hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper)高可用集群详细配置

2022-12-02 07:23:07

配置 hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper 高可用集群，同时安装相关组建：JDK，MySQL，Hive，Flume

文章目录

环境介绍

节点介绍

  • 虚拟机数量：8 台

  • 操作系统版本：CentOS-7-x86_64-Minimal-1611.iso

每台虚拟机的配置如下：

虚拟机名称 CPU核心数 内存(G) 硬盘(G) 网卡
hadoop1 2 8 100 2
hadoop2 2 8 100 2
hadoop3 2 8 100 2
hadoop4 2 8 100 2
hadoop5 2 8 100 2
hadoop6 2 8 100 2
hadoop7 2 8 100 2
hadoop8 2 8 100 2

集群介绍

8节点Hadoop+Yarn+Spark+Hbase+Kafka+Storm+ZooKeeper高可用集群搭建：

集群 虚拟机节点
HadoopHA集群 hadoop1,hadoop2,hadoop3,hadoop4,hadoop5,hadoop6,hadoop7,hadoop8
YarnHA集群 hadoop1,hadoop2,hadoop3,hadoop4,hadoop5,hadoop6,hadoop7,hadoop8
ZooKeeper集群 hadoop3,hadoop4,hadoop5
Hbase集群 hadoop3,hadoop4,hadoop5,hadoop6,hadoop7
Kafka集群 hadoop6,hadoop7,hadoop8
Storm集群 hadoop3,hadoop4,hadoop5,hadoop6,hadoop7
SparkHA集群 hadooop1,hadoop2,hadoop3,hadoop4,hadoop5,hadoop6,hadoop7,hadoop8

集群详细规划：

虚拟机名称 IP 安装软件 进程 功能
hadoop1 59.68.29.79 jdk,hadoop,mysql NameNode,ResourceManeger,DFSZKFailoverController(zkfc),master(spark) hadoop的NameNode节点,spark的master节点,yarn的ResourceManeger节点
hadoop2 10.230.203.11 jdk,hadoop,spark NameNode,ResourceManeger,DFSZKFailoverController(zkfc),worker(spark) hadoop(yarn)的容灾节点，spark的容灾节点
hadoop3 10.230.203.12 jdk,hadoop,zookeeper,hbase,storm,spark DataNode,NodeManager,journalnode,QuorumPeerMain(zk),HMaster,…(storm),worker(spark) storm,hbase,zookeeper的主节点
hadoop4 10.230.203.13 jdk,hadoop,zookeeper,hbase,storm,spark DataNode,NodeManager,journalnode,QuorumPeerMain(zk),HRegionServer,…(storm),worker(spark)  
hadoop5 10.230.203.14 jdk,hadoop,zookeeper,hbase,storm,spark DataNode,NodeManager,journalnode,QuorumPeerMain(zk),HRegionServer,…(storm),worker(spark)  
hadoop6 10.230.203.15 jdk,hadoop,hbase,storm,kafka,spark DataNode,NodeManager,journalnode,kafka,HRegionServer,…(storm),worker(spark) kafka的主节点
hadoop7 10.230.203.16 jdk,hadoop,hbase,storm,kafka,spark DataNode,NodeManager,journalnode,kafka,HRegionServer,…(storm),worker(spark)  
hadoop8 10.230.203.17 jdk,hadoop,kafka,spark DataNode,NodeManager,journalnode,kafka,worker(spark)  

软件版本介绍

  • JDK版本： jdk-8u65-linux-x64.tar.gz

  • hadoop版本： hadoop-2.7.6.tar.gz

  • zookeeper版本： zookeeper-3.4.12.tar.gz

  • hbase版本： hbase-1.2.6-bin.tar.gz

  • Storm版本： apache-storm-1.1.3.tar.gz

  • kafka版本： kafka_2.11-2.0.0.tgz

  • MySQL版本： mysql-5.6.41-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz

  • hive版本： apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz

  • Flume版本： apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz

  • Spark版本： spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz

前期准备

相关配置

每台主机节点都进行相同设置

新建用户 centos

千万注意：不要在root权限下配置集群

  • 新建 centos 用户组
$> groupadd centos
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  • 新建用户 centos，并将该用户添加到用户组 centos
$> useradd centos -g centos
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  • 为 centos 用户设置密码
$> passwd centos
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添加sudo权限
  • 切换到root用户，修改 /etc/sudoers 文件
$> nano /etc/sudoers

添加如下语句：

## Allow root to run any commands anywhere

root    ALL=(ALL)	ALL

centos  ALL=(ALL)	ALL
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更改用户名
  • 进入 /etc/hostname 下，将原来的内容删除，添加新的用户名
$> sudo nano /etc/hostname

用户名：hadoop1，hadoop2.....
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主机名与IP映射
  • 进入 /etc/hosts，将原来的内容删除，添加主机节点之间的相互映射
$> sudo nano /etc/hosts

添加内容如下：

127.0.0.1       localhost

59.68.29.79     hadoop1

10.230.203.11   hadoop2

10.230.203.12   hadoop3

10.230.203.13   hadoop4

10.230.203.14   hadoop5

10.230.203.15   hadoop6

10.230.203.16   hadoop7

10.230.203.17   hadoop8
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显示当前文件的绝对路径

命令：pwd。形如 ~ 转换为 /home/centos。方便确定当前文件的路径

  • 进入 /etc/profile 中进行配置
[centos@hadoop1 ~]$ sudo nano /etc/profile

在末尾添加：

export PS1='[\u@\h `pwd`]\$'

// source /etc/profile 马上生效

[centos@hadoop1 /home/centos]$
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ssh免密登录

hadoop1 和 hadoop2 是容灾节点(解决单点故障问题)，所以这两个主机除了能互相访问之外，还需要登录其他主机节点，可以免密登录

  • 检查是否安装了ssh相关软件包(openssh-server + openssh-clients + openssh)
[centos@hadoop1 /home/centos]$ yum list installed | grep ssh
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  • 检查是否启动了sshd进程
[centos@hadoop1 /home/centos]$ ps -Af | grep sshd
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  • 在hadoop1~hadoop8主机节点的 ~(/home/centos) 目录下创建 .ssh 文件目录，并修改权限
[centos@hadoop1 /home/centos]$ mkdir .ssh

[centos@hadoop1 /home/centos]$ chmod 700 ~/.ssh
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  • 在hadoop1主机上生成秘钥对，追加公钥到~/.ssh/authorized_keys文件中，并修改authorized_keys文件的权限为644(centos系统)
//生成秘钥对

[centos@hadoop1 /home/centos]$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa

//进入 ~/.ssh 文件夹下

[centos@hadoop1 /home/centos]$ cd ~/.ssh

//追加公钥到~/.ssh/authorized_keys文件中

[centos@hadoop1 /home/centos/.ssh]$ cat id_rsa.pub >> authorized_keys

// 修改authorized_keys文件的权限为644

[centos@hadoop1 /home/centos/.ssh]$ chmod 644 authorized_keys
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  • 将hadoop1的公钥文件id_rsa.pub远程复制给其他7台主机节点，并放置在/home/centos/.ssh/authorized_keys下
//重名名

[centos@hadoop2 /home/centos/.ssh]$ mv id_rsa.pub id_rsa_hadoop1.pub

[centos@hadoop1 /home/centos/.ssh]$ scp id_rsa_hadoop1.pub centos@hadoop2:/home/centos/.ssh/authorized_keys

[centos@hadoop1 /home/centos/.ssh]$ scp id_rsa_hadoop1.pub centos@hadoop3:/home/centos/.ssh/authorized_keys

[centos@hadoop1 /home/centos/.ssh]$ scp id_rsa_hadoop1.pub centos@hadoop4:/home/centos/.ssh/authorized_keys

[centos@hadoop1 /home/centos/.ssh]$ scp id_rsa_hadoop1.pub centos@hadoop5:/home/centos/.ssh/authorized_keys

[centos@hadoop1 /home/centos/.ssh]$ scp id_rsa_hadoop1.pub centos@hadoop6:/home/centos/.ssh/authorized_keys

[centos@hadoop1 /home/centos/.ssh]$ scp id_rsa_hadoop1.pub centos@hadoop7:/home/centos/.ssh/authorized_keys

[centos@hadoop1 /home/centos/.ssh]$ scp id_rsa_hadoop1.pub centos@hadoop8:/home/centos/.ssh/authorized_keys
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  • 在hadoop2主机上生成秘钥对。为了与hadoop1的公钥区分，重命名为 id_rsa_hadoop2.pub。追加公钥到~/.ssh/authorized_keys文件中，并分发给其他7台主机节点
//生成秘钥对

[centos@hadoop2 /home/centos]$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa

//重名名

[centos@hadoop2 /home/centos/.ssh]$ mv id_rsa.pub id_rsa_hadoop2.pub

//追加公钥到~/.ssh/authorized_keys文件中

[centos@hadoop1 /home/centos/.ssh]$ cat id_rsa_hadoop2.pub >> authorized_keys

//将authorized_keys分发给其他节点

[centos@hadoop1 /home/centos/.ssh]$ scp authorized_keys centos@hadoop:/home/centos/.ssh/

... 分发给其他节点
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关闭防火墙

为了保证集群正常启动，先要关闭各台主机的防火墙，一些命令如下：

[cnetos 6.5之前的版本]

$>sudo service firewalld stop		//停止服务

$>sudo service firewalld start		//启动服务

$>sudo service firewalld status		//查看状态

[centos7]

$>sudo systemctl enable firewalld.service	//"开机启动"启用

$>sudo systemctl disable firewalld.service	//"开机自启"禁用

$>sudo systemctl start firewalld.service	//启动防火墙

$>sudo systemctl stop firewalld.service		//停止防火墙

$>sudo systemctl status firewalld.service	//查看防火墙状态

[开机自启]

$>sudo chkconfig firewalld	on				//"开启自启"启用

$>sudo chkconfig firewalld	off				//"开启自启"禁用
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两个批处理脚本

提示：为了全局可用，脚本都放在 /usr/local/bin 目录下。只在hadoop1和hadoop2节点配置

//以本地用户身份创建xcall.sh

$>touch ~/xcall.sh       //centos

//将其复制到 /usr/local/bin 目录下

$>sudo mv xcall.sh /usr/local/bin

//修改权限

$>sudo chmod a+x xcall.sh

//添加脚本

$>sudo nano xcall.sh
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批分发指令脚本(xcall.sh)
#!/bin/bash

params=$@

i=1

for (( i=1 ; i <= 8 ; i = $i + 1 )) ; do

    echo ============= s$i $params =============

    ssh hadoop$i "$params"

done
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批同步脚本(xsync.sh)：类似于 scp 指令
#!/bin/bash

if [[ $# -lt 1 ]] ; then echo no params ; exit ; fi

p=$1

#echo p=$p

dir=`dirname $p`

#echo dir=$dir

filename=`basename $p`

#echo filename=$filename

cd $dir

fullpath=`pwd -P .`

#echo fullpath=$fullpath

user=`whoami`

for (( i = 1 ; i <= 8 ; i = $i + 1 )) ; do

   echo ======= hadoop$i =======

   rsync -lr $p ${user}@hadoop$i:$fullpath

done ;
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集群环境搭建

安装JDK

  • 准备JDK：jdk-8u65-linux-x64.tar.gz，将其上传到主机hadoop1的 /home/centos/localsoft 目录下，该目录用于存放所有需要安装的软件安装包

  • 在根目录下(/)新建一个 soft 文件夹，并将该文件夹的用户组权限和用户权限改为 centos，该文件夹下为所有需要安装的软件

//创建soft文件夹

[centos@hadoop1 /home/centos]$ sudo mkdir /soft

//修改权限(centosmin0是自己的本机用户名)

[centos@hadoop1 /home/centos]$ sudo chown centos:centos /soft
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  • 解压 jdk-8u65-linux-x64.tar.gz 到 /soft 目录下，并创建符号链接
// 从 /home/centos/localsoft 下解压到 /soft

[centos@hadoop1 /home/centos/localsoft]$ tar -xzvf jdk-8u65-linux-x64.tar.gz -C /soft

// 创建符号链接

[centos@hadoop1 /soft]$ ln -s /soft/jdk1.8.0_65 jdk
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  • 在 /etc/profile 文件中配置环境变量，同时 source /etc/profile，使其立即生效
// 进入profile

[centos@hadoop1 /home/centos]$ sudo nano /etc/profile

// 环境变量

# jdk

export JAVA_HOME=/soft/jdk

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

// source 立即生效

[centos@hadoop1 /home/centos]$ source /etc/profile
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  • 检验是否安装配置成功
[centos@hadoop1 /home/centos]$ java -version

// 显示如下

java version "1.8.0_65"

Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_65-b17)

Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.65-b01, mixed mode)
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  • 按照以上步骤配置其他主句(hadoop2~hadoop8)：可以使用批分发指令(xsync.sh分发文件给其他7台主机节点)

Hadoop安装配置(手动HA搭建)

1. hadoop安装配置
  • 准备hadoop：hadoop-2.7.6.tar.gz，解压到 /soft 目录下，创建符号链接
// 从 /home/centos/localsoft 下解压到 /soft

[centos@hadoop1 /home/centos/localsoft]$ tar -xzvf hadoop-2.7.6.tar.gz -C /soft

// 创建符号链接

[centos@hadoop1 /soft]$ ln -s /soft/hadoop-2.7.6 hadoop
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  • 在 /etc/profile 下配置环境变量，source /etc/profile 立即生效，使用 hadoop version 检测是否安装成功
// 进入profile

[centos@hadoop1 /home/centos]$ sudo nano /etc/profile

// 环境变量

# hadoop

export HADOOP_HOME=/soft/hadoop

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin/:$HADOOP_HOME/sbin

// source 立即生效

[centos@hadoop1 /home/centos]$ source /etc/profilea

// 检测是否安装成功

[centos@hadoop1 /home/centos]$ hadoop version

显示如下：

Hadoop 2.7.6

Subversion https://shv@git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r 085099c66cf28be31604560c376fa282e69282b8

Compiled by kshvachk on 2018-04-18T01:33Z

Compiled with protoc 2.5.0

From source with checksum 71e2695531cb3360ab74598755d036

This command was run using /soft/hadoop-2.7.6/share/hadoop/common/hadoop-common-2.7.6.jar
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提示： 现在的操作在hadoop1节点上，先不用在其他节点进行安装配置，等后续配置结束后再一起将配置传给其他节点，能大大节省工作量。

2. hadoop手动NameNode HA搭建

基于hadoop的原生NameNode HA搭建，后面会与zookeeper集群进行整合，实现自动容灾(Yarn+NameNode)

  • 进入 /soft/hadoop/etc 目录，复制 hadoop 文件为：full，ha，pesudo，并创建指向ha的符号链接hadoop
[centos@hadoop1 /soft/hadoop/etc]$ cp hadoop ha

[centos@hadoop1 /soft/hadoop/etc]$ cp hadoop full

[centos@hadoop1 /soft/hadoop/etc]$ cp hadoop pesudo

// 创建符号链接

[centos@hadoop1 /soft/hadoop/etc]$ ln -s /soft/hadoop/etc/ha hadoop
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  • 进入 ha 目录下配置4个文件：core-site.xml；hdfs-site.xml；mapred-site.xml；yarn-site.xml

[core-site.xml]

<configuration>

     <property>

	   <name>fs.defaultFS</name>

	   <value>hdfs://mycluster</value>

     </property>

     <!--- 配置新的本地目录 -->

     <property>

	   <name>hadoop.tmp.dir</name>

	   <value>/home/centos/hadoop</value>

     </property>

     <property>

        <name>ipc.client.connect.max.retries</name>

	   <value>20</value>

     </property>

    <property>

	   <name>ipc.client.connect.retry.interval</name>

 	   <value>5000</value>

     </property>

</configuration>
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[hdfs-site.xml]

<configuration>

	<!-- 配置nameservice -->

<property>

	<name>dfs.nameservices</name>

	<value>mycluster</value>

</property>

<!-- myucluster下的名称节点两个id -->

<property>

	<name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name>

	<value>nn1,nn2</value>

</property>

<!-- 配置每个nn的rpc地址 -->

<property>

	<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name>

	<value>hadoop1:8020</value>

</property>

<property>

	<name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name>

	<value>hadoop2:8020</value>

</property>

<!-- 配置webui端口 -->

<property>

	<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name>

	<value>hadoop1:50070</value>

</property>

<property>

	<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>

	<value>hadoop2:50070</value>

</property>

<!-- 名称节点共享编辑目录 -->

<property>

	<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>

	<value>qjournal://hadoop3:8485;hadoop4:8485;hadoop5:8485;hadoop6:8485;hadoop7:8485;hadoop8:8485/mycluster</value>

</property>

<!-- java类，client使用它判断哪个节点是激活态 -->

<property>

	<name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name>

	<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>

</property>

<!-- 脚本列表或者java类，在容灾情况下保护激活态的nn -->

<property>

	<name>dfs.ha.fencing.methods</name>

	<value>sshfence</value>

</property>

<property>

	<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>

	<value>/home/centos/.ssh/id_rsa</value>

</property>

<!-- 配置JN存放edit的本地路径 -->

<property>

	<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>

	<value>/home/centos/hadoop/journal</value>

</property>

</configuration>
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[mapred-site.xml]

<configuration>

	<property>

		<name>mapreduce.framework.name</name>

		<value>yarn</value>

	</property>

</configuration>
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[yarn-site.xml]

<configuration>

	<property>

		<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

		<value>hadoop1</value>

	</property>

	<property>

		<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

		<value>mapreduce_shuffle</value>

	</property>

</configuration>
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  • 配置 slaves 文件和修改 hadoop-env.sh中的一个细节
// 配置 DataNode 从属节点

[centos@hadoop1 /soft/hadoop/etc/ha]$ nano slaves

添加如下：

hadoop3

hadoop4

hadoop5

hadoop6

hadoop7

hadoop8

// 修改hadoop-env.sh中的一个细节

[centos@hadoop1 /soft/hadoop/etc/ha]$ nano hadoop-env.sh

将 export JAVA_HOME={JAVA_HOME} 改为 export JAVA_HOME=/soft/jdk
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  • 将上面所有的配置都分发给其他7台主机节点
// 批分发

[centos@hadoop1 /soft]$ xsync hadoop-2.7.6

// 将符号链接也分发给其他主机节点

[centos@hadoop1 /soft]$ rsync -lr hadoop centos:/soft/
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注意： /etc/profile 配置文件还需每台主机单独配置，配置内容与hadoop1一样

// 环境变量

# hadoop

export HADOOP_HOME=/soft/hadoop

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin/:$HADOOP_HOME/sbin
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3. 启动hadoop HA集群进行测试
  • 在jn节点(每个数据节点就是一个jn节点)启动jn进程(hadoop3, hadoop4, hadoop5，hadoop6，hadoop7，hadoop8)
$>hadoop-daemon.sh start journalnode
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  • 分别在hadoop1和hadoop2节点上进行数据格式化(两个节点都需要格式化，不然NameNode进程无法启动)
// hadoop1 节点

[centos@hadoop1 /home/centos]$ hadoop namenode -format

// hadoop2 节点

[centos@hadoop2 /home/centos]$ hadoop namenode -format
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  • 在一个NN上执行以下命令，完成edit日志到jn节点的传输
[centos@hadoop1 /home/centos]$ hdfs namenode -initializeSharedEdits
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  • 启动所有节点
[hadoop1]

$>hadoop-daemon.sh start namenode		//启动名称节点

$>hadoop-daemons.sh start datanode		//启动所有数据节点

[hadoop2]

$>hadoop-daemon.sh start namenode		//启动名称节点
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HA 手动管理命令：

$>hdfs haadmin -transitionToActive nn1				//切成激活态

$>hdfs haadmin -transitionToStandby nn1				//切成待命态

$>hdfs haadmin -transitionToActive --forceactive nn2//强行激活

$>hdfs haadmin -failover nn1 nn2					//模拟容灾演示,从nn1切换到nn2
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  • 在webui下查看状态：hadoop1:50070；hadoop2:50070

注意！！！

  • 在进行格式化之前一定要先启动数据节点上的journalnode进程
  • 两台容灾节点(NN1，NN2)都需要进行格式化

zookeeper安装配置(Yarn+NameNode HA)

zookeeper集群节点为：hadoop3，hadoop4，hadoop5。先在hadoop3上进行安装配置，然后分发给hadoop4和hadoop5节点。

1. zookeeper安装配置
  • 准备安装包：zookeeper-3.4.12.tar.gz，解压到 /soft 目录下，添加符号链接
// 解压

[centos@hadoop3 /home/centos/localsoft]$ tar -xzvf zookeeper-3.4.12.tar.gz -C /soft/

// 创建符号链接

[centos@hadoop3 /soft]$ln -s /soft/zookeeper-3.4.12 zk
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  • 在 /etc/profile 中配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
[centos@hadoop3 /home/centos]$sudo nano /etc/profile

//导入环境变量

export ZK_HOME=/soft/zk

export PATH=$PATH:$ZK_HOME/bin
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2. zookeeper完全分布式集群
  • 进入 /soft/zk/conf 目录下，配置zk
// 复制

[centos@hadoop3 /soft/zk/conf]$cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

// 配置

[centos@hadoop3 /soft/zk/conf]$nano zoo.cfg

// 配置如下：

tickTime=2000

initLimit=10

syncLimit=5

dataDir=/home/centos/zookeeper //配置临时文件路径

clientPort=2181

server.1=hadoop3:2888:3888

server.2=hadoop4:2888:3888

server.3=hadoop5:2888:3888
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  • 分发上面所有的配置给另外两个节点(从hadoop3分发到hadoop4和hadoop5)，分别配置两个节点的 /etc/profile 环境
// 分发给hadoop4

[centos@hadoop3 /soft]$scp -r zookeeper-3.4.12 centos@hadoop4:/soft/

// 分发给hadoop5

[centos@hadoop3 /soft]$scp -r zookeeper-3.4.12 centos@hadoop5:/soft/

// 分发符号引用给hadoop4

[centos@hadoop3 /soft]$rsync -lr zk centos@hadoop4:/soft/

// 分发符号引用给hadoop5

[centos@hadoop3 /soft]$rsync -lr zk centos@hadoop5:/soft/

//导入环境变量

export ZK_HOME=/soft/zk

export PATH=$PATH:$ZK_HOME/bin
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  • 在每台主机的/home/centos/zookeeper中添加myid,内容分别是1,2,3
[hadoop3]

[centos@hadoop3 /home/centos]$ echo 1 > /home/centos/zookeeper/myid

[hadoop4]

[centos@hadoop4 /home/centos]$ echo 2 > /home/centos/zookeeper/myid

[hadoop5]

[centos@hadoop5 /home/centos]$ echo 3 > /home/centos/zookeeper/myid
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  • 启动服务器集群，查看每台服务器的状态
//启动服务器

$> zkServer.sh start

//关闭

$> zkServer.sh stop

//查看状态

$>zkServer.sh status
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zookeeper基本命令：

$>zkCli.sh -server hadoop3:2181	//进入zk命令行

$zk]help						//查看帮助

$zk]quit						//退出

$zk]create /a tom				//

$zk]get /a						//查看数据

$zk]ls /						//列出节点

$zk]set /a tom					//设置数据

$zk]delete /a					//删除一个节点

$zk]rmr /a						//递归删除所有节点。
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3. hadoop+zk 高可用配置
1. 准备阶段
  • 停掉所有的hadoop进程(保证没有任何进程在运行)
[centos@hadoop1 /home/centos]$
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  • 删除所有节点的日志和本地数据
//  删除所有节点的日志

[centos@hadoop1 /home/centos]$ xcall.sh "rm -rf /soft/hadoop/logs/*" 

//  删除所有节点的本地数据

[centos@hadoop1 /home/centos]$ xcall.sh "rm -rf /home/centos/hadoop/*"
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  • 登录每台JN节点主机，启动JN进程(hadoop3, hadoop4, hadoop5，hadoop6，hadoop7，hadoop8)
$> hadoop-daemon.sh start journalnode
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  • 登录其中一个名称节点(NN)，格式化文件系统(登录hadoop1)
[centos@hadoop1 /home/centos]$ hadoop namenode -format
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  • 复制hadoop1主机 /home/centos/hadoop/* 的元数据到hadoop2主机
[centos@hadoop1 /home/centos]$ scp -r ~/hadoop/* centos@hadoop2:/home/centos/hadoop
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  • 在未格式化的NN(hadoop2)节点上做standby引导

    • 启动hadoop1主机的名称节点
    [centos@hadoop1 /home/centos]$ hadoop-daemon.sh start namenode
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    • 登录到hadoop2节点，做standby引导(选择：N)
    [centos@hadoop2 /home/centos]$ hdfs namenode -bootstrapStandby
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    • 登录hadoop1，将hadoop1的edit日志初始化到JN节点(选择：Y)
    [centos@hadoop1 /home/centos]$ hdfs namenode -initializeSharedEdits
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    注意： 假如出现被锁住无法引导的情况，需要删除 /home/centos/hadoop/dfs/name 下的 in_use.lock 文件

  • 启动所有数据节点

[centos@hadoop1 /home/centos]$ hadoop-daemons.sh start datanode
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  • 登录到hadoop2主机，启动名称节点(NN)
[centos@hadoop1 /home/centos]$ hadoop-daemon.sh start namenode
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2. NameNode高可用配置
  • 停止所有进程
[centos@hadoop1 /home/centos]$ stop-all.sh
  • 1
  • 配置hdfs-site.xml和core-site.xml，分发两个文件给所有主机
//配置core-site.xml，指定zk的连接地址

[core-site.xml]

<property>

	<name>ha.zookeeper.quorum</name>

	<value>hadoop3:2181,hadoop4:2181,hadoop5:2181</value>

</property>

//配置hdfs-site.xml，启用自动容灾

[hdfs-site.xml]

<property>

	<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>

	<value>true</value>

</property>

//分发文件到其他主机

[centos@hadoop1 /soft/hadoop/etc/ha]$ xsync.sh hdfs-site.xml

[centos@hadoop1 /soft/hadoop/etc/ha]$ xsync.sh core-site.xml
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  • 开启ZooKeeper集群(hadoop3, hadoop4, hadoop5)
$> zkServer.sh start
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  • 登录其中的一台NN(hadoop1)，在ZK中初始化HA状态，进入zk客户端查看
[centos@hadoop1 /home/centos]$ hdfs zkfc -formatZK

// 进入zk客户端

[centos@hadoop3 /home/centos]$ zkCli.sh
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  • 启动hdfs进程
[centos@hadoop1 /home/centos]$ start-dfs.sh
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3. Yarn高可用配置

yarn的高可用配置相对简单

  • 配置 yarn-site.xml，分发给其他主机节点
<property>

	<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>

	<value>true</value>

</property>

<property>

	<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>

	<value>cluster1</value>

</property>

<property>

	<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>

	<value>rm1,rm2</value>

</property>

<property>

	<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>

	<value>hadoop1</value>

</property>

<property>

	<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>

	<value>hadoop2</value>

</property>

<property>

	<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>

	<value>hadoop1:8088</value>

</property>

<property>

	<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>

	<value>hadoop2:8088</value>

</property>

<property>

	<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>

	<value>hadoop3:2181,hadoop4:2181,hadoop5:2181</value>

</property>
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  • 启动yarn进程(hadoop1)。hadoop没有启动两个resourcemanager，需要手动启动另外一个。
[hadoop1]

[centos@hadoop1 /home/centos]$ start-yarn.sh

[hadoop2]

[centos@hadoop2 /home/centos]$ yarn-daemon.sh start resourcemanager

//管理命令

//查看状态

$>yarn rmadmin -getServiceState rm1

//切换状态到standby

$>yarn rmadmin -transitionToStandby rm1
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  • 查看 hadoop1 和 hadoop2 的资源管理器
hadoop1:8088

hadoop2:8088
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Hbase安装配置(HA)

5台主机节点：hadoop3，hadoop4，hadoop5，hadoop6，hadoop7。hadoop3是master节点，其余节点为slave节点。

1. ssh配置

hbase是具有从属关系的集群，所以hadoop3需要能够免密登录到其他四个节点主机，需要进行ssh免密登录配置

  • 在hadoop3上生成秘钥对，重命名公钥，并将公钥添加到authorized_keys
// 生成秘钥对

[centos@hadoop3 /home/centos]$ ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa 

// 重命名

[centos@hadoop3 /home/centos/.ssh]$ mv id_rsa.pub id_rsa_hadoop3.pub

// 添加公钥到authorized_keys

[centos@hadoop3 /home/centos/.ssh]$ cat id_rsa_hadoop3.pub >> authorized_keys
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  • 将公钥发给其他四个节点，并将公钥添加到authorized_keys中
[centos@hadoop3 /home/centos/.ssh]$scp id_rsa_hadoop3.pub centos@hadoop4:~/.ssh/

[centos@hadoop3 /home/centos/.ssh]$scp id_rsa_hadoop3.pub centos@hadoop5:~/.ssh/

[centos@hadoop3 /home/centos/.ssh]$scp id_rsa_hadoop3.pub centos@hadoop6:~/.ssh/

[centos@hadoop3 /home/centos/.ssh]$scp id_rsa_hadoop3.pub centos@hadoop7:~/.ssh/

// 添加公钥到authorized_keys中

$> cat id_rsa_hadoop3.pub >> authorized_keys
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2. hbase 安装配置
  • 准备hbase安装包：hbase-1.2.6-bin.tar.gz，解压到 /soft 目录下，创建符号链接
[centos@hadoop3 /home/centos]$ tar -xzvf hbase-1.2.6-bin.tar.gz -C /soft/

// 创建符号链接

[centos@hadoop3 /soft]$ln -s /soft/hbase-1.2.6 hbase
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  • 在 /etc/profile 线配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
[centos@hadoop3 /home/centos]$ sudo nano /etc/profile

导入环境变量：

export HBASE_HOME=/soft/hbase

export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

// hadoop version

HBase 1.2.6

Source code repository file:///home/busbey/projects/hbase/hbase-assembly/target/hbase-1.2.6 revision=Unknown

Compiled by busbey on Mon May 29 02:25:32 CDT 2017

From source with checksum 7e8ce83a648e252758e9dae1fbe779c9
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3. hbase高可用集群(整合zookeeper)
  • 配置 /soft/hbase/conf/hbase-env.sh和 /soft/hbase/conf/regionservers
// 配置hbase-env.sh

[centos@hadoop3 /soft/hbase/conf]$ nano hbase-env.sh

//找到如下配置进行修改

export JAVA_HOME=/soft/jdk

export HBASE_MANAGES_ZK=false

export HBASE_PID_DIR=/home/centos/hbase/pids

export HBASE_CLASSPATH=$HBASE_CLASSPATH:/soft/hadoop/etc/hadoop

// 配置 regionservers

[centos@hadoop3 /soft/hbase/conf]$ nano regionservers

hadoop4

hadoop5

hadoop6

hadoop7
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  • 配置 /soft/hbase/conf/hbase-site.xml 文件
[centos@hadoop3 /soft/hbase/conf]$nano hbase-site.xml

[hbase-site.xml]

<!-- 使用完全分布式 -->

<property>

	<name>hbase.cluster.distributed</name>

	<value>true</value>

</property>

<!-- 指定hbase数据在hdfs上的存放路径 -->

<property>

    <name>hbase.rootdir</name>

    <value>hdfs://mycluster/hbase</value>

</property>

<!-- 配置zk地址 -->

<property>

	<name>hbase.zookeeper.quorum</name>

	<value>hadoop3:2181,hadoop4:2181,hadoop5:2181</value>

</property>

<!-- zk的本地目录 -->

<property>

	<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>

	<value>/home/centos/zookeeper</value>

</property>
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  • 在 /soft/hbase/conf/ 目录下创建到hadoop的hdfs-site.xml符号连接
[centos@hadoop3 /soft/hbase/conf]$ ln -s /soft/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml /soft/hbase/conf/hdfs-site.xml
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  • 将上面的所有配置都发给其他节点(hadoop4，hadoop5，hadoop6，hadoop7)
// 解压文件

[centos@hadoop3 /soft]$ scp -r hbase-1.2.6 centos@hadoop4:/soft/

[centos@hadoop3 /soft]$ scp -r hbase-1.2.6 centos@hadoop5:/soft/

[centos@hadoop3 /soft]$ scp -r hbase-1.2.6 centos@hadoop6:/soft/

[centos@hadoop3 /soft]$ scp -r hbase-1.2.6 centos@hadoop7:/soft/

// 分发符号链接

[centos@hadoop3 /soft]$ rsync -lr hbase centos@hadoop4:/soft/

[centos@hadoop3 /soft]$ rsync -lr hbase centos@hadoop5:/soft/

[centos@hadoop3 /soft]$ rsync -lr hbase centos@hadoop6:/soft/

[centos@hadoop3 /soft]$ rsync -lr hbase centos@hadoop7:/soft/

// 在这4台主机节点的 /etc/profile 中配置环境变量，source /etc/profile 立即生效

export HBASE_HOME=/soft/hbase

export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
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  • 启动hbase集群

注意： 在启动hbase集群前，应该保证hadoop集群启动，并且NameNode节点为激活状态。否则会报异常：Operation category READ is not supported in state standby

[centos@hadoop3 /home/centos]$ start-hbase.sh
  • 1

hbase基本命令

//启动HBase集群：

$> start-hbase.sh

//单独启动一个HMaster进程：

$> hbase-daemon.sh start master

//单独停止一个HMaster进程：

$> hbase-daemon.sh stop master

//单独启动一个HRegionServer进程：

$> hbase-daemon.sh start regionserver

//单独停止一个HRegionServer进程：

$> hbase-daemon.sh stop regionserver

//进入hbase shell

$> hbase shell
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  • 在webui中查看：hadoop3:16010

Kafka集群安装配置

在hadoop6，hadoop7，hadoop8三台主机上构建kafka集群

  • 准备kafka安装包：kafka_2.11-2.0.0.tgz，解压到 /soft 目录下，并创建符号链接
// 解压

[centos@hadoop6 /home/centos/localsoft]$tar -xzvf kafka_2.11-2.0.0.tgz -C /soft/

// 创建符号链接

[centos@hadoop6 /soft]$ln -s /soft/kafka_2.11-2.0.0 kafka
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  • 在 /etc/profile 中配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
[centos@hadoop6 /soft]$sudo nano /etc/profile

导入环境变量

export KAFKA_HOME=/soft/kafka

export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
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  • 配置kafka集群，主机：hadoop6，hadoop7，hadoop8。在 /soft/kafka/config/server.properties 文件中进行如下修改
[centos@hadoop6 /soft/kafka/config]$nano server.properties

# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.

broker.id=6 // hadoop6，hadoop7，hadoop8的broker_id分别为 6，7，8

listeners=PLAINTEXT://:9092

# A comma separated list of directories under which to store log files

log.dirs=/home/centos/kafka/logs

# Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).

# This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk

# server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".

# You can also append an optional chroot string to the urls to specify the

# root directory for all kafka znodes.

zookeeper.connect=hadoop6:2181,hadoop7:2181,hadoop8:2181
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  • 把上面的配置分发其他两台主机节点，修改 /soft/kafka/config/server.properties 中的 broker_id 号，在 /etc/profile 下配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
// 发送解压文件

[centos@hadoop6 /soft]$scp -r kafka_2.11-2.0.0 centos@hadoop7:/soft/

[centos@hadoop6 /soft]$scp -r kafka_2.11-2.0.0 centos@hadoop8:/soft/

// 发送符号链接

[centos@hadoop6 /soft]$rsync -lr kafka centos@hadoop7:/soft/

[centos@hadoop6 /soft]$rsync -lr kafka centos@hadoop8:/soft/

导入环境变量

export KAFKA_HOME=/soft/kafka

export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

分别修改broker_id
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  • 启动kafka服务器

    • 先启动ZooKeeper：zkServer.sh start

    • 启动kafka集群：hadoop3，hadoop4，hadoop5

    // 守护进程
    
[centos@hadoop6 /home/centos]$ kafka-server-start.sh /soft/kafka/config/server.properties &
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    • 验证kafka集群服务器是否启动
    [centos@hadoop6 /home/centos]$ netstat -anop | grep 9092
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Storm集群安装配置

在hadoop3，hadoop4，hadoop5，hadoop6，hadoop7 五台主机上构建storm集群

  • 准备storm安装包：apache-storm-1.1.3.tar.gz，解压到 /soft 目录下，并创建符号链接
// 解压

[centos@hadoop3 /home/centos/localsoft]$ tar -xzvf apache-storm-1.1.3.tar.gz -C /soft/

// 创建符号链接

[centos@hadoop3 /soft]$ ln -s /soft/apache-storm-1.1.3 storm
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  • 在 /etc/profile 中配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
[centos@hadoop3 /soft]$ sudo nano /etc/profile

导入环境变量

export STORM_HOME=/soft/storm

export PATH=$PATH:$STORM_HOME/bin
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  • 进入 /soft/storm/conf 目录下，对 storm.yaml 进行如下配置(主机：hadoop3)
[centos@hadoop3 /soft/storm/conf]$ nano storm.yaml

storm.zookeeper.servers:

     - "hadoop3"

     - "hadoop4"

     - "hadoop5"

 nimbus.seeds: ["hadoop3"]

 storm.local.dir: "/home/centos/storm"

 storm.zookeeper.port: 2181

 ui.host: 0.0.0.0

 ui.port: 8080

 supervisor.slots/ports:

    - 6700

    - 6701

    - 6702

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  • 将上面的配置分发给其他节点(hadoop4，hadoop5，hadoop6，hadoop7)，在 /etc/profile 中配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
// 分发解压文件

[centos@hadoop3 /soft]$scp -r apache-storm-1.1.3 centos@hadoop4:/soft/

[centos@hadoop3 /soft]$scp -r apache-storm-1.1.3 centos@hadoop5:/soft/

[centos@hadoop3 /soft]$scp -r apache-storm-1.1.3 centos@hadoop6:/soft/

[centos@hadoop3 /soft]$scp -r apache-storm-1.1.3 centos@hadoop7:/soft/

// 分发符号链接

[centos@hadoop3 /soft]$rsync -lr storm centos@hadoop4:/soft/

[centos@hadoop3 /soft]$rsync -lr storm centos@hadoop5:/soft/

[centos@hadoop3 /soft]$rsync -lr storm centos@hadoop6:/soft/

[centos@hadoop3 /soft]$rsync -lr storm centos@hadoop7:/soft/

导入环境变量

export STORM_HOME=/soft/storm

export PATH=$PATH:$STORM_HOME/bin
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  • 启动集群

    • 启动ZooKeeper集群：zkServer.sh start(hadoop3，hadoop4，hadoop5)

    • 启动主机hadoop3的 nimbus 进程

    [centos@hadoop3 /home/centos]$ storm nimbus &
    • 1
    • 启动hadoop4 ~ hadoop7 的 supervisor 进程
    [centos@hadoop3 /home/centos]$ storm supervisor &
    • 1
    • 启动hadoop3的webui进程
    [centos@hadoop3 /home/centos]$ storm ui &
    • 1

  • 在webui中查看：hadoop3:8080

Spark集群安装配置

在8个节点上配置spark集群，其中hadoop1是master节点，hadoop2~ hadoop8是worker节点

1. spark安装配置
  • 准备spark安装包：spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz，解压到 /soft/ 目录，并创建符号链接：
// 解压

[centos@hadoop1 /home/centos/localsoft]$tar -xzvf spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /soft/

// 创建符号链接

[centos@hadoop1 /soft]$ln -s /soft/spark-2.3.1-bin-hadoop2.7 spark
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  • 在 /etc/profile 下配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
[centos@hadoop1 /home/centos]$sudo nano /etc/profile

# spark

export SPARK_HOME=/soft/spark

export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
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  • 验证：spark-shell，看等否进入spark命令行
2. spark集群配置(StandAlone：独立模式)
  • 进入 /soft/spark/conf 目录下，配置 slaves，spark-env.sh 文件
// 在slaves文件中写入其他7台主机节点

hadoop3

hadoop4

hadoop5

hadoop6

hadoop7

hadoop8

// 在spark-env.sh中写入

SPARK_MASTER_HOST=hadoop1

SPARK_MASTER_PORT=7077
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  • 配置 Job History Server，修改 /soft/spark/conf 目录下的 spark-defaults.conf 和 spark-env.sh 文件
// 在 spark-env.sh 中添加如下配置

export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=4000 -Dspark.history.retainedApplications=3 -Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://hadoop1:8020/directory"

// 在spark-defaults.conf中修改

spark.master                     spark://hadoop1:7077

spark.eventLog.enabled           true

spark.eventLog.dir               hdfs://hadoop1:8020/directory
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  • 分发上面所有的配置给其他节点(hadoop2 ~ hadoop8)，并在 /etc/profile 中配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
// 分发解压文件

[centos@hadoop1 /soft]$xsync.sh spark-2.3.1-bin-hadoop2.7

// 分发符号链接

[centos@hadoop1 /soft]$rsync -lr spark centos@hadoop2:/soft/

[centos@hadoop1 /soft]$rsync -lr spark centos@hadoop3:/soft/

[centos@hadoop1 /soft]$rsync -lr spark centos@hadoop4:/soft/

[centos@hadoop1 /soft]$rsync -lr spark centos@hadoop5:/soft/

[centos@hadoop1 /soft]$rsync -lr spark centos@hadoop6:/soft/

[centos@hadoop1 /soft]$rsync -lr spark centos@hadoop7:/soft/

[centos@hadoop1 /soft]$rsync -lr spark centos@hadoop8:/soft/

环境变量

export SPARK_HOME=/soft/spark

export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
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  • 启动集群
[centos@hadoop1 /soft/spark/sbin]$./start-all.sh
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  • 运行第一个spark程序(WordCount)


// 进入spark shell

[centos@hadoop1 /soft/spark/sbin]$ ./spark-shell

// 运行

scala> sc.textFile("hdfs://hadoop1:8020/wc.txt").flatMap(_.split(" "))

.map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("hdfs://hadoop1:8020/out")
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3. sparkHA搭建——基于zookeeper

  • 停掉spark集群：./spark-stop.sh

  • 修改 spark-env.sh 文件

// 添加如下配置

#ZK HA

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop3:2181,hadoop3:2181,hadoop4:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

MASTER=spark://hadoop1:7077,spark://hadoop2:7077 bin/spark-shell
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  • 分发修改后的spark-env.sh文件给其他节点。在hadoop1上启动所有worker进程和master进程，在hadoop2上启动另一个master进程
[centos@hadoop1 /soft/spark/sbin]$ ./start-all.sh

[centos@hadoop2 /soft/spark/sbin]$./start-master.sh
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大功告成！

其他组建安装配置

mysql、hive、flume …

MySQL安装配置
1. 安装MySQL

在Linux上安装MySQL一般有两种方式。第一种就是使用yum命令进行安装(比较轻量，安装包较小，但依赖多，容易出错)。第二种方式就是通过解压MySQL包安装(包比较大，但是不容易出错)。本文采用第二种方式安装配置MySQL。

$> rpm -qa|grep mariadb  // 查询出来已安装的mariadb

$> rpm -e --nodeps 文件名  // 卸载mariadb，文件名为上述命令查询出来的文件
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  • 删除 etc目录下的 my.cnf
$> rm /etc/my.cnf
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  • 创建名为mysql的用户组，创建一个名为mysql的用户，并将该用户加入mysql用户组
//创建mysql用户组

$> groupadd mysql

//创建一个用户名为mysql的用户并加入mysql用户组

$> useradd -g mysql mysql
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  • 将 mysql-5.6.41-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz 复制到 /usr/local 目录下，并解压在当前目录下
$> cp /mnt/hgfs/bigdata/soft/mysql-5.6.41-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz /usr/local

//解压该压缩文件

$> tar -zxvf mysql-5.6.41-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz
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  • 将解压出来的文件夹重命名为mysql
$> mv 解压出来的文件夹名 mysql
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  • 将 /usr/local/mysql/support-files 路径下的 my-default.cnf 文件拷贝到 /etc 目录下，重命名为 my.cnf
[root@s201 /usr/local/mysql]# cp my-default.cnf /etc/my.cnf
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  • 配置 my.cnf 文件
[root@s201 /usr/local/mysql]# nano /etc/my.cnf

[mysql]

# 设置mysql客户端默认字符集

default-character-set=utf8

socket=/var/lib/mysql/mysql.sock

[mysqld]

skip-name-resolve

#设置3306端口

port = 3306

socket=/var/lib/mysql/mysql.sock

# 设置mysql的安装目录

basedir=/usr/local/mysql

# 设置mysql数据库的数据的存放目录

datadir=/usr/local/mysql/data

# 允许最大连接数

max_connections=200

# 服务端使用的字符集默认为8比特编码的latin1字符集

18. character-set-server=utf8

# 创建新表时将使用的默认存储引擎

default-storage-engine=INNODB

lower_case_table_name=1

max_allowed_packet=16M

user=mysql //设置用户为mysql
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  • 如果是centos精简版本，可能需要安装Perl模块
$> yum install -y perl

$> yum install -y perl-Module-Install.noarch
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  • 如果是centos系统，修改 /etc/selinux/config，把SELINUX=enforcing改为SELINUX=disabled，保存退出后重启机器

  • 进入安装 mysql 软件目录,安装数据库

[root@hadoop1 ~]# cd /usr/local/mysql

[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# chown -R mysql:mysql ./       修改当前目录拥有着为mysql用户

[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# ./scripts/mysql_install_db --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql/ --datadir=/usr/local/mysql/data/
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  • 修改当前 data目录的拥有者为 mysql用户
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# chown -R mysql:mysql data
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2. 配置MySQL
  • 授予 my.cnf最大权限
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# chown 777 /etc/my.cnf
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  • 复制启动脚本到资源目录
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# cp ./support-files/mysql.server /etc/rc.d/init.d/mysqld
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  • 增加 mysqld 服务控制脚本执行权限
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# chmod +x /etc/rc.d/init.d/mysqld
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  • 将 mysqld 服务加入到系统服务
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# chkconfig --add mysqld
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  • 检查 mysqld 服务是否已经生效
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# chkconfig --list mysqld
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hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper)高可用集群详细配置

  • 在 /var/lib 下创建 mysql 文件夹，修改权限
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# mkdir /var/lib/mysql

//设置权限

[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# chmod 777  /var/lib/mysql
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  • 将 mysql 的 bin 目录加入 PATH 环境变量，编辑 ~/.bash_profile 文件
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# nano ~/.bash_profile

//在文件最后添加如下信息： 指定环境变量启动程序位置

export PATH=$PATH:/usr/local/mysql/bin

//执行下面的命令是修改的内容立即生效 :

[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# source ~/.bash_profile
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  • 启动mysqld
//启动mysql服务

[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# service mysqld start

//关闭mysql服务

[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# service mysqld stop
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  • 以 root 账户登录 mysql, 默认是没有密码的， 要输入密码的时候直接回车即可
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# mysql -u root -p
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注意： mysql -u root -p 命令可能会有异常：-bash: mysql: command not found。这是因为系统在默认的命令文件夹 /usr/bin 下没有找到 mysql 命令，需要在此文件夹下建一个符号链接：

[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# ln -s /usr/local/mysql/bin/mysql /usr/bin
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  • 设置 root 账户密码为 root
mysql>use mysql

mysql>update user set password=password('root') where user='root' and host='localhost';

mysql>flush privileges;
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  • 设置远程主机登录，使用下面命令查看和添加，注意下面的 your username 和 your password 改成你需要设置的用户和密码
查看用户

select Host,User,Password from mysql.user;

创建用户

create user test identified by '123456';

分配权限

grant all privileges on *.* to 'test'@'%'identified by '123456' with grant option;

//匹配整个数据库权限

grant all privileges on *.* to 'root'@'%' identified by 'root';

说明: 第一个’root’是用户名,第二个’%’是所有的ip都可以远程访问,第三个’123456’表示用户密码 如果不常用就关闭掉。

刷新

flush privileges ;

修改指定用户密码

update mysql.user set password=password('新密码') where User="test" and Host="localhost";

删除用户

delete from user where User='test' and Host='localhost';
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hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper)高可用集群详细配置

hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper)高可用集群详细配置

  • CentOS7 防火墙设置
重启防火墙

firewall-cmd --reload

停止防火墙

systemctl stop firewalld.service

禁止防火墙开机启动

systemctl disable firewalld.service

删除

firewall-cmd --zone= public --remove-port=80/tcp --permanent

关闭防火墙

1） 永久性生效，重启后不会复原

开启： chkconfig iptables on

关闭： chkconfig iptables off

2） 即时生效，重启后复原

开启： service iptables start

关闭： service iptables stop
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  • 成功示例

hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper)高可用集群详细配置

3. 问题解决
4. 说明

本文详细参考了 https://blog.csdn.net/u013421629/article/details/79638315 文档，在此对原作者的辛苦整理表示感谢！！！

Hive安装配置
1. hive安装

hadoop3，hadoop4，hadoop5上安装

  • 准备hive安装包：apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz ，解压到 /soft 目录下，并创建符号链接
// 解压

[centos@hadoop3 /home/centos/localsoft]$ tar -xzvf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz -C /soft

// 创建符号链接

[centos@hadoop3 /soft]$ ln -s /soft/apache-hive-2.3.3-bin hive
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  • 在 /etc/profile 中配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
[centos@hadoop3 /home/centos]$ sudo nano /etc/profile

导入环境变量

export HIVE_HOME=/soft/hive

export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
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2. hive配置

使用MySQL来存放hive的元数据

  • 将mysql的驱动程序复制到 /soft/hive/lib 目录下
[centos@hadoop3 /home/centos/localsoft]$cp mysql-connector-java-5.1.44.jar /soft/hive/lib/
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  • 将 /soft/hive/conf/hive-default.xml.template 文件复制为 hive-site.xml，并进行如下配置:
$> cp /soft/hive/conf/hive-default.xml.template /soft/hive/conf/hive-site.xml 

//配置如下属性

<property>

    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>

    <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>

</property>

<property>

    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>

    <value>jdbc:mysql://59.68.29.79:3306/hive</value>

</property>

<property>

    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>

    <value>root</value>

</property>

<property>

    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>

    <value>root</value>

</property>

<property>

    <name>hive.exec.local.scratchdir</name>

    <value>/home/centos/hive</value>

</property>

<property>

    <name>hive.downloaded.resources.dir</name>

    <value>/home/centos/hive/downloads</value>

</property>

<property>

    <name>hive.querylog.location</name>

    <value>/home/centos/hive/querylog</value>

</property>

<property>

    <name>hive.server2.logging.operation.log.location</name>

    <value>/home/centos/hive/server2_logs</value>

</property>

<property>

    <name>hive.metastore.schema.verification</name>

    <value>false</value>

</property>

<property>

    <name>hive.server2.enable.doAs</name>

    <value>false</value>

</property>
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  • 在mysql中创建存放hive元数据的数据库 hive
mysql> create database hive;
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  • 初始化hive的元数据到mysql中
[centos@hadoop3 /soft/hive/bin]$schematool -dbType mysql -initSchema
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  • 向其他两台主机发送所有配置，在 /etc/profile 中配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
// 分发解压文件

[centos@hadoop3 /soft]$scp -r apache-hive-2.3.3-bin centos@hadoop4:/soft/

[centos@hadoop3 /soft]$scp -r apache-hive-2.3.3-bin centos@hadoop5:/soft/

// 分发符号链接

[centos@hadoop3 /soft]$rsync -lr hive centos@hadoop4:/soft/

[centos@hadoop3 /soft]$rsync -lr hive centos@hadoop5:/soft/

导入环境变量

export HIVE_HOME=/soft/hive

export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
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hive的基本命令：

// 进入hive

[centos@hadoop3 /home/centos]$ hive

$hive>create database mydb2 ;		        //创建数据库 mydb2

$hive>show databases ;

$hive>use mydb2 ;

$hive>create table mydb2.t(id int,name string,age int);

$hive>drop table t ;

$hive>drop table mydb2.t ;

$hive>select * from mydb2.t ;		//查看指定库的表

$hive>exit ;						//退出
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Flume安装配置

Flume是一个日志采集系统，在8台主机上都进行配置

  • 准备安装包：apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz，解压到 /soft 目录下，并创建符号链接
// 解压

[centos@hadoop1 /home/centos/localsoft]$tar -xzvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz -C /soft/

// 创建符号链接

[centos@hadoop1 /soft]$ln -s /soft/apache-flume-1.8.0-bin flume
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  • 在 /etc/profile 中配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
[centos@hadoop3 /home/centos]$ sudo nano /etc/profile

导入环境变量

export FLUME_HOME=/soft/flume

export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin
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  • 分发所有配置给其他主机节点，在 /etc/profile 中配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
// 分发解压文件

[centos@hadoop1 /soft]$xsync.sh apache-flume-1.8.0-bin

// 分发符号链接

[centos@hadoop1 /soft]$rsync -lr flume centos@hadoop2:/soft/

[centos@hadoop1 /soft]$rsync -lr flume centos@hadoop3:/soft/

[centos@hadoop1 /soft]$rsync -lr flume centos@hadoop4:/soft/

[centos@hadoop1 /soft]$rsync -lr flume centos@hadoop5:/soft/

[centos@hadoop1 /soft]$rsync -lr flume centos@hadoop6:/soft/

[centos@hadoop1 /soft]$rsync -lr flume centos@hadoop7:/soft/

[centos@hadoop1 /soft]$rsync -lr flume centos@hadoop8:/soft/

导入环境变量

export HIVE_HOME=/soft/hive

export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
 
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  • 验证是否安装成功：flume-ng version

本文转与http://www.pianshen.com/article/849261746/

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