Hadoop的master和slave分别运行在不同的Docker容器中，其中hadoop-master容器中运行NameNode和ResourceManager，hadoop-slave容器中运行DataNode和NodeManager。NameNode和DataNode是Hadoop分布式文件系统HDFS的组件，负责储存输入以及输出数据，而ResourceManager和NodeManager是Hadoop集群资源管理系统YARN的组件，负责CPU和内存资源的调度。
我们先来规划下集群：
我们来解释下上面的几个软件
其中 NameNode 是 hdfs 中的namenode，分为一主，一备，保证高可用：
主处于active状态，备处于Standby，主备切换通过DFSZKFailoverController配合zookeeper完成。
另外为了保证master上edit日志的高可用，新建了3个JournalNode。
接着我们来看yarn，yarn是一种资源管理系统，负责集群的统一管理和调度
上面是介绍部分，下面我们来执行高可用集群的搭建
第一步到hadoop目录下，执行 docker-compose up -d
第二步执行 ./start-all.sh
完成上面步骤后，我们就可以根据控制台的输出查看数据了。
下面是一些集群验证操作：
1. 验证HDFS 是否正常工作及HA高可用
首先向hdfs上传一个文件
/usr/local/hadoop/bin/hadoop fs -put /usr/local/hadoop/README.txt /
在active节点手动关闭active的namenode
/usr/local/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh stop namenode
通过HTTP 50070端口查看standby namenode的状态是否转换为active
手动启动上一步关闭的namenode
/usr/local/hadoop/sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
2.验证YARN是否正常工作及ResourceManager HA高可用
运行测试hadoop提供的demo中的WordCount程序：
/usr/local/hadoop/bin/hadoop fs -mkdir /wordcount
/usr/local/hadoop/bin/hadoop fs -mkdir /wordcount/input
/usr/local/hadoop/bin/hadoop fs -mv /README.txt /wordcount/input
/usr/local/hadoop/bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.4.jar wordcount /wordcount/input /wordcount/output
验证ResourceManager HA
手动关闭node02的ResourceManager
/usr/local/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager
通过HTTP 8088端口访问node01的ResourceManager查看状态
手动启动node02 的ResourceManager
/usr/local/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
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