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Hadoop集群部署(部署脚本,namenode高可用)

2015-11-06 10:50:31 | 来源:中培企业IT培训网

【中培伟业】本文的所有部署都基于cloudera公司的CDH4,CDH4是cloudera公司包装好的hadoop生态圈一系列yum包,把CDH4放到自己的yum仓库中,能极大的提高hadoop环境部署的简易性。
  前言
  折腾了一段时间hadoop的部署管理,写下此系列博客记录一下。
  为了避免各位做部署这种重复性的劳动,我已经把部署的步骤写成脚本,各位只需要按着本文把脚本执行完,整个环境基本就部署完了。部署的脚本我放在了开源中国的git仓库里。
  本文的所有部署都基于cloudera公司的CDH4,CDH4是cloudera公司包装好的hadoop生态圈一系列yum包,把CDH4放到自己的yum仓库中,能极大的提高hadoop环境部署的简易性。
  本文的部署过程中涵盖了namenode的HA实现,hadoop管理的解决方案(hadoop配置文件的同步,快速部署脚本等)。
  环境准备
  一共用5台机器作为硬件环境,全都是centos 6.4
  namenode & resourcemanager 主服务器: 192.168.1.1
  namenode & resourcemanager 备服务器: 192.168.1.2
  datanode & nodemanager 服务器: 192.168.1.100 192.168.1.101 192.168.1.102
  zookeeper 服务器集群(用于namenode 高可用的自动切换): 192.168.1.100 192.168.1.101
  jobhistory 服务器(用于记录mapreduce的日志): 192.168.1.1
  用于namenode HA的NFS: 192.168.1.100
  环境部署
  一、加入CDH4的YUM仓库
  1.最好的办法是把cdh4的包放到自建的yum仓库中,如何自建yum仓库请看 自建YUM仓库
  2.如果不想自建yum仓库,在所有的hadoop机器执行以下操作加入cdn4的yum仓库
  wget http://archive.cloudera.com/cdh4/one-click-install/redhat/6/x86_64/cloudera-cdh-4-0.x86_64.rpm
  sudo yum --nogpgcheck localinstall cloudera-cdh-4-0.x86_64.rpm
  二、创建用于namenode HA的NFS服务器
  1.登录192.168.1.100,执行以下脚本createNFS.sh
  #!/bin/bash
       yum -y install rpc-bind nfs-utils
  mkdir -p /data/nn_ha/
  echo "/data/nn_ha  *(rw,root_squash,all_squash,sync)" >> /etc/exports
  /etc/init.d/rpcbind start
  /etc/init.d/nfs  start
  chkconfig  --level 234 rpcbind   on
  chkconfig  -level 234 nfs  on
  三、Hadoop Namenode & resourcemanager 主服务器 环境部署
  1.登录192.168.1.1,创建脚本目录,把脚本从git仓库复制下来
  yum –y install git
  mkdir –p /opt/
  cd /opt/
  git clone http://git.oschina.net/snake1361222/hadoop_scripts.git
  /etc/init.d/iptables stop
  2.修改hostname
  sh /opt/hadoop_scripts/deploy/AddHostname.sh
  3.修改部署脚本的配置文件
  vim /opt/kingsoft/hadoop_scripts/deploy/config
  #添加master服务器的地址,也就是namenode主服务器
  master="192.168.1.1"
  #添加nfs服务器地址
  nfsserver="192.168.1.100"
  4.编辑hosts文件(此文件会同步到hadoop集群所有机器)
  vim /opt/hadoop_scripts/share_data/resolv_host
  127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
  ::1    localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
  192.168.1.1 nn.dg.hadoop.cn
  192.168.1.2 nn2.dg.hadoop.cn
  192.168.1.100 dn100.dg.hadoop.cn
  192.168.1.101 dn101.dg.hadoop.cn
  192.168.1.102 dn102.dg.hadoop.cn
  5.执行部署脚本CreateNamenode.sh
  sh /opt/hadoop_scripts/deploy/CreateNamenode.sh
  6.搭建saltstack master
  PS:类似于puppet的服务器管理开源工具,比较轻量,在这里用于管理hadoop集群,调度datanode,关于saltstack的详细请看 SaltStack部署与使用
  a.安装
  yum -y install salt salt-master
  b.修改配置文件`/etc/salt/master`,下面标志的是需要修改的项
  修改监听IP:
  interface: 0.0.0.0
  多线程池:
  worker_threads: 5
  开启任务缓存:(官方描叙开启缓存能承载5000minion)
  job_cache
  开启自动认证:
  auto_accept: True
  c.开启服务
  /etc/init.d/salt-master start
  chkconfig  salt-master on
  7.部署过程中已经把我的sample配置复制过去了,所以只需要修改部分配置文件
  a. /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml (其实就是按实际修改主机名地址)
  <property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.ns1</name>
  <value>nn.dg.hadoop.cn:8020</value>
  <description>定义ns1的rpc地址</description>
  </property>
  <property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.ns2</name>
  <value>nn2.dg.hadoop.cn:8020</value>
  <description>定义ns2的rpc地址</description>
  </property>
  <property>
  <name>ha.zookeeper.quorum</name>
  <value>dn100.dg.hadoop.cn:2181,dn101.dg.hadoop.cn:2181,dn102.dg.hadoop.cn:2181,</value>
  <description>指定用于HA的ZooKeeper集群机器列表</description>
  </property>
  b. mapred-site.xml
  <property>
  <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
  <value>nn.dg.hadoop.cn:10020</value>
  </property>
  <property>
  <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
  <value>nn.dg.hadoop.cn:19888</value>
  </property>
  c. yarn-site.xml
  property>
  <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
  <value>nn.dg.hadoop.cn:8031</value>
  </property>
  <property>
  <name>yarn.resourcemanager.address</name>
  <value>nn.dg.hadoop.cn:8032</value>
  </property>
  <property>
  <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
  <value>nn.dg.hadoop.cn:8030</value>
  </property>
  <property>
  <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
  <value>nn.dg.hadoop.cn:8033</value>
  </property>
  三、Hadoop Namenode & resourcemanager 备服务器 环境部署
  1.登录192.168.1.2,创建脚本目录,从主服务器把脚本同步过来
  /etc/init.d/iptables stop
  mkdir &ndash;p /opt/hadoop_scripts
  rsync &ndash;avz 192.168.1.1::hadoop_s   /opt/hadoop_scripts
  2.执行部署脚本CreateNamenode.sh
  sh /opt/hadoop_scripts/deploy/CreateNamenode.sh
  3.同步hadoop配置文件
  rsync &ndash;avz 192.168.1.1::hadoop_conf  /etc/hadoop/conf
  4.部署saltstack客户端
  sh /opt/hadoop_scripts/deploy/salt_minion.sh
  四、zookeeper服务器集群部署
  zookeeper是一个开源分布式服务,在这里用于namenode 的auto fail over功能。
  1.安装
  yum install zookeeper zookeeper-server
  2.修改配置文件/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg
  maxClientCnxns=50
  # 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.
  dataDir=/var/lib/zookeeper
  # the port at which the clients will connect
  clientPort=2181
  #这里指定zookeeper集群内的所有机器,此配置集群内机器都是一样的
  server.1=dn100.dg.hadoop.cn :2888:3888
  server.2=dn101.dg.hadoop.cn:2888:3888
  3.指定当前机器的id,并开启服务
  #譬如当前机器是192.168.1.100(dn100.dg.hadoop.cn),它是server.1,id是1,SO:
  echo "1" >  /var/lib/zookeeper/myid
  chown -R zookeeper.zookeeper /var/lib/zookeeper/
  service zookeeper-server init
  /etc/init.d/zookeeper-server start
  chkconfig zookeeper-server on
  #如此类推,部署192.168.1.101
  五、datanode & nodemanager 服务器部署
  1.登录datanode机器,创建脚本目录,从主服务器把脚本同步过来
  /etc/init.d/iptables stop
  mkdir &ndash;p /opt/hadoop_scripts
  rsync &ndash;avz 192.168.1.1::hadoop_s   /opt/hadoop_scripts
  2.修改hostname,执行部署脚本 CreateDatanode.sh
  sh /opt/hadoop_scripts/deploy/AddHostname.sh
  sh /opt/hadoop_scripts/deploy/CreateDatanode.sh
  集群初始化
  到这里,hadoop集群的环境已部署完毕,现在开始初始化集群
  一、namenode的HA高可用初始化
  1.在namenode主服务器(192.168.1.1)执行zookeeper的failover功能格式化
  sudo &ndash;u hdfs hdfs zkfc &ndash;formatZK
  2.把zookeeper集群服务启动(192.168.1.100  192.168.1.101 )
  /etc/init.d/zookeeper-server start
  3.把namenode主备服务器的zkfc服务起来(192.168.1.1  192.168.1.2)
  /etc/init.d/hadoop-hdfs-zkfc start
  4.在namenode主服务器(192.168.1.1)格式化hdfs
  #确保是用hdfs用户格式化
  sudo -u hdfs hadoop namenode &ndash;format
  5.第一次搭建namenode高可用,需要把name.dir下面的数据复制到namenode备服务器(此坑花了好多时间)
  a.在主服务器(192.168.1.1)执行
  tar -zcvPf /tmp/namedir.tar.gz /data/hadoop/dfs/name/
  nc -l 9999 < /tmp/namedir.tar.gz
  b.在备服务器(192.168.1.2)执行
  wget 192.168.1.1:9999 -O /tmp/namedir.tar.gz
  tar -zxvPf /tmp/namedir.tar.gz
  6.主从服务都启动
  /etc/init.d/hadoop-hdfs-namenode start
  /etc/init.d/hadoop-yarn-resourcemanager start
  7.查看hdfs的web界面
  http://192.168.1.1:9080
  http://192.168.1.2:9080
  #如果在web界面看到两个namenode都是backup状态,那就是auto fail over配置不成功
  #查看zkfc日志(/var/log/hadoop-hdfs/hadoop-hdfs-zkfc-nn.dg.s.kingsoft.net.log)
  #查看zookeeper集群的日志(/var/log/zookeeper/zookeeper.log)
  8.现在可以尝试关闭namenode主服务,看是否能主从切换
  二、hdfs集群开启
  到这里,所有hadoop部署已完成,现在开始把集群启动,验证效果
  1.把所有datanode服务器启动
  #还记得之前搭建的saltstack管理工具不,现在开始发挥它的作用,登录saltstack master(192.168.1.1)执行
  salt -v "dn*" cmd.run "/etc/init.d/hadoop-hdfs-datanode start"
  2.查看hdfs web界面,看是否都成为live nodes
  3.如果没有问题,现在可以尝试hdfs操作
  #创建一个tmp目录
  sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir /tmp
  #创建一个10G大小的空文件,计算它的MD5值,并放入hdfs
  dd if=/dev/zero of=/data/test_10G_file bs=1G count=10
  md5sum /data/test_10G_file
  sudo -u hdfs hdfs dfs -put /data/test_10G_file  /tmp
  sudo -u hdfs hdfs dfs -ls /tmp
  #现在可以尝试关闭一台datanode,然后把刚才的测试文件拉取出来,再算一次MD5看是否一样
  sudo -u hdfs hdfs dfs -get /tmp/test_10G_file /tmp/
  md5sum /tmp/test_10G_file
  三、yarn集群开启
  hadoop除了hdfs用于大数据的分布式存储,还有更重要的组件,分布式计算(mapreduce)。现在我们来把mapreducev2 yarn集群启动
  1.在主服务器把resourcemanager服务起来(192.168.1.1)
  /etc/init.d/hadoop-yarn-resourcemanager start
  2.把所有nodemanager服务启动
  #还是登陆saltstack master,执行
  salt -v "dn*" cmd.run "/etc/init.d/hadoop-yarn-nodemanager start"
  3.查看yarn 任务追踪界面(http://192.168.1.1:9081/),看是否所有nodes都已加入
  4.hadoop自带有基准测试的mapreduce实例,我们利用它来测试yarn环境是否正常
  #TestDFSIO测试HDFS的读写性能,写10个文件,每个文件1G.
  su hdfs -
  hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.0.0-cdh4.2.1-tests.jar TestDFSIO  -write -nrFiles 10 -fileSize 1000
  #Sort测试MapReduce
  ##向random-data目录输出数据
  hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar randomwriter  random-data
  ##运行sort程序
  hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar sort random-data sorted-data
  ##验证sorted-data 文件是否排好序
  hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.0.0-cdh4.2.1-tests.jar testmapredsort -sortInput random-data
  -sortOutput sorted-data
  总结
  在折腾hadoop集群的部署是还是遇到了很多坑,打算下篇写自己所遭遇的问题。通过本文部署遇到问题的可以联系一下我,互相交流一下。当然也欢迎大家一起修改部署的脚本。

标签: hadoop