这篇文章将为大家详细讲解有关hadoop2.7.2集群如何搭建，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
主机名 IP 安装的软件 运行的进程 Hadoop1 192.168.111.143 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)、ResourceManager Hadoop2 192.168.111.144 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)、ResourceManager Hadoop3 192.168.111.145 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain Hadoop4 192.168.111.146 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain Hadoop5 192.168.111.147 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
tar -zxvf zookeeper-3.4.9.tar.gz -C /home/hbase
cd /home/hbase/zookeeper-3.4.9/conf/ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg vim zoo.cfg
修改：
dataDir=/home/hbase/zookeeper-3.4.9/tmp
在zoo.cfg最后添加：
server.1=hadoop3:2888:3888 server.2=hadoop4:2888:3888 server.3=hadoop5:2888:3888
然后创建一个tmp文件夹 mkdir /home/hbase/zookeeper-3.4.9/tmp 再创建一个空文件 touch /home/hbase/zookeeper-3.4.9/tmp/myid 最后向该文件写入ID echo 1 >> /home/hbase/zookeeper-3.4.9/tmp/myid
scp -r /home/hbase/zookeeper-3.4.9/ hadoop4: /home/hbase/ scp -r /home/hbase/zookeeper-3.4.9/ hadoop5: /home/hbase/
注意：修改hadoop4、hadoop5对应/home/hbase /zookeeper-3.4.9/tmp/myid内容
hadoop4： echo 2 >> /home/hbase/zookeeper-3.4.9/tmp/myid hadoop5： echo 3 >> /home/hbase/zookeeper-3.4.9/tmp/myid
tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz -C /home/hbase/
#将hadoop添加到环境变量中 vim /etc/profile export JAVA_HOME=/home/habse/jdk/jdk1.7.0_79 export HADOOP_HOME=/home/habse/hadoop-2.7.2 export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin #hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下 cd /home/habse/hadoop-2.7.2/etc/hadoop
export JAVA_HOME=/home/hbase/jdk/jdk1.7.0_79
<configuration> <!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://ns1</value> </property> <!-- 指定hadoop临时目录 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/home/habse/hadoop-2.7.2/tmp</value> </property> <!-- 指定zookeeper地址 --> <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>hadoop3:2181,hadoop4:2181,hadoop5:2181</value> </property> </configuration>
<configuration> <!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>ns1</value> </property> <!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name> <value>nn1,nn2</value> </property> <!-- nn1的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name> <value>hadoop1:9000</value> </property> <!-- nn1的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name> <value>hadoop1:50070</value> </property> <!-- nn2的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name> <value>hadoop2:9000</value> </property> <!-- nn2的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name> <value>hadoop2:50070</value> </property> <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://hadoop3:8485;hadoop4:8485;hadoop5:8485/ns1</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>/home/hbase/hadoop-2.7.2/journal</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.ns1</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> </configuration>
<configuration> <!-- 指定mr框架为yarn方式 --> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>
<configuration> <!-- Site specific YARN configuration properties --> <!-- 开启RM高可靠 --> <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>hadoop1</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>hadoop2</value> </property> <!-- 指定zk集群地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>hadoop3:2181,hadoop4:2181,hadoop5:2181</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration>
slaves是指定子节点的位置， hadoop1上的slaves文件指定的是datanode和nodemanager的位置
hadoop3 hadoop4 hadoop5
#首先要配置hadoop1到hadoop2、hadoop3、hadoop4、hadoop5的免密码登陆 #在hadoop1上生产一对钥匙 ssh-keygen -t rsa #将公钥拷贝到其他节点，包括自己 ssh-coyp-id hadoop1 ssh-coyp-id hadoop2 ssh-coyp-id hadoop3 ssh-coyp-id hadoop4 ssh-coyp-id hadoop5 #注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置hadoop2到hadoop1的免登陆 在hadoop2上生产一对钥匙 ssh-keygen -t rsa ssh-coyp-id -i hadoop1
scp -r /home/habse/hadoop-2.7.2/ root@hadoop2:/home/habse/ scp -r /home/habse/hadoop-2.7.2/ root@hadoop3:/home/habse / scp -r /home/habse/hadoop-2.7.2/ root@hadoop4:/home/habse / scp -r /home/habse/hadoop-2.7.2/ root@hadoop5:/home/habse /
cd /home/hbase/zookeeper-3.4.9/bin/ ./zkServer.sh start #查看状态：一个leader，两个follower ./zkServer.sh status
cd /home/habse/hadoop-2.7.2 sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode #运行jps命令检验，hadoop3、hadoop4、hadoop5上多了JournalNode进程
#在hadoop1上执行命令: hdfs namenode -format hdfs namenode -bootstrapStandby
hdfs zkfc -formatZK
sbin/start-dfs.sh
注意：
如果启动datanode时遇到找不到datanode所在的主机，首先检查slaves文件配置是否正确，如果没问题的话删除重新创建
sbin/start-yarn.sh
查看每台机器的进程：
到此，hadoop-2.7.2配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://192.168.111.143:50070
NameNode 'hadoop1:9000' (active)
http://192.168.111.144:50070
NameNode 'hadoop2:9000' (standby)
Datanode：
所以hadoop集群安装完成后首先启动zookeeper和journalnode，然后格式化HDFS和ZKFC，然后启动namenode，resourcemanager，datanode
1. ./zkServer.sh start(hadoop3、hadoop4、hadoop5)
2. ./hadoop-daemon.sh start journalnode(hadoop3、hadoop4、hadoop5)
3. hdfs zkfc -formatZK(hadoop1)
4. hdfs namenode -bootstrapStandby(hadoop2)
5. hdfs zkfc -formatZK(hadoop1)
6. ./start-dfs.sh (hadoop1)
7. ./start-yarn.sh(hadoop1)
8. 如果哪个进程没有启动，那么单独在那台机器上执行启动命令
9. ./yarn –daemon start proxyserver
10. ./mapred –daemon start historyserver
说明：
格式化工作仅在第一次启动hadoop之前完成(步骤2,3,4,5)，以后不用，如果以后启动过程中有问题可以重新格式化
单独启动resourcemanager：./yarn-daemon.sh start resourcemanager
单独启动namnode：./hadoop-daemon.sh start namenode
单独启动zkfc：./yarn-daemon.sh start zkfc
1. ./stop-dfs.sh
2. ./stop-yarn.sh
3. ./yarn –daemon stop proxyserver
4. ./mapred –daemon stop historyserver
杀掉当前状态为active的hadoop1 的namenode进程，可以看到hadoop2由standby变为active，再启动hadoop1的namenode则发现hadoop1的状态为standby
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