Hadoop高可用安装脚本

1、理解并掌握在完全分布模式的整合平台中Hadoop的高可用集群的安装与验证。2、确保Hadoop的高可用集群配置后相关服务进程能够正常启动，HDFS能够正常使用，并确保MapReduce示例程序能够正常运行。在这个实验项目中，我们将探讨如何在完全分布式模式下安装和配置Hadoop的高可用集群。详细的实验环境和步骤都已列出，包括主要的配置文件修改和同步安装过程。

【高可用集群轻松部署脚本】是一个整合了多种脚本的压缩包，简化在Linux环境下部署高可用性（HA）集群的过程。这些脚本主要用于自动化配置集群，特别是在诸如Hadoop、Spark等分布式计算框架下的场景。以下是各个脚本的主要功能和涉及的知识点：1. SSH免密码登录脚本（例如：sshId_rsa_2M.sh，sshId_rsa.sh）：用于实现SSH密钥对认证，使得主节点和从节点之间可以实现无密码登录。这些脚本包含生成RSA公钥和私钥的步骤，并将公钥复制到远程主机的~/.ssh/authorized_keys文件中，从而提高了管理和维护效率。2. hosts文件配置脚本（catHosts.sh）：自动编辑和更新所有节点的/etc/hosts文件，确保节点间能够通过主机名相互识别，提升网络通信稳定性和速度。3. 文件分发至从节点脚本（例如：scpSpark.sh，scpBashProfile.sh，scpHadoop.sh）：使用SCP命令安全地将文件或目录从主节点复制到所有从节点。在集群中分发配置文件、应用软件或启动脚本至关重要。例如，scpSpark.sh用于分发Spark的相关配置和二进制文件。4. 版本一致性检查脚本（checkVersion.sh）：检查所有节点上的软件版本，如Hadoop、Spark等，确保集群中的所有节点运行相同版本的软件，以维持集群稳定性和兼容性。5. Python环境相关脚本（rootPython.sh，pctsPython.sh）：安装或配置Python环境，并确保所有节点的Python环境一致。Python在大数据处理中常用于数据预处理、分析或可视化脚本。6. 主节点向从节点分发配置的脚本（Master02-slave.sh）：用于主节点向从节点分发配置或执行特定操作，如启动或停止服务，或者进行集群状态检查。

使用 sh ./ha-start 启动集群，请将路径修改为自己的实际路径。

7节点大数据集群搭建指南 本指南涵盖 Hadoop 生态系统中多个组件的安装和配置，包括： Hadoop 分布式文件系统 (HDFS) Yet Another Resource Negotiator (YARN) Hadoop MapReduce Apache Hive 数据仓库软件 Apache HBase 数据库 Apache Spark 数据处理引擎 Apache Tez 计算框架 Apache Flume 日志收集工具 Apache Kafka 分布式流平台 指南将指导您完成 7 个节点集群的设置过程，并确保高可用性。但请注意，自动化运维和监控配置不在本指南范围内。

ZooKeeper的原理和应用场景 ZooKeeper Java API的实战使用 集群节点变更监听案例代码解析

探讨了如何有效地搭建和优化Hadoop高可用集群，以确保系统稳定性和性能提升。

这个Python脚本可以在任何节点上执行，使用Docker安装MySQL 5.7，并设置为主主模式，通过安装Keepalived来实现高可用性。

本指南提供有关在 Hadoop 2.x 中配置和部署高可用 (HA) 环境的详细说明。通过遵循本指南中的步骤，您可以设置一个弹性且冗余的 Hadoop 集群，能够应对节点故障。

Hadoop NN & RM 高可用集群配置实战 这份配置指南提供了搭建 Hadoop NameNode (NN) 和 ResourceManager (RM) 高可用集群的详细步骤。经过实践验证，确保配置准确无误，您只需根据实际环境修改 IP 地址即可直接使用。