【Hadoop】--HA高可用搭建--3.2.2

修改环境配置文件 hadoop-env.sh

bash 复制代码
# 在文件末尾添加以下内容:
# java_home记得修改
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0xxxx
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

修改核心配置文件 core-site.xml

bash 复制代码
# 在configuration 节点中添加以下内容

    <!-- 设置 NameNode 节点的 URI (包括协议、主机名称、端口号),用于 NameNode 与 DataNode 之间的通讯 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hdfs-yjx</value>
    </property>

    <!-- 设置 Hadoop 运行时临时文件的存放位置,比如 HDFS 的 NameNode 数据默认存放在该目录 -->
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/var/yjx/hadoop/ha</value>
    </property>

    <!-- 设置 Web 界面访问数据时使用的用户名 -->
    <property>
        <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
        <value>root</value>
    </property>

    <!-- 配置 HA (高可用),需要一组 Zookeeper 地址,以逗号分隔 -->
    <!-- 该参数被 ZKFailoverController 用于自动故障转移(Failover) -->
    <property>
        <name>ha.zookeeper.quorum</name>
        <value>node01:2181,node02:2181,node03:2181</value>
    </property>

    <!-- 该参数表示可以通过 httpfs 接口访问 HDFS 的 IP 地址限制 -->
    <!-- 配置 root(超级用户)允许通过 httpfs 方式访问 HDFS 的主机名或域名 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
        <value>*</value>
    </property>

    <!-- 通过 httpfs 接口访问的用户获得的群组身份 -->
    <!-- 配置允许通过 httpfs 方式访问的客户端的用户组 -->
    <property>
        <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
        <value>*</value>
    </property>

修改 HDFS 配置文件 hdfs-site.xml

bash 复制代码
[root@node01 hadoop]# vim hdfs-site.xml

# 在configuration 节点中添加以下内容:

    <!-- 设置 NameService(HDFS 命名服务),支持多个 NameNode 的 HA 配置 -->
    <property>
        <name>dfs.nameservices</name>
        <value>hdfs-yjx</value>
    </property>

    <!-- 设置 NameNode ID 列表,hdfs-yjx 对应 dfs.nameservices -->
    <property>
        <name>dfs.ha.namenodes.hdfs-yjx</name>
        <value>nn1,nn2</value>
    </property>

    <!-- 设置 NameNode 的 RPC 地址和端口 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.hdfs-yjx.nn1</name>
        <value>node01:8020</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.rpc-address.hdfs-yjx.nn2</name>
        <value>node02:8020</value>
    </property>

    <!-- 设置 NameNode 的 Web 界面访问地址和端口 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.hdfs-yjx.nn1</name>
        <value>node01:9870</value>
    </property>

    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address.hdfs-yjx.nn2</name>
        <value>node02:9870</value>
    </property>

    <!-- 设置 JournalNode 共享存储,用于存放 HDFS EditLog -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
        <value>qjournal://node01:8485;node02:8485;node03:8485/hdfs-yjx</value>
    </property>

    <!-- 设置 JournalNode 日志存储路径 -->
    <property>
        <name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
        <value>/var/yjx/hadoop/ha/qjm</value>
    </property>

    <!-- 设置客户端连接 Active NameNode 的代理类 -->
    <property>
        <name>dfs.client.failover.proxy.provider.hdfs-yjx</name>
        <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
    </property>

    <!-- HDFS-HA 发生脑裂时的自动处理方法 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.methods</name>
        <value>sshfence</value>
        <value>shell(true)</value>
    </property>

    <!-- 失效转移时使用的 SSH 私钥文件 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
        <value>/root/.ssh/id_rsa</value>
    </property>

    <!-- 是否启用 HDFS 自动故障转移 -->
    <property>
        <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!-- 设置 HDFS 默认的数据块副本数(可在文件创建时覆盖) -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>

修改 workers:[root@node01 hadoop]# vim workers

bash 复制代码
node01
node02
node03

启动

bash 复制代码
# 首先启动 ZooKeeper(三台机器都需要执行)。

[root@node01 hadoop]# zkServer.sh start
[root@node01 hadoop]# zkServer.sh status

# 然后启动 JournalNode(三台机器都需要执行)。
[root@node01 hadoop]# hdfs --daemon start journalnode

# 最后格式化 NameNode 等相关服务并启动集群
# 格式化 node01 的 namenode(第一次配置的情况下使用)
[root@node01 ~]# hdfs namenode -format

# 启动 node01 的 namenode
[root@node01 ~]# hdfs --daemon start namenode

# node02 节点同步镜像数据
[root@node02 ~]# hdfs namenode -bootstrapStandby

# 格式化 zkfc(第一次配置的情况下使用)
[root@node01 ~]# hdfs zkfc -formatZK

# 启动 HDFS
[root@node01 ~]# start-dfs.sh

关闭 hadoop

bash 复制代码
# 先关闭 HDFS。
[root@node01 ~]# stop-dfs.sh

# 再关闭 ZooKeeper(三台机器都需要执行)。
[root@node01 ~]# zkServer.sh stop

# 启动|关闭 所有节点和进程
[root@node01 ~]# start-all.sh
[root@node01 ~]# stop-all.sh

[root@node01 ~]# mapred --daemon start historyserver
相关推荐
GIS数据转换器12 小时前
GIS+大模型助力安全风险精细化管理
大数据·网络·人工智能·安全·无人机
hg011812 小时前
今年前10个月天津进出口总值6940.2亿元
大数据
每天进步一点_JL13 小时前
事务与消息中间件:分布式系统中的可见性边界问题
分布式·后端
byte轻骑兵13 小时前
时序数据库选型指南:从大数据视角看IoTDB的核心优势
大数据·时序数据库·iotdb
Leo.yuan14 小时前
制造业都在说BOM,为什么BOM这么重要?
大数据·bom·企业数字化·数字赋能
能鈺CMS14 小时前
内容付费系统全面解析:构建知识变现体系的最强工具(2025 SEO 深度专题)
大数据·人工智能·html
静若繁花_jingjing16 小时前
ZooKeeper & Nacos
分布式·zookeeper·云原生
wanhengidc16 小时前
云手机中分布式存储的功能
运维·服务器·分布式·游戏·智能手机·云计算
u***j32416 小时前
HarmonyOS分布式能力核心技术深度解析
分布式·华为·harmonyos
7***n7516 小时前
HarmonyOS分布式数据管理
分布式·华为·harmonyos