生产环境下hadoopHA集群及HbaseHA集群配置-创新互联
一、环境准备
操作系统版本：
centos7 64位
hadoop版本：
hadoop-2.7.3
hbase版本：
hbase-1.2.4
1、机器及角色
| IP | 角色 | |||||||||
| 192.168.11.131 | Namenode | DFSZKFailoverController | ResourceManager | Jobhistory | HMaster | QuorumPeerMain | ||||
| 192.168.11.132 | Namenode | DFSZKFailoverController | HMaster | QuorumPeerMain | ||||||
| 192.168.11.133 | Datanode | NodeManager | JournalNode | HRegionServer | QuorumPeerMain | |||||
| 192.168.11.134 | Datanode | NodeManager | JournalNode | HRegionServer | QuorumPeerMain | |||||
| 192.168.11.135 | Datanode | NodeManager | JournalNode | HRegionServer | QuorumPeerMain | |||||
master1：
# hostnamectl set-hostname master1
其他主机名分别配置为master2、slave1、slave2、slave3
2、所有节点关闭防火墙及selinux
说明：
命令前面#表示在root用户下的操作，$表示在hduser用户下操作的。
查看防火墙状态
# firewall-cmd --state
running
关闭防火墙
# systemctl stop firewalld.service
防火墙配置为禁用状态
# systemctl disable firewalld.service
立即关闭selinux（临时）
# setenforce 0
永久关闭selinux
# vi /etc/sysconfig/selinux
SELINUX=enforcing --> disabled
3、配置yum源
所有节点配置yum源
# cd
# mkdir apps
http://mirrors.163.com/centos/7/os/x86_64/Packages/wget-1.14-15.el7.x86_64.rpm
# rpm -i wget-1.14-15.el7.x86_64.rpm
# cd /etc/yum.repos.d
# wget http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
# mv Centos-7.repo CentOS-Base.repo
# scp CentOS-Base.repo root@192.168.11.131:/etc/yum.repos.d/
# scp CentOS-Base.repo root@192.168.11.132:/etc/yum.repos.d/
# scp CentOS-Base.repo root@192.168.11.133:/etc/yum.repos.d/
# scp CentOS-Base.repo root@192.168.11.134:/etc/yum.repos.d/
# yum clean all
# yum makecache
# yum update
4、配置ntp时间同步，master1为ntp服务端，其他为ntp客户端
所有节点安装ntp
# yum install -y ntp
ntp server端：
首先配置当前时间
# date -s "2018-05-27 23:03:30"
编辑配置文件
# vi /etc/ntp.conf
在注释下添加两行
#restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 11
注释下面
#server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst
启动ntp服务并配置为开机自启动
# systemctl start ntpd.service
# systemctl enable ntpd.service
ntp客户端（其余四台都为ntp客户端）：
# vi /etc/ntp.conf
同样注释下添加两行
#restrict 192.168.1.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
server 192.168.11.131
fudge 127.127.1.0 stratum 11
四行添加注释
#server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst
# systemctl start ntpd.service
# systemctl enable ntpd.service
手动同步时间
# ntpdate 192.168.11.131
28 May 07:04:50 ntpdate[1714]: the NTP socket is in use, exiting
对出现的报错做处理
# lsof -i:123
-bash: lsof: command not found
# yum install -y lsof
# lsof -i:123
COMMAND PID USER FD TYPE DEVICE SIZE/OFF NODE NAME
ntpd 1693 ntp 16u IPv4 25565 0t0 UDP *:ntp
ntpd 1693 ntp 17u IPv6 25566 0t0 UDP *:ntp
ntpd 1693 ntp 18u IPv4 25572 0t0 UDP localhost:ntp
ntpd 1693 ntp 19u IPv4 25573 0t0 UDP localhost.localdomain:ntp
ntpd 1693 ntp 20u IPv6 25574 0t0 UDP localhost:ntp
ntpd 1693 ntp 21u IPv6 25575 0t0 UDP localhost.localdomain:ntp
杀掉ntp的进程，注意ntp进程id各不相同，按实际情况处理
# kill -9 1693
再次同步时间成功
# ntpdate 192.168.11.131
27 May 23:06:14 ntpdate[1728]: step time server 192.168.11.131 offset -28808.035509 sec
5、修改主机名和hosts文件
所有节点修改主机名（永久）
# hostnamectl set-hostname master1~slave3
临时修改主机名
# hostname master1~slave3
主节点修改hosts文件
# vi /etc/hosts
192.168.11.131 master1
192.168.11.132 master2
192.168.11.133 slave1
192.168.11.134 slave2
192.168.11.135 slave3
把hosts文件覆盖到其他机器
# scp /etc/hosts root@192.168.11.132~135:/etc/
所有节点创建管理用户和组
创建组和用户
# groupadd hduser
# useradd -g hduser hduser
# passwd hduser
二、配置hadoop环境
1、创建目录并赋权
每台机器上创建如下文件夹
# mkdir /data1
# mkdir /data2
修改权限
# chown hduser:hduser /data1
# chown hduser:hduser /data2
# su hduser
$ mkdir -p /data1/hadoop_data/hdfs/namenode
$ mkdir -p /data2/hadoop_data/hdfs/namenode
$ mkdir -p /data1/hadoop_data/hdfs/datanode(NameNode不要)
$ mkdir -p /data2/hadoop_data/hdfs/datanode(NameNode不要)
$ mkdir -p /data1/hadoop_data/pids
$ mkdir -p /data2/hadoop_data/pids
$ mkdir -p /data1/hadoop_data/hadoop_tmp
$ mkdir -p /data2/hadoop_data/hadoop_tmp
2、无密验证
master1和master2节点操作
# su - hduser
$ ssh-keygen -t rsa
$ cd ~/.ssh
$ cat id_rsa.pub >> authorized_keys
master1节点操作
$ ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub hduser@master2
master2节点操作
$ scp ~/.ssh/authorized_keys hduser@master1:~/.ssh/
slave1、slave2和slave3节点创建.ssh目录
# mkdir /home/hduser/.ssh
# chown hduser:hduser /home/hduser/.ssh
master1节点操作
$ scp ~/.ssh/authorized_keys hduser@slave1:~/.ssh
$ scp ~/.ssh/authorized_keys hduser@slave2:~/.ssh
$ scp ~/.ssh/authorized_keys hduser@slave3:~/.ssh
master1和master2节点验证
验证方法，分别在两个节点，ssh登陆本机（hdusser用户）及其他四个节点，看看是不是无密登陆。
如果未通过验证，所有机器执行下面命令
$ chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
$ chmod 700 ~/.ssh
3、所有节点配置java环境
$ mkdir -p /data1/usr/src
上传包到/data1/usr/src目录下
$ cd /data1/usr/src
$ tar xf jdk1.7.0_79.tar -C /data1/usr/
$ vi ~/.bashrc
export JAVA_HOME=/data1/usr/jdk1.7.0_79
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib/rt.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
$ source ~/.bashrc
4、mastar1节点配置hadoop
下载hadoop-2.7.3.tar.gz，上传到/data1/usr/src
http://mirrors.cnnic.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.3/hadoop-2.7.3.tar.gz
$ cd /data1/usr/src
$ tar -zxf hadoop-2.7.3.tar.gz -C /data1/usr/
编辑hadoop-env.sh
$ vi /data1/usr/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/data1/usr/jdk1.7.0_79
export HADOOP_PID_DIR=/data1/hadoop_data/pids
export HADOOP_PID_DIR=/data2/hadoop_data/pids
export HADOOP_MAPRED_PID_DIR=/data1/hadoop_data/pids
编辑mapred-env.sh
$ vi /data1/usr/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/mapred-env.sh
export HADOOP_MAPRED_PID_DIR=/data2/hadoop_data/pids
编辑yarn-env.sh
$ vi /data1/usr/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/yarn-env.sh
export YARN_PID_DIR=/data2/hadoop_data/pids
编辑core-site.xml
$ vi /data1/usr/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/core-site.xml
编辑hdfs-site.xml
$ vi /data1/usr/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/hdfs-site.xml
sshfence
shell(/bin/true)
编辑yarn-site.xml
$ vi /data1/usr/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/yarn-site.xml
编辑mapred-site.xml
$ cp /data1/usr/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /data1/usr/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/mapred-site.xml
$ vi /data1/usr/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/mapred-site.xml
编辑slaves
$ vi /data1/usr/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/slaves
slave1
slave2
slave3
同步hadoop配置到其他节点
$ for ip in `seq 2 5`;do scp -rpq /data1/usr/hadoop-2.7.3 192.168.11.13$ip:/data1/usr;done
5、各节点zookeeper配置
http://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.6/zookeeper-3.4.6.tar.gz
上传包到/data1/usr/src目录下
创建目录
$ mkdir -p /home/hduser/storage/zookeeper
$ cd /data1/usr/src
$ tar -zxf zookeeper-3.4.6.tar.gz -C /data1/usr
编辑zoo.cfg
$ cp /data1/usr/zookeeper-3.4.6/conf/zoo_sample.cfg /data1/usr/zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg
$ vi /data1/usr/zookeeper-3.4.6/conf/zoo.cfg
dataDir=/home/hduser/storage/zookeeper
server.1=master1:2888:3888
server.2=master2:2888:3888
server.3=slave1:2888:3888
server.4=slave2:2888:3888
server.5=slave3:2888:3888
master1-slave3各节点依次做操作
$ echo "1" > /home/hduser/storage/zookeeper/myid
$ echo "2" > /home/hduser/storage/zookeeper/myid
$ echo "3" > /home/hduser/storage/zookeeper/myid
$ echo "4" > /home/hduser/storage/zookeeper/myid
$ echo "5" > /home/hduser/storage/zookeeper/myid
各节点启动ZK服务
$ cd /data1/usr/zookeeper-3.4.6/bin
$ ./zkServer.sh start
6、slave1、slave2和slave3启动journalnode
$ cd /data1/usr/hadoop-2.7.3/sbin
$ ./hadoop-daemon.sh start journalnode
用jps确认启动结果
7、在master1上格式化zookeeper节点格式化(第一次)
$ cd /data1/usr/hadoop-2.7.3
$ ./bin/hdfs zkfc -formatZK
8、在master1上执行命令格式化文件系统
./bin/hadoop namenode -format
9、在master1上启动namenode和zkfc服务
./sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
./sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc
10、需要在master2（备节点）上执行数据同步
./bin/hdfs namenode –bootstrapStandby
在master1上拷贝文件到master2
scp -r /data2/hadoop_data/hdfs/namenode hduser@master2:/data2/hadoop_data/hdfs/
11、在master2上启动namenode和zkfc服务
./sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
./sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc
12、设置master1为active
./bin/hdfs haadmin -transitionToActive master1
./bin/hdfs haadmin -getServiceState master1
13、在master1上启动datanode
./sbin/hadoop-daemons.sh start datanode
14、启动HDFS(第二次以后)
在master1上执行命令:
./sbin/start-dfs.sh
15、启动YARN
在master1上执行命令:
./sbin/start-yarn.sh
16、启动Jobhistory
./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
17、验证
验证namenode
http://master1:50070
Overview 'master1:9000' (active)
http://master2:50070
Overview 'master2:9000' (standby)
18、验证文件系统
上传文件
./bin/hadoop fs -put /data1/usr/hadoop-2.7.3/etc/hadoop /test/hadoop
./bin/hadoop fs -ls /test
19、namenode的备份验证
杀死master1，master2变为active
20、验证yarn
./bin/hadoop jar /data1/usr/hadoop-2.7.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /test/hadoop /test/out
三、安装HBASE
下载hbase-1.2.4-bin.tar.gz，解压
$ cd /data1/usr/src
$ tar -zxvf hbase-1.2.4-bin.tar.gz -C /data1/usr/
3、创建目录
$ mkdir -p /data1/hadoop_data/hbase_tmp
$ mkdir -p /data2/hadoop_data/hbase_tmp
2、配置master1的hbase环境
配置hbase-env.sh
$ vi /data1/usr/hbase-1.2.4/conf/hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/data1/usr/jdk1.7.0_79
export HBASE_PID_DIR=/data2/hadoop_data/pids
export HBASE_MANAGES_ZK=false
export HADOOP_HOME=/data1/usr/hadoop-2.7.3
3、配置hbase-site.xml
$ vi /data1/usr/hbase-1.2.4/conf/hbase-site.xml
4、配置regionservers
$ vi /data1/usr/hbase-1.2.4/conf/regionservers
slave1
slave2
slave3
5、配置backup-masters
$ vi /data1/usr/hbase-1.2.4/conf/backup-masters
master2
6、移除 HBase 里面的不必要 log4j 的 jar 包
cd ${HBASE_HOME}/lib
mv slf4j-log4j12-1.7.5.jar slf4j-log4j12-1.7.5.jar.bak
7、将master1的hbase环境传输到其他节点
$ for ip in `seq 2 5`;do scp -rpq /data1/usr/hbase-1.2.4 192.168.11.13$ip:/data1/usr;done
8、master1上启动Hbase（hadoop集群已启动）
$ cd /data1/usr/hbase-1.2.4/bin
$ ./start-hbase.sh
9、验证
查看hbase是否在HDFS文件系统创建成功
$ /data1/usr/hadoop-2.7.3/bin/hadoop fs -ls /
执行： bin/hbase shell 可以进入Hbase管理界面、
输入 status 查看状态
创建表
create 'test', 'cf'
显示表信息
list 'test'
表中插入数据
put 'test', 'row1', 'cf:a', 'value1'
put 'test', 'row2', 'cf:b', 'value2'
put 'test', 'row3', 'cf:c', 'value3'
查询表
scan 'test'
取一行数据
get 'test', 'row1'
失效表
disable 'test'
删除表
drop 'test'
浏览器输入http://master1:16010可以打开Hbase管理界面
http://192.168.11.131/master-status
10、启动thrift2
hbase-daemons.sh start thrift2
各节点用jps确认服务是否启动，一般启动失败的原因是配置有误。
另外有需要云服务器可以了解下创新互联scvps.cn，海内外云服务器15元起步，三天无理由+7*72小时售后在线，公司持有idc许可证，提供“云服务器、裸金属服务器、高防服务器、香港服务器、美国服务器、虚拟主机、免备案服务器”等云主机租用服务以及企业上云的综合解决方案，具有“安全稳定、简单易用、服务可用性高、性价比高”等特点与优势，专为企业上云打造定制，能够满足用户丰富、多元化的应用场景需求。
分享标题：生产环境下hadoopHA集群及HbaseHA集群配置-创新互联
文章位置：http://ybzwz.com/article/ccijjp.html
