（二）Hadoop高可用HA搭建

# tar -zxvf hadoop-2.7.7.tar.gz -C /usr/local/  解压到对应的安装目录
# mv /usr/local/hadoop-2.7.7 /usr/local/Hadoop
# vim ~/.bashrc  添加环境变量
export HADOOP_HOME=/usl/local/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
# source ~/.bashrc  生效环境变量
# cd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/  转至配置文件
# vim hadoop-env.sh  配置1添加                                    【官网配置】
export JAVA_HOME= /usr/java/jdk1.8.0_221
# vim slaves  配置2
master
slave1
slave2
slave3
# vim core-site.xml  配置3
<!-- 指定hdfs的nameservice为myha01 -->
<property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://myha01/</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/data/hadoopdata/</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
</property>
<!-- hadoop链接zookeeper的超时时长设置 -->
<property>
        <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>
        <value>1000</value>
        <description>ms</description>
</property>
# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml && vim mapred-site.xml  配置4
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
</property>
<!-- 指定mapreduce jobhistory地址 -->
<property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>master:10020</value>
</property>
<!-- 任务历史服务器的web地址 -->
<property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>master:19888</value>
</property>
# vim hdfs-site.xml  配置5
<!-- 指定副本数 -->
<property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
</property>
<!-- 配置namenode和datanode的工作目录-数据存储目录 -->
<property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/data/hadoopdata/dfs/name</value>
</property>
<property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/data/hadoopdata/dfs/data</value>
</property>
<!-- 启用webhdfs -->
<property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
        <value>true</value>
</property>
<!--指定hdfs的nameservice为myha01，需要和core-site.xml中的保持一致 
dfs.ha.namenodes.[nameservice id]为在nameservice中的每>一个NameNode设置唯一标示符。 
配置一个逗号分隔的NameNode ID列表。这将是被DataNode识别为所有的NameNode。 
例如，如果使用"myha01"作为nameservice ID，并且使用"nn1"和"nn2"作为NameNodes标示符 
-->
<property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>myha01</value>
</property>
<!-- myha01下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
        <name>dfs.ha.namenodes.myha01</name>
        <value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.myha01.nn1</name>
        <value>master:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
        <name>dfs.namenode.http-address.myha01.nn1</name>
        <value>master:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.myha01.nn2</name>
        <value>slave1:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
        <name>dfs.namenode.http-address.myha01.nn2</name>
        <value>slave1:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的edits元数据的共享存储位置。也就是JournalNode列表 
     该url的配置格式：qjournal://host1:port1;host2:port2;host3:port3/journalId 
     journalId推荐使用nameservice，默认端口号是：8485 -->
<property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>    <value>qjournal://master:8485;slave1:8485;slave2:8485/myha01</value>
</property>
<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
<property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/usr/local/hadoop/data/journaldata</value>
</property>
<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
<property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
</property>
<!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
<property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.myha01</name>     <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>
                sshfence
                shell(/bin/true)
        </value>
</property>
<!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->
<property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
<property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
        <value>30000</value>
</property>
<property>
        <name>ha.failover-controller.cli-check.rpc-timeout.ms</name>
        <value>60000</value>
</property>
# vim yarn-site.xml  配置6
<!-- 开启RM高可用 -->
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
</property>
<!-- 指定RM的cluster id -->
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>yrc</value>
</property>
<!-- 指定RM的名字 -->
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
</property>
<!-- 分别指定RM的地址 -->
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>slave2</value>
</property>
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>slave3</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
</property>
<property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
</property>
<property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>86400</value>
</property>
<!-- 启用自动恢复 -->
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
</property>
<!-- 制定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群上 -->
<property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>

3.1配置
# scp -r /usr/local/hadoop root@slave1:/usr/local/  分发至slave1~3结点(这里演示一台)
# scp ~/.bashrc root@slave1:/root/  分发环境至slave1~3结点(这里演示一台)
# source ~/.bashrc  生效环境(四台)
# zkServer.sh start  启动zookeeper(master、slave1、slave2)
# zkServer.sh status  查看角色
# hadoop-daemon.sh start journalnode 启动进程journalnode (master\slave1\slave2)
# jps  查看进程

# hadoop namenode -format  格式化namenode节点(这里选master)

此时在 core-site.xml 配置的临时目录中生成一些集群的信息，把他拷贝的第二个 namenode 相同目录下。记住：两个 namenode 节点该目录中的数据结构是一致的！
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/usr/local/hadoop/data/hadoopdata/</value>   // 拷贝地址
# hadoop namenode -bootstrapStandby  拷贝或在另一个namenode (slave2)上执行

上面原因是: master的namenode(格式化未启动所以连接不上) → 开启 → 在执行即可。
下面把master节点上生成的元数据 给复制到slave1上。
# scp -r /usr/local/hadoop/data/hadoopdata root@slave1:/usr/local/hadoop/data/  
# hdfs zkfc -formatZK  格式化zkfc(只能在nameonde节点进行)(master,slave1)

3.2启动
# start-dfs.sh  启动集群(master)
# start-yarn.sh  最好在YARN的主节点上执行，（在配置文件中设置yarn主节点在slave2）
<!-- 分别指定RM的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>slave2</value>
    </property>
# yarn-daemon.sh start resourcemanager 启动另resourcemanager必须手动启动(slave3)
# jps  查看进程

进程架构图

3.3浏览器验证
a)验证1
http://192.168.2.131:50070  访问web 页面查看(master) namenode状态

Master(standby状态)
b)验证2
http://192.168.2.132:50070  访问web 页面查看(slave1) namenode状态

Slave1(active状态)
c)验证3
http://192.168.2.133:8088   查看yarn节点(slave2)启动情况

d)验证4
查看各主节点的状态
HDFS: 
# hdfs haadmin -getServiceState nn1 
# hdfs haadmin -getServiceState nn2
YARN: 
# yarn rmadmin -getServiceState rm1 
# yarn rmadmin -getServiceState rm2

启动 mapreduce 任务历史服务器
# mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

按照配置文件配置的历史服务器的 web 访问地址去访问： http://192.168.2.131:19888
http://192.168.2.131:19888 

3.4测试
a) 干掉 active namenode看看集群有什么变化。

查看(Slave1)web有没有从standby切换成active

# hadoop-daemon.sh start namenode  为提起namenode服务命令(初次搭建备节点不需要提起)
更多测试请参考连接:  https://blog.csdn.net/qq_41851454/article/details/79666066
HA高可用搭建就搭好了