【中培偉業】本文的所有部署都基于cloudera公司的CDH4,CDH4是cloudera公司包裝好的hadoop生態圈一系列yum包，把CDH4放到自己的yum倉庫中，能極大的提高hadoop環境部署的簡易性。
　　前言
　　折騰了一段時間hadoop的部署管理，寫下此系列博客記錄一下。
　　為了避免各位做部署這種重復性的勞動，我已經把部署的步驟寫成腳本，各位只需要按著本文把腳本執行完，整個環境基本就部署完了。部署的腳本我放在了開源中國的git倉庫里。
　　本文的所有部署都基于cloudera公司的CDH4,CDH4是cloudera公司包裝好的hadoop生態圈一系列yum包，把CDH4放到自己的yum倉庫中，能極大的提高hadoop環境部署的簡易性。
　　本文的部署過程中涵蓋了namenode的HA實現，hadoop管理的解決方案（hadoop配置文件的同步，快速部署腳本等）。
　　環境準備
　　一共用5臺機器作為硬件環境，全都是centos 6.4
　　namenode & resourcemanager 主服務器: 192.168.1.1
　　namenode & resourcemanager 備服務器: 192.168.1.2
　　datanode & nodemanager 服務器: 192.168.1.100 192.168.1.101 192.168.1.102
　　zookeeper 服務器集群(用于namenode 高可用的自動切換): 192.168.1.100 192.168.1.101
　　jobhistory 服務器(用于記錄mapreduce的日志): 192.168.1.1
　　用于namenode HA的NFS: 192.168.1.100
　　環境部署
　　一、加入CDH4的YUM倉庫
　　1.最好的辦法是把cdh4的包放到自建的yum倉庫中,如何自建yum倉庫請看 自建YUM倉庫
　　2.如果不想自建yum倉庫，在所有的hadoop機器執行以下操作加入cdn4的yum倉庫
　　wget http://archive.cloudera.com/cdh4/one-click-install/redhat/6/x86_64/cloudera-cdh-4-0.x86_64.rpm
　　sudo yum --nogpgcheck localinstall cloudera-cdh-4-0.x86_64.rpm
　　二、創建用于namenode HA的NFS服務器
　　1.登錄192.168.1.100,執行以下腳本createNFS.sh
　　#!/bin/bash
       yum -y install rpc-bind nfs-utils
　　mkdir -p /data/nn_ha/
　　echo "/data/nn_ha  *(rw,root_squash,all_squash,sync)" >> /etc/exports
　　/etc/init.d/rpcbind start
　　/etc/init.d/nfs  start
　　chkconfig  --level 234 rpcbind   on
　　chkconfig  -level 234 nfs  on
　　三、Hadoop Namenode & resourcemanager 主服務器 環境部署
　　1.登錄192.168.1.1，創建腳本目錄，把腳本從git倉庫復制下來
　　yum –y install git
　　mkdir –p /opt/
　　cd /opt/
　　git clone http://git.oschina.net/snake1361222/hadoop_scripts.git
　　/etc/init.d/iptables stop
　　2.修改hostname
　　sh /opt/hadoop_scripts/deploy/AddHostname.sh
　　3.修改部署腳本的配置文件
　　vim /opt/kingsoft/hadoop_scripts/deploy/config
　　#添加master服務器的地址，也就是namenode主服務器
　　master="192.168.1.1"
　　#添加nfs服務器地址
　　nfsserver="192.168.1.100"
　　4.編輯hosts文件(此文件會同步到hadoop集群所有機器)
　　vim /opt/hadoop_scripts/share_data/resolv_host
　　127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
　　::1  　　localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
　　192.168.1.1 nn.dg.hadoop.cn
　　192.168.1.2 nn2.dg.hadoop.cn
　　192.168.1.100 dn100.dg.hadoop.cn
　　192.168.1.101 dn101.dg.hadoop.cn
　　192.168.1.102 dn102.dg.hadoop.cn
　　5.執行部署腳本CreateNamenode.sh
　　sh /opt/hadoop_scripts/deploy/CreateNamenode.sh
　　6.搭建saltstack master
　　PS:類似于puppet的服務器管理開源工具，比較輕量，在這里用于管理hadoop集群，調度datanode，關于saltstack的詳細請看 SaltStack部署與使用
　　a.安裝
　　yum -y install salt salt-master
　　b.修改配置文件`/etc/salt/master`,下面標志的是需要修改的項
　　修改監聽IP：
　　interface: 0.0.0.0
　　多線程池：
　　worker_threads: 5
　　開啟任務緩存：（官方描敘開啟緩存能承載5000minion）
　　job_cache
　　開啟自動認證：
　　auto_accept: True
　　c.開啟服務
　　/etc/init.d/salt-master start
　　chkconfig  salt-master on
　　7.部署過程中已經把我的sample配置復制過去了，所以只需要修改部分配置文件
　　a. /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml (其實就是按實際修改主機名地址)
　　<property>
　　<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.ns1</name>
　　<value>nn.dg.hadoop.cn:8020</value>
　　<description>定義ns1的rpc地址</description>
　　</property>
　　<property>
　　<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.ns2</name>
　　<value>nn2.dg.hadoop.cn:8020</value>
　　<description>定義ns2的rpc地址</description>
　　</property>
　　<property>
　　<name>ha.zookeeper.quorum</name>
　　<value>dn100.dg.hadoop.cn:2181,dn101.dg.hadoop.cn:2181,dn102.dg.hadoop.cn:2181,</value>
　　<description>指定用于HA的ZooKeeper集群機器列表</description>
　　</property>
　　b. mapred-site.xml
　　<property>
　　<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
　　<value>nn.dg.hadoop.cn:10020</value>
　　</property>
　　<property>
　　<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
　　<value>nn.dg.hadoop.cn:19888</value>
　　</property>
　　c. yarn-site.xml
　　property>
　　<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
　　<value>nn.dg.hadoop.cn:8031</value>
　　</property>
　　<property>
　　<name>yarn.resourcemanager.address</name>
　　<value>nn.dg.hadoop.cn:8032</value>
　　</property>
　　<property>
　　<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
　　<value>nn.dg.hadoop.cn:8030</value>
　　</property>
　　<property>
　　<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
　　<value>nn.dg.hadoop.cn:8033</value>
　　</property>
　　三、Hadoop Namenode & resourcemanager 備服務器 環境部署
　　1.登錄192.168.1.2，創建腳本目錄，從主服務器把腳本同步過來
　　/etc/init.d/iptables stop
　　mkdir &ndash;p /opt/hadoop_scripts
　　rsync &ndash;avz 192.168.1.1::hadoop_s   /opt/hadoop_scripts
　　2.執行部署腳本CreateNamenode.sh
　　sh /opt/hadoop_scripts/deploy/CreateNamenode.sh
　　3.同步hadoop配置文件
　　rsync &ndash;avz 192.168.1.1::hadoop_conf  /etc/hadoop/conf
　　4.部署saltstack客戶端
　　sh /opt/hadoop_scripts/deploy/salt_minion.sh
　　四、zookeeper服務器集群部署
　　zookeeper是一個開源分布式服務，在這里用于namenode 的auto fail over功能。
　　1.安裝
　　yum install zookeeper zookeeper-server
　　2.修改配置文件/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg
　　maxClientCnxns=50
　　# The number of milliseconds of each tick
　　tickTime=2000
　　# The number of ticks that the initial
　　# synchronization phase can take
　　initLimit=10
　　# The number of ticks that can pass between
　　# sending a request and getting an acknowledgement
　　syncLimit=5
　　# the directory where the snapshot is stored.
　　dataDir=/var/lib/zookeeper
　　# the port at which the clients will connect
　　clientPort=2181
　　#這里指定zookeeper集群內的所有機器,此配置集群內機器都是一樣的
　　server.1=dn100.dg.hadoop.cn :2888:3888
　　server.2=dn101.dg.hadoop.cn:2888:3888
　　3.指定當前機器的id,并開啟服務
　　#譬如當前機器是192.168.1.100(dn100.dg.hadoop.cn),它是server.1，id是1，SO：
　　echo "1" >  /var/lib/zookeeper/myid
　　chown -R zookeeper.zookeeper /var/lib/zookeeper/
　　service zookeeper-server init
　　/etc/init.d/zookeeper-server start
　　chkconfig zookeeper-server on
　　#如此類推，部署192.168.1.101
　　五、datanode & nodemanager 服務器部署
　　1.登錄datanode機器,創建腳本目錄，從主服務器把腳本同步過來
　　/etc/init.d/iptables stop
　　mkdir &ndash;p /opt/hadoop_scripts
　　rsync &ndash;avz 192.168.1.1::hadoop_s   /opt/hadoop_scripts
　　2.修改hostname，執行部署腳本 CreateDatanode.sh
　　sh /opt/hadoop_scripts/deploy/AddHostname.sh
　　sh /opt/hadoop_scripts/deploy/CreateDatanode.sh
　　集群初始化
　　到這里，hadoop集群的環境已部署完畢，現在開始初始化集群
　　一、namenode的HA高可用初始化
　　1.在namenode主服務器(192.168.1.1)執行zookeeper的failover功能格式化
　　sudo &ndash;u hdfs hdfs zkfc &ndash;formatZK
　　2.把zookeeper集群服務啟動(192.168.1.100  192.168.1.101 )
　　/etc/init.d/zookeeper-server start
　　3.把namenode主備服務器的zkfc服務起來(192.168.1.1  192.168.1.2)
　　/etc/init.d/hadoop-hdfs-zkfc start
　　4.在namenode主服務器(192.168.1.1)格式化hdfs
　　#確保是用hdfs用戶格式化
　　sudo -u hdfs hadoop namenode &ndash;format
　　5.第一次搭建namenode高可用，需要把name.dir下面的數據復制到namenode備服務器（此坑花了好多時間）
　　a.在主服務器(192.168.1.1)執行
　　tar -zcvPf /tmp/namedir.tar.gz /data/hadoop/dfs/name/
　　nc -l 9999 < /tmp/namedir.tar.gz
　　b.在備服務器(192.168.1.2)執行
　　wget 192.168.1.1:9999 -O /tmp/namedir.tar.gz
　　tar -zxvPf /tmp/namedir.tar.gz
　　6.主從服務都啟動
　　/etc/init.d/hadoop-hdfs-namenode start
　　/etc/init.d/hadoop-yarn-resourcemanager start
　　7.查看hdfs的web界面
　　http://192.168.1.1:9080
　　http://192.168.1.2:9080
　　#如果在web界面看到兩個namenode都是backup狀態，那就是auto fail over配置不成功
　　#查看zkfc日志(/var/log/hadoop-hdfs/hadoop-hdfs-zkfc-nn.dg.s.kingsoft.net.log)
　　#查看zookeeper集群的日志(/var/log/zookeeper/zookeeper.log)
　　8.現在可以嘗試關閉namenode主服務，看是否能主從切換
　　二、hdfs集群開啟
　　到這里，所有hadoop部署已完成，現在開始把集群啟動，驗證效果
　　1.把所有datanode服務器啟動
　　#還記得之前搭建的saltstack管理工具不，現在開始發揮它的作用,登錄saltstack master(192.168.1.1)執行
　　salt -v "dn*" cmd.run "/etc/init.d/hadoop-hdfs-datanode start"
　　2.查看hdfs web界面,看是否都成為live nodes
　　3.如果沒有問題，現在可以嘗試hdfs操作
　　#創建一個tmp目錄
　　sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir /tmp
　　#創建一個10G大小的空文件,計算它的MD5值，并放入hdfs
　　dd if=/dev/zero of=/data/test_10G_file bs=1G count=10
　　md5sum /data/test_10G_file
　　sudo -u hdfs hdfs dfs -put /data/test_10G_file  /tmp
　　sudo -u hdfs hdfs dfs -ls /tmp
　　#現在可以嘗試關閉一臺datanode,然后把剛才的測試文件拉取出來，再算一次MD5看是否一樣
　　sudo -u hdfs hdfs dfs -get /tmp/test_10G_file /tmp/
　　md5sum /tmp/test_10G_file
　　三、yarn集群開啟
　　hadoop除了hdfs用于大數據的分布式存儲，還有更重要的組件，分布式計算(mapreduce)。現在我們來把mapreducev2 yarn集群啟動
　　1.在主服務器把resourcemanager服務起來（192.168.1.1）
　　/etc/init.d/hadoop-yarn-resourcemanager start
　　2.把所有nodemanager服務啟動
　　#還是登陸saltstack master，執行
　　salt -v "dn*" cmd.run "/etc/init.d/hadoop-yarn-nodemanager start"
　　3.查看yarn 任務追蹤界面(http://192.168.1.1:9081/),看是否所有nodes都已加入
　　4.hadoop自帶有基準測試的mapreduce實例，我們利用它來測試yarn環境是否正常
　　#TestDFSIO測試HDFS的讀寫性能,寫10個文件，每個文件1G.
　　su hdfs -
　　hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.0.0-cdh4.2.1-tests.jar TestDFSIO  -write -nrFiles 10 -fileSize 1000
　　#Sort測試MapReduce
　　##向random-data目錄輸出數據
　　hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar randomwriter  random-data
　　##運行sort程序
　　hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar sort random-data sorted-data
　　##驗證sorted-data 文件是否排好序
　　hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.0.0-cdh4.2.1-tests.jar testmapredsort -sortInput random-data
　　-sortOutput sorted-data
　　總結
　　在折騰hadoop集群的部署是還是遇到了很多坑，打算下篇寫自己所遭遇的問題。通過本文部署遇到問題的可以聯系一下我,互相交流一下。當然也歡迎大家一起修改部署的腳本。