以3台机器配置 hadoop HA 为例

hadoop CDH版本：hadoop-2.6.0-cdh5.15.0.tar.gz

zookeeper CDH版本：zookeeper-3.4.5-cdh5.15.0.tar.gz

【前提工作】
一、配置好3台虚拟机 hosts
$ vi /etc/hosts
127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6


192.168.211.212 bigdata01
192.168.211.213 bigdata02
192.168.211.214 bigdata03


二、关闭防火墙（root用户下）
# service iptables status（查看防火墙状态）
iptables: Firewall is not running. （防火墙已关闭）
# service iptables stop（关闭防火墙）


#chkconfig iptables off（开机不自启动）


三、配置所有节点的ssh免密码登录设置
ssh-keygen -t rsa
然后发送给每一台，也要发送自己
ssh-copy-id bigdata01
ssh-copy-id bigdata02
ssh-copy-id bigdata03

或者 ssh-copy-id bigdata01;ssh-copy-id bigdata02;ssh-copy-id bigdata03


四、3台机器时间同步
1、模拟内网环境
在集群中找一台服务器作为：时间服务器
bigdata01 时间服务器   
bigdata02和bigdata03同步01这台机器   

2、查看Linux中的ntpd时间服务（这里只要开启第一台机器的ntpd服务，其他的不用开）
$ sudo service ntpd status   
$ sudo service ntpd start   

3、开机设置（在第一台设置，其他不要设置）
$ sudo chkconfig ntpd on

4、修改系统文件
# vi /etc/ntp.conf
【第一处】修改为自己的网段，注意将前面的#去掉，生效
# Hosts on local network are less restricted.
restrict 192.168.163.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

【第二处】由于是内网环境不用添加服务，前面加上注释
#server 0.centos.pool.ntp.org
#server 1.centos.pool.ntp.org
#server 2.centos.pool.ntp.org

【第三处】开启本地服务，注意将前面的#去掉，生效
server  127.127.1.0     # local clock
fudge   127.127.1.0 stratum 10

保存文件(:wq)

5、修改完配置文件，建议重启ntpd服务，重新读取配置
$ sudo service ntpd restart

6、查看时间服务相关的命令
rpm -qa | grep ntp
ntpdate-4.2.4p8-3.el6.centos.x86_64 同步
ntp-4.2.4p8-3.el6.centos.x86_64 将某台选为时间服务器


7、可以先执行同步操作测试下   
sudo /usr/sbin/ntpdate bigdata-01
误差在两三分钟内，是可以接受的

8、编写crontab定时任务，在需要同步的节点上编写（第二台和第三台）
$ sudo crobtab -e

#同步 bigdata01 时间
0-59/10 * * * * /usr/sbin/ntpdate bigdata-01


9、报错整理：
1）报错：11 Sep 09:04:55 ntpdate[2022]: the NTP socket is in use, exiting
原因：这个是你在使用2或者3的机器同步1的时候，2和3的机器的ntpd服务没关，关了就好了，
解决：service ntpd stop（先关闭服务）chkconfig ntpd off
2）报错：11 Sep 09:05:46 ntpdate[2039]: no server suitable for synchronization found
原因：1、理论上同步是要时间的，有可能它还在同步，然后你执行了这句话，所以会报异常
2、也有可能你的防火墙和子安全系统把他的端口挡住了，所以他同步不了
解决：第一种情况，只能等，一般5分钟左右
第二种情况，把防火墙和子安全系统关了（或者开放123端口）
或者可以试试 ntpdate -u bigdata-01   -u的意思是避过防火墙
vi /etc/selinux 改成disable   service iptables off
博客：http://blog.csdn.net/qq_19175749/article/details/50792048
3）报错：这个就是我上课时候出的问题，明明2,3台同步成功了，时间也是正确的（跟现实的时间是一样的）
但是1的机器实际上本地时间是错的，那就很恶心了
原因：应该是我之前在那台机器上操作了什么不可言喻的东西！
解决：先查看下你的时区（+0800是正确的，就是东八区） date -R
rm  -rf /etc/localtime        ---如果时区不是+0800
ln -s /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai   /etc/localtime
这样子你的时间应该就是正常的了

【Hadoop集群模式环境部署 HA】


一、服务节点的部署规划





HA 有两种状态：
1、故障，需要手动切换
2、故障，自动故障转移


ps:在下面的配置中，是完整的配置（就是包括自动故障转移的配置，但是其实操作的步骤并没有一开始就配置好自动故障转移，所以配置文件中我会标出，然后有几个属性先别配置）


二、ZooKeeper 配置--分布式模式
1、把 zookeeper-3.4.5-cdh5.15.0.tar.gz 解压到一个目录中
$ tar -zxvf zookeeper-3.4.5-cdh5.15.0.tar.gz -C /opt/modules/

2、修改conf/zoo_sample.cfg 重命名 zoo.cfg文件


3、指定ZK本地存储的数据存放目录
dataDir=/opt/modules/distribute/zookeeper-3.4.5-cdh5.15.0/data/zkData


4、指定所有ZK的节点以及端口号(内部相互通信端口号：选举端口号)
server.1=bigdata01:2888:3888
server.2=bigdata02:2888:3888 
server.3=bigdata03:2888:3888 


ps:
2181表示客户端端口号
2888表示ZK节点内部通信端口号
3888表示ZK内部选举端口号   
  
5、在dataDir=/opt/modules/distribute/zookeeper-3.4.5-cdh5.15.0/data/zkData路径下创建文件
创建名为myid的文件，注意一定要这个文件名
写对应的编号，比如：1   
  
6、将配置分发到其他节点上   
scp -r zookeeper-3.4.5-cdh5.15.0/ bigdata02:/opt/modules/distribute/
scp -r zookeeper-3.4.5-cdh5.15.0/ bigdata03:/opt/modules/distribute/


7、分发完成之后需要更改其他节点上的myid对应编号   
里面的值就是第一台机器写1，第二台写2，第三台写3，就可以了，要跟你的server.1这里的1  

8、启动所有ZK的节点   
bin/zkServer.sh start   


9、查看状态
bin/zkServer.sh status
当看到 2个: follower 和 1个: leader 说明配置成功
 

三、配置 Hadoop 集群
1、在hadoop-env.sh和mapred-env.sh还有yarn-env.sh中写上你的jdk路径（有可能这条属性被注释掉了，记得解开，把前面的#去掉就可以了）
export JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.8.0_171


2、配置 /opt/modules/distribute/hadoop-2.6.0-cdh5.15.0/etc/hadoop 下的5个文件
core-site.xml
hdfs-site.xml
mapred-site.xml(重命名：mapred-site.xml.template)
yarn-site.xml
slaves

-------------------------------------------------------------
1)、core-site.xml
-------------------------------------------------------------
<configuration>  
<property>  
    <name>fs.defaultFS</name>  
    <value>hdfs://ns1</value>  
</property> 
 <property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/modules/distribute/hadoop-2.6.0-cdh5.15.0/data/tmp</value>
</property>
<!-- Resource Manager UI的默认用户dr.who权限不正确 ,这里写上你的机器用户名-->
<property>  
    <name>hadoop.http.staticuser.user</name>  
    <value>用户名</value>  
</property>
<property>  
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>  
    <value>bigdata01:2181,bigdata02:2181,bigdata03:2181</value>  
</property> 
</configuration>
-------------------------------------------------------------
2)、hdfs-site.xml
-------------------------------------------------------------
<configuration>  
<property>  
    <name>dfs.replication</name>  
    <value>3</value>  
</property>  
<property>  
    <name>dfs.permissions.enabled</name>  
    <value>false</value>  
</property>  
<property>  
    <name>dfs.nameservices</name>  
    <value>ns1</value>  
</property>  
<property>  
    <name>dfs.blocksize</name>  
    <value>134217728</value>  
</property>  
<property>  
    <name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>  
    <value>nn1,nn2</value>  
</property>  
<!-- nn1的RPC通信地址，nn1所在地址  -->  
<property>  
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>  
    <value>bigdata01:8020</value>  
</property>  
<!-- nn1的http通信地址，外部访问地址 -->  
<property>  
    <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>  
    <value>bigdata01:50070</value>  
</property>  
<!-- nn2的RPC通信地址，nn2所在地址 -->  
<property>  
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>  
    <value>bigdata02:8020</value>  
</property>  
<!-- nn2的http通信地址，外部访问地址 -->  
<property>  
    <name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>  
    <value>bigdata02:50070</value>  
</property>  
<!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode日志上的存放位置(一般和zookeeper部署在一起) -->  
<property>  
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>  
    <value>qjournal://bigdata01:8485;bigdata02:8485;bigdata03:8485/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>/opt/modules/distribute/hadoop-2.6.0-cdh5.15.0//data/journal</value>  
</property>  
<!--客户端通过代理访问namenode，访问文件系统，HDFS 客户端与Active 节点通信的Java 类，使用其确定Active 节点是否活跃  -->  
<property>  
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>  
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>  
</property>  
<!--这是配置自动切换的方法，有多种使用方法，具体可以看官网，在文末会给地址，这里是远程登录杀死的方法,这个参数的值可以有多种，你也可以换成shell(/bin/true)试试，也是可以的，这个脚本do nothing 返回0 -->  
<property>  
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>  
    <value>sshfence</value> 
</property>  
<!-- 这个是使用sshfence隔离机制时才需要配置ssh免登陆 -->  
<property>  
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>  
    <value>/home/beifeng/.ssh/id_rsa</value>  
</property>  
<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间，这个属性同上，如果你是用脚本的方法切换，这个应该是可以不配置的 -->  
<property>  
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>  
    <value>30000</value>  
</property>  
<!-- 这个是开启自动故障转移，如果你没有自动故障转移，这个可以先不配,可以先注释掉 -->  
<property>  
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>  
    <value>true</value>  
</property>  
</configuration>  
-------------------------------------------------------------
3)、mapred-site.xml
-------------------------------------------------------------
<configuration>  
<property>  
        <name>mapreduce.framework.name</name>  
        <value>yarn</value>  
</property> 
<!-- MapReduce JobHistory Server地址 -->
<property>  
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>  
    <value>bigdata-01:10020</value>  
</property>  
<property>  
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>  
    <value>bigdata-01:19888</value>  
</property>  
</configuration>  
-------------------------------------------------------------
4)、yarn-site.xml
-------------------------------------------------------------
<configuration>  
    <property>  
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  
        <value>mapreduce_shuffle</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>  
        <value>bigdata-03</value>  
    </property>  
    <property>  
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>  
        <value>true</value>  
    </property>  
        <property>  
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>  
        <value>106800</value>  
    </property>  
</configuration> 
-------------------------------------------------------------
5)、slaves
-------------------------------------------------------------
bigdata-01
bigdata-02
bigdata-03
-------------------------------------------------------------


3、分发文件
注：只要配置一台，配置完了，把配置分发给其他机器，使用如下命令（scp命令）：
提醒下，你发送前可以把hadoop中的share/doc这个目录下的东西删掉，因为是些帮助文档，太大了，影响传输速度所以。。。
$ rm -rf share/doc
$ scp -r hadoop-2.6.0-cdh5.15.0/ bigdata02:/opt/modules/distribute/
$ scp -r hadoop-2.6.0-cdh5.15.0/ bigdata03:/opt/modules/distribute/


四、启动 Hadoop 集群
【启动过程】
1、首先zookeeper已经启动好了吧（三台都要启动）
开启命令 bin/zkServer.sh start


2、启动三台journalnode（这个是用来同步两台namenode的数据的）
$ sbin/hadoop-deamon.sh start journalnode


3、操作namenode（只要格式化一台，另一台同步，两台都格式化，你就做错了！！）
1)、格式化第一台：
$ bin/hdfs namenode -format
2)、启动刚格式化好的namenode：
$ sbin/hadoop-deamon.sh start namenode
3)、在第二台机器上同步namenode的数据：
$ bin/hdfs namenode -bootstrapStandby
4)、启动第二台的namenode：
$ sbin/hadoop-deamon.sh start namenode


4、查看web（这里应该两台都是stanby）
注意：如果用主机名登陆，必须在 C:\Windows\System32\drivers\etc 下的 hosts配置映射
http://bigdata01:50070
http://bigdata02:50070

5、然后手动切换namenode状态
手动切换namenode状态（也可以在第一台切换第二台为active，毕竟一个集群）
$ bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn1 ##切换成active
$ bin/hdfs haadmin -transitionToStandby nn1 ##切换成standby

注： 如果不让你切换的时候，bin/hdfs haadmin -transitionToActive nn2 --forceactive
也可以直接通过命令行查看namenode状态， bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1




--------------------------以上手动故障转移已经配置成功了-----------------------------------------


6、配置自动故障转移
1)、首先你要把你的hadoop集群完整的关闭，一定要全关了！！
zookeeper 的（QuorumPeerMain）不用关闭

2)、把 hadoop文件下 hdfs-site.xml 之前注释的打开（3台都打开）


3)、自动故障转移的配置其实要在zookeeper上生成一个节点 hadoop-ha，这个是自动生成的，通过下面的命令生成：
$ bin/hdfs zkfc -formatZK
3)、你登录zookeeper的客户端，就是bin/zkCli.sh里面通过 “ls /” 可以看到多了个节点
这时候讲道理集群应该是没问题了！
你可以直接通过sbin/start-dfs.sh去启动hdfs，默认会启动zkfc的，其实就是一个自动故障转移的进程，会在你的namenode存在的两台机器上有这么一个节点。
其中：历史服务（obHistoryServer）和yarn 的ResourceManager 在那台机器上手动开启
$ sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
$ sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

三台机器：jps(说明配置没问题了)

等到完全启动了之后，就可以kill掉active的namenode，你就会发现stanby的机器变成active，然后再去启动那台被你kill掉的namenode（启动起来是stanby的状态），然后你再去kill掉active，stanby的机器又会变成active，到此你的HA自动故障转移已经完成了。
这是官网的帮助文档：http://hadoop.apache.org/docs/r2.5.2/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/HDFSHighAvailabilityWithQJM.html
后话：其实也可以做resourcemanager的HA，但是其实你能搭出namenode的HA，对于你来说，resourcemanager的HA就很简单了。




===========================以上是自动故障转移配置完成============================
【配置 resourcemanager的HA】


官网文档：http://hadoop.apache.org/docs/r2.5.2/hadoop-yarn/hadoop-yarn-site/ResourceManagerHA.html


一、集群规划
其实就跟上面一样，只是我在第三台机器上也启动一个resourcemanager的备用节点


二、配置文件
只修改yarn-site.xml文件

-------------------------------------------------------------
yarn-site.xml
-------------------------------------------------------------
<configuration>  
<property>  
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  
        <value>mapreduce_shuffle</value>  
    </property> 
    <!--启用resourcemanager ha-->  
<!--是否开启RM ha，默认是开启的-->  
<property>  
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>  
<value>true</value>  
</property>  
<!--声明两台resourcemanager的地址-->  
<property>  
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>  
<value>rmcluster</value>  
</property>  
<property>  
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>  
<value>rm1,rm2</value>  
</property>  
<property>  
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>  
<value>bigdata02</value>  
</property>  
<property>  
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>  
<value>bigdata03</value>  
</property>  

<!--指定zookeeper集群的地址-->   
<property>  
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>  
<value>bigdata01:2181,bigdata02:2181,bigdata03:2181</value>  
</property>  
<!--启用自动恢复，当任务进行一半，rm坏掉，就要启动自动恢复，默认是false-->   
<property>  
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>  
<value>true</value>  
</property>
<!--指定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群，默认是存放在FileSystem里面。-->   
<property>  
<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>  
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>  
</property>  
</configuration> 
-------------------------------------------------------------


发送yarn-site.xml 到其他机器
scp etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata02:/opt/modules/distribute/hadoop-2.6.0-cdh5.15.0/etc/hadoop/
scp etc/hadoop/yarn-site.xml bigdata03:/opt/modules/distribute/hadoop-2.6.0-cdh5.15.0/etc/hadoop/


三、启动 ResourceManager
在bigdata02上:
sbin/start-yarn.sh


在bigdata03上:
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

三台机器：jps(说明配置没问题了)

观察web 8088端口


当bigdata02的ResourceManager是Active状态的时候，访问bigdata03的ResourceManager会自动跳转到PC02的web页面
测试HA的可用性


查看的状态:
bin/yarn rmadmin -getServiceState rm1 ##查看rm1的状态
bin/yarn rmadmin -getServiceState rm2 ##查看rm2的状态
然后你可以提交一个job到yarn上面，当job执行一半（比如map执行了100%），然后kill -9 掉active的rm
这时候如果job还能够正常执行完，结果也是正确的，证明你rm自动切换成功了，并且不影响你的job运行！！！


结束。。。。。。。。
后话：
其实正常情况下，主节点是不会直接坏掉的（除非机器坏掉，那我无话可说），往往是比如某个进程占用cpu或者内存极大，有可能被linux直接kill掉
这种时候，ha并没有那么灵敏，就是说，不一定能马上切换过去，可能有几分钟延迟，所以我们应该做的是避免一些主节点挂掉的情况。
所以可以使用spark或者storm做预警系统，当hadoop的日志文件里面出现warning的时候，能够实时报警（比如向维护人员发短信，发邮件之类的功能）
在事故发生之前，处理可能发生的故障！