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

二、 NAT模式配置

第二步、安装Linux操作系统

三、 Vmware上安装Linux系统

四、设置网络

五、修改Hostname

六、配置Host

七、关闭防火墙

八、关闭selinux

第三步、安装JDK

九、安装Java JDK

第二部分：Hadoop本地模式安装

第四步、 Hadoop部署模式

第五步、本地模式部署

十、本地模式介绍

十一、解压hadoop后就是直接可以使用

十二、运行MapReduce程序，验证

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

十四、解压Hadoop目录文件

十五、配置Hadoop

十六、配置、格式化、启动HDFS

十七、配置、启动YARN

十八、运行MapReduce Job

十九、停止Hadoop

二十、 Hadoop各个功能模块的理解

第七步、开启历史服务

二十一、历史服务介绍

二十二、开启历史服务

二十三、 Web查看job执行历史

二十四、开启日志聚集

第四部分：完全分布式安装

第八步、完全布式环境部署Hadoop

二十五、环境准备

二十六、服务器功能规划

二十七、在第一台机器上安装新的Hadoop

二十八、设置SSH无密码登录

二十九、分发Hadoop文件

三十、格式NameNode

三十一、启动集群

三十二、测试Job

第五部分：Hadoop HA安装

第九步、时间服务器搭建

三十三、配置NTP服务器

三十四、配置其他机器的同步

三十五、测试同步是否有效

第十步、 Zookeeper分布式机器部署

三十六、 zookeeper说明

三十七、安装zookeeper

三十八、 zookeeper命令

第十一步、 Hadoop 2.x HDFS HA 部署

三十九、 HDFS HA原理

四十、 HDFS HA架构图

四十一、搭建HDFS HA 环境

四十二、测试HDFS HA

第十二步、 Hadoop 2.x YARN HA 部署

四十三、 YARN HA原理

四十四、搭建YARN HA环境

四十五、测试YARN HA

第十三步、 HDFS Federation 架构部署

四十六、 HDFS Federation 的使用原因

四十七、 HDFS Federation的架构图

四十八、 HDFS Federation搭建

四十九、测试HDFS Federation

附录一：源码编译Hadoop

前言

Hadoop在大数据技术中的地位至关重要，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。

本文分为五个部分：

²  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，但是生产环境都运行在Linux系统上，第一部分介绍Linux环境的安装、配置、Java JDK安装等。

²  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。

²  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。

²  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。

²  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à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。

(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

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

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

(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

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)

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。

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

2、运行hadoop自带的mapreduce Demo

[hadoop@bigdata-senior01 hadoopstandalone]$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.5.0.jar wordcount /opt/data/wc.input output2

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。

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

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

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

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

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

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

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

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 ~]$ sudo vim  ${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/core-site.xml

（1）   fs.defaultFS参数配置的是HDFS的地址。

（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。

l  创建临时目录：

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sudo mkdir -p /opt/data/tmp

l  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

l  修改hadoop.tmp.dir

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

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：

（1）   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

（2）   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：

l  namespaceID：NameNode的唯一ID。

l  clusterID:集群ID，NameNode和DataNode的集群ID应该一致，表明是一个集群。

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

(1)HDFS上创建目录

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs dfs -mkdir /demo1

(2)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

(3)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

(4)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 .

8、Web页面查看HDFS

HDFS的Web页面端口号为50070，通过http://192.168.100.10:50070可以查看。

如果不能访问，看服务器的防火墙是否打开着，学习环境，可以直接把防火墙关闭。

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

添加配置如下：

指定mapreduce运行在yarn框架上。

2、配置yarn-site.xml

添加配置如下：

(1)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。

(2)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

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

(1)创建输入目录

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir -p /wordcountdemo/input

(2)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：

(3)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

(1)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。

(2)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-。

(3)一个reduce会产生一个part-r-开头的文件。

4、查看输出文件内容

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

(1)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。

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。

(2)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/

(3)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

(4)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

(1)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

(2)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

(1)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。

(2)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。

(3)再次克隆一个名为BigData03的虚拟机。

2、配置网络

(1)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

(2)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

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

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/

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"

8、配置core-site.xml

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ vim etc/hadoop/core-site.xml

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

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

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

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

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

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。

[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

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。

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。

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

2、在HDFS创建输入目录input

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -mkdir /input

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

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

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。

(2)注释掉server域名配置

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。

(3)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

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：

三十五、测试同步是否有效

1、查看目前三台机器的时间

2、修改bigdata-senior01上的时间

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

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

(1)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。）

(2)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。

(3)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。

(4)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。

(5)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

(1)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

(2)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

(3)指定zookeeper集群中各个机器的信息

  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

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

(1)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。

(2)进入zk shell 后输入任意字符，可以列出所有的zookeeper命令

(3)查询zNode上的数据：get /zookeeper

(4)创建一个zNode : create /znode1  "demodata"

(5)列出所有子zNode：ls /

(6)删除znode : rmr /znode1

(7)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。

1、HDFS HA需要保证的四个问题：

（1）  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。

（2）  多个NameNode如何协作

（3）  客户端如何能正确地访问到可用的那个NameNode。

（4）  怎么保证任意时刻只能有一个NameNode处于对外服务状态。

2、解决方法

（1）  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。

（2）  对于NameNode如果协作

（3）  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

四十一、搭建HDFS HA 环境

1、服务器角色规划

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

6、配置core-site.xml

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

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

(1)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

(2)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

(1)在第一台上进行NameNode格式化

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format

(2)在第二台NameNode上

[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby^

12、   启动NameNode

(1)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

(2)查看HDFS Web页面，此时两个NameNode都是standby状态。

(3)切换第一台为active状态

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1

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。

(1)关闭NameNode、DataNode、JournalNode、zookeeper

(2)修改hdfs-site.xml

(3)修改core-site.xml

(4)将hdfs-site.xml和core-site.xml分发到其他机器

(5)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

(6)创建一个zNode

在Zookeeper上创建一个存储namenode相关的节点。

14、   启动HDFS、JournalNode、zkfc

(1)启动NameNode、DataNode、JournalNode、zkfc

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/start-dfs.sh

zkfc只针对NameNode监听。

四十二、测试HDFS HA

1、测试故障自动转移和数据是否共享

(1)在nn1上上传文件

目前bigdata-senior01节点上的NameNode是Active状态的。

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -put /opt/data/wc.input /

(2)将nn1上的NodeNode进程杀掉

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ kill -9 3364

nn1上的namenode已经无法访问了。

(3)查看nn2是否是Active状态

(4)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。

四十四、搭建YARN HA环境

1、服务器角色规划

2、修改配置文件yarn-site.xml

3、分发到其他机器

4、启动

(1)在bigdata-senior01上启动yarn

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/start-yarn.sh

(2)在bigdata-senior02、bigdata-senior03上启动resourcemanager

(3)启动后各个节点的进程

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

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

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

(1)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。

(2)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。

(3)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

四十八、HDFS Federation搭建

1、服务器角色规划

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

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/

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

6、配置core-site.xml

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

8、配置yarn-site.xml

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

10、   格式化NameNode

(1)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

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。

(2)在第二台NameNode上

[hadoop@bigdata-senior02 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-federation-clusterId

(3)在第二台NameNode上

[hadoop@bigdata-senior03 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-federation-clusterId

11、   启动NameNode

(1)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。

(2)查看HDFS Web页面，此时三个NameNode都是standby状态。

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

2、在bigdate-senior01上传一个文件到HDFS

[hadoop@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

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。

附录一：源码编译Hadoop

一、为什么要编译Hadoop源码

Hadoop是使用Java语言开发的，但是有一些需求和操作并不适合使用java，所以就引入了本地库（Native Libraries）的概念，通过本地库，Hadoop可以更加高效地执行某一些操作。

native目录是本地库，位于hadoop-2.x.x/lib/native目录下，仅支持linux和unix操作系统。

hadoop中的zlib和gzip模块会加载本地库，如果加载失败，会提示：

16/07/06 12:18:24 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

可以在core-site.xml中配置hadoop.native.lib值是否使用本地库，默认值为true。

官方提供的hadoop-2.x版本中，native文件都是32位编译的，在实际使用64位环境中，为了能让Hadoop更高效地运行，最好还是在本地编译Hadoop源码，用本地编译好的本地库（native目录）替换官方安装包里自带的本地库。

二、编译源码的环境要求

1、   必须在Linux下进行

2、   Java JDK必须为1.6以上

3、   Maven 版本必须为3.0以上

4、   安装Findbugs插件，版本1.3.9

5、   安装CMake编译工具，版本2.6

6、   安装zlib devel

7、   安装openssl devel

8、   编译时必须可以连接互联网，因为需要yum下载软件。

三、用到的软件包

1、   apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz

2、   cmd_markdown_win64.zip

3、   findbugs-1.3.9.tar.gz

4、   hadoop-2.5.0-src.tar.gz

5、   jdk-7u67-linux-x64.tar.gz

6、   native-2.5.0.tar.gz

7、   protobuf-2.5.0.tar.gz

四、Hadoop2.x源码编译步骤

1、   解压Hadoop源码安装包

(1)    [hadoop@bigdata-senior01 sofeware]$ tar -zxf  hadoop-2.5.0-src.tar.gz -C /opt/modules/

(2)    查看是否已经解压成功

[hadoop@bigdata-senior01 sofeware]$ ll /opt/modules/

total 12

drwxr-xr-x. 11 hadoop hadoop 4096 Jul  4 17:48 hadoop-2.5.0

drwxr-xr-x  15 hadoop hadoop 4096 Aug  7  2014 hadoop-2.5.0-src

2、   解压JDK

(1)    [hadoop@bigdata-senior01 sofeware]$ tar -zxf jdk-7u67-linux-x64.tar.gz -C /opt/modules/

(2)    查看是否已经解压成功

[hadoop@bigdata-senior01 sofeware]$ ll /opt/modules/

total 12

drwxr-xr-x. 11 hadoop hadoop 4096 Jul  4 17:48 hadoop-2.5.0

drwxr-xr-x  15 hadoop hadoop 4096 Aug  7  2014 hadoop-2.5.0-src

drwxr-xr-x.  8 hadoop hadoop 4096 Jul 26  2014 jdk1.7.0_67

3、   root用户配置Java JDK环境变量

(1)    root用户进入/etc/profile文件

[root@bigdata-senior01 sofeware]$ vim /etc/profile

(2)    配置JDK_HOME和PATH

export JAVA_HOME="/opt/modules/jdk1.7.0_67"

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

(3)    生效配置文件

[root@bigdata-senior01 sofeware]$ source /etc/profile

(4)    确认Jave配置成功

[root@bigdata-senior01 sofeware]$ 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)

4、   root用户安装Maven

(1)    Apache Maven，是一个软件项目管理及自动构建工具。Maven 完成项目生命周期的所有阶段，包括验证、代码生成、编译、测试、打包、集成测试、安装、部署、以及项目网站创建和部署。maven的好处在于可以将项目过程规范化、自动化、高效化以及强大的可扩展性。

对于需要的依赖，Maven可以从配置的远程仓库里按需自动下载到本地仓库

(2)    解压Maven

[hadoop@bigdata-senior01 sofeware]$ tar -zxf apache-maven-3.0.5-bin.tar.gz -C /opt/modules/

(3)    配置/etc/profile文件

export MAVEN_HOME="/opt/modules/apache-maven-3.0.5"

export PATH=$MAVEN_HOME/bin:$PATH

(4)    生效配置文件

[root@bigdata-senior01 sofeware]# source /etc/profile

(5)    确认Maven配置成功

[root@bigdata-senior01 sofeware]# mvn -version

Apache Maven 3.0.5 (r01de14724cdef164cd33c7c8c2fe155faf9602da; 2013-02-19 21:51:28+0800)

Maven home: /opt/modules/apache-maven-3.0.5

Java version: 1.7.0_67, vendor: Oracle Corporation

Java home: /opt/modules/jdk1.7.0_67/jre

Default locale: en_US, platform encoding: UTF-8

OS name: "linux", version: "2.6.32-504.el6.x86_64", arch: "amd64", family: "unix"

5、   root用户安装gcc/gcc-c++/make

[root@bigdata-senior01 sofeware]# yum -y install gcc gcc-c++

接下来yum自动安装，直到安装成功会显示Complete!

6、   普通用户下安装protobuf

(1)    [hadoop@bigdata-senior01 sofeware]$ tar -zxf protobuf-2.5.0.tar.gz -C /opt/modules/

(2)    [hadoop@bigdata-senior01 sofeware]$ /opt/modules/protobuf-2.5.0/configure --prefix=/usr/local/protoc

(3)    [hadoop@bigdata-senior01 sofeware]$ cd /opt/modules/protobuf-2.5.0

(4)    [root@bigdata-senior01 protobuf-2.5.0]# make

(5)    [root@bigdata-senior01 protobuf-2.5.0]# make install

(6)    配置/etc/profile

export PROTOBUF_HOME="/usr/local/protoc"

export PATH=$PROTOBUF_HOME/bin:$PATH

(7)    生效配置文件

[root@bigdata-senior01 sofeware]# source /etc/profile

(8)    确认配置成功

[root@bigdata-senior01 protobuf-2.5.0]# protoc --version

libprotoc 2.5.0

7、   root用户下下载安装CMake、openssl、ncurses

(1)    安装Cmake

[root@bigdata-senior01 protobuf-2.5.0]# yum -y install cmake

(2)    安装openssl

[root@bigdata-senior01 protobuf-2.5.0]# yum install openssl-devel

(3)    安装ncurses

[root@bigdata-senior01 protobuf-2.5.0]# yum -y install ncurses-devel

8、   添加maven镜像

(1)    编辑maven配置文件settings.xml

(2)    添加镜像

9、   编译Hadoop源码

(1)    切换到普通用户：[root@bigdata-senior01 protobuf-2.5.0]# su hadoop

(2)    进入hadoop源码目录：[hadoop@bigdata-senior01 protobuf-2.5.0]$ cd /opt/modules/hadoop-2.5.0-src/

(3)    执行编译，编译过程中需要从yum仓库下载依赖包，需要一段时间

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0-src]$ mvn package –DskipTests –Pdist,native

(4)    执行过程中如果报错，发现是下载依赖失败，可以换个apache的maven镜像地址后能够正常下载。

https://repo.maven.apache.org/maven2

10、            编译后，将native目录替换之前安装的hadoop lib 目录下的native目录。

(1)    将编译后的native目录覆盖本地原有的native目录

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0-src]$ cp -R /opt/modules/hadoop-2.5.0-src/hadoop-dist/target/hadoop-2.5.0/lib/native/*   /opt/modules/hadoop-2.5.0/lib/native/

(2)    进入${HADOOP_HOME}目录启动HDFS

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0-src]$ cd ${HADOOP_HOME}

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

(3)    执行dfs命令就不会有警告了

[hadoop@bigdata-senior01 hadoop-2.5.0]$ bin/hdfs dfs -ls /