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【大数据入门核心技术-Hadoop】（六）Hadoop3.2.1高可用集群搭建

一、Hadoop部署的三种方式

1、Standalone mode（独立模式）

独立模式又称为单机模式，仅1个机器运行1个java进程，主要用于调试。

2、Pseudo-Distributed mode（伪分布式模式）

伪分布模式也是在1个机器上运行HDFS的NameNode和DataNode、YARN的 ResourceManger和NodeManager，但分别启动单独的java进程，主要用于调试。

3、Cluster mode（集群模式）

单Namenode节点模式-高可用HA模式

集群模式主要用于生产环境部署。会使用N台主机组成一个Hadoop集群。这种部署模式下，主节点和从节点会分开部署在不同的机器上。

本教程主要安装 多Namenode 节点 高可用集群模式

二、准备工作

1、先完成zk高可用搭建

【大数据入门核心技术-Zookeeper】（五）ZooKeeper集群搭建

2、/etc/hosts增加内容

172.30.1.56 hadoop001

172.30.1.57 hadoop001

172.30.1.58 hadoop001

3、各台服务器分别创建目录

mkdir -p /data/bigdata/hadoop/tmp

mkdir -p /data/bigdata/hadoop/var

mkdir -p /data/bigdata/hadoop/dfs/name

mkdir -p /data/bigdata/hadoop/dfs/data

mkdir -p /data/bigdata/hadoop/jn

4、关闭防火墙和禁用swap交换分区

1)关闭防火墙和SeLinux

systemctl stop firewalld && systemctl disable firewalld
setenforce 0
sed -i 's/SELINUX=.*/SELINUX=disabled/g' /etc/sysconfig/selinux

2)禁用swap交换分区

swapoff -a && sed -i 's/SELINUX=.*/SELINUX=disabled/g' /etc/sysconfig/selinux

5、三台机器间免密

生成密钥

ssh-keygen -t rsa

将密钥复制到其他机器

ssh-copy-id slave1
ssh-copy-id slave2

6、安装jdk

将jdk目录复制到/usr/local

vim /etc/profile

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131
export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre
export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib
export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

source /etc/profile

java -version

查看结果

java version "1.8.0_131"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_131-b11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.131-b11, mixed mode)

7、下载好hadoop安装包

下载地址

Apache Hadoop

本次以hadoop3.2.1下载为例

解压
tar zxvf hadoop-3.2.1.tar.gz -C /usr/local

vim /etc/profile

export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

source /etc/profile

三、高可用配置

1、配置core-site.xml

<configuration>
    <!-- 把多个 NameNode 的地址组装成一个集群 mycluster -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://mycluster</value>
    </property>
    <!-- 指定 hadoop 运行时产生文件的存储目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/data/bigdata/hadoop/tmp</value>
    </property>
    <!-- 指定 zkfc 要连接的 zkServer 地址 -->
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>hadoop101:2181,hadoop102:2181,hadoop103:2181</value>
    </property>
    <!-- NN 连接 JN 重试次数，默认是 10 次 -->
    <property>
        <name>ipc.client.connect.max.retries</name>
        <value>20</value>
    </property>
    <!-- 重试时间间隔，默认 1s -->
    <property>
        <name>ipc.client.connect.retry.interval</name>
        <value>5000</value>
    </property>
</configuration>

2、配置hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/data/bigdata/hadoop/dfs/name</value>
        <description>datanode 上存储 hdfs 名字空间元数据</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/data/bigdata/hadoop/dfs/data</value>
        <description>datanode 上数据块的物理存储位置</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
        <description>副本个数，默认配置是 3，应小于 datanode 机器数量</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.permissions.enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    
    
    <!-- JournalNode 数据存储目录 -->
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/data/bigdata/hadoop/jn</value>
    </property>
    <!-- 完全分布式集群名称 -->
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>
    <!-- 集群中 NameNode 节点都有哪些 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2,nn3</value>
    </property>
    <!-- NameNode 的 RPC 通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop101:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop102:8020</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn3</name>
        <value>hadoop103:8020</value>
    </property>
    
    <!-- NameNode 的 http 通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop101:9870</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
        <value>hadoop102:9870</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn3</name>
        <value>hadoop103:9870</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 NameNode 元数据在 JournalNode 上的存放位置 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://hadoop101:8485;hadoop102:8485;hadoop103:8485/mycluster</value>
    </property>
    <!-- 访问代理类：client 用于确定哪个 NameNode 为 Active -->
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    <!-- 配置隔离机制，即同一时刻只能有一台服务器对外响应 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>sshfence</value>
    </property>
    <!-- 使用隔离机制时需要 ssh 秘钥登录-->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
    </property>
    <!-- 启用 nn 故障自动转移 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

3、配置yarn-site.xml文件

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    
    <!-- 启用 resourcemanager ha -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    
    <!-- 声明两台 resourcemanager 的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>cluster-yarn1</value>
    </property>
    
    <!--指定 resourcemanager 的逻辑列表-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2,rm3</value>
    </property>
    
    <!-- ========== rm1 的配置 ========== -->
    <!-- 指定 rm1 的主机名 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>hadoop101</value>
    </property>
    <!-- 指定 rm1 的 web 端地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
        <value>hadoop101:8088</value>
    </property>
    <!-- 指定 rm1 的内部通信地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
        <value>hadoop101:8032</value>
    </property>
    <!-- 指定 AM 向 rm1 申请资源的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
        <value>hadoop101:8030</value>
    </property>
    <!-- 指定供 NM 连接的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
        <value>hadoop101:8031</value>
    </property>
    
    <!-- ========== rm2 的配置 ========== -->
    <!-- 指定 rm2 的主机名 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>hadoop102</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
        <value>hadoop102:8088</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
        <value>hadoop102:8032</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
        <value>hadoop102:8030</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
        <value>hadoop102:8031</value>
    </property>
    
    <!-- ========== rm3 的配置 ========== -->
    <!-- 指定 rm3 的主机名 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm3</name>
        <value>hadoop103</value>
    </property>
    <!-- 指定 rm3 的 web 端地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm3</name>
        <value>hadoop103:8088</value>
    </property>
    <!-- 指定 rm3 的内部通信地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address.rm3</name>
        <value>hadoop103:8032</value>
    </property>
    <!-- 指定 AM 向 rm3 申请资源的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm3</name>
        <value>hadoop103:8030</value>
    </property>
    <!-- 指定供 NM 连接的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm3</name>
        <value>hadoop103:8031</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 zookeeper 集群的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>hadoop101:2181,hadoop102:2181,hadoop103:2181</value>
    </property>
    
    <!-- 启用自动恢复 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    
    <!-- 指定 resourcemanager 的状态信息存储在 zookeeper 集群 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateSt ore</value>
    </property>
    
    <!-- 环境变量的继承 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLAS
SPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>

    <!-- ZK中ZNode节点能存储的最大数据量，以字节为单位，默认是 1048576 字节，也就是1MB，现在扩大100倍 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-max-znode-size.bytes</name>
        <value>104857600</value>
    </property>
 
    <!--用于状态存储的类,可以设置为-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
   <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>
</configuration>

4、配置mapred-site.xml

<configuration>
    <!--  指定 MapReduce 程序运行在 Yarn 上  -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <!--  历史服务器端地址  -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>hadoop101:10020</value>
    </property>
    <!--  历史服务器 web 端地址  -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>hadoop101:19888</value>
    </property>
</configuration>

5、配置workers

hadoop101
hadoop102
hadoop103

6、修改配置hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_131
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.3.1

export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

四、分发文件

scp -r /usr/local/hadoop-3.2.1 hadoop102:/usr/local

scp -r /usr/local/hadoop-3.2.1 hadoop103:/usr/local

五、启动服务

在各个 JournalNode 节点上（每台虚拟机），输入以下命令启动 journalnode 服务

hdfs --daemon start journalnode

node1上格式化namenode
hdfs namenode -format

node1上启动namenode
hdfs --daemon start namenode

在 [nn2,nn3] 上，同步 nn1 的元数据信息
hdfs namenode -bootstrapStandby

在node1节点上格式化ZKFC
hdfs zkfc -formatZK

node1节点上启动HDFS和Yarn
start-dfs.sh
start-yarn.sh

到此hadoop高可用集群搭建就完成了。

六、查看服务

jps

查看yarn服务状态

yarn rmadmin -getAllServiceState

yarn rmadmin -getServiceState rm1

zkCli.sh 客户端查看 ResourceManager 选举锁节点内容：

get -s /yarn-leader-election/cluster-yarn1/ActiveStandbyElectorLock

七、常见问题解决

1、高可用下提示Operation category READ is not supported in state standby

hadoop fs -ls /

总提示

hadoop fs -ls /

2022-12-06 02:02:22,062 INFO retry.RetryInvocationHandler: org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.ipc.StandbyException): Operation category READ is not supported in state standby. Visit https://s.apache.org/sbnn-error

    at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.StandbyState.checkOperation(StandbyState.java:98)

    at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode$NameNodeHAContext.checkOperation(NameNode.java:2021)

    at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.checkOperation(FSNamesystem.java:1449)

    at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.FSNamesystem.getFileInfo(FSNamesystem.java:3183)

    at org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNodeRpcServer.getFileInfo(NameNodeRpcServer.java:1173)

解决办法：

手动将活跃的namenode切换到第一台

hdfs haadmin -failover nn3 nn1
标签： hadoop 大数据 hdfs
本文转载自: https://blog.csdn.net/forest_long/article/details/128157294
版权归原作者 forest_long 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
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