1.修改Linux主机名
2.修改IP
3.修改主机名和IP的映射关系
4.关闭防火墙
5.ssh免登陆
6.安装JDK，配置环境变量等
192.168.249.145 master01
192.168.249.176 master02
192.168.249.154 slave01
192.168.249.152 slave02
192.168.249.153 slave03
集群规划：
主机名 IP安装的软件运行的进程
master01 192.168.249.145 jdk、hadoop、hadoopNameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)、hadoopResourceManager
master02 192.168.249.176 jdk、hadoop、hadoopNameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)、hadoopResourceManager
slave01 192.168.249.154 jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
slave02 192.168.249.152 jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
slave03 192.168.249.153 jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
说明：
1.在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。
hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中，主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode
这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态
2.hadoop-2.2.0中依然存在一个问题，就是ResourceManager只有一个，存在单点故障，hadoop-2.4.1解决了这个问题，有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调
安装步骤：
1.安装配置zooekeeper集群（在slave01上）
1.1解压
1.2修改配置
cd $ZKHOME/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
修改：dataDir=$ZKHOME/tmp
在最后添加：
server.1=slave01:2888:3888
server.2=slave02:2888:3888
server.3=slave03:2888:3888
保存退出
然后创建一个tmp文件夹
mkdir $ZKHOME/tmp
再创建一个空文件
touch $ZKHOME/tmp/myid
最后向该文件写入ID
echo 1 > $ZKHOME/tmp/myid
1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点
scp -r $ZKHOME slave02:~
scp -r $ZKHOME slave03:~
注意：修改slave02、slave03对应$ZKHOME/tmp/myid内容
slave02：
echo 2 > $ZKHOME/tmp/myid
slave03：
echo 3 > $ZKHOME/tmp/myid
2.安装配置hadoop集群（在master01上操作）
2.1解压
2.2配置HDFS（hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下）
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=$JAVA_HOME
export HADOOP_HOME=$HADOOP_HOME
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
2.2.1修改hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=$JAVA_HOME
2.2.2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 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>$HADOOP_HOME/tmp</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>slave01:2181,slave02:2181,slave03:2181</value>
</property>
</configuration>
2.2.3修改hdfs-site.xml
<configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
<value>master01:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>master01:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>master02:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>master02:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://slave01:8485;slave02:8485;slave03:8485/ns1</value>
</property>
<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>$HADOOP_HOME/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>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
<value>30000</value>
</property>
</configuration>
2.2.4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>
2.2.5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>master01</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>master02</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>slave01:2181,slave02:2181,slave03:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
2.2.6修改slaves
slave01
slave02
2.2.7配置免密码登陆
#首先要配置master01到master01、master02、slave01、slave02、slave03的免密码登陆
#在master01上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点，包括自己
ssh-copy-id master01
ssh-copy-id master02
ssh-copy-id slave01
ssh-copy-id slave02
ssh-copy-id slave03
#配置master02到master01、master02、slave01、slave02、slave03的免密码登陆
#在master01上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点，包括自己
ssh-copy-id master01
ssh-copy-id master02
ssh-copy-id slave01
ssh-copy-id slave02
ssh-copy-id slave03
#注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置master02到master01的免登陆
在weekend02上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id -i weekend01
2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r $HADOOP_HOME master02:~
scp -r $HADOOP_HOME slave01:~
scp -r $HADOOP_HOME slave02:~
scp -r $HADOOP_HOME slave03:~
###注意：严格按照下面的步骤
2.5启动zookeeper集群（分别在slave01、slave02、slave03上启动zk）
cd $ZKHOME/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
./zkServer.sh status
2.6启动journalnode（分别在在slave01、slave02、slave03上执行）
cd $HADOOP_HOME
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验，slave01、slave02、slave03上多了JournalNode进程
2.7格式化HDFS
#在master01上执行命令:
hdfs namenode -format
#格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是$HADOOP_HOME/tmp，然后将$HADOOP_HOME/tmp拷贝到master02的$HADOOP_HOME下。
scp -r tmp/ master02:$HADOOP_HOME
##也可以这样，建议hdfs namenode -bootstrapStandby
2.8格式化ZKFC(在master01上执行即可)
sbin/start-dfs.sh
2.10启动YARN(#####注意#####：是在master01,master02上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就要分别在不同的机器上启动)(我这里没有分开，是因为机器内存限制)
sbin/start-yarn.sh
到此，hadoop-2.6.2配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://192.168.249.145:50070
NameNode 'master01:9000' (active)
http://192.168.249.176:50070
NameNode 'master02:9000' (standby)
验证HDFS HA
首先向hdfs上传一个文件
hadoop fs -put /etc/profile /profile
hadoop fs -ls /
然后再kill掉active的NameNode
kill -9 <pid of NN>
通过浏览器访问：http://192.168.249.176:50070
NameNode 'master02:9000' (active)
这个时候master02上的NameNode变成了active
在执行命令：
hadoop fs -ls /
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile
刚才上传的文件依然存在！！！
手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问：http://192.168.1.201:50070
NameNode 'weekend01:9000' (standby)
验证YARN：
运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out
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 获取一个namenode节点的HA状态
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
2.修改IP
3.修改主机名和IP的映射关系
4.关闭防火墙
5.ssh免登陆
6.安装JDK，配置环境变量等
192.168.249.145 master01
192.168.249.176 master02
192.168.249.154 slave01
192.168.249.152 slave02
192.168.249.153 slave03
集群规划：
主机名 IP安装的软件运行的进程
master01 192.168.249.145 jdk、hadoop、hadoopNameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)、hadoopResourceManager
master02 192.168.249.176 jdk、hadoop、hadoopNameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)、hadoopResourceManager
slave01 192.168.249.154 jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
slave02 192.168.249.152 jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
slave03 192.168.249.153 jdk、hadoop、zookeeperDataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
说明：
1.在hadoop2.0中通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步active namenode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。
hadoop2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中，主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode
这里还配置了一个zookeeper集群，用于ZKFC（DFSZKFailoverController）故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为standby状态
2.hadoop-2.2.0中依然存在一个问题，就是ResourceManager只有一个，存在单点故障，hadoop-2.4.1解决了这个问题，有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调
安装步骤：
1.安装配置zooekeeper集群（在slave01上）
1.1解压
1.2修改配置
cd $ZKHOME/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
修改：dataDir=$ZKHOME/tmp
在最后添加：
server.1=slave01:2888:3888
server.2=slave02:2888:3888
server.3=slave03:2888:3888
保存退出
然后创建一个tmp文件夹
mkdir $ZKHOME/tmp
再创建一个空文件
touch $ZKHOME/tmp/myid
最后向该文件写入ID
echo 1 > $ZKHOME/tmp/myid
1.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点
scp -r $ZKHOME slave02:~
scp -r $ZKHOME slave03:~
注意：修改slave02、slave03对应$ZKHOME/tmp/myid内容
slave02：
echo 2 > $ZKHOME/tmp/myid
slave03：
echo 3 > $ZKHOME/tmp/myid
2.安装配置hadoop集群（在master01上操作）
2.1解压
2.2配置HDFS（hadoop2.0所有的配置文件都在$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下）
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=$JAVA_HOME
export HADOOP_HOME=$HADOOP_HOME
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin
#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop
2.2.1修改hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=$JAVA_HOME
2.2.2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 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>$HADOOP_HOME/tmp</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>slave01:2181,slave02:2181,slave03:2181</value>
</property>
</configuration>
2.2.3修改hdfs-site.xml
<configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
<value>master01:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>master01:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>master02:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>master02:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://slave01:8485;slave02:8485;slave03:8485/ns1</value>
</property>
<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>$HADOOP_HOME/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>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
<value>30000</value>
</property>
</configuration>
2.2.4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>
2.2.5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>master01</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>master02</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>slave01:2181,slave02:2181,slave03:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
2.2.6修改slaves
slave01
slave02
slave03
#首先要配置master01到master01、master02、slave01、slave02、slave03的免密码登陆
#在master01上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点，包括自己
ssh-copy-id master01
ssh-copy-id master02
ssh-copy-id slave01
ssh-copy-id slave02
ssh-copy-id slave03
#配置master02到master01、master02、slave01、slave02、slave03的免密码登陆
#在master01上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点，包括自己
ssh-copy-id master01
ssh-copy-id master02
ssh-copy-id slave01
ssh-copy-id slave02
ssh-copy-id slave03
#注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置master02到master01的免登陆
在weekend02上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id -i weekend01
2.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r $HADOOP_HOME master02:~
scp -r $HADOOP_HOME slave01:~
scp -r $HADOOP_HOME slave02:~
scp -r $HADOOP_HOME slave03:~
###注意：严格按照下面的步骤
2.5启动zookeeper集群（分别在slave01、slave02、slave03上启动zk）
cd $ZKHOME/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
./zkServer.sh status
2.6启动journalnode（分别在在slave01、slave02、slave03上执行）
cd $HADOOP_HOME
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验，slave01、slave02、slave03上多了JournalNode进程
2.7格式化HDFS
#在master01上执行命令:
hdfs namenode -format
#格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是$HADOOP_HOME/tmp，然后将$HADOOP_HOME/tmp拷贝到master02的$HADOOP_HOME下。
scp -r tmp/ master02:$HADOOP_HOME
##也可以这样，建议hdfs namenode -bootstrapStandby
2.8格式化ZKFC(在master01上执行即可)
hdfs zkfc -formatZK
sbin/start-dfs.sh
2.10启动YARN(#####注意#####：是在master01,master02上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们都要占用大量资源，所以把他们分开了，他们分开了就要分别在不同的机器上启动)(我这里没有分开，是因为机器内存限制)
sbin/start-yarn.sh
到此，hadoop-2.6.2配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://192.168.249.145:50070
NameNode 'master01:9000' (active)
http://192.168.249.176:50070
NameNode 'master02:9000' (standby)
验证HDFS HA
首先向hdfs上传一个文件
hadoop fs -put /etc/profile /profile
hadoop fs -ls /
然后再kill掉active的NameNode
kill -9 <pid of NN>
通过浏览器访问：http://192.168.249.176:50070
NameNode 'master02:9000' (active)
这个时候master02上的NameNode变成了active
在执行命令：
hadoop fs -ls /
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile
刚才上传的文件依然存在！！！
手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问：http://192.168.1.201:50070
NameNode 'weekend01:9000' (standby)
验证YARN：
运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out
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 获取一个namenode节点的HA状态
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