yum安装CDH5.5 Hadoop集群

服务器

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2020-6-21

AD:资源代下载服务

1、环境说明

系统环境:

  • 系统环境:centos6.7
  • Hadoop版本:CDH5.5
  • JDK运行版本:1.7.0_67

集群各节点组件分配:

2、准备工作

安装 Hadoop 集群前先做好下面的准备工作,在修改配置文件的时候,建议在一个节点上修改,然后同步到其他节点。因为要同步配置文件和在多个节点启动服务,建议配置 ssh 无密码登陆。

2.1配置hosts

  • CDH 要求使用 IPv4,IPv6 不支持,禁用IPv6方法:
# vim /etc/sysctl.conf
#disable ipv6
net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=1
net.ipv6.conf.default.disable_ipv6=1
net.ipv6.conf.lo.disable_ipv6=1
  • 使其生效:
# sysctl -p
  • 最后确认是否已禁用:
# cat /proc/sys/net/ipv6/conf/all/disable_ipv6
1
  • 设置hostname,以bd-ops-test-74为例
hostname bd-ops-test-74
  • 并使其永久生效
# vim /etc/sysconfig/network
修改HOSTNAME=bd-ops-test-74
  • 修改hosts表
在每个节点上都应有一份hosts表,在之后的配置中,对应节点名称使用hostname
# vim /etc/hosts 
172.16.57.74 bd-ops-test-74
172.16.57.75 bd-ops-test-75
172.16.57.76 bd-ops-test-76
172.16.57.77 bd-ops-test-77

2.2关闭防火墙以及selinux

# setenforce 0
# vim /etc/sysconfig/selinux #修改SELINUX=disabled

#清空iptables
# iptables -F

2.3时钟同步

搭建时钟同步服务器

这里选择 74 节点为时钟同步服务器,其他节点为客户端同步时间到该节点。安装ntp:

# yum install ntp -y

修改 74 上的配置文件 /etc/ntp.conf

driftfile /var/lib/ntp/drift
restrict default nomodify notrap nopeer noquery
restrict 127.0.0.1
restrict ::1
restrict 172.16.57.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
server 0.centos.pool.ntp.org iburst
server 1.centos.pool.ntp.org iburst
server 2.centos.ntp.org iburst
server 3.centos.pool.ntp.org iburst
includefile /etc/ntp/crypto/pw
keys /etc/ntp/keys
disable monitor

启动 ntp:

#设置开机启动
# chkconfig ntpd on

# service ntpd start

ntpq用来监视ntpd操作,使用标准的NTP模式6控制消息模式,并与NTP服务器通信。

ntpq -p 查询网络中的NTP服务器,同时显示客户端和每个服务器的关系。

#ntpq -p
     remote           refid      st t when poll reach   delay   offset  jitter
==============================================================================
*dns1.synet.edu. 202.118.1.47     2 u   57   64  377   41.912   -3.877   4.628

客户端的配置

在76和77节点上执行下面操作:

# ntpdate bd-ops-test-74

Ntpd启动的时候通常需要一段时间大概5分钟进行时间同步,所以在ntpd刚刚启动的时候还不能正常提供时钟服务,报错”no server suitable for synchronization found”。启动时候需要等待5分钟。

过一会儿我们就可以看到同步成功了:

#ntpdate bd-ops-test-74
24 Aug 22:32:14 ntpdate[14024]: step time server 172.16.57.74 offset -77.582859 sec

2.4安装JDK

此过程不再赘述,本例中jdk安装目录为/opt/programs/jdk1.7.0_67

2.5设置本地yum源

从官方下载cdh5.5压缩仓库包,传送门:http://archive.cloudera.com/cdh5/repo-as-tarball/5.5.1/cdh5.5.1-centos5.tar.gz

解压后配置本地仓库使用。

 

3、安装Zookeeper

Zookeeper 至少需要3个节点,并且节点数要求是基数,这里在75、76、77上安装 Zookeeper。

3.1安装

在需要安装的节点上执行:

# yum install zookeeper* -y

3.2修改配置文件

设置 zookeeper 配置 /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg

maxClientCnxns=50
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/opt/zookeeper/zkdata
clientPort=2181
dataLogDir=/opt/zookeeper/zkdatalog
server.1=172.16.57.75:2888:3888
server.2=172.16.57.76:2888:3888
server.3=172.16.57.77:2888:3888

指定jdk路径/etc/zookeeper/conf/java.env

export JAVA_HOME=/opt/programs/jdk1.7.0_67/

3.3同步配置文件

将配置文件同步到其他节点:

# scp -r /etc/zookeeper/conf root@bd-ops-test-76:/etc/zookeeper/
# scp -r /etc/zookeeper/conf root@bd-ops-test-77:/etc/zookeeper/

3.4初始化并启动服务

在每个节点上初始化并启动 zookeeper,注意 myid 的值需要和 zoo.cfg 中的编号一致。

在 75 节点运行:

# service zookeeper-server init --myid=1
# service zookeeper-server start

在 76 节点运行:

# service zookeeper-server init --myid=2
# service zookeeper-server start

在 77 节点运行:

# service zookeeper-server init --myid=3
# service zookeeper-server start

3.5测试

通过下面命令测试是否启动成功:

# zookeeper-client -server bd-ops-test-74:2181

 

4、安装和配置HDFS(HA模式)

根据文章开头的节点规划,

在74,75上安装 hadoop-hdfs-namenode,

# yum install hadoop-hdfs-namenode -y

在74,75,76,77上安装hadoop-hdfs-datanode

# yum install hadoop-hdfs-datanode -y

4.1配置hadoop相关环境变量

创建 /etc/hadoop/conf/hadoop-env.sh,主要指定的是jdk、hadoop等相关安装目录

# cat hadoop-env.sh 
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/lib/hadoop-mapreduce
export HADOOP_HOME=/usr/lib/hadoop
export JAVA_HOME=/opt/programs/jdk1.7.0_67/
export HADOOP_NAMENODE_OPTS="-XX:+UseParallelGC -XX:ParallelGCThreads=8"
export HADOOP_HEAPSIZE=16384
export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:$HADOOP_HOME/lib/hadoop-lzo.jar

在/etc/hadoop/conf/slaves中指定集群的hostname

# cat slaves 
bd-ops-test-74
bd-ops-test-75
bd-ops-test-76
bd-ops-test-77

4.2修改hadoop配置文件

/etc/hadoop/conf/core-site.xml中设置fs.defaultFS属性值,该属性指定NameNode是哪一个节点以及使用的文件系统是file还是hdfs,格式:hdfs://<namenode host>:<namenode port>/,默认的文件系统是file:///

<property>
 <name>fs.defaultFS</name>
 <value>hdfs://bd-ops-test:8020</value>
</property>

/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml中设置dfs.permissions.superusergroup属性,该属性指定hdfs的超级用户,默认为hdfs,你可以修改为hadoop:

    <property>
        <name>dfs.permissions.superusergroup</name>
        <value>hadoop</value>
    </property>

更多的配置信息说明,请参考 Apache Cluster Setup

4.3指定本地文件目录

在hadoop中默认的文件路径以及权限要求如下:

目录                                  所有者     权限      默认路径
hadoop.tmp.dir                      hdfs:hdfs   drwx------  /var/hadoop
dfs.namenode.name.dir               hdfs:hdfs   drwx------  file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name
dfs.datanode.data.dir               hdfs:hdfs   drwx------  file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data
dfs.namenode.checkpoint.dir         hdfs:hdfs   drwx------  file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary

说明你可以在 hdfs-site.xm l中只配置hadoop.tmp.dir,也可以分别配置上面的路径。这里使用分别配置的方式,hdfs-site.xml中配置如下:

    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:///opt/hadoop/data/hdfs/nn</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:///opt/hadoop/data1/hdfs/dn,file:///opt/hadoop/data2/hdfs/dn,file:///opt/hadoop/data3/hdfs/dn</value>
    </property>

NameNode上手动创建 dfs.name.dirdfs.namenode.name.dir 的本地目录:

mkdir -p /opt/hadoop/data/hdfs/nn

DataNode上手动创建 dfs.data.dirdfs.datanode.data.dir 的本地目录:

mkdir -p /opt/hadoop/data{1,2,3}/hdfs/dn

修改上面目录所有者:

chown -R hdfs:hdfs /opt/hadoop/*

hadoop的进程会自动设置 dfs.data.dirdfs.datanode.data.dir,但是 dfs.name.dirdfs.namenode.name.dir 的权限默认为755,需要手动设置为700:

# chmod 700 /opt/hadoop/data/hdfs/nn

注意:DataNode的本地目录可以设置多个(我这里有三个),你可以设置 dfs.datanode.failed.volumes.tolerated 参数的值,表示能够容忍不超过该个数的目录失败。

4.4开启回收站功能

回收站功能默认是关闭的,建议打开。在 /etc/hadoop/conf/core-site.xml 中添加如下两个参数:

  • fs.trash.interval,该参数值为时间间隔,单位为分钟,默认为0,表示回收站功能关闭。该值表示回收站中文件保存多长时间,如果服务端配置了该参数,则忽略客户端的配置;如果服务端关闭了该参数,则检查客户端是否有配置该参数;
  • fs.trash.checkpoint.interval,该参数值为时间间隔,单位为分钟,默认为0。该值表示检查回收站时间间隔,该值要小于fs.trash.interval,该值在服务端配置。如果该值设置为0,则使用 fs.trash.interval 的值。

4.5开启WebHDFS

在NameNode节点上安装:

# yum install hadoop-httpfs -y

然后修改 /etc/hadoop/conf/core-site.xml配置代理用户:

<property>  
<name>hadoop.proxyuser.httpfs.hosts</name>  
<value>*</value>  
</property>  
<property>  
<name>hadoop.proxyuser.httpfs.groups</name>  
<value>*</value>  
</property>

4.6配置LZO

安装lzo:

# yum install hadoop-lzo* impala-lzo  -y

最后,在 /etc/hadoop/conf/core-site.xml 中添加如下配置:

<property>
  <name>io.compression.codecs</name>
  <value>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec</value>
</property>
<property>
  <name>io.compression.codec.lzo.class</name>
  <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
</property>

更多关于LZO信息,请参考:Using LZO Compression

4.7配置Snappy

cdh 的 rpm 源中默认已经包含了 snappy ,直接在每个节点安装Snappy:

yum install snappy snappy-devel  -y

然后,在 core-site.xml 中修改io.compression.codecs的值,添加 org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

使 snappy 对 hadoop 可用:

ln -sf /usr/lib64/libsnappy.so /usr/lib/hadoop/lib/native/

4.8HA配置

安装服务

在 75、76、77 上安装 hadoop-hdfs-journalnode

yum install hadoop-hdfs-journalnode -y

在 74、75(namenode) 上安装 hadoop-hdfs-zkfc:

yum install hadoop-hdfs-zkfc -y

修改配置文件

修改/etc/hadoop/conf/core-site.xml,做如下修改:

<property>
	<name>fs.defaultFS</name>
	<value>hdfs://bd-ops-test:8020</value>
</property>
<property>
	<name>ha.zookeeper.quorum</name>
	<value>bd-ops-test-75:2181,bd-ops-test-76:2181,bd-ops-test-77:2181</value>
</property>

修改/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml

 <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>bd-ops-test</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.bd-ops-test</name>
        <value>bd-ops-test-74,bd-ops-test-75</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.bd-ops-test.bd-ops-test-74</name>
        <value>bd-ops-test-74:8020</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.bd-ops-test.bd-ops-test-75</name>
        <value>bd-ops-test-75:8020</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.bd-ops-test.bd-ops-test-74</name>
        <value>bd-ops-test-74:50070</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.bd-ops-test.bd-ops-test-75</name>
        <value>bd-ops-test-75:50070</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://bd-ops-test-75:8485;bd-ops-test-76:8485;bd-ops-test-77:8485/bd-ops-test</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/opt/hadoop/data1/hdfs/jn</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.bd-ops-test</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>/var/lib/hadoop-hdfs/.ssh/id_rsa</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

4.9启动HDFS

将74上的配置文件同步到每一个节点:

scp -r /etc/hadoop/conf root@bd-ops-test-75:/etc/hadoop/
scp -r /etc/hadoop/conf root@bd-ops-test-76:/etc/hadoop/
scp -r /etc/hadoop/conf root@bd-ops-test-77:/etc/hadoop/

在74节点格式化NameNode:

sudo -u hdfs hadoop namenode -format

启动journalnode

启动75、76、77上的 hadoop-hdfs-journalnode 服务

service hadoop-hdfs-journalnode start

初始化共享存储

在namenode上初始化共享存储,如果没有格式化,则先格式化:

hdfs namenode -initializeSharedEdits

启动第一个namenode(74)

service hadoop-hdfs-namenode start

同步 Standby NameNode

75作为 Standby NameNode,运行

sudo -u hdfs hadoop namenode -bootstrapStandby

然后,启动 Standby NameNode:

service hadoop-hdfs-namenode start

配置自动切换

在两个NameNode上,即74和75,安装hadoop-hdfs-zkfc

yum install hadoop-hdfs-zkfc -y

在任意一个NameNode上下面命令,其会创建一个znode用于自动故障转移

hdfs zkfc -formatZK

然后再两个 NameNode 节点上启动zkfc:

service hadoop-hdfs-zkfc start

启动datanode

在datanode节点运行:

service hadoop-hdfs-datanode start

如果安装了HttpFS,则启动 HttpFS 服务:

service hadoop-httpfs start

4.10测试

使用 curl 运行下面命令,可以测试 webhdfs 并查看执行结果:

# curl "http://localhost:14000/webhdfs/v1?op=gethomedirectory&user.name=hdfs"
{"Path":"\/user\/hdfs"}

更多的 API,请参考 WebHDFS REST API

分别访问 http://bd-ops-test-74:50070/ 和 http://bd-ops-test-75:50070/ 查看谁是 active namenode,谁是 standyby namenode。

查看某Namenode的状态:

#查看nn1状态
$ sudo -u hdfs hdfs haadmin -getServiceState bd-ops-test-74
active

#查看nn2状态
$ sudo -u hdfs hdfs haadmin -getServiceState bd-ops-test-75
standby

执行手动切换:

sudo -u hdfs hdfs haadmin -failover bd-ops-test-74 bd-ops-test-75

再次访问 http://bd-ops-test-74:50070/ 和 http://bd-ops-test-75:50070/ 查看谁是 active namenode,谁是 standyby namenode。

5、安装和配置YARN(HA模式)

根据文章开头的节点规划,74、75 为resourcemanager节点,74,、75、76、77 为nodemanager节点,historyserver 装在 76 节点上。

5.1 安装服务

在74,75安装:

yum install hadoop-yarn hadoop-yarn-resourcemanager -y

在74-77安装:

 yum install hadoop-yarn hadoop-yarn-nodemanager hadoop-mapreduce -y

在76安装:

yum install hadoop-mapreduce-historyserver hadoop-yarn-proxyserver -y

5.2修改配置文件

要想使用YARN,需要在 /etc/hadoop/conf/mapred-site.xml 中做如下配置:

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

修改/etc/hadoop/conf/yarn-site.xml,配置resourcemanager的节点名称、一些服务的端口号以及ha的配置:

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

<configuration>
    <!-- RM Manager Configd -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.connect.retry-interval.ms</name>
        <value>2000</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.embedded</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
        <value>yarn-rm-cluster</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>bd-ops-test-74,bd-ops-test-75</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.id</name>
        <value>bd-ops-test-74</value>
    </property>

    <!--
             <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
    </property>
    -->

    <!--scheduler capacity -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
        <value>bd-ops-test-75:2181,bd-ops-test-76:2181,bd-ops-test-77:2181</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.zk.state-store.address</name>
        <value>bd-ops-test-75:2181,bd-ops-test-76:2181,bd-ops-test-77:2181</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.app.mapreduce.am.scheduler.connection.wait.interval-ms</name>
        <value>5000</value>
    </property>

    <!-- RM1 Configs-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address.bd-ops-test-74</name>
        <value>bd-ops-test-74:23140</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.bd-ops-test-74</name>
        <value>bd-ops-test-74:23130</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address.bd-ops-test-74</name>
        <value>bd-ops-test-74:23189</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.bd-ops-test-74</name>
        <value>bd-ops-test-74:23188</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.bd-ops-test-74</name>
        <value>bd-ops-test-74:23125</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address.bd-ops-test-74</name>
        <value>bd-ops-test-74:23141</value>
    </property>


    <!-- RM2 Configs -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address.bd-ops-test-75</name>
        <value>bd-ops-test-75:23140</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.bd-ops-test-75</name>
        <value>bd-ops-test-75:23130</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address.bd-ops-test-75</name>
        <value>bd-ops-test-75:23189</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address.bd-ops-test-75</name>
        <value>bd-ops-test-75:23188</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.bd-ops-test-75</name>
        <value>bd-ops-test-75:23125</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address.bd-ops-test-75</name>
        <value>bd-ops-test-75:23141</value>
    </property>

    <!-- Node Manager Configs -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>61440</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
        <value>24</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>86400</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-check-interval-seconds</name>
        <value>8640</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.localizer.address</name>
        <value>0.0.0.0:23344</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.webapp.address</name>
        <value>0.0.0.0:23999</value>
    </property>
    
    <property>
        <name>yarn.web-proxy.address</name>
        <value>0.0.0.0:8080</value>
    </property>

    <property>
        <name>mapreduce.shuffle.port</name>
        <value>23080</value>
    </property>

    <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.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
        <value>file:///opt/hadoop/data1/yarn/dn,file:///opt/hadoop/data2/yarn/dn,file:///opt/hadoop/data3/yarn/dn</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
        <value>file:///opt/hadoop/data1/yarn/logs,file:///opt/hadoop/data2/yarn/logs,file:///opt/hadoop/data3/yarn/logs</value>
    </property>

    <!--
             <property>
        <name>yarn.nodemanager.disk-health-checker.min-healthy-disks</name>
        <value>0</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.disk-health-checker.enable</name>
        <value>false</value>
    </property>
    -->

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
        <value>hdfs://bd-ops-test:8020/yarn/apps</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.application.classpath</name>
        <value>
                $HADOOP_CONF_DIR,
                $HADOOP_COMMON_HOME/*,$HADOOP_COMMON_HOME/lib/*,
                $HADOOP_HDFS_HOME/*,$HADOOP_HDFS_HOME/lib/*,
                $HADOOP_MAPRED_HOME/*,$HADOOP_MAPRED_HOME/lib/*,
                $HADOOP_YARN_HOME/*,$HADOOP_YARN_HOME/lib/*
        </value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.web-proxy.address</name>
        <value>172.16.57.76:41202</value>
    </property>
    <property>
         <name>yarn.log.server.url</name>
         <value>http://bd-ops-test-76:19888/jobhistory/logs</value>
    </property>
</configuration>

/etc/hadoop/conf/mapred-site.xml 中配置 MapReduce History Server:

    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>bd-ops-test-76:10020</value>
    </property>

    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>bd-ops-test-76:19888</value>
    </property>

此外,确保 mapred、yarn 用户能够使用代理,在 /etc/hadoop/conf/core-site.xml 中添加如下参数:

    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.mapred.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>

    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.mapred.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>

    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.yarn.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>

    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.yarn.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>

配置 Staging 目录:

<property>
    <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>
    <value>/user</value>
</property>

并在 hdfs 上创建相应的目录:

# sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /user
# sudo -u hdfs hadoop fs -chmod 777 /user
# sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /user/history
# sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R 1777 /user/history
# sudo -u hdfs hadoop fs -chown mapred:hadoop /user/history

5.3创建本地文件目录

创建 yarn.nodemanager.local-dirsyarn.nodemanager.log-dirs 参数对应的目录:

# mkdir -p mkdir /opt/hadoop/data{1..3}/yarn/{dn,logs}
# chown -R yarn:yarn /opt/hadoop/data{1..3}/yarn

5.4同步配置文件

同步配置文件到整个集群。

5.5启动服务

在每个节点启动 YARN :

for x in `ls /etc/init.d/|grep hadoop-yarn` ; do service $x start ; done

在 76节点启动 mapred-historyserver :

 /etc/init.d/hadoop-mapreduce-historyserver start

在 hdfs 运行之后,创建 /tmp 临时目录,并设置权限为 1777

 sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /tmp
 sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R 1777 /tmp

5.6测试

通过http://bd-ops-test-74:23188/cluster/cluster, http:// bd-ops-test-75:23188/cluster/cluster , 可以查看谁是actice谁是standby,通过 http://cdh1:19888/ 可以访问 JobHistory 的管理页面。

查看ResourceManager状态:

yarn rmadmin -getServiceState bd-ops-test-73

执行手动切换:

yarn rmadmin -transitionToActive --forcemanual bd-ops-test-74

 

作者:PeanutLike