前期提要:Hadoop 完全分布式安装（非HA模式）
https://blog.csdn.net/l1682686/article/details/107814620

本文从网上缝合而来，仅作学习记录

Hadoop HA模式搭建（高可用）

1:集群规划

一共三台虚拟机，分别为master、worker1、worker2；

namenode三台上都有，resourcemanager在worker1，woker2上。

规划好后，开始进行配置

2：Zookeeper集群搭建：
参考
https://blog.csdn.net/l1682686/article/details/107998554

3：修改Hadoop集群配置文件

core-site.xml：

<configuration>

    <!-- 指定hdfs的nameservice为cluster1 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://cluster1/</value>
    </property>

    <!-- 指定hadoop临时目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/data/tmp/</value>
    </property>

    <!-- 指定zookeeper地址 -->
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>master:2181,worker1:2181,worker2:2181</value>
    </property>

    <!-- hadoop链接zookeeper的超时时长设置 -->
    <property>
        <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>
        <value>1000</value>
        <description>ms</description>
    </property>
	<!--以下设置和本次HA配置无关
	<property>
	<name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
	<value>*</value>
	</property>
	
	<property>
	<name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
	<value>*</value>
	</property>
	-->

</configuration>

hdfs-site.xml:

<configuration>

    <!-- 指定副本数 -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>

    <!-- 配置namenode和datanode的工作目录-数据存储目录 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/home/hadoop/data/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/home/hadoop/data/dfs/data</value>
    </property>

    <!-- 启用webhdfs -->
    <property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!--指定hdfs的nameservice为cluster1，需要和core-site.xml中的保持一致
                 dfs.ha.namenodes.[nameservice id]为在nameservice中的每一个NameNode设置唯一标示符。
        配置一个逗号分隔的NameNode ID列表。这将是被DataNode识别为所有的NameNode。
        例如，如果使用"cluster1"作为nameservice ID，并且使用"nn1"和"nn2"作为NameNodes标示符
    -->
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>cluster1</value>
    </property>

    <!-- cluster下面有3个NameNode，分别是nn1，nn2,nn3-->
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.cluster1</name>
        <value>nn1,nn2,nn3</value>
    </property>

    <!-- nn1的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nn1</name>
        <value>master:9000</value>
    </property>

    <!-- nn1的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.nn1</name>
        <value>master:9870</value>
    </property>

    <!-- nn2的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nn2</name>
        <value>worker1:9000</value>
    </property>

    <!-- nn2的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.nn2</name>
        <value>worker1:9870</value>
    </property>

    <!-- nn3的RPC通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.cluster1.nn3</name>
        <value>worker2:9000</value>
    </property>

    <!-- nn3的http通信地址 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.cluster1.nn3</name>
        <value>worker2:9870</value>
    </property>

    <!-- 指定NameNode的edits元数据的共享存储位置。也就是JournalNode列表
                 该url的配置格式：qjournal://host1:port1;host2:port2;host3:port3/journalId
        journalId推荐使用nameservice，默认端口号是：8485 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://master:8485;worker1:8485;worker2:8485/cluster1</value>
    </property>

    <!-- 指定JournalNode在本地磁H的位置 -->
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/home/hadoop/data/Hadoop-HA/journaldata</value>
    </property>

    <!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.cluster1</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>

    <!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>
            sshfence
            shell(/bin/true)
        </value>
    </property>

    <!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
    </property>

    <!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
        <value>30000</value>
    </property>

    <property>
        <name>ha.failover-controller.cli-check.rpc-timeout.ms</name>
        <value>60000</value>
    </property>
</configuration>

mapred-site.xml

<configuration>
    <!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>

    <!-- 指定mapreduce jobhistory地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>master:10020</value>
    </property>

    <!-- 任务历史服务器的web地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>master:19888</value>
    </property>
</configuration>

yarn-site.xml

<configuration>
    <!-- 开启RM高可用 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!-- 指定RM的cluster id -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>yrc</value>
    </property>

    <!-- 指定RM的名字 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>

    <!-- 分别指定RM的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
        <value>worker1</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
        <value>worker2</value>
    </property>

    <!-- 指定zk集群地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>master:2181,worker1:2181,worker2:2181</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>86400</value>
    </property>

    <!-- 启用自动恢复 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!-- 制定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群上 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>
</configuration>

都修改好了，就分发给其他集群节点
(在hadoop/etc路径下)
scp -r hadoop/ hadoop@worker1:$PWDscp-rhadoop/hadoop@worker2:$PWD

4：启动zookeeper集群

在每台机器上启动：

zkServer.sh start
zkServer.sh status

5: 格式化namenode、zkfc

首先，在所有虚拟机上启动journalnode:

hdfs --daemon start journalnode

都启动完毕之后，在master节点上，格式化namenode

hadoop namenode -format

然后单独启动namenode：

hdfs namenode

然后，在另外两台机器上，同步格式化好的namenode：

hdfs namenode -bootstrapStandby

应该能从master上看到传输信息。

传输完成后，在master节点上，格式化zkfc：

 hdfs zkfc -formatZK

6：启动hdfs

在master节点上，先启动dfs：

start-dfs.sh

可以看到各个节点的进程启动情况：

master:

worker1:

worker2:

然后启动yarn：

start-yarn.sh

worker1:

worker2:

启动mapreduce任务历史服务器：

mapred --daemon start historyserver

7：尝试HA模式

首先看看各个namenode主机状态：

hdfs haadmin -getServiceState nn1

可以看到，有两个standby，一个active。

在active的master节点上，kill掉namenode进程：

再次查看节点状态：

可以看到，nn2已经切换为active，Hadoop 高可用集群基本搭建完成。