汪鹏程

大数据学习 - 平台环境部署（详细）

大数据学习--平台环境部署（详细）

本文利用云服务器对大数据平台进行环境部署，包含：服务器使用、环境准备、Hadoop集群完全分布式安装、Zookeeper集群完全分布式安装、HBase完全分布式安装、Hive、Scala、Spark、Sqoop、Flume的安装。如有错误还望指出。

用wget命令直接下载的JDK，这是问题的根源。 去Oracle官网下载过jdk，下载之前需要同意Oracle的安装协议，不然不能下载，但是用wget的方式，默认是不同意，虽然能下载下来，但是下载下来的文件会有问题，所以在Linux上解压一直失败。去官网下载好，然后传到服务器上，再解压就没有问题了。

使用Xshell本地传送JDK到服务器上：

三台 hadoop 主机都需要按照下面步骤安装 JDK 环境

注：安装所需要的软件都在tgz目录下

1、首先执行 java -version 查看 jdk 是否已经安装，如果看到以下内容则表示

已经安装了则可以跳过这一步骤，进入环境部署环节，另外如果版本低于 java version "1.8.0_181"则需要升级到对应版本

[root@hadoop1]# java -version

2、进入软件包位置，将 jdk 安装包复制到/usr/lib/

[root@hadoop1 ~]# cd ~/tgz/

[root@hadoop1 tgz]# cp jdk-8u181-linux-x64.tar.gz /usr/lib

3、进入/usr/lib 目录并解压 jdk-8u181-linux-x64.tar.gz

[root@hadoop1 tgz]# cd /usr/lib

[root@hadoop1 lib]# tar -zxvf jdk-8u181-linux-x64.tar.gz

4、修改环境变量

[root@hadoop1 lib]# vim /etc/profile

添加以下内容：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk1.8

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

5、更新环境变量

[root@hadoop1 lib]# source /etc/profile

6、执行 java -version 查看是否安装或者更新成功

[root@hadoop1]# java -version

2.hadoop集群环境部署

注：安装所需要的软件都在tgz目录下

2.1 安装 hadoop3.1.1

我们通过在hadoop1进行安装hadoop，然后配置相应的配置文件，最后将hadooop所有文件同步到其它 hadooop 节点（hadoop2、hadoop3）。Hadoop 路径配置为/opt/hadoop-3.1.1

在 hadoop1 执行以下操作:

1、首先进入软件包目录

[root@localhost ~]# cd /opt/tgz/

2、通过 cp 命令将 hadoop 安装包(hadoop-3.1.1.tar.gz)复制到/opt 目录下

[root@localhost tgz]# cp hadoop-3.1.1.tar.gz /opt/

3、进入/opt 目录，并解压 hadoop-3.1.1.tar.gz 压缩包

[root@localhost tgz]# cd /opt/

[root@localhost opt]# tar -zxvf hadoop-3.1.1.tar.gz

2.2 配置 hadoop 配置文件

2.2.1 修改 core-site.xml 配置文件

通过 vi 命令修改 core-site.xml 配置文件，在

中间添加以下命令，fs.defaultFS 是用来定义 HDFS 的默认名

称节点路径。就是我们将来访问 HDFS 文件时，如果没有指定路径，就会联系这

里定义的路径的主机，去联系这台主机去寻找其路径。

1、打开 core-site.xml 配置文件命令：

[root@hadoop1]# vim /opt/hadoop-3.1.1/etc/hadoop/core-site.xml

2、添加内容：

fs.defaultFS

hdfs://hadoop1:9000

hadoop.tmp.dir

/opt/hadoop-3.1.1/tmp

2.2.2 修改 hdfs-site.xml 配置文件

通过 vi 命令修改 hdfs-site.xml 配置文件，在

中间添加第 2 步的内容

1、打开 hdfs-site.xml 配置文件：

[root@hadoop1]# vim /opt/hadoop-3.1.1/etc/hadoop/hdfs-site.xml

2、添加内容：

dfs.replication

dfs.namenode.name.dir

file:///opt/hadoop-3.1.1/hdfs/name

dfs.datanode.data.dir

file:///opt/hadoop-3.1.1/hdfs/data

dfs.namenode.secondary.http-address

hadoop2:9001

2.2.3 修改 workers 配置文件

通过 vi 命令修改 workers 配置文件，将第一行的localhost改成hadoop1，并在第二行中加入 hadoop2 和 hadoop3

1、打开 workers 配置文件

[root@hadoop1]# vim /opt/hadoop-3.1.0/etc/hadoop/workers

2、添加内容

hadoop1

hadoop2

hadoop3

2.2.4 修改 mapred-site.xml 配置文件

通过 vi 命令修改 mapred-site.xml 配置文件，在

中间添加第 2 步的内容

1、打开 mapred-site.xml 配置文件命令：

[root@hadoop1]# vim /opt/hadoop-3.1.0/etc/hadoop/mapred-site.xml

2、添加内容

mapreduce.framework.name

yarn

mapreduce.application.classpath

/opt/hadoop-3.1.1/etc/hadoop,

/opt/hadoop-3.1.1/share/hadoop/common/*,

/opt/hadoop-3.1.1/share/hadoop/common/lib/*,

/opt/hadoop-3.1.1/share/hadoop/hdfs/*,

/opt/hadoop-3.1.1/share/hadoop/hdfs/lib/*,

/opt/hadoop-3.1.1/share/hadoop/mapreduce/*,

/opt/hadoop-3.1.1/share/hadoop/mapreduce/lib/*,

/opt/hadoop-3.1.1/share/hadoop/yarn/*,

/opt/hadoop-3.1.1/share/hadoop/yarn/lib/*

2.2.5 修改 yarn-site.xml 配置文件

通过 vi 命令修改 yarn-site.xml 配置文件，在

中间添加第 2 步的内容

1、打开 yarn-site.xml 配置文件命令：

[root@hadoop1]# vim /opt/hadoop-3.1.1/etc/hadoop/yarn-site.xml

2、添加内容

yarn.resourcemanager.hostname

hadoop1

yarn.nodemanager.aux-services

mapreduce_shuffle

取消yarn运行模式的运行内存检测，这样就算内存达不到要求也不会kill掉任务

yarn.nodemanager.pmem-check-enabled

false

yarn.nodemanager.vmem-check-enabled

false

2.2.6 修改 hadoop-env.sh 配置文件

通过 vi 命令修改 hadoop-env.sh 配置文件，在第二行中添加第 2 步的内容

1、打开 hadoop-env.sh 配置文件命令：

[root@hadoop1]# vim /opt/hadoop-3.1.1/etc/hadoop/hadoop-env.sh

2、添加内容

export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk1.8

4、更新配置文件

[root@hadoop1 ~]# source /opt/hadoop-3.1.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh

2.2.7 修改 start-dfs.sh 和 stop-dfs.sh 配置文件

1、打开 start-dfs.sh 配置文件，在第二行中添加以下命令

[root@localhost ~]# vi /opt/hadoop-3.1.1/sbin/start-dfs.sh

添加内容：

export HDFS_NAMENODE_SECURE_USER=root

export HDFS_DATANODE_SECURE_USER=root

export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

export HDFS_NAMENODE_USER=root

export HDFS_DATANODE_USER=root

export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root

export YARN_NODEMANAGER_USER=root

2、打开 stop-dfs.sh 配置文件，在第二行中添加以下命令

[root@localhost ~]# vi /opt/hadoop-3.1.1/sbin/stop-dfs.sh

添加内容：

export HDFS_NAMENODE_SECURE_USER=root

export HDFS_DATANODE_SECURE_USER=root

export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

export HDFS_NAMENODE_USER=root

export HDFS_DATANODE_USER=root

export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root

export YARN_NODEMANAGER_USER=root

2.2.8 修改 start-yarn.sh 和 stop-yarn.sh 配置文件

1、打开 start-yarn.sh 配置文件，在第二行中添加以下命令

[root@localhost ~]# vi /opt/hadoop-3.1.1/sbin/start-yarn.sh

添加内容：

export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root

export HADOOP_SECURE_DN_USER=root

export YARN_NODEMANAGER_USER=root

2、打开 stop-yarn.sh 配置文件，在第二行中添加以下命令

[root@localhost ~]# vi /opt/hadoop-3.1.1/sbin/stop-yarn.sh

添加内容：

export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root

export HADOOP_SECURE_DN_USER=root

export YARN_NODEMANAGER_USER=root

2.2.9 取消打印警告信息

由于系统预装的 glibc 库时 2.12 版本，而 hadoop3.1.0 期待的是 2.14 版本，所

以后期启动服务的时候会打印报警信息，我们可以配置取消打印警告信息

1、打开 log4j.properties 配置文件，在首行中添加第 2 步的内容

[root@hadoop1 ~]# vim /opt/hadoop-3.1.1/etc/hadoop/log4j.properties

2、添加内容

log4j.logger.org.apache.hadoop.util.NativeCodeLoader=ERROR

2.2.10 同步 hadoop1 配置到 hadoop2 和 hadoop3 中

1、同步已经配置好的 hadoop 文件到 hadoop2 上

[root@hadoop1 ~]# cd /opt/

[root@hadoop1 opt]# scp -r hadoop-3.1.1root@hadoop2:/opt/

2、同步已经配置好的 hadoop 文件到 hadoop3 上

[root@hadoop1 ~]# cd /opt/

[root@hadoop1 opt]# scp -r hadoop-3.1.0 root@hadoop3:/opt/

2.2.11 配置三台 hadoop 主机的 profile 文件

1、打开 profile 文件，在最后面添加第 2 步的参数内容

[root@hadoop1 ~]# vim /etc/profile

2、添加内容

#SET HADOOP

HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.1.1

PATH=$HADOOP_HOME/bin:$PATH

export HADOOP_HOME PATH

4、更新环境变量

[root@localhost ~]# source /etc/profile

[root@localhost ~]# source /opt/hadoop-3.1.0/etc/hadoop/hadoop-env.sh

2.3 格式化 HDFS 文件系统

在 hadoop1 上通过 hdfs namenode -format 命令来格式化 HDFS 文件系统

[root@hadoop1 ~]# hdfs namenode -format

表示格式化 HDFS 文件系统完成

3.启动集群

3.1 启动集群

1、启动 hadoop 集群验证是否能正常启动，进入到/opt/hadoop-3.1.1/sbin/目

录下通过./start-all.sh 命令执行启动

[root@hadoop1 ~]# cd /opt/hadoop-3.1.1/sbin/

[root@hadoop1 sbin]# ./start-all.sh

2、在各 hadoop 节点上执行 jps 命令查看 hadoop 进程

[root@hadoop1 ~]# jps

3、通过 web 访问 HDFS 文件系统和 yarn

可以通过以下链接访问 hdfs 和 yarn

公网ip:8088或ip:9870

http://47.101.62.158:8088/cluster

http://47.101.62.158:9870

四、Zookeeper 集群安装部署

步骤：

1.基础环境准备

2.环境部署

2.1 安装 zookeeper3.4.10

2.1.1 首先进入软件包目录

[root@hadoop1 ~]# cd tgz/

2.1.2 把 zookeeper 安装包(zookeeper-3.4.10.tar.gz)解压到/opt 目录下

[root@hadoop1 tgz]# tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/

2.1.3 解压完成后在环境变量中添加 Zookeeper 的安装路径，更新配置文件，使变量生效。

[root@hadoop1 tgz]# vi /etc/profile

添加以下内容：

#SET ZOOKEEPER

export ZOOKEEPER_HOME=/opt/zookeeper-3.4.10

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

退出后执行 source /etc/profile 命令更新环境变量

[root@hadoop1 opt]# source /etc/profile

2.2 配置 zookeeper 配置文件

1、进入 zookeeper 配置文件目录：

[root@hadoop1]# cd /opt/zookeeper-3.4.10/conf

2、复制 zoo_sample.cfg 文件为 zoo.cfg

[root@hadoop1]# cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

3、创建存放数据的文件夹：

[root@hadoop1 conf]# mkdir /opt/zookeeper-3.4.10/data

4、创建 myid 文件，并加入数字 0 （主节点为 0，从节点分别为 1,2）

[root@hadoop1 conf]# vi /opt/zookeeper-3.4.10/data/myid

5、修改 zoo.cfg 配置文件

[root@hadoop1 conf]# vi /opt/zookeeper-3.4.10/conf/zoo.cfg

将配置文件中 dataDir 的路径改为/opt/zookeeper-3.4.10/data

并在底部中加入以下参数：

server.0=hadoop1:2888:3888

server.1=hadoop2:2888:3888

server.2=hadoop3:2888:3888

zoo.cfg 各语句的含义

tickTime：服务器与客户端之间交互的基本时间单元（ms）

initLimit：允许 follower 连接并同步到 leader 的初始化时间，它以 tickTime

的倍数来表示。当超过设置倍数的 tickTime 时间，则连接失败

syncLimit：Leader 服务器与 follower 服务器之间信息同步允许的最大时间间

隔，如果超过次间隔，默认 follower 服务器与 leader 服务器之间断开链接

dataDir：保存 zookeeper 数据路径

clientPort：客户端访问 zookeeper 时经过服务器端时的端口号

2.2.2 文件同步

1、将 hadoop1 上配置好的 zookeeper 文件同步到 haoop2、hadoop3 节点上：

[root@hadoop1]# scp -r /opt/zookeeper-3.4.10/ root@hadoop2:/opt

[root@hadoop1]# scp -r /opt/zookeeper-3.4.10/ root@hadoop3:/opt

2、将 hadoop1 的环境变量同步到 haoop2、hadoop3 节点上：：

[root@hadoop1]# scp -r /etc/profile/ root@hadoop2:/etc/profile

[root@hadoop1]# scp -r /etc/profile/ root@hadoop3:/etc/profile

3、在其它节点上使环境生效：

[root@hadoop2]# source /etc/profile

[root@hadoop3]# source /etc/profile

4、修改 hadoop2 和 hadoop3 上的 myid

在 hadoop2 上将 myid 修改为 1

命令如下：

[root@hadoop2]# vi /opt/zookeeper-3.4.10/data/myid

hadoop1 下的 myid：

hadoop2 下的 myid

hadoop3 下的 myid

启动 zookeeper 集群并测试

3.1 启动 zookeeper

1、分别启动 hadoop1、hadoop2、hadoop3 节点的 zookeeper 集群命令

[root@hadoop1]# zkServer.sh start

[root@hadoop2]# zkServer.sh start

[root@hadoop3]# zkServer.sh start

2、查看是否启动成功命令：

[root@hadoop1]# zkServer.sh status

问题：

1.执行zkServer.sh start 后显示：

JMX enabled by default
Using config:/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/bin/../conf/zoo.cfg
Starting zookeeper ... STARTED

2.jps后发现没有QuorumPeerMain进程

3.查看zookeeper-3.4.5/data下的zookeeper-3.4.5.out，如果提示 binding to port 0.0.0.0/0.0.0.0:2181

ERROR [main:QuorumPeerMain@89] - Unexpected exception, exiting abnormally java.net.BindException: Address already in use

说明2181端口被占用，通过netstat -nltp | grep 2181检查是否已被占用，如果有则把对应的进程kill掉（kill 进程的pid），然后再启动zookeeper

4..jps后发现有QuorumPeerMain进程，然后执行zkServer.sh status，如果显示：

JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/bin/../conf/zoo.cfg
Error contacting service. It is probably not running.

说明未启动成功，通过查看zookeeper-3.4.5.out，如果提示

Cannot open channel to 1 at election address hadoop05/10.37.129.105:3888
java.net.NoRouteToHostException: No route to host，说明无法连接远程电脑10.37.129.105:3888，很有可能开启了防火墙

通过sudo service iptables status检查，如果确实开启，则通过sudo service iptables stop将其关闭，最后再查看状态zkServer.sh status

此时，基本都能够正常启动了，提示：

JMX enabled by default
Using config: /home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader(或follower）

#查看端口有没有被占用

netstat -ntpl | grep 端口号

Top查看进程

Kill -9 进程

五、Hbase 完全分布式安装

步骤:

1.1 解压安装包 hbase

1.1.1 首先进入软件包目录

[root@hadoop ~]# cd tgz/

1.1.2 解压安装压缩包将 hbase 安装包（hbase-1.2.7-bin.tar.gz）解压缩到 /opt 目录下

[root@hadoop tgz]# tar -zxvf hbase-1.2.7-bin.tar.gz -C /opt

1.1.3 进入到/opt 目录

[root@hadoop ~]# cd /opt

1.1.4 将解压的安装包重命名

[root@hadoop ~]# mv hbase-1.2.7 /opt/hbase

1.1.5 配置环境变量加入 hbase 的安装路径

[root@hadoop conf]# vi /etc/profile

在文件的最底部加入下面内容

export HBASE_HOME=/opt/hbase

export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

配置如图：

退出后执行 source /etc/profile 命令更新环境变量

[root@hadoop conf]# source /etc/profile

1.2：搭建 Hbase 伪分布模式

hadoop1

NameNode

DataNode

NodeManager

ResourceManager

SecondaryNameNode

HMaster

QuorumPeerMain

HRegionServer

1.2.1 按照上述 1.1 解压缩后进入到配置文件 conf 目录

[root@hadoop opt]# cd /opt/hbase/conf/

1.2.2 编辑 hbase-site.xml

[root@hadoop conf]# vi hbase-site.xml

添加内容

hbase.rootdir

hdfs://localhost:9000/hbase

hbase.cluster.distributed

true

配置参数说明：

hbase.rootdir：该参数制定了 HReion 服务器的位置，即数据存放的位置。主要端口

号要和 Hadoop 相应配置一致。

hbase.cluster.distributed：HBase 的运行模式。false 是单机模式，true 是分布式模式。

若为 false, HBase 和 Zookeeper 会运行在同一个 JVM 里面。默认为 false。

1.2.3 编辑 hbase-env.sh 设置 JAVA_HOME

[root@hadoop conf]# vi hbase-env.sh

修改 export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk1.8/

修改后如下：

1.2.4 启动 hbase

进入到 hbase 的 bin 目录

[root@hadoop conf]# cd /opt/hbase/bin/

启动 hbase

[root@hadoop bin]# ./start-hbase.sh

1.3：搭建 Hbase 完全分布模式

序号主机角色 Ip 主机名账户密码

hadoop1

NameNode

ResourceManager

HMaster

QuorumPeerMain

hadoop2

DataNode

NodeManager

HRegionServer

QuorumPeerMain

hadoop3

NodeManager

DataNode

HRegionServer

QuorumPeerMain

1.3.1 完全配置好的 hadoop 集群（需要启动）

参考 hadoop 完全分布式搭建

1.3.2 完全配置好的 zookeeper 集群（需要启动）

参考 zookeeper 完全分布式搭建

1.3.3 按照上述 1.1 解压缩后进入到配置文件 conf 目录

[root@hadoop1 opt]# cd /opt/hbase/conf/

如上图：需要修改 hbase-site.xml、regionservers、hbase-env.sh 三个配置文件

1.3.4 编辑 hbase-site.xml

[root@hadoop1 conf]# vi hbase-site.xml

加入下面内容

hbase.rootdir

hdfs://hadoop1:9000/hbase

hbase.cluster.distributed

true

hbase.zookeeper.quorum

hadoop1,hadoop2,hadoop3

配置参数说明：

在上面的配置文件中，第一个属性指定本机的 hbase 的存储目录；第二个属性指定 hbase 的运行

模式，true 代表全分布模式；第三属性是关于 Zookeeper 集群的配置。我的 Zookeeper 安装在 hadoop1

和 hadoop2、hadoop3 上。

1.3.5 修改 regionservers

[root@hadoop1 conf]# vi regionservers

在 regionservers 文件中添加如下内容（删除原来里面的 localhost）

hadoop2

hadoop3

1.3.7 编辑 hbase-env.sh 设置 JAVA_HOME

[root@hadoop conf]# vi hbase-env.sh

修改 export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk1.8/

修改 export HBASE_MANAGES_ZK=false （使用我们自己搭建的 zookeeper 集群）

1.3.8 将在 hadoop1 上配置好的安装包分发到 hadoop2 和 hadoop3 上

scp -r /opt/hbase/ hadoop2:/opt

scp -r /opt/hbase/ hadoop3:/opt

1.3.9 启动 hbase 集群

在 hadoop1 上进入到 hbase 的 bin 目录

[root@hadoop conf]# cd /opt/hbase/bin/

启动 hbase

[root@hadoop bin]# ./start-hbase.sh

在每个节点上分别用 jps 查看进程

hadoop1 上 HMaster

hadoop2 上 HRegionServer

hadoop3 上 HRegionServer

2：Hbase 基本操作

2.1、Hbase Shell 命令

使用 hbase shell 命令来连接正在运行的 Hbase 实例按照上述 1 步骤配置好环境变量

后可以直接在命令行输入 hbase shell 来启动 hbase

启动成功如下：

2.2：显示 HBase Shell 帮助文档

输入 help 并按 Enter 键，可以显示 HBase Shell 的基本使用信息

2.3：退出 HBase Shell

使用 quit 命令，退出 HBase Shell 并且断开和集群的连接，但此时 HBase 仍然在后台运

行，也可以直接 ctrl+c

2.4：查看 HBase 状态直接输入 status 回车

3、hbase 数据定义（DDL）操作

3.1：创建新表

使用 create 命令来创建一个新的表。在创建的时候，必须指定表名和列族名。

create 'user', 'info '

3.2: 列举表信息

使用 list 命令

list 'user'

3.3：获取表描述

使用 describe 命令

describe 'user'

3.4：检查表是否存在

使用 exists 命令

exists 'user'

操作结果图如下：

3.5：删除表

删除表之前，先 disable 表,再使用 drop 命令实现删除表的功能

drop 'user'

操作结果图如下：

4、数据管理（DML）操作

4.1：在上述步骤 3 中删除了 user 表，重新创建一张 user 表

create 'user', 'info'

4.2：向表中插入数据

使用 put 命令，将数据插入表中：

put 'user', 'row1', 'info:a', 'value1'

4.3：一次性扫描全表数据

一种获取 HBase 数据的方法是扫描，使用 scan 命令来扫描表的数据。（可以限制扫描的

范围）

scan 'user'

4.4：获取一个行数据

使用 get 命令来获得某一行的数据：

get 'user', 'row1'

4.5：禁用一个表

如果你想要删除一个表或是修改它的设置，或者是其它的情况，都需要首先禁用该表。

使用 disable 命令禁用表，enable 命令重新启用表。

disable 'user'

enable 'user'

如下图所示：

6：删除数据

删除行中的某个列值

# 语法：delete

, , ,

delete 'user','rowkey001','info:a'

删除行

# 语法：deleteall

, , ,

deleteall 'user','row1'

删除表中的所有数据

# 语法： truncate

truncate 'user'

六、Hive安装

1.安装Mysql

1.1首先进入软件包目录

[root@hadoop1 ~]# cd tgz/

1.2解压缩mysql到/usr/local目录

[root@hadoop1 haoodp-install]# tar -zxvf mysql-5.6.40-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz -C /usr/local/

1.3进入到/usr/local目录并重命名

[root@hadoop1 haoodp-install]# cd /usr/local/

[root@hadoop1 local]# mv mysql-5.6.40-linux-glibc2.12-x86_64 mysql

1.4添加组用户

[root@hadoop1 local]# groupadd mysql

添加用户mysql 到用户组mysql

[root@hadoop1 local]# useradd -g mysql mysql

1.5安装mysql

Centos7将默认数据库mysql替换成了Mariadb

[root@localhost ~]# rpm -qa|grep mariadb // 查询出来已安装的mariadb

[root@localhost ~]# rpm -e --nodeps 文件名 // 卸载mariadb，文件名为上述命令查询出来的文件

yum remove mariadb

rm -rf /etc/my.cnf

rm -rf /var/lib/mysql/

yum --setopt=tsflags=noscripts remove MariaDB-client.x86_64;

删除etc目录下的my.cnf

1.5.1进入到安装包目录

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

1.5.2创建data目录下mysql文件夹

[root@hadoop1 mysql]# mkdir ./data/mysql

cd data

chown -R mysql:mysql mysql

依赖问题：

yum install -y perl perl-devel autoconf

yum install -y libaio.so.1

yum remove libnuma.so.1

yum -y install numactl.x86_64

1.5.3授权并执行脚本

[root@hadoop1 mysql]# chown -R mysql:mysql ./

[root@hadoop1 mysql]# chown -R mysql:mysql /usr/local/mysql

[root@hadoop1 mysql]# ./scripts/mysql_install_db --user=mysql --datadir=/usr/local/mysql/data/mysql

如果报错进行如下操作yum install -y perl-Module-Install.noarch，然后在./scripts/mysql_install_db --user=mysql --datadir=/usr/local/mysql/data/mysql

1.5.4复制mysql服务文件到/etc/init.d目录下并重命名

[root@hadoop1 mysql]# cp support-files/mysql.server /etc/init.d/mysqld

1.5.5修改服务文件权限

[root@hadoop1 mysql]# chmod 777 /etc/init.d/mysqld

1.5.6复制mysql的配置文件并重命名

[root@hadoop1 mysql]# cp support-files/my-default.cnf /etc/my.cnf

1.5.7修改mysql启动脚本

[root@hadoop1 mysql]# vi /etc/init.d/mysqld

修改下面内容

basedir=/usr/local/mysql/

datadir=/usr/local/mysql/data/mysql

1.5.8配置环境变量加入mysql的安装路径

[root@hadoop1 conf]# vi /etc/profile

在文件的最底部加入下面内容

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

退出后执行source /etc/profile命令更新环境变量

[root@hadoop1 conf]# source /etc/profile

1.5.10给mysql添加远程登录

[root@hadoop1 mysql]# vi /etc/my.cnf

在[mysqld]下面加

basedir=/usr/local/mysql

datadir=/usr/local/mysql/data

port=3306

server_id=1

socket=/tmp/mysql.sock

[mysqld_safe]

log-error=/var/log/mysqld.log

pid-file=/var/run/mysqld/mysqld.pid

1.5.11初始化mysql

[root@hadoop1 mysql]# /usr/local/mysql/scripts/mysql_install_db --user=mysql

1.5.12启动mysql服务

[root@hadoop1 mysql]# service mysqld start

查看mysql服务状态

[root@hadoop1 ~]# service mysqld status

1.5.13登录mysql

[root@hadoop1 ~]# mysql -u root -p

第一次登录不需要密码，直接回车

1.5.14设置本机mysql用户名和密码

mysql> use mysql;

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

1.5.15添加远程登录用户

mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root' WITH GRANT OPTION;

mysql>FLUSH PRIVILEGES;

1.5.14创建hive数据库，来存储hive元数据信息

mysql>create database hive;

可以直接Ctrl+c 退出mysql或者exit

2.安装Hive

2.1首先进入软件包目录

[root@hadoop ~]# cd tgz/

2.2解压安装压缩包将hive安装包（apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz）解压缩到/opt目录下

[root@hadoop tgz]# tar -zxvf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz -C /opt

2.3进入到/opt目录

[root@hadoop ~]# cd /opt

2.4将解压的安装包重命名

[root@hadoop opt]# mv apache-hive-2.3.3-bin hive

2.5配置环境变量加入hive的安装路径

[root@hadoop conf]# vi /etc/profile

在文件的最底部加入下面内容

export HIVE_HOME=/opt/hive

export PATH=$HIVE_HOME/bin:$HIVE_HOME/conf:$PATH

退出后执行source /etc/profile命令更新环境变量

[root@hadoop conf]# source /etc/profile

2.6.配置hive

2.6.1 进入到hive的配置文件目录

[root@hadoop opt]# cd /opt/hive/conf/

2.6.2 复制hive-env.sh.template 一份并重命名为hive-env.sh

[root@hadoop conf]# cp hive-env.sh.template hive-env.sh

修改hive-env.sh，设置加入HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.1.1

[root@hadoop conf]# vi hive-env.sh

2.6.3 新建hive-site.xml

[root@hadoop conf]# vi hive-site.xml

需要在 hive-site.xml 文件中配置 MySQL 数据库连接信息复制下面内容到新建文件中

javax.jdo.option.ConnectionURL

jdbc:mysql://localhost:3306/hive?characterEncoding=UTF-8

javax.jdo.option.ConnectionDriverName

com.mysql.jdbc.Driver

javax.jdo.option.ConnectionUserName

root

javax.jdo.option.ConnectionPassword

root

2.6.4 配置mysql的驱动将mysql驱动放到hive安装路径的lib目录下

[root@hadoop1]# cp tgz/mysql-connector-java-5.1.47.jar /opt/hive/lib/

2.6.5 hive在启动前到进行元数据初始化

[root@hadoop1 conf]# schematool -dbType mysql -initSchema

看到schemaTool completed 则初始化完成

检测hive 是否成功直接在命令行输入hive即可hive （需要hadoop安装并启动）

启动成功如下：

七、Scala安装

scala下载：https://www.scala-lang.org/download/

https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.7/scala-2.12.7.tgz

解压到/opt下

vim /etc/profile

export PATH=$PATH:/opt/scala/bin

source /etc/profile

$ scala

八、Spark安装

安装前提

Java1.8 zookeeper hadoop Scala

集群规划

二集群安装

1 解压缩

tar zxvf spark-2.3.1-bin-hadoop2.7.tgz -C /opt/

mv spark-2.3.1-bin-hadoop2.7 spark

2 修改配置文件

（1）进入配置文件所在目录cd /opt//spark/conf/

（2）复制spark-env.sh.template并重命名为spark-env.sh

cp spark-env.sh.template spark-env.sh

vi spark-env.sh

编辑并在文件末尾添加如下配置内容

export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk1.8

#指定默认master的ip或主机名

export SPARK_MASTER_HOST=hadoop1

#指定master提交任务的默认端口为7077

export SPARK_MASTER_PORT=7077

#指定master节点的webui端口

export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080

#每个worker从节点能够支配的内存数

export SPARK_WORKER_MEMORY=1g

#允许Spark应用程序在计算机上使用的核心总数（默认值：所有可用核心）

export SPARK_WORKER_CORES=1

#每个worker从节点的实例（可选配置）

export SPARK_WORKER_INSTANCES=1

#指向包含Hadoop集群的（客户端）配置文件的目录，运行在Yarn上配置此项

export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-3.1.1/etc/hadoop

#指定整个集群状态是通过zookeeper来维护的，包括集群恢复

export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="

-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER

-Dspark.deploy.zookeeper.url=hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181

-Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"

cd /opt/spark/conf

cp log4j.properties.template log4j.properties

Log4j.rootCategory=INFO, console修改为

Log4j.rootCategory=WARN, console

（3）复制slaves.template成slaves，并修改配置内容

cp slaves.template slaves

vi slaves

修改从节点

hadoop1

hadoop2

hadoop3

（4）将安装包分发给其他节点

修改hadoop2节点上conf/spark-env.sh配置的MasterIP为SPARK_MASTER_IP=hadoop2

修改hadoop3节点上conf/spark-env.sh配置的MasterIP为SPARK_MASTER_IP=hadoop3

3 配置环境变量

所有节点均要配置

vi /etc/profile

export SPARK_HOME=/opt/spark

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

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export HDFS_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

source /etc/profile

三启动集群

1 启动zookeeper集群

所有zookeeper节点均要执行

zkServer.sh start

2 启动Hadoop集群

3 启动Spark集群

启动spark：启动master节点：sbin/start-master.sh 启动worker节点：sbin/start-slaves.sh

或者：sbin/start-all.sh

注意：备用master节点hadoop2，hadoop3需要手动启动

sbin/start-master.sh

4 查看进程

启动spark

cd /opt/spark/bin

./pyspark

./spark-shell

九、Sqoop安装

1.解压缩

tar -zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C /opt/

cd /opt/

重命名mv sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/ sqoop

2.修改环境变量vi /etc/profile

export SQOOP_HOME=/opt/sqoop

export PATH=$SQOOP_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile

3.将MySQL的驱动拷贝到lib下

4.修改sqoop-env-template.sh,配置HADOOP_HOME、HBASE_HOME、HIVE_HOME路径

vim sqoop-env-template.sh

#Set path to where bin/hadoop is available
export HADOOP_COMMON_HOME=
#Set path to where hadoop-*-core.jar is available
export HADOOP_MAPRED_HOME= 
#set the path to where bin/hbase is available 
export HBASE_HOME=
#Set the path to where bin/hive is available
export HIVE_HOME=

5.修改$SQOOP_HOME/bin/configure-sqoop

注释掉HCatalog，Accumulo检查(除非你准备使用HCatalog，Accumulo等HADOOP上的组件)

## Moved to be a runtime check in sqoop.

#if [ ! -d "${HCAT_HOME}" ]; then

# echo "Warning: $HCAT_HOME does not exist! HCatalog jobs willfail."

# echo 'Please set $HCAT_HOME to the root of your HCatalog installation.'

#fi

#if [ ! -d "${ACCUMULO_HOME}" ];then

# echo "Warning: $ACCUMULO_HOME does not exist! Accumulo imports willfail."

# echo 'Please set $ACCUMULO_HOME to the root of your Accumuloinstallation.'

#fi

执行：sqoop version

测试连接：显示mysql数据库列表:

sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://ip:3306/ --username hive --password hive

显示数据库里所有表:

sqoop list-tables --connect jdbc:mysql://ip:3306/hive --username hive --password hive

十、flume安装

环境

centos：7.3

JDK:1.8

Flume:1.8

一、Flume 安装

1、下载

wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/flume/1.8.0/apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz

2、解压

tar –zxvf apache-flume-1.8.0-bin.tar.gz

mv apache-flume-1.8.0-bin /usr/local/flume

3、设置环境变量

export FLUME_HOME=/opt/flume

export PATH=$FLUME_HOME/bin:$PATH

Source /etc/profile

4、配置java_home

cp flume-env.sh.template flume-env.sh

vim flume-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/lib/jdk1.8

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.1.1

查看版本：flume-ng version

至此大数据环境平台基本搭建完成，各环节具体配置文件还需视情况而配。此文仅供参考，如有错误，望指出。感激不尽！

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//js获取项目根路径，如： http://localhost:8083/uimcardprj function getRootPath(){ //获取当前网址，如： http://localhost:8083/uimcardprj/share/meun.jsp var curWwwPath=window.document.locati
oracle 的性能优化 cuishikuan oracle SQL Server
在网上搜索了一些Oracle性能优化的文章，为了更加深层次的巩固[边写边记]，也为了可以随时查看，所以发表这篇文章。 1.ORACLE采用自下而上的顺序解析WHERE子句，根据这个原理，表之间的连接必须写在其他WHERE条件之前，那些可以过滤掉最大数量记录的条件必须写在WHERE子句的末尾。（这点本人曾经做过实例验证过，的确如此哦！
Shell变量和数组使用详解 daizj linux shell 变量数组
Shell 变量定义变量时，变量名不加美元符号（$，PHP语言中变量需要），如： your_name="w3cschool.cc" 注意，变量名和等号之间不能有空格，这可能和你熟悉的所有编程语言都不一样。同时，变量名的命名须遵循如下规则：首个字符必须为字母（a-z，A-Z）。中间不能有空格，可以使用下划线（_）。不能使用标点符号。不能使用ba
编程中的一些概念，KISS、DRY、MVC、OOP、REST dcj3sjt126com REST
KISS、DRY、MVC、OOP、REST （1）KISS是指Keep It Simple,Stupid（摘自wikipedia），指设计时要坚持简约原则，避免不必要的复杂化。（2）DRY是指Don't Repeat Yourself（摘自wikipedia），特指在程序设计以及计算中避免重复代码，因为这样会降低灵活性、简洁性，并且可能导致代码之间的矛盾。（3）OOP 即Object-Orie
[Android]设置Activity为全屏显示的两种方法 dcj3sjt126com Activity
1. 方法1：AndroidManifest.xml 里，Activity的 android:theme 指定为" @android:style/Theme.NoTitleBar.Fullscreen" 示例: <application
solrcloud 部署方式比较 eksliang solrCloud
solrcloud 的部署其实有两种方式可选，那么我们在实践开发中应该怎样选择呢？第一种：当启动solr服务器时，内嵌的启动一个Zookeeper服务器，然后将这些内嵌的Zookeeper服务器组成一个集群。第二种：将Zookeeper服务器独立的配置一个集群，然后将solr交给Zookeeper进行管理谈谈第一种：每启动一个solr服务器就内嵌的启动一个Zoo
Java synchronized关键字详解 gqdy365 synchronized
转载自：http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/02/16/2913806.html 多线程的同步机制对资源进行加锁，使得在同一个时间，只有一个线程可以进行操作，同步用以解决多个线程同时访问时可能出现的问题。同步机制可以使用synchronized关键字实现。当synchronized关键字修饰一个方法的时候，该方法叫做同步方法。当s
js实现登录时记住用户名 hw1287789687 记住我记住密码 cookie 记住用户名记住账号
在页面中如何获取cookie值呢? 如果是JSP的话,可以通过servlet的对象request 获取cookie,可以参考:http://hw1287789687.iteye.com/blog/2050040 如果要求登录页面是html呢?html页面中如何获取cookie呢? 直接上代码了页面:loginInput.html 代码: <!DOCTYPE html PUB
开发者必备的 Chrome 扩展 justjavac chrome
Firebug：不用多介绍了吧https://chrome.google.com/webstore/detail/bmagokdooijbeehmkpknfglimnifench ChromeSnifferPlus：Chrome 探测器，可以探测正在使用的开源软件或者 js 类库https://chrome.google.com/webstore/detail/chrome-sniffer-pl
算法机试题李亚飞 java 算法机试题
在面试机试时，遇到一个算法题，当时没能写出来，最后是同学帮忙解决的。这道题大致意思是：输入一个数，比如4,。这时会输出： &n
正确配置Linux系统ulimit值字符串 ulimit
在Linux下面部署应用的时候，有时候会遇上Socket/File: Can’t open so many files的问题；这个值也会影响服务器的最大并发数，其实Linux是有文件句柄限制的，而且Linux默认不是很高，一般都是1024，生产服务器用其实很容易就达到这个数量。下面说的是，如何通过正解配置来改正这个系统默认值。因为这个问题是我配置Nginx+php5时遇到了，所以我将这篇归纳进
hibernate调用返回游标的存储过程 Supanccy2013 java DAO oracle Hibernate jdbc
注：原创作品，转载请注明出处。上篇博文介绍的是hibernate调用返回单值的存储过程，本片博文说的是hibernate调用返回游标的存储过程。此此扁博文的存储过程的功能相当于是jdbc调用select 的作用。 1，创建oracle中的包，并在该包中创建的游标类型。 ---创建oracle的程
Spring 4.2新特性-更简单的Application Event wiselyman application
1.1 Application Event Spring 4.1的写法请参考10点睛Spring4.1-Application Event 请对比10点睛Spring4.1-Application Event 使用一个@EventListener取代了实现ApplicationListener接口,使耦合度降低; 1.2 示例包依赖 <p

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序号	主机	IP	主机名	用户名	密码
1	Baidu Cloud	180.76.96.39 公 192.168.0.4 私	Hadoop2	root	***
2	Alibaba Cloud	47.101.62.158 公 172.19.46.110 私	Hadoop1	root	***
3	Tencent Cloud	132.232.131.91 公 172.27.0.13 私	Hadoop3	root	***

序号	主机	IP	主机名	用户名	密码
1	Baidu Cloud	180.76.96.39 公 192.168.0.4 私	Hadoop2	root	***
2	Alibaba Cloud	47.101.62.158 公 172.19.46.110 私	Hadoop1	root	***
3	Tencent Cloud	132.232.131.91 公 172.27.0.13 私	Hadoop3	root	***

大数据学习 - 平台环境部署（详细）

大数据学习--平台环境部署（详细）

目录

一、服务器使用

二、环境准备

三、Hadoop3.1.1 集群环境安装

四、Zookeeper 集群安装部署

五、Hbase 完全分布式安装

六、Hive安装

七、Scala安装

八、Spark安装

九、Sqoop安装

十、flume安装

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