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前言 Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要，Hadoop是大数据技术的基础，对Hadoop基础知识的掌握的扎实程度，会决定在大数据技术道路上走多远。 这是一篇入门文章，Hadoop的学习方法很多，网上也有很多学习路线图。本文的思路是：以安装部署Apache Hadoop2.x版本为主线，来介绍Hadoop2.x的架构组成、各模块协同工作原理、技术细节。安装不是目的，通过安装认识Hadoop才是目的。 本文分为五个部分、十三节、四十九步。 第一部分：Linux环境安装Hadoop是运行在Linux，虽然借助工具也可以运行在Windows上，但是建议还是运行在Linux系统上，第一部分介绍Linux环境的安装、配置、Java JDK安装等。 第二部分：Hadoop本地模式安装Hadoop本地模式只是用于本地开发调试，或者快速安装体验Hadoop，这部分做简单的介绍。 第三部分：Hadoop伪分布式模式安装学习Hadoop一般是在伪分布式模式下进行。这种模式是在一台机器上各个进程上运行Hadoop的各个模块，伪分布式的意思是虽然各个模块是在各个进程上分开运行的，但是只是运行在一个操作系统上的，并不是真正的分布式。 第四部分：完全分布式安装完全分布式模式才是生产环境采用的模式，Hadoop运行在服务器集群上，生产环境一般都会做HA，以实现高可用。 第五部分：Hadoop HA安装HA是指高可用，为了解决Hadoop单点故障问题，生产环境一般都做HA部署。这部分介绍了如何配置Hadoop2.x的高可用，并简单介绍了HA的工作原理。
安装过程中，会穿插简单介绍涉及到的知识。希望能对大家有所帮助。
第一部分：Linux环境安装第一步、配置Vmware NAT网络一、Vmware网络模式介绍 参考：http://blog.csdn.net/collection4u/article/details/14127671 二、NAT模式配置 NAT是网络地址转换，是在宿主机和虚拟机之间增加一个地址转换服务，负责外部和虚拟机之间的通讯转接和IP转换。 我们部署Hadoop集群，这里选择NAT模式，各个虚拟机通过NAT使用宿主机的IP来访问外网。 我们的要求是集群中的各个虚拟机有固定的IP、可以访问外网，所以进行如下设置： 1、 Vmware安装后，默认的NAT设置如下： ![]()
2、 默认的设置是启动DHCP服务的，NAT会自动给虚拟机分配IP，但是我们需要将各个机器的IP固定下来，所以要取消这个默认设置。 3、 为机器设置一个子网网段，默认是192.168.136网段，我们这里设置为100网段，将来各个虚拟机Ip就为 192.168.100.*。 4、 点击NAT设置按钮，打开对话框，可以修改网关地址和DNS地址。这里我们为NAT指定DNS地址。 ![]()
5、 网关地址为当前网段里的.2地址，好像是固定的，我们不做修改，先记住网关地址就好了，后面会用到。 第二步、安装Linux操作系统三、Vmware上安装Linux系统 1、 文件菜单选择新建虚拟机 2、 选择经典类型安装，下一步。 3、 选择稍后安装操作系统，下一步。 4、 选择Linux系统，版本选择CentOS 64位。 ![]()
5、 命名虚拟机，给虚拟机起个名字，将来显示在Vmware左侧。并选择Linux系统保存在宿主机的哪个目录下，应该一个虚拟机保存在一个目录下，不能多个虚拟机使用一个目录。 ![]()
6、 指定磁盘容量，是指定分给Linux虚拟机多大的硬盘，默认20G就可以，下一步。 7、 点击自定义硬件，可以查看、修改虚拟机的硬件配置，这里我们不做修改。 8、 点击完成后，就创建了一个虚拟机，但是此时的虚拟机还是一个空壳，没有操作系统，接下来安装操作系统。 9、 点击编辑虚拟机设置，找到DVD，指定操作系统ISO文件所在位置。 ![]()
10、 点击开启此虚拟机，选择第一个回车开始安装操作系统。 ![]()
11、 设置root密码。 ![]()
12、 选择Desktop，这样就会装一个Xwindow。 ![]()
13、 先不添加普通用户，其他用默认的，就把Linux安装完毕了。 四、设置网络 因为Vmware的NAT设置中关闭了DHCP自动分配IP功能，所以Linux还没有IP，需要我们设置网络各个参数。 1、 用root进入Xwindow，右击右上角的网络连接图标，选择修改连接。 ![]()
2、 网络连接里列出了当前Linux里所有的网卡，这里只有一个网卡System eth0，点击编辑。 ![]()
3、 配置IP、子网掩码、网关（和NAT设置的一样）、DNS等参数，因为NAT里设置网段为100.*，所以这台机器可以设置为192.168.100.10网关和NAT一致，为192.168.100.2 ![]()
4、 用ping来检查是否可以连接外网，如下图，已经连接成功。 ![]()
五、修改Hostname
1、 临时修改hostname
[root@localhost Desktop]# hostname bigdata-senior01.chybinmy.com
这种修改方式，系统重启后就会失效。
2、 永久修改hostname
想永久修改，应该修改配置文件 /etc/sysconfig/network。
命令：[root@bigdata-senior01 ~] vim /etc/sysconfig/network
打开文件后，
NETWORKING=yes #使用网络 HOSTNAME=bigdata-senior01.chybinmy.com #设置主机名
六、配置Host
命令：[root@bigdata-senior01 ~] vim /etc/hosts 添加hosts: 192.168.100.10 bigdata-senior01.chybinmy.com
七、关闭防火墙
学习环境可以直接把防火墙关闭掉。
(1) 用root用户登录后，执行查看防火墙状态。
[root@bigdata-senior01 hadoop]# service iptables status
(2) 用[root@bigdata-senior01 hadoop]# service iptables stop关闭防火墙，这个是临时关闭防火墙。
[root@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]# service iptables stop iptables: Setting chains to policy ACCEPT: filter [ OK ] iptables: Flushing firewall rules: [ OK ] iptables: Unloading modules: [ OK ]
(3) 如果要永久关闭防火墙用。
[root@bigdata-senior01 hadoop]# chkconfig iptables off
关闭，这种需要重启才能生效。
八、关闭selinux
selinux是Linux一个子安全机制，学习环境可以将它禁用。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim /etc/sysconfig/selinux
# This file controls the state of SELinux on the system. # SELINUX= can take one of these three values: # enforcing - SELinux security policy is enforced. # permissive - SELinux prints warnings instead of enforcing. # disabled - No SELinux policy is loaded. SELINUX=disabled # SELINUXTYPE= can take one of these two values: # targeted - Targeted processes are protected, # mls - Multi Level Security protection. SELINUXTYPE=targeted
enter image description here 第三步、安装JDK
九、安装Java JDK
1、 查看是否已经安装了java JDK。
[root@bigdata-senior01 Desktop]# java –version 1 注意：Hadoop机器上的JDK，最好是Oracle的Java JDK，不然会有一些问题，比如可能没有JPS命令。 如果安装了其他版本的JDK，卸载掉。
2、 安装java JDK
(1) 去下载Oracle版本Java JDK：jdk-7u67-linux-x64.tar.gz
(2) 将jdk-7u67-linux-x64.tar.gz解压到/opt/modules目录下
[root@bigdata-senior01 /]# tar -zxvf jdk-7u67-linux-x64.tar.gz -C /opt/modules 1 (3) 添加环境变量
设置JDK的环境变量 JAVA_HOME。需要修改配置文件/etc/profile，追加
export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67" export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 1 2 修改完毕后，执行 source /etc/profile
(4)安装后再次执行 java –version,可以看见已经安装完成。
[root@bigdata-senior01 /]# java -version java version "1.7.0_67" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.7.0_67-b01) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 24.65-b04, mixed mode) 1 2 3 4 第二部分：Hadoop本地模式安装
第四步、Hadoop部署模式
Hadoop部署模式有：本地模式、伪分布模式、完全分布式模式、HA完全分布式模式。
区分的依据是NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等模块运行在几个JVM进程、几个机器。
模式名称 各个模块占用的JVM进程数 各个模块运行在几个机器数上 本地模式 1个 1个 伪分布式模式 N个 1个 完全分布式模式 N个 N个 HA完全分布式 N个 N个 第五步、本地模式部署
十、本地模式介绍
本地模式是最简单的模式，所有模块都运行与一个JVM进程中，使用的本地文件系统，而不是HDFS，本地模式主要是用于本地开发过程中的运行调试用。下载hadoop安装包后不用任何设置，默认的就是本地模式。
十一、解压hadoop后就是直接可以使用
1、 创建一个存放本地模式hadoop的目录
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ mkdir /opt/modules/hadoopstandalone
2、 解压hadoop文件
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/hadoopstandalone/
3、 确保JAVA_HOME环境变量已经配置好
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ echo ${JAVA_HOME} /opt/modules/jdk1.7.0_67
十二、运行MapReduce程序，验证
我们这里用hadoop自带的wordcount例子来在本地模式下测试跑mapreduce。
1、 准备mapreduce输入文件wc.input
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ cat /opt/data/wc.input hadoop mapreduce hive hbase spark storm sqoop hadoop hive spark hadoop
2、 运行hadoop自带的mapreduce Demo
[hadoop@bigdata-senior01 hadoopstandalone]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-e ![]()
这里可以看到job ID中有local字样，说明是运行在本地模式下的。 3、 查看输出文件 本地模式下，mapreduce的输出是输出到本地。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoopstandalone]$ ll output2 total 4 -rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 60 Jul 7 12:50 part-r-00000 -rw-r--r-- 1 hadoop hadoop 0 Jul 7 12:50 _SUCCESS
输出目录中有_SUCCESS文件说明JOB运行成功，part-r-00000是输出结果文件。
第三部分：Hadoop伪分布式模式安装
第六步、伪分布式Hadoop部署过程
十三、Hadoop所用的用户设置
1、 创建一个名字为hadoop的普通用户
[root@bigdata-senior01 ~]# useradd hadoop [root@bigdata-senior01 ~]# passwd hadoop
2、 给hadoop用户sudo权限
[root@bigdata-senior01 ~]# vim /etc/sudoers 1 设置权限，学习环境可以将hadoop用户的权限设置的大一些，但是生产环境一定要注意普通用户的权限限制。
root ALL=(ALL) ALL hadoop ALL=(root) NOPASSWD:ALL 1 2 注意：如果root用户无权修改sudoers文件，先手动为root用户添加写权限。
[root@bigdata-senior01 ~]# chmod u+w /etc/sudoers 1 3、 切换到hadoop用户
[root@bigdata-senior01 ~]# su - hadoop [hadoop@bigdata-senior01 ~]$
4、 创建存放hadoop文件的目录
[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ sudo mkdir /opt/modules 1 5、 将hadoop文件夹的所有者指定为hadoop用户
如果存放hadoop的目录的所有者不是hadoop，之后hadoop运行中可能会有权限问题，那么就讲所有者改为hadoop。
[hadoop@bigdata-senior01 ~]# sudo chown -R hadoop:hadoop /opt/modules 1 十四、解压Hadoop目录文件
1、 复制hadoop-2.5.0.tar.gz到/opt/modules目录下。
2、 解压hadoop-2.5.0.tar.gz
[hadoop@bigdata-senior01 ~]# cd /opt/modules [hadoop@bigdata-senior01 hadoop]# tar -zxvf hadoop-2.5.0.tar.gz
十五、配置Hadoop
1、 配置Hadoop环境变量
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop]# vim /etc/profile 1 追加配置：
export HADOOP_HOME="/opt/modules/hadoop-2.5.0" export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
执行：source /etc/profile 使得配置生效
验证HADOOP_HOME参数：
[hadoop@bigdata-senior01 /]$ echo $HADOOP_HOME /opt/modules/hadoop-2.5.0
2、 配置 hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件的JAVA_HOME参数
[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ sudo vim ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hadoop-env.sh 1 修改JAVA_HOME参数为： export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"
3、 配置core-site.xml ![]()
[hadoop@bigdata-senior01 ~]{HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml （1） fs.defaultFS参数配置的是HDFS的地址。
<property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://bigdata-senior01.chybinmy.com:8020</value> </property>
（2） hadoop.tmp.dir配置的是Hadoop临时目录，比如HDFS的NameNode数据默认都存放这个目录下，查看*-default.xml等默认配置文件，就可以看到很多依赖${hadoop.tmp.dir}的配置。
默认的hadoop.tmp.dir是/tmp/hadoop-${user.name},此时有个问题就是NameNode会将HDFS的元数据存储在这个/tmp目录下，如果操作系统重启了，系统会清空/tmp目录下的东西，导致NameNode元数据丢失，是个非常严重的问题，所有我们应该修改这个路径。
创建临时目录： [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo mkdir -p /opt/data/tmp 1 将临时目录的所有者修改为hadoop [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo chown –R hadoop:hadoop /opt/data/tmp 1 修改hadoop.tmp.dir <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/data/tmp</value> </property> 1
十六、配置、格式化、启动HDFS 1、 配置hdfs-site.xml ![]()
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property>
dfs.replication配置的是HDFS存储时的备份数量，因为这里是伪分布式环境只有一个节点，所以这里设置为1。 2、 格式化HDFS ![]()
[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ hdfs namenode –format
格式化是对HDFS这个分布式文件系统中的DataNode进行分块，统计所有分块后的初始元数据的存储在NameNode中。
格式化后，查看core-site.xml里hadoop.tmp.dir（本例是/opt/data目录）指定的目录下是否有了dfs目录，如果有，说明格式化成功。
注意：
格式化时，这里注意hadoop.tmp.dir目录的权限问题，应该hadoop普通用户有读写权限才行，可以将/opt/data的所有者改为hadoop。 [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo chown -R hadoop:hadoop /opt/data
查看NameNode格式化后的目录。
[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ ll /opt/data/tmp/dfs/name/current ![]()
fsimage是NameNode元数据在内存满了后，持久化保存到的文件。 fsimage*.md5 是校验文件，用于校验fsimage的完整性。 seen_txid 是hadoop的版本 vession文件里保存：
namespaceID：NameNode的唯一ID。
clusterID:集群ID，NameNode和DataNode的集群ID应该一致，表明是一个集群。
#Mon Jul 04 17:25:50 CST 2016 namespaceID=2101579007 clusterID=CID-205277e6-493b-4601-8e33-c09d1d23ece4 cTime=0 storageType=NAME_NODE blockpoolID=BP-1641019026-127.0.0.1-1467624350057 layoutVersion=-57 3、 启动NameNode [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode starting namenode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-namenode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out ![]()
4、 启动DataNode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode starting datanode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-datanode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out ![]()
5、 启动SecondaryNameNode [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/hadoop-daemon.sh start secondarynamenode starting secondarynamenode, logging to /opt/modules/hadoop-2.5.0/logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-bigdata-senior01.chybinmy.com.out ![]()
6、 JPS命令查看是否已经启动成功，有结果就是启动成功了。 [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ jps 3034 NameNode 3233 Jps 3193 SecondaryNameNode 3110 DataNode ![]()
7、 HDFS上测试创建目录、上传、下载文件 HDFS上创建目录 [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -mkdir /demo1 上传本地文件到HDFS上 [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -put ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml /demo1 读取HDFS上的文件内容 [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -cat /demo1/core-site.xml ![]()
从HDFS上下载文件到本地 [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -get /demo1/core-site.xml ![]()
十七、配置、启动YARN
1、 配置mapred-site.xml
默认没有mapred-site.xml文件，但是有个mapred-site.xml.template配置模板文件。复制模板生成mapred-site.xml。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]# cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml 1 添加配置如下：
<property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property>
指定mapreduce运行在yarn框架上。 ![]()
2、 配置yarn-site.xml
添加配置如下：
<property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>bigdata-senior01.chybinmy.com</value> </property>
yarn.nodemanager.aux-services配置了yarn的默认混洗方式，选择为mapreduce的默认混洗算法。
yarn.resourcemanager.hostname指定了Resourcemanager运行在哪个节点上。 ![]()
3、 启动Resourcemanager [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager ![]()
4、 启动nodemanager [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager ![]()
5、 查看是否启动成功 [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ jps 3034 NameNode 4439 NodeManager 4197 ResourceManager 4543 Jps 3193 SecondaryNameNode 3110 DataNode 可以看到ResourceManager、NodeManager已经启动成功了。 ![]()
6、 YARN的Web页面 YARN的Web客户端端口号是8088，通过http://192.168.100.10:8088/可以查看。 ![]()
十八、运行MapReduce Job 在Hadoop的share目录里，自带了一些jar包，里面带有一些mapreduce实例小例子，位置在share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar，可以运行这些例子体验刚搭建好的Hadoop平台，我们这里来运行最经典的WordCount实例。 1、 创建测试用的Input文件 创建输入目录:
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /wordcountdemo/input 创建原始文件: 在本地/opt/data目录创建一个文件wc.input,内容如下。 ![]()
将wc.input文件上传到HDFS的/wordcountdemo/input目录中: [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/data/wc.input /wordcountdemo/input ![]()
2、 运行WordCount MapReduce Job
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples- 2.5.0.jar wordcount /wordcountdemo/input /wordcountdemo/output ![]()
3、 查看输出结果目录
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -ls /wordcountdemo/output
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 0 2016-07-05 05:12 /wordcountdemo/output/_SUCCESS
-rw-r--r-- 1 hadoop supergroup 60 2016-07-05 05:12 /wordcountdemo/output/part-r-00000
![]()
output目录中有两个文件，_SUCCESS文件是空文件，有这个文件说明Job执行成功。
part-r-00000文件是结果文件，其中-r-说明这个文件是Reduce阶段产生的结果，mapreduce程序执行时，可以没有reduce阶段，但是肯定会有map阶段，如果没有reduce阶段这个地方有是-m-。
一个reduce会产生一个part-r-开头的文件。
查看输出文件内容。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -cat /wordcountdemo/output/part-r-00000
hadoop 3
hbase 1
hive 2
mapreduce 1
spark 2
sqoop 1
storm 1
结果是按照键值排好序的。
十九、停止Hadoop
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode
stopping namenode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode
stopping datanode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
stopping resourcemanager
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager
stopping nodemanager
![]()
二十、 Hadoop各个功能模块的理解 1、 HDFS模块 HDFS负责大数据的存储，通过将大文件分块后进行分布式存储方式，突破了服务器硬盘大小的限制，解决了单台机器无法存储大文件的问题，HDFS是个相对独立的模块，可以为YARN提供服务，也可以为HBase等其他模块提供服务。 2、 YARN模块 YARN是一个通用的资源协同和任务调度框架，是为了解决Hadoop1.x中MapReduce里NameNode负载太大和其他问题而创建的一个框架。 YARN是个通用框架，不止可以运行MapReduce，还可以运行Spark、Storm等其他计算框架。 3、 MapReduce模块 MapReduce是一个计算框架，它给出了一种数据处理的方式，即通过Map阶段、Reduce阶段来分布式地流式处理数据。它只适用于大数据的离线处理，对实时性要求很高的应用不适用。 第七步、开启历史服务二十一、历史服务介绍 Hadoop开启历史服务可以在web页面上查看Yarn上执行job情况的详细信息。可以通过历史服务器查看已经运行完的Mapreduce作业记录，比如用了多少个Map、用了多少个Reduce、作业提交时间、作业启动时间、作业完成时间等信息。 二十二、开启历史服务
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver、
开启后，可以通过Web页面查看历史服务器：
http://bigdata-senior01.chybinmy.com:19888/
二十三、Web查看job执行历史
1、 运行一个mapreduce任务
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-
2.5.0.jar wordcount /wordcountdemo/input /wordcountdemo/output1
2、 job执行中
![]()
3、 查看job历史 ![]()
![]()
历史服务器的Web端口默认是19888，可以查看Web界面。 但是在上面所显示的某一个Job任务页面的最下面，Map和Reduce个数的链接上，点击进入Map的详细信息页面，再查看某一个Map或者Reduce的详细日志是看不到的，是因为没有开启日志聚集服务。 二十四、开启日志聚集 4、 日志聚集介绍 MapReduce是在各个机器上运行的，在运行过程中产生的日志存在于各个机器上，为了能够统一查看各个机器的运行日志，将日志集中存放在HDFS上，这个过程就是日志聚集。 5、 开启日志聚集 配置日志聚集功能： Hadoop默认是不启用日志聚集的。在yarn-site.xml文件里配置启用日志聚集。
<property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <value>106800</value> </property> 1 2 3 4 5 6 7 8 yarn.log-aggregation-enable:是否启用日志聚集功能。
yarn.log-aggregation.retain-seconds：设置日志保留时间，单位是秒。
将配置文件分发到其他节点：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop]$ scp /opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/ [hadoop@bigdata-senior01 hadoop]$ scp /opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/
重启Yarn进程：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/stop-yarn.sh [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/start-yarn.sh
重启HistoryServer进程：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
6、 测试日志聚集
运行一个demo MapReduce，使之产生日志：
bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /input /output1 1 查看日志：
运行Job后，就可以在历史服务器Web页面查看各个Map和Reduce的日志了。
第四部分：完全分布式安装
第八步、完全布式环境部署Hadoop
完全分部式是真正利用多台Linux主机来进行部署Hadoop，对Linux机器集群进行规划，使得Hadoop各个模块分别部署在不同的多台机器上。
二十五、环境准备
1、 克隆虚拟机
Vmware左侧选中要克隆的机器，这里对原有的BigData01机器进行克隆，虚拟机菜单中，选中管理菜单下的克隆命令。
选择“创建完整克隆”，虚拟机名称为BigData02，选择虚拟机文件保存路径，进行克隆。
再次克隆一个名为BigData03的虚拟机。
2、 配置网络
修改网卡名称：
在BigData02和BigData03机器上编辑网卡信息。执行sudo vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules命令。因为是从BigData01机器克隆来的，所以会保留BigData01的网卡eth0，并且再添加一个网卡eth1。并且eth0的Mac地址和BigData01的地址是一样的，Mac地址不允许相同，所以要删除eth0，只保留eth1网卡，并且要将eth1改名为eth0。将修改后的eth0的mac地址复制下来，修改network-scripts文件中的HWADDR属性。
sudo vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 ![]()
修改网络参数： BigData02机器IP改为192.168.100.12 BigData03机器IP改为192.168.100.13 3、 配置Hostname BigData02配置hostname为 bigdata-senior02.chybinmy.com BigData03配置hostname为 bigdata-senior03.chybinmy.com 4、 配置hosts BigData01、BigData02、BigData03三台机器hosts都配置为：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo vim /etc/hosts 192.168.100.10 bigdata-senior01.chybinmy.com 192.168.100.12 bigdata-senior02.chybinmy.com 192.168.100.13 bigdata-senior03.chybinmy.com
5、 配置Windows上的SSH客户端
在本地Windows中的SSH客户端上添加对BigData02、BigData03机器的SSH链接。
二十六、服务器功能规划
[td]bigdata-senior01.chybinmy.com | bigdata-senior02.chybinmy.com | bigdata-senior03.chybinmy.com | | NameNode | ResourceManage | | | DataNode | DataNode | DataNode | | NodeManager | NodeManager | NodeManager | | HistoryServer | | SecondaryNameNode |
二十七、在第一台机器上安装新的Hadoop 为了和之前BigData01机器上安装伪分布式Hadoop区分开来，我们将BigData01上的Hadoop服务都停止掉，然后在一个新的目录/opt/modules/app下安装另外一个Hadoop。
我们采用先在第一台机器上解压、配置Hadoop，然后再分发到其他两台机器上的方式来安装集群。 6、 解压Hadoop目录：
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/app/ 1 7、 配置Hadoop JDK路径修改hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件中的JDK路径：
export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67" 1 8、 配置core-site.xml
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/core-site.xml 1 <configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://bigdata-senior01.chybinmy.com:8020</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/modules/app/hadoop-2.5.0/data/tmp</value> </property> </configuration>
fs.defaultFS为NameNode的地址。
hadoop.tmp.dir为hadoop临时目录的地址，默认情况下，NameNode和DataNode的数据文件都会存在这个目录下的对应子目录下。应该保证此目录是存在的，如果不存在，先创建。
9、 配置hdfs-site.xml
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration> <property> <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name> <value>bigdata-senior03.chybinmy.com:50090</value> </property> </configuration
dfs.namenode.secondary.http-address是指定secondaryNameNode的http访问地址和端口号，因为在规划中，我们将BigData03规划为SecondaryNameNode服务器。
所以这里设置为：bigdata-senior03.chybinmy.com:50090
10、 配置slaves
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/slaves bigdata-senior01.chybinmy.com bigdata-senior02.chybinmy.com bigdata-senior03.chybinmy.com
slaves文件是指定HDFS上有哪些DataNode节点。
11、 配置yarn-site.xml
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/yarn-site.xml 1 <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>bigdata-senior02.chybinmy.com</value> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <value>106800</value> </property>
根据规划yarn.resourcemanager.hostname这个指定resourcemanager服务器指向bigdata-senior02.chybinmy.com。
yarn.log-aggregation-enable是配置是否启用日志聚集功能。
yarn.log-aggregation.retain-seconds是配置聚集的日志在HDFS上最多保存多长时间。
12、 配置mapred-site.xml
从mapred-site.xml.template复制一个mapred-site.xml文件。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml 1 <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.address</name> <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:10020</value> </property> <property> <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name> <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:19888</value> </property> </configuration>
mapreduce.framework.name设置mapreduce任务运行在yarn上。
mapreduce.jobhistory.address是设置mapreduce的历史服务器安装在BigData01机器上。
mapreduce.jobhistory.webapp.address是设置历史服务器的web页面地址和端口号。
二十八、设置SSH无密码登录
Hadoop集群中的各个机器间会相互地通过SSH访问，每次访问都输入密码是不现实的，所以要配置各个机器间的
SSH是无密码登录的。
1、 在BigData01上生成公钥
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-keygen -t rsa 1 一路回车，都设置为默认值，然后再当前用户的Home目录下的.ssh目录中会生成公钥文件（id_rsa.pub）和私钥文件（id_rsa）。
2、 分发公钥
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-id bigdata-senior01.chybinmy.com [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-id bigdata-senior02.chybinmy.com [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ssh-copy-id bigdata-senior03.chybinmy.com
3、 设置BigData02、BigData03到其他机器的无密钥登录
同样的在BigData02、BigData03上生成公钥和私钥后，将公钥分发到三台机器上。
二十九、分发Hadoop文件
1、 首先在其他两台机器上创建存放Hadoop的目录
[hadoop@bigdata-senior02 ~]$ mkdir /opt/modules/app [hadoop@bigdata-senior03 ~]$ mkdir /opt/modules/app
2、 通过Scp分发
Hadoop根目录下的share/doc目录是存放的hadoop的文档，文件相当大，建议在分发之前将这个目录删除掉，可以节省硬盘空间并能提高分发的速度。
doc目录大小有1.6G。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ du -sh /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/share/doc 1.6G /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/share/doc [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/ bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/app [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/ bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/app
三十、格式NameNode
在NameNode机器上执行格式化：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/bin/hdfs namenode –format 1 注意：
如果需要重新格式化NameNode,需要先将原来NameNode和DataNode下的文件全部删除，不然会报错，NameNode和DataNode所在目录是在core-site.xml中hadoop.tmp.dir、dfs.namenode.name.dir、dfs.datanode.data.dir属性配置的。
<property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/data/tmp</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.name.dir</name> <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name</value> </property> <property> <name>dfs.datanode.data.dir</name> <value>file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data</value> </property> 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 因为每次格式化，默认是创建一个集群ID，并写入NameNode和DataNode的VERSION文件中（VERSION文件所在目录为dfs/name/current 和 dfs/data/current），重新格式化时，默认会生成一个新的集群ID,如果不删除原来的目录，会导致namenode中的VERSION文件中是新的集群ID,而DataNode中是旧的集群ID，不一致时会报错。
另一种方法是格式化时指定集群ID参数，指定为旧的集群ID。
三十一、启动集群
1、 启动HDFS
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/sbin/start-dfs.sh ![]()
2、 启动YARN
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/sbin/start-yarn.sh
在BigData02上启动ResourceManager:
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager ![]()
3、 启动日志服务器
因为我们规划的是在BigData03服务器上运行MapReduce日志服务，所以要在BigData03上启动。
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver starting historyserver, logging to /opt/modules/app/hadoop-2.5.0/logs/mapred-hadoop-historyserver-bigda ta-senior03.chybinmy.com.out
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ jps 3570 Jps 3537 JobHistoryServer 3310 SecondaryNameNode 3213 DataNode 3392 NodeManager
4、 查看HDFS Web页面
http://bigdata-senior01.chybinmy.com:50070/ 5、 查看YARN Web 页面 http://bigdata-senior02.chybinmy.com:8088/cluster 三十二、测试Job 我们这里用hadoop自带的wordcount例子来在本地模式下测试跑mapreduce。 1、 准备mapreduce输入文件wc.input
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ cat /opt/data/wc.input hadoop mapreduce hive hbase spark storm sqoop hadoop hive spark hadoop 1 2 3 4 5 2、 在HDFS创建输入目录input
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir /input 1 3、 将wc.input上传到HDFS
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/data/wc.input /input/wc.input
4、 运行hadoop自带的mapreduce Demo
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /input/wc.input /output ![]()
5、 查看输出文件
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -ls /output Found 2 items -rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 0 2016-07-14 16:36 /output/_SUCCESS -rw-r--r-- 3 hadoop supergroup 60 2016-07-14 16:36 /output/part-r-00000 1 2 3 4 第五部分：Hadoop HA安装
HA的意思是High Availability高可用，指当当前工作中的机器宕机后，会自动处理这个异常，并将工作无缝地转移到其他备用机器上去，以来保证服务的高可用。
HA方式安装部署才是最常见的生产环境上的安装部署方式。Hadoop HA是Hadoop 2.x中新添加的特性，包括NameNode HA 和 ResourceManager HA。因为DataNode和NodeManager本身就是被设计为高可用的，所以不用对他们进行特殊的高可用处理。
第九步、时间服务器搭建
Hadoop对集群中各个机器的时间同步要求比较高，要求各个机器的系统时间不能相差太多，不然会造成很多问题。可以配置集群中各个机器和互联网的时间服务器进行时间同步，但是在实际生产环境中，集群中大部分服务器是不能连接外网的，这时候可以在内网搭建一个自己的时间服务器（NTP服务器），集群的各个机器与这个时间服务器进行时间同步。
三十三、配置NTP服务器
我们选择第三台机器（bigdata-senior03.chybinmy.com）为NTF服务器，其他机器和这台机器进行同步。
1、 检查ntp服务是否已经安装
[hadoop@bigdata-senior03 data]$ sudo rpm -qa | grep ntp ntpdate-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64 ntp-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64 1 2 3 显示已经安装过了ntp程序，其中ntpdate-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64 是用来和某台服务器进行同步的，ntp-4.2.6p5-1.el6.centos.x86_64是用来提供时间同步服务的。
2、 修改配置文件ntp.conf
[hadoop@bigdata-senior03 data]$ vim /etc/ntp.conf 1 启用restrice,修改网段
restrict 192.168.100.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap 将这行的注释去掉，并且将网段改为集群的网段，我们这里是100网段。
注释掉server域名配置
#server 0.centos.pool.ntp.org iburst #server 1.centos.pool.ntp.org iburst #server 2.centos.pool.ntp.org iburst #server 3.centos.pool.ntp.org iburst 1 2 3 4 是时间服务器的域名，这里不需要连接互联网，所以将他们注释掉。
修改
server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10
3、 修改配置文件ntpd
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ sudo vim /etc/sysconfig/ntpd
添加一行配置：SYNC_CLOCK=yes ![]()
4、 启动ntp服务
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ sudo chkconfig ntpd on 1 这样每次机器启动时，ntp服务都会自动启动。
三十四、配置其他机器的同步
切换到root用户进行配置通过contab进行定时同步：
[root@bigdata-senior02 hadoop]# crontab -e */10 * * * * /usr/sbin/ntpdate bigdata-senior03.chybinmy.com [root@bigdata-senior02 hadoop]# crontab -e */10 * * * * /usr/sbin/ntpdate bigdata-senior03.chybinmy.com
三十五、 测试同步是否有效
1、 查看目前三台机器的时间
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S" 2016-09-23 16:43:56 [hadoop@bigdata-senior02 ~]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S" 2016-09-23 16:44:08 [hadoop@bigdata-senior01 data]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S" 2016-09-23 16:44:18
2、 修改bigdata-senior01上的时间
将时间改为一个以前的时间：
[hadoop@bigdata-senior01 data]$ sudo date -s '2016-01-01 00:00:00' Fri Jan 1 00:00:00 CST 2016 [hadoop@bigdata-senior01 data]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S" 2016-01-01 00:00:05
等10分钟，看是否可以实现自动同步，将bigdata-senior01上的时间修改为和bigdata-senior03上的一致。
3、 查看是否自动同步时间
[hadoop@bigdata-senior01 data]$ date "+%Y-%m-%d %H:%M:%S" 2016-09-23 16:54:36
可以看到bigdata-senior01上的时间已经实现自动同步了。
第十步、Zookeeper分布式机器部署
三十六、zookeeper说明
Zookeeper在Hadoop集群中的作用。
Zookeeper是分布式管理协作框架，Zookeeper集群用来保证Hadoop集群的高可用，（高可用的含义是：集群中就算有一部分服务器宕机，也能保证正常地对外提供服务。）
Zookeeper保证高可用的原理。
Zookeeper集群能够保证NamaNode服务高可用的原理是：Hadoop集群中有两个NameNode服务，两个NaameNode都定时地给Zookeeper发送心跳，告诉Zookeeper我还活着，可以提供服务，单某一个时间只有一个是Action状态，另外一个是Standby状态，一旦Zookeeper检测不到Action NameNode发送来的心跳后，就切换到Standby状态的NameNode上，将它设置为Action状态，所以集群中总有一个可用的NameNode，达到了NameNode的高可用目的。
Zookeeper的选举机制。
Zookeeper集群也能保证自身的高可用，保证自身高可用的原理是，Zookeeper集群中的各个机器分为Leader和Follower两个角色，写入数据时，要先写入Leader，Leader同意写入后，再通知Follower写入。客户端读取数时，因为数据都是一样的，可以从任意一台机器上读取数据。
这里Leader角色就存在单点故障的隐患，高可用就是解决单点故障隐患的。Zookeeper从机制上解决了Leader的单点故障问题，Leader是哪一台机器是不固定的，Leader是选举出来的。选举流程是，集群中任何一台机器发现集群中没有Leader时，就推荐自己为Leader，其他机器来同意，当超过一半数的机器同意它为Leader时，选举结束，所以Zookeeper集群中的机器数据必须是奇数。这样就算当Leader机器宕机后，会很快选举出新的Leader，保证了Zookeeper集群本身的高可用。
写入高可用。
集群中的写入操作都是先通知Leader，Leader再通知Follower写入，实际上当超过一半的机器写入成功后，就认为写入成功了，所以就算有些机器宕机，写入也是成功的。
读取高可用。
zookeeperk客户端读取数据时，可以读取集群中的任何一个机器。所以部分机器的宕机并不影响读取。
zookeeper服务器必须是奇数台，因为zookeeper有选举制度，角色有：领导者、跟随者、观察者，选举的目的是保证集群中数据的一致性。
三十七、安装zookeeper
我们这里在BigData01、BigData02、BigData03三台机器上安装zookeeper集群。
1、 解压安装包
在BigData01上安装解压zookeeper安装包。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ tar -zxf /opt/sofeware/zookeeper-3.4.8.tar.gz -C /opt/modules/
2、 修改配置
拷贝conf下的zoo_sample.cfg副本，改名为zoo.cfg。zoo.cfg是zookeeper的配置文件：
[hadoop@bigdata-senior01 zookeeper-3.4.8]$ cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg 1 dataDir属性设置zookeeper的数据文件存放的目录：
dataDir=/opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData
指定zookeeper集群中各个机器的信息：
server.1=bigdata-senior01.chybinmy.com:2888:3888 server.2=bigdata-senior02.chybinmy.com:2888:3888 server.3=bigdata-senior03.chybinmy.com:2888:3888
server后面的数字范围是1到255，所以一个zookeeper集群最多可以有255个机器。 ![]()
3、 创建myid文件 在dataDir所指定的目录下创一个名为myid的文件，文件内容为server点后面的数字。 ![]()
4、 分发到其他机器
[hadoop@bigdata-senior01 zookeeper-3.4.8]$ scp -r /opt/modules/zookeeper-3.4.8 bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules [hadoop@bigdata-senior01 zookeeper-3.4.8]$ scp -r /opt/modules/zookeeper-3.4.8 bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules
5、 修改其他机器上的myid文件
[hadoop@bigdata-senior02 zookeeper-3.4.8]$ echo 2 > /opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData/myid [hadoop@bigdata-senior02 zookeeper-3.4.8]$ cat /opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData/myid 2
[hadoop@bigdata-senior03 ~]$ echo 3 > /opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData/myid [hadoop@bigdata-senior03 ~]$ cat /opt/modules/zookeeper-3.4.8/data/zData/myid 3
6、 启动zookeeper
需要在各个机器上分别启动zookeeper。
[hadoop@bigdata-senior01 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start [hadoop@bigdata-senior02 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start [hadoop@bigdata-senior03 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start ![]()
三十八、zookeeper命令 进入zookeeper Shell 在zookeeper根目录下执行 bin/zkCli.sh进入zk shell模式。 zookeeper很像一个小型的文件系统，/是根目录，下面的所有节点都叫zNode。 进入zk shell 后输入任意字符，可以列出所有的zookeeper命令 ![]()
查询zNode上的数据：get /zookeeper 创建一个zNode : create /znode1 “demodata “ 列出所有子zNode：ls / ![]()
删除znode : rmr /znode1 退出shell模式：quit 第十一步、Hadoop 2.x HDFS HA 部署三十九、HDFS HA原理 单NameNode的缺陷存在单点故障的问题，如果NameNode不可用，则会导致整个HDFS文件系统不可用。所以需要设计高可用的HDFS（Hadoop HA）来解决NameNode单点故障的问题。解决的方法是在HDFS集群中设置多个NameNode节点。但是一旦引入多个NameNode，就有一些问题需要解决。 HDFS HA需要保证的四个问题：
保证NameNode内存中元数据数据一致，并保证编辑日志文件的安全性。 多个NameNode如何协作 客户端如何能正确地访问到可用的那个NameNode。 怎么保证任意时刻只能有一个NameNode处于对外服务状态。
解决方法
对于保证NameNode元数据的一致性和编辑日志的安全性，采用Zookeeper来存储编辑日志文件。 两个NameNode一个是Active状态的，一个是Standby状态的，一个时间点只能有一个Active状态的
NameNode提供服务,两个NameNode上存储的元数据是实时同步的，当Active的NameNode出现问题时，通过Zookeeper实时切换到Standby的NameNode上，并将Standby改为Active状态。 客户端通过连接一个Zookeeper的代理来确定当时哪个NameNode处于服务状态。
四十、HDFS HA架构图 ![]()
HDFS HA架构中有两台NameNode节点，一台是处于活动状态（Active）为客户端提供服务，另外一台处于热备份状态（Standby）。 元数据文件有两个文件：fsimage和edits，备份元数据就是备份这两个文件。JournalNode用来实时从Active NameNode上拷贝edits文件，JournalNode有三台也是为了实现高可用。 Standby NameNode不对外提供元数据的访问，它从Active NameNode上拷贝fsimage文件，从JournalNode上拷贝edits文件，然后负责合并fsimage和edits文件，相当于SecondaryNameNode的作用。最终目的是保证Standby NameNode上的元数据信息和Active NameNode上的元数据信息一致，以实现热备份。 Zookeeper来保证在Active NameNode失效时及时将Standby NameNode修改为Active状态。 ZKFC（失效检测控制）是Hadoop里的一个Zookeeper客户端，在每一个NameNode节点上都启动一个ZKFC进程，来监控NameNode的状态，并把NameNode的状态信息汇报给Zookeeper集群，其实就是在Zookeeper上创建了一个Znode节点，节点里保存了NameNode状态信息。当NameNode失效后，ZKFC检测到报告给Zookeeper，Zookeeper把对应的Znode删除掉，Standby ZKFC发现没有Active状态的NameNode时，就会用shell命令将自己监控的NameNode改为Active状态，并修改Znode上的数据。
Znode是个临时的节点，临时节点特征是客户端的连接断了后就会把znode删除，所以当ZKFC失效时，也会导致切换NameNode。 DataNode会将心跳信息和Block汇报信息同时发给两台NameNode，DataNode只接受Active NameNode发来的文件读写操作指令。
四十一、搭建HDFS HA 环境 1、 服务器角色规划 [td]bigdata-senior01.chybinmy.com | bigdata-senior01.chybinmy.com | bigdata-senior01.chybinmy.com | | NameNode | NameNode | | | Zookeeper | Zookeeper | Zookeeper | | DataNode | DataNode | DataNode | | | ResourceManage | ResourceManage | | NodeManager | NodeManager | NodeManager |
2、 创建HDFS HA 版本Hadoop程序目录 在bigdata01、bigdata02、bigdata03三台机器上分别创建目录/opt/modules/hadoopha/用来存放Hadoop HA环境。
[hadoop@bigdata-senior01 modules]$ mkdir /opt/modules/hadoopha
3、 新解压Hadoop 2.5.0
[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/hadoopha/
4、 配置Hadoop JDK路径
修改hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件中的JDK路径 export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"
5、 配置hdfs-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration> <property> <!-- 为namenode集群定义一个services name --> <name>dfs.nameservices</name> <value>ns1</value> </property> <property> <!-- nameservice 包含哪些namenode，为各个namenode起名 --> <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <property> <!-- 名为nn1的namenode 的rpc地址和端口号，rpc用来和datanode通讯 --> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name> <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:8020</value> </property> <property> <!-- 名为nn2的namenode 的rpc地址和端口号，rpc用来和datanode通讯 --> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name> <value>bigdata-senior02.chybinmy.com:8020</value> </property> <property> <!--名为nn1的namenode 的http地址和端口号，web客户端 --> <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name> <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:50070</value> </property> <property> <!--名为nn2的namenode 的http地址和端口号，web客户端 --> <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name> <value>bigdata-senior02.chybinmy.com:50070</value> </property> <property> <!-- namenode间用于共享编辑日志的journal节点列表 --> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://bigdata-senior01.chybinmy.com:8485;bigdata-senior02.chybinmy.com:8485;bigdata-senior03.chybinmy.com:8485/ns1</value> </property> <property> <!-- journalnode 上用于存放edits日志的目录 --> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/tmp/data/dfs/jn</value> </property> <property> <!-- 客户端连接可用状态的NameNode所用的代理类 --> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <property> <!-- --> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value>sshfence</value> </property> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value> </property> </configuration>
6、 配置core-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration> <property> <!-- hdfs 地址，ha中是连接到nameservice --> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://ns1</value> </property> <property> <!-- --> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/data/tmp</value> </property> </configuration>
hadoop.tmp.dir设置hadoop临时目录地址，默认时，NameNode和DataNode的数据存在这个路径下。
7、 配置slaves文件
bigdata-senior01.chybinmy.com bigdata-senior02.chybinmy.com bigdata-senior03.chybinmy.com
8、 分发到其他节点
分发之前先将share/doc目录删除，这个目录中是帮助文件，并且很大，可以删除。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/hadoopha bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/hadoopha bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules
9、 启动HDFS HA集群
三台机器分别启动Journalnode。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode [hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode [hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
jps命令查看是否启动。
10、 启动Zookeeper
在三台节点上启动Zookeeper：
[hadoop@bigdata-senior01 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start [hadoop@bigdata-senior02 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start [hadoop@bigdata-senior03 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh start
11、 格式化NameNode
在第一台上进行NameNode格式化：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format 1 在第二台NameNode上：
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
12、 启动NameNode
在第一台、第二台上启动NameNode：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode [hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
查看HDFS Web页面，此时两个NameNode都是standby状态。
切换第一台为active状态：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1 1 可以添加上forcemanual参数，强制将一个NameNode转换为Active状态。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs haadmin –transitionToActive -forcemanual nn1 1 此时从web 页面就看到第一台已经是active状态了。
![]()
13、 配置故障自动转移 利用zookeeper集群实现故障自动转移，在配置故障自动转移之前，要先关闭集群，不能在HDFS运行期间进行配置。 关闭NameNode、DataNode、JournalNode、zookeeper
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ cd ../../zookeeper-3.4.8/ [hadoop@bigdata-senior01 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh stop [hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode [hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode [hadoop@bigdata- senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode [hadoop@bigdata- senior02 hadoop-2.5.0]$ cd ../../zookeeper-3.4.8/ [hadoop@bigdata- senior02 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh stop [hadoop@bigdata- senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop datanode [hadoop@bigdata- senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode [hadoop@bigdata- senior03 hadoop-2.5.0]$ cd ../../zookeeper-3.4.8/ [hadoop@bigdata- senior03 zookeeper-3.4.8]$ bin/zkServer.sh stop
修改hdfs-site.xml
<property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name> <value>true</value> </property>
修改core-site.xml
<property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:2181,bigdata-senior02.chybinmy.com:2181,bigdata-senior03.chybinmy.com:2181</value> </property>
将hdfs-site.xml和core-site.xml分发到其他机器
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/ [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/ [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/core-site.xml bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/ [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/core-site.xml bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/
启动zookeeper
三台机器启动zookeeper
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ /opt/modules/zookeeper-3.4.8/bin/zkServer.sh start 1 创建一个zNode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ cd /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/ [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs zkfc -formatZK ![]()
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[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/data/wc.input / 1 enter image description here
将nn1上的NodeNode进程杀掉
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ kill -9 3364 1 nn1上的namenode已经无法访问了。
查看nn2是否是Active状态
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在nn2上查看是否看见文件
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经以上验证，已经实现了nn1和nn2之间的文件同步和故障自动转移。
第十二步、Hadoop 2.x YARN HA 部署
四十三、YARN HA原理
Hadoop2.4版本之前，ResourceManager也存在单点故障的问题，也需要实现HA来保证ResourceManger的高可也用性。
ResouceManager从记录着当前集群的资源分配情况和JOB的运行状态，YRAN HA 利用Zookeeper等共享存储介质来存储这些信息来达到高可用。另外利用Zookeeper来实现ResourceManager自动故障转移。
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MasterHADaemon：控制RM的 Master的启动和停止，和RM运行在一个进程中，可以接收外部RPC命令。
共享存储：Active Master将信息写入共享存储，Standby Master读取共享存储信息以保持和Active Master同步。
ZKFailoverController：基于Zookeeper实现的切换控制器，由ActiveStandbyElector和HealthMonitor组成，ActiveStandbyElector负责与Zookeeper交互，判断所管理的Master是进入Active还是Standby；HealthMonitor负责监控Master的活动健康情况，是个监视器。
Zookeeper：核心功能是维护一把全局锁控制整个集群上只有一个Active的ResourceManager。
四十四、搭建YARN HA环境
1、 服务器角色规划
bigdata-senior01.chybinmy.com bigdata-senior01.chybinmy.com bigdata-senior01.chybinmy.com NameNode NameNode Zookeeper Zookeeper Zookeeper DataNode DataNode DataNode ResourceManage ResourceManage NodeManager NodeManager NodeManager 2、 修改配置文件yarn-site.xml
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[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/data/wc.input /![]()
将nn1上的NodeNode进程杀掉 [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ kill -9 3364nn1上的namenode已经无法访问了。 查看nn2是否是Active状态 ![]()
在nn2上查看是否看见文件 ![]()
经以上验证，已经实现了nn1和nn2之间的文件同步和故障自动转移。 第十二步、Hadoop 2.x YARN HA 部署四十三、YARN HA原理 Hadoop2.4版本之前，ResourceManager也存在单点故障的问题，也需要实现HA来保证ResourceManger的高可也用性。 ResouceManager从记录着当前集群的资源分配情况和JOB的运行状态，YRAN HA 利用Zookeeper等共享存储介质来存储这些信息来达到高可用。另外利用Zookeeper来实现ResourceManager自动故障转移。 ![]()
MasterHADaemon：控制RM的 Master的启动和停止，和RM运行在一个进程中，可以接收外部RPC命令。 共享存储：Active Master将信息写入共享存储，Standby Master读取共享存储信息以保持和Active Master同步。 ZKFailoverController：基于Zookeeper实现的切换控制器，由ActiveStandbyElector和HealthMonitor组成，ActiveStandbyElector负责与Zookeeper交互，判断所管理的Master是进入Active还是Standby；HealthMonitor负责监控Master的活动健康情况，是个监视器。 Zookeeper：核心功能是维护一把全局锁控制整个集群上只有一个Active的ResourceManager。
四十四、搭建YARN HA环境 1、 服务器角色规划 [td]bigdata-senior01.chybinmy.com | bigdata-senior01.chybinmy.com | bigdata-senior01.chybinmy.com | | NameNode | NameNode | | | Zookeeper | Zookeeper | Zookeeper | | DataNode | DataNode | DataNode | | | ResourceManage | ResourceManage | | NodeManager | NodeManager | NodeManager |
2、 修改配置文件yarn-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <configuration> <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>106800</value> </property> <property> <!-- 启用resourcemanager的ha功能 --> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name> <value>true</value> </property> <property> <!-- 为resourcemanage ha 集群起个id --> <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name> <value>yarn-cluster</value> </property> <property> <!-- 指定resourcemanger ha 有哪些节点名 --> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> <value>rm12,rm13</value> </property> <property> <!-- 指定第一个节点的所在机器 --> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm12</name> <value>bigdata-senior02.chybinmy.com</value> </property> <property> <!-- 指定第二个节点所在机器 --> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm13</name> <value>bigdata-senior03.chybinmy.com</value> </property> <property> <!-- 指定resourcemanger ha 所用的zookeeper 节点 --> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:2181,bigdata-senior02.chybinmy.com:2181,bigdata-senior03.chybinmy.com:2181</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> </configuration>
3、 分发到其他机器
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/ [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp /opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/\ 1 2 4、 启动
在bigdata-senior01上启动yarn：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/start-yarn.sh 1 在bigdata-senior02、bigdata-senior03上启动resourcemanager：
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager [hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
启动后各个节点的进程。
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Web客户端访问bigdata02机器上的resourcemanager正常，它是active状态的。 http://bigdata-senior02.chybinmy.com:8088/cluster 访问另外一个resourcemanager，因为他是standby,会自动跳转到active的resourcemanager。 http://bigdata-senior03.chybinmy.com:8088/cluster 四十五、测试YARN HA 5、 运行一个mapreduce job
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/yarn jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /wc.input /input 1 6、 在job运行过程中，将Active状态的resourcemanager进程杀掉。
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ kill -9 4475 1 7、 观察另外一个resourcemanager是否可以自动接替。
bigdata02的resourcemanage Web客户端已经不能访问，bigdata03的resourcemanage已经自动变为active状态。
8、 观察job是否可以顺利完成。
而mapreduce job 也能顺利完成，没有因为resourcemanager的意外故障而影响运行。
经过以上测试，已经验证YARN HA 已经搭建成功。
第十三步、HDFS Federation 架构部署
四十六、HDFS Federation 的使用原因
1、 单个NameNode节点的局限性
命名空间的限制。
NameNode上存储着整个HDFS上的文件的元数据，NameNode是部署在一台机器上的，因为单个机器硬件的限制，必然会限制NameNode所能管理的文件个数，制约了数据量的增长。
数据隔离问题。
整个HDFS上的文件都由一个NameNode管理，所以一个程序很有可能会影响到整个HDFS上的程序，并且权限控制比较复杂。
性能瓶颈。
单个NameNode时HDFS文件系统的吞吐量受限于单个NameNode的吞吐量。因为NameNode是个JVM进程，JVM进程所占用的内存很大时，性能会下降很多。
2、 HDFS Federation介绍
HDFS Federation是可以在Hadoop集群中设置多个NameNode，不同于HA中多个NameNode是完全一样的，是多个备份，Federation中的多个NameNode是不同的，可以理解为将一个NameNode切分为了多个NameNode，每一个NameNode只负责管理一部分数据。 HDFS Federation中的多个NameNode共用DataNode。
四十七、HDFS Federation的架构图
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四十八、HDFS Federation搭建 1、 服务器角色规划 [td]bigdata-senior01.chybinmy.com | bigdata-senior01.chybinmy.com | bigdata-senior01.chybinmy.com | | NameNode1 | NameNode2 | NameNode3 | | | ResourceManage | | | DataNode | DataNode | DataNode | | NodeManager | NodeManager | NodeManager |
2、 创建HDFS Federation 版本Hadoop程序目录 在bigdata01上创建目录/opt/modules/hadoopfederation /用来存放Hadoop Federation环境。 [hadoop@bigdata-senior01 modules]$ mkdir /opt/modules/hadoopfederation 1 3、 新解压Hadoop 2.5.0
[hadoop@bigdata-senior01 ~]$ tar -zxf /opt/sofeware/hadoop-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/hadoopfederation/ 1 4、 配置Hadoop JDK路径
修改hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh文件中的JDK路径。
export JAVA_HOME=”/opt/modules/jdk1.7.0_67”
5、 配置hdfs-site.xml
<configuration> <property> <!—配置三台NameNode --> <name>dfs.nameservices</name> <value>ns1,ns2,ns3</value> </property> <property> <!—第一台NameNode的机器名和rpc端口，指定了NameNode和DataNode通讯用的端口号 --> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1</name> <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:8020</value> </property> <property> <!—第一台NameNode的机器名和rpc端口，备用端口号 --> <name>dfs.namenode.serviceerpc-address.ns1</name> <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:8022</value> </property> <property> <!—第一台NameNode的http页面地址和端口号 --> <name>dfs.namenode.http-address.ns1</name> <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:50070</value> </property> <property> <!—第一台NameNode的https页面地址和端口号 --> <name>dfs.namenode.https-address.ns1</name> <value>bigdata-senior01.chybinmy.com:50470</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns2</name> <value>bigdata-senior02.chybinmy.com:8020</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.serviceerpc-address.ns2</name> <value>bigdata-senior02.chybinmy.com:8022</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns2</name> <value>bigdata-senior02.chybinmy.com:50070</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.https-address.ns2</name> <value>bigdata-senior02.chybinmy.com:50470</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns3</name> <value>bigdata-senior03.chybinmy.com:8020</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.serviceerpc-address.ns3</name> <value>bigdata-senior03.chybinmy.com:8022</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns3</name> <value>bigdata-senior03.chybinmy.com:50070</value> </property> <property> <name>dfs.namenode.https-address.ns3</name> <value>bigdata-senior03.chybinmy.com:50470</value> </property> </configuration>
6、 配置core-site.xml
<configuration> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/modules/hadoopha/hadoop-2.5.0/data/tmp</value> </property> </configuration>
hadoop.tmp.dir设置hadoop临时目录地址，默认时，NameNode和DataNode的数据存在这个路径下。
7、 配置slaves文件
bigdata-senior01.chybinmy.com bigdata-senior02.chybinmy.com bigdata-senior03.chybinmy.com
8、 配置yarn-site.xml
<configuration> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname</name> <value>bigdata-senior02.chybinmy.com</value> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation-enable</name> <value>true</value> </property> <property> <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name> <value>106800</value> </property> </configuration> 1
9、 分发到其他节点
分发之前先将share/doc目录删除，这个目录中是帮助文件，并且很大，可以删除。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/ /opt/modules/hadoopfederation bigdata-senior02.chybinmy.com:/opt/modules [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ scp -r /opt/modules/hadoopfederation bigdata-senior03.chybinmy.com:/opt/modules 1 2 10、 格式化NameNode
在第一台上进行NameNode格式化。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-federation-clusterId 1 这里一定要指定一个集群ID，使得多个NameNode的集群ID是一样的，因为这三个NameNode在同一个集群中，这里集群ID为hadoop-federation-clusterId。
在第二台NameNode上。
[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-federation-clusterId 1 在第二台NameNode上。
[hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-federation-clusterId 1 11、 启动NameNode
在第一台、第二台、第三台机器上启动NameNode：
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode [hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode [hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
启动后，用jps命令查看是否已经启动成功。
查看HDFS Web页面，此时三个NameNode都是standby状态。
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12、 启动DataNode
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode [hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode [hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
启动后，用jps命令确认DataNode进程已经启动成功。
四十九、测试HDFS Federation
1、 修改core-site.xml
在bigdata-senior01机器上,修改core-site.xml文件，指定连接的NameNode是第一台NameNode。
[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/core-site.xml
<configuration> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://bigdata-senior01.chybinmy.com:8020</value> </property> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/opt/modules/hadoopfederation/hadoop-2.5.0/data/tmp</value> </property> </configuration>
doop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir /tmp [hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put ~/shuffle_daily.sh /tmp/shuffle_daily.sh
3、 查看HDFS文件
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可以看到，刚才的文件只上传到了bigdate-senior01机器上的NameNode上了，并没有上传到其他的NameNode上去。 这样，在HDFS的客户端，可以指定要上传到哪个NameNode上，从而来达到了划分NameNode的目的。 后记这篇文章的操作步骤并不是工作中标准的操作流程，如果在成百上千的机器全部这样安装会被累死，希望读者可以通过文章中一步步地安装，从而初步了解到Hadoop的组成部分，协助过程等，这对于Hadoop的深入使用有很大的帮助。
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