Hadoop多机集群部署：HDFS HA、Federation与YARN实战

本文档详细介绍了如何在多机环境下部署Hadoop分布式文件系统（HDFS）、高可用性（High Availability, HA）以及联邦文件系统（Federation）与Yet Another Resource Negotiator（YARN）。首先，我们关注的是集群环境的节点分布，包括JournalNode在三个节点（chinahadoop2, chinahadoop3, chinahadoop4）的部署，以及两个HA NameNode集群（Cluster1和Cluster2）的Active和Standby NameNode设置，以及DataNode、NodeManager和ResourceManager的配置。 在搭建集群阶段，关键步骤包括： 1. 修改配置文件： - 在每个节点（如hadoop-env.sh, core-site.xml, mapred-site.xml, yarn-site.xml, slaves）上，需要统一配置基本的Hadoop环境和各个模块的相关参数。这是集群基础设置的关键环节，确保所有节点对Hadoop的理解和行为一致。 2. 启动JournalNode： - JournalNode负责HDFS的元数据事务日志管理，这对于HA模式至关重要。在集群中启动JournalNode，有助于实现NameNode的故障转移和数据一致性。 3. 在Cluster1上操作： - Cluster1中的节点（chinahadoop1和chinahadoop2）需要特别配置HDFS-site.xml，以便支持HA模式，设置Active NameNode和Standby NameNode的角色。 4. 在Cluster2上操作： - 类似于Cluster1，Cluster2（chinahadoop3和chinahadoop4）也需要进行类似的操作，以实现高可用性。 5. 启动DataNode： - DataNode负责存储实际的数据块，集群中的每个节点都需要启动DataNode服务。 6. 启动YARN： - YARN是Hadoop的新一代资源管理和调度框架，启动NodeManager和ResourceManager，用于任务调度和资源分配。 7. 执行MapReduce任务： - 部署完成后，可以通过执行MapReduce任务来验证集群的功能是否正常，这是衡量部署成功的实践步骤。 8. 停止集群： - 在测试完毕后，需要正确地关闭集群，确保在下一次部署时能保持良好的环境。 9. 自定义脚本： - 文档还提到使用自定义脚本来管理集群环境，可能涉及自动化部署或故障恢复操作。 通过这些步骤，用户可以构建一个既具备高可用性又支持联邦文件系统的Hadoop集群，并利用YARN进行任务调度。这种部署方法适用于处理大规模数据处理和分布式计算场景，确保系统的稳定性和效率。