HA集群搭建文档.................................................................................................. 2
1.2 高可用（HA）hadoop集群介绍..................................................................... 2
HA集群搭建文档
详细记录在本地Vmware虚拟机中搭建五节点的Hadoop HA集群过程
1.1 安装环境
本机系统：win10 16GB内存
虚拟机系统：CentOS6.8 64位
虚拟机软件：VMWare14.1.1
JDK版本：JDK1.8.0.92
Hadoop版本：2.6.5
Zookeeper版本：3.4.10
1.2 高可用（HA）hadoop集群介绍
1）HDFS高可用
在 Hadoop 2.0之前,在HDFS 集群中NameNode 存在单点故障 (SPOF：A Single Point of Failure)。对于只有一个 NameNode 的集群，如果NameNode 机器出现故障(比如宕机或是软件、硬件升级)，那么整个集群将无法使用，直到 NameNode 重新启动。HDFS 的 HA 功能通过配置 Active/Standby 两个 NameNodes 实现在集群中对 NameNode 的热备来解决上述问题。如果出现故障，如机器崩溃或机器需要升级维护，这时可通过此种方式将 NameNode 很快的切换到另外一台机器。
在一个典型的 HDFS(HA) 集群中，使用两台单独的机器配置为 NameNodes 。在任何时间点，确保 NameNodes 中只有一个处于 Active 状态，其他的处在 Standby 状态。其中ActiveNameNode 负责集群中的所有客户端操作，StandbyNameNode 仅仅充当备机，保证一旦 ActiveNameNode 出现问题能够快速切换。为了能够实时同步 Active 和 Standby 两个NameNode 的元数据信息（实际上 editlog），需提供一个共享存储系统，可以是 NFS、QJM（Quorum Journal Manager）或者 Zookeeper，Active Namenode 将数据写入共享存储系统，而 Standby 监听该系统，一旦发现有新数据写入，则读取这些数据，并加载到自己内存中，以保证自己内存状态与 Active NameNode 保持基本一致，如此这般，在紧急情况下 standby 便可快速切为 active namenode。HDFS NameNode 的高可用整体架构如下图所示：[if !vml]
[endif]
2）YARN高可用
对于ResourceManger也存在单点故障问题，ResourceManager（RM）负责跟踪群集中的资源，并调度应用程序（例如MapReduce作业）。在Hadoop 2.4之前，ResourceManager是YARN集群中的单点故障。高可用性功能以活动/待机资源管理器对的形式添加冗余，以消除此单一故障点。
ResourceManger高可用架构图如下：
[if !vml]
[endif]
1.3 集群规划
这里是一个五节点的Hadoop HA集群，集群规划如下：
节点(IP)角色
Hadoop01(192.168.1.11)namenode,datanode,nodemanager,zookeeper, journalnode
Hadoop02(192.168.1.12)secondaryNamenode,datanode,nodemanager,zookeeper, journalnode
Hadoop03(192.168.1.13)datanode,nodemanager,zookeeper, journalnode
Hadoop04(192.168.1.14)datanode,nodemanager,zookeeper, resourcemanager, journalnode
Hadoop05(192.168.1.15)datanode,nodemanager,zookeeper, resourcemanager, journalnode
2、Hadoop集群搭建
注意：没特殊说明，都是使用hadoop用户进行操作，需要使用root用户进行操作的时候，会特别指出；
首先做一下说明，统一将软件安装到/app目录下，方便管理，安装软件的时候，需要切换到普通hadoop用户；
切换到root用户，在根目录下创建一个/app目录，并修改权限：
[if !vml]
[endif]
2.1 集群基础环境配置
2.1.1 添加hadoop用户
如果hadoop01～hadoop05节点没有hadoop用户，请创建一个hadoop用户；
2.1.2 防火墙配置
在这里直接关闭了防火墙和SELINUX，实际生产环境中不能直接关闭，需要添加修改防火墙规则；
2.1.3 网络设置
在进行以下操作的前提是：五台节点之间的网络互通，参考：“海工所_VMWware安装虚拟机文档_大数据_郑智”文档中的网络配置部分；
2.1.4 SSH免密登录配置（重难点）
1）为什么需要配置SSH免密？
在集群中，Hadoop控制脚本依赖SSH来执行针对整个集群的操作。例如，某个脚本能够终止并重启集群中的所有守护进程。所以，需要安装2 SSH，但是，SSH远程登陆的时候，需要密码验证，集群中数千台计算机，数千台计算机都需要手工输入密码，这是不太现实的，所以，就需要配置SSH无密码登录。
例如，如果主机上安装了ssh服务，但是没有做任何配置，也可以使用ssh登录到远程主机，但是需要输入密码，如下所示：
[if !vml]
[endif]
即使ssh 本机，也需要输入密码；
2）SSH免密登录原理
客户机用户拥有自己的一对公钥私钥对，它将公钥分发给需要远程登录的主机上，然后在客户机需要ssh登录远程主机时，客户机会发送一个请求给远程主机，远程主机用客户机的公钥加密一段信息，然后发送给客户机，客户机使用私钥进行解密后，将原始的信息再发送给远程主机，远程主机经过验证后，来判断这个客户机的身份；
现在配置五台节点之间，hadoop用户的免密SSH登录；
3）生成公钥密钥对
下面，以节点hadoop01为例，介绍下如下在hadoop用户下生成rsa公钥密钥对
首先，切换到hadoop用户，运行命令：ssh-keygen -t rsa #（生成的是rsa类型的密钥），出现需要输入的地方，直接按“Enter”键；
[if !vml]
[endif]
运行完成后看，会在hadoop用户目录的.ssh目录下生成一个公钥文件和私钥文件，id_rsa为私钥文件，id_rsa.pub为公钥文件,如下图：
[if !vml]
[endif]
分别在其他四个节点上执行相同的操作，生成公钥私钥对；
4）传送公钥文件到远程主机
然后，以节点hadoop01作为客户机，hadoop01、hadoop02、hadoop03、hadoop04、hadoop05作为需要远程登录的主机，介绍如何实现从客户机上免密ssh登录远程主机的步骤：
首先，在客户机hadoop1上运行命令：ssh-copy-id user@host，将其公钥传送到需要远程登录的主机host上面，例如，运行命令：ssh-copy-id hadoop@hadoop02
[if !vml]
[endif]
在节点hadoop02上查看hadoop用户主目录下的.ssh/authorized_keys内容：
[if !vml]
[endif]
可以看到这条记录是hadoop01节点下hadoop用户目录下.ssh/id_rsa.pub公钥文件内容：
[if !vml]
[endif]
所以，实际上，ssh-copy-id user@host这条命令的作用是：将客户机用户的公钥内容添加到远程主机的user用户主目录下的./ssh/authorized_keys文件中；
再来验证一下，以hadoop01同时作为客户机和远程主机，运行命令：ssh-copy-id hadoop@hadoop01:
[if !vml]
[endif]
同样的，依次运行命令：ssh-copy-id hadoop@hadoop03、ssh-copy-id
hadoop@hadoop04、ssh-copy-id hadoop@hadoop05：
[if !vml]
[endif]
现在，以hadoop01作为客户机，验证下ssh登录其他节点，可以免密直接ssh登录，如下图：
[if !vml]
[endif]
至此，实现了从客户机节点hadoop01，ssh免密登录远程主机hadoop01~hadoop05，回顾一下过程，本质是将hadoop01客户机的hadoop用户公钥文件内容分发追加到hadoop01～hadoop05主机的hadoop用户主目录下的./ssh/authorized_keys文件中；那么，如果将节点hadoop01作为主机，节点hadoop01～hadoop05作为客户机并可以免密SSH登录到主机hadoop01，则hadoop01节点的hadoop用户需要拥有hadoop01～hadoop05五个节点hadoop用户的公钥，所以就需要将节点hadoop01~hadoop05五个节点的hadoop用户的公钥文件分发传送到hadoop01节点上，这样就实现了hadoop01~hadoop5五个节点的hadoop用户免密ssh登录到主机hadoop01上；由于现在hadoop01节点hadoop用户主目录下的./ssh/authorized_keys文件中包含了五个节点的公钥，所以只需要将这个文件分发给其他四个节点hadoop02~hadoop05，就可以实现五个节点之间，互相以hadoop用户免密SSH登录。
5）五节点hadoop用户相互免密SSH登录
在节点hadoop02、hadoop03、hadoop04和hadoop05上分别运行命令：ssh-copy-id hadoop@hadoop01，将各节点上hadoop用户的公钥追加到hadoop01节点hadoop用户主目录下，的.ssh/authorized_keys文件中：
[if !vml]
[endif]
然后，将hadoop01节点hadoop用户主目录的./ssh/authorized_keys文件分发给其余四个节点hadoop02、hadoop03、hadoop04以及hadoop05；
[if !vml]
[endif]
在节点hadoop02上验证一下用户主目录下.ssh/authorized_keys文件中的内容，确实保存着五个节点hadoop用户的公钥，如下图所示：
[if !vml]
[endif]
并将hadoop01节点hadoop用户主目录下的.ssh/known_hosts文件（因为在第4）步以hadoop01作为客户机，分别ssh登录haoop01～hadoop05这五个节点后，known_host文件就保存了可信赖的远程服务器的信息）分发给其余四个节点hadoop02、hadoop03、hadoop04以及hadoop05，文件中保存的内容如下图，
[if !vml]
[endif]
具体作用是让客户端对服务器进行身份验证；known_hosts文件和authorized_keys文件的区别简单概括就是：known_hosts文件允许客户端对服务器进行身份验证， authorized_keys文件允许服务器对用户进行身份验证。
如果不分发，在客户机节点用户主目录的./ssh/known_hosts文件中没有远程主机的信息，那么会出来一个确认：
[if !vml]
[endif]
运行命令：scp .ssh/known_hosts user@host:/home/hadoop/.ssh/:
[if !vml]
[endif]
至此，五个节点之间的hadoop用户免密互相远程登录完成，可以随机选择某个节点作为客户机，另外某个节点作为主机，然后进行验证；
2.1.5 集群时间同步配置
参考文档“海工所_CentOS6.8集群时间同步配置_大数据_郑智”，这里不做赘述。
2.1.6 JDK安装配置
以节点hadoop01为例，将jdk安装解压到/app目录下：
[if !vml]
[endif]
然后，切换到root用户下，编辑/etc/prifile文件，命令为：vim /etc/profile，在文件末尾添加如下文本：
JAVA_HOME=/app/jdk1.8.0_92
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar
PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export JAVA_HOME CLASSPATH PATH
输入完成后，按“Esc”键退出编辑模式，然后输入“:wq”，保存退出；
使用命令：source /etc/prifile更新profiel文件，并输入命令：java –versionl来验证下java安装是否成功，如果输出版本信息，那么就代表安装配置成功，如下图所示：
[if !vml]
[endif]
按照上面的步骤，在其他几个节点hadoop02～hadoop04做相同的操作，安装JDK；或者直接使用scp命令，将JDK的安装目录拷贝过去，然后修改profile文件即可；
例如：从hadoop01节点上将jdk安装目录拷贝到hadoop02上的/app目录下，命令为：
scp –r /app/jdk1.8.0_92/hadoop@hadoop02:/app/;
[if !vml]
[endif]
然后在hadoop02节点上，切换到root用户下，修改profile文件，配置JDK环境变量；
[if !vml]
[endif]
使得配置生效，并检查：
[if !vml]
[endif]
2.2 集群搭建
2.2.1 Zookeeper集群安装
2.2.1.1简单介绍
Zookeeper集群为分布式系统提供协调服务，比如hadoop集群依靠Zookeeper来实现HDFS
NameNode的自动故障转移，以及YARN ResourceManager的高可用；以及构建在hadoop之上的分布式数据库HBase，它也使用Zookeeper来实现区域服务器的主选举（master selection）、租赁管理以及区域服务器之间的其他通信；
ZooKeeper 遵循一个简单的客户端-服务器模型，其中客户端是使用服务的节点（即机器），而服务器是提供服务的节点。ZooKeeper 服务器的集合形成了一个 ZooKeeper 集合体（ensemble）。在任何给定的时间内，一个 ZooKeeper 客户端可连接到一个 ZooKeeper 服务器。每个 ZooKeeper 服务器都可以同时处理大量客户端连接，如下图所示：
[if !vml]
[endif]
在分布式系统中，各节点将是 ZooKeeper 集合体的客户端，每个 ZooKeeper 服务器都能够以可扩展的方式处理大量客户端。例如，HBase依赖于 ZooKeeper 实现区域，服务器的领导者选举和租赁管理。可以利用一个相对较少（比如说，五个）节点的 ZooKeeper 集合体运行有 50 个节点的大型 HBase 集群。
当客户端请求读取特定 znode 的内容时，读取操作是在客户端所连接的服务器上进行的。因此，由于只涉及集合体中的一个服务器，所以读取是快速和可扩展的。然而，为了成功完成写入操作，要求 ZooKeeper 集合体的严格意义上的多数节点都是可用的。在启动 ZooKeeper 服务时，集合体中的某个节点被选举为领导者。当客户端发出一个写入请求时，所连接的服务器会将请求传递给领导者。此领导者对集合体的所有节点发出相同的写入请求。如果严格意义上的多数节点（也被称为法定数量（quorum））成功响应该写入请求，那么写入请求被视为已成功完成。然后，一个成功的返回代码会返回给发起写入请求的客户端。如果集合体中的可用节点数量未达到法定数量，那么 ZooKeeper 服务将不起作用。
法定数量是通过严格意义上的多数节点来表示的。在集合体中，可以包含一个节点，但它不是一个高可用和可靠的系统。如果在集合体中有两个节点，那么这两个节点都必须已经启动并让服务正常运行，因为两个节点中的一个并不是严格意义上的多数。如果在集合体中有三个节点，即使其中一个停机了，您仍然可以获得正常运行的服务（三个中的两个是严格意义上的多数）。出于这个原因，ZooKeeper 的集合体中通常包含奇数数量的节点，因为就容错而言，与三个节点相比，四个节点并不占优势，因为只要有两个节点停机，ZooKeeper 服务就会停止。在有五个节点的集群上，需要三个节点停机才会导致 ZooKeeper 服务停止运作。
在这里有五个节点，按照前面的集群规划，会搭建五节点的Zookeeper集群，下面以hadoop01节点为例，介绍安装配置zookeeper，然后其他节点通过scp命令直接将hadoop01上配置好的zookeeper安装目录拷贝过去就行；
2.2.1.2 解压安装
切换到zookeeper安装包所在的目录，然后运行命令：tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /app/；将zookeeper解压安装到目录/app下，如下图所示：
[if !vml]
[endif]
切换到/app/下的zookeeper安装目录，查看下zookeeper目录结构：
[if !vml]
[endif]
在zookeeper安装目录下，创建一个data目录，用于保存zookeeper快照日志，如下图所示：
[if !vml]
[endif]
然后在data目录下，创建一个datalog文件夹，用于存储zookeeper事务日志，如下图：
[if !vml]
[endif]
2.2.1.3 配置Zookeeper运行配置文件zoo.cfg
Zookeeper的配置文件存放在zookeeper安装目录/app/zookeeper-3.4.10/下的conf文件夹下：
[if !vml]
[endif]
其中，zoo_sample.cfg是管理配置zookeeper的配置文件；log4j.proeprties是zookeeper运行时日志配置文件；
将zoo_sample.conf重命名为zoo.cfg，并编辑，将内容更改为如下：
# The number of milliseconds of each tick
tickTime=2000
# The number of ticks that the initial synchronizationphase can take
initLimit=10
# The number of ticks that can pass betweensending a request and getting an acknowledgement
syncLimit=5
# 存储内存数据库快照日志.
dataDir=/app/zookeeper-3.4.10/data
# 存储事务日志
dataLogDir=/app/zookeeper-3.4.10/data/datalog
# 监听客户端连接的端口
clientPort=2181
# the maximum number of client connections.
# increase this if you need to handle moreclients
#maxClientCnxns=60
# The number of snapshots to retain indataDir
#autopurge.snapRetainCount=3
# Purge task interval in hours
# Set to "0" to disable autopurge feature
#autopurge.purgeInterval=1
# zookeeper集群服务器列表信息，格式为：server.id=hostName:心跳端口:选举端口
server.1=hadoop01:2888:3888
server.2=hadoop02:2888:3888
server.3=hadoop03:2888:3888
server.4=hadoop04:2888:3888
server.5=hadoop05:2888:3888
配置参数解析：
tickTime：基本时间单元，以毫秒为单位。它用来控制心跳和超时，默认情况下最小的会话超时时间为两倍的 tickTime。
initLimit ：此配置表示，允许 follower （相对于 leader 而言的“客户端”）连接并同步到 leader 的初始化连接时间，它以 tickTime 的倍数来表示。当超过设置倍数的 tickTime 时间，则连接失败。
syncLimit ：此配置表示， leader 与 follower 之间发送消息，请求和应答时间长度。如果 follower 在设置的时间内不能与 leader 进行通信，那么此 follower 将被丢弃。
dataDir ：存储内存中数据库快照的位置；注意：如果需要保留zookeeper事务日志信息，那么可以考虑配置 dataLogDir 的位置。通常情况下数据库快照日志和zookeeper事务日志是分开存储的，并且应该谨慎地选择日志存放的位置，使用专用的日志存储设备能够大大地提高系统的性能，如果将日志存储在比较繁忙的存储设备上，那么将会在很大程度上影响系统的性能。
clientPort ：监听客户端连接的端口，默认是 2181，最好不要修改
最后再增加 ZooKeeper 的服务器列表信息，格式为： server.id=主机名:心跳端口:选举端口
例子：server.1=hadoop01:2888:3888
其中 id 虽然可以随便写，但是有两点要求，第一不能重复，第二范围是 1-255，并且对应服务器列表上还得存在对应的 id 文件，具体看下面操作
2.2.1.4 配置Zookeeper运行时日志
log4j用于记录zookeeper集群服务器运行日志，该日志的配置地址在conf/目录下的log4j.properties文件中，该文件中有一个配置项为“zookeeper.log.dir=.”，表示log4j日志文件在与执行程序（zkServer.sh）在同一目录下。当执行zkServer.sh 时，在该文件夹下会产生zookeeper.out日志文件。
Zookeeper运行日志配置地址：
[if !vml]
[endif]
Zookeeper运行日志保存位置：
[if !vml]
[endif]
这里就保留默认运行时日志输出配置；
2.2.1.5配置环境变量
切换到root用户下，编辑/etc/profile文件，在文件末尾添加如下两行：
export ZOOKEEPER_HOME=/app/zookeeper-3.4.10
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
2.2.1.6分发zookeeper安装目录到其他服务器节点上
命令为：
scp -r zookeeper-3.4.10/hadoop@hadoop02:/app/
scp -r zookeeper-3.4.10/ hadoop@hadoop03:/app/
scp -r zookeeper-3.4.10/hadoop@hadoop04:/app/
scp -r zookeeper-3.4.10/hadoop@hadoop05:/app/
2.2.1.7创建myid文件，保存节点id
这一步骤，需要在各个节点上单独进行操作，应为每个节点的myid文件保存的内容不一样，在/app/zookeeper-3.4.10/data目录下创建一个名叫myid的文件，用于保存该节点的id，比如：server.1=hadoop01:2888:3888，则haddoop01的节点id就是1，对应的其他四个服务器节点都应该做类似的操作，现拿节点hadoop01为例：
[if !vml]
[endif]
2.2.1.8启动集群
Zookeeper的可执行脚本存放在zookeeper安装目录下的bin目录下，如下图：
[if !vml]
[endif]
切换到bin目录，运行zkserver.sh脚本启动集群，命令为：./zkServer.sh start
[if !vml]
[endif]
查看进程：
[if !vml]
[endif]
2.2.1.9 查看集群状态
使用命令：./zkServer.sh status查看服务器角色（leader or followe）：
[if !vml]
[endif]
出现错误“contacting service. It is probably not running”
先停止zookeeper，命令为：./zkServer.sh stop
[if !vml]
[endif]
重新使用命令：./zkServer.sh start-foreground来启动zookeeper，这个命令是在前台运行zookeeper，会输出启动日志：
[if !vml]
[endif]
日志报错：”Cannot open channel to 3 at election address
hadoop03/192.168.1.13:3888”，但是可以从hadoop01节点上ping通hadoop03：
[if !vml]
[endif]
猜测是防火墙的问题，查看hadoop01节点的防火墙状态未开启：
[if !vml]
[endif]
查看hadoop03节点的防火墙状态，发现是开启状态；
[if !vml]
[endif]
关闭hadoop03节点的防火墙，并检查其余几个节点的防火墙状态是否关闭，然后重启Zookeeper集群（注意：虽然我们在配置文件中写明了服务器的列表信息，但是还是需要去每一台服务器去启动，不是一键启动集群模式）
重启成功后，使用命令：./zkServer.sh status查看服务器角色（leader or followe）：
Hadoop01节点上：
[if !vml]
[endif]
Hadoop02节点上：
[if !vml]
[endif]
Hadoop03节点上：
[if !vml]
[endif]
Hadoop04节点上：
[if !vml]
[endif]
Hadoop05节点上：
[if !vml]
[endif]
至此，zookeeper集群搭建完毕
2.2.2 Hadoop集群安装
下面以配置节点hadoop01为例，其余节点可以通过使用scp命令拷贝hadoop01的hadoop安装目录以及其他配置进行安装；
2.2.2.1解压安装
命令为：tar -zxvf hadoop-2.6.5.tar.gz -C /app/
解压后的目录结构如下:
[if !vml]
[endif]
2.2.2.2配置环境变量
切换到root用户下，修改/etc/profile文件，添加如下内容：
export HADOOP_HOME=/app/hadoop-2.6.5/
exportLD_LIBRARY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native
exportPATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$PATH
2.2.2.3修改配置文件
1、配置hadoop-env.sh，配置JDK安装路径：
# The java implementation to use.
export JAVA_HOME=/app/jdk1.8.0_92
2、配置core-site.xml，修改内容如下：
fs.defaultFS
hdfs://HadoopHACluster
hadoop.tmp.dir
/app/hadoop-2.6.5/data/tmpdir
io.file.buffer.size
4096
ha.zookeeper.quorum hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181,hadoop04:2181,hadoop05:2181
fs.trash.interval
1440
Number ofminutes between trash checkpoints. If zero, the trash feature isdisabled.
3、配置hdfs-site.xml文件，配置内容如下：
dfs.namenode.name.dir
file:/app/hadoop-2.6.5/data/dfs/name
dfs.datanode.data.dir
file:/app/hadoop-2.6.5/data/dfs/data
dfs.namenode.checkpoint.dir
file:/app/hadoop-2.6.5/data/dfs/namesecondary
secondarynamenode data dir
true
dfs.replication
2
hdfs datacopy number
dfs.nameservices
HadoopHACluster
dfs.ha.namenodes.HadoopHACluster
hadoop01,hadoop02
dfs.namenode.rpc-address.HadoopHACluster.hadoop01
hadoop01:9000
dfs.namenode.rpc-address.HadoopHACluster.hadoop02
hadoop02:9000
dfs.namenode.http-address.HadoopHACluster.hadoop01
hadoop01:50070
dfs.namenode.http-address.HadoopHACluster.hadoop02
hadoop02:50070
dfs.namenode.shared.edits.dir
qjournal://hadoop01:8485;hadoop02:8485;hadoop03:8485;hadoop04:8485;hadoop05:8485/HadoopHACluster
dfs.journalnode.edits.dir
/app/hadoop-2.6.5/data/journal
dfs.journalnode.rpc-address
0.0.0.0:8485
journalnode的rpc地址
dfs.ha.automatic-failover.enabled
true
dfs.client.failover.proxy.provider.HadoopHACluster
org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider
指定hdfs client来识别HadoopHACluster命名空间并在namenode切换期间识别namnode的proxy类
dfs.ha.fencing.methods
sshfence
dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files
/home/hadoop/.ssh/id_rsa
ha.failover-controller.cli-check.rpc-timeout.ms
60000
getServiceState timout
ipc.client.connect.timeout
60000
dfs.client.read.shortcircuit.buffer.size
4096
dfs.image.transfer.bandwidthPerSec
4194304
用于图片传输的带宽
dfs.permissions
false
offpermission check
dfs.support.append
true
允许追加文件
dfs.datanode.max.xcievers
4096
datanode的文件句柄数限制
4、配置mapred-site.xml文件，配置内容如下：
mapreduce.framework.name
yarn
mapred.system.dir
file:/app/hadoop-2.6.5/data/mapred/system
true
mapred.local.dir
file:/app/hadoop-2.6.5/data/mapred/local
true
mapreduce.map.memory.mb
1024
每个MapReduce作业的map任务可以申请的内存资源数量
mapreduce.map.cpu.vcores
1
每个MapReduce作业的map任务可以申请的虚拟CPU资源的数量
mapreduce.reduce.memory.mb
1024
每个MapReduce作业的reduce任务可以申请的内存资源数量
mapreduce.jobhistory.address
hadoop01:10020
mapreduce.jobhistory.webapp.address
hadoop01:19888
5、配置yarn-site.xml文件，内容如下：
yarn.nodemanager.aux-services
mapreduce_shuffle
shuffle service that needs to be set for Map Reduceto run
yarn.resourcemanager.ha.enabled
true
yarn.resourcemanager.ha.automatic-failover.enabled
true
yarn.resourcemanager.cluster-id
yarncluster
yarn.resourcemanager.ha.rm-ids
rm1,rm2
yarn.resourcemanager.hostname.rm1
hadoop04
yarn.resourcemanager.hostname.rm2
hadoop05
yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1
hadoop04:8088
yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2
hadoop05:8088
yarn.resourcemanager.zk-address
hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181,hadoop04:2181,hadoop05:2181
6、配置slaves文件，内容如下：
HAhadoop01
HAhadoop02
HAhadoop03
HAhadoop04
HAhadoop05
如下图：
[if !vml]
[endif]
7、创建配置文件中涉及的目录
mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.6.5/data/tmpdir
mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.6.5/data/dfs/name
mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.6.5/data/dfs/data
mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.6.5/data/dfs/namesecondary
mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.6.5/data/journal
mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.6.5/data/mapred/system
mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.6.5/data/mapred/local
mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.6.5/data/yarn/rmlogs
mkdir -p /home/hadoop/app/hadoop-2.6.5/data/yarn/rmstore
如下图：
[if !vml]
[endif]
2.2.2.4 分发hadoop安装目录以及配置文件profile
1）将hadoop安装目录同步到集群其它节点
scp -r hadoop-2.6.5/ hadoop@hadoop02:/app
scp -r hadoop-2.6.5/ hadoop@hadoop03:/app
scp -r hadoop-2.6.5/ hadoop@hadoop04:/app
scp -r hadoop-2.6.5/ hadoop@hadoop05:/app
2）分发配置文件/etc/profile
scp -r /etc/profile root@hadoop02:/etc
scp -r /etc/profile root@hadoop03:/etc
scp -r /etc/profile root@hadoop04:/etc
scp -r /etc/profile root@hadoop05:/etc
拷贝过去之后，记得使用source命令使profile中配置的生效，命令是：source /etc/profile。
2.2.2.4 集群初始化操作
1）启动zookeeper集群
若没有启动zookeeper集群，则分别在节点hadoop01~hadoop05上运行命令：zkServer.sh start来启动集群；
2）格式化ZKFC（在master节点上执行）
命令为：hdfs zkfc –formatZK
这里在hadoop01上：
[if !vml]
[endif]
3）启动journalnode
分别在hadoop01~hadoop05上执行，命令为：hadoop-daemon.sh start journalnode
比如在hadoop01上：
[if !vml]
[endif]
在其他几个节点上执行相同的操作，使用jps命令，若出现JournalNode，则表明JournalNode启动成功；
4）格式化HDFS（在master节点上执行）
这里在hadoop01节点上进行，命令为：hdfs namenode –format
[if !vml]
[endif]
[if !vml]
[endif]
格式化后会在hadoop工作目录的元数据存储目录中生成一些数据
[if !vml]
[endif]
5）将格式化后hadoop01节点hadoop工作目录中的元数据目录复制到hadoop02节点上相应的目录下：
命令为：scp -r /app/hadoop-2.6.5/data/dfs/name/*hadoop@hadoop02:/app/hadoop-2.6.5/data/dfs/name/
如下图：
[if !vml]
[endif]
到此为止。hadoop集群的初始化就OK 了。以上的初始化在成功了之后，就坚决不能再做了。
2.2.2.5 启动集群
1）、启动Zookeeper集群；
2）、启动HDFS ，命令为：start-dfs.sh；不管在哪个节点执行都可以[if !vml]
[endif]
分别在hadoop01～hadoop05节点上查看启动的进程；
Hadoop01节点上：
[if !vml]
[endif]
Hadoop02节点上：
[if !vml]
[endif]
Hadoop03节点上：
[if !vml]
[endif]
Hadoop04节点上：
[if !vml]
[endif]
Hadoop05节点上：
[if !vml]
[endif]
3）启动YARN集群：start-yarn.sh；最好在YARN的主节点上执行，（在配置文件中设置yarn主节点在hadoop04上）
在节点hadoop04上：
[if !vml]
[endif]
查看进程：
[if !vml]
[endif]
另外一个resourcemanager必须手动启动，yarn-daemon.sh start resourcemanager（hadoop05是规划当中resourcemanager的备份节点）
在hadoop05节点上：
[if !vml]
[endif]
各节点所有进程全部启动之后各自的进程状态如下：
Hadoop01：
[if !vml]
[endif]
Hadoop02：
[if !vml]
[endif]
Hdooop03：
[if !vml]
[endif]
Haodop04：
[if !vml]
[endif]
Hadoop05：
[if !vml]
[endif]
4）通过web界面查看集群状态
1、查看hdfs
访问地址：http://192.168.1.11:50070
[if !vml]
[endif]
访问地址：http://192.168.1.12:50070
secondary namenode：
[if !vml]
[endif]
2、查看yarn节点启动情况：
访问地址：http://192.168.1.14:8088
[if !vml]
[endif]
查看yarn集群节点：
[if !vml]
[endif]
因为hadoop05是stanby resourcemanager，会自动跳转到hadoop04节点上：
[if !vml]
[endif]
5）查看集群HA状态
Hdfs:
hdfs haadmin -getServiceState hadoop01
hdfs haadmin -getServiceState hadoop02
[if !vml]
[endif]
YARN:
yarn rmadmin -getServiceState rm1
yarn rmadmin -getServiceState rm2
[if !vml]
[endif]
2.2.2.6 集群测试
[if !supportLists]1、 [endif]测试hdfs HA
在上文中，根据命令hdfs haadmin -getServiceState hadoop01，可知hadoop01是active namenode节点，在节点hadoop01上kill掉namenode进程后：
[if !vml]
[endif]
可以看到，hadoop02变成了active namenode节点；
再把hadoop01节点的namenode进程启动起来，然后查看节点状态：
[if !vml]
[endif]
可以看到hadoop01节点是standby，hadoop02节点是active；
[if !supportLists]2、 [endif]测试YARN HA
在节点hadoop04上：
[if !vml]
[endif]
再把hadoop04节点上的resourceManager进程启动起来：
[if !vml]
[endif]
