由于在HA架构中包含的节点比较多，在进行实际部署的时候需要做好集群的规划。图14.9一共使用了4个节点来部署HDFS HA，它们分别是：bigdata112、bigdata113、bigdata114和bigdata115。由于Hadoop默认包含了HDFS和Yarn，因此在部署HDFS HA的时候，也可以同时部署Yarn的HA。每个节点上部署的服务如下表所示：
视频讲解如下：
| 基于ZooKeeper实现Hadoop HA |
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| 【赵渝强老师】HDFS的HA高可用架构 |
基于已经部署好的ZooKeeper集群的部署，这里直接从Hadoop HA的部署开始。
（1）在每个节点增加以下环境变量。
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_SECURE_USER=root
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root
（2）修改bigdata112节点上的hadoo-env.sh文件。
export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_181
（3）修改bigdata112节点上的core-site.xml文件。
<configuration><!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://ns1</value></property><!-- 指定hadoop临时目录 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/root/training/hadoop-3.1.2/tmp</value></property><!-- 指定zookeeper地址 --><property><name>ha.zookeeper.quorum</name><value>bigdata112:2181,bigdata113:2181,bigdata114:2181</value></property>
</configuration>
（4）修改bigdata112节点上的hdfs-site.xml文件。
<configuration> <!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 --><property><name>dfs.nameservices</name><value>ns1</value></property><!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 --><property><name>dfs.ha.namenodes.ns1</name><value>nn1,nn2</value></property><!-- nn1的RPC通信地址 --><property><name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name><value>bigdata112:9000</value></property><!-- nn1的http通信地址 --><property><name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name><value>bigdata112:9870</value></property><!-- nn2的RPC通信地址 --><property><name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name><value>bigdata113:9000</value></property><!-- nn2的http通信地址 --><property><name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name><value>bigdata113:9870</value></property><!-- 指定NameNode的日志在JournalNode上的存放位置 --><property><name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name><value>qjournal://bigdata112:8485;bigdata113:8485;/ns1</value></property><!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 --><property><name>dfs.journalnode.edits.dir</name><value>/root/training/hadoop-3.1.2/journal</value></property><!-- 开启NameNode失败自动切换 --><property><name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name><value>true</value></property><!-- 配置失败自动切换实现方式 --><property><name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name> <value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value></property><!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行--><!--如果没有隔离机制，会造成DataNode脑裂的问题--><property><name>dfs.ha.fencing.methods</name><value>sshfenceshell(/bin/true)</value></property><!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 --><property><name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name><value>/root/.ssh/id_rsa</value></property><!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 --><property><name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name><value>30000</value></property>
</configuration>
（5）修改bigdata112节点上的mapred-site.xml文件。
<configuration><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property>
</configuration>
（6）修改bigdata112节点上的yarn-site.xml文件。
<configuration><!-- 开启RM高可靠 --><property><name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name><value>true</value></property><!-- 指定RM的cluster id --><property><name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name><value>yrc</value></property><!-- 指定RM的名字 --><property><name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name><value>rm1,rm2</value></property><!-- 分别指定RM的地址 --><property><name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name><value>bigdata112</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name><value>bigdata113</value></property><!-- 指定zk集群地址 --><property><name>yarn.resourcemanager.zk-address</name><value>bigdata112:2181,bigdata113:2181,bigdata114:2181</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property>
</configuration>
（7）修改bigdata112节点上的workers文件。
bigdata114
bigdata115
（8）将bigdata112上配置好的hadoop拷贝到其他节点。
scp -r /root/training/hadoop-3.1.2/ root@bigdata113:/root/training/
scp -r /root/training/hadoop-3.1.2/ root@bigdata114:/root/training/
scp -r /root/training/hadoop-3.1.2/ root@bigdata115:/root/training/
（9）在bigdata112、bigdata113和bigdata114上启动Zookeeper集群。
（10）在bigdata112和bigdata113上启动JournalNode。
hadoop-daemon.sh start journalnode
（11）在bigdata112上格式化HDFS。
hdfs namenode -format
（12）将bigdata112上$HADOOP_HOME/tmp拷贝到bigdata113的对应目录下。
scp -r /root/training/hadoop-3.1.2/tmp/dfs/ root@bigdata113:/root/training/hadoop-3.1.2/tmp
（13）格式化zookeeper。
hdfs zkfc -formatZK# ZooKeeper格式化成功后，将看到如下的日志输出：
# 20/07/13 00:34:33 INFO ha.ActiveStandbyElector:
# Successfully created /hadoop-ha/ns1 in ZK.
（14）在bigdata112上启动Hadoop集群。
start-all.sh
（15）下面展示了整个集群在启动过程中输出的日志：
Starting namenodes on [bigdata112 bigdata113]
Last login: Fri Sep 27 00:18:38 CST 2020 on pts/0
Starting datanodes
Last login: Fri Sep 27 00:19:37 CST 2020 on pts/0
Starting journal nodes [bigdata112 bigdata113]
Last login: Fri Sep 27 00:19:40 CST 2020 on pts/0
bigdata113: journalnode is running as process 1297. Stop it first.
bigdata112: journalnode is running as process 1294. Stop it first.
Starting ZK Failover Controllers on NN hosts [bigdata112 bigdata113]
Last login: Fri Sep 27 00:19:50 CST 2020 on pts/0
Starting resourcemanagers on [ bigdata112 bigdata113]
Last login: Fri Sep 27 00:19:52 CST 2020 on pts/0
Starting nodemanagers
Last login: Fri Sep 27 00:20:00 CST 2020 on pts/0# 通过打印输出的日志可以看到，在bigdata112和bigdata113上启动了两个NameNode、
# 两个JournalNode和两ResourceManager。
（16）通过jps命令查看每个节点上的后台进程，如下图所示。
在部署好了HDFS HA的架构后，便可以进行一个简单的测试以确定是否能够基于ZooKeeper实现主节点的自动切换。