Hadoop小兵笔记【二】Hadoop分布式集群扩展实战经验

标签：hadoop集群   格式化   hdfs   

一、集群原先配置：

                  主机名sparkMaster，Ubuntu12.04-32 ，用户名Root , 内存4g    （只用于任务调度和分配，不做计算节点）

                  从机名sparkSlave1，Ubuntu12.04-32 ，用户名Root , 内存4g    （计算节点）
                  从机名sparkSlave2，Ubuntu12.04-32 ，用户名Root , 内存1.7g （计算节点）

二、扩展原因：计算数据量增大，原先的两个工作节点已不不能满足实时性的需求，由于实验室计算资源有限，故将原先的调度节点也增加为计算节点，即扩展后的sparkMaster既是调度节点也是计算节点。

三、修改配置流程：cd  /usr/local/hadoop/hadoop-2.2.0/etc/hadoop

                                    vim slaves 修改slaves文件，将原先只有sparkSlave1、sparkSlave2的内容增添sparkMaster，保存退出（对三个节点上的文件分别执行同样操作）；

                                    vim hdfs-site.xml修改hdfs-site.xml文件，将dfs.replication的值由2改写成3（对三个节点上的文件分别执行同样操作）；

四、格式化HDFS：cd  /usr/local/hadoop/hadoop-2.2.0/bin

                                  hadoop namenode -format

五、错误描述：启动SparkMaster成功，使用jps查看SparkMaster进程时会出现Datanode、Namenode、ResourceManager 、NodeManager、SecondaryNameNode、jps，但是使用jps查看sparkSlave1、sparkSlave2 的进程时只会短暂地出现十秒钟左右Datanode、NodeManager、jps，随后进程便会掉线，而且在访问http://SparkMaster:50070登录web控制台查看HDFS集群状况时Live Node=0，这说明Hadoop集群没有启动成功（下图为启动成功时配图）：

六、错误分析：由于在执行hadoop格式化时namenode format会初始化一些目录和文件，这其中包括/usr/local/hadoop/hadoop-2.2.0/dfs/name/current里面的VERSION文件：

其中clusterID会在格式化时更改，而且会造成SparkMaster的clusterID和sparkSlave1、sparkSlave2的clusterID 不一致，这样就会造成Hadoop集群启动失败。

七、解决方法：在执行格式化之前，需要将所有节点中的/usr/local/hadoop/hadoop-2.2.0/dfs目录里面的内容清空，并使用./stop-all.sh停止集群，这样就能保证SparkMaster、sparkSlave1、sparkSlave2里面的clusterID都是一致的。

ps：作者水平有限，如有不当之处，还望读者不吝赐教！

Hadoop小兵笔记【二】Hadoop分布式集群扩展实战经验

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原文地址：http://blog.csdn.net/cafuc46wingw/article/details/45040793