
</configuration>
#在bigdate-senior01上传一个文件到HDFS
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir /tmp
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put ~/shuffle_daily.sh /tmp/shuffle_daily.sh
#查看HDFS文件
可以看到，刚才的文件只上传到了bigdate-senior01机器上的NameNode上了，并没有上传到其他的NameNode上去。这样，在HDFS的客户端，可以指定要上传到哪个NameNode上，从而来达到了划分NameNode的目的。推荐阅读
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