Hadoop高可用搭建（二）

news2025/2/25 4:07:51

目录

解压Hadoop

改名

更改配置文件

workers

hdfs-site.xml

core-site.xml

hadoop-env.sh

mapred-site.xml

yarn-site.xml

设置环境变量

启动集群

启动zk集群

启动journalnode服务

格式化hfds namenode

启动namenode

同步namenode信息

查看namenode节点状态

查看启动情况

关闭所有dfs有关的服务

格式化zk

启动dfs

启动yarn

  查看resourcemanager节点状态 

测试集群wordcount

创建一个TXT文件

上传到hdfs上面

查看输出结果 

解压Hadoop

[root@ant51 install]# tar -zxvf ./hadoop-3.1.3.tar.gz -C ../soft/

改名

[root@ant151 install]# cd /opt/soft
[root@ant151 soft]# mv hadoop-3.1.3/ hadoop313

更改配置文件

workers

[root@ant151 ~] # cd /opt/soft/hadoop313/etc/hadoop

[root@ant151 hadoop] # vim workers

把所有的虚拟机加上去

hdfs-site.xml

[root@ant151 hadoop] # vim hdfs-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>2</value>
    <description>hadoop中每一个block文件的备份数量</description>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/opt/soft/hadoop313/data/dfs/name</value>
    <description>namenode上存储hdfs名字空间元数据的目录</description>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/opt/soft/hadoop313/data/dfs/data</value>
    <description>datanode上数据块的物理存储位置目录</description>
  </property>
 <property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>ant151:9869</value>
   <description></description>
  </property>
 <property>
    <name>dfs.nameservices</name>
    <value>gky</value>
   <description>指定hdfs的nameservice，需要和core-site.xml中的保持一致</description>
  </property>
 <property>
    <name>dfs.ha.namenodes.gky</name>
    <value>nn1,nn2</value>
   <description>gky为集群的逻辑名称，映射两个namenode逻辑名</description>
  </property>
 <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.gky.nn1</name>
    <value>ant151:9000</value>
   <description>namenode1的rpc通信地址</description>
  </property>
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address.gky.nn1</name>
    <value>ant151:9870</value>
   <description>namenode1的http通信地址</description>
  </property>
 <property>
    <name>dfs.namenode.rpc-address.gky.nn2</name>
    <value>ant152:9000</value>
   <description>namenode2的rpc通信地址</description>
  </property>
<property>
    <name>dfs.namenode.http-address.gky.nn2</name>
    <value>ant152:9870</value>
   <description>namenode2的http通信地址</description>
  </property>
<property>
    <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
    <value>qjournal://ant151:8485;ant152:8485;ant153:8485/gky</value>
   <description>指定namenode的edits元数据的共享存储位置（JournalNode列表）</description>
  </property>
<property>
    <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
    <value>/opt/soft/hadoop313/data/journaldata</value>
   <description>指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置</description>
  </property>
<!-- 容错 -->
<property>
    <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
    <value>true</value>
   <description>开启NameNode故障自动切换</description>
  </property>
<property>
    <name>dfs.client.failover.proxy.provider.gky</name>
    <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
   <description>如果失败后自动切换的实现的方式</description>
  </property>
<property>
    <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
    <value>sshfence</value>
   <description>防止脑裂的处理</description>
  </property>
<property>
    <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
    <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
   <description>使用sshfence隔离机制时，需要用ssh免密登陆</description>
  </property>

  <property>
    <name>dfs.permissions.enabled</name>
    <value>false</value>
    <description>关闭hdfs操作的权限验证</description>
  </property>

  <property>
    <name>dfs.image.transfer.bandwidthPerSec</name>
    <value>1048576</value>
    <description></description>
  </property>
 <property>
    <name>dfs.block.scanner.volume.bytes.per.second</name>
    <value>1048576</value>
    <description></description>
  </property>

</configuration>

core-site.xml

[root@ant151 hadoop] # vim core-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://gky</value>
    <description>逻辑名称，必须与hdfs-site.xml中的dfs.nameservice值保持一致</description>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/opt/soft/hadoop313/tmpdata</value>
    <description>namenode上本地的hadoop临时文件夹</description>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
    <value>root</value>
   <description>默认用户</description>
  </property>
  <property>
    <name>io.file.buffer.size</name>
    <value>131072</value>
    <description>读写队列缓存：128k；读写文件的buffer大小</description>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
    <value>*</value>
   <description>代理用户</description>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
    <value>*</value>
   <description>代理用户组</description>
  </property>
 <property>
    <name>ha.zookeeper.quorum</name>
    <value>ant151:2181,ant152:2181,ant153:2181</value>
   <description>高可用用户连接</description>
  </property>
 <property>
    <name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name>
    <value>10000</value>
   <description>hadoop连接zookeeper会话的超时时长为10s</description>
  </property>
</configuration>

hadoop-env.sh

[root@ant151 hadoop] # vim hadoop-env.sh

大概54行左右JAVA_HOME

export JAVA_HOME=/opt/soft/jdk180
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

mapred-site.xml

[root@ant151 hadoop] # vim mapred-site.xml


<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
    <description>job执行框架：local,classic or yarn</description>
    <final>true</final>
  </property>
  <property>
   <name>mapreduce.application.classpath</name>
    <value>/opt/soft/hadoop313/etc/hadoop:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/lib/*</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>ant151:10020</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>ant151:19888</value>
  </property>

  <property>
    <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
    <value>1024</value>
 <description>map阶段task工作内存</description>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
    <value>1024</value>
 <description>reduce阶段task工作内存</description>
  </property>

</configuration>

yarn-site.xml

[root@ant151 hadoop] # vim yarn-site.xml

<configuration>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
		<value>true</value>
		<description>开启resourcemanager高可用</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
		<value>yrcabc</value>
		<description>指定yarn集群中的id</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
		<value>rm1</value>
		<description>指定resourcemanager的名字</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
		<value>ant153</value>
		<description>设置rm1的名字</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
		<value>ant153:8088</value>
		<description></description>
	</property>	
	<property>
		<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
		<value>ant151:2181,ant152:2181,ant153:2181</value>
		<description>指定zk集群地址</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
		<value>mapreduce_shuffle</value>
		<description>运行mapreduce程序必须配置的附属服务</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
		<value>/opt/soft/hadoop313/tmpdata/yarn/local</value>
		<description>nodemanager本地存储目录</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
		<value>/opt/soft/hadoop313/tmpdata/yarn/log</value>
		<description>nodemanager本地日志目录</description>
	</property>
	
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
		<value>1024</value>
		<description>resource进程的工作内存</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
		<value>2</value>
		<description>resource工作中所能使用机器的内核数</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
		<value>256</value>
		<description></description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
		<value>true</value>
		<description></description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
		<value>86400</value>
		<description>日志保留多少秒</description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
		<value>false</value>
		<description></description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.application.classpath</name>
		<value>/opt/soft/hadoop313/etc/hadoop:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/common/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/*:/opt/soft/hadoop313/share/hadoop/yarn/lib/*</value>
		<description></description>
	</property>
	<property>
		<name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
		<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
		<description></description>
	</property>
</configuration>

设置环境变量

[root@ant151 hadoop] # vim /etc/profile

#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/soft/hadoop313
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/lib

 配置完成之后把hadoop313和配置文件拷贝到其余机器上面

hadoop

[root@ant151 shell]# scp -r ./hadoop313/ root@ant152:/opt/soft/
[root@ant151 shell]# scp -r ./hadoop313/ root@ant153:/opt/soft/

环境变量

[root@ant151 shell]# scp /etc/profile root@ant152:/etc

[root@ant151 shell]# scp /etc/profile root@ant153:/etc
所有机器刷新资源

[root@ant151 shell]# source /etc/profile

启动集群

启动zk集群

[root@ant151 shell]# ./zkop.sh start

[root@ant151 shell]# ./zkop.sh status

[root@ant151 shell]# ./showjps.sh

 

启动journalnode服务

启动ant151,ant152,ant153的journalnode服务

[root@ant151 soft]# hdfs --daemon start journalnode

格式化hfds namenode

在ant151上面操作

[root@ant151 soft]# hdfs namenode -format

启动namenode

在ant151上面操作

[root@ant151 soft]# hdfs --daemon start namenode

同步namenode信息

在ant152上操作

[root@ant152 soft]# hdfs namenode -bootstrapStandby

启动namenode

[root@ant152 soft]# hdfs --daemon start namenode

查看namenode节点状态

[root@ant151 zk345]# hdfs haadmin -getServiceState nn1
[root@ant151 zk345]# hdfs haadmin -getServiceState nn2

 

查看启动情况

[root@ant152 shell]# ./showjps.sh

关闭所有dfs有关的服务

[root@ant151 soft]# stop-dfs.sh

格式化zk

[root@ant151 soft]# hdfs zkfc -formatZK

启动dfs

[root@ant151 soft]# start-dfs.sh 

 

启动yarn

 [root@ant151 soft]# start-yarn.sh 

  查看resourcemanager节点状态 

[root@ant151 zk345]# yarn rmadmin -getServiceState rm1

测试集群wordcount

创建一个TXT文件

[root@ant151 soft]# vim ./aa.txt

上传到hdfs上面

[root@ant151 soft]# hdfs dfs -put ./aa.txt /

查看

[root@ant151 soft]# hdfs dfs -ls /

 mapreduce里面的jar包运行wordcount

运行

 [root@ant151 mapreduce]# hadoop jar ./hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar  wordcount /aa.txt /out1

查看输出结果 

[root@ant151 mapreduce]# hdfs dfs -ls /
[root@ant151 mapreduce]# hdfs dfs -ls /out1
[root@ant151 mapreduce]# hdfs dfs -cat /out1/part-r-00000

出现

aa        1

bb        2

cc        3

则成功 

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：http://www.coloradmin.cn/o/347824.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系多彩编程网进行投诉反馈，一经查实，立即删除！

相关文章

三维重建小有基础入门之特征点检测基础

三维重建小有基础入门之特征点检测基础

前言&#xff1a;本文将从此篇开始&#xff0c;记录自己从普通CVer入门三维重建的学习过程&#xff0c;可能过程比较坎坷&#xff0c;都在摸索阶段&#xff0c;但争取每次学习都能进一步&#xff0c;提高自己的能力&#xff0c;同时&#xff0c;每篇文章都会按情况相应地推出B站…
阅读更多...
一文搞懂core-scheduling核心机制

一文搞懂core-scheduling核心机制

cookie的原理借助于unsigned long型&#xff0c;和refcount_t引用计数器。 32位64位char *4字节8字节unsigned long4字节8字节 数据结构修改 首先看看实现core scheduling功能对数据结构有哪些修改 task_struct struct task_struct{struct rb_node core_node;unsigned long…
阅读更多...
Downie4.6.7

Downie4.6.7

Downie是Mac下一个简单的下载管理器&#xff0c;可以让您快速将不同的视频网站上的视频下载并保存到电脑磁盘里然后使用您的默认媒体播放器观看它们&#xff0c;文章末尾附下载地址。主要特点支持许多网站目前支持超过1,000个不同的网站&#xff08;包括YouTube&#xff0c;Vim…
阅读更多...
06 OpenCV‘阈值处理、自适应处理与ostu方法

06 OpenCV‘阈值处理、自适应处理与ostu方法

1 基本概念 CV2中使用阈值的作用是将灰度图像二值化&#xff0c;即将灰度图像的像素值根据一个设定的阈值分成黑白两部分。阈值处理可以用于图像分割、去除噪声、增强图像对比度等多个领域。例如&#xff0c;在物体检测和跟踪中&#xff0c;可以通过对图像进行阈值处理来提取目…
阅读更多...
回收站清空了还能找回来吗？回收站恢复的4个方法（最全）

回收站清空了还能找回来吗？回收站恢复的4个方法（最全）

回收站作为一个数据回收的地方&#xff0c;可以保存已删除的文件很久&#xff0c;直到用户手动永久删除这些数据&#xff0c;这为用户避免了许多数据丢失的问题。但是回收站数据过多&#xff0c;难免会影响电脑的运行速度。为此&#xff0c;我们都会定期进行清理。 清理过程中…
阅读更多...
LeetCode 92. 反转链表 II

LeetCode 92. 反转链表 II

原题链接 难度&#xff1a;middle\color{orange}{middle}middle 题目描述 给你单链表的头指针 headheadhead 和两个整数 leftleftleft 和 rightrightright &#xff0c;其中 left<rightleft < rightleft<right 。请你反转从位置 leftleftleft 到位置 rightrightrig…
阅读更多...
Scala 入门(第一章Scala 环境搭建、插件的安装)

Scala 入门(第一章Scala 环境搭建、插件的安装)

提示&#xff1a;文章写完后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 第 1 章 Scala 入门1.1 概述1.1.1 为什么学习 Scala1.1.2 Scala 发展历史1.1.3 Scala 和 Java 关系1.1.4 Scala 语言特点1.2 Scala 环境搭建1.3 Scala 插件安装1.4 HelloWorl…
阅读更多...
Web 容器、HTTP 服务器 、Servlet 容器区别与联系

Web 容器、HTTP 服务器 、Servlet 容器区别与联系

首先浏览器发起 HTTP 请求&#xff0c;像早期的时候只会请求一些静态资源&#xff0c;这时候需要一个服务器来处理 HTTP 请求&#xff0c;并且将相应的静态资源返回。 这个服务器叫 HTTP 服务器。 简单点说就是解析请求&#xff0c;然后得知需要服务器上面哪个文件夹下哪个名字…
阅读更多...
三【mybatis的批量删除】

三【mybatis的批量删除】

目录一 .批量删除的流程1.1 快速创建实体类1.1.1 创建完毕后 除了属性 其他内容进行删除1.2 创建mapper接口的抽象方法1.3 编写sql语句1.4 测试类Arrays.asList(删除对应的 id 值)运行结果✅作者简介&#xff1a;Java-小白后端开发者 &#x1f96d;公认外号&#xff1a;球场上的…
阅读更多...
C语言指针剖析（初阶） 最详细！

C语言指针剖析（初阶） 最详细！

什么是指针&#xff1f;指针和指针类型野指针指针运算指针和数组二级指针指针数组什么是指针&#xff1f;指针是内存中一个最小单元的编号&#xff0c;也就是地址。1.把内存划分为一个个的内存单元&#xff0c;一个内存单元的大小是一个字节。2.每个字节都给定唯一的编号&#…
阅读更多...
GEE学习笔记九十一：栅格影像叠置分析

GEE学习笔记九十一：栅格影像叠置分析

最近发现好多人都在问一个问题&#xff0c;两张影像如何取其相交区域&#xff1f;其实这个问题简单来讲就是多张栅格影像进行叠加分析。在GEE中栅格影像不像矢量数据那样有直接的函数来做数据分析&#xff0c;需要我们自己手动写一些代码来实现这些操作。要实现这个功能有很多方…
阅读更多...
微信怎么开小店？【企业商家微信开店】

微信怎么开小店？【企业商家微信开店】

企业商家入局微信做营销已经是经营规划中必须做的一件事了&#xff0c;对于企业商家来说&#xff0c;最简单直接的方式就是开一个微信小店&#xff0c;然后通过自己宣传推广来在微信小店中成商品。那么企业商家在微信怎么开小店呢&#xff1f;下面内容分享给想在微信开店的企业…
阅读更多...
滑块连杆模型仿真(含三菱ST+博途SCL计算源代码)

滑块连杆模型仿真(含三菱ST+博途SCL计算源代码)

由滑块位置逆计算曲柄角度，请参看下面的文章链接,这篇博客主要计算由曲柄转动角度计算滑块位置。 https://blog.csdn.net/m0_46143730/article/details/128943228https://blog.csdn.net/m0_46143730/article/details/128943228简单的看下连杆滑块模型 模型的数学推导过程，大…
阅读更多...
跨境电商新形式下，如何选择市场？

跨境电商新形式下，如何选择市场？

2022年&#xff0c;全球经济已经有增长乏力、通胀高起的趋势&#xff0c;美国等国家的通货膨胀情况令人担忧&#xff0c;不少行业面临更为复杂的外部环境以及严峻的市场挑战。不过&#xff0c;跨境电商行业依旧保持着较高的增长速度&#xff0c;越来越多有远见的卖家将电商事业…
阅读更多...
C++之RALL机制

C++之RALL机制

RALL是Resource acquisition is initialization的缩写&#xff0c;意思是“资源获取即初始化”&#xff0c;其核心思想是利用C对象生命周期的概念来控制程序的资源。它的技术原理很简单&#xff0c;如果希望对某个重要资源进行跟踪&#xff0c;那么创建一个对象&#xff0c;并将…
阅读更多...
C语言之结构体内存的计算

C语言之结构体内存的计算

结构体的内存 一.提出疑问 结构体占用的是一片连续的内存空间&#xff0c;大小是由成员变量的类型决定的。但并不是计算所有成员变量的类型大小之和那么简单。 先举一个实例&#xff1a; struct student {int age; //4个字节int telephone; //4个字节 }; int main() {struc…
阅读更多...
如何用P6软件编制项目进度计划（下）

如何用P6软件编制项目进度计划（下）

卷首语 根据项目合同包含的工作范围进行工作分解&#xff08;WBS&#xff09;&#xff0c;按照业主的要求及项目管理的需要&#xff0c;考虑不同阶段和层次&#xff0c;适时编制出项目管理所要求的的各级进度计划。 4搜集项目计划与进度控制相关信息 搜集与项目计划编制与进…
阅读更多...
IP地址在金融行业有哪些应用？

IP地址在金融行业有哪些应用？

中国加入WTO以来经济得到迅速发展&#xff0c;金融行业随着经济发展体系越来越完善。随着西方金融公司和理念的加入中国金融行业开始多样化发展。金融行业在快速发展的同时也引发了许多弊端。如何维护挖掘客户更大需求&#xff1f;如何获取更多优质客户&#xff1f;如何提升网络…
阅读更多...
使用netty+springboot打造的tcp长连接通讯方案

使用netty+springboot打造的tcp长连接通讯方案

文章目录项目背景正文一、项目架构二、项目模块三、业务流程四、代码详解1.消息队列2.执行类3.客户端五、测试六、源码后记项目背景 最近公司某物联网项目需要使用socket长连接进行消息通讯&#xff0c;捣鼓了一版代码上线&#xff0c;结果BUG不断&#xff0c;本猿寝食难安&am…
阅读更多...
大公司如何用A/B测试解决增长问题？

大公司如何用A/B测试解决增长问题？

摘要&#xff1a;上线六年&#xff0c;字节跳动的短视频产品——抖音已成为许多人记录美好生活的平台。除了抖音&#xff0c;字节跳动旗下还同时运营着数十款产品&#xff0c;从资讯、游戏&#xff0c;到房产、教育等横跨多个领域。在产品迭代速度和创新能力的快速发展下&#…
阅读更多...
推荐文章
最新文章

Copyright @ 2022~2023