系统环境

　　centos 7（Linux version 3.10.0-862.el7.x86_64）
　　zookeeper-3.4.5
　　jdk-8u161-linux-x64
　　hadoop-2.6.0

前置配置

hadoop文档-单节点集群 | hadoop文档-集群设置 | hadoop文档-HDFS HA QJM | hadoop文档-HDFS HA NFS
Hadoop 高可用搭建视频教程 | 安装问题

本文HDFS HA采用的是QJM(QJM&NFS简介)

配置主机名

根据实际配置主机名称

hostnamectl set-hostname 主机名

# 例
hostnamectl set-hostname master
hostnamectl set-hostname slave1
hostnamectl set-hostname slave2

关闭防火墙

集群机器都要关掉防火墙
注意：每个节点都需要配置

systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
systemctl status firewalld

网卡配置

将集群IP地址改为静态以方便管理
注意：每个节点都需要配置

/etc/sysconfig/network-scripts/

默认静态配置 | 网卡命名规则

# 例
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-en33

#设备类型
TYPE=Ethernet
#地址分配模式
BOOTPROTO=static
#网卡名称
NAME=ens160
#是否启动
ONBOOT=yes
#IP地址
IPADDR=192.168.10.20
#子网掩码
NETMASK=255.255.255.0
#网关地址
GATEWAY=192.168.10.1
#DNS地址
DNS1=192.168.10.1

集群HOSTS配置

在集群hosts文件配置每个子节点的IP和主机名
每个节点都需要配置

# 结构
IP 主机名

# 例
192.168.37.100 master
192.168.37.101 slave1
192.168.37.102 slave2

SSH免密通讯

每个节点都需要配置
通过su命令切换用户

su - hadoop

通过 ssh-keygen 命令生成 RSA 秘钥和公钥

ssh-keygen -t rsa

键入命令后回车即可

RSA 生成好后 .ssh/ 目录下会生成 id_rsa 和 id_rsa.pub 两个文件，可通过命令 ssh-copy-id 将公钥发送给其他节点

ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub 用户名@主机

# 例
ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub hadoop@slave1

或者使用以下命令来一次发给多个主机

for i in 主机名;do ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub hadoop@$i;done

# 例
for i in master slave1 slave2;do ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub hadoop@$i;done

传输过程会 Are you sure you want to continue connecting(yes/no)? 填入yes后回车，输入节点密码即可

给每台主机配置完成后执行 ssh 命令来检验是否配置成功

ssh 用户名@主机名

# 例
ssh hadoop@slave1

或者使用以下命令来一次发给多个主机

for i in 主机名 ;do ssh hadoop@$i 'ls -al';done  

# 例
for i in node1.hadoop.learn node2.hadoop.learn node3.hadoop.learn ;do ssh hadoop@$i 'ls -al';done

JDK安装

rpm 包安装

rpm命令解释

rpm -ivh 包名
 -i (install   安装软件包 ) 
 -v (view  可视化)
 -h ( hour 方便自己记忆 显示安装进度)

找到安装包位置执行rpm命令进行安装

rpm -ivh /opt/jdk-8u271-linux-x64.rpm

压缩包安装

tar命令解释

tar -zxvf 压缩包位置 -C 解压位置

找到安装包位置执行 tar 命令进行解压安装

tar -zxvf /opt/jdk-8u161-linux-x64.tar.gz -C /opt/software/

解压完成后通过 mv 命令给文件夹重命名

mv 源文件/文件夹 目的文件/文件夹
# 例
mv /opt/software/jdk1.8.0_161 /opt/software/java

JDK环境配置

安装完成后配置 Java系统变量，根据实际情况配置

# 全局变量配置
/etc/profile
# 局部变量配置
~/.bashrc

全局变量、局部变量、环境变量解释
以下配置为全局变量，通过 vi 对 profile 文件进行配置

vi /etc/profile

打开文件后在文件末尾键入Java变量信息，JAVA_HOME 为Java安装位置

export JAVA_HOME=/usr/java/latest
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH:$HOME/bin

配置完成后 ESC :wq 保存退出，每次配置完成后需要执行 source 命令让配置内容生效

source /etc/profile

执行完成后在命令行键入 java -version 来检查配置文件是否生效

java -version

配置完成后可通过 scp 命令将 Java 和 profile 文件同步至其他节点
同步过去的 profile 文件需要 source 让其生效

# 例
scp /etc/profile root@slave1:/etc/profile
scp /etc/profile root@slave2:/etc/profile
scp -r /opt/java root@slave1:/opt/
scp -r /opt/java root@slave2:/opt/

Zookeeper 安装

zookeeper解压安装

通过 tar 命令解压 Zookeeper
通过 mv 命令修改 Zookeeper 文件名

tar -zxvf /opt/apache-zookeeper-3.5.9-bin.tar.gz -C /opt

mv /opt/apache-zookeeper-3.5.9-bin /opt/zookeeper

配置目录权限

执行 chown 命令给 zookeeper 分配用户权限 | chown命令详解

chown -R hadoop:hadoop /opt/zookeeper/

切换到用户组创建logs文件夹

su - hadoop
mkdir -p /opt/zookeeper/data/logs

编辑配置文件

使用 mv 命令将zoo_sample.cfg 改为 zoo.cfg

mv /opt/zookeeper/conf/zoo_sample.cfg /opt/zookeeper/conf/zoo.cfg

配置zoo.cfg文件

vi /opt/zookeeper/conf/zoo.cfg

配置文件中的一下内容即可

dataDir=/opt/zookeeper/data
dataLogDir=/opt/zookeeper/data/logs

#server.名称=主机名:端口:端口
#3888：选举leader使用
#2888：集群内机器通讯使用（Leader监听此端口）

server.1=master:2888:3888 
server.2=slave1:2888:3888 
server.3=slave2:2888:3888

配置完成保存后进入 /安装目录/zookeeper/data/ 下创建一个 myid 的文件

cd /opt/zookeeper/data/
touch myid
vi myid

或者

echo "编号" > 目录

# 例
echo "1" > /opt/zookeeper/data/myid

配置系统环境

配置 profile 文件，在其文件后追加zookeeper配置信息

#ZOOKEEPER
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/zookeeper/
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

配置完成后执行source生效配置文件

文件下发

可通过 scp 命令将 Zookeeper 和 profile 文件同步至其他节点
同步过去的 profile 文件需要 source 让其生效

# 例
scp /etc/profile root@slave1:/etc/profile
scp /etc/profile root@slave2:/etc/profile
scp -r /opt/zookeeper root@slave1:/opt/
scp -r /opt/zookeeper root@slave2:/opt/

传输完成后需要到子节点配置zookeeper文件权限，防止运行时出现权限不够导致无法启动
每个节点都需要配置

chown -R hadoop:hadoop /etc/zookeeper

权限设置完成后需要修改每个节点的myid文件要和 zoo.cfg 文件中的主机一致
每个节点都需要配置

vi /opt/zookeeper/data/myid

开启zookeeper集群

每个节点配置完成后可启动zookeeper服务
zookeeper没有集群开启，需每个节点都需要执行此命令

zkServer.sh start

查看zookeeper 服务状态

zkServer.sh status

zookeeper 需要两个节点及其以上这里才会显示连接，执行完start命令后可以通过jps确定zookeeper服务是否正常启动，如没有启动可在执行命令目录下找到zookeeper.out日志输出文件，来检查未启动原因。

Hadoop 安装

Hadoop 解压安装

通过 tar 命令解压 Hadoop
通过 mv 命令修改 Hadoop 文件名

tar -zxvf /opt/hadoop-2.10.1.tar.gz -C /opt/

mv /opt/hadoop-2.10.1 /opt/hadoop

执行 chown 命令给 Hadoop 分配用户权限

chown -R hadoop:hadoop /opt/hadoop

配置系统环境

配置 profile 文件，在其文件后追加Hadoop配置信息

#HADOOP
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

配置完成后执行source生效配置文件
修改 Hadoop 配置文件
Hadoop 配置文件目录

Hadoop安装目录/hadoop/etc/hadoop/

需要配置文件名
在 Hadoop3.0 以上的版本,使用的是 workers 配置文件,而在 Hadoop3.0 以下,使用的是 slaves 配置文件

hadoop-env.sh
yarn-env.sh 
core-site.xml 
hdfs-site.xml 
mapred-site.xml
yarn-site.xml
slaves

Hadoop 配置文件设置

配置hadoop-env.sh 和 yarn-env.sh

hadoop-env.sh 和 yarn-env.sh 只需要配置JAVA_HOME即可

配置 core-site.xml

core-site.xml 配置信息

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop20ha</value>
    </property>

    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/data/bigdata/data/hadoopdata</value>
    </property>
    <!-- 指定高可用zookeeper集群访问地址-->
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.bigdata.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.bigdata.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>
</configuration>

配置 hdfs-site.xml

hdfs-site.xml 配置信息
官方DOCS / HDFS HA QJM 配置基础配置项官方已给出

<!--Hadoop HA hdfs-site.xml -->
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>hadoop20ha</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.hadoop20ha</name>
        <value>nm1,nm2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop20ha.nm1</name>
        <value>slave1:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.hadoop20ha.nm1</name>
        <value>slave1:50070</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.hadoop20ha.nm2</name>
        <value>slave2:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.hadoop20ha.nm2</name>
        <value>slave2:50070</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://master:8485;slave1:8485;slave2:8485/hadoop20ha</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.hadoop20ha</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfigureFailoverProxyProvider</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>
            sshfence
            shell(/bin/true)
        </value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
    </property>
    <!-- 隔离超时时间-->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
        <value>30000</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/opt/data/bigdata/data/journaldata</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

配置 mapred-site.xml

新装Hadoop 配置目录下没有mapred-site.xml文件，需要执行 cp 命令复制目录下 mapred-site.xml.template 为 mapred-site.xml

cp /opt/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /opt/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

mapred-site.xml 配置信息
参数 mapreduce.framework.name 默认是local 需要修改
jobhistory 可以不用配置，根据实际需求自行配置

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>master:10020</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>master:19888</value>
    </property>
</configuration>

配置 yarn-site.xml

yarn-site.xml 配置信息
官方DOCS / RM HA 配置基础配置项官方已给出，在此基础上添加官方 Recovering previous active-RM’s state的配置，文档官方也给出简单例子RM Restart，还需要配置 yarn.nodemanager.aux-services 为 mapreduce_shuffle
注意：官方DOCS 搭建中发现的问题
问题解决在通过官方配置配置时发现文中提供的 hadoop.zk.address 在2.7.7版本中无法使用，日志报错：Embedded automatic failover is enabled, but yarn.resourcemanager.zk-address is not set ，需改为 yarn.resourcemanager.zk-address ，官方文档未对此弃用进行标注（issues）

2023-02-02 11:58:03,065 FATAL org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.ResourceManager: Error starting ResourceManagerorg.apache.hadoop.yarn.exceptions.YarnRuntimeException: Embedded automatic failover is enabled, but yarn.resourcemanager.zk-address is not set        
        at org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.EmbeddedElectorService.serviceInit(EmbeddedElectorService.java:70)        
        at org.apache.hadoop.service.AbstractService.init(AbstractService.java:163)              at org.apache.hadoop.service.CompositeService.serviceInit(CompositeService.java:107)
        at org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.AdminService.serviceInit(AdminService.java:142)
        at org.apache.hadoop.service.AbstractService.init(AbstractService.java:163)      
        at org.apache.hadoop.service.CompositeService.serviceInit(CompositeService.java:107)
        at org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.ResourceManager.serviceInit(ResourceManager.java:267)
        at org.apache.hadoop.service.AbstractService.init(AbstractService.java:163)      
        at org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.ResourceManager.main(ResourceManager.java:1187)

<property>
  <name>hadoop.zk.address</name>
  <value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
</property>

<!--变更-->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
  <value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
</property>

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>yrc20</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>slave1</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>slave2</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
    </property>
    <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>86400</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>
    <property>
        <!-- 
        Applicationslave1通过该地址向RM申请资源、释放资源，
        本设置是ResourceManager对Applicationslave1暴露的地址 
        -->
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
        <value>slave1:8030</value>
    </property>
    <property>
        <!-- NodeManager通过该地址交换信息 -->
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
        <value>slave1:8031</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 客户机通过该地址向RM提交对应应用程序操作 -->
        <name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
        <value>slave1:8032</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 管理员通过该地址向RM发送管理命令 -->
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>
        <value>slave1:8033</value>
    </property>
    <property>
        <!-- RM HTTP访问地址，查看集群信息 -->
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
        <value>slave1:8088</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 同rm1对应内容 -->
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
        <value>slave2:8030</value>
    </property>
    <property>
        <!-- NodeManager通过该地址交换信息 -->
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
        <value>slave2:8031</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 客户机通过该地址向RM提交对应应用程序操作 -->
        <name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
        <value>slave2:8032</value>
    </property>
    <property>
        <!-- 管理员通过该地址向RM发送管理命令 -->
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>
        <value>slave2:8033</value>
    </property>
    <property>
        <!-- RM HTTP访问地址，查看集群信息 -->
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
        <value>slave2:8088</value>
    </property>
</configuration>

配置 slaves/workers

slaves 配置信息
在 Hadoop3.0 以上的版本,使用的是 workers 配置文件,而在 Hadoop3.0 以下,使用的是 slaves 配置文件

主机名

#例
master
sleave1
sleave2

环境下发

可通过 scp 命令将 hadoop 和 profile 文件同步至其他节点
:同步过去的 profile 文件需要 source 让其生效

# 例
scp /etc/profile root@slave1:/etc/profile
scp /etc/profile root@slave2:/etc/profile
scp -r /opt/hadoop root@slave1:/opt/
scp -r /opt/hadoop root@slave2:/opt/

传输完成后需要变更一下hadoop目录文件权限

chown -R hadoop:hadoop /etc/hadoop

启动Hadoop

journalnode节点启动

需每个节点都需要执行此命令

hadoop-daemon.sh start journalnode

格式化namenode

注意：此命令需要在配置文件中配置的namenode节点下执行，且此命令只能执行一次,core-site.xml 配置文件中的hadoop.tmp.dir目录下内容namenode节点元数据需要同步，不同步会导致除namenode主节点其他namenode节点启动失败。

在执行zkfc的格式化时需要注意的问题：问题汇总

hdfs namenode -format

hdfs zkfc -formatZK

启动全部服务

start-all.sh

备用 resourcemanager 启动

yarn-daemon.sh start resourcemanager

通过执行jps命令检查每个节点启动服务项是否成功

jps

通过web检查每个节点启动服务项是否成功

http://主机名:8088
http://主机名:50070

关闭hadoop服务

stop-all.sh

Hadoop 2.7.7 HA 高可用搭建

系统环境

前置配置

配置主机名

关闭防火墙

网卡配置

集群HOSTS配置

SSH免密通讯

JDK安装

rpm 包安装

压缩包安装

JDK环境配置

Zookeeper 安装

zookeeper解压安装

配置目录权限

编辑配置文件

配置系统环境

文件下发

开启zookeeper集群

Hadoop 安装

Hadoop 解压安装

配置系统环境

Hadoop 配置文件设置

配置hadoop-env.sh 和 yarn-env.sh

配置 core-site.xml

配置 hdfs-site.xml

配置 mapred-site.xml

配置 yarn-site.xml

配置 slaves/workers

环境下发

启动Hadoop

journalnode节点启动

格式化namenode

启动全部服务

备用 resourcemanager 启动

通过执行jps命令检查每个节点启动服务项是否成功

通过web检查每个节点启动服务项是否成功

关闭hadoop服务

2023 年电商数据可视化训练

Hudi 0.12.0 编译部署

Clickhouse 21.9.4.35 离线安装配置

Hbase 2.2.3 安装配置

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