hadoop高可用分布式集群搭建

目录

一、HA介绍
二、环境准备
    2.1 机器准备及节点规划
    2.2 /etc/hosts配置
    2.3 配置ssh免密登录
三、安装](#3)
    3.1 安装zookeeper
    3.2 安装包准备
    3.3 新建/opt/hadoop目录
    3.4 上传安装包
    3.5 解压并创建目录
    3.6 配置环境变量
    3.7 集群配置
        3.7.1 配置hadoop-env.sh
        3.7.2 配置core-site.xml文件
        3.7.3 配置hdfs-site.xml文件
        3.7.4 创建并修改mapred-site.xml文件
        3.7.5 修改yarn-site.xml文件
        3.7.6 修改slaves文件
    3.8 集群初始化和启动
    3.9 集群日常启动与关闭
        3.9.1 正常的启动顺序
        3.9.2 正常的关闭顺序

一、HA介绍

Hadoop的HA包含了HDFS的HA、YARN的HA，HA架构和方案详见： //www.greatytc.com/p/7c697f146674

二、环境准备

2.1 机器准备及节点规划

host ip os 节点规划-hdfs 节点规划-yarn 节点规划-zookeeper
hadoop-1 192.168.90.131 Ubuntu 18.04.2 LTS NameNode(active) 、DFSZKFailoverController ResourceManager（standby） zookeeper
hadoop-2 192.168.90.132 Ubuntu 18.04.2 LTS NameNode(standby)、DFSZKFailoverController ResourceManager（active） zookeeper
hadoop-3 192.168.90.133 Ubuntu 18.04.2 LTS DateNode 、JournalNode NodeManager zookeeper
hadoop-4 192.168.90.134 Ubuntu 18.04.2 LTS DateNode 、JournalNode NodeManager zookeeper(observer)
hadoop-5 192.168.90.135 Ubuntu 18.04.2 LTS DateNode 、JournalNode NodeManager

2.2 /etc/hosts配置

在每台机器上编辑/etc/hosts文件， 加入如下内容：

192.168.90.131 hadoop-1                                                                                             
192.168.90.132 hadoop-2                                                                                                 
192.168.90.133 hadoop-3                                                                                                 
192.168.90.134 hadoop-4                                                                                                 
192.168.90.135 hadoop-5

2.3 配置ssh免密登录

  1. 对每台机器生成秘钥文件，以root用户登录，生成空字符串秘钥，执行：

    ssh-keygen -t rsa -P ''

    提示Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa):,直接回车（用默认文件/root/.ssh/id_rsa）。执行完成后在/root/.ssh目录下有3个文件：authorized_keys、id_rsa、id_rsa.pub。(如果没有authorized_keys可以通过touch authorized_keys手动生成)。

  2. 将所有机器上的id_rsa.pub的内容合并到authorized_keys文件中（这里“合并”的意思是每台机器上authorized_keys文件包含所有机器上id_rsa.pub文件的内容）。

  3. 在每台机器上用ssh命令测试登录其它机器
    如果提示类如如下认证信息：

The authenticity of host 'hadoop-2 (192.168.90.132)' can't be established.
ECDSA key fingerprint is SHA256:XEhSC0caRxdbv0eHNBo8c7VULr7vhj5pM2bt3frOEAA.
Are you sure you want to continue connecting (yes/no)?

输入yes回车即可，后面可以直接ssh登录。

如果是非root用户（例如本文后面建立的hadoop用户）ssh免密登录，需要在.ssh目录下执行chmod 600 authorized_keys, 将authorized_keys权限改为600 。

三、安装

3.1 安装zookeeper

本文用hadoop-1 ~ hadoop-4安装zookeeper集群，参考: //www.greatytc.com/p/e9becafcbaa7

3.2 安装包准备

下载hadoop安装包，地址：https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.8.3/

3.3 新建/opt/hadoop目录

 mkdir /opt/hadoop

3.4 上传安装包

上传hadoop-2.8.3.tar.gz到/opt/hadoop目录

3.5 解压并创建目录：

 cd /opt/hadoop
 tar -zxvf hadoop-2.8.3.tar.gz 
 mkdir hdfs
 cd hdfs
 mkdir data name tmp pid journalnode logs
 
 cd ../
 mkdir yarn
 cd yarn 
 mkdir logs local staging

创建的hdfs下的date、name、tmp、pid在后续配置中会用到,分别用来配置hdfs的data目录、hdfs的namenode目录、hadoop的tmp目录、pid文件存放目录、journalnode存储目录、日志存储目录。yarn下目录用于配置yarn运行的相关目录。

3.6 配置环境变量

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3                                                                                
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH

3.7 集群配置

涉及文件如下表所示：

文件 说明
hadoop-env.sh hadoop运行环境配置
core-site.xml Common组件，定义系统级别参数，如hdfs url等
hdfs-site.xml HDFS组件
mapred-site.xml MapReduce组件
yarn-site.xml YARN组件
slaves slaves节点
3.7.1 配置hadoop-env.sh

编辑该文件，在文件开始处设置JAVA_HOME环境变量（和/etc/profile中的一致）,如：

JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_231

完整配置可参考：


# The java implementation to use.
JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_231

#export JSVC_HOME=${JSVC_HOME}

export HADOOP_LOGFILE=${USER}-hadoop.log 
export HADOOP_ROOT_LOGGER=INFO,DRFA,console 
export HADOOP_MAPRED_ROOT_LOGGER=INFO,DRFA,console
export HDFS_AUDIT_LOGGER=WARN,DRFA,console
export HADOOP_SECURITY_LOGGER=INFO,DRFA,console

export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_CONF_DIR:-"/etc/hadoop"}
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop/hadoop-2.8.3
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME

# Extra Java CLASSPATH elements.  Automatically insert capacity-scheduler.                                                 
for f in $HADOOP_HOME/contrib/capacity-scheduler/*.jar; do                                                                 
  if [ "$HADOOP_CLASSPATH" ]; then                                                                                         
    export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:$f                                                                           
  else                                                                                                                     
    export HADOOP_CLASSPATH=$f                                                                                             
  fi                                                                                                                       
done 

# The maximum amount of heap to use, in MB. Default is 1000.
export HADOOP_HEAPSIZE=3072
#export HADOOP_NAMENODE_INIT_HEAPSIZE=""

# Enable extra debugging of Hadoop's JAAS binding, used to set up  
# Kerberos security.                                                                                                    
# export HADOOP_JAAS_DEBUG=true 

# Extra Java runtime options.  Empty by default.
export HADOOP_OPTS="$HADOOP_OPTS -Djava.net.preferIPv4Stack=true"

# Command specific options appended to HADOOP_OPTS when specified
export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=20 -XX:GCPauseIntervalMillis=100 -Dhadoop.security.logger=${HADOOP_SECURITY_LOGGER:-WARN,RFAS} -Dhdfs.audit.logger=${HDFS_AUDIT_LOGGER:-WARN,NullAppender} $HADOOP_NAMENODE_OPTS"
export HADOOP_DATANODE_OPTS="-XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=20 -XX:GCPauseIntervalMillis=100 -Dhadoop.security.logger=ERROR,RFAS $HADOOP_DATANODE_OPTS"

export HADOOP_SECONDARYNAMENODE_OPTS="-Dhadoop.security.logger=${HADOOP_SECURITY_LOGGER:-WARN,RFAS} -Dhdfs.audit.logger=${HDFS_AUDIT_LOGGER:-WARN,NullAppender} $HADOOP_SECONDARYNAMENODE_OPTS"

export HADOOP_NFS3_OPTS="$HADOOP_NFS3_OPTS"
export HADOOP_PORTMAP_OPTS="-Xmx3072m $HADOOP_PORTMAP_OPTS"

# The following applies to multiple commands (fs, dfs, fsck, distcp etc)
export HADOOP_CLIENT_OPTS="$HADOOP_CLIENT_OPTS"                                                                            
# set heap args when HADOOP_HEAPSIZE is empty                                                                              
if [ "$HADOOP_HEAPSIZE" = "" ]; then                                                                                       
  export HADOOP_CLIENT_OPTS="-Xmx3072m $HADOOP_CLIENT_OPTS"                                                                 
fi


#HADOOP_JAVA_PLATFORM_OPTS="-XX:-UsePerfData $HADOOP_JAVA_PLATFORM_OPTS"

# On secure datanodes, user to run the datanode as after dropping privileges.
# This **MUST** be uncommented to enable secure HDFS if using privileged ports
# to provide authentication of data transfer protocol.  This **MUST NOT** be
# defined if SASL is configured for authentication of data transfer protocol
# using non-privileged ports.
export HADOOP_SECURE_DN_USER=${HADOOP_SECURE_DN_USER}

# Where log files are stored.  $HADOOP_HOME/logs by default.
export HADOOP_LOG_DIR=/opt/hadoop/hdfs/logs

# Where log files are stored in the secure data environment.
export HADOOP_SECURE_DN_LOG_DIR=${HADOOP_LOG_DIR}/${HADOOP_HDFS_USER}

###
# HDFS Mover specific parameters
###
# Specify the JVM options to be used when starting the HDFS Mover.
# These options will be appended to the options specified as HADOOP_OPTS
# and therefore may override any similar flags set in HADOOP_OPTS
#
# export HADOOP_MOVER_OPTS=""

###
# Advanced Users Only!clusterManager
###

# The directory where pid files are stored. /tmp by default.
# NOTE: this should be set to a directory that can only be written to by 
#       the user that will run the hadoop daemons.  Otherwise there is the
#       potential for a symlink attack.
export HADOOP_PID_DIR=/opt/hadoop/hdfs/pid
export HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR=${HADOOP_PID_DIR}

# A string representing this instance of hadoop. $USER by default.
export HADOOP_IDENT_STRING=$USER
export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:$HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/*

#for f in $HADOOP_HOME/share/hadoop/tools/lib/*.jar; do
#  if [ "$HADOOP_CLASSPATH" ]; then
#    export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:$f
#  else
#    export HADOOP_CLASSPATH=$f
#  fi
#done
3.7.2 配置core-site.xml文件

配置可参考：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration> 
  <!-- hdfs的nameservice名称 -->  
  <!-- 如果配置了NameNode的HA,则使用fs.defaultFS;如果单一NameNode节点，使用fs.default.name -->  
  <property> 
    <name>fs.defaultFS</name>  
    <value>hdfs://ns</value> 
  </property>  
  <!--hadoop临时数据存储目录,如果hdfs-site.xml不配置namenode和datanode存储位置，默认放在该目录下-->  
  <property> 
    <name>hadoop.tmp.dir</name>  
    <value>/opt/hadoop/hdfs/tmp</value> 
  </property>  
  <!--hdfs数据缓冲区大小-->  
  <property> 
    <name>io.file.buffer.size</name>  
    <value>4096</value> 
  </property>  
  <!--hdfs垃圾箱(.Trash)创建检查点的时间间隔，应小于或等于fs.trash.interval;默认为0， 由fs.trash.interval项指定 -->  
  <property> 
    <name>fs.trash.checkpoint.interval</name>  
    <value>0</value> 
  </property>  
  <!--每次checkpoint时，会删除时间早于fs.trash.interval的检查点-->  
  <!--该配置可在服务端或客户端配置，服务端配置优先级高于客户端-->  
  <property> 
    <name>fs.trash.interval</name>  
    <value>1440</value> 
  </property>  
  <!--zookeeper地址-->  
  <property> 
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>  
    <value>hadoop-1:2181,hadoop-2:2181,hadoop-3:2181,hadoop-4:2181</value> 
  </property>  
  <!--zookeeper超时时间间隔-->  
  <property> 
    <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>  
    <value>2000</value> 
  </property>  
  <!--hadoop.proxyuser.$superuser.hosts配置hadoop用户允许通过代理访问的主机节点-->  
  <property> 
    <name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>  
    <value>*</value> 
  </property>  
  <!--hadoop.proxyuser.$superuser.groups配置hadoop用户允许通过代理的用户所属组-->  
  <property> 
    <name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>  
    <value>*</value> 
  </property>  
  <!--压缩和解压的方式-->  
  <property> 
    <name>io.compression.codecs</name>  
    <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec, org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec, org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec, org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value> 
  </property> 
</configuration>
3.7.3 配置hdfs-site.xml文件

配置可参考：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration> 
  <!--指定hdfs的nameservice为ns，需要和core-site.xml中的保持一致 -->  
  <property> 
    <name>dfs.nameservices</name>  
    <value>ns</value> 
  </property>  
  <!-- ns下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->  
  <property> 
    <name>dfs.ha.namenodes.ns</name>  
    <value>nn1,nn2</value> 
  </property>  
  <!-- nn1的RPC通信地址 -->  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn1</name>  
    <value>hadoop-1:9000</value> 
  </property>  
  <!-- nn1的http通信地址 -->  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.http-address.ns.nn1</name>  
    <value>hadoop-1:50070</value> 
  </property>  
  <!-- nn2的RPC通信地址 -->  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.rpc-address.ns.nn2</name>  
    <value>hadoop-2:9000</value> 
  </property>  
  <!-- nn2的http通信地址 -->  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.http-address.ns.nn2</name>  
    <value>hadoop-2:50070</value> 
  </property>  
  <!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>  
    <value>qjournal://hadoop-3:8485;hadoop-4:8485;hadoop-5:8485/ns</value> 
  </property>  
  <!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->  
  <!-- 在journalNode机器上要建立该目录 -->  
  <property> 
    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>  
    <value>/opt/hadoop/hdfs/journalnode</value> 
  </property>  
  <!-- 开启NameNode故障时自动切换 -->  
  <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.ns</name>  
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> 
  </property>  
  <!-- 配置隔离机制 -->  
  <property> 
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>  
    <value>sshfence
    shell(/bin/true)</value> 
  </property>  
  <!-- 使用隔离机制时需要ssh免登陆 -->  
  <property> 
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>  
    <value>/root/.ssh/id_rsa</value> 
  </property>  
  <!-- namenode存储位置 -->  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>  
    <value>/opt/hadoop/hdfs/name</value> 
  </property>  
  <!-- dataode存储位置 -->  
  <property> 
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>  
    <value>/opt/hadoop/hdfs/data</value> 
  </property>  
  <!-- 副本数量根据自己的需求配置，这里配置2个 -->  
  <property> 
    <name>dfs.replication</name>  
    <value>2</value> 
  </property>  
  <!-- 在NN和DN上开启WebHDFS (REST API)功能,不是必须 -->  
  <property> 
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>  
    <value>true</value> 
  </property>  
  <!-- 在dfsclient中记录慢io警告的阈值-->  
  <property> 
    <name>dfs.client.slow.io.warning.threshold.ms</name>  
    <value>90000</value> 
  </property>  
  <!-- datanode的心跳时间间隔，单位为秒-->  
  <property> 
    <name>dfs.heartbeat.interval</name>  
    <value>8</value> 
  </property>  
  <!-- 心跳检测的时间间隔，单位是毫秒-->  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.heartbeat.recheck-interval</name>  
    <value>90000</value> 
  </property>  

  <!-- namenode的checkpoint周期，单位秒。HA部署时，每经过一个周期，standby节点进行fsimage和editlog的合并-->  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.checkpoint.preiod</name>  
    <value>3600</value> 
  </property>

  <!-- namenode的checkpoint的最大操作次数。HA部署时，hdfs操作次数超过这个数量，standby节点进行fsimage和editlog的合并-->  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.checkpoint.txns</name>  
    <value>1000000</value> 
  </property>
  
  <!--块报告的时间间隔，单位是毫秒-->  
  <property> 
    <name>dfs.blockreport.intervalMsec</name>  
    <value>1800000</value> 
  </property>  
  <!--datanode以秒为单位扫描数据目录，并协调内存块和磁盘上的块之间的差异-->  
  <property> 
    <name>dfs.datanode.directoryscan.interval</name>  
    <value>1800</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>dfs.datanode.max.xcievers</name>  
    <value>8000</value> 
  </property>  
  <!-- 命名一个文件，该文件包含允许连接到namenode的主机列表点。必须指定文件的完整路径名。如果值为空，则允许所有主机。-->  
  <property> 
    <name>dfs.hosts</name>  
    <value>/opt/hadoop/hadoop-2.8.3/etc/hadoop/slaves</value> 
  </property>  
  <!-- 命名一个文件，该文件包含不允许连接到namenode的主机列表。必须指定文件的完整路径名。如果值为空，则不排除任何主机。
  <property>
  <name>dfs.hosts.exclude</name>
  <value>/usr/local/service/hadoop/etc/hadoop/hdfsexcludedhosts</value>
  </property>
  -->  
  <!-- 每个DataNode平衡操作所允许的最大使用带宽，单位是byte.这个参数在守护进程启动的时候读入，管理员无法在平衡运行时来修改这个值，重启hdfs后生效：stop-dfs.sh start-dfs.sh-->  
  <property> 
    <name>dfs.balance.bandwidthPerSec</name>  
    <value>10485760</value> 
  </property>  
  <!-- 新文件的块大小，单位为字节.可使用后缀：k(kilo), m(mega), g(giga), t(tera), p(peta), e(exa) -->  
  <property> 
    <name>dfs.blocksize</name>  
    <value>67108864</value> 
  </property>  
  <!-- RPC服务器的监听client线程数 -->  
  <property> 
    <name>dfs.namenode.handler.count</name>  
    <value>64</value> 
  </property>  
  <!-- datanode进行传输数据的最大线程数 -->  
  <property> 
    <name>dfs.datanode.max.transfer.threads</name>  
    <value>36867</value> 
  </property>  
  <!-- 线程池中用于编制卷报告的线程数。 -->  
  <property> 
    <name>dfs.datanode.directoryscan.threads</name>  
    <value>18</value> 
  </property>  
  <!--  datanode的服务器线程数-->  
  <property> 
    <name>dfs.datanode.handler.count</name>  
    <value>128</value> 
  </property>  
  <!--在datanode中记录慢io警告的阈值-->  
  <property> 
    <name>dfs.datanode.slow.io.warning.threshold.ms</name>  
    <value>1000</value> 
  </property> 
</configuration>
3.7.4 创建并修改mapred-site.xml文件

先执行下面命令创建mapred-site.xml文件。

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

编辑该文件，配置可参考：

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration> 
  <!--用于执行MapReduce作业的运行时框架。可以是本地，classic或yarn之一-->  
  <property> 
    <name>mapreduce.framework.name</name>  
    <value>yarn</value> 
  </property>  
  <!--mapred做本地计算的目录，可配置多块硬盘用逗号分隔-->  
  <property> 
    <name>mapred.local.dir</name>  
    <value>/opt/hadoop/yarn/local</value> 
  </property>  
  <!--Map Task 的 JVM 参数-->  
  <property> 
    <name>mapreduce.map.java.opts</name>  
    <value>-Xmx4096m</value> 
  </property>  
  <!--一个 Map Task 可使用的内存上限,单位MB，默认1024，如果 Map Task 实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死-->  
  <property> 
    <name>mapreduce.map.memory.mb</name>  
    <value>4096</value> 
  </property>  
  <!--Reduce Task 的 JVM 参数-->  
  <property> 
    <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>  
    <value>-Xmx4096m</value> 
  </property>  
  <!--一个 Reduce Task 可使用的内存上限,单位MB，默认1024，如果 Reduce Task 实际使用的资源量超过该值，则会被强制杀死-->  
  <property> 
    <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>  
    <value>4096</value> 
  </property>  
  <!--<property> 
    <name>local.cache.size</name>  
    <value>10737418240</value> 
  </property>-->  
  <!--mapreduce.jobhistory.cleaner.interval-ms  作业历史记录清理程序检查要删除的文件的频率（以毫秒为单位）。默认为86400000（一天）。仅当文件早于mapreduce.jobhistory.max-age-ms时才会删除文件-->  
  <property> 
    <name>mapreduce.jobhistory.cleaner.interval-ms</name>  
    <value>604800000</value> 
  </property>  
  <!--作业列表缓存的大小,默认20000-->  
  <property> 
    <name>mapreduce.jobhistory.joblist.cache.size</name>  
    <value>20000</value> 
  </property>  
  <!--日期字符串缓存的大小。影响将扫描以查找作业的目录数-->  
  <property> 
    <name>mapreduce.jobhistory.datestring.cache.size</name>  
    <value>200000</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>mapreduce.jobhistory.cleaner.enable</name>  
    <value>true</value> 
  </property>  
  <!--运行历史记录清理程序时，将删除早于此毫秒的作业历史记录文件。默认为604800000（1周）-->  
  <property> 
    <name>mapreduce.jobhistory.max-age-ms</name>  
    <value>604800000</value> 
  </property> 
</configuration>
3.7.5 修改yarn-site.xml文件
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration> 
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>  
    <value>mapreduce_shuffle</value> 
  </property>  
  <!-- 开启集群高可用(HA)-->  
  <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>hdcluster</value> 
  </property>  
  <!-- 指定RM的节点id-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>  
    <value>rm1,rm2</value> 
  </property>  
  <!-- 指定RM节点的host-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>  
    <value>hadoop-1</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>  
    <value>hadoop-2</value> 
  </property>  
  <!-- 指定RM节点web http地址的host和port-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>  
    <value>hadoop-1:8088</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>  
    <value>hadoop-2:8088</value> 
  </property>  
  <!-- 指定RM节点web https地址的host和port-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address.rm1</name>  
    <value>hadoop-1:5005</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address.rm2</name>  
    <value>hadoop-2:5005</value> 
  </property>  
  <!-- 指定RM节点调度程序接口的地址-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name>  
    <value>hadoop-1:5001</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name>  
    <value>hadoop-2:5001</value> 
  </property>  
  <!--指定RM管理界面的地址 -->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name>  
    <value>hadoop-1:5003</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name>  
    <value>hadoop-2:5003</value> 
  </property>  
  <!-- 指定zk地址-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>  
    <value>hadoop-1:2181,hadoop-2:2181,hadoop-3:2181,hadoop-4:2181</value> 
  </property>  
  <!--等待节点管理器被认为已经死亡的时间，默认10分钟-->  
  <property> 
    <name>yarn.nm.liveness-monitor.expiry-interval-ms</name>  
    <value>100000</value> 
  </property>  
  <!--是否使用用户名关联分配的默认队列名称，如果是false或者未设置，所有的作业都有一个共享的默认队列，叫做default。默认是true, 如果是true，当任务中未指定资源池的时候，将以用户名作为资源池名。这个配置就实现了根据用户名自动分配资源池。-->  
  <property> 
    <name>yarn.scheduler.fair.user-as-default-queue</name>  
    <value>false</value> 
  </property>  
  <!--容器执行类-->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.container-executor.class</name>  
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor</value> 
  </property>  
  <!--是否将对容器强制实施物理内存限制。-->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>  
    <value>true</value> 
  </property>  
  <!--是否启用自动故障转移-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>  
    <value>true</value> 
  </property>  
  <!--用于放置YARN的cgroups层次结构（不能包含逗号）-->  
  <!--<property>
    <name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.cgroups.hierarchy</name>
    <value>/hadoop-yarn</value>
</property>-->  
  <!--yarn.nodemanager.resource.memory-mb   可以为容器分配的物理内存量（MB）。如果设置为-1且yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities为true，则会自动计算（如果是Windows和Linux）。在其他情况下，默认值为8192MB-->。 
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>  
    <value>4096</value> 
  </property>  
  <!--<property>
    <name>yarn.resourcemanager.nodes.include-path</name>
    <value>/opt/hadoop/yarn/yarnhosts</value>
</property>-->  
  <!--<property>
    <name>yarn.resourcemanager.nodes.exclude-path</name>
    <value>/opt/hadoop/yarn/yarnexcludedhosts</value>
</property>-->  
  <!--RM中每个容器请求的最大分配内存，以MB为单位。高于此的内存请求将抛出InvalidResourceRequestException-->。 
  <property> 
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>  
    <value>12288</value> 
  </property>  
  <!--就虚拟CPU核心而言，RM上每个容器请求的最大分配。高于此的请求将抛出InvalidResourceRequestException-->  
  <property> 
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>  
    <value>32</value> 
  </property>  
  <!--schelduler失联等待连接时间-->  
  <property> 
    <name>yarn.app.mapreduce.am.scheduler.connection.wait.interval-ms</name>  
    <value>5000</value> 
  </property>  
  <!--启动后启用RM以恢复状态。如果为true，则必须指定yarn.resourcemanager.store.class-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>  
    <value>true</value> 
  </property>  
  <!--用作RM状态存储方式储的类-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>  
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value> 
  </property>  
  <!--rm失联后重新链接的时间间隔-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>  
    <value>2000</value> 
  </property>  
  <!--NM通过该地址交换信息-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name>  
    <value>hadoop-1:5002</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name>  
    <value>hadoop-2:5002</value> 
  </property>  
  <!--ZKRMStateStore连接的zk地址-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.zk.state-store.address</name>  
    <value>hadoop-1:2181,hadoop-2:2181,hadoop-3:2181,hadoop-4:2181</value> 
  </property>  
  <!--设置容器的内存限制时虚拟内存与物理内存之间的比率-->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>  
    <value>8</value> 
  </property>  
  <!--是否启用日志聚合.日志聚合收集每个容器的日志，并在应用程序完成后将这些日志移动到文件系统，例如HDFS。用户可以配置“yarn.nodemanager.remote-app-log-dir”和“yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix”属性以确定这些日志的移动位置。用户可以通过应用程序时间线服务器访问日志。-->  
  <property> 
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>  
    <value>true</value> 
  </property>  
  <!--日志聚合服务器的URL-->  
  <property> 
    <name>yarn.log.server.url</name>  
    <value>http://hadoop-1:19888/jobhistory/logs</value> 
  </property>  
  <!--聚合日志保留时间-->  
  <property> 
    <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>  
    <value>604800</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>  
    <value>/opt/hadoop/yarn/logs</value> 
  </property>  
  <!--application执行结束后延迟该时间删除文件及日志，单位s-->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.delete.debug-delay-sec</name>  
    <value>600</value> 
  </property>  
  <!--NN上日志聚集的位置（聚合日志后在hdfs的存放地址-->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>  
    <value>/yarn-logs</value> 
  </property>  
  <!--hdfs上集合日志后的存放地址由 ${remote-app-log-dir}/${user}/{thisParam}构成-->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir-suffix</name>  
    <value>logs</value> 
  </property>  
  <!--存储本地化文件的目录列表。应用程序的本地化文件目录位于：$ {yarn.nodemanager.local-dirs} / usercache / $ {user} / appcache / application _ $ {appid}。单个容器的工作目录（称为container _ $ {contid}）将是其子目录-->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>  
    <value>/opt/hadoop/yarn/local</value> 
  </property>  
  <!--默认为/tmp/hadoop-yarn/staging。MR作业在提交时所使用的临时目录， 是一个本地路径-->  
  <property> 
    <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>  
    <value>/opt/hadoop/yarn/staging</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>  
    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>  
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value> 
  </property>  
  <!--<property>
    <name>yarn.acl.enable</name>
    <value>true</value>
</property>-->  
  <!--可以为容器分配的vcores数。在为容器分配资源时，RM调度程序使用它。这不用于限制YARN容器使用的CPU数量。如果设置为-1且yarn.nodemanager.resource.detect-hardware-capabilities为true，则在Windows和Linux的情况下会自动从硬件确定。在其他情况下，默认情况下，vcores的数量为8。-->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>  
    <value>8</value> 
  </property>  
  <!--最大应用程序尝试次数。它是所有应用程序master的全局设置。每个应用程序主机都可以通过API指定其各自的最大应用程序尝试次数，但是单个数字不能超过全局上限。如果是，资源管理器将覆盖它。默认数量设置为2，以允许至少一次重试AM。-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.am.max-attempts</name>  
    <value>5</value> 
  </property>  
  <!--RM中每个容器请求的最小分配（MB）内存-->  
  <property> 
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>  
    <value>128</value> 
  </property>  
  <!--用于YarnAuthorizationProvider的类-->  
  <!--<property> 
    <name>yarn.authorization-provider</name>  
    <value>org.apache.ranger.authorization.yarn.authorizer.RangerYarnAuthorizer</value> 
  </property> -->  
  <!--启用嵌入式自动故障转移。默认情况下，仅在启用HA时启用它。嵌入式选举器依赖RM状态存储来处理防护，主要用于与ZKRMStateStore结合使用。-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.embedded</name>  
    <value>true</value> 
  </property>  
  <!--群集中每个NodeManager的心跳间隔（以毫秒为单位）-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.nodemanagers.heartbeat-interval-ms</name>  
    <value>1000</value> 
  </property>  
  <!--linux-container-executor应该运行的UNIX组-->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.group</name>  
    <value>hadoop</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.resource.percentage-physical-cpu-limit</name>  
    <value>100</value> 
  </property>  
  <property> 
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name>  
    <value>1</value> 
  </property>  
  <!--日志的保留时间,log aggregation没有enable时，有效-->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name>  
    <value>604800</value> 
  </property>  
  <!--是否将对容器强制实施虚拟内存限制-->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>  
    <value>false</value> 
  </property>  
  <!--RM保留的已完成应用程序的最大数量。-->  
  <property> 
    <name>yarn.resourcemanager.max-completed-applications</name>  
    <value>150</value> 
  </property>  
  <!--<property>
    <name>yarn.scheduler.fair.allow-undeclared-pools</name>
    <value>false</value>
</property>-->  
  <!--在聚合日志保留检查之间等待多长时间。如果设置为0或负值，则该值将计算为聚合日志保留时间的十分之一。-->  
  <property> 
    <name>yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds</name>  
    <value>604800</value> 
  </property>  
  <!--<property>
    <name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.nonsecure-mode.local-user</name>
    <value>hadoop</value>
</property>-->  
  <!--帮助linux-container-executor处理资源的类-->  
  <property> 
    <name>yarn.nodemanager.linux-container-executor.resources-handler.class</name>  
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.util.DefaultLCEResourcesHandler</value> 
  </property> 
</configuration>
3.7.6 修改slaves文件

该文件配置hdfs的数据存储节点(datanodes)：

hadoop-3
hadoop-4
hadoop-5

3.8 集群初始化和启动

# 1. 启动zookeeper集群(hadoop-1、hadoop-2、hadoop-3、hadoop-4)
    zkServer.sh start
    #运行jps命令,对应机器多了QuorumPeerMain的进程

# 2. 启动journalnode(hadoop-3、hadoop-4、hadoop-5)
    hadoop-daemon.sh start journalnode
    #运行jps命令可以看到多了JournalNode进程
    #ps: 在任意一台机器启动会远程拉起所有机器的进程

# 3. 格式化namenode(hadoop-1)
    hdfs namenode -format

# 4. 格式化ZKFC(初始化 HA 状态到 zk)（hadoop-1）
    hdfs zkfc -formatZK 

# 5. 启动 namenode1（hadoop-1）
    hadoop-daemon.sh start namenode
    #运行jps命令可以看到多了NameNode进程

# 6. 同步 namenode（hadoop-2）
    hdfs namenode -bootstrapStandby

# 7. 启动 namenode2（hadoop-2）
    hadoop-daemon.sh start namenode
    #运行jps命令可以看到多了NameNode进程

# 8. 启动ZookeeperFailoverController（hadoop-1，hadoop-2）
    hadoop-daemon.sh start zkfc
    #运行jps命令可以看到多了DFSZKFailoverController进程.
    #哪台机器先启动zkfc，哪台就是active

# 9. 启动 datanode（hadoop-3、hadoop-4、hadoop-5）
    hadoop-daemon.sh start datanode
    #运行jps命令，多了DataNode进程

# 10. 启动 resourcemanager（hadoop-2，hadoop-1）
    yarn-daemon.sh start resourcemanager
    #启动时先启动hadoop-2的rm，这样将hadoop-2的rm置为active（也可以通过命令手动切换）
    #运行jps，多了ResourceManager进程

# 11. 启动 nodemanager（hadoop-3、hadoop-4、hadoop-5）
    yarn-daemon.sh start nodemanager
    #运行jps，多了NodeManager进程

# 12. 启动 historyserver（hadoop-1，hadoop-2）
    mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
    #运行jps，多了JobHistoryServer进程

3.9 集群日常启动与关闭

上述流程为刚初始化并启动集群的流程，日常启动无需格式化NameNode，否则数据会丢失。

3.9.1 正常的启动顺序
# 1. 启动 zookeeper（hadoop-1~hadoop-4）
    zkServer.sh start

# 2. 启动 journalnode（hadoop-3~hadoop-5）
    hadoop-daemons.sh start journalnode

# 3. 启动 namenode（hadoop-1， hadoop-2）
    hadoop-daemon.sh start namenode

# 4. 启动ZookeeperFailoverController（hadoop-1，hadoop-2）
    hadoop-daemon.sh start zkfc
    #ps： 哪台机器先启动zkfc，哪台就是active

# 5. 启动 datanode（hadoop-3~hadoop-5）
    hadoop-daemons.sh start datanode

# 6. 启动 resourcemanager（hadoop-2，hadoop-1）
    yarn-daemon.sh start resourcemanager
    #ps: 先启动的为active
# 7. 启动 nodemanager（hadoop-3~hadoop-5）
    yarn-daemon.sh start nodemanager

# 8. 启动 historyserver（hadoop-1，hadoop-2）
    mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

上述流程的6和7可以改为：先在某个RM节点上运行start-yarn.sh(启动active RM和所有NM)，再在另一个RM节点上运行yarn-daemon.sh start resourcemanager(启动standby RM)

3.9.2 正常的关闭顺序

在开启相关服务的机器上执行：

# 1. 关闭 historyserver（hadoop-1，hadoop-2）
    mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver
    
# 2. 关闭 nodemanager（hadoop-3~hadoop-5）
    yarn-daemon.sh stop nodemanager

# 3. 关闭 resourcemanager（hadoop-2，hadoop-1）
    yarn-daemon.sh stop resourcemanager
    
# 4. 关闭 datanode （hadoop-3~hadoop-5）
    hadoop-daemons.sh stop datanode

# 5. 关闭 ZookeeperFailoverController (hadoop-1，hadoop-2)
    hadoop-daemon.sh stop zkfc
    
# 6. 关闭 namenode（hadoop-1， hadoop-2
    hadoop-daemon.sh stop namenode

# 7. 关闭 journalnode（hadoop-3~hadoop-5）
    hadoop-daemons.sh stop journalnode

# 8. 关闭 zookeeper（hadoop-1~hadoop-4）
    zkServer.sh stop

上述流程的2和3可以改为：现在standby RM上执行yarn-daemon.sh stop resourcemanager(关闭standby RM)，再在active RM上执行stop-yarn.sh(关闭active RM和所有NM).

四、验证高可用

相关命令：

# hdfs查看nn命令
hdfs haadmin -getServiceState nn1

# hdfs 切换为active命令
hdfs haadmin -transitionToActive --forcemanual nn1

# hdfs 切换为standby命令
hdfs haadmin -transitionToStandby --forcemanual nn2

# yarn查看rm命令
yarn rmadmin -getServiceState rm1

# yarn切换为 standby 状态
yarn rmadmin -transitionToStandby --forcemanual rm2

# yarn切换为 active 状态
yarn rmadmin -transitionToActive --forcemanual rm1

验证方法：在active NameNode节点将NameNode kill掉，看standby NameNode是否变成active状态；active Resoucemanager 节点将Resoucemanager进程kill掉，看standby Resoucemanager是否变成active状态。

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