如何进行HA分布式集群搭建

今天就跟大家聊聊有关如何进行HA分布式集群搭建，可能很多人都不太了解，为了让大家更加了解，小编给大家总结了以下内容，希望大家根据这篇文章可以有所收获。

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一：HA分布式配置的优势：

1，防止由于一台namenode挂掉，集群失败的情形

2，适合工业生产的需求

二：HA安装步骤：

1，安装虚拟机

1，型号：VMware_workstation_full_12.5.0.11529.exe　　linux镜像：CentOS-7-x86_64-DVD-1611.iso

注意点：

1，网络选择了桥接模式（可以防止route总变），（台式机或服务器最好设置自己的本机的ip地址为静态的ip)

2，安装过程中选择了基础建设模式（infras...)，（减少内存的消耗，但又保证基本的环境的模式）

3，用户名root  密码 root 
4，网络配置使用了手动网络固定网络ip4地址（固定ip)

　2，linux基本环境配置：(操作都在root权限下进行的）

1，验证网络服务：ping <主机ip>　　主机 ping <虚拟机ip>  ping www.baidu.ok　　验证ok

备份ip地址：cp /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33 /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33.bak　

2，防火墙设置：关闭并禁用防火墙

关闭防火墙 systemctl stop firewalld.service（cetos7与前面系列的iptables不同）

   禁用防火墙：systemctl disable firewalld.service

   查看防火墙状态：firewall-cmd --state

3，设置hosts,hostname,network

vim /etc/hostname
ha1

vim /etc/hosts
192.168.1.116    ha1
192.168.1.117    ha2
192.168.1.118    ha3
192.168.1.119    ha4

vim /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=ha1

4，安装一些必要的包：（不一定全）

yum install -y chkconfig
yum install -y Python
yum install -y bind-utils
yum install -y psmisc
yum install -y libxslt
yum install -y zlib
yum install -y sqlite
yum install -y cyrus-sasl-plain
yum install -y cyrus-sasl-gssapi
yum install -y fuse
yum install -y portmap
yum install -y fuse-libs
yum install -y RedHat-lsb

5，安装Java和Scala

java版本：jdk-7u80-linux-x64.rpm
scala版本：scala-2.11.6.tgz

验证是否有java:
rpm -qa|grep java 无

tar -zxf jdk-8u111-linux-x64.tar.gz
tar -zxf scala-2.11.6.tgz
mv jdk1.8.0_111 /usr/java
mv scala-2.11.6 /usr/scala

配置环境变量：
vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java
export SCALA_HOME=/usr/scala
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

6，重启，验证上述是否设置　　ok :重启　　使用vm快照，命名为：初始化ok java,scala,主机名，防火墙，ip

　3，Hadoop+zookeeper集群配置

1，集群机准备

连接克隆：对ha1克隆出ha2,ha3,ha4

对ha2,ha3,ha4修改网络地址，network,防火墙
　　vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
　　116 117/118/119
　　service network restart 
　　vim /etc/hostname
　　vim /etc/sysconfig/network
　　systemctl disable firewalld.service

对ha2,ha3,ha4重启验证ip,网络，防火墙，分别对三台机快照，命名为：初始化ok java,scala,主机名，防火墙，ip

2，集群框架图

机子	Namenode	DataNode	Zookeeper	ZkFC	JournalNode	RM	DM
Ha1	1		1	1	1	1
Ha2	1	1	1	1	1		1
Ha3		1	1		1		1
Ha4		1					1

 　　3，ssh通信：　ok后　　快照 ssh ok

四台机：
ssh-keygen -t rsa
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

ha1下：
scp ~/.ssh/* root@ha2:~/.ssh/
scp ~/.ssh/* root@ha3:~/.ssh/
scp ~/.ssh/* root@ha4:~/.ssh/

验证：
ssh ha2/ha3/ha4

4，zookeeper集群配置：

1，配置环境变量

zook安装：
tar -zxf zookeeper-3.4.8.tar.gz
mv zookeeper-3.4.8 /usr/zookeeper-3.4.8
修改配置文件：
export ZK_HOME=/usr/zookeeper-3.4.8
scp /etc/profile root@ha2:/etc/
scp /etc/profile root@ha3:/etc/
source /etc/profile

2，zoo.cfg配置（加粗修改出）

cd /usr/zookeeper-3.4.8/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
内容：
# 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.
# do not use /tmp for storage, /tmp here is just
# example sakes.
dataDir=/opt/zookeeper/datas
dataLogDir=/opt/zookeeper/logs
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle more clients
#maxClientCnxns=60
#
# Be sure to read the maintenance section of the
# administrator guide before turning on autopurge.
#
# http://zookeeper.apache.org/doc/current/zookeeperAdmin.html#sc_maintenance
#
# The number of snapshots to retain in dataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable auto purge feature
#autopurge.purgeInterval=1
server.1=ha1:2888:3888
server.2=ha2:2888:3888
server.3=ha3:2888:3888

3，启动zookeeper集群：

#三台机（ha1,ha2,ha3)
新建文件夹：
mkdir -p /opt/zookeeper/datas
mkdir -p /opt/zookeeper/logs
cd /opt/zookeeper/datas
vim myid    写1/2/3

#分发给ha2,ha3(注意ha4不需要）
cd /usr
scp -r zookeeper-3.4.8 root@ha2:/usr
scp -r zookeeper-3.4.8 root@ha3:/usr
#启动（三台机）
cd $ZK_HOME/bin
zkServer.sh start
zkServer.sh status 一个leader和连个follower

5，hadoop集群配置

1，配置环境变量：

版本：hadoop-2.7.3.tar.gz

tar -zxf hadoop-2.7.3.tar.gz
mv hadoop2.7.3 /usr/hadoop2.7.3

export JAVA_HOME=/usr/java
export SCALA_HOME=/usr/scala
export HADOOP_HOME=/usr/hadoop-2.7.3
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
source /etc/profile

2，hadoop.env.sh配置：

export JAVA_HOME=/usr/java
source hadoop.env.sh
hadoop version    验证ok

3，hdfs-site.xml配置：后续修改后发送（scp hdfs-site.xml root@ha4:/usr/hadoop-2.7.3/etc/hadoop/）

vim hdfs-site.xml

   
            dfs.nameservices
            mycluster
   
   
            dfs.ha.namenodes.mycluster
            nn1,nn2
   
   
            dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1
            ha1:9000
   
   
            dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2
            ha2:9000
   
   
            dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1
            ha1:50070
   
   
            dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2
            ha2:50070
   
   
            dfs.namenode.shared.edits.dir
            qjournal://ha2:8485;ha3:8485;ha4:8485/mycluster
   
   
            dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster
            org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
   
   
            dfs.ha.fencing.methods
            sshfence
   
   
            dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
            /root/.ssh/id_rsa
   
   
            dfs.journalnode.edits.dir
            /opt/jn/data
   
   
            dfs.ha.automatic-failover.enabled
            true
   

4，core-site.xml配置

     
                fs.defaultFS
                hdfs://mycluster
     
     
                ha.zookeeper.quorum
                ha1:2181,ha2:2181,ha3:2181
       
     
              hadoop.tmp.dir
              /opt/hadoop2
              A base for other temporary  directories.
     

5，yarn-site.xml配置

vim yarn-site.xml

       
              yarn.nodemanager.aux-services
              mapreduce_shuffle
       
                                                                      
                yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class
                org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
       
       
              yarn.resourcemanager.hostname
              ha1
     

6，mapred-site.xml配置

  mapreduce.framework.name yarn  

7，slaves配置：

vim slaves 
ha2
ha3
ha4

8，分发并启动：

#分发
scp -r hadoop-2.7.3 root@ha2:/usr/
scp -r hadoop-2.7.3 root@ha3:/usr/
scp -r hadoop-2.7.3 root@ha4:/usr/
#启动JN(在ha2,ha3,ha4)
cd sbin
./hadoop-daemon.sh start journalnode

[root@ha2 sbin]# jps
JournalNode
Jps
QuorumPeerMain(#zk启动的线程）

#ha1:namenode格式化
cd bin
./hdfs namenode -format
#zk格式化
./hdfs zkfc -formatZK
#可以查看cd /opt/hadoop2文件来查看元数据是否格式化正常

#ha2:namenode格式化
1，ha1要先启动namenode:
./hadoop-daemon.sh start namenode
2,ha2下
./hdfs namenode -bootstrapStandby

9，验证：http://192.168.1.116:50070/验证 ok   快照 ha模式下的hadoop+zookeeper安装ok

#hdfs集群验证
[root@ha1 sbin]# ./stop-dfs.sh
Stopping namenodes on [ha1 ha2]
ha2: no namenode to stop
ha1: stopping namenode
ha2: no datanode to stop
ha3: no datanode to stop
ha4: no datanode to stop
Stopping journal nodes [ha2 ha3 ha4]
ha3: stopping journalnode
ha4: stopping journalnode
ha2: stopping journalnode
Stopping ZK Failover Controllers on NN hosts [ha1 ha2]
ha2: no zkfc to stop
ha1: no zkfc to stop
[root@ha1 sbin]# ./start-dfs.sh
ha1下：
[root@ha1 sbin]# jps
Jps
NameNode
QuorumPeerMain
DFSZKFailoverController
[root@ha2 dfs]# jps
NameNode
DFSZKFailoverController
Jps
DataNode
JournalNode
QuorumPeerMain
[root@ha3 sbin]# jps
QuorumPeerMain
DataNode
JournalNode
Jps
[root@ha4 sbin]# jps
Jps
DataNode
JournalNode

配置yarn和mapred
[root@ha1 sbin]# jps
NameNode
DFSZKFailoverController
Jps
QuorumPeerMain
ResourceManager
[root@ha2 hadoop]# jps
DataNode
NameNode
DFSZKFailoverController
JournalNode
NodeManager
Jps
QuorumPeerMain
[root@ha3 ~]# jps
QuorumPeerMain
DataNode
NodeManager
Jps
JournalNode
[root@ha4 ~]# jps
JournalNode
NodeManager
DataNode
Jps

看完上述内容，你们对如何进行HA分布式集群搭建有进一步的了解吗？如果还想了解更多知识或者相关内容，请关注创新互联行业资讯频道，感谢大家的支持。

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