虚拟机centos7系统下安装hadoop ha和yarn ha（详细）
虚拟机centos7系统下安装hadoop ha和yarn ha（详细）
一：基础环境准备##
（一）：虚拟机新建五个centos7系统（复制文件夹的方式）
（二）：角色分配
（三）按照角色分配表配置
(1)更改主机ip（自行查找），如果只是个人搭建玩一玩，可选择安装centos7图形界面操作比较简单
(2)更改主机名方法， vim /etc/hostname文件，修改成对应的主机名，保存（比如在192.168.254.2这台主机上，就修改成master）。再执行hostname 主机名，进行设置。
(3)在五个虚拟机系统中修改/etc/hosts文件，添加如下内容
192.168.254.2 master
192.168.254.3 master2
192.168.254.4 slave01
192.168.254.5 slave02
192.168.254.6 slave03
（四）关闭五台虚拟机系统上的防火墙firwall（或者iptable），楼主的还是firewall
关闭： systemctl stop firewalld
开机禁用 ： systemctl disable firewalld
（五）配置完成后，五台主机相互ping 主机名（比如ping slave01），看是否可ping通，如果不能检查虚拟机的网络适配器模式（方式多种），楼主选择的是nat方式可参考如下：
(1)进入本机的虚拟网卡8，然后设置其网关为192.168.254.254（和虚拟机里面配置的ip的网关一样，而且虚拟机系统的ip要和本地网卡8的ip在同一个网段）
（六）创建专门的用户
useradd hadoop (创建用户)
passwd hadoop （设置密码，5台机器上的hadoop密码最好设置成一样(容易记)，比如hadoop123）
建议将hadoop加入root用户组，操作方法：
先以root身份登录，然后输入
usermod -g root hadoop ，执行完后hadoop即归属于root组了，可以再输入
id hadoop 查看输出验证一下，如果看到类似下面的输出：
uid=502(hadoop) gid=0(root) 组=0(root)
就表示OK了
（七）配置ssh，免密登录（因为各个主机之间会进行自主通讯，所以必须配置）
(1)首先配置master，
①在master上，生成公钥、私钥对。
以hadoop身份登录到系统
cd (进入个人主目录，默认为/home/hadoop)
ssh-keygen -t rsa -P \'\' (注：最后是二个单引号)
即：以rsa算法，生成公钥、私钥对，-P \’\’表示空密码。该命令运行完后，会在个人主目录下生成.ssh目录，里面会有二个文件id_rsa（私钥） ,id_rsa.pub(公钥)
②导入公钥
cat .ssh/id_rsa.pub >> .ssh/authorized_keys
chmod 600 .ssh/authorized_keys
执行完以后，可以在本机上测试下，用ssh连接自己，即：ssh master。如果不需要输入密码，就连接成功，表示ok，一台机器已经搞定了。
（2）配置其他四台系统，按照如下
①在其他四台上生成公钥、私钥对。
以hadoop身份登录到系统
cd (进入个人主目录，默认为/home/hadoop)
ssh-keygen -t rsa -P \'\' (注：最后是二个单引号)
即：以rsa算法，生成公钥、私钥对，-P \’\’表示空密码。该命令运行完后，会在个人主目录下生成.ssh目录，里面会有二个文件id_rsa（私钥） ,id_rsa.pub(公钥)
②然后用scp命令，把公钥文件发放给master（即：已经配置完成的那台机器）
master2上：
scp .ssh/id_rsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/id_rsa_01.pub
slave01上：
scp .ssh/id_rsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/id_rsa_02.pub
slave02上：
scp .ssh/id_rsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/id_rsa_03.pub
slave03上
scp .ssh/id_rsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/id_rsa_04.pub
这四台行执行完后，回到master中，查看下/home/hadoop目录，会有四个新文件id_rsa_01.pub、id_rsa_02.pub，id_rsa_03.pub，id_rsa_04.pub 然后在master上，导入这四个公钥
cat id_rsa_01.pub >> .ssh/authorized_keys
cat id_rsa_02.pub >> .ssh/authorized_keys
cat id_rsa_03.pub >> .ssh/authorized_keys
cat id_rsa_04.pub >> .ssh/authorized_keys
这样，master这台机器上，就有所有5台机器的公钥了。
③在master上使用scp把authorized_keys发送给其他四台机器，执行命令如下：
scp .ssh/authorized_keys hadoop@master2:/home/hadoop/.ssh/authorized_keys
scp .ssh/authorized_keys hadoop@slave01:/home/hadoop/.ssh/authorized_keys
scp .ssh/authorized_keys hadoop@slave02:/home/hadoop/.ssh/authorized_keys
scp .ssh/authorized_keys hadoop@slave03:/home/hadoop/.ssh/authorized_keys
④修改其它机器上authorized_keys文件的权限
在其他四台系统上，均执行命令
chmod 600 .ssh/authorized_keys
⑤验证
在每个虚拟机上，均用 ssh 其它机器的hostname 验证下（如在master上ssh slave01），如果能正常无密码连接成功，表示ok
至此基础的环境配置完成，接下来安装需要软件
二：安装jdk1.8##
可自行百度如何安装jdk1.8 也可以参考linux下安装oracle jdk
三：同步所有主机的时间##
如果个人搭建测试（使用虚拟机文件夹复制的方式来创建多台主机的可不用同步），如果不是安装ntpdate进行时间的同步
四：在slave01，slave02，slave03上安装zookeeper3.4.5##
（1）下载zookeeper3.4.5， 下载连接
（2）上传zookeeper-3.4.5.tar.gz至slave01的/home/hadoop/目录下，登陆到slave01上，切换hadoop用户
（3）解压压缩包 tar -zvxf zookeeper-3.4.5.tar.gz
（4）解压后进入该目录，并cd conf 将 zoo_sample.cfg 修改为zoo.cfg，执行命令，mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
（5）修改zoo.cfg，执行vim zoo.cfg如下后保存
tickTime=2000
initLimit=5
syncLimit=2
dataDir=/home/hadoop/storage/zookeeper/data
dataLogDir=/home/hadoop/storage/zookeeper/logs
clientPort=2181
server.1=slave01:2888:3888
server.2=slave02:2888:3888
server.3=slave03:2888:3888
(6)创建目录/home/hadoop/storage/zookeeper/data和/home/hadoop/storage/zookeeper/logs目录，mkdir …..
(7)将配置好的zookeeper-3.4.5目录发送到slave02，slave03上
在slave01上执行
scp -r /home/hadoop/zookeeper-3.4.5 hadoop@slave02:/home/hadoop/
scp -r /home/hadoop/zookeeper-3.4.5 hadoop@slave03:/home/hadoop/
(8)写入id
在slave01上执行
echo \'1\' > /home/hadoop/storage/zookeeper/data/myid （这边的1对应的是上面配置的server.1）
在slave02上执行
echo \'2\' > /home/hadoop/storage/zookeeper/data/myid （这边的2对应的是上面配置的server.2）
在slave03上执行
echo \'3\' > /home/hadoop/storage/zookeeper/data/myid （这边的3对应的是上面配置的server.3）
(9)验证（分别登录slave01，slave02，slave03启动zookeeper）
①进入/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/目录执行 zkServer.sh start
②分别进入三个系统输入jps，查看是否存在QuorumPeerMain进程，如果存在则表示成功（如果jps没有找到命令，则检查java的安装是否成功）
五：安装hadoop2.6.0 ha，yarn ha（只因配合工作环境，版本比较旧）##
（一）首先到master系统上，要切换到hadoop用户
①从网上下载hadoop2.6.0 并上传至master虚拟机/home/hadoop/目录下（如果安装的虚拟机系统是图形界面，可以直接黏贴，复制）
②执行tar -zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz 解压hadoop压缩包
（二）修改hadoop配置的五个文件
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml（如果没有这个文件，将该目录下名称为mapred-site.xml.template改名为mapred-site.xml）
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/hadoop/etc/hadoop/slaves
①vim /home/hadoop/hadoop-2.6.0/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
<!-- hdfs://master中的master可以随便取名，但是要和后面的配置一致 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/storage/hadoop/tmp</value>
<description>Abase for other temporary directories.</description>
</property>
<!--指定可以在任何IP访问-->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hduser.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<!--指定所有用户可以访问-->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hduser.groups</name>
<value>*</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>slave01:2181,slave02:2181,slave03:2181</value>
</property>
②vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<!--指定hdfs的block大小64M -->
<property>
<name>dfs.block.size</name>
<value>67108864</value>
</property>
<!--指定hdfs的nameservice为master，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>master</value>
</property>
<!-- master下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.master</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.master.nn1</name>
<value>master:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.master.nn1</name>
<value>master:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.master.nn2</name>
<value>master2:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.master.nn2</name>
<value>master2:50070</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/master</value>
</property>
<!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.master</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>
<!-- 使用隔离机制时需要ssh免密码登陆 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/hadoop/storage/hadoop/journal</value>
</property>
<!--指定支持高可用自动切换机制-->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!--指定namenode名称空间的存储地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/home/hadoop/storage/hadoop/name</value>
</property>
<!--指定datanode数据存储地址-->
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/home/hadoop/storage/hadoop/data</value>
</property>
<!--指定数据冗余份数-->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<!--指定可以通过web访问hdfs目录-->
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!--保证数据恢复 -->
<property>
<name>dfs.journalnode.http-address</name>
<value>0.0.0.0:8480</value>
</property>
<property>
<name>dfs.journalnode.rpc-address</name>
<value>0.0.0.0:8485</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>slave01:2181,slave02:2181,slave03:2181</value>
</property>
③vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 配置MapReduce运行于yarn中 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<!-- 配置 MapReduce JobHistory Server 地址 ，默认端口10020 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>0.0.0.0:10020</value>
</property>
<!-- 配置 MapReduce JobHistory Server web ui 地址， 默认端口19888 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>0.0.0.0:19888</value>
</property>
</configuration>
④vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
<!--日志聚合功能-->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!--在HDFS上聚合的日志最长保留多少秒。3天-->
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>259200</value>
</property>
<!--rm失联后重新链接的时间-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>
<value>2000</value>
</property>
<!--开启resource manager HA,默认为false-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!--配置resource manager -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>slave01:2181,slave02:2181,slave03:2181</value>
</property>
<!--开启故障自动切换-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>master</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>master2</value>
</property>
<!--在namenode1上配置rm1,在namenode2上配置rm2,注意：一般都喜欢把配置好的文件远程复制到其它机器上，但这个在YARN的另一个机器上一定要修改-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>
<value>rm1</value>
<description>If we want to launch more than one RM in single node, we need this configuration</description>
</property>
<!--开启自动恢复功能-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!--配置与zookeeper的连接地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-state-store.address</name>
<value>slave01:2181,slave02:2181,slave03:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>slave01:2181,slave02:2181,slave03:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>master-yarn</value>
</property>
<!--schelduler失联等待连接时间-->
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.scheduler.connection.wait.interval-ms</name>
<value>5000</value>
</property>
<!--配置rm1-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name>
<value>master:8132</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>
<value>master:8130</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
<value>master:8188</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>
<value>master:8131</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>
<value>master:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm1</name>
<value>master:23142</value>
</property>
<!--配置rm2-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name>
<value>master2:8132</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>
<value>master2:8130</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
<value>master2:8188</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>
<value>master2:8131</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>
<value>master2:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.admin.address.rm2</name>
<value>master2:23142</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>/home/hadoop/storage/yarn/local</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
<value>/home/hadoop/storage/yarn/logs</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.shuffle.port</name>
<value>23080</value>
</property>
<!--故障处理类-->
<property>
<name>yarn.client.failover-proxy-provider</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.client.ConfiguredRMFailoverProxyProvider</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.zk-base-path</name>
<value>/yarn-leader-election</value>
<description>Optional setting. The default value is /yarn-leader-election</description>
</property>
⑤配置datenode vi /home/hadoop/hadoop/etc/hadoop/slaves
slave01
slave02
slave03
(三)同步hadoop文件夹到其他的四台机器（master2，slave01，slave02，slave03）
再master节点上执行
scp -r /home/hadoop/hadoop-2.6.0 hadoop@master2:/home/hadoop/
scp -r /home/hadoop/hadoop-2.6.0 hadoop@slave01:/home/hadoop/
scp -r /home/hadoop/hadoop-2.6.0 hadoop@slave02:/home/hadoop/
scp -r /home/hadoop/hadoop-2.6.0 hadoop@slave03:/home/hadoop/
（四）修改nn2（master2）配置文件yarn-site.xml
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>
<value>rm2</value>
<description>If we want to launch more than one RM in single node, we need this configuration</description>
</property>
六：启动集群##
（一）把各个zookeeper起来（slave01，slave02，slave03）
在三台机器上执行
/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/zkServer.sh start
/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/zkServer.sh status （1个leader, 2个follower）
输入jps，会显示启动进程：QuorumPeerMain
（二）在主namenode节点（master）执行如下命令，创建命名空间
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/bin/hdfs zkfc -formatZK
（三）在slave01，slave02，slave03节点用如下命令启日志程序
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
（四）在主namenode节点用./bin/hadoop namenode -format格式化namenode和journalnode目录
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/bin/hadoop namenode -format
（五）在任意一个zookeeper节点（salve01，slave02，slave03）执行
/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/zkCli.sh
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls /
[hadoop-ha, zookeeper]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 1] ls /hadoop-ha
[master]
[zk: localhost:2181(CONNECTED) 2] quit
（六）在主namenode节点启动namenode进程
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（七）在备namenode节点（master2）执行第一行命令，把备namenode节点的目录格式化并把元数据从主namenode节点copy过来，并且这个命令不会把journalnode目录再格式化了！然后用第二个命令启动备namenode进程！
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
（八）在两个namenode节点都执行以下命令
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc
（九）启动datanode
方法①：在slave01上执行以下命令，slave02，salve03的datanode也会启动，如果某个几点上执行jps没有看到datanode进程则在该节点也执行以下命令，或者使用方法②
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
方法②：直接在主NameNode（master）上执行如下命令一次性启动所有datanode
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
（十） 启动YARN(在master和master2上执行)
/home/hadoop/hadoop-2.6.0/sbin/start-yarn.sh
注：在namenode2（master2）上执行此命令时会提示NodeManager已存在等信息不用管这些，主要是启动namenode2上的resourceManager完成与namenode1的互备作用，可忽略
（十一）查看状态
启动完成之后可以在浏览器中输入http://master:50070和http://master2:50070查看namenode分别为Standby和Active。
在namenode1（master）上执行${HADOOP_HOME}/bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1查看rm1和rm2分别为active和standby状态，也可以通过浏览器访问http://master:8188查看状态
查看到正确信息表示安装成功！！
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