hadoop节点规划

服务器集群规划，6台服务器：

一个主节点

两个从节点

三个工作节点

集群服务器用的都是centos7.9.2009的镜像

一、基础环境

 1.1配置阿里云yum源

1.下载repo文件

wget http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo

2.备份并替换系统的repo文件

cp Centos-7.repo /etc/yum.repos.d/
cd /etc/yum.repos.d/
mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo.bak
mv Centos-7.repo CentOS-Base.repo

3.执行yum源更新命令

yum clear all
yum makecache
yum update -y

安装sz rz工具，用于服务器和windows之间上传、下载文件 

yum install -y lrzsz

安装完直接执行rz命令就能进行上传任务的工作 

安装常用软件

yum install -y openssh-server vim gcc gcc-c++ glibc-headers bzip2-devel lzo-devel curl wget openssh-clients zlib-devel autoconf automake cmake libtool openssl-devel fuse-devel snappy-devel telnet unzip zip net-tools.x86_64 firewalld systemd ntp unrar bzip2

 1.2安装JDK

Hadoop是用java写的，并且使用Hadoop作分布式计算的时候有的进程要启动到jvm中，需要jdk的支持，所以Hadoop集群中所有服务器都要安装jdk并进行相关配置

1.jdk下载

下载 jdk-8u144-linux-x64.rpm 到/public/software/java/

2.安装jdk

rpm -ivh /public/software/java/jdk-8u144-linux-x64.rpm

3.配置java系统的环境变量

进入/etc/profile文件中

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

让配置文件生效并检查

source /etc/profile

echo $PATH

或者使用批量命令

echo 'export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_144' >> /etc/profile
echo 'export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH' >> /etc/profile

 1.3修改主机名配置hosts映射

1.修改主机名

# 六台服务器分别进入/etc/hostname文件中，分别修改主机名为nn1、nn2、nn3、s1、s2、s3

# 查看当前主机名

hostname

2.配置hosts映射

# 配置hosts文件，添加主机名和ip地址映射

vim /etc/hosts

# 修改完第一台机器的ip映射后，然后分发到各个不同的机器上 xxx代表目标服务器的主机名

scp /etc/hosts root@xxx:/etc/

hosts文件配置前

127.0.0.1       localhost
11.26.164.142   linux-81580
11.94.204.169   linux-27782
11.26.164.150   op-68863
11.26.164.148   linux-89059
11.26.164.183   linux-29220
11.94.204.182   linux-47527
11.94.204.168   linux-84035

 hosts文件配置后

127.0.0.1       localhost
11.26.164.150   op-68863
11.94.204.168    nn1
11.26.164.142    nn2
11.26.164.183    nn3
11.26.164.148    s1
11.94.204.182    s2
11.94.204.169    s3

 1.4.配置hadoop用户免密切换root 

1.设置hadoop用户并配置密码

# 添加hadoop用户

useradd hadoop

# 检查hadoop用户是否被添加

id hadoop

# 设置hadoop用户的密码

echo "12345678"| passwd hadoop --stdin

或 passwd hadoop

2.配置hadoop用户免密切换root用户

2.1修改/etc/pam.d/su配置

 sed -i 's/#auth\t\trequired\tpam_wheel.so/auth\t\trequired\tpam_wheel.so/g' '/etc/pam.d/su'

 sed -i 's/#auth\t\tsufficient\tpam_wheel.so/auth\t\tsufficient\tpam_wheel.so/g' '/etc/pam.d/su'

 2.2修改/etc/login.defs文件 只有wheel组可以su到root

# 先备份一个

cp /etc/login.defs /etc/login.defs_back

# 把“SU_WHEEL_ONLY yes”字符串追加到/etc/login.defs文件底部

 echo "SU_WHEEL_ONLY yes" >> /etc/login.defs

 tail命令查看/etc/login.defs文件最后10行

tail /etc/login.defs 

2.3 添加hadoop用户到wheel组

# 添加hadoop用户到wheel组 

gpasswd -a hadoop wheel

# 查看wheel组是否有hadoop用户

cat /etc/group | grep wheel

 1.5配置集群的hadoop用户之间可以通过ssh免密连接登入

1.在集群任意一台服务器生成公私钥 

# nn1生成公私钥 

ssh-keygen

 2.其它服务器注册nn1生成的公钥

# 在nn1分别给其它服务器注册公钥

ssh-copy-id nn2

ssh-copy-id nn3

ssh-copy-id s1

ssh-copy-id s2

ssh-copy-id s3

此时nn1可以免密连接到其它服务器,但是其它服务器不能免密连接到nn1，包括其它服务器之间也不能免密连接

如果想要实现各个服务器之间都能免密连接，那么就要把nn1的私钥都给其它服务器copy一份，并且nn1自己还要再注册一份公钥

# nn1自己注册一份公钥

ssh-copy-id nn1

 # nn1的私钥给其它服务器分别copy一份

scp ~/.ssh/id_rsa hadoop@nn2:/home/hadoop/.ssh/

scp ~/.ssh/id_rsa hadoop@nn3:/home/hadoop/.ssh/

scp ~/.ssh/id_rsa hadoop@s1:/home/hadoop/.ssh/

scp ~/.ssh/id_rsa hadoop@s2:/home/hadoop/.ssh/

scp ~/.ssh/id_rsa hadoop@s3:/home/hadoop/.ssh/

 1.6集群常用脚本编写 

获取脚本位置并输出

#! /bin/bash

# 获取脚本当前位置

cd `dirname $0`

# 输出脚本位置

echo `pwd`

scp命令

scp 文件名 登陆用户名@目标机器ip或者主机名:目标目录

ssh命令

ssh 登陆用户名@目标ip或主机名

eval命令

可以把字符串的内容作为一个命令执行

name=hadoop

cmd="echo hi $name"

echo $cmd   #  echo hi hadoop

eval $cmd    # hi hadoop

1.批量脚本说明及使用

1）ips：用于存放要操作的主机列表，用回车或空格隔开

2）scp_all.sh：在hadoop用户下copy当前机器的文件到其它操作机（多机分发脚本）

3）ssh_all.sh：在hadoop用户下登陆其它操作机执行相应操作（多机操作脚本）

4）ssh_root.sh：与ssh_all.sh功能相同，不过该脚本是以root用户的身份执行相应操作（带root的多机操作脚本）

2.定义ips

首先在/home/hadoop目录下创建一个bin目录，然后进入bin目录创建ips文件并添加如下内容

nn1
nn2
nn3
s1
s2
s3

 3.ssh_all.sh

在/home/hadoop/bin目录下创建ssh_all.sh文件

#!/bin/bash
# 进入当前脚本所在的目录
cd "$(dirname "$0")"
# 获取当前脚本所在的目录
dir_path="$(pwd)"
# 读取ips文件获得要批量操作的主机名
ip_arr=($(cat "$dir_path/ips"))
# 遍历数组依次操作每一台主机
for ip in "${ip_arr[@]}"
do
        # 拼接ssh命令
        cmd="ssh hadoop@$ip \"$@\""
        echo "$cmd"
        # 通过eval命令，执行拼接的ssh命令
        if ssh hadoop@$ip "$@"; then
                echo "OK"
        else
                echo "FAIL"
        fi
done

4.scp_all.sh

在/home/hadoop/bin目录下创建scp_all.sh文件

#!/bin/bash
# 进入当前脚本所在的目录
cd "$(dirname "$0")"
# 获取当前脚本所在的目录 
dir_path="$(pwd)"
# 读取ips文件获得要批量操作的主机名
ip_arr=($(cat "$dir_path/ips"))
# 源
source=$1
# 目标
target=$2
# 遍历数组依次操作每一台主机
for ip in "${ip_arr[@]}"
do
        # 拼接ssh命令
        cmd="scp -r ${source} hadoop@${ip}:${target}"
        echo "$cmd"
        # 通过eval命令，执行拼接的ssh命令
        if eval ${cmd} ; then
                echo "OK"
        else
                echo "FAIL"
        fi
done

5.ssh_root.sh

在/home/hadoop/bin目录下创建ssh_root.sh文件，批量执行ssh_all.sh脚本没有权限执行的命令

5.1 exe.sh

执行su命令，与ssh_root.sh配合使用

# 切换到root用户执行cmd命令
cmd=$*
su - << EOF
$cmd
EOF

 exe.sh脚本需要在每台服务器的/home/hadoop/bin目录下都copy一份

5.2 ssh_root.sh

#!/bin/bash
# 进入当前脚本所在的目录
cd "$(dirname "$0")"
# 获取当前脚本所在的目录
dir_path="$(pwd)"
# 读取ips文件获得要批量操作的主机名
ip_arr=($(cat "$dir_path/ips"))
# 遍历数组依次操作每一台主机
for ip in "${ip_arr[@]}"
do
        # 拼接ssh命令
        cmd="ssh hadoop@$ip ~/bin/exe.sh \"$@\""
        echo "$cmd"
        # 通过eval命令，执行拼接的ssh命令
        if ssh hadoop@$ip ~/bin/exe.sh "$@"; then
                echo "OK"
        else
                echo "FAIL"
        fi
done

注意：在写sh脚本的时候，层级之间不能使用空格，必须要使用Tab键，不然报错！

二、zookeeper

2.1zookeeper简介

zookeeper是用来管理hadoop集群的

提供了统一配置、统一命名、分布式锁的功能

2.2zookeeper节点规划及多机分发脚本设计

1.zookeeper节点规划

nn1 nn2 nn3

一个leader，两个follower

2.多机分发脚本设计

cp ips ips_zookeeper

cp scp_all.sh scp_all_zookeeper.sh

cp ssh_all.sh ssh_all_zookeeper.sh

cp ssh_root.sh ssh_root_zookeeper.sh

然后修改ips_zookeeper删除s1 s2 s3

修改scp_all_zookeeper.sh、ssh_all_zookeeper.sh、ssh_root_zookeeper.sh中的ips改为ips_zookeeper

2.3zookeeper安装、启动

1.zookeeper安装

# 安装zookeeper安装包

/public/software/bigdata/zookeeper-3.4.8.tar.gz

# 在zookeeper集群所有机器上把zookeeper的tar包解压到/usr/local目录下

ssh_root_zookeeper.sh tar -zxf /public/software/bigdata/zookeeper-3.4.8.tar.gz -C /usr/local/

# 查看解压的zookeeper

ssh_all_zookeeper.sh ls /usr/local/|grep zookeeper

# 创建软连接

ssh_root_zookeeper.sh ln -s /usr/local/zookeeper-3.4.8/ /usr/local/zookeeper

# 在/usr/local/zookeeper/conf目录下copy zoo_sample.cfg并重命名为zoo.cfg

cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

# 修改zoo.cfg

dataDir=/tmp/zookeeper  修改为  dataDir=/data/zookeeper

 添加配置

server.1=nn1:2888:3888
server.2=nn2:2888:3888
server.3=nn3:2888:3888

# 在/usr/local/zookeeper/bin目录下配置zkEnv.sh，添加一个配置

ZOO_LOG_DIR=/data/zookeeper

# 把配置好的zoo.cfg、zkEnv.sh分发给zookeeper集群的其它机器

scp_all_zookeeper.sh /usr/local/zookeeper/bin/zkEnv.sh /usr/local/zookeeper/bin/

scp_all_zookeeper.sh /usr/local/zookeeper/conf/zoo.cfg /usr/local/zookeeper/conf/

# 创建/data/zookeeper目录

ssh_root_zookeeper.sh mkdir /data/zookeeper

# 递归修改/data目录，方便后续操作

ssh_root_zookeeper.sh chown -R hadoop:hadoop /data/

# 在zookeeper集群的nn1、nn2、nn3机器上分别在/data/zookeeper目录下创建myid文件，然后分别添加1、2、3（添加的id要和zoo.cfg里面的server.*一致）

echo "1" > myid

echo "2" > myid

echo "3" > myid

# 切换到root用户修改环境变量

su -

vim /etc/profile 添加环境变量

export ZOOKEEPER_HOME=/usr/local/zookeeper
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

# 切换回hadoop用户分发修改的配置文件

scp_all_zookeeper.sh /etc/profile /tmp

ssh_root_zookeeper.sh mv /tmp/profile /etc/

# 检查配置文件

ssh_root_zookeeper.sh cat /etc/profile| grep ZOO

# 让配置生效

ssh_root_zookeeper.sh source /etc/profile

如果批量执行没有用的话就每个机器单独执行source /etc/profile

2.zookeeper启动 

# 启动zookeeper集群

ssh_all_zookeeper.sh /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start

# 查看jps进程看zookeeper是否启动

ssh_all_zookeeper.sh jps

# 查看zookeeper集群的各个节点状态

ssh_all_zookeeper.sh /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh status

zookeeper服务命令

# 启动zk服务

ssh_all_zookeeper.sh /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh start

# 查看每个机器zk运行状态

ssh_all_zookeeper.sh /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh status

# 停止zk服务

ssh_all_zookeeper.sh /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh stop

# 重启zk服务

ssh_all_zookeeper.sh /usr/local/zookeeper/bin/zkServer.sh restart

启动zookeeper客户端

zkCli.sh

由于zookeeper是集群，所以通过zkCli.sh无论连接哪个机器都可以，连接上后操作的都是整个zookeeper集群

2.4zookeeper特点及常用命令

• zookeeper本质是一个分布式小文件存储系统
• zookeeper本质是树状结构，由节点构成，每个节点叫做znode节点，因此这棵树叫做znode树，根节点为/
• 在zookeeper中，没有相对路径，所有的节点路径都是从根节点开始计算，比如创建一个节点，create /demo " "，必须从根节点开始
• 每个节点都必须存储数据，否则这个节点不会创建成功，比如 create /demo1，不会被创建成功
• zookeeper主要是用来协调服务的，而不是用来存储数据业务的，所以不能放比较大的数据在节点上，zookeeper给出每个节点的数据量上限是1M
• 每个持久节点可以挂载子节点，但是临时节点不能挂载子节点
• zookeeper对hadoop集群的统一配置功能是指把hadoop集群的配置信息放到zookeeper的节点上，然后集群的机器监控存放配置信息的znode节点，如果节点的配置信息发生变化，那么集群的机器也会发生变化

1.zookeeper节点类型

持久节点：客户端断开后节点不会消失

create /demo1 ""

临时节点：客户端断开后节点会消失

create -e /demo1 ""

持久顺序节点：创建带有事务编号的节点，客户端断开后不会消失

create -s /demo1 ""

临时顺序节点：创建带有事务编号的节点，客户端断开后会消失

create -e -s /demo1 "" 

每一个节点路径都是唯一的，所以基于这一特点，可以做集群统一命名服务

2.zookeeper存储特点

zookeeper的树状结构是维系在内存中的，即每一个节点的数据也会存储在内存中，这样做的目得是为了方便快速查找；同时zookeeper的树状结构也会以快照的形式维系在磁盘中，这样做的目得是保证数据安全，在磁盘的存储位置是由dataDir和dataLogDir属性决定的

3.zookeeper常用命令

create  /video ""	创建一个/video的持久节点，数据为空
get  /video	查看/video的节点信息
set  /video  "hello"	修改节点数据为”hello“
create  -e  /demo1  ""	创建一个临时节点/demo1
create  -s  /demo2  ""	创建一个顺序节点/demo2
ls  /	查看根目录下的节点
rmr  /test	递归删除节点,即删除根目录下test节点及test下的子节点
ls  /demo3  watch	监听/demo3下子节点变化
get  /demo4  watch	监听/demo4数据变化

2.5zookeeper选举机制

1. 当zookeeper集群启动的时候，每一个节点都会进入选举状态，并且会推举自己成为leader，然后将自己的选举信息发送给其它节点
2. 节点之间进行两两比较，经过多轮比较之后，最终胜出的节点成为leader
3. 选举信息                                                                                                                                      

   自己拥有的最大事务id--Zxid

   自己的选举id--myid

4. 比较原则                                                                                                                                    

   先比较最大事务id，谁大谁赢

   如果最大事务id一致，则比较myid，谁大谁赢

   经过多轮比较之后，一个节点如果胜过了一半以上的节点，则这个节点就会成为leader ---过半选举

5. 一旦zookeeper集群选举出了leader，那么新添加的节点无论事务id或者myid多大都只能是follower
6. 在zookeeper集群中，一旦当leader节点宕机以后，会自动重新选举新的leader，所以不存在单点故障问题，但是一旦集群中存活的节点个数不足一半，那么整个zookeeper集群就不能正常工作了 ---过半存活
7. 如果在zookeeper集群出现2个及以上leader，这种现象称为脑裂
8. 脑裂产生的原因：集群产生了分裂；分裂之后进行了选举
9. 如何抑制脑裂：在zookeeper集群中，会对每次选举出来的leader分配一个唯一的全局递增的编号，称之为epochid。如果zookeeper集群中存在多个leader，那么会自动将epochid较低的节点转为follower状态

2.6zookeeper原子广播流程

zookeeper通过原子广播流程保证了zookeeper集群数据的一致性

当zookeeper集群收到请求后会把请求交给leader处理，leader会把请求记录到本地的log文件中，如果记录成功，leader会把这个操作记录发送给每一个follower，放到每个follower的队列中，follower会把请求从队列中拿出，试图记录到follower的本地log中，如果成功就会给leader返回ok信号，失败就会返回no信号，如果leader收到一半以上的follower返回的是ok信号，就会认为这个操作可以执行，leader会通知所有的节点执行此操作，否则没有收到一半以上的ok信号，则认为此操作不可执行，leader就会通知所有的节点从log中删除刚才的记录

其实zookeeper集群对于请求的处理就是如果请求在follower中，则会把请求转发给leader处理，如果请求直接在leader，则leader直接处理，然后由leader转发请求发送给每个follower来执行，以此保证zookeeper集群的数据一致性

2.7observer观察者

observer就是一个不参与投票也不参与选举的follower，只监听投票的结果，但是可以正常工作，所以observer可以提高选举的效率，并且observer的作用不仅限于leader的选举过程，在原子广播流程中observer也不参与，只负责最后执行命令来保证observer的数据与leader的数据一致

2.8zookeeper特性总结

1.数据一致性：服务端启动后，客户端无论通过哪个节点连接zookeeper集群，展示出来的都是同一个视图，即查询的数据都是一样的

2.原子性：对于事务决议的更新，只能是成功或者失败两种可能，没有中间状态。要么集群所有机器都成功应用某一事务，要么都没有应用，一定不会出现集群中一部分机器应用了事务，另一部分机器没有应用的情况

3.可靠性

4.实时性

5.顺序性

6.过半性：过半选举、过半存活、过半操作