本文紧接上篇博客Hadoop+NFS+ZOOKEEPER实现高可用集群

Yarn是Hadoop集群的资源管理系统。Hadoop2.0对MapReduce框架做了彻底的设计重构，我们称Hadoop2.0中的MapReduce为MRv2或者Yarn。Hadoop2.x也就是Yarn，分别用两个进程来管理这两个任务：

ResourceManger
ApplicationMaster

需要注意的是，在Yarn中我们把job的概念换成了application，因为在新的Hadoop2.x中，运行的应用不只是MapReduce了，还有可能是其它应用如一个DAG（有向无环图Directed Acyclic Graph，例如storm应用）。Yarn的另一个目标就是拓展Hadoop，使得它不仅仅可以支持MapReduce计算，还能很方便的管理诸如Hive、Hbase、Pig、Spark/Shark等应用。这种新的架构设计能够使得各种类型的应用运行在Hadoop上面，并通过Yarn从系统层面进行统一的管理，也就是说，有了Yarn，各种应用就可以互不干扰的运行在同一个Hadoop系统中，共享整个集群资源。

本文实验环境和上文一致，是接上个实验（NFS+HDFS+ZOOKEEPER实现Hadoop集群高可用）来做的，话不多说了，开始！

1. 编辑配置 mapred-site.xml 文件

[hadoop@rhel65-lockey1 hadoop]$ cp etc/hadoop/mapred-site.xml.template etc/hadoop/mapred-site.xml
[hadoop@rhel65-lockey1 hadoop]$ vim etc/hadoop/mapred-site.xml

<configuration>
<!-- 指定 yarn 为 MapReduce 的框架 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>

2. 编辑配置 yarn-site.xml 文件

[hadoop@rhel65-lockey1 hadoop]$ vim etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>
<!-- 配置可以在 nodemanager 上运行 mapreduce 程序 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 激活 RM 高可用 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property><!-- 指定 RM 的集群 id -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>RM_CLUSTER</value>
</property>
<!-- 定义 RM 的节点-->
<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>172.25.5.91</value>
</property>
<!-- 指定 RM2 的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>172.25.5.95</value>
</property>
<!-- 激活 RM 自动恢复 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 配置 RM 状态信息存储方式,有 MemStore 和 ZKStore-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>
<!-- 配置为 zookeeper 存储时,指定 zookeeper 集群的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>172.25.5.92:2181,172.25.5.93:2181,172.25.5.94:2181</value>
</property>
</configuration>

3. 服务测试

最好是把 RM 与 NN 分离运行,这样可以更好的保证程序的运行性能

首先在主机1上开启yarn

[hadoop@rhel65-lockey1 hadoop]$ sbin/start-yarn.sh 

此时可以看到1上多了一个进程ResourceManager

但是这个进程不会在5上自动启动，所以需要手动去5上进行启动

sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

这个时候通过浏览器访问两台主机的8088端口可以看到两台主机有不同的ResourceManager HA state：

可以将active节点的对应ResourceManager的进程干掉，这个时候再去查看会发现另一边变成了active

这个时候再去启动被干掉的ResourceManager，他就会成为standby状态

也可以在命令行中通过在任意ZK节点上运行以下命令来进行查看

[hadoop@rhel65-lockey2 zookeeper-3.4.9]$ bin/zkCli.sh -server 127.0.0.1:2181

关于hadoop集群常用的命令如下：

bin/hdfs namenode -format #格式化 HDFS 集群
sbin/start-dfs.sh #启动 hdfs 集群
sbin/stop-dfs.sh#停止hdfs 集群
bin/hdfs zkfc -formatZK#格式化 zookeeper
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode#启动namenode
sbin/start-yarn.sh #启动 yarn 服务
sbin/stop-yarn.sh #关闭 yarn 服务
sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager#启动resourcemanager