Hadoop2.6.5 完全分布式搭建（hdfs+mapreduce-on-yarn）

环境

linux Centos6.8

jdk1.8

zookeeper集群环境

角色预设

	NN-1	NN-2	DN	ZK	ZKFC	JNN	RS	NM
node01	*				*	*
node02		*	*	*	*	*		*
node03			*	*		*	*	*
node04			*	*			*	*

hdfs配置

1、hdfs-site.xml

<property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</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>node1:8020</value>
</property>
<property>
	  <name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>
	  <value>node2:8020</value>
</property>
<property>
	  <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>
	  <value>node1:50070</value>
</property>
<property>
	  <name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
	  <value>node2:50070</value>
</property>
<property>
	  <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
	  <value>qjournal://node1:8485;node2:8485;node3:8485/mycluster</value>
</property>

<property>
	  <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
	  <value>/var/hadoop/ha/jn</value>
</property>
<property>
	  <name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</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>/root/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<property>
	<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
	<value>true</value>
</property>

2、core-site.xml

<property>
      <name>fs.defaultFS</name>
      <value>hdfs://mycluster</value>
</property>
<property>
       <name>ha.zookeeper.quorum</name>
       <value>node2:2181,node3:2181,node4:2181</value>
</property>
<property>
       <name>hadoop.tmp.dir</name>
       <value>/var/hadoop/fully</value>
</property>

3、将环境执行文件中的JAVA_HOME均改为本地jdk的绝对路径：hadoop-env.sh  mapred-env.sh  yarn-env.sh

4、所有的datanode节点的slaves文件中添加：

                                                                     node2
                                                                            node3
                                                                            node4

第一次启动

1、先启动三个JNN

hadoop-daemon.sh start journalnode

2、第一台NameNode

hdfs namenode -format
hadoop-daemon.sh start namenode

3、另一台NameNode

hdfs namenode  -bootstrapStandby

4、第一台NameNode

start-dfs.sh
hdfs zkfc -formatZK

5、另一台NameNode

hdfs zkfc -formatZK

6、第一台NameNode

stop-dfs.sh && start-dfs.sh  ||  hadoop-daemon.sh start zkfc

第一次启动完成

第二次启动

1，启动zk

2，start-dfs.sh

 

Map-Reduse-On-Yarn配置

1、mapred-site.xml

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

2、yarn-site.xml

<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.cluster-id</name>
   <value>cluster1</value>
</property>
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
   <value>rm1,rm2</value>
</property>
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
   <value>node3</value>
</property>
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
   <value>node4</value>
</property>
<property>
   <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
   <value>node2:2181,node3:2181,node4:2181</value>
</property>

3、启用Yarn

      start-yarn.sh

       yarn-daemon.sh start resourcemanager

Linux 执行jar ： hadoop jar WordCount.jar com.self.study.wordcount.WordCount