# 基于ZooKeeper搭建Hadoop高可用集群
## 一、Hadoop高可用

> 图片引用自:https://www.edureka.co/blog/how-to-set-up-hadoop-cluster-with-hdfs-high-availability/
## 二、集群规划
## 三、前置条件
+ 所有服务器都安装有JDK,安装步骤可以参见:[Linux下JDK的安装](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/JDK%E5%AE%89%E8%A3%85.md);
+ 搭建好ZooKeeper集群,搭建步骤可以参见:[Zookeeper单机环境和集群环境搭建](https://github.com/heibaiying/BigData-Notes/blob/master/notes/installation/Zookeeper单机环境和集群环境搭建.md)
+ 所有服务器之间都配置好SSH免密登录。
## 四、集群配置
### 4.1 下载并解压
下载Hadoop。这里我下载的是CDH版本Hadoop,下载地址为:http://archive.cloudera.com/cdh5/cdh/5/
```shell
# tar -zvxf hadoop-2.6.0-cdh5.15.2.tar.gz
```
### 4.2 配置环境变量
编辑`profile`文件:
```shell
# vim /etc/profile
```
增加如下配置:
```
export HADOOP_HOME=/usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2
export PATH=${HADOOP_HOME}/bin:$PATH
```
执行`source`命令,使得配置立即生效:
```shell
# source /etc/profile
```
### 4.3 修改配置
进入`${HADOOP_HOME}/etc/hadoop`目录下,修改配置文件。各个配置文件内容如下:
#### 1. hadoop-env.sh
```shell
# 指定JDK的安装位置
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_201/
```
#### 2. core-site.xml
```xml
fs.defaultFS
hdfs://hadoop001:8020
hadoop.tmp.dir
/home/hadoop/tmp
ha.zookeeper.quorum
hadoop001:2181,hadoop002:2181,hadoop002:2181
ha.zookeeper.session-timeout.ms
1000
```
#### 3. hdfs-site.xml
```xml
dfs.replication
3
dfs.namenode.name.dir
/home/hadoop/namenode/data
dfs.datanode.data.dir
/home/hadoop/datanode/data
dfs.nameservices
mycluster
dfs.ha.namenodes.mycluster
nn1,nn2
dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1
hadoop001:8020
dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2
hadoop002:8020
dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1
hadoop001:50070
dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2
hadoop002:50070
dfs.namenode.shared.edits.dir
qjournal://hadoop001:8485;hadoop002:8485;hadoop003:8485/mycluster
dfs.journalnode.edits.dir
/home/hadoop/journalnode/data
dfs.ha.fencing.methods
sshfence
dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
/root/.ssh/id_rsa
dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout
30000
dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster
org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
dfs.ha.automatic-failover.enabled
true
```
#### 4. yarn-site.xml
```xml
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
yarn.log-aggregation-enable
true
yarn.log-aggregation.retain-seconds
86400
yarn.resourcemanager.ha.enabled
true
yarn.resourcemanager.cluster-id
my-yarn-cluster
yarn.resourcemanager.ha.rm-ids
rm1,rm2
yarn.resourcemanager.hostname.rm1
hadoop002
yarn.resourcemanager.hostname.rm2
hadoop003
yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1
hadoop002:8088
yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2
hadoop003:8088
yarn.resourcemanager.zk-address
hadoop001:2181,hadoop002:2181,hadoop003:2181
yarn.resourcemanager.recovery.enabled
true
yarn.resourcemanager.store.class
org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore
```
#### 5. mapred-site.xml
```xml
mapreduce.framework.name
yarn
```
#### 5. slaves
配置所有从属节点的主机名或IP地址,每行一个。所有从属节点上的`DataNode`服务和`NodeManager`服务都会被启动。
```properties
hadoop001
hadoop002
hadoop003
```
### 4.4 分发程序
将Hadoop安装包分发到其他两台服务器,分发后建议在这两台服务器上也配置一下Hadoop的环境变量。
```shell
# 将安装包分发到hadoop002
scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/ hadoop002:/usr/app/
# 将安装包分发到hadoop003
scp -r /usr/app/hadoop-2.6.0-cdh5.15.2/ hadoop003:/usr/app/
```
## 五、启动集群
### 5.1 启动ZooKeeper
分别到三台服务器上启动ZooKeeper服务:
```ssh
zkServer.sh start
```
### 5.2 启动Journalnode
分别到三台服务器的的`${HADOOP_HOME}/sbin`目录下,启动`journalnode`进程:
```shell
hadoop-daemon.sh start journalnode
```
### 5.3 初始化NameNode
在`hadop001`上执行`NameNode`初始化命令:
```
hdfs namenode -format
```
执行初始化命令后,需要将`NameNode`元数据目录的内容,复制到其他未格式化的`NameNode`上。元数据存储目录就是我们在`hdfs-site.xml`中使用`dfs.namenode.name.dir`属性指定的目录。这里我们需要将其复制到`hadoop002`上:
```shell
scp -r /home/hadoop/namenode/data hadoop002:/home/hadoop/namenode/
```
### 5.4 初始化HA状态
在任意一台`NameNode`上使用以下命令初始化HA状态。此时程序会在ZooKeeper上创建一个Znode,用于存储自动故障转移系统的相关数据。这里在`hadoop001`或`hadoop002`上执行都可以,但不要两台机器都执行,因为不能创建同名的Znode。
```shell
hdfs zkfc -formatZK
```
### 5.5 启动HDFS
进入到`Hadoop001`的`${HADOOP_HOME}/sbin`目录下,启动HDFS。此时`hadoop001`和`hadoop002`上的`NameNode`服务,和三台服务器上的`DataNode`服务都会被启动:
```shell
start-dfs.sh
```
### 5.6 启动YARN
进入到`Hadoop001`的`${HADOOP_HOME}/sbin`目录下,启动YARN。此时`hadoop002`上的`ResourceManager`服务,和三台服务器上的`NodeManager`服务都会被启动。
```SHEll
start-yarn.sh
```
需要注意的是,这个时候`hadoop003`上的`ResourceManager`服务通常是没有启动的,需要手动启动:
```shell
hadoop-daemon.sh start datanode
```
## 六、查看集群
### 6.1 查看进程
成功启动后,每台服务器上的进程应该如下:
```shell
[root@hadoop001 sbin]# jps
4512 DFSZKFailoverController
3714 JournalNode
4114 NameNode
3668 QuorumPeerMain
5012 DataNode
4639 NodeManager
[root@hadoop002 sbin]# jps
4499 ResourceManager
4595 NodeManager
3465 QuorumPeerMain
3705 NameNode
3915 DFSZKFailoverController
5211 DataNode
3533 JournalNode
[root@hadoop003 sbin]# jps
3491 JournalNode
3942 NodeManager
4102 ResourceManager
4201 DataNode
3435 QuorumPeerMain
```
### 6.2 查看Web UI
HDFS和YARN的端口号分别为`50070`和`8080`,界面应该如下:
此时hadoop001上的`NameNode`处于可用状态:

而hadoop002上的`NameNode`则处于备用状态:

hadoop002上的`ResourceManager`处于可用状态:

hadoop003上的`ResourceManager`则处于备用状态:

同时界面上也有`Journal Manager`的相关信息:
