【分布式计算框架】hadoop全分布式及高可用搭建

简介: 【分布式计算框架】hadoop全分布式及高可用搭建

hadoop全分布式及高可用搭建

一、实验目的

  • hadoop完全分布式搭建
  • hadoop高可用搭建

二、实验环境

  • ubuntu 6.5
  • VMware Workstation

三、实验内容

hadoop全分布式搭建

一、准备工作:(前提:已配置好node01为伪分布式服务器)

(1)安装java

同理在2、3…号机安装java

…

(2)同步所有服务器时间

date

date -s “2024-03-17 19:33:00” //所有会话

…

(3)cat /etc/sysconfig/network //查看机器IP映射

…

(4)cat /etc/hosts //所有所有机器别名

(5)cat /etc/sysconfig/selinux //selinux 关闭

(6)关闭防火墙

(7)ssh 免密钥 //管理节点分发密钥文件给其他节点

分发给node02:

在node1上输入:scp id_dsa.pub hxq20191909node02:pwd/20191909node01.pub

在node02的.ssh目录下输入

cat 20191909node01.pub >>authorized_keys

以此类推

二、修改配置文件

在/opt/20191909/hadoop-2.6.5/etc/hadoop 目录下

备份hadoop

node02:

(1)core-site.xml

 <configuration>
   <property>
     <name>fs.defaultFS</name>
     <value>hdfs://node02:9000</value>
   </property>
   <property>
     <name>hadoop.tmp.dir</name>
     <value>/var/20191909/hadoop/full</value>
   </property>  
 </configuration>

(2)hdfs-site.xml

   <property>
      <name>dfs.replication</name>
      <value>2</value>
   </property>
   <property>
      <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
      <value>hxq20191909node02:50090</value>
   </property>

(3)slaves

 node02
 node03
 node04
 node05
 node06

三、分发hadoop-2.6.5给其他节点
scp -r 20191909/  hxq20191909node02:`pwd`

以此类推

四、分发环境变量给其他节点
scp /etc/profile hxq20191909node02:/etc/ #node1会话下
. /etc/profile #全部会话下

五、格式化
hdfs namenode -format
 //ls  /var/20191909/hadoop/full

六、启动
start-dfs.sh

七、出现问题,看日志
ll /opt/20191909/hadoop-2.6.5/logs
tail -100 hadoop-root-datanode-20191909node01.log

八、浏览器查看信息
20191909node01:50070

创建目录

浏览器上查看

九、练习上传文件

在~/software目录里创建一个新文件

for i in seq 100000;do echo “hello 20191909$i” >> test.txt;done

查看新文件大小

ll -h //test.txt文件大小约为3.5M

设置块大小上传文件

hdfs dfs -D dfs.blocksize=1048576 -put test.txt

浏览器查看文件块

高可用搭建

先关闭服务

(1)文档:/opt/20191909/hadoop-2.6.5/share/doc/hadoop 官方文档

(2)两个namenode节点互相免密钥

(本例中node01,node02互相免密钥,node02生成密钥文件,分发自己和node01)

在node02的.ssh目录下输入

ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa   

cat id_dsa.pub >> authorized_keys           //将id_dsa.pub公钥文件追加到验证文件

scp id_dsa.pub 20191909node01:`pwd`/hxq20191909node02.pub//分发密钥给node01

cat hxq20191909node02.pub>>authorized_keys //在node01的.ssh目录下

在node02下来登录node01

(3)配置文件:

在/opt/20191909/hadoop-2.6.5/etc/hadoop目录下

  1. dfs.nameservices //逻辑名称

hdfs-site.xml

<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>mycluster</value>
</property>

  1. dfs.ha.namenodes.[nameservice ID] //只能1主1从两个
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>

  1. dfs.namenode.rpc-address.[nameservice ID].[name node ID]
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
<value>20191909node01:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>hxq20191909node02:8020</value>
</property>

4.dfs.namenode.http-address.[nameservice ID].[name node ID]

<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>20191909node01:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>hxq20191909node02:50070</value>
</property>

5.dfs.namenode.shared.edits.dir // URI which identifies the group of JNs

<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://20191909node01:8485;hxq20191909node02:8485;hxq20191909node03:8485/mycluster</value>
</property>

6.dfs.client.failover.proxy.provider.[nameservice ID] //java class that HDFS clients use to contact the Active Namenode

<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>   
</property>

  1. dfs.ha.fencing.methods //a list of scripts or java classes which will be used to fence the Active Namenodes during a failover
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>

<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/root/.ssh/id_dsa</value>    
</property>

8.fs.defaultFS //the default path prefix used by the Hadoop FS client when none is given

core-site.xml

<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster</value>
</property>

 <property>
 <name>hadoop.tmp.dir</name>
 <value>/var/20191909/hadoop/ha</value>
 </property>
  1. core-site暂时修改完成
  2. dfs.journalnode.edits.dir //the path where the journalnode daemon will store its local state
    在hdfs-site中修改
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/var/20191909/hadoop/ha/journalnode</value>

(4)zookeeper配置(自动故障转移)


ZooKeeper quorum and ZKFailoverController process

ZooKeeper 功能:Failure detection; Active Namenode election

ZKFC 功能:health monitoring;Zookeeper session management;zookeeper-based election)

hdfs-site.xml

<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>

core-site.xml

<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hxq20191909node02:2181,hxq20191909node03:2181,hxq20191909node04:2181,hxq20191909node05:2181,hxq20191909node06:2181</value>
</property>

(5) 分发配置文件给其他节点

scp core-site.xml hdfs-site.xml hxq20191909node02:`pwd`
scp core-site.xml hdfs-site.xml hxq20191909node03:`pwd`
...


(6) 搭建zookeeper

  1. 在相关节点安装zookeeper
    上传zookeeper-3.4.6.tar.gz压缩包

  1. 解压缩文件到/opt/20191909/目录下

tar xf zookeeper-3.4.6.tar.gz -C /opt/20191909/


  1. 配置zookeeper

进入zookeeper目录的conf目录

mv zoo_sample.cfg zoo.cfg

修改zoo.cfg,

dataDir=/var/20191909/zk (创建该目录)

增加:

server.1=hxq20191909node02:2888:3888
server.2=hxq20191909node03:2888:3888
server.3=hxq20191909node04:2888:3888
server.4=hxq20191909node05:2888:3888
server.5=hxq20191909node06:2888:3888


//1是ID,2888是主从节点通信端口,3888是选举机制端口,zookeeper也是主从架构,也有选举机制

  1. 分发zookeeper给其他节点
scp -r zookeeper-3.4.6/ hxq20191909node03:`pwd` //node3~6

mkdir -p /var/20191909/zk //都要创建
echo 1 > /var/20191909/zk/myid  //node02
echo 2 > /var/20191909/zk/myid  //node03
echo 3 > /var/20191909/zk/myid  //node04
echo 4 > /var/20191909/zk/myid  //node05
echo 5 > /var/20191909/zk/myid  //node06

5.设置环境变量(/etc/profile)

export ZOOKEEPER_HOME=/opt/20191909/zookeeper-3.4.6

PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

6.分发:

scp /etc/profile  hxq20191909node03:/etc/    //3~6都要发 然后. /etc/profile #2给3

(7) 启动zookeeper

zkServer.sh  start 

jps //查看进程: QuorumPeerMain

或者:

zkServer.sh status // Mode:leader  or  Mode:foolwer

zkServer.sh stop  //关闭zookeeper

注意:至少启动两台服务器

(8) 启动journalnode(3个节点)

hadoop-daemon.sh start journalnode

(9) 格式化node01(或 node02)

hdfs namenode -format

(10)启动node02

hadoop-daemon.sh start namenode

(11)复制node02元数据信息给node01

hdfs namenode -bootstrapStandby (在node01中执行)

(12)两个namenode在zookeeper上注册

 1.zkCli.sh  //客户端查看
     
    ls / 只有[zookeeper]

 2. hdfs zkfc -formatZK   //initializing HA state in zookeeper

    再查看: [hadoop-ha,zookeeper]

(13)在node01上启动(因为有免密钥登录)

start-dfs.sh

(14)浏览器访问

20191909node01:50070   //active
hxq20191909node02:50070   //standby

(15)实验:关闭node01(active namenode)

hadoop-daemon.sh stop namenode

hxq20191909node02:50070 //显示为active

关闭node01的namenode再打开

此时node01的状态变成standby

四、出现的问题及解决方案

  1. 报错

[root@hxq20191909node02 20191909]# zkServer.sh status JMX enabled by default Using config: /opt/20191909/zookeeper-3.4.6/bin/…/conf/zoo.cfg Error contacting service. It is probably not running.

解决方案

恢复快照,重新配置文件,细心一点

五、实验结果

实验成功搭建全分布式及高可用架构

现在在浏览器查看状态为

e

[外链图片转存中…(img-7DISxQuh-1711692961927)]

[外链图片转存中…(img-7O6QIYN8-1711692961927)]

关闭node01的namenode再打开

此时node01的状态变成standby

[外链图片转存中…(img-pd7VFpa9-1711692961927)]

[外链图片转存中…(img-NUYGW4gv-1711692961928)]

四、出现的问题及解决方案

报错

[root@hxq20191909node02 20191909]# zkServer.sh status JMX enabled by default Using config: /opt/20191909/zookeeper-3.4.6/bin/…/conf/zoo.cfg Error contacting service. It is probably not running.

解决方案

恢复快照,重新配置文件,细心一点

五、实验结果

实验成功搭建全分布式及高可用架构

现在在浏览器查看状态为

[外链图片转存中…(img-GDga6CX5-1711692961928)]

[外链图片转存中…(img-jVi3Fmxa-1711692961928)]

相关文章
|
数据采集 存储 数据可视化
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
本文介绍如何使用Scrapy-Redis构建分布式爬虫系统,采集携程平台上热门城市的酒店价格与评价信息。通过代理IP、Cookie和User-Agent设置规避反爬策略,实现高效数据抓取。结合价格动态趋势分析,助力酒店业优化市场策略、提升服务质量。技术架构涵盖Scrapy-Redis核心调度、代理中间件及数据解析存储,提供完整的技术路线图与代码示例。
2127 0
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
|
消息中间件 运维 数据库
Seata框架和其他分布式事务框架有什么区别
Seata框架和其他分布式事务框架有什么区别
708 153
|
存储 Java 关系型数据库
在Spring Boot中整合Seata框架实现分布式事务
可以在 Spring Boot 中成功整合 Seata 框架,实现分布式事务的管理和处理。在实际应用中,还需要根据具体的业务需求和技术架构进行进一步的优化和调整。同时,要注意处理各种可能出现的问题,以保障分布式事务的顺利执行。
1687 160
|
数据库
如何在Seata框架中配置分布式事务的隔离级别?
总的来说,配置分布式事务的隔离级别是实现分布式事务管理的重要环节之一,需要认真对待和仔细调整,以满足业务的需求和性能要求。你还可以进一步深入研究和实践 Seata 框架的配置和使用,以更好地应对各种分布式事务场景的挑战。
799 160
|
分布式计算 Hadoop Java
CentOS中构建高可用Hadoop 3集群
这个过程像是在一个未知的森林中探索。但当你抵达终点,看到那个熟悉的Hadoop管理界面时,所有的艰辛都会化为乌有。仔细观察,尽全力,这就是构建高可用Hadoop 3集群的挑战之旅。
581 21
|
监控 Java 调度
SpringBoot中@Scheduled和Quartz的区别是什么?分布式定时任务框架选型实战
本文对比分析了SpringBoot中的`@Scheduled`与Quartz定时任务框架。`@Scheduled`轻量易用,适合单机简单场景,但存在多实例重复执行、无持久化等缺陷;Quartz功能强大,支持分布式调度、任务持久化、动态调整和失败重试,适用于复杂企业级需求。文章通过特性对比、代码示例及常见问题解答,帮助开发者理解两者差异,合理选择方案。记住口诀:单机简单用注解,多节点上Quartz;若是任务要可靠,持久化配置不能少。
1289 4
|
存储 监控 数据可视化
常见的分布式定时任务调度框架
分布式定时任务调度框架用于在分布式系统中管理和调度定时任务,确保任务按预定时间和频率执行。其核心概念包括Job(任务)、Trigger(触发器)、Executor(执行器)和Scheduler(调度器)。这类框架应具备任务管理、任务监控、良好的可扩展性和高可用性等功能。常用的Java生态中的分布式任务调度框架有Quartz Scheduler、ElasticJob和XXL-JOB。
6354 66
|
数据采集 人工智能 分布式计算
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
阿里云推出的MaxFrame是链接大数据与AI的分布式Python计算框架,提供类似Pandas的操作接口和分布式处理能力。本文从部署、功能验证到实际场景全面评测MaxFrame,涵盖分布式Pandas操作、大语言模型数据预处理及企业级应用。结果显示,MaxFrame在处理大规模数据时性能显著提升,代码兼容性强,适合从数据清洗到训练数据生成的全链路场景...
1133 5
MaxFrame:链接大数据与AI的高效分布式计算框架深度评测与实践!
|
人工智能 分布式计算 大数据
MaxFrame 产品评测:大数据与AI融合的Python分布式计算框架
MaxFrame是阿里云MaxCompute推出的自研Python分布式计算框架,支持大规模数据处理与AI应用。它提供类似Pandas的API,简化开发流程,并兼容多种机器学习库,加速模型训练前的数据准备。MaxFrame融合大数据和AI,提升效率、促进协作、增强创新能力。尽管初次配置稍显复杂,但其强大的功能集、性能优化及开放性使其成为现代企业与研究机构的理想选择。未来有望进一步简化使用门槛并加强社区建设。
824 8
|
存储 分布式计算 Hadoop
基于Java的Hadoop文件处理系统:高效分布式数据解析与存储
本文介绍了如何借鉴Hadoop的设计思想,使用Java实现其核心功能MapReduce,解决海量数据处理问题。通过类比图书馆管理系统,详细解释了Hadoop的两大组件:HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算模型)。具体实现了单词统计任务,并扩展支持CSV和JSON格式的数据解析。为了提升性能,引入了Combiner减少中间数据传输,以及自定义Partitioner解决数据倾斜问题。最后总结了Hadoop在大数据处理中的重要性,鼓励Java开发者学习Hadoop以拓展技术边界。
726 7

热门文章

最新文章

相关实验场景

更多