<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop1:10020,hadoop5:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop1:19888,hadoop5:19888</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>
<value>/tmp/hadoop-yarn/staging</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
<value>${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
<value>${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done_intermediate</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>
<value>100</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name>
<value>10</value>
</property>
</configuration>
Ok了！至此，所有的配置文件修改工作都完成了。下面就是介绍一下如何启动了
5、启动
（1）首先启动zookeeper集群
由于我的节点是5个，所以我是将所有的节点都用来作为zookeeper来作为zookeeper的集群。因此在各节点上执行如下命令即可。
zkServer.sh start
所有的节点都启动zookeeper服务之后，zookeeper集群就已经启动了。
（2）对zookeeper集群进行格式化
hdfs zkfc -formatZK
（3）启动JournalNode进程，注意这个在第一次的时候必须要按照这个顺序执行。否则后面hdfs格式化不了。
同样，我也是将所有的节点都作为了journalnode的节点，于是在所有的节点上执行下面的命令来启动journalnode。
hadoop-daemon.sh start journalnode
(4)格式化hadoop的集群，注意，第一次格式化必须首先启动上面的journalnode进程。并且，hadoop格式化的执行在某一个namenode节点上进行，在这里我选择的是hadoop1上执行。
hdfs namenode -format mycluster
（5）启动第（4）步格式化之后的namenode。
也就是说在第（4）步上面格式化后的namenode节点上启动namenode进程。
hadoop-daemon.sh start namenode
（6）在另外一个namenode节点上按顺序执行如下两个命令来启动namenode进程。（本文中是hadoop5上执行）
hdfs namenode -bootstrapStandby
hadoop-daemon.sh start namenode
（7）在一个namenode节点上执行一下两个命令启动所有的进程：
start-dfs.sh
start-yarn.sh
（8）此时启动完之后，我们可以通过下面的命令来查看两个namenode的状态是否是standby或者是active
hdfs haadmin -getServiceState nn1
standby
hdfs haadmin -getServiceState nn2
active
这里的nn1和nn2就是上面的配置文件中所设置的。nn1对应的就是hadoop1，nn2对应的就是hadoop5。
6、检验自动切换，通过kill active的namenode来验证namenode是否能自动切换。
（1）通过上面步骤（8）查看到对应的那个namenode的状态是active，在该namenode节点上查看所有的进程。如下所示：