zookeeper集群的搭建以及hadoop ha的相關配置

来源:http://www.cnblogs.com/learn21cn/archive/2016/12/15/6184490.html
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1、環境 centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8 master作為active主機，data1作為standby備用機，三台機器均作為數據節點，yarn資源管理器在master上開啟，在data1上備用，data1上開啟歷史伺服器 主要參考見下表 Data ...


1、環境

centos7 hadoop2.6.5 zookeeper3.4.9 jdk1.8

master作為active主機，data1作為standby備用機，三台機器均作為數據節點，yarn資源管理器在master上開啟，在data1上備用，data1上開啟歷史伺服器

主要參考見下表

master 192.168.1.215 Namenode DataNode QuorumPeerMain ZKFC JournalNode ResourceManager NodeManager
data1 192.168.1.218 Namenode DataNode QuorumPeerMain ZKFC JournalNode ResourceManager NodeManager JobHistoryServer ApplicationHistoryServer
data2 192.168.1.219

DataNode QuorumPeerMain JournalNode NodeManager

 

 

 

 

 2、zookeeper集群的搭建

安裝到/usr/Apache目錄下，所有者與所屬組均為hadoop

tar -zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz -C /usr/Apache/
ln -s zookeeper-3.4.9/ zookeeper
cd zookeeper/conf
# 配置文件
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
# 編輯zoo.cfg的內容
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial 
# synchronization phase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass between 
# sending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# the directory where the snapshot is stored.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just 
# example sakes.
dataDir=/usr/Apache/zookeeper/data
dataLogDir=/usr/Apache/zookeeper/data/log
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the 
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
autopurge.purgeInterval=1
#
server.1=master:2888:3888
server.2=data1:2888:3888
server.3=data2:2888:3888

一般採用預設值，重點是標藍的地方。

數據的路徑單獨設，將日誌分開，並且，不要放到預設的tmp文件夾下麵，因為這個會定期刪除

dataDir=/usr/Apache/zookeeper/data  dataLogDir=/usr/Apache/zookeeper/data/log

將快照打開，並且設置autopurge.purgeInterval=1，與上面的不同，快照需要定期刪除

增大客戶端的連接數量maxClientCnxns=60

 先安裝到master下麵，之後進行分發

scp -r zookeeper-3.4.9 data1:usr/Apache/
scp -r zookeeper-3.4.9 data2:usr/Apache/
# 註意所屬組與所有者
chown -R hadoop:hadoop zookeeper
# 分別在三台機器的/usr/Apache/zookeeper/data目錄下建立myid文件,分別寫入數字1、2、3，這點很重要
cd /usr/Apache/zookeeper/data/
touch myid
# 三台機器分別啟動
zkServer.sh start
# 查看狀態
zkServer.sh status
# 最後，檢查，關閉一個看是否自動選舉

 

3、hadoop以及yarn的高可用配置

先前安裝過，主要是配置文件的修改，註意，如果不重新安裝，需要刪除一些文件 rm -rf tmp/* data/nn/* data/jn/* data/dn/* data/dn/* logs/*

上面的data/nn data/jn data/dn data/dn 是自己建的一些文件，用於節點數據的存放。

重新安裝也不麻煩，此處選擇重新安裝，目錄選擇/usr/Apache，所有者與所屬組均為hadoop，環境變數如下：

更改環境變數，hadoop用戶下麵的~/.bashrc文件
export HADOOP_HOME=/usr/Apache/hadoop
export ZOOKEEPER_HOME=/usr/Apache/zookeeper
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export CLASSPATH=.:$HADOOP_HOME/lib:$CLASSPATH
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZOOKEEPER_HOME/bin
# 之後
source ~/.bashrc

下麵關鍵看配置

1> core-site.xml

<configuration>
<!--緩存文件存儲的路徑，可以這樣寫file:/opt/mdisk/disk02/data/tmp,file:/opt/mdisk/disk01/data/tmp-->
<!--如果掛載多個數據盤，用逗號分開-->
<!--配置緩存文件的目錄，註意另建新的文件夾tmp，不要在hadoop/tmp下，因為會定期刪除-->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
     <value>/usr/Apache/hadoop/data/tmp</value>
    <description>A base for other temporary directories.</description>
</property>

<!--指定nameservice的名稱，自定義，但後面必須保持一致-->
<property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://nscluster</value>
</property>

<!-- 編輯日誌文件存儲的路徑，這個也可以放到hdfs-site.xml中 -->
<property>
    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
    <value>/usr/Apache/hadoop/data/jn</value>
</property>

<!--文件讀寫緩存大小，此處為128kb-->
<property>
  <name>io.file.buffer.size</name>
  <value>131072</value>
</property>

<!--指定zookeeper地址，配置HA時需要，這個也可以放到hdfs-site.xml中-->
<!--<property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>master:2181,data1:2181,data2:2181</value>
</property>-->

<!--以下不是必須的-->
<!--配置hdfs文件被永久刪除前保留的時間（單位：分鐘），預設值為0表明垃圾回收站功能關閉-->
<!--<property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>0</value>
</property>-->

<!--指定可以在任何IP訪問-->
<!--<property>
    <name>hadoop.proxyuser.hduser.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>-->

<!--指定所有用戶可以訪問-->
<!--<property>
    <name>hadoop.proxyuser.hduser.groups</name>
    <value>*</value>
</property>-->
</configuration>

這裡要註意hadoop.tmp.dir這個屬性，上面的註釋也已經說了，一定不要放到暫時的hadoop/tmp中，而要放到永久的文件夾中，否則namenode的啟動可能遇到問題。

上面一些註釋掉的屬性不是必須的，下麵一樣。

2> hdfs-site.xml

註意下麵的nscluster是自定義的名稱，並且被應用於多個屬性中，部署使用時更改樣式

<configuration>

<!--指定hdfs元數據存儲的路徑-->
<property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>file:/usr/Apache/hadoop/data/nn</value>
</property>

<!--指定hdfs數據存儲的路徑-->
<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file:/usr/Apache/hadoop/data/dn</value>
</property>

<!--開啟WebHDFS功能（基於REST的介面服務）-->
<property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>

<!-- 數據備份的個數 -->
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
</property>    

<!--關閉許可權驗證 -->
<property>
    <name>dfs.permissions.enabled</name>
    <value>false</value>
</property>

<!--DateNode上的服務線程數，處理rpc，預設為10，可以調大-->
<property>
    <name>dfs.datanode.handler.count</name>
    <value>200</value>
</property>

<!--文件操作的線程數，如果處理文件有很多，則調大，建議值8192-->
<property>
    <name>dfs.datanode.max.transfer.threads</name> 
    <value>8192</value> 
</property>

<!--不用的數據節點，添加到excludes文件，方法同slaves文件，之後執行hadoop dfsadmin -refreshNodes命令-->
<property>
    <name>dfs.hosts.exclude</name>
    <value>/usr/Apache/hadoop/etc/hadoop/excludes</value>
</property>

<!--以下為ha的相關配置-->
<!-- 指定hdfs的nameservice的名稱為nscluster，務必與core-site.xml中的邏輯名稱相同 -->
<property>
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>nscluster</value>
</property>    

<!-- 指定nscluster的兩個namenode的名稱，分別是nn1，nn2，註意後面的尾碼.nscluster，這個是自定義的，如果邏輯名稱為nsc，則尾碼為.nsc，下麵一樣 -->
<property>
    <name>dfs.ha.namenodes.nscluster</name>
    <value>nn1,nn2</value>
</property>    

<!-- 配置nn1，nn2的rpc通信 埠    -->
<property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.nscluster.nn1</name>
    <value>master:9000</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.nscluster.nn2</name>
    <value>data1:9000</value>
</property>    

<!-- 配置nn1，nn2的http訪問埠 -->
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address.nscluster.nn1</name>
    <value>master:50070</value>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address.nscluster.nn2</name>
    <value>data1:50070</value>
</property>    

<!-- 指定namenode的元數據存儲在journalnode中的路徑 -->
<property>
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://master:8485;data1:8485;data2:8485/nscluster</value>
</property>    

<!-- 開啟失敗故障自動轉移 -->
<property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
</property>     

<!-- 配置失敗自動切換的方式 -->
<property>
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.nscluster</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>    

<!-- 配置zookeeper地址，如果已經在core-site.xml中配置了，這裡不是必須的 -->
<property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>master:2181,data1:2181,data2:2181</value>
</property>

<!-- 配置隔離機制 -->
<property>
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
    <value>sshfence</value>
</property>

<!-- 指定秘鑰的位置 -->
<property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
    <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>    

<!--配置sshfence隔離機制超時時間-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
    <value>30000</value>
</property>

<!--保證數據恢復-->
<!--<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> -->
</configuration>

 3> mapred-site.xml

<configuration>
  <property>
  <name>mapreduce.framework.name</name>
  <value>yarn</value>
</property>

<!--配置 MapReduce JobHistory Server 地址 ，預設埠10020-->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
  <value>0.0.0.0:10020</value>
</property>

<!--配置 MapReduce JobHistory Server web ui 地址， 預設埠19888-->
<property>
  <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
  <value>0.0.0.0:19888</value>
</property>

<!--不用的數據節點，添加到excludes文件，之後執行hadoop dfsadmin -refreshNodes命令，-->
<!--協同hdfs-site.xml中的dfs.hosts.exclude屬性-->
<property>
    <name>mapred.hosts.exclude</name>
  <value>/usr/Apache/hadoop/etc/hadoop/excludes</value>
</property>

<property>
    <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
    <value>true</value>
</property>

</configuration>

註意上面0.0.0.0:19888這種寫法，不能簡單的寫為19888，否則歷史伺服器不能訪問

4> yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<!--NodeManager上運行的附屬服務，需配置成mapreduce_shuffle才可運行MapReduce程式-->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>

<!-- 開啟日誌聚集功能 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>

<!-- 日誌刪除時間 -1禁用，單位為秒 -->
<property>
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
    <value>604800</value>
</property>

<!--修改日誌目錄hdfs://mycluster/var/log/hadoop-yarn/apps，當應用程式運行結束後，日誌被轉移到的HDFS目錄（啟用日誌聚集功能時有效）-->
<property>
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
    <value>/logs</value>
</property>

<!-- yarn記憶體，配置nodemanager可用的資源記憶體 -->
<!--<property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>8192</value>
</property>-->

<!-- yarn  cpu，配置nodemanager可用的資源CPU -->
<!--<property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
    <value>8</value>
</property>-->

<!--以下為ha配置-->
<!-- 開啟yarn ha -->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
  <value>true</value>
</property>

<!-- 指定yarn ha的名稱 -->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
  <value>nscluster-yarn</value>
</property>

<!--啟用自動故障轉移-->
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>??
    <value>true</value>
</property>

<!-- resourcemanager的兩個名稱 -->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
  <value>rm1,rm2</value>
</property>

<!-- 配置rm1、rm2的主機  -->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
  <value>master</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
  <value>data1</value>
</property>

<!-- 配置yarn web訪問的埠 -->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
  <value>master:8088</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
  <value>data1:8088</value>
</property>

<!-- 配置zookeeper的地址 -->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
  <value>master:2181,data1:2181,data2:2181</value>
</property>

<!-- 配置zookeeper的存儲位置 -->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.zk-state-store.parent-path</name>
  <value>/rmstore</value>
</property>

<!--  yarn restart-->
<!-- 開啟resourcemanager restart -->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
  <value>true</value>
</property>

<!-- 配置resourcemanager的狀態存儲到zookeeper中 -->
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
  <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>

<!-- 開啟nodemanager restart -->
<property>
  <name>yarn.nodemanager.recovery.enabled</name>
  <value>true</value>
</property>

<!-- 配置rpc的通信埠 -->
<property>
  <name>yarn.nodemanager.address</name>
  <value>0.0.0.0:45454</value>
</property>
<!--配置Web Application Proxy安全代理（防止yarn被攻擊）-->
<property>
<name>yarn.web-proxy.address</name>
<value>0.0.0.0:8888</value>
</property>

</configuration>

註意：

A. yarn.nodemanager.address這個屬性0.0.0.0:45454，在2.6的版本中不要只寫成45454，否則會導致nodemanager啟動不了

B. yarn.nodemanager.resource.memory-mb與yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores這兩個屬性，可以預設，在目前的hadoop版本中，如果設置不當，會導致mapreduce程式呈現accepted但是不能run的狀態。在試驗中，2cpu，1G記憶體的配置就出現了這種情況。當設置為8cpu，8G記憶體時卻正常了，即使這不是機器的真實配置。針對這種情況，另一個解決方案是添加yarn.scheduler.minimum-allocation-mb這個屬性：

<property>
  <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
  <value>2200</value>
  <description>Amount of physical memory, in MB, that can be allocated for containers.</description>
</property>

<property>
  <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
  <value>500</value>
</property>

由於資源問題而導致的這種情況可參考以下：

http://stackoverflow.com/questions/20200636/mapreduce-jobs-get-stuck-in-accepted-state

http://docs.hortonworks.com/HDPDocuments/HDP2/HDP-2.0.9.1/bk_installing_manually_book/content/rpm-chap1-11.html

http://zh.hortonworks.com/blog/how-to-plan-and-configure-yarn-in-hdp-2-0/

C. 如果

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