hadoop HA集群搭建步骤

	NameNode	DataNode	Zookeeper	ZKFC	JournalNode	ResourceManager	NodeManager
node1	√		√	√		√
node2	√	√	√	√	√		√
node3		√	√		√		√
node4		√			√	√	√

1、4台机器，64位cenos6.5系统，Hadoop版本2.6.5

2、配置/etc/hosts

3、安装JDK1.8，配置环境变量

4、SSH免密登录

5、在node1，node2，node3上安装zookeeper，详见https://www.cnblogs.com/erbing/p/7493792.html

6、安装配置hadoop集群（在node1上操作）

下载并解压hadoop安装包
```
tar -zxvf hadoop-2.6.5-x64.tar.gz
```

添加到环境变量中（每台都做）

vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/app/hadoop-2.6.5
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin::$HADOOP_HOME/sbin

修改hadoop-env.sh
```
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144
```

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，name中的ns1必须和nameservice中一样 -->
    <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>node1:9000</value>
    </property>
    <!-- nn1的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
        <value>node1:50070</value>
    </property>
    <!-- nn2的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
        <value>node2:9000</value>
    </property>
    <!-- nn2的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
        <value>node2:50070</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://node2:8485;node3:8485;node4:8485/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>/app/hadoop-2.6.5/journaldata</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>
    <!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>
            sshfence
            shell(/bin/true)
        </value>
    </property>
    <!-- 使用sshfence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>

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,tmp这个目录需要提前建立好 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/app/hadoop-2.6.5/tmp</value>
    </property>
    <!-- 指定zookeeper地址 -->
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
    </property>
</configuration>

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>

修改yarn-site.xml

<configuration>
    <!-- 开启RM高可用 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- 指定RM的cluster id -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>yrc</value>
    </property>
    <!-- 指定RM的名字 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>
    <!-- 分别指定RM的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>node1</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>node4</value>
    </property>
    <!-- 指定zk集群地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>node1:2181,node2:2181,node3:2181</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
</configuration>

修改yarn-env.sh
```
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144
```
修改slaves
```
node2
node3
node4
```

将配置好的hadoop拷贝到其他节点

scp -r  ./hadoop-2.6.5 hello@node2:/app/
scp -r  ./hadoop-2.6.5 hello@node3:/app/
scp -r  ./hadoop-2.6.5 hello@node4:/app/

7、启动zookeeper集群（分别在node1、node2、node3上启动zk）

zkServer.sh start

#查看状态：一个leader，两个follower
zkServer.sh status

8、启动journalnode（分别在在node2、node3、node4上执行）

hadoop-daemon.sh start journalnode

　　jps命令检验，node2、node3、node4上多了JournalNode进程

9、格式化HDFS

在node1上执行命令（任意一个NameNode上）：

hdfs namenode -format

格式化后会根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成元数据文件（fsimage等），上面配置的地址是/app/hadoop-2.6.5/tmp
然后启动node1上的NameNode
```
hadoop-daemon.sh start namenode
```
在未格式化过的NameNode上（node2）执行以下命令同步元数据
```
hdfs  namenode  -bootstrapStandby
```
（如果是把一个非HA集群转成HA集群，应该运行命令“hdfs –initializeSharedEdits”，这会初始化JournalNode中的数据）

10、在node1上格式化ZKFC(任意一个NameNode上)

hdfs zkfc -formatZK

　　这会在ZooKeeper中创建znode节点，存储着NameNode失败自动切换的数据

11、启动HDFS(在node1上执行)

sh start-dfs.sh

12、启动YARN(分别在node1,node4上执行)

sh start-yarn.sh

成功部署完成后，通过jps查看进程是否都存在，或者在浏览器输入http://node1:50070查看NameNode信息。

测试集群工作状态的一些指令：
./bin/hdfs dfsadmin -report                           查看hdfs的各节点状态信息
./bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1        查看namenode高可用
./bin/yarn rmadmin –getServiceState rm1       查看ResourceManager高可用
./sbin/hadoop-daemon.sh start namenode     单独启动一个namenode进程
./hadoop-daemon.sh start zkfc                     单独启动一个zkfc进程

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