Hadoop生产环境搭建（含HA、Federation）
Hadoop生产环境搭建1. 将安装包hadoop-2.x.x.tar.gz存放到某一目录下，并解压。
2. 修改解压后的目录中的文件夹etc/hadoop下的配置文件（若文件不存在，自己创建。）
包括hadoop-env.sh,mapred-site.xml,core-site.xml,hdfs-site.xml,yarn-site.xml
3. 格式化并启动HDFS
4. 启动YARN
以上整个过程与Hadoop单机Hadoop测试环境搭建基本一致，不同的是步骤2中配置文件设置内容以及步骤3的详细过程。
HDFS2.0的HA配置方法（主备NameNode）
注意事项：
1）主备Namenode有多种配置方法，本次使用JournalNode方式。至少准备三个节点作为JournalNode
2）主备两个Namenode应放于不同的机器上，独享机器。（HDFS2.0中吴煦配置secondaryNamenode，备NameNode已经代替它完成相应的功能）
3）主备NameNode之间有两种切换方式，手动切换和自动切换。其中自动切换是借助Zookeeper实现的。因此需要单独部署一个Zookeeper集群，通常为奇数个，至少3个。
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HSFS HA部署架构和流程
HSFS HA部署架
三个JournalNode
两个NameNode
N个DataNode
HDFS HA部署流程——hdfs-site.xml配置
dfs.nameservices 集群中命名服务列表（自定义）
dfs.ha.namenodes.${ns}命名服务中的namenode逻辑名称（自定义）
dfs.namenode.rpc-address.${ns}.${nn} 命名服务中逻辑名称对应的RPC地址
dfs.namenode.http-address.${ns}.${nn} 命名服务中逻辑名称对应的HTTP地址
dfs.namenode.name.dir NameNode fsimage存放目录
dfs.namenode.shared.edits.dir 主备NameNode同步元信息的共享存储系统
dfs.journalnode.edits.dir Journal Node数据存放目录
HDFS HA部署流程——hdfs-site.xml配置实例
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>hadoop-rokid</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.hadoop-rokid</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-adress.hadoop-rokid.nn1</name>
<value>nn1:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-adress.hadoop-rokid.nn2</name>
<value>nn2:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-adress.hadoop-rokid.nn1</name>
<value>nn1:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-adress.hadoop-rokid.nn2</name>
<value>nn2:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///home/zhangzhenghai/cluster/hadoop/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://jnode1:8485;jnode2:8485;jnode3:8485/hadoop-rokid</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///home/zhangzhenghai/cluster/hadoop/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/zhangzhenghai/cluster/hadoop/dfs/journal</value>
</property>
</configuration>
HDFS HA部署流程——core-site.xml配置实例
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://nn1:8020</value>
</property>
</configuration>
HDFS HA部署流程——slaves配置实例
列出集群中的所有机器名称列表
启动顺序：
Hadoop2.x上机实践（部署多机-HDFS HA+YARN）
HA
注意：所有操作均在Hadoop部署目录下进行。
启动Hadoop集群：
step1：
在各个JournalNode节点上，输入以下命令启动journalNode服务，
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
step2：
在上，对其进行格式化，并启动，
bin/hdfs namenode -format
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
step3：
在上，同步nn1的元数据信息，
bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
step4：
启动，
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
经过以上四步骤，nn1和nn2均处于standby状态
step5：
将切换成Active
bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1
step6：
在上，启动所有datanode
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
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Hadoop HA+Federation部署架构和流程
HSFS HA+Federation部署架构
三个JournalNode
四个Namenode（每两个互备）
N个DataNode
HDFS HA+Federation部署流程——hdfs-site.xml配置
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>hadoop-rokid1,hadoop-rokid2</value>
</property>
<!-- hadoop-rokid1 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.hadoop-rokid1</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-adress.hadoop-rokid1.nn1</name>
<value>nn1:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-adress.hadoop-rokid1.nn2</name>
<value>nn2:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-adress.hadoop-rokid1.nn1</name>
<value>nn1:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-adress.hadoop-rokid1.nn2</name>
<value>nn2:50070</value>
</property>
<!-- hadoop-rokid2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.hadoop-rokid2</name>
<value>nn3,nn4</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-adress.hadoop-rokid2.nn3</name>
<value>nn3:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-adress.hadoop-rokid2.nn4</name>
<value>nn4:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-adress.hadoop-rokid2.nn3</name>
<value>nn3:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-adress.hadoop-rokid2.nn4</name>
<value>nn4:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:///home/zhangzhenghai/cluster/hadoop/dfs/name</value>
</property>
<!-- hadoop-rokid1 JournalNode配置 两者配置不一样 每一个namespace下 只存其一-->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://jnode1:8485;jnode2:8485;jnode3:8485/hadoop-rokid1</value>
</property>
<!-- hadoop-rokid2 JournalNode配置 两者配置不一样 每一个namespace下 只存其一-->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://jnode1:8485;jnode2:8485;jnode3:8485/hadoop-rokid2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///home/zhangzhenghai/cluster/hadoop/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/home/zhangzhenghai/cluster/hadoop/dfs/journal</value>
</property>
</configuration>
启动顺序：
在nn1和nn2两个节点上进行如下操作：
步骤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
步骤2：在上，对其进行格式化，并启动：
bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-rokid1
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
步骤3：在上，同步nn1的元数据信息
bin/hdfs namenode bootstrapStandby
步骤4：在上，启动NameNode
sbin/hadooop-daemon.sh start namenode
（经过以上四个步骤，nn1和nn2均处于standby状态）
步骤5：在上，将NameNode切换为Active
bin/hdfs haadmin -ns hadoop-rokid1 -transitionToActive nn1
在nn3和nn4两个节点上进行如下操作：
步骤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
步骤2：在上，对其进行格式化，并启动：
bin/hdfs namenode -format -clusterId hadoop-rokid2
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
步骤3：在上，同步nn3的元数据信息
bin/hdfs namenode bootstrapStandby
步骤4：在上，启动NameNode
sbin/hadooop-daemon.sh start namenode
（经过以上四个步骤，nn3和nn4均处于standby状态）
步骤5：在上，将NameNode切换为Active
bin/hdfs haadmin -ns hadoop-rokid2 -transitionToActive nn3
最后：在上，启动所有datanode
sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
==================================================================================
Yarn部署架构
ResourceManager
N个NodeManager
yarn-site.xml配置实例
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>YARN001</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address</name>
<value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8090</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.fair.allocation.file</name>
<value>${yarn.home.dir}/etc/hadoop/fairscheduler.xml</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>/home/zhangzhenghai/cluster/hadoop/yarn/local</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
<value>/tmp/logs</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>30720</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
<value>12</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
fairscheduler.xml配置实例
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<allocations>
<queue name="basic">
<minResources>102400 mb, 50 vcores</minResources>
<maxResources>153600 mb, 100 vcores</maxResources>
<maxRunningApps>200</maxRunningApps>
<minSharePreemptionTimeout>300</minSharePreemptionTimeout>
<weight>1.0</weight>
<aclSubmitApps>root,yarn,search,hdfs</aclSubmitApps>
</queue>
<queue name="queue1">
<minResources>102400 mb, 50 vcores</minResources>
<maxResources>153600 mb, 100 vcores</maxResources>
</queue>
<queue name="queue2">
<minResources>102400 mb, 50 vcores</minResources>
<maxResources>153600 mb, 100 vcores</maxResources>
</queue>
</allocations>
mapred-site.xml配置实例
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
<description>The runtime framework for executing MapReduce jobs. Can be one of local> </property>
<!-- jobhistory properties -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>jobhistory:10020</value>
<description>MapReduce JobHistory Server IPC host:port</description>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>jobhistory:19888</value>
<description>MapReduce JobHistory Server Web UI host:port</description>
</property>
</configuration>
YARN启动/停止步骤
在YARN001上执行以下命令
启动YARN：
sbin/start-yarn.sh
停止YARN：
sbin/stop-yarn.sh
启动MR-JobHistory：
sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
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