Hadoop集群部署（部署脚本，namenode高可用）

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(http://git.oschina.net/snake1361222/hadoop_scripts)。

 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.***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> 

#p#

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 –p /opt/hadoop_scripts 
rsync –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 –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 –p /opt/hadoop_scripts 
rsync –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 –u hdfs hdfs zkfc –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 –format 

5.***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 

#p#

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。QQ:83766787。当然也欢迎大家一起修改部署的脚本，git地址是：http://git.oschina.net/snake1361222/hadoop_scripts

原文链接：http://lxcong.blog.51cto.com/7485244/1241004