Hadoop高可用集群搭建-EW帮帮网

Hadoop高可用(HA)集群是企业级大数据平台的核心基础设施，通过多主节点冗余和自动故障转移机制，确保系统在单点故障时仍能正常运行。本文将详细介绍如何基于CentOS 7搭建Hadoop 3.X高可用集群，涵盖环境准备、组件配置、集群启动及管理的全流程。

一、环境要求与准备

1. 基础环境配置

# 系统要求
CentOS 7.x
JDK 8+
Zookeeper 3.7+
Hadoop 3.X

2. 环境变量配置

# 编辑~/.bash_profile
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk
export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/app/zookeeper
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/app/hadoop
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

# 使配置生效
source ~/.bash_profile

3. 集群节点规划

主机名	NameNode	ResourceManager	ZKFC	DataNode	NodeManager	JournalNode	Zookeeper
hadoop01	✅	✅	✅	✅	✅		✅
hadoop02	✅	✅	✅	✅	✅	✅	✅
hadoop03				✅	✅	✅	✅
hadoop04						✅

二、网络与SSH配置

1. 关闭防火墙

# 所有节点执行
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
systemctl status firewalld

2. 配置域名解析

# 编辑所有节点的/etc/hosts
vi /etc/hosts

# 添加以下内容
192.168.1.101 hadoop01
192.168.1.102 hadoop02
192.168.1.103 hadoop03
192.168.1.104 hadoop04

3. SSH免密登录配置

# 所有节点生成密钥对
ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa

# 所有节点互传公钥
ssh-copy-id hadoop@hadoop01
ssh-copy-id hadoop@hadoop02
ssh-copy-id hadoop@hadoop03
ssh-copy-id hadoop@hadoop04

# 验证免密登录
ssh hadoop01

三、Zookeeper集群安装

1. 解压与配置

# 解压安装包（hadoop01执行）
tar -zxvf apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz -C ~/app/
cd ~/app/
mv apache-zookeeper-3.7.1-bin zookeeper

# 配置文件
cp $ZOOKEEPER_HOME/conf/zoo_sample.cfg $ZOOKEEPER_HOME/conf/zoo.cfg
vi $ZOOKEEPER_HOME/conf/zoo.cfg

# 修改内容
dataDir=/home/hadoop/data/zk
server.1=hadoop01:2888:3888
server.2=hadoop02:2888:3888
server.3=hadoop03:2888:3888

2. 复制配置到其他节点

# 从hadoop01复制到其他节点
scp -r ~/app/zookeeper hadoop@hadoop02:~/app/
scp -r ~/app/zookeeper hadoop@hadoop03:~/app/

3. 创建myid文件

# hadoop01执行
mkdir -p /home/hadoop/data/zk
echo 1 > /home/hadoop/data/zk/myid

# hadoop02执行
mkdir -p /home/hadoop/data/zk
echo 2 > /home/hadoop/data/zk/myid

# hadoop03执行
mkdir -p /home/hadoop/data/zk
echo 3 > /home/hadoop/data/zk/myid

4. 启动Zookeeper集群

# 所有ZK节点启动服务
zkServer.sh start

# 检查状态（每个节点应显示leader或follower）
zkServer.sh status

四、Hadoop配置文件详解

1. hadoop-env.sh

# 配置Java路径
export JAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk

2. core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/data/hdfs</value>
    </property>
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181</value>
    </property>
</configuration>

3. hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>mycluster</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>
        <value>hadoop01:8020</value>
    </property>
    <!-- 其他NameNode配置... -->
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
</configuration>

4. yarn-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
        <value>rm1,rm2</value>
    </property>
    <!-- 其他RM配置... -->
</configuration>

5. mapred-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.application.classpath</name>
        <value>$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
    </property>
</configuration>

6. workers文件

# 配置DataNode节点
hadoop01
hadoop02
hadoop03

五、Hadoop集群启动流程

1. 启动JournalNode

# 在hadoop02、hadoop03、hadoop04上执行
$HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode

# 验证启动
jps | grep JournalNode

2. 格式化HDFS

# 在hadoop01上执行
$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -format

# 启动第一个NameNode
$HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode

3. 同步第二个NameNode

# 在hadoop02上执行
$HADOOP_HOME/bin/hdfs namenode -bootstrapStandby

4. 格式化ZKFC

# 在hadoop01上执行
$HADOOP_HOME/bin/hdfs zkfc -formatZK

5. 启动集群

# 停止所有服务（确保干净启动）
$HADOOP_HOME/sbin/stop-all.sh

# 启动HDFS和YARN
$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

# 启动ZKFC
$HADOOP_HOME/sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc

六、Web UI访问

服务	URL	说明
YARN ResourceManager	http://hadoop01:8088/ui2	资源管理与作业监控
HDFS NameNode	http://hadoop01:9870	HDFS文件系统查看
MapReduce HistoryServer	http://hadoop01:19888	历史作业详情

七、高可用集群管理

1. ResourceManager管理

# 查看RM状态
yarn rmadmin -getServiceState rm1

# 手动切换为Active状态
yarn rmadmin -transitionToActive rm2

# 刷新队列配置
yarn rmadmin -refreshQueues

2. NameNode管理

# 查看NN状态
hdfs haadmin -getServiceState nn1

# 手动故障转移
hdfs haadmin -failover --forceactive nn1 nn2

# 检查健康状态
hdfs haadmin -checkHealth nn2

八、常见问题排查

1. 服务无法启动

检查日志：$HADOOP_HOME/logs/
确认配置文件一致性
检查端口占用：netstat -tulpn | grep <端口号>

2. 自动故障转移失败

验证Zookeeper集群状态
检查SSH免密配置
确认dfs.ha.fencing.methods配置正确

3. 数据不同步

检查JournalNode服务状态
查看NameNode日志中的编辑日志同步情况
手动执行bootstrapStandby操作

九、性能优化建议

内存配置优化

# 修改yarn-site.xml
<property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>65536</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
    <value>32768</value>
</property>

HDFS块大小调整

# hdfs-site.xml
<property>
    <name>dfs.blocksize</name>
    <value>268435456</value> <!-- 256MB -->
</property>

数据本地化优化

# yarn-site.xml
<property>
    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
    <value>/data1/hadoop/nm-local-dir,/data2/hadoop/nm-local-dir</value>
</property>

通过以上步骤，你可以成功搭建一个高可用的Hadoop集群，实现HDFS和YARN的双高可用架构。在生产环境中，建议定期备份关键数据，监控集群性能，并进行必要的容量规划，以确保系统稳定运行。

Hadoop高可用集群搭建