标签：使用 数据库 art path info datanode star slaves 点列
公司要将监控数据存入opentsdb，而opentsdb使用了hbase作为存储。所以想搭建一套高可用的分布式存储来供opentsdb使用。
因为机器有限，所以测试过程中将三台集群的环境安装在docker上。
一：宿主机版本和docker版本
宿主机：Centos7.2 3.10.0-862.14.4.el7.x86_64
docker：Docker version 1.13.1, build 94f4240/1.13.1
二：镜像版本
docker.io/centos
三：创建docker镜像
mkdir -p /home/dockerfile/hbaseha
上传软件包至此目录
zookeeper-3.4.12.tar.gz
hbase-1.3.2.1-bin.tar.gz
hadoop-2.6.5.tar.gz
jdk8.tar.gz
创建Dockerfile。
vi Dockerfile
# 选择一个已有的os镜像作为基础 FROM centos # 安装openssh-server和sudo软件包，并且将sshd的UsePAM参数设置成no RUN yum install -y openssh-server sudo RUN sed -i ‘s/UsePAM yes/UsePAM no/g‘ /etc/ssh/sshd_config #安装openssh-clients RUN yum install -y openssh-clients # 添加测试用户root，密码root，并且将此用户添加到sudoers里 RUN echo "root:root" | chpasswd RUN echo "root ALL=(ALL) ALL" >> /etc/sudoers # 下面这两句比较特殊，在centos6上必须要有，否则创建出来的容器sshd不能登录 RUN ssh-keygen -t dsa -f /etc/ssh/ssh_host_dsa_key RUN ssh-keygen -t rsa -f /etc/ssh/ssh_host_rsa_key # 启动sshd服务并且暴露22端口 RUN mkdir /var/run/sshd EXPOSE 22 CMD ["/usr/sbin/sshd", "-D"]
ADD jdk8.tar.gz /usr/local/
RUN mv /usr/local/jdk1.8.0_171 /usr/local/jdk1.8
ENV JAVA_HOME /usr/local/jdk1.8
ENV PATH $JAVA_HOME/bin:$PATH
ADD hadoop-2.6.5.tar.gz /usr/local
#安装which软件包
RUN yum install -y which
#安装net-tools软件包
RUN yum install -y net-tools
ENV HADOOP_HOME /usr/local/hadoop-2.6.5
ENV PATH $HADOOP_HOME/bin:$PATH
ADD zookeeper-3.4.12.tar.gz /usr/local
ENV ZOOKEEPER_HOME /usr/local/zookeeper-3.4.12
ENV PATH $ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH
ADD hbase-1.3.2.1-bin.tar.gz /usr/local
创建镜像命令：
docker build -t pro/hbase .
创建完成后查看镜像生成情况：
docker images
四：启动容器，并规划IP
1-虚拟机规划
| name | role | IP |
| hab0 | Hadoop namenode/Hbase Master/ResourceManager | 172.17.0.21 |
| hab1 | Hadoop namenode/Hbase Master/ResourceManager | 172.17.0.22 |
| hab2 | 172.17.0.23 |
2-启动容器
docker run --name hab0 --hostname hab0 -d -P -p 50070:50070 -p 8088:8088 pro/hbase docker run --name hab1 --hostname hab1 -d -P pro/hbase docker run --name hab2 --hostname hab2 -d -P pro/hbase
3-安装bridge-utils 和pipework
bridge-utils用来管理网桥，pipework可以用来给docker容器设置固定IP
yum -y install bridge-utils unzip pipework-master.zip mv pipework-master pipework cp -rp pipework/pipework /usr/local/bin/
4-设置容器IP
pipework docker0 hab0 172.17.0.20/24 pipework docker0 hab1 172.17.0.21/24 pipework dcoker0 hab2 172.17.0.22/24
五：安装Zookeeper
1-进入hab0/hab1/hab2 并配置免密登陆
docker exec -it hab0 /bin/bash
hab0/1/2都需要添加如下hosts
vi /etc/hosts 172.17.0.20 hab0 172.17.0.21 hab1 172.17.0.22 hab2
在hab0上执行如下操作 cd ~ mkdir .ssh cd .ssh ssh-keygen -t rsa(一直按回车即可) ssh-copy-id -i localhost ssh-copy-id -i hab0 ssh-copy-id -i hab1 ssh-copy-id -i hab2 在hab1上执行下面操作 cd ~ cd .ssh ssh-keygen -t rsa(一直按回车即可) ssh-copy-id -i localhost ssh-copy-id -i hab1 在hab2上执行下面操作 cd ~ cd .ssh ssh-keygen -t rsa(一直按回车即可) ssh-copy-id -i localhost ssh-copy-id -i hab2
2-修改zookeeper文件
/usr/local/zookeeper-3.4.12/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vi zoo.cfg 在文件末尾追加
dataDir=/home/hadoop/zookeeper-3.4.12/data/zkData //在最后添加，指定zookeeper集群主机及端口，机器数必须为奇数 server.1=hab0:2888:3888 server.2=hab1:2888:3888 server.3=hab2:2888:3888
3-创建data/zkData目录，并创经myid. 待会儿同步配置后需要修改三个节点的myid的值。
//在zookeeper根目录下创建zoo.cfg中配置的目录 mkdir data/zkData/ -p //创建并编辑文件 vi myid //输入1，即表示当前机器为在zoo.cfg中指定的server.1 1 //保存退出 :wq
4-拷贝zookeeper到其他节点
上述操作是在hab0机器上进行的，要将zookeeper拷贝到其他zookeeper集群机器上：
集群中各组件的安装目录最好保持一致。
cd /usr/local scp -r zookeeper-3.4.12/ hab1:/usr/local scp -r zookeeper-3.4.12/ hab2:/usr/local
5-修改hab1 和hab2的myid
myid文件是作为当前机器在zookeeper集群的标识，这些标识在zoo.cfg文件中已经配置好了，但是之前在hab0这台机器上配置的myid为1，所以还需要修改其他机器的myid文件：
//在hab1机器上 echo 2 > /usr/local/zookeeper-3.4.12/data/zkData/myid //在hab2机器上 echo 3 > /usr/local/zookeeper-3.4.12/data/zkData/myid
6-启动zookeeper集群
cd zookeeper-3.4.12/bin/ //分别在hab0、hab1、hab2上启动 ./zkServer.sh start //查看状态 ./zkServer.sh status 三台机器的zookeeper状态必须只有一个leader，其他都是follower。 //查看进程，若有QuorumpeerMain，则启动成功 jps
六：安装并启动hadoop的ha集群
1-修改hadoop 5大配置文件
进入hadoop配置目录
cd /usr/local/hadoop-2.6.5/etc/hadoop
vi hadoop-env.sh
JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8
vi core-site.xml
<configuration> <!-- hdfs地址，ha模式中是连接到nameservice --> <property> <name>fs.defaultFS</name> <value>hdfs://junode</value> </property> <!-- 这里的路径默认是NameNode、DataNode、JournalNode等存放数据的公共目录，也可以单独指定 --> <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> <value>/usr/local/hadoop-2.6.5/tmp</value> </property> <!-- 指定ZooKeeper集群的地址和端口。注意，数量一定是奇数，且不少于三个节点--> <property> <name>ha.zookeeper.quorum</name> <value>hab0:2181,hab1:2181,hab2:2181</value> </property> </configuration>
vi hdfs-site.xml
<configuration> <!-- 指定副本数，不能超过机器节点数 --> <property> <name>dfs.replication</name> <value>3</value> </property> <!-- 为namenode集群定义一个services name --> <property> <name>dfs.nameservices</name> <value>junode</value> </property> <!-- nameservice 包含哪些namenode，为各个namenode起名 --> <property> <name>dfs.ha.namenodes.junode</name> <value>hab0,hab1</value> </property> <!-- hab0的namenode的rpc地址和端口号，rpc用来和datanode通讯 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.junode.hab0</name> <value>hab0:9000</value> </property> <!---hab1的namenode的rpc地址和端口号，rpc用来和datanode通讯 --> <property> <name>dfs.namenode.rpc-address.junode.hab1</name> <value>hab1:9000</value> </property> <!--hab0的namenode的http地址和端口号，用来和web客户端通讯 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.junode.hab0</name> <value>hab0:50070</value> </property> <!-- hab1的namenode的http地址和端口号，用来和web客户端通讯 --> <property> <name>dfs.namenode.http-address.junode.hab1</name> <value>hab1:50070</value> </property> <!-- namenode间用于共享编辑日志的journal节点列表 --> <property> <name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name> <value>qjournal://hab0:8485;hab1:8485;hab2:8485/junode</value> </property> <!-- 指定该集群出现故障时，是否自动切换到另一台namenode --> <property> <name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.junode</name> <value>true</value> </property> <!-- journalnode 上用于存放edits日志的目录 --> <property> <name>dfs.journalnode.edits.dir</name> <value>/usr/local/hadoop-2.6.5/tmp/data/dfs/journalnode</value> </property> <!-- 客户端连接可用状态的NameNode所用的代理类 --> <property> <name>dfs.client.failover.proxy.provider.junode</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value> </property> <!-- 一旦需要NameNode切换，使用ssh方式进行操作 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.methods</name> <value>sshfence</value> </property> <!-- 如果使用ssh进行故障切换，使用ssh通信时用的密钥存储的位置 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name> <value>/root/.ssh/id_rsa</value> </property> <!-- connect-timeout超时时间 --> <property> <name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name> <value>30000</value> </property> </configuration>
vi mapred-site.xml
<!-- 采用yarn作为mapreduce的资源调度框架 --> <configuration> <property> <name>mapreduce.framework.name</name> <value>yarn</value> </property> </configuration>
vi yarn-site.xml
<configuration> <!-- 启用HA高可用性 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name> <value>true</value> </property> <!-- 指定resourcemanager的名字 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name> <value>yrc</value> </property> <!-- 使用了2个resourcemanager,分别指定Resourcemanager的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name> <value>rm1,rm2</value> </property> <!-- 指定rm1的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name> <value>hab0</value> </property> <!-- 指定rm2的地址 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name> <value>hab1</value> </property> <!-- 指定当前机器hab0作为rm1 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.ha.id</name> <value>rm1</value> </property> <!-- 指定zookeeper集群机器 --> <property> <name>yarn.resourcemanager.zk-address</name> <value>hab0:2181,hab1:2181,hab2:2181</value> </property> <!-- NodeManager上运行的附属服务，默认是mapreduce_shuffle --> <property> <name>yarn.nodemanager.aux-services</name> <value>mapreduce_shuffle</value> </property> </configuration>
vi slaves
hab0
hab1
hab2
2-拷贝hadoop目录到其他节点
scp -r hadoop-2.6.5 hab1:/usr/local
scp -r hadoop-2.6.5 hab2:/usr/local
3-修改hab1的yarn-site.xml
在hab1机器，即ResourceManager备用主节点上修改如下属性，表示当前机器作为rm2:：
<property> <name>yarn.resourcemanager.ha.id</name> <value>rm2</value> </property>
同时删除hab2节点上的该属性对，因为hab2机器并不作为ResourceManager。
3-启动hadoop
启动Journalnode
cd hadoop-2.6.5/sbin/
./hadoop-daemon.sh start
//查看进程JouralNode是否启动
jps
4-格式化 NameNode和ZKFC
在hab0机器上，执行格式化操作：
cd hadoop-2.6.5/bin
./hdfs namenode -format
./hdfs zkfc -formatZK
../sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
5-备用主节点同步主节点元数据
在hab1（备用主节点）机器上，执行同步操作：
cd hadoop-2.6.5/bin
./hdfs namenode -bootstrapStandby
6-安装fuster
若服务器是最小化安装centeros时，有可能系统没有fuster程序，那么跳过这个安装步骤直接进行后面的操作时，将有可能出现以下问题：
hab0作为主节点时，kill掉hab0上的NameNode和ResourceManager进程时，可以实现故障转移，hab1将从stanby状态自动变成active状态；但是当hab1作为主节点时，
若kill掉hab1上的进程，hab0上的进程状态却还是stanby，并不能实现故障自动转移。原因是我们在 hdfs-site.xml中配置了当集群需要故障自动转移时采用SSH方式进行，
而因为缺少fuster程序，将在zkfc的日志文件中发现如下错误：
PATH=$PATH:/sbin:/usr/sbin fuser -v -k -n tcp 9000 via ssh: bash: fuser: 未找到命令
Unable to fence service by any configured method
java.lang.RuntimeException: Unable to fence NameNode at master
hab1/172.17.0.21:9000
在hab0/hab1/hab2上执行
sudo yum install psmisc
7-启动HDFS、YARN、ZookeeperFailoverController
在hab0上
cd hadoop-2.6.5/sbin ./start-dfs.sh //验证，显示NameNode和DataNode jps ./start-yarn.sh //验证，显示ResourceManager和NodeManager jps ./hadoop-daemon.sh start zkfc //验证，显示ZookeeperFailoverController jps
在hab1机器上，启动ResourceManager，备用主节点的ResourceManager需要手动启动：
cd hadoop-2.6.5/sbin
yarn-daemon.sh start resourcemanager
查看hab0 Namenode、ResourceManager状态
hdfs haadmin -getServiceState hab0 yarn rmadmin -getServiceState rm1 hdfs haadmin -getServiceState hab1 yarn rmadmin -getServiceState rm2
也可以通过Web界面来查看，浏览器中输入 ip:50070 查看HDFS，输入 ip:8088/cluster/cluster 查看YARN。
8-测试高可用
kill掉主节点的namenode，查看备用主节点的namenode状态是否切换为active；
kill掉主节点的ResourceManager，查看备用主节点的ResourceManager是否切换为active；
若上述操作执行成功，那么再测试反向故障自动转移
先启动被杀死的原主节点的namenode和ResourceManager
hadoop-daemon.sh start namenode
yarn-daemon.sh start resourcemanager
再kill备用主节点的namenode和ResourceManager，查看主节点的状态，若能切换为active，那么Hadoop HA高可用集群搭建完成。
补充当前三台机器网元启动状态
hab0 [root@hab0 sbin]# jps
5794 DataNode
5186 JournalNode
2835 ResourceManager
3219 DFSZKFailoverController
38 QuorumPeerMain
7274 Jps
5483 NameNode
3694 HRegionServer
2943 NodeManager
[root@hab1 logs]# jps
2258 NameNode
2403 JournalNode
1333 NodeManager
1765 HRegionServer
2684 DataNode
3262 Jps
30 QuorumPeerMain
1487 ResourceManager
[root@hab2 ~]#jps
1891 Jps
1496 JournalNode
249 QuorumPeerMain
1129 HRegionServer
1596 DataNode
959 NodeManager
七：在ha的hadoop集群上搭建Hbase
1-修改hbase配置
进入hbase-1.3.2.1//conf/目录，修改配置文件： cd /usr/local/hbase-1.3.2.1/conf/
创建pid目录
mkdir -p /usr/local/hbase-1.3.2.1/data/hbase/pids
vi hbase-env.sh
//配置JDK export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8 //保存pid文件 export HBASE_PID_DIR=/usr/local/hbase-1.3.2.1/data/hbase/pids //修改HBASE_MANAGES_ZK，禁用HBase自带的Zookeeper，因为我们是使用独立的Zookeeper export HBASE_MANAGES_ZK=false
vi hbase-site.xml
<configuration> <!-- 设置HRegionServers共享目录，请加上端口号 --> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://junode/hbase</value> </property> <!-- 指定HMaster主机 --> <property> <name>hbase.master</name> <value>hdfs://hab0:60000</value> </property> <!-- 启用分布式模式 --> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> <!-- 指定Zookeeper集群位置 --> <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>hab0:2181,hab1:2181,hab2:2181</value> </property> <!-- 指定独立Zookeeper安装路径 --> <property> <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name> <value>/usr/local/zookeeper-3.4.12</value> </property> <!-- 指定ZooKeeper集群端口 --> <property> <name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name> <value>2181</value> </property> </configuration>
vi regionservers
修改regionservers文件，因为当前是使用独立的Zookeeper集群，所以要指定RegionServers所在机器：
hab0
hab1
hab2
2-拷贝hbase到其他节点
scp -r hbase-1.3.2.1 hab1:/usr/local
scp -r hbase-1.3.2.1 hab2:/usr/local
3-在主节点上启动HBase（这里的主节点是指NameNode状态为active的节点）
cd hbase-1.3.2.1/bin
./start-hbase.sh
//查看HMaster、Regionserver进程是否启动
jps
注意：此时Hadoop集群应处于启动状态，并且是在主节点执行start-hbase.sh启动HBase集群，否则HMaster进程将在启动几秒后消失，而备用的HMaster进程需要在备用主节点单独启动，命令是：./hbase-daemon.sh start master。
备用节点启动hmaster
cd hbase-1.3.2.1/bin
./hbase-daemon.sh start master
4-Hbase高可用测试
在浏览器中输入 ip:16010 ，查看主节点和备用主节点上的HMaster的状态，在备用主节点的web界面中，可以看到“Current Active Master: master188”，表示当前HBase主节点是master188机器；
主节点--->备用主节点
这里的主节点指使用start-hbase.sh命令启动HBase集群的机器
kill掉主节点的HMaster进程，在浏览器中查看备用主节点的HBase是否切换为active；
若上述操作成功，则在主节点启动被杀死的HMaster进程：
cd hbase-1.3.2.1/bin/
./hbase-daemon.sh start master
然后，kill掉备用主节点的HMaster进程，在浏览器中查看主节点的HBase是否切换为active，若操作成功，则HBase高可用集群搭建完成；
5-Hbase基本操作
//启动HBase
[root@vnet ~] start-hbase.sh
//进入HBase Shell
[root@vnet ~] hbase shell
//查看当前HBase有哪些表
hbase(main):> list
//创建表t_user，cf1和cf2是列族，列族一般不超过3个
hbase(main):> create ‘t_user‘,‘cf1‘,‘cf2‘
//获得表t_user的描述信息
hbase(main):> describe ‘t_user‘
//禁用表
hbase(main):> disable ‘t_user‘
//删除表，删除表之前要先把表禁用掉
hbase(main):> drop ‘t_user‘
//查询表是否存在
hbase(main):> exists ‘t_user‘
//查看全表数据
hbase(main):> scan ‘t_user‘
//插入数据，分别是表名、key、列（列族：具体列）、值。HBase是面向列的数据库，列可无限扩充
hbase(main):> put ‘t_user‘ ,‘001‘,‘cf1:name‘,‘chenxj‘
hbase(main):> put ‘t_user‘ ,‘001‘,‘cf1:age‘,‘18‘
hbase(main):> put ‘t_user‘ ,‘001‘,‘cf2:sex‘,‘man‘
hbase(main):> put ‘t_user‘ ,‘002‘,‘cf1:name‘,‘chenxj‘
hbase(main):> put ‘t_user‘ ,‘002‘,‘cf1:address‘,‘fuzhou‘
hbase(main):> put ‘t_user‘ ,‘002‘,‘cf2:sex‘,‘man‘
//获取数据，可根据key、key和列族等进行查询
hbase(main):> get ‘t_user‘,‘001‘
hbase(main):> get ‘t_user‘,‘002‘,‘cf1‘
hbase(main):> get ‘t_user‘,‘001‘,‘cf1:age‘
基于Docker的Zookeeper+Hadoop（HA）+hbase（HA）搭建
标签：使用 数据库 art path info datanode star slaves 点列
原文地址：https://www.cnblogs.com/latiaotaba/p/10180099.html
