高可用性Hadoop集群的部署指南
Hadoop集群的三种方式
Hadoop集群的三种⽅式1,Local(Standalone) Mode 单机模式$ mkdir input$ cp etc/hadoop/*.xml input$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'$ cat output/*解析$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'input 夹下⾯的⽂件：capacity-scheduler.xml core-site.xml hadoop-policy.xml hdfs-site.xml httpfs-site.xml yarn-site.xml bin/hadoop hadoop 命令jar 这个命令在jar包⾥⾯share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar 具体位置grep grep 函数input grep 函数的⽬标⽂件夹output grep 函数结果的输出⽂件夹'dfs[a-z.]+' grep 函数的匹配正则条件直译：将input⽂件下⾯的⽂件中包含 'dfs[a-z.]+' 的字符串给输出到output ⽂件夹中输出结果：part-r-00000 _SUCCESScat part-r-00000：1 dfsadmin在hadoop-policy.xml 存在此字符串2,Pseudo-Distributed Operation 伪分布式在 etc/hadoop/core.site.xml 添加以下属性<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://:8020</value> 是主机名，已经和ip相互映射</property>还需要覆盖默认的设定,mkdir -p data/tmp<property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/modules/hadoop-2.5.0/data/tmp</value> 是主机名，已经和ip相互映射</property>垃圾箱设置删除⽂件保留时间（分钟）<property><name>fs.trash.interval</name><value>10080</value></property></configuration>etc/hadoop/hdfs-site.xml: 伪分布式1个备份<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property>配置从节点<property><name>node.secondary.http-address</name><value>主机名:50090</value></property></configuration>格式化元数据，进⼊到安装⽬录下bin/hdfs namenode -format启动namenode,所有的命令都在sbin下，通过ls sbin/ 可以查看sbin/hadoop-daemon.sh start namenode hadoop 的守护线程启动(主数据)sbin/hadoop-daemon.sh start datanode 启动datanode（从数据）nameNode都有个web⽹页,端⼝50070创建hdfs ⽂件夹，创建在⽤户名下⾯bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/chris查看⽂件夹bin/hdfs dfs -ls -R / 回调查询本地新建⽂件夹mkdir wcinput mkdir wcoutput vi wc.input创建wc.input⽂件，并写⼊内容hdfs⽂件系统新建⽂件夹bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/chris/mapreduce/wordcount/input本地⽂件上传hdfs⽂件系统bin/hdfs dfs -put wcinput/wc.input /user/chris/mapreduce/wordcount/input/在hdfs⽂件系统上使⽤mapreduce$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jar wordcount /user/chris/mapreduce/wordcount/input /user/chris/mapreduce/wordcount/output红⾊代表：读取路径蓝⾊代表：输出路径所以mapreduce的结果已经写到了hdfs的输出⽂件⾥⾯去了Yarn on a Single Node/opt/modules/hadoop-2.5.0/etc/hadoop/yarn-site.xml 在hadoop的安装路径下<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value></value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property></configuration>yarn 的配置已经完成在同⼀⽬录下slave⽂件上添加主机名或者主机ip,默认是localhostyarn-env.sh 和 mapred-env.sh把JAVA_HOME 更改下，防⽌出错export JAVA_HOME=/home/chris/software/jdk1.8.0_201将mapred-site.xml.template 重命名为mapred-site.xml,同时添加以下配置<configuration><property><name></name><value>yarn</name></property></configuration>先将/user/chris/mapreduce/wordcount/output/删除再次执⾏$ bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.2.jarwordcount /user/chris/mapreduce/wordcount/input /user/chris/mapreduce/wordcount/output伪分布式执⾏完毕，mapreduce 执⾏在了yarn 上3，完全分布式基于伪分布式，配置好⼀台机器后，分发⾄其它机器step1: 配置ip 和 hostname 映射vi /etc/hosts192.168.178.110 hella-hadoop192.168.178.111 hella-hadoop02192.168.178.112 hella-hadoop03同时在window以下路径也得设置C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts192.168.178.110 hella-hadoop192.168.178.111 hella-hadoop02192.168.178.112 hella-hadoop03具体可参考linux ip hostname 映射step2:部署（假设三台机器）不同机器配置不同的节点部署：hella-hadoop hella-hadoop02 hella-hadoop03HDFS:NameNodeDataNode DataNode DataNodeSecondaryNameNodeYARN:ResourceManagerNodeManager NodeManager NodeManager MapReduce:JobHistoryServer配置：* hdfshadoop-env.shcore.site.xmlhdfs-site.xmlslaves*yarnyarn-env.shyarn-site.xmlslaves*mapreducemapred-env.shmapred-site.xmlstep3:修改配置⽂件core.xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://:8020</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/opt/app/hadoop-2.5.0/data/tmp</value></property><property><name>fs.trash.interval</name><value>10080</value></property></configuration>hdfs-site.xml<configuration><property><name>node.secondary.http-address</name><value>:50090</value></property></configuration>slavesyarn-site.xml<configuration><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value></value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><!--NodeManager Resouce --><property><name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name><value>4096</value></property><property><name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name><value>4</value></property><property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value></property><property><name>yarn.log-aggregation-retain-seconds</name><value>640800</value></property></configuration>mapred-site.xml<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>:19888</value></property></configurationstep4:集群的配置路径在各个机器上要⼀样，⽤户名⼀样step5: 分发hadoop 安装包⾄各个机器节点scp -p 源节点⽬标节点使⽤scp 命令需要配置ssh ⽆密钥登陆，博⽂如下：step6:启动并且test mapreduce可能会有问题No route to Host 的Error，查看hostname 以及 ip 配置，或者是防⽕墙有没有关闭防⽕墙关闭，打开，状态查询，请参考以下博⽂：4，完全分布式+ HAHA全称：HDFS High Availability Using the Quorum Journal Manager 即 HDFS⾼可⽤性通过配置分布式⽇志管理HDFS集群中存在单点故障（SPOF）,对于只有⼀个NameNode 的集群，若是NameNode 出现故障，则整个集群⽆法使⽤，知道NameNode 重新启动。
Hadoop的安装与配置
Hadoop的安装与配置建立一个三台电脑的群组，操作系统均为Ubuntu，三个主机名分别为wjs1、wjs2、wjs3。
1、环境准备：所需要的软件及我使用的版本分别为：Hadoop版本为0.19.2，JDK版本为jdk-6u13-linux-i586.bin。
由于Hadoop要求所有机器上hadoop的部署目录结构要相同，并且都有一个相同的用户名的帐户。
所以在三台主机上都设置一个用户名为“wjs”的账户，主目录为/home/wjs。
a、配置三台机器的网络文件分别在三台机器上执行：sudo gedit /etc/network/interfaceswjs1机器上执行：在文件尾添加：auto eth0iface eth0 inet staticaddress 192.168.137.2gateway 192.168.137.1netmask 255.255.255.0wjs2和wjs3机器上分别执行：在文件尾添加：auto eth1iface eth1 inet staticaddress 192.168.137.3（wjs3上是address 192.168.137.4）gateway 192.168.137.1netmask 255.255.255.0b、重启网络：sudo /etc/init.d/networking restart查看ip是否配置成功：ifconfig{注：为了便于“wjs”用户能够修改系统设置访问系统文件，最好把“wjs”用户设为sudoers（有root权限的用户），具体做法：用已有的sudoer登录系统，执行sudo visudo -f /etc/sudoers,并在此文件中添加以下一行：wjsALL=(ALL)ALL,保存并退出。
}c、修改三台机器的/etc/hosts,让彼此的主机名称和ip都能顺利解析，在/etc/hosts中添加：192.168.137.2 wjs1192.168.137.3 wjs2192.168.137.4 wjs3d、由于Hadoop需要通过ssh服务在各个节点之间登陆并运行服务，因此必须确保安装Hadoop的各个节点之间网络的畅通，网络畅通的标准是每台机器的主机名和IP地址能够被所有机器正确解析（包括它自己）。
K8S高可用【多master】集群部署
K8S⾼可⽤【多master】集群部署CI、CD、K8S⾼可⽤集群部署及使⽤⽬录第三章 K8S基本概念及搭建环境准备 (3)1、架构及服务 (3)2、基本概念 (3)3、组件说明、POD (4)4、IP地址规划 (4)5、操作系统内核版本 (5)6、修改hosts【所有节点】 (5)7、修改hostname【各节点依次操作】 (5)8、配置ntp服务并同步【所有节点】 (6)9、关闭防⽕墙和selinux【所有节点】 (6)10、关闭swap【所有节点】【必须】 (6)11、设置系统参数【所有节点】 (6)第四章安装keepalived和haproxy (7)1、yum安装Keepalived【三个master节点】 (8)2、配置Keepalived【三个master节点】 (8)3、启动Keepalived【三个master节点】 (10)4、查看⽹络状态和测试漂移【三个master节点】 (11)5、安装haproxy【三个mster节点】 (11)6、配置haproxy【三个master节点】 (11)7、启动并检测haproxy【三个master】 (14)8、检测haproxy端⼝【三个master】 (14)第五章 docker、容器、镜像、仓库管理 (14)1、卸载docker旧版本【所有节点】 (14)2、安装docker【所有节点】 (14)3、配置镜像加速器【所有节点，可⽤内部的】 (15)4、启动并查看docker服务【所有节点】 (15)5、驱动、镜像、容器、仓库【⾮必须】 (16)6、dockerHUB远程镜像仓库的使⽤【⾮必须】 (18)6、制作镜像并推送到远程仓库dockerHub (18)7、搭建Harbor私有仓库【⾮必须】 (20)8、将制作的镜像推送到私有仓库Harbor 全流程 (20)第六章安装kubelet、kubeadm、kubectl (22)1、配置kubernetes的阿⾥云yun源【所有节点】 (22)2、安装指定版本kubelet【所有节点】 (22)3、启动kubelet服务【所有节点】 (23)4、安装kubeadm (23)5、创建kubeadm配置的yaml⽂件【只主master】 (23)6、初始化第⼀个节点 (24)7、配置kubectl环境变量【master01】 (24)8、查看组件状态【master01】 (25)9、查看POD状态【master01】 (25)10、配置flannel插件的yaml⽂件【master01】 (25)11、创建flanner相关role和pod (29)12、加⼊集群【master01】 (30)13、其余两个master节点都加⼊集群【master02、master03】 (30)14、环境变量【在master01】去掉sudo (31)15、node节点加⼊集群[NODE01\NODE02] (31)16、查看各个节点加⼊集群情况 (31)第七章配置UI dashboard (32)1、创建 dashboard.yaml 并启动 (32)2、运⾏dashborad (36)3、Dashboard 创建 ServiceAccount 并绑定 Admin ⾓⾊ (36)4、运⾏dashboard的⽤户和⾓⾊绑定 (37)5、运⾏dashboard并登陆 (37)6、dashboard可以⽤的部署⽅式 (37)7、另外⼀种UI：kuboard (38)8、kubectl常⽤命令 (38)第⼋章DASHBOARD 2.0 (39)1、安装calico⽹络插件 (39)2、calico主要步骤 (39)3、查看⽹络 (39)4、Calico⼯具安装 (39)5、安装dashboard2.0 (42)6、dashboard2.0解决经验 (42)第九章服务发现Ingress (42)1、七层负载均衡 (43)2、七层负载均衡优点 (43)3、ingress简单原理 (44)4、基于Traefik的ingress部署 (45)5、访问ingress的UI dashboard (48)6、Ingress对象（以teaefik本⾝的dashboard为例） (48)7、测试ingress域名访问 (49)第⼗章持久化存储(pv/pvc/StorageClass) (51)1、PV-持久化卷 (51)2、NFS (51)3、调⽤NFS （master上或其它节点操作） (52)4、PV的创建 (52)5、PVC新建及绑定 (53)6、使⽤ PVC（⽤ng测试） (53)7、存储测试结果访问 (54)8、StorageClass的配置 (55)第三章 K8S基本概念及搭建环境准备1、架构及服务Iaas ：基础架构服务阿⾥云代表Paas：平台及服务新浪云，免运维，dockerSaas:软件及服务Mesos 和 SWARM(docker母公司的) 淘汰阿⾥云有kubernetes的组件选项，k8s采⽤go语⾔2、基本概念轻量级、资源消耗⼩，弹性伸缩、负载均衡（天然的，最新的采⽤IPVS框架，中国的）Pod控制器：掌握各种控制器的特点服务发现：掌握svc原理和服务⽅式服务分类：有状态服务：如数据库，⽐如被踢出集群，再回来就不能⽤了⽆状态服务：如apache，docker更适合⽆状态服务存储：⽤于有状态服务的数据安全：集群的认证、鉴权、访问控制HELM部署：类似于Linux的yum安装，这个是安装⼀个集群3、组件说明、PODAPIserver:所有服务访问统⼀⼊⼝controllermanager：维护副本的期望数⽬scheduler：负责介绍任务，选择合适节点接受任务ETCD：键值对数据库，存储K8S集群重要信息（持久化）Kubectl :实现容器⽣命周期管理Kubectl proxy:写⼊规则⾄ipvsCoredns：可以为集群中的SVC创建⼀个A记录Dashboard：B/S结构的访问体系Ingress:官⽅实现的是4层代理，ingress实现的是7层代理（域名，主机名）Federation：跨K8SPROMETHEUS⾃主式POD，控制器管理的pod4、IP地址规划⾼可⽤K8S集群为避免脑裂⼀般采⽤如三、五、七等奇数个mater节点，⾸先要有⼀个 master 节点，可以先将单⼀节点集群构建完毕，然后再让其他服务器加⼊组成三个master 节点⾼可⽤，然后再以⼯作节点 Node 加⼊。
大数据集群部署方案
八、风险与应对措施
1.技术风险：关注技术动态，及时更新和升级相关软件。
2.数据安全风险：加强数据安全防护措施，定期进行合规性检查。
3.人才短缺：加强团队培训，提高技能水平。
4.成本控制：合理规划项目预算，控制成本。
九、总结
本方案为企业提供了一套完整、科学的大数据集群部署方案，旨在实现高效、稳定的数据处理和分析。通过严谨的技术选型和部署架构设计，确保数据安全、合规性。同时，注重运维保障和人才培养，提高大数据应用能力。在项目实施过程中，积极应对各类风险，确保项目顺利推进，为企业创造持续的业务价值。
二、项目目标
1.搭建一套完整的大数据集群环境，满足业务部门对数据处理、分析、挖掘的需求。
2.确保集群系统的高可用性、高性能、易扩展性，降低运维成本。
3.遵循国家相关法律法规，确保数据安全与合规性。
三、技术选型
1.分布式存储：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行数据存储，确保数据的高可靠性和高可用性。
- Kafka集群：用于收集和传输实时数据，支持实时数据处理。
五、数据安全与合规性
1.数据加密：对存储在HDFS上的数据进行加密，防止数据泄露。
2.访问控制：采用Kerberos进行身份认证，结合HDFS权限管理，实现数据访问控制。
3.数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理，确保数据合规使用。
4.审计日志：开启Hadoop审计日志，记录用户操作行为，便于审计和监控。
- ZooKeeper集群：负责集群的分布式协调服务，确保集群的高可用性。
- Kafka集群：用于收集和传输实时数据，为实时数据处理提供支持。
五、数据安全与合规性
1.数据加密：对存储在HDFS上的数据进行加密处理，防止数据泄露。
hadoop安装以及配置启动命令
hadoop安装以及配置启动命令本次安装使⽤的Hadoop⽂件是badou学院的Hadoop1.2.1.tar.gz，以下步骤都是在此版本上进⾏。
1、安装，通过下载tar.gz⽂件安装到指定⽬录2、安装好后需要配置Hadoop集群配置信息： 在hadoop的conf路径中的masters中添加master(集群机器主的hostname)在slaves中添加集群的slave的hostname名称名称对应的是各⾃机器的hostname这样通过hosts⽂件中配置的域名地址映射可以直接找到对应的机器 a、core-site.xml 在xml⽂件中添加<property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/usr/local/src/hadoop.1.2.1/tmp</value></property> <property><name></name><value>hdfs://192.168.79.10:9000</value></property> c、hdfs-site.xml 在⽂件中添加<property><name>dfs.replication</name><value>3</value></property><!-- 复制节点数 --> d、hadoop-env.xml 在⽂件中添加export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk1.6.0_45 步骤2配置好后将当前hadoop⽂件夹复制到集群中其他机器上，只需要在对应机器上修改其对应的ip、port、jdk路径等信息即可搭建集群3、配置好Hadoop环境后需要测试环境是否可⽤： a、⾸先进⼊Hadoop的安装⽬录，进⼊bin⽬录下，先将Hadoop环境初始化，命令：./hadoop namenode -format b、初始化之后启动Hadoop,命令:./start_all.sh c、查看Hadoop根⽬录下的⽂件，命令:./hadoop fs -ls/ d、上传⽂件，命令:./hadoop fs -put ⽂件路径 e、查看⽂件内容，命令：./hadoopo fs -cat hadoop⽂件地址注意：在安装Hadoop环境时先安装好机器集群，使得⾄少3台以上（含3台）机器之间可以免密互相登录（可以查看上⼀篇的linux的ssh免密登录）执⾏Python⽂件时的部分配置/usr/local/src/hadoop-1.2.1/bin/hadoop/usr/local/src/hadoop-1.2.1/contrib/streaming/hadoop-streaming-1.2.1.jar。
1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）
1.Hadoop集群搭建（单机伪分布式）>>>加磁盘1）⾸先先将虚拟机关机2）选中需要加硬盘的虚拟机：右键-->设置-->选中硬盘，点击添加-->默认选中硬盘，点击下⼀步-->默认硬盘类型SCSI(S)，下⼀步-->默认创建新虚拟磁盘(V)，下⼀步-->根据实际需求，指定磁盘容量(单个或多个⽂件⽆所谓，选哪个都⾏)，下⼀步。
-->指定磁盘⽂件，选择浏览，找到现有虚拟机的位置(第⼀次出现.vmdk⽂件的⽂件夹)，放到⼀起，便于管理。
点击完成。
-->点击确定。
3) 可以看到现在选中的虚拟机有两块硬盘，点击开启虚拟机。
这个加硬盘只是在VMWare中，实际⼯作中直接买了硬盘加上就可以了。
4）对/dev/sdb进⾏分区df -h 查看当前已⽤磁盘分区fdisk -l 查看所有磁盘情况磁盘利⽤情况，依次对磁盘命名的规范为，第⼀块磁盘sda，第⼆块为sdb，第三块为sdc。
可以看到下图的Disk /dev/sda以第⼀块磁盘为例，磁盘分区的命名规范依次为sda1，sda2，sda3。
同理也会有sdb1，sdb2，sdb3。
可以参照下图的/dev/sda1。
下⾯的含义代表sda盘有53.7GB，共分为6527个磁柱，每个磁柱单元Units的⼤⼩为16065*512=8225280 bytes。
sda1分区为1-26号磁柱，sda2分区为26-287号磁柱，sda3为287-6528号磁柱下⾯的图⽚可以看到，还未对sdb磁盘进⾏分区fdisk /dev/sdb 分区命令可以选择m查看帮助，显⽰命令列表p 显⽰磁盘分区，同fdisk -ln 新增分区d 删除分区w 写⼊并退出选w直接将分区表写⼊保存，并退出。
mkfs -t ext4 /dev/sdb1 格式化分区，ext4是⼀种格式mkdir /newdisk 在根⽬录下创建⼀个⽤于挂载的⽂件mount /dev/sdb1 /newdisk 挂载sdb1到/newdisk⽂件(这只是临时挂载的解决⽅案，重启机器就会发现失去挂载)blkid /dev/sdb1 通过blkid命令⽣成UUIDvi /etc/fstab 编辑fstab挂载⽂件，新建⼀⾏挂载记录，将上⾯⽣成的UUID替换muount -a 执⾏后⽴即⽣效，不然的话是重启以后才⽣效。
集群部署方案
集群部署方案引言随着互联网的快速发展，越来越多的企业或组织需要构建大规模的系统来应对高并发和大数据量的处理需求。
集群部署方案作为一种解决方案，可以有效地提高系统的可靠性、扩展性和性能。
本文将介绍什么是集群部署方案以及如何选择合适的集群部署方案进行应用。
什么是集群部署方案集群部署是一种将多个计算机组成一个逻辑上相互独立但可以互相通信和协作的集合体的方法。
集群部署可以提供高可用性、高性能和可扩展性，从而提高系统的稳定性和性能。
在集群部署方案中，通常会有一个主节点和多个工作节点。
主节点负责整个集群的管理和协调工作，而工作节点负责执行具体的任务。
通过将任务分散到多个工作节点上进行并行处理，可以提高系统的处理能力和响应速度。
选择集群部署方案的考虑因素在选择集群部署方案时，需要考虑以下几个因素：1. 可用性可用性是指系统在遇到故障或异常情况时能够继续提供服务的能力。
要保证集群的高可用性，需要选择具备故障转移、自动重启和负载均衡等功能的集群部署方案。
2. 性能性能是衡量系统处理能力的指标，对于需要处理大数据量或高并发请求的系统尤为重要。
选择高性能的集群部署方案可以提高系统的响应速度和吞吐量，提升用户体验。
3. 可扩展性可扩展性是指系统能够在需要增加处理能力时进行水平或垂直扩展的能力。
选择具备良好可扩展性的集群部署方案可以使系统更容易进行扩展和升级，以满足不断增长的需求。
4. 系统复杂性部署和管理一个集群系统可能会涉及到复杂的配置和操作，因此选择一个易于使用和管理的集群部署方案非常重要。
简化的部署流程和可视化的管理界面可以降低系统管理的复杂性。
常用的集群部署方案下面介绍几种常用的集群部署方案：1. KubernetesKubernetes是一个开源的容器编排工具，可以自动化地部署、扩展和管理容器化应用程序。
Kubernetes提供了高可用性、负载均衡和自动伸缩等功能，使得应用程序可以在集群环境中弹性地运行。
2. Apache MesosApache Mesos是一个分布式系统内核，可以提供跨集群资源管理和任务调度的功能。
hadoop学习笔记(一、hadoop集群环境搭建)
Hadoop集群环境搭建1、准备资料虚拟机、Redhat6.5、hadoop-1.0.3、jdk1.62、基础环境设置2.1配置机器时间同步#配置时间自动同步crontab -e#手动同步时间/usr/sbin/ntpdate 1、安装JDK安装cd /home/wzq/dev./jdk-*****.bin设置环境变量Vi /etc/profile/java.sh2.2配置机器网络环境#配置主机名(hostname)vi /etc/sysconfig/network#修第一台hostname 为masterhostname master#检测hostname#使用setup 命令配置系统环境setup#检查ip配置cat /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0#重新启动网络服务/sbin/service network restart#检查网络ip配置/sbin/ifconfig2.3关闭防火墙2.4配置集群hosts列表vi /etc/hosts#添加一下内容到vi 中2.5创建用户账号和Hadoop部署目录和数据目录#创建hadoop 用户/usr/sbin/groupadd hadoop#分配hadoop 到hadoop 组中/usr/sbin/useradd hadoop -g hadoop#修改hadoop用户密码Passwd hadoop#创建hadoop 代码目录结构mkdir -p /opt/modules/hadoop/#修改目录结构权限拥有者为为hadoopchown -R hadoop:hadoop /opt/modules/hadoop/2.6生成登陆密钥#切换到Hadoop 用户下su hadoopcd /home/hadoop/#在master、node1、node2三台机器上都执行下面命令，生成公钥和私钥ssh-keygen -q -t rsa -N "" -f /home/hadoop/.ssh/id_rsacd /home/hadoop/.ssh#把node1、node2上的公钥拷贝到master上scp /home/hadoop/.ssh/ id_rsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/.ssh/node1_pubkey scp /home/hadoop/.ssh/ id_rsa.pub hadoop@master:/home/hadoop/.ssh/node2_pubkey#在master上生成三台机器的共钥cp id_rsa.pub authorized_keyscat node1_pubkey >> authorized_keyscat node2_pubkey >> authorized_keysrm node1_pubkey node2_pubkey#吧master上的共钥拷贝到其他两个节点上scp authorized_keys node1: /home/hadoop/.ssh/scp authorized_keys node1: /home/hadoop/.ssh/#验证ssh masterssh node1ssh node2没有要求输入密码登陆，表示免密码登陆成功3、伪分布式环境搭建3.1下载并安装JAVA JDK系统软件#下载jdkwget http://60.28.110.228/source/package/jdk-6u21-linux-i586-rpm.bin#安装jdkchmod +x jdk-6u21-linux-i586-rpm.bin./jdk-6u21-linux-i586-rpm.bin#配置环境变量vi /etc/profile.d/java.sh#手动立即生效source /etc/profile3.2 Hadoop 文件下载和安装#切到hadoop 安装路径下cd /opt/modules/hadoop/#从 下载Hadoop 安装文件wget /apache-mirror/hadoop/common/hadoop-1.0.3/hadoop-1.0.3.tar.gz#如果已经下载,请复制文件到安装hadoop 文件夹cp hadoop-1.0.3.tar.gz /opt/modules/hadoop/#解压hadoop-1.0.3.tar.gzcd /opt/modules/hadoop/tar -xvf hadoop-1.0.3.tar.gz#配置环境变量vi /etc/profile.d/java.sh#手动立即生效source /etc/profile3.3配置hadoop-env.sh 环境变量#配置jdk。
在Docker容器中部署Apache Hadoop的最佳实践
在Docker容器中部署Apache Hadoop的最佳实践一、简介Apache Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于存储和处理大规模数据集。
Docker是一个轻量级容器技术，可以快速部署、管理和运行应用程序。
本文将介绍在Docker容器中部署Apache Hadoop的最佳实践，包括安装配置Hadoop环境、创建容器、设置网络和数据卷、启动Hadoop服务等。
二、安装配置Hadoop环境1. 创建Hadoop用户在Docker主机上创建一个Hadoop用户，并将该用户添加到sudoers组，以便具有足够的权限来安装和配置Hadoop。
2. 安装Java环境在Docker主机上安装Java Runtime Environment（JRE），以便Hadoop能够运行。
可以通过apt-get或yum安装JRE。
3. 下载并解压Hadoop软件包从Apache官方网站上下载适合的Hadoop软件包，并将其解压到Docker主机上的合适目录。
4. 配置Hadoop环境变量在Hadoop的安装目录中创建一个hadoop-env.sh文件，并设置JAVA_HOME和HADOOP_HOME等环境变量。
5. 配置Hadoop主节点和从节点编辑Hadoop的core-site.xml和hdfs-site.xml配置文件，将主节点和从节点的IP 地址和端口号配置正确。
确保所有节点之间可以相互通信。
三、创建容器1. 创建Docker镜像在Docker主机上创建一个Dockerfile，并定义基于哪个基础镜像以及在容器中需要运行的命令。
可以使用docker build命令来创建自定义镜像。
2. 创建容器使用docker run命令创建容器，并将Hadoop的安装目录挂载到容器中的适当目录。
可以使用-v参数来指定挂载点。
3. 进入容器使用docker exec命令进入容器，以便在容器中执行命令。
可以使用该命令来启动Hadoop服务、查看日志文件等。
NewStartHA 新支点双机高可用集群软件 安装配置手册3.0
NewStartHA新支点双机高可用集群软件安装配置手册3.02011-08提示：安装配置中用户输入项用粗体标出。
第1章 安装前准备1.1 HA安装环境准备在开始安装NewStartHA前，请确保下列各项均已准备好。
1.1.1 服务器2台服务器，每台至少2块网卡；用一块网卡或者bonding做工作链路，另外一块或者多块网卡做心跳链路（用两条心跳链路比配成一条bonding心跳更加可靠）1.1.2 Linux操作系统已安装完成，版本为SuSE 9/SuSE10/SuSE11，RedHat AS3以上或者兼容的系统。
1.1.3 网卡建议全部配置成静态IP，并配置网络接口的永久命名(即接口名和MAC绑定，这是为了避免某些情况下机器重启后网卡接口名改变，具体参考后面的常见问题)，用作工作链路的网卡必须配置有静态IP（也称为boot IP）。
1.1.4 业务HA管理的业务软件或者数据库已安装好1.2 HA正式版组件安装光盘 用户说明书电子文档见光盘doc子目录产品授权书 包含产品许可号（SN号）第2章 安装推荐用户上公司网站下载安装最新版本(iso文件)，网址见附录2.1安装NewStartHA1、安装软件将NewStartHA的安装CD放入服务器的CDROM中执行：# mount -o ro /dev/cdrom /mnt挂载光盘到/mnt子目录如果NewStartHA是iso文件，执行# mount -o loop xxxx.iso /mnt挂载文件到/mnt子目录# /mnt/install 执行安装脚本开始安装1）安装HA产品主程序包和cli命令行界面2) 安装HA产品WEB管理界面3）安装包括1）和2）两部分4）取消安装如果节点安装有旧版本HA，安装过程会提示用户卸载。
2、常见安装问题Linux系统中，ext2,ext3文件系统可以设置文件或者目录安全属性，即使是root用户也无法删除或者修改这些文件。
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高可用性Hadoop集群的部署指南
随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种高效的分布式计算框架，被广泛应用于各行各业。
在实际应用中，为了保证数据的安全性和可靠性，高可用性成为了Hadoop集群部署的重要考虑因素。
本文将介绍高可用性Hadoop集群的部署指南，帮助读者更好地理解和应用Hadoop集群。
一、Hadoop集群概述
Hadoop是一个开源的分布式计算框架，由HDFS和MapReduce两个核心组件构成。
HDFS负责数据的存储和管理，MapReduce负责任务的调度和执行。
在传统的Hadoop集群部署中，通常采用主从架构，其中一个节点作为主节点（NameNode），负责管理整个集群的元数据和任务调度；其他节点作为从节点（DataNode），负责存储数据和执行任务。
二、高可用性的需求
在传统的主从架构中，主节点的单点故障成为了整个集群的风险点。
一旦主节点发生故障，整个集群将无法正常工作。
为了提高系统的可靠性和可用性，需要引入高可用性机制，将主节点的功能进行冗余，当主节点发生故障时，能够自动切换到备用节点，保证集群的正常运行。
三、高可用性解决方案
为了实现高可用性，可以采用以下两种解决方案：
1. HDFS的高可用性
HDFS的高可用性主要通过引入NameNode的冗余来实现。
传统的Hadoop集群中，只有一个NameNode节点，一旦该节点发生故障，整个集群将无法正常工作。
为了解决这个问题，可以引入多个NameNode节点，并通过ZooKeeper来实现
节点间的选举和状态同步。
当主节点发生故障时，ZooKeeper将自动选举出新的主节点，并将元数据同步到新的主节点上，从而实现集群的高可用性。
2. MapReduce的高可用性
MapReduce的高可用性主要通过引入JobTracker的冗余来实现。
传统的Hadoop集群中，只有一个JobTracker节点，一旦该节点发生故障，整个集群的任务调度将中断。
为了解决这个问题，可以引入多个JobTracker节点，并通过ZooKeeper来实现节点间的选举和状态同步。
当主节点发生故障时，ZooKeeper将自动选举出新的主节点，并将任务调度信息同步到新的主节点上，从而实现集群的高可用性。
四、高可用性Hadoop集群的部署步骤
1. 安装和配置ZooKeeper
ZooKeeper是一个开源的分布式协调服务，用于实现Hadoop集群中节点间的选举和状态同步。
在部署高可用性Hadoop集群之前，需要先安装和配置ZooKeeper，并确保其正常运行。
2. 配置HDFS的高可用性
在Hadoop的配置文件中，需要对HDFS的高可用性进行配置。
主要包括指定NameNode节点的地址、指定ZooKeeper的地址和端口、指定NameNode的冗余因子等。
3. 配置MapReduce的高可用性
在Hadoop的配置文件中，需要对MapReduce的高可用性进行配置。
主要包括指定JobTracker节点的地址、指定ZooKeeper的地址和端口、指定JobTracker的冗余因子等。
4. 启动和验证高可用性Hadoop集群
在完成配置后，可以启动Hadoop集群，并通过命令行工具或Web界面来验证集群的高可用性。
可以模拟主节点故障，观察系统是否能够自动切换到备用节点，并正常执行任务。
五、总结
高可用性是保证Hadoop集群稳定运行的重要因素，通过引入冗余节点和协调服务，可以实现主节点故障时的自动切换和状态同步。
本文介绍了高可用性Hadoop集群的部署指南，希望对读者在实际的Hadoop集群部署中有所帮助。
在实际应用中，还可以根据具体需求和环境进行进一步的优化和调整，以提高集群的可靠性和性能。