HA分布式集群搭建

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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

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)

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

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
<configuration>
<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>ha1:9000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
<value>ha2:9000</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
<value>ha1:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>ha2:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://ha2:8485;ha3:8485;ha4:8485/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/jn/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>

4，core-site.xml 配置

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>ha1:2181,ha2:2181,ha3:2181</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/hadoop2</value>
<description>A base for other temporary directories.</description>
</property>
</configuration>

5，yarn-site.xml 配置

vim yarn-site.xml
<configuration>

<!– Site specific YARN configuration properties –>
<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>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>ha1</value>
</property>
</configuration>

6，mapred-site.xml 配置

<configuration>         
<property> 
      <name>mapreduce.framework.name</name>
          <value>yarn</value>
</property>
</configuration>

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

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hive: 是一种数据仓库，数据储存在：hdfs 上，hsql 是由替换简单的 map-reduce，hive 通过 mysql 来记录映射数据

1，检测是否有 mariadb

rpm -qa|grep mariadb
tar -zxvf mysql-5.7.18-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
存在：rpm -e mariadb-libs-5.5.52-1.el7.x86_64 --nodeps

2，安装前准备：

# ha1 环境下：mysql 版本 mysql-5.7.18-linux-glibc2.5-x86_64
cp mysql-5.7.18-linux-glibc2.5-x86_64 /usr/mysql -r
# 创建用户组及用户 
groupadd mysql
useradd -r -g mysql mysql

cd /usr/local/mysql
mkdir data
chown -R mysql:mysql /usr/mysql 
# 验证权限：
ls -trhla
# 创建配置文件：
vim /etc/my.conf    # 一开始并不存在 
basedir=/usr/local/mysql/
datadir/usr/local/mysql/data
scoket=/tmp/mysql.sock
user=mysql
symbolic-links=0
[mysqld_safe]
log-error=/var/log/mysqld.log
pid-fils=/var/run/mysqld/mysqld.pid
# 创建文件夹 
cd /var/run
mkdir mysqld
cd mysqld
vim mysqld.pid    # 什么都不用写，退出 
chown -R mysql:mysql /var/run/mysqld

3，配置 mysql：

# 初始化：
cd /usr/local/mysql/bin
./mysqld --initialize
生成初始密码：gctlsOja8<%0

# 添加自启动脚本服务 
chown -R mysql:mysql /usr/local/mysql
cp support-files/mysql.server /etc/init.d/mysql
service mysql start
进程查看：ps -ef | grep mysql

# 登录 
mysql    ./mysql -u root -p    输入密码

# 修改密码    
set password=password("123456")；# 客户端远程连接 mysql 服务器问题：
grant all privileges on *.* to root@'%' identified by '1234567';
flush privileges;(sql 语句记得加分号啊）# 解决 root 权限访问所有数据库的问题 
grant all privileges on *.* to 'root'@'Master' identified by '123456' with grant option;( 连接权限的问题）flush privileges;

# 创建 hive 数据库 
create database hive default charset utf8 collate utf8_general_ci;

# 设置 mysql 自启动 
cd /etc/init.d
chmod +x mysql
chkconfig --add mysql
chkconfig --list(3 到 5 都为开，则添加成功）# 配置环境变量：
vim /etc/profile 
export MYSQL_HOME=/usr/local/mysql
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$MYSQL_HOME/bin:$PATH
source /etc/profile

# 验证：ok
reboot
netstat -na |grep 3306
mysql -u root -p123456

1，安装前配置

1，启动 Hadoop    前提先启动 zk
cd $ZK_HOME/bin
zkServer.sh start
    在 namenode 启动 start-all.sh
2，可以放在任一台 hadoop 集群中
3，解压 tar -zxf apache-hive-2.1.1-bin.tar.gz
4，mv apache-hive-2.1.1-bin /usr/hive-2.1.1
mv mysql-connector-java-5.1.42-bin.jar /usr/hive-2.1.1/lib
5，环境变量设置
vim /etc/profie
export HIVE_HOME=/usr/hive-2.1.1
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$HIVE_HOME/bin
$source /etc/profile

2，hive-env.sh 配置

cd /app/soft/hive-2.1.1/conf
cp hive-env.sh.template hive-env.sh
vim hive-env.sh 
export HADOOP_HOME=/usr/hadoop-2.7.3
export HIVE_CONF_DIR=/usr/hive-2.1.1/conf

3，hive-site.xml 配置

touch hive-site.xml
vim hive-site.xml
<configuration>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://ha1:3306/hive?createDatabaseIfNotExsit=true;characterEncoding=UTF-8</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>123456</value>
</property>
<property>
<name>datanucleus.readOnlyDatastore</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>datanucleus.fixedDatastore</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>datanucleus.autoCreateSchema</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>datanucleus.autoCreateTables</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>datanucleus.autoCreateColumns</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>datanucleus.autoCreateColumns</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.schema.verification</name>
  <value>false</value>
</property>
</configuration>

4，启动服务 (快照 hive+mysql ok)

cd $HIVE_HOME/bin
hive --service metastore &
hive --service hiveserver2&
./hive