一、集群的规划
Zookeeper集群：
192.168.182.12 （bigdata12） 192.168.182.13 （bigdata13） 192.168.182.14 （bigdata14）
Hadoop集群：
192.168.182.12 （bigdata12） NameNode1主节点 ResourceManager1主节点 Journalnode 192.168.182.13 （bigdata13） NameNode2备用主节点 ResourceManager2备用主节点 Journalnode 192.168.182.14 （bigdata14） DataNode1 NodeManager1 192.168.182.15 （bigdata15） DataNode2 NodeManager2
二、准备工作
1、安装JDK：每台机器都需要安装
我这里使用的是jdk-8u152-linux-x64.tar.gz安装包
解压JDK：
tar -zxvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C ~/training
2、配置环境变量:
1)配置java环境变量：
vi ~/.bash_profile export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_144 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
2)生效环境变量：
source ~/.bash_profile
3)验证是否安装成功：
java -version
3、配置IP地址与主机名的映射关系
原因：方便SSH调用 方便Ping通
vi /etc/hosts
输入:
192.168.182.13 bigdata13 192.168.182.14 bigdata14 192.168.182.15 bigdata15
4、配置免密码登录
1）在每台机器上产生公钥和私钥
ssh-keygen -t rsa
含义：通过ssh协议采用非对称加密算法的rsa算法生成一组密钥对：公钥和私钥
2）在每台机器上将自己的公钥复制给其他机器
注：以下四个命令需要在每台机器上都运行一遍
ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@bigdata12 ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@bigdata13 ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@bigdata14 ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub root@bigdata15
三、安装Zookeeper集群（在bigdata12上安装）
在主节点（bigdata12）上安装和配置ZooKeeper
我这里使用的是zookeeper-3.4.10.tar.gz安装
1、解压Zookeeper：
tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C ~/training
2、配置和生效环境变量：
export ZOOKEEPER_HOME=/root/training/zookeeper-3.4.10 export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH source ~/.bash_profile
3、修改zoo.cfg配置文件：
vi /root/training/zookeeper-3.4.10/conf/zoo.cfg
修改：
dataDir=/root/training/zookeeper-3.4.10/tmp
在最后一行添加：
server.1=bigdata12:2888:3888 server.2=bigdata13:2888:3888 server.3=bigdata14:2888:3888
4、修改myid配置文件
在/root/training/zookeeper-3.4.10/tmp目录下创建一个myid的空文件:
mkdir /root/training/zookeeper-3.4.10/tmp/myid echo 1 > /root/training/zookeeper-3.4.10/tmp/myid
5、将配置好的zookeeper拷贝到其他节点，同时修改各自的myid文件
scp -r /root/training/zookeeper-3.4.10/ bigdata13:/root/training scp -r /root/training/zookeeper-3.4.10/ bigdata14:/root/training
进入bigdata13和bigdata14两台机器中，找到myid文件，将其中的1分别修改为2和3：
vi myid
在bigdata13中输入:2在bigdata14中输入:3
四、安装Hadoop集群（在bigdata12上安装）
1、修改hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_144
2、修改core-site.xml
<configuration> <!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://ns1</value> </property> <!-- 指定HDFS数据存放路径，默认存放在linux的/tmp目录中 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/root/training/hadoop-2.7.3/tmp</value> </property> <!-- 指定zookeeper的地址 --> <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>bigdata12:2181,bigdata13:2181,bigdata14:2181</value> </property> </configuration>
3、修改hdfs-site.xml（配置这个nameservice中有几个namenode）
<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>bigdata12:9000</value> </property> <!-- nn1的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name> <value>bigdata12:50070</value> </property> <!-- nn2的RPC通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name> <value>bigdata13:9000</value> </property> <!-- nn2的http通信地址 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name> <value>bigdata13:50070</value> </property> <!-- 指定NameNode的日志在JournalNode上的存放位置 --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://bigdata12:8485;bigdata13:8485;/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>/root/training/hadoop-2.7.3/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>
4、修改mapred-site.xml
<configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>
配置Yarn的HA
5、修改yarn-site.xml
<configuration> <!-- 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>bigdata12</value> </property> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>bigdata13</value> </property> <!-- 指定zk集群地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>bigdata12:2181,bigdata13:2181,bigdata14:2181</value> </property> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration>
6、修改slaves 从节点的地址
bigdata14 bigdata15
7、将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r /root/training/hadoop-2.7.3/ root@bigdata13:/root/training/ scp -r /root/training/hadoop-2.7.3/ root@bigdata14:/root/training/ scp -r /root/training/hadoop-2.7.3/ root@bigdata15:/root/training/
