8节点(hadoop+yarn+hbase+storm+kafka+spark+zookeeper)高可用集群详细配置
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
- 集群介绍
- 软件版本介绍
- 前期准备
- 相关配置
- 新建用户 centos
- 添加sudo权限
- 更改用户名
- 主机名与IP映射
- 显示当前文件的绝对路径
- ssh免密登录
- 关闭防火墙
- 两个批处理脚本
- 批分发指令脚本(xcall.sh)
- 批同步脚本(xsync.sh)：类似于 scp 指令
- 集群环境搭建
- 安装JDK
- Hadoop安装配置(手动HA搭建)
- 1. hadoop安装配置
- 2. hadoop手动NameNode HA搭建
- 3. 启动hadoop HA集群进行测试
- zookeeper安装配置(Yarn+NameNode HA)
- 1. zookeeper安装配置
- 2. zookeeper完全分布式集群
- 3. hadoop+zk 高可用配置
- 1. 准备阶段
- 2. NameNode高可用配置
- 3. Yarn高可用配置
- Hbase安装配置(HA)
- 1. ssh配置
- 2. hbase 安装配置
- 3. hbase高可用集群(整合zookeeper)
- Kafka集群安装配置
- kafka基本的API使用
- Storm集群安装配置
- Spark集群安装配置
- 1. spark安装配置
- 2. spark集群配置(StandAlone：独立模式)
- 3. sparkHA搭建——基于zookeeper
- 其他组建安装配置
- MySQL安装配置
- 1. 安装MySQL
- 2. 配置MySQL
- 3. 问题解决
- 4. 说明
- Hive安装配置
- 1. hive安装
- 2. hive配置
- Flume安装配置
- 持续更新中
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 | 11.11.11.121 | 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 | 11.11.11.122 | jdk,hadoop,spark | NameNode,ResourceManeger,DFSZKFailoverController(zkfc),worker(spark) | hadoop(yarn)的容灾节点，spark的容灾节点 |
| hadoop3 | 11.11.11.123 | jdk,hadoop,zookeeper,hbase,storm,spark | DataNode,NodeManager,journalnode,QuorumPeerMain(zk),HMaster,…(storm),worker(spark) | storm,hbase,zookeeper的主节点 |
| hadoop4 | 11.11.11.124 | jdk,hadoop,zookeeper,hbase,storm,spark | DataNode,NodeManager,journalnode,QuorumPeerMain(zk),HRegionServer,…(storm),worker(spark) | |
| hadoop5 | 11.11.11.125 | jdk,hadoop,zookeeper,hbase,storm,spark | DataNode,NodeManager,journalnode,QuorumPeerMain(zk),HRegionServer,…(storm),worker(spark) | |
| hadoop6 | 11.11.11.126 | jdk,hadoop,hbase,storm,kafka,spark | DataNode,NodeManager,journalnode,kafka,HRegionServer,…(storm),worker(spark) | kafka的主节点 |
| hadoop7 | 11.11.11.127 | jdk,hadoop,hbase,storm,kafka,spark | DataNode,NodeManager,journalnode,kafka,HRegionServer,…(storm),worker(spark) | |
| hadoop8 | 11.11.11.128 | 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
- 新建用户 centos，并将该用户添加到用户组 centos
$> useradd centos -g centos
- 为 centos 用户设置密码
$> passwd centos
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
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.....
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
$> sudo nano /etc/hosts
添加内容如下：
127.0.0.1 localhost
11.11.11.121 hadoop1
11.11.11.122 hadoop2
11.11.11.123 hadoop3
11.11.11.124 hadoop4
11.11.11.125 hadoop5
11.11.11.126 hadoop6
11.11.11.127 hadoop7
11.11.11.128 hadoop8
显示当前文件的绝对路径
命令：pwd。形如 ~ 转换为 /home/centos。方便确定当前文件的路径
- 进入 /etc/profile 中进行配置
[centos@hadoop1 ~]$ 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]$
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
- 检查是否启动了sshd进程
[centos@hadoop1 /home/centos]$ ps -Af | grep sshd
- 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
- 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
- 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
- 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
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
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
$>sudo nano xcall.sh
批分发指令脚本(xcall.sh)
#!/bin/bash
params=$@
i=1
for (( i=1 ; i <= 8 ; i = $i + 1 )) ; do
echo ============= s$i $params =============
ssh hadoop$i "$params"
done
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:$fullpath
done ;
集群环境搭建
安装JDK
-
准备JDK：jdk-8u65-linux-x64.tar.gz，将其上传到主机hadoop1的 /home/centos/localsoft 目录下，该目录用于存放所有需要安装的软件安装包
-
在根目录下(/)新建一个 soft 文件夹，并将该文件夹的用户组权限和用户权限改为 centos，该文件夹下为所有需要安装的软件
//创建soft文件夹
[centos@hadoop1 /home/centos]$ 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
- 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
- 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
- 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)
- 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
- 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
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
- 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>
[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>
[mapred-site.xml]
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
[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>
- 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
- 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/
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
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)
$>hadoop-daemon.sh start journalnode
- 分别在hadoop1和hadoop2节点上进行数据格式化(两个节点都需要格式化，不然NameNode进程无法启动)
// hadoop1 节点
[centos@hadoop1 /home/centos]$ hadoop namenode -format
// hadoop2 节点
[centos@hadoop2 /home/centos]$ hadoop namenode -format
- 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
- 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
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
$>hdfs haadmin -failover nn1 nn2 //模拟容灾演示,从nn1切换到nn2
- 在webui下查看状态：hadoop1:50070；hadoop2:50070
注意！！！
- 在进行格式化之前一定要先启动数据节点上的journalnode进程
- 两台容灾节点(NN1，NN2)都需要进行格式化
zookeeper安装配置(Yarn+NameNode HA)
zookeeper集群节点为：hadoop3，hadoop4，hadoop5。先在hadoop3上进行安装配置，然后分发给hadoop4和hadoop5节点。
1. zookeeper安装配置
- 准备安装包：zookeeper-3.4.12.tar.gz，解压到 /soft 目录下，添加符号链接
// 解压
[centos@hadoop3 /home/centos/localsoft]$ tar -xzvf zookeeper-3.4.12.tar.gz -C /soft/
// 创建符号链接
[centos@hadoop3 /soft]$ln -s /soft/zookeeper-3.4.12 zk
- 在 /etc/profile 中配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
[centos@hadoop3 /home/centos]$sudo nano /etc/profile
//导入环境变量
export ZK_HOME=/soft/zk
export PATH=$PATH:$ZK_HOME/bin
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
- 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
- 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
- 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
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
$zk]rmr /a //递归删除所有节点。
3. hadoop+zk 高可用配置
1. 准备阶段
- 停掉所有的hadoop进程(保证没有任何进程在运行)
[centos@hadoop1 /home/centos]$
- 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/*"
- 登录每台JN节点主机，启动JN进程(hadoop3, hadoop4, hadoop5，hadoop6，hadoop7，hadoop8)
$> hadoop-daemon.sh start journalnode
- 登录其中一个名称节点(NN)，格式化文件系统(登录hadoop1)
[centos@hadoop1 /home/centos]$ hadoop namenode -format
- 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
-
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- 登录到hadoop2节点，做standby引导(选择：N)
[centos@hadoop2 /home/centos]$ hdfs namenode -bootstrapStandby- 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
- 登录到hadoop2主机，启动名称节点(NN)
[centos@hadoop1 /home/centos]$ hadoop-daemon.sh start namenode
2. NameNode高可用配置
- 停止所有进程
[centos@hadoop1 /home/centos]$ stop-all.sh
- 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
- 开启ZooKeeper集群(hadoop3, hadoop4, hadoop5)
$> zkServer.sh start
- 登录其中的一台NN(hadoop1)，在ZK中初始化HA状态，进入zk客户端查看
[centos@hadoop1 /home/centos]$ hdfs zkfc -formatZK
// 进入zk客户端
[centos@hadoop3 /home/centos]$ zkCli.sh
- 启动hdfs进程
[centos@hadoop1 /home/centos]$ start-dfs.sh
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>
- 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
$>yarn rmadmin -transitionToStandby rm1
- 查看 hadoop1 和 hadoop2 的资源管理器
hadoop1:8088
hadoop2:8088
Hbase安装配置(HA)
5台主机节点：hadoop3，hadoop4，hadoop5，hadoop6，hadoop7。hadoop3是master节点，其余节点为slave节点。
1. ssh配置
hbase是具有从属关系的集群，所以hadoop3需要能够免密登录到其他四个节点主机，需要进行ssh免密登录配置
- 在hadoop3上生成秘钥对，重命名公钥，并将公钥添加到authorized_keys
// 生成秘钥对
[centos@hadoop3 /home/centos]$ 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
- 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
$> cat id_rsa_hadoop3.pub >> authorized_keys
2. hbase 安装配置
- 准备hbase安装包：hbase-1.2.6-bin.tar.gz，解压到 /soft 目录下，创建符号链接
[centos@hadoop3 /home/centos]$ tar -xzvf hbase-1.2.6-bin.tar.gz -C /soft/
// 创建符号链接
[centos@hadoop3 /soft]$ln -s /soft/hbase-1.2.6 hbase
- 在 /etc/profile 线配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
[centos@hadoop3 /home/centos]$ 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
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
- 配置 /soft/hbase/conf/hbase-site.xml 文件
[centos@hadoop3 /soft/hbase/conf]$nano hbase-site.xml
[hbase-site.xml]
<!-- 使用完全分布式 -->
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定hbase数据在hdfs上的存放路径 -->
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://mycluster/hbase</value>
</property>
<!-- 配置zk地址 -->
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop3:2181,hadoop4:2181,hadoop5:2181</value>
</property>
<!-- zk的本地目录 -->
<property>
<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
<value>/home/centos/zookeeper</value>
</property>
- 在 /soft/hbase/conf/ 目录下创建到hadoop的hdfs-site.xml符号连接
[centos@hadoop3 /soft/hbase/conf]$ ln -s /soft/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml /soft/hbase/conf/hdfs-site.xml
- 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
- 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
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
$> hbase shell
- 在webui中查看：hadoop3:16010
Kafka集群安装配置
在hadoop6，hadoop7，hadoop8三台主机上构建kafka集群
- 准备kafka安装包：kafka_2.11-2.0.0.tgz，解压到 /soft 目录下，并创建符号链接
// 解压
[centos@hadoop6 /home/centos/localsoft]$tar -xzvf kafka_2.11-2.0.0.tgz -C /soft/
// 创建符号链接
[centos@hadoop6 /soft]$ln -s /soft/kafka_2.11-2.0.0 kafka
- 在 /etc/profile 中配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
[centos@hadoop6 /soft]$sudo nano /etc/profile
导入环境变量
export KAFKA_HOME=/soft/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
- 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]$nano server.properties
# The id of the broker. This must be set to a unique integer for each broker.
broker.id=6 // hadoop6，hadoop7，hadoop8的broker_id分别为 6，7，8
listeners=PLAINTEXT://:9092
# A comma separated list of directories under which to store log files
log.dirs=/home/centos/kafka/logs
# Zookeeper connection string (see zookeeper docs for details).
# This is a comma separated host:port pairs, each corresponding to a zk
# server. e.g. "127.0.0.1:3000,127.0.0.1:3001,127.0.0.1:3002".
# You can also append an optional chroot string to the urls to specify the
# root directory for all kafka znodes.
zookeeper.connect=hadoop6:2181,hadoop7:2181,hadoop8:2181
- 把上面的配置分发其他两台主机节点，修改 /soft/kafka/config/server.properties 中的 broker_id 号，在 /etc/profile 下配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
// 发送解压文件
[centos@hadoop6 /soft]$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:$KAFKA_HOME/bin
分别修改broker_id
-
启动kafka服务器
-
先启动ZooKeeper：zkServer.sh start
-
启动kafka集群：hadoop3，hadoop4，hadoop5
// 守护进程 [centos@hadoop6 /home/centos]$ kafka-server-start.sh /soft/kafka/config/server.properties &- 验证kafka集群服务器是否启动
[centos@hadoop6 /home/centos]$ netstat -anop | grep 9092 -
kafka基本的API使用
- 启动kafka集群：在每台机器上运行启动命令
[centos@hadoop6 /home/centos]$ kafka-server-start.sh /soft/kafka/config/server.properties &
- 对主题的操作
// 查看主题列表
[centos@hadoop6 /home/centos]$ kafka-topics.sh --list --zookeeper hadoop3:2181
// 创建主题：first
[centos@hadoop6 /home/centos]$ kafka-topics.sh --create --zookeeper hadoop3:2181 --replication-factor 3 --partitions 3 --topic first
// 删除主题
[centos@hadoop6 /home/centos]$ kafka-topics.sh --delete --zookeeper hadoop3:2181
参数说明：
--zookeeper：指定ZooKeeper主机
--topic：定义topic的名字
--replication-factor：定义副本数
--partitions：定义分区数
注意：副本数量不能大于broker的数量(kafka集群主机的数量)
- 生产者-消费者演示
生产者生产消息：
[centos@hadoop6 /home/centos]$ kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop6:9092 --topic first
消费者消费消息：
[centos@hadoop6 /home/centos]$ kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hadoop6:9092 --from-beginning --topic first
--from-beginning：从头开始消费，即会将生产者生产的所有消息都消费掉
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
- 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
- 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
- 6703
- 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
-
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 &- 启动hadoop4 ~ hadoop7 的 supervisor 进程
[centos@hadoop3 /home/centos]$ storm supervisor &- 启动hadoop3的webui进程
[centos@hadoop3 /home/centos]$ storm ui & -
-
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
- 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
- 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
- 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
- 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:$SPARK_HOME/sbin
- 启动集群
[centos@hadoop1 /soft/spark/sbin]$./start-all.sh
- 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")
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
- 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]$./start-master.sh
- 进入 spark-shell ：需要指定所有的master节点，并且要保证 spark-shell 进程所在节点的 hadoop 进程是 active 状态(可访问磁盘)，因为spark会优先在该台机器进行备份
// 需要指定所有的master节点
[centos@hadoop1 /home/centos]$spark-shell --master spark://hadoop1:7077,hadoop2:7077
常见异常请查看：https://www.cnblogs.com/arachis/p/Spark_Exception.html
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。
-
下载mysql-5.6.41-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz，并将其放在共享目录下(/mnt/hgfs/bigdata/soft/…)。
-
切换到root，卸载自带的 Mariadb
$> 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
- 删除 etc目录下的 my.cnf
$> rm /etc/my.cnf
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 如果是centos精简版本，可能需要安装Perl模块
$> yum install -y perl
$> yum install -y perl-Module-Install.noarch
-
如果是centos系统，修改 /etc/selinux/config，把SELINUX=enforcing改为SELINUX=disabled，保存退出后重启机器
-
进入安装 mysql 软件目录,安装数据库
[root@hadoop1 ~]# cd /usr/local/mysql
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# chown -R mysql:mysql ./ 修改当前目录拥有着为mysql用户
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# ./scripts/mysql_install_db --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql/ --datadir=/usr/local/mysql/data/
- 修改当前 data目录的拥有者为 mysql用户
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# chown -R mysql:mysql data
2. 配置MySQL
- 授予 my.cnf最大权限
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# chown 777 /etc/my.cnf
- 复制启动脚本到资源目录
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# cp ./support-files/mysql.server /etc/rc.d/init.d/mysqld
- 增加 mysqld 服务控制脚本执行权限
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# chmod +x /etc/rc.d/init.d/mysqld
- 将 mysqld 服务加入到系统服务
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# chkconfig --add mysqld
- 检查 mysqld 服务是否已经生效
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# chkconfig --list mysqld
- 在 /var/lib 下创建 mysql 文件夹，修改权限
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# mkdir /var/lib/mysql
//设置权限
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# chmod 777 /var/lib/mysql
- 将 mysql 的 bin 目录加入 PATH 环境变量，编辑 ~/.bash_profile 文件
[root@hadoop1 /usr/local/mysql]# nano ~/.bash_profile
//在文件最后添加如下信息： 指定环境变量启动程序位置
export PATH=$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
- 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
- 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
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
- 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;
- 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';
- 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
- 成功示例
3. 问题解决
-
MySQL提示：The server quit without updating PID file
参考：1. https://www.cnblogs.com/wangshaojun/p/5065298.html
2. http://blog.51cto.com/fengyunshan911/2070818 -
解决linux mysql命令 bash: mysql: command not found 的方法
参考：https://www.cnblogs.com/jr1260/p/6590860.html
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
- 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
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/
- 将 /soft/hive/conf/hive-default.xml.template 文件复制为 hive-site.xml，并进行如下配置:
$> cp /soft/hive/conf/hive-default.xml.template /soft/hive/conf/hive-site.xml
//配置如下属性
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://59.68.29.79:3306/hive</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>hive.exec.local.scratchdir</name>
<value>/home/centos/hive</value>
</property>
<property>
<name>hive.downloaded.resources.dir</name>
<value>/home/centos/hive/downloads</value>
</property>
<property>
<name>hive.querylog.location</name>
<value>/home/centos/hive/querylog</value>
</property>
<property>
<name>hive.server2.logging.operation.log.location</name>
<value>/home/centos/hive/server2_logs</value>
</property>
<property>
<name>hive.metastore.schema.verification</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>hive.server2.enable.doAs</name>
<value>false</value>
</property>
- 在mysql中创建存放hive元数据的数据库 hive
mysql> create database hive;
- 初始化hive的元数据到mysql中
[centos@hadoop3 /soft/hive/bin]$schematool -dbType mysql -initSchema
- 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
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
$hive>exit ; //退出
Flume安装配置
Flume是一个日志采集系统，在8台主机上都进行配置
- 准备安装包：apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz，解压到 /soft 目录下，并创建符号链接
// 解压
[centos@hadoop1 /home/centos/localsoft]$tar -xzvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz -C /soft/
// 创建符号链接
[centos@hadoop1 /soft]$ln -s /soft/apache-flume-1.8.0-bin flume
- 在 /etc/profile 中配置环境变量，source /etc/profile 立即生效
[centos@hadoop3 /home/centos]$ sudo nano /etc/profile
导入环境变量
export FLUME_HOME=/soft/flume
export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin
- 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
- 验证是否安装成功：flume-ng version