高可用集群搭建

1. 事先准备

我们需要5台虚拟机或者5台服务器，它们的网络需要互通，并且需要配置hosts和各主机间免密登录等操作，以及相应脚本文件，具体详情请查阅以下博客1-5节还有一些相应脚本编写的章节：

hadoop，zk，kafka简单集群搭建

准备好这些之后我们就可以开始了

2. 安装jdk

一、先解压安装包

cd /opt/install/
[root@jerry1 install]# ls
hadoop-2.6.0-cdh5.14.2.tar.gz  kafka_2.11-2.0.0.tgz
jdk-8u111-linux-x64.tar.gz     zookeeper-3.4.5-cdh5.14.2.tar.gz
[root@jerry1 install]# tar -zxf jdk-8u111-linux-x64.tar.gz -C /opt/bigdata/
[root@jerry1 install]# cd /opt/bigdata/
[root@jerry1 bigdata]# mv jdk1.8.0_111/ jdk180

二、将解压好的jdk传输给其他节点

xrsync jdk180

三、配置环境变量

1.创建配置文件

cd /etc/profile.d
touch env.sh
vi env.sh

2.加入jdk配置

export JAVA_HOME=/opt/bigdata/jdk180
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

3.给集群中所有其他主机传输一下env.sh配置文件

xrsync env.sh

4.给集群中所有主机source一下配置文件，使它生效，所有主机的jdk就都安装完成了。

3. 安装hadoop

一、解压hadoop

[root@jerry1 install]# tar -zxf hadoop-2.6.0-cdh5.14.2.tar.gz -C /opt/bigdata/
[root@jerry1 install]# mv /opt/bigdata/hadoop-2.6.0-cdh5.14.2/ /opt/bigdata/hadoop260

二、修改hadoop中所有配置文件中的jdk路径

进入hadoop的etc文件夹中hadoop文件夹中，对一下几个文件进行修改

vi hadoop-env.sh

vi mapred-env.sh

vi yarn-env.sh

三、配置hdfs配置文件

我们按照下图来进行配置

配置 core-site.xml ，配置了namenode所在节点,在configuration里面添加新内容。

vi core-site.xml

<configuration>
<property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/bigdata/hadoop260/hadoopdata</value>
</property>
<property><name>ha.zookeeper.quorum</name><value>jerry1:2181,jerry2:2181,jerry3:2181,jerry4:2181,jerry5:2181</value>
</property>
</configuration>

配置了hdfs-site.xml,配置了双namenode节点以及失败的切换。

vi hdfs-site.xml

<property><name>dfs.replication</name><value>1</value>
</property>
<property><name>dfs.nameservices</name><value>mycluster</value>
</property>
<property><name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name><value>nn1,nn2</value>
</property>
<property><name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name><value>jerry1:8020</value>
</property>
<property><name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name><value>jerry2:8020</value>
</property>
<property><name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name><value>jerry1:50070</value>
</property>
<property><name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name><value>jerry2:50070</value>
</property>
<property><name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name><value>qjournal://jerry3:8485;jerry4:8485;jerry5:8485/mycluster</value>
</property>
<property><name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name><value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<property><name>dfs.ha.fencing.methods</name><value>sshfence</value>
</property>
<property><name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name><value>/root/.ssh/id_rsa</value>
</property> 
<property><name>dfs.journalnode.edits.dir</name><value>/opt/bigdata/hadoop260/ha/journalnode/edits</value>
</property>
<property><name>dfs.ha.automatic-failover.enabled </name><value>true</value>
</property>
<property><name>dfs.permissions</name><value>false</value>
</property>

配置了mapred-site.xml，配置了MapReduce任务监控节点

cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
vi mapred-site.xml

<configuration><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value>
</property>
<property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>jerry1:10020</value>
</property>
<property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>jerry1:19888</value>
</property>
</configuration>

配置yarn-site.xml，配置了双ResourceManager节点以及失败切换

vi yarn-site.xml

<configuration><!-- Site specific YARN configuration properties -->
<!-- reducer获取数据方式 -->
<property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name><value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 --><property><name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name><value>true</value>
</property>
<property><name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name><value>cluster1</value>
</property>
<property><name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name><value>rm1,rm2</value>
</property>
<property><name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name><value>jerry3</value>
</property>
<property><name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name><value>jerry4</value>
</property>
<property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name><value>jerry3:8088</value>
</property>
<property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name><value>jerry4:8088</value>
</property>
<property><name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name><value>true</value>
</property>
<property><name>yarn.resourcemanager.zk-address</name><value>jerry1:2181,jerry2:2181,jerry3:2181,jerry4:2181,jerry5:2181</value>
</property><!-- 日志聚集功能使用 -->
<property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value>
</property>
<!-- 日志保留时间设置7天 -->
<property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>604800</value>
</property>
</configuration>

配置slaves，这个配置了datanode所在节点

vi slaves

jerry3
jerry4
jerry5

四、配置环境变量

vi /etc/profile.d/env.sh

export HADOOP_HOME=/opt/bigdata/hadoop260
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin

五、将环境变量文件发送到集群主机

xrsync /etc/profile.d/env.sh

六、各个主机都要source文件，才可以生效

source /etc/profile.d/env.sh

七、创建data和namenode同步文件夹

mkdir hadoopdata
mkdir -p ha/journalnode/edits

八、将hadoop发送到各主机

xrsync /opt/bigdata/hadoop260

九、格式化hadoop的Namenode

现在还不能启动hadoop，得先安装zookeeper，等zookeeper安装完，就可以开始初始化hadoop了。

4. 安装zookeeper

一、zookeeper解压

tar -zxf zookeeper-3.4.5-cdh5.14.2.tar.gz -C /opt/bigdata/
cd /opt/bigdata
mv zookeeper-3.4.5-cdh5.14.2/ zk345

二、创建zkData，写入当前节点id

mkdir zkData
cd ./zkData
touch myid
vi myid

三、只需要写入当前id即可，这里jerry1我就写1

1

四、修改zookeeper配置文件

cd /conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vi zoo.cfg

五、配置data路径

六、新增server，根据你的虚拟机和之前配置的myid来新增，我新增的是1，2，3，4，5个server(位置随便放zoo.cfg中哪里)

server.1=jerry1.2287:3387
server.2=jerry2.2287:3387
server.3=jerry3.2287:3387
server.4=jerry4.2287:3387
server.5=jerry5.2287:3387

七、将zookeeper发送到集群各主机，并根据主机改变zkData中myid内的值

vi myid

jerry2: 2
jerry3: 3
jerry4: 4
jerry5: 5

八、配置环境变量

vi /etc/profile.d/env.sh

九、添加以下变量

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

十、发送给集群所有主机

xrsync /etc/profile.d/env.sh

十一、每个节点source以下，生效

source /etc/profile.d/env.sh

十二、启动zookeeper

使用之前博客写过的脚本文件

zkop.sh start

5. 启动hadoop

一、第一次启动

首先确保打开了zookeeper服务

然后启动配置在hdfs.xml中的所有journal节点主机中的journal服务

jerry3: hadoop-daemon.sh start journalnode
jerry4: hadoop-daemon.sh start journalnode
jerry5: hadoop-daemon.sh start journalnode

在jerry1进入hadoop根路径中bin目录中

hdfs zkfc -formatZK

然后看见

就成功了

对namenode进行格式化

hadoop namenode -format

重要：必须将第一个jerry1中hadoopdata文件夹中的dfs文件夹复制到Jerry2中hadoopdata中，这个很重要。

二、以后（第一次）启动hadoop，以后只需要执行这个，不用执行第一次的步骤了，直接启动

jerry1: start-all.sh

由于jerry3，jerry4配置了ResourceManager节点，去jerry3，jerry4：

jerry3: yarn-daemon.sh start resourcemanager
jerry4: yarn-daemon.sh start resourcemanager

使用showJps.sh查看服务是否正确

5. 安装kafka

一、解压和改名

tar -zxf /opt/install/kafka_2.11-2.0.0.tgz -C /opt/bigdata/
mv /opt/bigdata/kafka_2.11-2.0.0/ /opt/bigdata/kafka211

二、修改kafka配置文件

先在kafka根目录创建logs文件夹

mkdir logs

再进入config文件下，打开server.properties,根据jerry1，所以broker.id写为1，同时添加topic的可删除配置，再配置刚才创建的logs文件夹路径，（注意broker.id在不同节点需要改变，等会发送给集群各主机的时候需要改变id）。

broker.id=1
delete.topic.enable=true
log.dirs=/opt/bigdata/kafka211/logs

发送给集群各主机，记得各主机都要source一下

xrsync /etc/profile.d/env.sh
xrsync kafka211/
source /etc/profile.d/env.sh   #source*5

启动kafka,利用前一个博客使用的脚本

kfkop.sh start

6. 到此就结束了，可以通过showJps脚本查看集群所有主机启动的服务，服务完全，如图所示，就说明成功了。

谢谢观看！