hadoop2.5.0 HA配置
1.修改hadoop中的配置文件
进入/usr/local/src/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/etc/hadoop目录，修改hadoop-env.sh，core-site.xml，hdfs-site.xml，mapred-site.xml ，yarn-site.xml，yarn-env.sh，slaves等文件
1.1 core-site.xml文件
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<!--mycluster:配置多个nn,需要为集群取名-->
<value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/src/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/data</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
</property>
</configuration>
1.2 hadoop-env.sh文件
export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_121
1.3 hdfs-site.xml文件
<configuration>
<!-- 指定数据冗余份数 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<!-- 完全分布式集群名称 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<!--mycluster:该名称与core-site.xml文件中的名称一致-->
<value>mycluster</value>
</property>
<!-- 集群中NameNode节点都有哪些 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
<value>master:8020</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>slave1:8020</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>master:50070</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>slave1:50070</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://master:8485;slave1:8485;slave2:8485/mycluster</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>shell(/bin/true)</value>
</property>
<!-- 使用隔离机制时需要ssh无秘钥登录-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/root/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 声明journalnode服务器存储目录-->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/usr/local/src/hadoop-2.5.0-cdh5.3.6/data/jn</value>
</property>
<!-- 关闭权限检查-->
<property>
<name>dfs.permissions.enable</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 访问代理类：client，mycluster，active配置失败自动切换实现方式-->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!--自动故障转移-->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>
注意：
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<!--
value默认为：sshfence,
要实现nn主备切换，将其设置为：shell(/bin/true)
-->
<value>shell(/bin/true)</value>
</property>
1.4 mapred-site.xml文件
<configuration>
<!-- 通知框架MR使用YARN -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
1.5 mapred-env.sh文件
export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_121
1.6 yarn-site.xml文件
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!--任务历史服务-->
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://master:19888/jobhistory/logs/</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>86400</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>
<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>
<!--指定zookeeper集群的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</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.ZKRMStateStore</value>
</property>
</configuration>
1.7 yarn-env.sh文件
export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.8.0_121
1.8 slaves文件
- master
- slave1
- slave2
2.启动HA集群(单点手动启动)
2.1 在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalnode服务
$ sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
2.2 在[nn1]上，对其进行格式化，并启动
$ bin/hdfs namenode -format
$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
2.3 手动把nn1设置为active
$ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
==注：以上的配置已经提前配置了zk的自动选择哪台nn作为active，该命令不生效==
2.4 查看服务状态
$ bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1
2.5 启动HA集群(一次性启动)
$ hdfs zkfc -formatZK
zk启动之后z执行以上命令，在zk节点上创建znode(不然启动hadoop时，配置的两台namenode都为standby状态)
$ sbin/start-dfs.sh
jps查看进程，看是否有==DFSZKFailoverController==进程出现，该进程表示nn1,nn2受到zk调度管理，出现故障是可以自动切换节点由待命变为激活，完成高可用
2.6 启动yarn机制
-
在slave1中启停yarn
启动命令：$ sbin/start-yarn.sh
停止命令：$ sbin/stop-yarn.sh
-
在slave2中单独启停yarn
启动命令：$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
停止命令：$ sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
-
查看服务状态
命令：$ bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1
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