怎么搭建两个hadoop集群的测试环境

环境配置：

虚拟机：

vmware workstation 12

系统：

ubuntu 16.04 LTS（推荐使用原版，不要用kylin）

节点：                192.168.159.132    master                192.168.159.134    node1                192.168.159.137    node2

jdk-8u101-Linux-x64.gz (Java )hadoop-2.7.3.tar.gz (Hadoop 包)

安装步骤：

1、安装虚拟机系统，并进行准备工作（可安装一个然后克隆）

2.修改各个虚拟机的hostname和host

3.创建用户组和用户

4、配置虚拟机网络，使虚拟机系统之间以及和host主机之间可以通过相互ping通。

5.安装jdk和配置环境变量，检查是否配置成功

6、配置ssh，实现节点间的无密码登录 ssh node1/2指令验证时候成功

7、master配置hadoop，并将hadoop文件传输到node节点

8、配置环境变量，并启动hadoop，检查是否安装成功，执行wordcount检查是否成功。

1.安装虚拟机

在VM上安装下载好的Ubuntu的系统，具体过程自行百度。可以安装完一个以后克隆，但是本人安装过程中遇到很多问题，经常需要删除虚拟机，重新安装，而被克隆的虚拟机不能删除，所以本人就用了很长时候，一个一个安装。

一共3台虚拟机：分配情况和IP地址如下：

（注：查看ip地址的指令   ifconfig）

安装虚拟机时可以设置静态IP，因为过程中常常遇到网络连接问题,ifconfig找不到IPV4地址。当然，也可以不设，默认分配。

192.168.159.132    master                192.168.159.134    node1                192.168.159.137    node2

2.修改虚拟机的hostname和hosts文件

以master上机器为例，打开终端，执行如下的 *** 作，把hostname修改成master，hosts修改成如下所示的样子：

#修改hostname的指令：sudo gedit /etc/hostname

#修改hosts指令：sudo gedit /etc/hosts

#将以下内容添加到hosts中192.168.159.132    master192.168.159.134    node1192.168.159.137    node2

如下图所示:

同样地，在node1和node2机器上做相似的 *** 作，分别更改主机名为node1和node2，然后把hosts文件更改和master一样。

3.创建用户和用户组（三台机器上都要 *** 作）

1. 创建hadoop用户组

sudo addgroup hadoop

2. 创建hadoop用户

sudo adduser -ingroup hadoop hadoop

3. 给hadoop用户添加权限，打开/etc/sudoers文件

sudo gedit /etc/sudoers

按回车键后就会打开/etc/sudoers文件了，给hadoop用户赋予root用户同样的权限

在root  ALL=(ALL:ALL)  ALL下添加hadoop  ALL=(ALL:ALL)  ALL

4.检验各个主机之间能否连通

分别以刚刚创建的hadoop用户重新登录系统，以后的 *** 作都以hadoop用户登录。

ping +主机名

分别在各个主机上执行上述指令，看是否能与其他主机连通。

出现下图代表能够连通：

如果都成功ping通，进行下面的 *** 作。

5.安装jdk和配置环境变量

分别在每台主机上安装jdk，并配置环境变量。（嫌麻烦的前面可以安装完jdk后再克隆）

1）下载jdk安装包（自行百度），并将安装包拖入到虚拟机当中

2）通过cd命令进入到安装包的当前目录，利用如下命令进行解压缩。

tar -zxvf jdk.....(安装包名称)

3）利用如下命令将解压后的文件夹移到/usr目录下　

#注意，这样移动到/usr以后就没有jdk1.8...这个目录了，是将这个目录下的所有文件全部移动到/usr/java下，mv jdk1.8...(文件夹名称) /usr/java

4）配置环境变量

sudo gedit /etc/profile

在末尾加上四行：

[plain] view plain copy print?

#java

export JAVA_HOME=/usr/java

export JRE_HOME=/usr/java/jre

export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib

export PATH=:$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin

输入如下命令使配置生效：source /etc/profile

查看配置是否成功，

出现如上信息说明java配置成功。

6.配置SSH，实现节点间的无密码登录

本人在这一步经常出错，莫名其妙的错误，网上也找不到资料。需要自己多实验几次。

下面的 1.2.3在所有主机上都要做

1..安装ssh

[plain] view plain copy print?

sudo apt-get install openssh-server

已有ssh或者安装成功了的输入命令

[plain] view plain copy print?

ps -e | grep ssh

验证SSH是否成功安装输入

[plain] view plain copy print?

ssh localhost

出现以下提示说明安装成功

3.生成密钥Pair

ssh-keygen -t rsa

输入之后一直选择enter即可。生成的秘钥位于 ~/.ssh文件夹下。可用cd 命令进入查看。

4.在master上，导入authorized_keys

cat ~/.ssh/id_dsa.pub >>~/.ssh/authorized_keys

5.远程无密码登录(把master上的authorized_keys拷贝到其他主机的相应目录下)

#进入master的.ssh目录,执行复制 *** 作

scp authorized_keys hadoop@node1:~/.ssh/

scp authorized_keys hadoop@node2:~/.ssh/

修改各台主机上authorized_keys文件的权限：

所有机器上，均执行命令：

chmod 600 .ssh/authorized_keys

完成之后，在master上执行下面 *** 作，检查免密码登录是否成功。

ssh node1(node2)

7.master配置hadoop,然后将master的hadoop文件传送给node节点

1）解包移动

[plain] view plain copy print?

#解压hadoop包

tar -zxvf hadoop...

#将安装包移到/usr目录下

mv hadoop... /usr/hadoop

2）新建文件夹

[plain] view plain copy print?

#在/usr/hadoop目录下新建如下目录(root)

mkdir /dfs

mkdir /dfs/name

mkdir /dfs/data

mkdir /tmp

3)配置文件：hadoop-env.sh(文件都在/usr/hadoop/etc/hadoop中)

修改JAVA_HOME值（export JAVA_HOME=/usr/java）

4)配置文件：yarn-env.sh

修改JAVA_HOME值（export JAVA_HOME=/usr/java）

5)配置文件：slaves

将内容修改为：

node1

node2

6)配置文件：core-site.xml

[html] view plain copy print?

<configuration>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://master:9000</value>

</property>

<property>

<name>io.file.buffer.size</name>

<value>131072</value>

</property>

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>file:/usr/hadoop/tmp</value>

<description>Abase for other temporary   directories.</description>

</property>

</configuration>

7)配置文件：hdfs-site.xml

[html] view plain copy print?

<configuration>

<property>

<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

<value>master:9001</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>file:/usr/hadoop/dfs/name</value>

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name>

<value>file:/usr/hadoop/dfs/data</value>

</property>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>2</value>

</property>

<property>

<name>dfs.webhdfs.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

</configuration>

8)配置文件：mapred-site.xml

先创建然后编辑

cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml

gedit etc/hadoop/mapred-site.xml

[html] view plain copy print?

<configuration>

<property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

<value>yarn</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.address</name>

<value>master:10020</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

<value>master:19888</value>

</property>

</configuration>

9)配置文件：yarn-site.xml

[html] view plain copy print?

<configuration>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.address</name>

<value>master:8032</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

<value>master:8030</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

<value>master:8031</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

<value>master:8033</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

<value>master:8088</value>

</property>

</configuration>

10)将hadoop传输到node1和node2 usr/hadoop目录,（如果传输时报错说 ：权限拒绝，先把文件传送到非/usr目录下，然后在node上把这个文件再移动到/usr/hadoop）

scp -r /usr/hadoop hadoop@node1:/usr/hadoop

7、配置环境变量，并启动hadoop，检查是否安装成功

1）配置环境变量

#编辑/etc/profilesudo gedit /etc/profile#以上已经添加过java的环境变量,在后边添加就可以#hadoop  export HADOOP_HOME=/opt/Hadoop/hadoop-2.7.2  export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin  export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin  

执行

source /etc/profile

使文件生效。

2）启动hadoop,进入hadoop安装目录

bin/hdfs namenode -format

sbin/start-all.sh

3)启动后分别在master, node下输入jps查看进程

看到下面的结果，则表示成功。

Master:

node:

8.向hadoop集群系统提交第一个mapreduce任务(wordcount)

进入本地hadoop目录（/usr/hadoop）

1、  bin/hdfs dfs -mkdir -p /data/input在虚拟分布式文件系统上创建一个测试目录/data/input

2、  hdfs dfs -put README.txt  /data/input  将当前目录下的README.txt 文件复制到虚拟分布式文件系统中

3、  bin/hdfs dfs-ls /data/input    查看文件系统中是否存在我们所复制的文件

如图 *** 作：

3、  运行如下命令向hadoop提交单词统计任务

进入jar文件目录，执行下面的指令。

hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /data/input /data/output/result

查看result，结果在result下面的part-r-00000中

hdfs dfs -cat /data/output/result/part-r-00000

自此，hadoop集群搭建成功！

创建hadoop用户组

创建hadoop用户

sudo adduser -ingroup hadoop hadoop

回车后会提示输入新的UNIX密码，这是新建用户hadoop的密码，输入回车即可。

如果不输入密码，回车后会重新提示输入密码，即密码不能为空。

最后确认信息是否正确，如果没问题，输入 Y，回车即可。

( 增加hadoop用户组，同时在该组里增加hadoop用户，后续在涉及到hadoop *** 作时，我们使用该用户。)

为hadoop用户添加权限

输入：sudo gedit /etc/sudoers

回车，打开sudoers文件

给hadoop用户赋予和root用户同样的权限

用新增加的hadoop用户登录Ubuntu系统

安装ssh

sudo apt-get install openssh-server

安装Java环境

sudo apt-get install openjdk-7-jdk

安装hadoop

官网下载http://mirror.bit.edu.cn/apache/hadoop/common/

解压

sudo tar xzf hadoop-2.4.0.tar.gz

假如我们要把hadoop安装到/usr/local下

拷贝到/usr/local/下，文件夹为hadoop

sudo mv hadoop-2.4.0 /usr/local/hadoop

赋予用户对该文件夹的读写权限

sudo chmod 774 /usr/local/hadoop

配置~/.bashrc

查看JAVA_HOME，后面用到

update-alternatives - -config java

只取前面的部分 /usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64

配置.bashrc文件

sudo gedit ~/.bashrc

在文件末尾追加下面内容，然后保存，关闭编辑窗口。

#HADOOP VARIABLES START

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64

export HADOOP_INSTALL=/usr/local/hadoop

export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin

export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/sbin

export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_INSTALL

export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_INSTALL

export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_INSTALL

export YARN_HOME=$HADOOP_INSTALL

export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_INSTALL/lib/native

export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_INSTALL/lib"

#HADOOP VARIABLES END

使添加的环境变量生效：

source ~/.bashrc

编辑/usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

sudo gedit /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

修改此变量如下

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64

WordCount测试

单机模式安装完成，下面通过执行hadoop自带实例WordCount验证是否安装成功

执行WordCount

bin/hadoop

jar

share/hadoop/mapreduce/sources/hadoop-mapreduce-examples-2.4.0-sources.jar

org.apache.hadoop.examples.WordCount input output

1 Hadoop HA架构详解

1.1 HDFS HA背景

HDFS集群中NameNode 存在单点故障（SPOF）。对于只有一个NameNode的集群，如果NameNode机器出现意外情况，将导致整个集群无法使用，直到NameNode 重新启动。

影响HDFS集群不可用主要包括以下两种情况：一是NameNode机器宕机，将导致集群不可用，重启NameNode之后才可使用；二是计划内的NameNode节点软件或硬件升级，导致集群在短时间内不可用。

为了解决上述问题，Hadoop给出了HDFS的高可用HA方案：HDFS通常由两个NameNode组成，一个处于active状态，另一个处于standby状态。Active NameNode对外提供服务，比如处理来自客户端的RPC请求，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步Active NameNode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。

1.2 HDFS HA架构

一个典型的HA集群，NameNode会被配置在两台独立的机器上，在任何时间上，一个NameNode处于活动状态，而另一个NameNode处于备份状态，活动状态的NameNode会响应集群中所有的客户端，备份状态的NameNode只是作为一个副本，保证在必要的时候提供一个快速的转移。

为了让Standby Node与Active Node保持同步，这两个Node都与一组称为JNS的互相独立的进程保持通信(Journal Nodes)。当Active Node上更新了namespace，它将记录修改日志发送给JNS的多数派。Standby noes将会从JNS中读取这些edits，并持续关注它们对日志的变更。Standby Node将日志变更应用在自己的namespace中，当failover发生时，Standby将会在提升自己为Active之前，确保能够从JNS中读取所有的edits，即在failover发生之前Standy持有的namespace应该与Active保持完全同步。

为了支持快速failover，Standby node持有集群中blocks的最新位置是非常必要的。为了达到这一目的，DataNodes上需要同时配置这两个Namenode的地址，同时和它们都建立心跳链接，并把block位置发送给它们。

任何时刻，只有一个Active NameNode是非常重要的，否则将会导致集群 *** 作的混乱，那么两个NameNode将会分别有两种不同的数据状态，可能会导致数据丢失，或者状态异常，这种情况通常称为“split-brain”（脑裂，三节点通讯阻断，即集群中不同的Datanodes却看到了两个Active NameNodes）。对于JNS而言，任何时候只允许一个NameNode作为writer；在failover期间，原来的Standby Node将会接管Active的所有职能，并负责向JNS写入日志记录，这就阻止了其他NameNode基于处于Active状态的问题。

基于QJM的HDFS HA方案如上图所示，其处理流程为：集群启动后一个NameNode处于Active状态，并提供服务，处理客户端和DataNode的请求，并把editlog写到本地和share editlog（这里是QJM）中。另外一个NameNode处于Standby状态，它启动的时候加载fsimage，然后周期性的从share editlog中获取editlog，保持与Active节点的状态同步。为了实现Standby在Active挂掉后迅速提供服务，需要DataNode同时向两个NameNode汇报，使得Stadnby保存block to DataNode信息，因为NameNode启动中最费时的工作是处理所有DataNode的blockreport。为了实现热备，增加FailoverController和Zookeeper，FailoverController与Zookeeper通信，通过Zookeeper选举机制，FailoverController通过RPC让NameNode转换为Active或Standby。

1.3 HDFS HA配置要素

NameNode机器：两台配置对等的物理机器，它们分别运行Active和Standby Node。

JouralNode机器：运行JouralNodes的机器。JouralNode守护进程相当的轻量级，可以和Hadoop的其他进程部署在一起，比如NameNode、DataNode、ResourceManager等，至少需要3个且为奇数，如果你运行了N个JNS，那么它可以允许(N-1)/2个JNS进程失效并且不影响工作。

在HA集群中，Standby NameNode还会对namespace进行checkpoint *** 作（继承Backup Namenode的特性），因此不需要在HA集群中运行SecondaryNameNode、CheckpointNode或者BackupNode。

1.4 HDFS HA配置参数

需要在hdfs.xml中配置如下参数：

dfs.nameservices：HDFS NN的逻辑名称，例如myhdfs。

dfs.ha.namenodes.myhdfs：给定服务逻辑名称myhdfs的节点列表，如nn1、nn2。

dfs.namenode.rpc-address.myhdfs.nn1：myhdfs中nn1对外服务的RPC地址。

dfs.namenode.http-address.myhdfs.nn1：myhdfs中nn1对外服务http地址。

dfs.namenode.shared.edits.dir：JournalNode的服务地址。

dfs.journalnode.edits.dir：JournalNode在本地磁盘存放数据的位置。

dfs.ha.automatic-failover.enabled：是否开启NameNode失败自动切换。

dfs.ha.fencing.methods ：配置隔离机制，通常为sshfence。

1.5 HDFS自动故障转移

HDFS的自动故障转移主要由Zookeeper和ZKFC两个组件组成。

Zookeeper集群作用主要有：一是故障监控。每个NameNode将会和Zookeeper建立一个持久session，如果NameNode失效，那么此session将会过期失效，此后Zookeeper将会通知另一个Namenode，然后触发Failover；二是NameNode选举。ZooKeeper提供了简单的机制来实现Acitve Node选举，如果当前Active失效，Standby将会获取一个特定的排他锁，那么获取锁的Node接下来将会成为Active。

ZKFC是一个Zookeeper的客户端，它主要用来监测和管理NameNodes的状态，每个NameNode机器上都会运行一个ZKFC程序，它的职责主要有：一是健康监控。ZKFC间歇性的ping NameNode，得到NameNode返回状态，如果NameNode失效或者不健康，那么ZKFS将会标记其为不健康；二是Zookeeper会话管理。当本地NaneNode运行良好时，ZKFC将会持有一个Zookeeper session，如果本地NameNode为Active，它同时也持有一个“排他锁”znode，如果session过期，那么次lock所对应的znode也将被删除；三是选举。当集群中其中一个NameNode宕机，Zookeeper会自动将另一个激活。

1.6 YARN HA架构

YARN的HA架构和HDFSHA类似，需要启动两个ResourceManager，这两个ResourceManager会向ZooKeeper集群注册，通过ZooKeeper管理它们的状态（Active或Standby）并进行自动故障转移。

2 高可用集群规划

2.1 集群规划

根据Hadoop的HA架构分析，规划整个集群由5台主机组成，具体情况如下表所示：

主机名

IP地址

安装的软件

JPS

hadoop-master1

172.16.20.81

Jdk/hadoop

Namenode/zkfc/resourcemanager/

JobHistoryServer

hadoop-master2

172.16.20.82

Jdk/hadoop

Namenode/zkfc/resourcemanager/

WebProxyServer

hadoop-slave1

172.16.20.83

Jkd/hadoop/zookeepe

Datanode/journalnode/nodemanager/

quorumPeerMain

hadoop-slave2

172.16.20.84

Jkd/hadoop/zookeeper

Datanode/journalnode/nodemanager/

quorumPeerMain

hadoop-slave3

172.16.20.85

Jkd/hadoop/zookeeper

Datanode/journalnode/nodemanager/

quorumPeerMain

需要说明以下几点：

HDFS HA通常由两个NameNode组成，一个处于Active状态，另一个处于Standby状态。Active NameNode对外提供服务，而Standby NameNode则不对外提供服务，仅同步Active NameNode的状态，以便能够在它失败时快速进行切换。

Hadoop 2.0官方提供了两种HDFS HA的解决方案，一种是NFS，另一种是QJM。这里我们使用简单的QJM。在该方案中，主备NameNode之间通过一组JournalNode同步元数据信息，一条数据只要成功写入多数JournalNode即认为写入成功。通常配置奇数个JournalNode，这里还配置了一个Zookeeper集群，用于ZKFC故障转移，当Active NameNode挂掉了，会自动切换Standby NameNode为Active状态。

YARN的ResourceManager也存在单点故障问题，这个问题在hadoop-2.4.1得到了解决：有两个ResourceManager，一个是Active，一个是Standby，状态由zookeeper进行协调。

YARN框架下的MapReduce可以开启JobHistoryServer来记录历史任务信息，否则只能查看当前正在执行的任务信息。

Zookeeper的作用是负责HDFS中NameNode主备节点的选举，和YARN框架下ResourceManaer主备节点的选举。

2.2 软件版本

*** 作系统：CentOS Linux release 7.0.1406

JDK：Java(TM)SE Runtime Environment (build 1.7.0_79-b15)

Hadoop：Hadoop 2.6.0-cdh5.7.1

ZooKeeper：zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1

3 Linux环境准备

集群各节点进行如下修改配置：

3.1 创建用户并添加权限

// 切换root用户

$ su root

// 创建hadoop用户组

# groupadd hadoop

// 在hadoop用户组中创建hadoop用户

# useradd -g hadoop hadoop

// 修改用户hadoop密码

# passwd hadoop

// 修改sudoers配置文件给hadoop用户添加sudo权限

# vim /etc/sudoers

hadoop    ALL=(ALL)       ALL

// 测试是否添加权限成功

# exit

$ sudo ls /root

3.2 修改IP地址和主机名

// 切换root用户

$ su root

// 修改本机IP地址

# vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0

// 重启网络服务

# service network restart

// 修改主机名

# hostnamectl set-hostname 主机名

// 查看主机名

# hostnamectl status

3.3 设置IP地址与主机名映射

// 切换root用户

$ su root

// 编辑hosts文件

# vim /etc/hosts

172.16.20.81    hadoop-master1

172.16.20.82    hadoop-master2

172.16.20.83    hadoop-slave1

172.16.20.84    hadoop-slave2

172.16.20.85    hadoop-slave3

3.4 关闭防火墙和Selinux

// 切换root用户

$ su root

// 停止firewall防火墙

# systemctl stop firewalld.service

// 禁止firewall开机启动

# systemctl disable firewalld.service

// 开机关闭Selinux

# vim /etc/selinux/config

SELINUX=disabled

// 重启机器后root用户查看Selinux状态

# getenforce

3.5 配置SSH免密码登录

// 在hadoop-master1节点生成SSH密钥对

$ ssh-keygen -t rsa

// 将公钥复制到集群所有节点机器上

$ ssh-copy-id hadoop-master1

$ ssh-copy-id hadoop-master2

$ ssh-copy-id hadoop-slave1

$ ssh-copy-id hadoop-slave2

$ ssh-copy-id hadoop-slave3

// 通过ssh登录各节点测试是否免密码登录成功

$ ssh hadoop-master2

备注：在其余节点上执行同样的 *** 作，确保集群中任意节点都可以ssh免密码登录到其它各节点。

3.6 安装JDK

// 卸载系统自带的openjdk

$ suroot

# rpm-qa | grep java

# rpm-e --nodeps java-1.7.0-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64

# rpm-e --nodeps java-1.7.0-openjdk-headless-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64

# rpm-e --nodeps tzdata-java-2015a-1.el7_0.noarch

# exit

// 解压jdk安装包

$ tar-xvf jdk-7u79-linux-x64.tar.gz

// 删除安装包

$ rmjdk-7u79-linux-x64.tar.gz

// 修改用户环境变量

$ cd ~

$ vim.bash_profile

exportJAVA_HOME=/home/hadoop/app/jdk1.7.0_79

exportPATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

// 使修改的环境变量生效

$ source.bash_profile

// 测试jdk是否安装成功

$ java-version

4 集群时间同步

如果集群节点时间不同步，可能会出现节点宕机或引发其它异常问题，所以在生产环境中一般通过配置NTP服务器实现集群时间同步。本集群在hadoop-master1节点设置ntp服务器，具体方法如下：

// 切换root用户

$ su root

// 查看是否安装ntp

# rpm -qa | grep ntp

// 安装ntp

# yum install -y ntp

// 配置时间服务器

# vim /etc/ntp.conf

# 禁止所有机器连接ntp服务器

restrict default ignore

# 允许局域网内的所有机器连接ntp服务器

restrict 172.16.20.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap

# 使用本机作为时间服务器

server 127.127.1.0

// 启动ntp服务器

# service ntpd start

// 设置ntp服务器开机自动启动

# chkconfig ntpd on

集群其它节点通过执行crontab定时任务，每天在指定时间向ntp服务器进行时间同步，方法如下：

// 切换root用户

$ su root

// 执行定时任务，每天00:00向服务器同步时间，并写入日志

# crontab -e

0       0       *      *       *       /usr/sbin/ntpdate hadoop-master1>>/home/hadoop/ntpd.log

// 查看任务

# crontab -l

5 Zookeeper集群安装

Zookeeper是一个开源分布式协调服务，其独特的Leader-Follower集群结构，很好的解决了分布式单点问题。目前主要用于诸如：统一命名服务、配置管理、锁服务、集群管理等场景。大数据应用中主要使用Zookeeper的集群管理功能。

本集群使用zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1版本。首先在hadoop-slave1节点安装Zookeeper，方法如下：

// 新建目录

$ mkdir app/cdh

// 解压zookeeper安装包

$ tar -xvf zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1.tar.gz -C app/cdh/

// 删除安装包

$ rm -rf zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1.tar.gz

// 配置用户环境变量

$ vim .bash_profile

export ZOOKEEPER_HOME=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

// 使修改的环境变量生效

$ source.bash_profile

// 修改zookeeper的配置文件

$ cd app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/conf/

$ cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

$ vim zoo.cfg

# 客户端心跳时间(毫秒)

tickTime=2000

# 允许心跳间隔的最大时间

initLimit=10

# 同步时限

syncLimit=5

# 数据存储目录

dataDir=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data

# 数据日志存储目录

dataLogDir=/home/hadoop/app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data/log

# 端口号

clientPort=2181

# 集群节点和服务端口配置

server.1=hadoop-slave1:2888:3888

server.2=hadoop-slave2:2888:3888

server.3=hadoop-slave3:2888:3888

# 以下为优化配置

# 服务器最大连接数，默认为10，改为0表示无限制

maxClientCnxns=0

# 快照数

autopurge.snapRetainCount=3

# 快照清理时间，默认为0

autopurge.purgeInterval=1

// 创建zookeeper的数据存储目录和日志存储目录

$ cd ..

$ mkdir -p data/log

// 在data目录中创建一个文件myid，输入内容为1

$ echo "1" >>data/myid

// 修改zookeeper的日志输出路径(注意CDH版与原生版配置文件不同)

$ vim libexec/zkEnv.sh

if [ "x${ZOO_LOG_DIR}" = "x" ]

then

ZOO_LOG_DIR="$ZOOKEEPER_HOME/logs"

fi

if [ "x${ZOO_LOG4J_PROP}" = "x" ]

then

ZOO_LOG4J_PROP="INFO,ROLLINGFILE"

fi

// 修改zookeeper的日志配置文件

$ vim conf/log4j.properties

zookeeper.root.logger=INFO,ROLLINGFILE

// 创建日志目录

$ mkdir logs

将hadoop-slave1节点上的Zookeeper目录同步到hadoop-slave2和hadoop-slave3节点，并修改Zookeeper的数据文件。此外，不要忘记设置用户环境变量。

// 在hadoop-slave1中将zookeeper目录复制到其它节点

$ cd ~

$ scp -r app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1hadoop-slave2:/home/hadoop/app/cdh

$ scp -r app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1 hadoop-slave3:/home/hadoop/app/cdh

//在hadoop-slave2中修改data目录中的myid文件

$ echo "2" >app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data/myid

//在hadoop-slave3中修改data目录中的myid文件

$ echo "3" >app/cdh/zookeeper-3.4.5-cdh5.7.1/data/myid

最后，在安装了Zookeeper的各节点上启动Zookeeper，并查看节点状态，方法如下：

// 启动

$ zkServer.sh start

// 查看状态

$ zkServer.sh status

// 关闭

---