第九章 搭建Hadoop 2.2.0版本HDFS的HA配置

     Hadoop中的NameNode比如是人的心脏，很是重要，绝对不能够中止工做。在hadoop1时代，只有一个NameNode。若是该 NameNode数据丢失或者不能工做，那么整个集群就不能恢复了。这是hadoop1中的单点问题，也是hadoop1不可靠的表现。hadoop2就 解决了这个问题。

     hadoop2.2.0中HDFS的高可靠指的是能够同时启动2个NameNode。其中一个处于工做状态，另外一个处于随时待命状态。这样，当一个 NameNode所在的服务器宕机时，能够在数据不丢失的状况下，手工或者自动切换到另外一个NameNode提供服务。这些NameNode之间经过共享 数据，保证数据的状态一致。多个NameNode之间共享数据，能够经过Nnetwork File System或者Quorum Journal Node。前者是经过linux共享的文件系统，属于操做系统的配置；后者是hadoop自身的东西，属于软件的配置。咱们这里讲述使用Quorum Journal Node的配置方式，方式是手工切换。

集群启动时，能够同时启动2个NameNode。这些NameNode只有一个是active的，另外一个属于standby状态。active状态意味着提供服务，standby状态意味着处于休眠状态，只进行数据同步，时刻准备着提供服务

   架构

在一个典型的HA集群中，每一个NameNode是一台独立的服务器。在任一时刻，只有一个NameNode处于active状态，另外一个处于 standby状态。其中，active状态的NameNode负责全部的客户端操做，standby状态的NameNode处于从属地位，维护着数据状 态，随时准备切换。

两个NameNode为了数据同步，会经过一组称做JournalNodes的独立进程进行相互通讯。当active状态的NameNode的命名 空间有任何修改时，会告知大部分的JournalNodes进程。standby状态的NameNode有能力读取JNs中的变动信息，而且一直监控 edit log的变化，把变化应用于本身的命名空间。standby能够确保在集群出错时，命名空间状态已经彻底同步了

为了确保快速切换，standby状态的NameNode有必要知道集群中全部数据块的位置。为了作到这点，全部的datanodes必须配置两个NameNode的地址，发送数据块位置信息和心跳给他们两个。

对于HA集群而言，确保同一时刻只有一个NameNode处于active状态是相当重要的。不然，两个NameNode的数据状态就会产生分歧，可能丢失数据，或者产生错误的结果。为了保证这点，JNs必须确保同一时刻只有一个NameNode能够向本身写数据。

 

下面主要给你们说下搭建Hadoop 2.2.0版本HDFS的HA配置

 

                                                           安装配置jdk,SSH

一.首先，先搭建五台小集群，虚拟机的话，建立五个

下面为这五台机器分别分配IP地址及相应的角色：集群有个特色，三五机子用户名最好一致，要不你就建立一个组，把这些用户放到组里面去，我这五台的用户名都是hadoop,主机名随意起

 192.168.0.25-----namenode1(主机)，主机namenode，zookeeper，journalnode，zkfc----namenode1(主机名)

 192.168.0.26-----namenode2(从机)，备机namenode，zookeeper，journalnode，zkfc-----namenode2(主机名)

 192.168.0.27-----datanode(从机)，datanode，zookeeper，journalnode-----datanode(主机名)

 192.168.0.28-----datanode2(从机)，datanode，zookeeper，journalnode-----datanode2(主机名)

 192.168.0.29-----datanode3(从机)，datanode，zookeeper，journalnode-----datanode3(主机名)

 若是用户名不一致，你就要建立一个用户组，把用户放到用户组下面：

 sudo addgroup hadoop     建立hadoop用户组

 sudo adduser -ingroup hadoop one  建立一个one用户，归到hadoop组下

 二.因为用户是普通用户，没有root一些权限，因此修改hadoop用户权限

 用root权限，修改sudoers文件

 nano    /etc/sudoers   打开文件，修改hadoop用户权限，若是你建立的是one用户，就one ALL=(ALL:ALL) ALL

三.在这五台机子上分别设置/etc/hosts及/etc/hostname

hosts这个文件用于定于主机名与IP地址之间的对用关系

sudo -i  获取最高权限

nano /etc/hosts:

 

 ctrl+o:保存，而后回车，ctrl+x:退出

hostname 这个文件用于定义主机名的，

注意：主机是主机名，从机就是从机名，例如：datanode在这里就是datanode 

而后你能够输入：ping namenode2,看能不能ping通

 四.要在这五台机子上均安装jdk,ssh,并配置好环境变量，五台机子都是这个操做：：

作好准备工做，下载jdk-7u3-linux-i586.tar 这个软件包

1.sudo apt-get install openssh-server    下载SSH

   ssh     查看，表明安装成功

 2.  tar zxvf jdk-7u3-linux-i586.tar.gz 解压jdk

 3.sudo nano /etc/profile,在最下面加入这几句话，保存,这是配置java环境变量

4.source  /etc/profile  使其配置生效

 验证jdk是否安装成功，敲命令

5.java -version     能够看到JDK版本信息，表明安装成功

 

 6：配置SSH  免密码登录,记住，这是在hadoop用户下执行的

ssh-keygen   -t     rsa       以后一路回 车（产生秘钥，会自动产生一个.ssh文件

  8.cd   .ssh  进入ssh文件

    cp  id_rsa.pub   authorized_keys   把id_rsa.pub 追加到受权的 key 里面去

 9. ssh localhost     此时已经能够进行ssh localhost的无密码登录

或者 ls  .ssh/      看看有没有那几个文件

 

10.拷贝id_rsa.pub文件到其余机器

 

 192.168.0.25  操做：

scp  .ssh/id_rsa.pub   192.168.0.26:/home/hadoop/.ssh/25.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub   192.168.0.27:/home/hadoop/.ssh/25.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub   192.168.0.28:/home/hadoop/.ssh/25.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub   192.168.0.29:/home/hadoop/.ssh/25.pub

 192.168.0.26  操做：

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.25:/home/hadoop/.ssh/26.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.27:/home/hadoop/.ssh/26.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.28:/home/hadoop/.ssh/26.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.29:/home/hadoop/.ssh/26.pub

 192.168.0.27  操做：

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.25:/home/hadoop/.ssh/27.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.26:/home/hadoop/.ssh/27.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.28:/home/hadoop/.ssh/27.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.29:/home/hadoop/.ssh/27.pub

 192.168.0.28  操做：

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.25:/home/hadoop/.ssh/28.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.26:/home/hadoop/.ssh/28.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.27:/home/hadoop/.ssh/28.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.29:/home/hadoop/.ssh/28.pub

 

 192.168.0.29  操做：

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.25:/home/hadoop/.ssh/29.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.26:/home/hadoop/.ssh/29.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.27:/home/hadoop/.ssh/29.pub

scp  .ssh/id_rsa.pub 192.168.0.28:/home/hadoop/.ssh/29.pub

11.公钥都追加到 那个受权文件里

在192.168.0.25机子上操做：

cat  .ssh/26.pub >> .ssh/authorized_keys

cat  .ssh/27.pub >> .ssh/authorized_keys

cat  .ssh/28.pub >> .ssh/authorized_keys

cat  .ssh/29.pub >> .ssh/authorized_keys

在192.168.0.26机子上操做：

cat  .ssh/25.pub >> .ssh/authorized_keys

cat  .ssh/27.pub >> .ssh/authorized_keys

cat  .ssh/28.pub >> .ssh/authorized_keys

cat  .ssh/29.pub >> .ssh/authorized_keys

在192.168.0.27机子上操做：

cat  .ssh/25.pub >> .ssh/authorized_keys

cat  .ssh/26.pub >> .ssh/authorized_keys

cat  .ssh/28.pub >> .ssh/authorized_keys

cat  .ssh/29.pub >> .ssh/authorized_keys

 

验证ssh 192.168.0.26 hostname

namenode2

 

 

                                                                                   搭建Zookeeper集群

1.下载zookeeper-3.4.5版本：zookeeper-3.4.5.tar.gz,我是放在/home/hadoop下面

tar  zxvf  zookeeper-3.4.5.tar.gz       直接进行解压

 2.配置etc/profile 

sudo nano  etc/profile      在末尾加入下面配置

export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/zookeeper-3.4.5 

export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/conf:$PATH

source /etc/profile    使其配置生效

3.配置zookeeper-3.4.5/conf/zoo.cfg文件，这个文件自己是没有的，有个zoo_sample.cfg模板

    cd    zookeeper-3.4.5/conf      进入conf目录

    cp  zoo_sample.cfg   zoo.cfg     拷贝模板

    sudo nano  zoo.cfg       修改zoo.cfg文件，红色是修改部分

---------------------------------------------------------------------------------------------------

# The number of milliseconds of each tick

tickTime=2000

# The number of ticks that the initial

# synchronization phase can take

initLimit=10

# The number of ticks that can pass between

# sending a request and getting an acknowledgement

syncLimit=5

# the directory where the snapshot is stored.

# do not use /tmp for storage, /tmp here is just

# example sakes.

dataDir=/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/data

# the port at which the clients will connect

clientPort=2181

#

# Be sure to read the maintenance section of the # administrator guide before turning on autopurge.

#

# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance

#

# The number of snapshots to retain in dataDir

#autopurge.snapRetainCount=3

# Purge task interval in hours

# Set to "0" to disable auto purge feature

#autopurge.purgeInterval=1

server.1=namenode1:2888:3888

server.2=namenode2:2888:3888

server.3=datanode:2888:3888

server.4=datanode1:2888:3888

server.5=datanode2:2888:3888

------------------------------------------------------------------------------------------------------

 

注意：建立dataDir参数指定的目录，建立data文件夹，在这个文件夹下，还要建立一个文本myid

cd  /home/hadoop/zookeeper-3.4.5

mkdir  data     建立data

cd  /home/hadoop/zookeeper-3.4.5/data     进入data文件夹下

touch  myid   建立文本myid，在这个文本内写入1，由于server.1=namenode1:2888:3888 server指定的是1,

                  若是一会在其他机子配置，namenode2下面的myid是2，datanode下面myid是3，

                   datanode1下面myid是4，datanode下面myid是5，这些都是根据server来的

 

 

4.主机配置完之后，把zookeeper复制给其他机子

scp -r zookeeper-3.4.5  hadoop@namenode2:/home/hadoop/

scp  -r zookeeper-3.4.5  hadoop@datanode:/home/hadoop/

scp  -r zookeeper-3.4.5  hadoop@datanode1:/home/hadoop/

scp  -r zookeeper-3.4.5  hadoop@datanode2:/home/hadoop/

记住:::::修改从机的myid.从机也要配置etc/profile

 

5.启动zookeeper，先hadoop集群启动

zkServer.sh  start     这个启动是主机从机都要输入启动命令

 

bin/zkServer.sh  status 在不一样的机器上使用该命令，其中二台显示follower，一台显示leader

 

 zkCli.sh  -server 192.168.0.26:2181  启动客户端脚本

quit   退出

help  但是查看帮助命令

这样zookeeper集群就配置完了

 

 

                                                                            配置hadoop集群2.2.0版本HDFS的HA配置

1.我把hadoop文件放在 /home/hadoop路径下，首先先进行解压

tar  zxvf  hadoop-2.2.0.tar.gz

2.hadoop配置过程，

 

配置以前，须要在hadoop本地文件系统建立如下文件夹：

 

/dfs/name

/dfs/data

/tmp/journal

 

给这些文件要赋予权限

 

sudo chmod 777 tmp/

sudo chmod 777 dfs/

 

 这里要涉及到的配置文件有7个：

 

~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh

~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/yarn-env.sh

~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/slaves

~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/core-site.xml

~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml

~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/mapred-site.xml

~/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/yarn-site.xml

 

以上个别文件默认不存在的，能够复制相应的template文件得到。

 

例如mapred-site.xml不存在

 

cd /home/hadoop/hadoop-2.2.0/etc/hadoop    进入到hadoop配置文件的目录中

cp  mapred-site.xml.template   mapred-site.xml    复制相应的模板文件

 

 3.配置hadoop-env.sh

 

sudo nano  /home/hadoop/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.7.0_03   配置jdk

 

 4.配置yarn-env.sh

 

sudo nano  /home/hadoop/hadoop-2.2.0/etc/hadoop/yarn-env.sh

export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.7.0_03   配置jdk

 

 5.配置slaves,写入一下内容

datanode

datanode1

datanode2

 

 

6.配置core-site.xml

<configuration>
 <property>
     <name>fs.defaultFS</name>  //fs.defaultFS 客户端链接HDFS时，默认的路径前缀。跟配置hdfs-site.xml中nameservice ID的值是一致的

      <value>hdfs://mycluster</value>
  </property>
  <property>
     <name>io.file.buffer.size</name>
     <value>131072</value>
  </property>
  <property>
     <name>hadoop.tmp.dir</name>
     <value>file:/home/hadoop/tmp</value>
  </property>
  <property>
     <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
     <value>*</value>
  </property>
  <property>
     <name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
     <value>*</value>
  </property>
   <property>
     <name>ha.zookeeper.quorum</name>
     <value>192.168.0.25:2181,192.168.0.26:2181,192.168.0.27:2181,192.168.0.28:2181,192.168.0.29:2181</value>
  </property>
  <property>
     <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>
     <value>1000</value>
  </property>
</configuration>

7.配置hdfs-site.xml

<configuration>
   <property>
      <name>dfs.namenode.name.dir</name>
      <value>file:/home/hadoop/dfs/name</value>
   </property>
   <property>
      <name>dfs.datanode.data.dir</name>
      <value>file:/home/hadoop/dfs/data</value>
   </property>
   <property>
      <name>dfs.replication</name>
      <value>3</value>
   </property>
   <property>
      <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
      <value>true</value>
   </property>
    <property>
      <name>dfs.permissions</name>
      <value>false</value>
   </property>
     <property>
      <name>dfs.permissions.enabled</name>
      <value>false</value>
   </property>
     <property>
      <name>dfs.nameservices</name>    //dfs.nameservices命名空间的逻辑名称，若是使用HDFS Federation，能够配置多个命名空间的名称，使用逗号分开便可。
      <value>mycluster</value>     
   </property>
     <property>
      <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>  //dfs.ha.namenodes.[nameservice ID] 命名空间中全部NameNode的惟一标示名称。能够配置多个，

        <value>nn1,nn2</value>                               //  使用逗号分隔。该名称是可让DataNode知道每一个集群的全部NameNode。当前，每一个集群最多只能配置两个NameNode。
     </property>
     <property>
      <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>    //dfs.namenode.rpc-address.[nameservice ID].[name node ID] 每一个namenode监听的RPC地址
      <value>192.168.0.25:9000</value>
   </property>
     <property>
      <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
      <value>192.168.0.26:9000</value>
   </property>
     <property>
      <name>dfs.namenode.servicerpc-address.mycluster.nn1</name>
      <value>192.168.0.25:53310</value>
   </property>
     <property>
      <name>dfs.namenode.servicerpc-address.mycluster.nn2</name>
      <value>192.168.0.26:53310</value>
   </property>
     <property>
      <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>   //dfs.namenode.http-address.[nameservice ID].[name node ID] 每一个namenode监听的http地址。
      <value>192.168.0.25:50070</value>
    </property>
     <property>
      <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
      <value>192.168.0.26:50070</value>
   </property>
     <property>
      <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>    
      <value>qjournal://192.168.0.25:8485;192.168.0.26:8485;192.168.0.27:8485/mycluster</value>

         //dfs.namenode.shared.edits.dir 这是NameNode读写JNs组的uri。经过这个uri，NameNodes能够读写edit log内容。URI的格 式"qjournal://host1:port1;host2:port2;host3:port3/journalId"。这里的host一、host二、host3指的是Journal Node的地址，这里必须是奇数个,至少3个；其中journalId是集群的惟一标识符，对于多个联邦命名空间，也使用同一个journalId。
    </property>
     <property>
      <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>  //dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID] 这里配置HDFS客户端链接到Active NameNode
      <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>

     </property>
     <property>
      <name>dfs.ha.fencing.methods</name> //dfs.ha.fencing.methods 配置active namenode出错时的处理类

      <value>sshfence</value>
   </property>
     <property>
      <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
      <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
   </property>
   <property>
      <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
      <value>30000</value>
   </property>
     <property>
      <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> //dfs.journalnode.edits.dir 这是JournalNode进程保持逻辑状态的路径。

       <value>/home/hadoop/tmp/journal</value>
   </property>
   <property>
      <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
      <value>true</value>
   </property>
     <property>
      <name>ha.failover-controller.cli-check.rpc-timeout.ms</name>
      <value>60000</value>
   </property>
    <property>
      <name>ipc.client.connect.timeout</name>
      <value>60000</value>
   </property>
     <property>
      <name>dfs.image.transfer.bandwidthPerSec</name>
      <value>4194304</value>
   </property>

</configuration>
8.配置mapred-site.xml

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

9.配置yarn-site.xml

 <configuration>
<property>

<name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>

<value>2000</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>

<value>rm1,rm2</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>

<value>rm1</value> <!—注释, rm1上配置为rm1, rm2上配置rm2-->

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>

<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.zk.state-store.address</name>

<value>namenode1:2181</value>

</property>

<property>

<name>ha.zookeeper.quorum</name>

<value>namenode1:2181</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>yarn.app.mapreduce.am.scheduler.connection.wait.interval-ms</name>

<value>5000</value>

</property>

<!-- RM1 configs -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>

<value>namenode1:23140</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>

<value>namenode1:23130</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>

<value>namenode1:23188</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>

<value>namenode1:23125</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>

<value>namenode1:23141</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm1</name>

<value>namenode1:23142</value>

</property>

<!-- RM2 configs -->

<property>

<name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>

<value>namenode2:23140</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>

<value>namenode2:23130</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>

<value>namenode2:23188</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>

<value>namenode2:23125</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>

<value>namenode2:23141</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm2</name>

<value>namenode2:23142</value>

</property>

 

<!-- Node Manager Configs -->

<property>

<description>Address where the localizer IPC is.</description>

<name>yarn.nodemanager.localizer.address</name>

<value>0.0.0.0:23344</value>

</property>

<property>

<description>NM Webapp address.</description>

<name>yarn.nodemanager.webapp.address</name>

<value>0.0.0.0:23999</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>

<value>/tmp/pseudo-dist/yarn/local</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>

<value>/tmp/pseudo-dist/yarn/log</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.shuffle.port</name>

<value>23080</value>

</property>

</configuration>

 master配置完之后，但是直接把hadoop文件复制到从机，这样能够节省时间

 命令是在hadoop用户下进行：这个只须要在主机运行就能够了

 scp  -r   hadoop-2.2.0 hadoop@namenode2:/home/hadoop/

 scp  -r   hadoop-2.2.0  hadoop@datanode:/home/hadoop/

 scp  -r   hadoop-2.2.0  hadoop@datanode1:/home/hadoop/

scp  -r   hadoop-2.2.0  hadoop@datanode2:/home/hadoop/

 

0、首先把各个zookeeper起来，若是zookeeper集群尚未启动的话。

./bin/zkServer.sh start    记住每台机子都要启动

 

一、而后在某一个namenode节点执行以下命令，建立命名空间

./bin/hdfs zkfc -formatZK

 

二、在每一个节点用以下命令启日志程序

./sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

 

三、在主namenode节点用./bin/hadoopnamenode -format格式化namenode和journalnode目录

./bin/hadoop namenode -format mycluster

 

四、在主namenode节点启动./sbin/hadoop-daemon.shstart namenode进程

./sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

 

五、在备节点执行第一行命令，这个是把备namenode节点的目录格式化并把元数据从主namenode节点copy过来，而且这个命令不会把journalnode目录再格式化了！而后用第二个命令启动备namenode进程！

./bin/hdfs namenode –bootstrapStandby

./sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

 

六、在两个namenode节点都执行如下命令

./sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc

 

七、在全部datanode节点都执行如下命令启动datanode

./sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

 

1.4 startupphase

下次启动的时候，就直接执行如下命令就能够所有启动全部进程和服务了：

可是仍是要先启动zookeeper,启动日志程序，而后在所有启动

./sbin/start-dfs.sh

 

而后访问如下两个地址查看启动的两个namenode的状态：

http://192.168.0.25:50070/dfshealth.jsp

http://192.168.0.26:50070/dfshealth.jsp

1.5 stop phase

中止全部HDFS相关的进程服务，执行如下命令：

./sbin/stop-dfs.sh

 

1.6 测试HDFS的HA功能

在任意一台namenode机器上经过jps命令查找到namenode的进程号，而后经过kill -9的方式杀掉进程，观察另外一个namenode节点是否会从状态standby变成active状态。

hd@hd0:/opt/hadoop/apps/hadoop$ jps

1686 JournalNode

1239 QuorumPeerMain

1380 NameNode

2365 Jps

1863 DFSZKFailoverController

hd@hd0:/opt/hadoop/apps/hadoop$ kill -9 1380

而后观察原来是standby状态的namenode机器的zkfc日志，若最后一行出现以下日志，则表示切换成功：

2013-12-31 16:14:41,114 INFOorg.apache.hadoop.ha.ZKFailoverController: Successfully transitioned NameNodeat hd0/192.168.0.25:53310 to active state

这时再经过命令启动被kill掉的namenode进程

./sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

对应进程的zkfc最后一行日志以下：

2013-12-31 16:14:55,683 INFOorg.apache.hadoop.ha.ZKFailoverController: Successfully transitioned NameNodeat hd2/192.168.0.26:53310 to standby state

 

能够在两台namenode机器之间来回kill掉namenode进程以检查HDFS的HA配置！

 

 

                                                                                                       搭建hbase集群

 1.下载并解压hbase-0.98.0-hadoop2-bin.tar.gz到/home/hadoop下面

 tar zxvf  hbase-0.98.0-hadoop2-bin.tar.gz

 2.修改 hbase-env.sh ，hbase-site.xml，regionservers 这三个配置文件以下：

 2.1修改 hbase-env.sh 

 sudo  nano  /home/hadoop/ hbase-0.98.0-hadoop2 /conf/hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/home/hadoop/jdk1.7.0_03

export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase-0.98.0-hadoop2

export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.2.0

export PATH=$PATH:/home/hadoop/hbase-0.98.0-hadoop2/bin

export HBASE_MANAGES_ZK=false

 注意：若是hbase想用自身的zookeeper, HBASE_MANAGES_ZK属性变为true.

 2.2修改 hbase-site.xml

 sudo  nano  /home/hadoop/ hbase-0.98.0-hadoop2/conf/hbase-site.xml

 

<configuration>
   <property>

      <name>hbase.rootdir</name>

      <value>hdfs://mycluster/hbase</value>      //由于是多台master,因此hbase.roodir的值跟hadoop配置文件hdfs-site.xml中dfs.nameservices的值是同样的

   </property>

   <property>
      <name>hbase.cluster.distributed</name>

      <value>true</value>

   </property>

   <property>

     <name>hbase.zookeeper.quorum</name>

     <value>namenode1,namenode2,datanode,datanode1,datanode2</value>

  </property>
  <property>

      <name>hbase.master.port</name>    //当定义多台master的时候，咱们只须要提供端口号，单机配置只须要hbase.master的属性

      <value>60000</value>

   </property>

  <property>

     <name>zookeeper.session.timeout</name>

     <value>60000</value>

   </property>

   <property>

    <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>

     <value>2181</value>            //hbase.zookeeper.property.clientPort配置的这个端口号必须跟zookeeper配置的clientPort端口号一致。

   </property>
   <property>

    <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>

     <value>/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/data</value>   //hbase.zookeeper.property.dataDir配置跟zookeeperper配置的dataDir一致

   </property>

</configuration>

 

  

2.3修改 regionservers

 

sudo  nano  /home/hadoop/ hbase-0.98.0-hadoop2/conf/regionservers

写入如下内容：

datanode

datanode1

datanode2 

  

复制hbase到从机

scp  -r   /home/hadoop/hbase-0.98.0-hadoop2 hadoop@datanode:/home/hadoop/

scp  -r   /home/hadoop/ hbase-0.98.0-hadoop2 hadoop@datanode1:/home/hadoop/

scp  -r   /home/hadoop/ hbase-0.98.0-hadoop2 hadoop@datanode2:/home/hadoop/

 

 而后启动hbase，输入命令，记住：必定要先启动hadoop集群，才能启动hbase

 

bin/start-hbase.sh

在备节点上只用启动hbase的节点：bin/hbase-daemon.sh start master

 

咱们也能够经过WEB页面来管理查看HBase数据库。

 

  HMaster：http://192.168.0.25:60010/master.jsp

 

 

 

能够输入jps查看HMaster

 而后输入以下命令进入hbase的命令行管理界面：quit  退出

 

bin/hbase shell

 

 

bin/stop-hbase.sh    关闭hbase

 

 启动顺序：zookeeper-------hadoop-------hbase