Hadoop如何在Linux上进行扩展升级

一、Hadoop在Linux上的扩展流程
扩展Hadoop集群（包括水平扩展新增物理/虚拟节点、垂直扩展提升单节点资源）需遵循以下标准化步骤：

1. 扩展前准备

• 环境一致性检查：确保新节点与现有集群的操作系统版本、Java版本（建议与集群一致，如OpenJDK 11/17）、Hadoop版本完全兼容；关闭防火墙或放行Hadoop关键端口（如NameNode的9000、DataNode的50010、ResourceManager的8032等）。
• 基础软件安装：在新节点上安装Java（apt install openjdk-11-jdk或yum install java-11-openjdk）和SSH服务（apt install openssh-server），并配置主节点到新节点的密码免登录（ssh-keygen -t rsa生成密钥，ssh-copy-id newnode-ip复制公钥）。

2. 新节点配置

• 主机名与映射配置：编辑新节点的/etc/hostname设置唯一主机名（如datanode3），并在/etc/hosts中添加集群所有节点的IP与主机名映射（如192.168.1.10 master、192.168.1.11 datanode1）。
• Hadoop环境变量设置：编辑新节点的~/.bashrc或/etc/profile，添加以下内容（根据实际路径调整）：

  export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.3.1
  export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
  

  执行source ~/.bashrc使配置生效。
• Hadoop配置文件同步：将主节点$HADOOP_HOME/etc/hadoop目录下的core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml复制到新节点相同目录，确保配置一致性。

3. 加入集群

• 启动新节点服务：在新节点上分别启动DataNode（存储数据）和NodeManager（资源管理）服务：

  hadoop-daemon.sh start datanode
  yarn-daemon.sh start nodemanager
  

  或通过集群管理脚本统一启动：$HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh、$HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh。
• 验证节点加入：在主节点（NameNode）上执行hdfs dfsadmin -report，查看“Live DataNodes”列表是否包含新节点；或通过HDFS Web UI（默认http://master:9870）确认节点状态为“Live”。

4. 扩展后优化

• 负载均衡：若新增DataNode，可通过hdfs balancer命令触发数据再平衡，使数据均匀分布在集群中（避免部分节点过载）。
• 监控与维护：使用YARN ResourceManager UI（http://master:8088）监控资源使用率，调整YARN队列配置（如yarn-site.xml中的yarn.scheduler.capacity.maximum-am-resource-percent）以优化任务调度。

二、Hadoop在Linux上的升级流程
升级Hadoop版本需谨慎操作，避免数据丢失或服务中断，建议在测试环境验证后再应用于生产：

1. 升级前准备

• 数据与配置备份：备份HDFS关键数据（如/user/hive/warehouse、/tmp等目录，可通过hdfs dfs -cp /source/path /backup/path复制到其他存储）；备份$HADOOP_HOME/etc/hadoop下的所有配置文件。
• 查阅升级文档：访问Apache Hadoop官网（如https://hadoop.apache.org/releases.html）查看目标版本的Release Notes，重点关注不兼容变更（如配置属性调整、API废弃）和升级注意事项（如HDFS文件格式要求）。
• 检查依赖兼容性：确认新版本Hadoop所需的Java版本（如Hadoop 3.x要求Java 8或11）、依赖库（如protobuf版本）是否与现有环境兼容。

2. 停止集群服务

• 安全停止所有服务：在主节点执行以下命令，依次停止YARN和HDFS服务：

  $HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh
  $HADOOP_HOME/sbin/stop-dfs.sh
  

  使用jps命令确认所有守护进程（NameNode、DataNode、ResourceManager、NodeManager等）已停止。

3. 安装新版本Hadoop

• 下载与解压：从Apache Hadoop官网下载目标版本tar包（如hadoop-3.3.6.tar.gz），解压到指定目录（如/opt）：

  wget https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.6/hadoop-3.3.6.tar.gz
  tar -zxvf hadoop-3.3.6.tar.gz -C /opt
  mv /opt/hadoop-3.3.6 /opt/hadoop-new  # 重命名为新版本目录
  

• 更新环境变量：修改~/.bashrc或/etc/profile中的HADOOP_HOME指向新版本目录，更新PATH变量：

  export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-new
  export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
  source ~/.bashrc
  

4. 配置文件迁移与调整

• 复制旧配置：将旧版本$HADOOP_HOME/etc/hadoop下的配置文件复制到新版本目录：

  cp -r /opt/hadoop-old/etc/hadoop/* /opt/hadoop-new/etc/hadoop/
  

• 调整新配置：根据新版本Release Notes修改配置文件（如Hadoop 3.x默认使用protobuf3，需调整core-site.xml中的hadoop.rpc.protection属性；YARN的capacity-scheduler.xml可能新增队列配置）。

5. 执行升级

• 启动升级流程：使用新版本Hadoop启动DFS，并触发升级命令：

  $HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh
  hdfs dfsadmin -upgrade
  

  此命令会将HDFS元数据（如NameNode的fsimage、edits文件）升级到新版本格式。
• 监控升级进度：通过hadoop dfsadmin -upgradeProgress status命令查看升级进度（如“Upgrading”表示正在升级，“Upgraded”表示已完成）。

6. 验证升级

• 检查服务状态：使用jps命令确认所有守护进程（NameNode、DataNode、ResourceManager等）已启动；通过HDFS Web UI（http://master:9870）查看集群状态（如“Live Nodes”“Storage Capacity”）。
• 运行测试任务：提交一个简单的MapReduce任务（如hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.6.jar pi 10 100），验证任务是否能正常执行并输出结果。

7. 完成升级（可选）

• 清理旧版本：若升级成功且运行稳定，可删除旧版本Hadoop目录（如/opt/hadoop-old），释放磁盘空间。

8. 回滚方案（若升级失败）

• 停止新版本服务：$HADOOP_HOME/sbin/stop-dfs.sh、$HADOOP_HOME/sbin/stop-yarn.sh。
• 启动旧版本服务：使用旧版本Hadoop的start-dfs.sh、start-yarn.sh脚本启动集群。
• 恢复数据：若升级过程中数据有损坏，可从备份中恢复HDFS数据。

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