Hadoop (CDH4发行版)集群部署

前言

折腾了一段时间hadoop的部署管理,写下此系列博客记录一下。 java

为了不各位作部署这种重复性的劳动,我已经把部署的步骤写成脚本,各位只须要按着本文把脚本执行完,整个环境基本就部署完了。部署的脚本我放在了开源中国的git仓库里(http://git.oschina.net/snake1361222/hadoop_scripts)。 node

本文的全部部署都基于cloudera公司的CDH4,CDH4是cloudera公司包装好的hadoop生态圈一系列yum包,把CDH4放到本身的yum仓库中,能极大的提升hadoop环境部署的简易性。 ios

本文的部署过程当中涵盖了namenode的HA实现,hadoop管理的解决方案(hadoop配置文件的同步,快速部署脚本等)。 git

环境准备

一共用5台机器做为硬件环境,全都是centos 6.4 web

  • namenode & resourcemanager 主服务器: 192.168.1.1 vim

  • namenode & resourcemanager 备服务器: 192.168.1.2 centos

  • datanode & nodemanager 服务器: 192.168.1.100 192.168.1.101 192.168.1.102 缓存

  • zookeeper 服务器集群(用于namenode 高可用的自动切换): 192.168.1.100 192.168.1.101 bash

  • jobhistory 服务器(用于记录mapreduce的日志): 192.168.1.1 服务器

  • 用于namenode HA的NFS: 192.168.1.100

环境部署

1、加入CDH4的YUM仓库

1.最好的办法是把cdh4的包放到自建的yum仓库中,如何自建yum仓库请看 自建YUM仓库

2.若是不想自建yum仓库,在全部的hadoop机器执行如下操做加入cdn4的yum仓库

wget http://archive.cloudera.com/cdh4/one-click-install/redhat/6/x86_64/cloudera-cdh-4-0.x86_64.rpm
sudo yum --nogpgcheck localinstall cloudera-cdh-4-0.x86_64.rpm

2、建立用于namenode HA的NFS服务器

1.登陆192.168.1.100,执行如下脚本 createNFS.sh

#!/bin/bash
yum -y install rpc-bind nfs-utils
mkdir -p /data/nn_ha/
echo "/data/nn_ha  *(rw,root_squash,all_squash,sync)" >> /etc/exports
/etc/init.d/rpcbind start
/etc/init.d/nfs  start
chkconfig  --level 234 rpcbind   on
chkconfig  -level 234 nfs  on

3、Hadoop Namenode & resourcemanager 主服务器 环境部署

1.登陆192.168.1.1,建立脚本目录,把脚本从git仓库复制下来


yum –y install git
mkdir –p /opt/
cd /opt/
git clone http://git.oschina.net/snake1361222/hadoop_scripts.git
/etc/init.d/iptables stop

2.修改hostname

sh /opt/hadoop_scripts/deploy/AddHostname.sh

3.修改部署脚本的配置文件

vim /opt/hadoop_scripts/deploy/config
#添加master服务器的地址,也就是namenode主服务器
master="192.168.1.1"
#添加nfs服务器地址
nfsserver="192.168.1.100"

4.编辑hosts文件(此文件会同步到hadoop集群全部机器)

vim /opt/hadoop_scripts/share_data/resolv_host
127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.1.1 nn.dg.hadoop.cn
192.168.1.2 nn2.dg.hadoop.cn
192.168.1.100 dn100.dg.hadoop.cn
192.168.1.101 dn101.dg.hadoop.cn
192.168.1.102 dn102.dg.hadoop.cn

5.执行部署脚本CreateNamenode.sh

sh /opt/hadoop_scripts/deploy/CreateNamenode.sh

6.搭建saltstack master

PS:相似于puppet的服务器管理开源工具,比较轻量,在这里用于管理hadoop集群,调度datanode,关于saltstack的详细请看 SaltStack部署与使用

a.安装

yum -y install salt salt-master

b.修改配置文件`/etc/salt/master`,下面标志的是须要修改的项

修改监听IP:
interface: 0.0.0.0
多线程池:
worker_threads: 5
开启任务缓存:(官方描叙开启缓存能承载5000minion)
job_cache
开启自动认证:
auto_accept: True

c.开启服务

/etc/init.d/salt-master start
chkconfig  salt-master on

7.部署过程当中已经把个人sample配置复制过去了,因此只须要修改部分配置文件

a. /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml (其实就是按实际修改主机名地址)

<property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.ns1</name>
  <value>nn.dg.hadoop.cn:8020</value>
  <description>定义ns1的rpc地址</description>
</property>
<property>
  <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.ns2</name>
  <value>nn2.dg.hadoop.cn:8020</value>
  <description>定义ns2的rpc地址</description>
</property>
<property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>dn100.dg.hadoop.cn:2181,dn101.dg.hadoop.cn:2181,dn102.dg.hadoop.cn:2181,</value>
    <description>指定用于HA的ZooKeeper集群机器列表</description>
</property>

b. mapred-site.xml

<property>
 <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
 <value>nn.dg.hadoop.cn:10020</value>
</property>
<property>
 <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
 <value>nn.dg.hadoop.cn:19888</value>
</property>


c. yarn-site.xml

<property>
  <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
  <value>nn.dg.hadoop.cn:8031</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.address</name>
  <value>nn.dg.hadoop.cn:8032</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
  <value>nn.dg.hadoop.cn:8030</value>
</property>
<property>
  <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
  <value>nn.dg.hadoop.cn:8033</value>
</property>


3、Hadoop Namenode & resourcemanager 备服务器 环境部署

1.登陆192.168.1.2,建立脚本目录,从主服务器把脚本同步过来

/etc/init.d/iptables stop
mkdir –p /opt/hadoop_scripts
rsync –avz 192.168.1.1::hadoop_s   /opt/hadoop_scripts

2.修改hostname

sh /opt/hadoop_scripts/deploy/AddHostname.sh

2.执行部署脚本CreateNamenode.sh

sh /opt/hadoop_scripts/deploy/CreateNamenode.sh

3.同步hadoop配置文件

rsync –avz 192.168.1.1::hadoop_conf  /etc/hadoop/conf

4.部署saltstack客户端

sh /opt/hadoop_scripts/deploy/salt_minion.sh

4、zookeeper服务器集群部署

zookeeper是一个开源分布式服务,在这里用于namenode 的auto fail over功能。

1.安装

yum install zookeeper zookeeper-server

2.修改配置文件/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg

maxClientCnxns=50
# 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.
dataDir=/var/lib/zookeeper
# the port at which the clients will connect
clientPort=2181
#这里指定zookeeper集群内的全部机器,此配置集群内机器都是同样的
server.1=dn100.dg.hadoop.cn :2888:3888
server.2=dn101.dg.hadoop.cn:2888:3888

3.指定当前机器的id,并开启服务

#譬如当前机器是192.168.1.100(dn100.dg.hadoop.cn),它是server.1,id是1,SO:
echo "1" >  /var/lib/zookeeper/myid
chown -R zookeeper.zookeeper /var/lib/zookeeper/
service zookeeper-server init
/etc/init.d/zookeeper-server start
chkconfig zookeeper-server on
#如此类推,部署192.168.1.101

5、datanode & nodemanager 服务器部署

1.登陆datanode机器,建立脚本目录,从主服务器把脚本同步过来

/etc/init.d/iptables stop
mkdir –p /opt/hadoop_scripts
rsync –avz 192.168.1.1::hadoop_s   /opt/hadoop_scripts

2.修改hostname,执行部署脚本 CreateDatanode.sh

sh /opt/hadoop_scripts/deploy/AddHostname.sh
sh /opt/hadoop_scripts/deploy/CreateDatanode.sh

集群初始化

到这里,hadoop集群的环境已部署完毕,如今开始初始化集群

1、namenode的HA高可用初始化

1.把zookeeper集群服务启动(192.168.1.100 192.168.1.101 )

/etc/init.d/zookeeper-server start

2.在namenode主服务器(192.168.1.1)执行zookeeper的failover功能格式化

sudo –u hdfs hdfs zkfc –formatZK

3.把namenode主备服务器的zkfc服务起来(192.168.1.1 192.168.1.2)

/etc/init.d/hadoop-hdfs-zkfc start

4.在namenode主服务器(192.168.1.1)格式化hdfs

#确保是用hdfs用户格式化
sudo -u hdfs hadoop namenode –format

5.第一次搭建namenode高可用,须要把name.dir下面的数据复制到namenode备服务器(此坑花了好多时间)

a.在主服务器(192.168.1.1)执行

tar -zcvPf /tmp/namedir.tar.gz /data/hadoop/dfs/name/
nc -l 9999 < /tmp/namedir.tar.gz

b.在备服务器(192.168.1.2)执行

wget 192.168.1.1:9999 -O /tmp/namedir.tar.gz
tar -zxvPf /tmp/namedir.tar.gz

6.主从服务都启动

/etc/init.d/hadoop-hdfs-namenode start
/etc/init.d/hadoop-yarn-resourcemanager start

7.查看hdfs的web界面

http://192.168.1.1:9080
http://192.168.1.2:9080
#若是在web界面看到两个namenode都是backup状态,那就是auto fail over配置不成功
#查看zkfc日志(/var/log/hadoop-hdfs/hadoop-hdfs-zkfc-nn.dg.s.kingsoft.net.log)
#查看zookeeper集群的日志(/var/log/zookeeper/zookeeper.log)

8.如今能够尝试关闭namenode主服务,看是否能主从切换

2、hdfs集群开启

到这里,全部hadoop部署已完成,如今开始把集群启动,验证效果

1.把全部datanode服务器启动

#还记得以前搭建的saltstack管理工具不,如今开始发挥它的做用,登陆saltstack master(192.168.1.1)执行
salt -v "dn*" cmd.run "/etc/init.d/hadoop-hdfs-datanode start"

2.查看hdfs web界面,看是否都成为live nodes

3.若是没有问题,如今能够尝试hdfs操做

#建立一个tmp目录
sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir /tmp
#建立一个10G大小的空文件,计算它的MD5值,并放入hdfs
dd if=/dev/zero of=/data/test_10G_file bs=1G count=10
md5sum /data/test_10G_file
sudo -u hdfs hdfs dfs -put /data/test_10G_file  /tmp
sudo -u hdfs hdfs dfs -ls /tmp
#如今能够尝试关闭一台datanode,而后把刚才的测试文件拉取出来,再算一次MD5看是否同样
sudo -u hdfs hdfs dfs -get /tmp/test_10G_file /tmp/
md5sum /tmp/test_10G_file

3、yarn集群开启

hadoop除了hdfs用于大数据的分布式存储,还有更重要的组件,分布式计算(mapreduce)。如今咱们来把mapreducev2 yarn集群启动

1.在主服务器把resourcemanager服务起来(192.168.1.1)

/etc/init.d/hadoop-yarn-resourcemanager start

2.把全部nodemanager服务启动

#仍是登录saltstack master,执行
salt -v "dn*" cmd.run "/etc/init.d/hadoop-yarn-nodemanager start"

3.查看yarn 任务追踪界面(http://192.168.1.1:9081/),看是否全部nodes都已加入

4.hadoop自带有基准测试的mapreduce实例,咱们利用它来测试yarn环境是否正常

#TestDFSIO测试HDFS的读写性能,写10个文件,每一个文件1G.
su hdfs -
hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.0.0-cdh4.2.1-tests.jar TestDFSIO  -write -nrFiles 10 -fileSize 1000
#Sort测试MapReduce
##向random-data目录输出数据
hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar randomwriter  random-data
##运行sort程序
hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar sort random-data sorted-data
##验证sorted-data 文件是否排好序
hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.0.0-cdh4.2.1-tests.jar testmapredsort -sortInput random-data \
-sortOutput sorted-data

Hadoop集群的管理

1、datanode & nodemanager 节点加入

1.修改hosts表,譬若有节点192.168.1.103须要加入

vim /opt/hadoop_scripts/share_data/resolv_host
127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.1.1 nn.dg.hadoop.cn
192.168.1.2 nn2.dg.hadoop.cn
192.168.1.100 dn100.dg.hadoop.cn
192.168.1.101 dn101.dg.hadoop.cn
192.168.1.102 dn102.dg.hadoop.cn
192.168.1.103 dn103.dg.hadoop.cn

2.修改hostname,同步脚本目录,并执行部署

mkdir –p /opt/hadoop_scripts
rsync –avz 192.168.1.1::hadoop_s   /opt/hadoop_scripts
sh /opt/hadoop_scripts/deploy/CreateDatanode.sh
sh /opt/hadoop_scripts/deploy/AddHostname.sh


3.开启服务

/etc/init.d/hadoop-hdfs-datanode start
/etc/init.d/hadoop-yarn-nodemanager start

2、修改hadoop配置文件

通常在一个hadoop集群中维护一份hadoop配置,这份hadoop配置须要分发到集群中各个成员。这里的作法是 salt + rsync

#修改namenode主服务器的hadoop配置文件  /etc/hadoop/conf/,而后执行如下命令同步到集群中全部成员
sync_h_conf
#脚本目录也是须要维护的,譬如hosts文件/opt/hadoop_scripts/share_data/resolv_host,修改后执行如下命令同步到集群中全部成员
sync_h_script
#其实这两个命令是我本身定义的salt命令的别名,查看这里/opt/hadoop_scripts/profile.d/hadoop.sh

3、监控

比较广泛的方案是,ganglia和nagios监控,ganglia收集大量度量,以图形化程序,nagios在某度量超出阀值后报警.ganglia监控之后补充一下文档

其实,hadoop自带有接口提供咱们本身写监控程序,并且这个接口仍是比较简单,经过这样即可以访问http://192.168.1.1:9080/jmx,返回值是JSON格式,其中的内容也很是详细。可是每次查询都返回一大串的JSON也是浪费,其实接口还提供更新详细的查询 譬如我只想查找系统信息,能够这样调用接口 http://192.168.1.1:9080/jmx?qry=java.lang:type=OperatingSystem 。qry参考后跟的就是整个JSON的“name”这个key的值


总结

在折腾hadoop集群的部署是仍是遇到了不少坑,打算下篇写本身所遭遇的问题。经过本文部署遇到问题的能够联系一下我,互相交流一下。QQ:83766787。固然也欢迎你们一块儿修改部署的脚本,git地址为:http://git.oschina.net/snake1361222/hadoop_scripts

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