搭一个大数据环境玩玩简单的数据分析

概述

之前在阿里云买的学生服务器，为了平常学习使用，决定在一台服务器上搭建一个伪分布式的开发环境。之前用三台虚拟机部署过集群，时间长了怕忘，现在升级各个版本重新部署，记下来方便以后查看。难免有错误，欢迎指出，共同学习交流。

一、准备好需要用到的软件

1.ssh软件：

xshell5 xftp

2.使用cloudrea cdh5.8.0系列，下载地址：

http://archive-primary.cloudera.com/cdh5/cdh/5/archive-primary.cloudera.com

hadoop-2.6.0-cdh5.8.0.tar.gz
hbase-1.2.0-cdh5.8.0.tar.gz
hive-1.1.0-cdh5.8.0.tar.gz
zookeeper-3.4.5-cdh5.8.0.tar.gz
spark-2.2.0-bin-hadoop2.6.tgz（spark到官网选择hadoop2.6版本）
apache-maven-3.5.2-bin.tar.gz
jdk-8u152-linux-x64.tar.gz
kafka_2.11-0.10.0.0.tgz
scala-2.11.8.tgz

3.系统选择

镜像：直接选择了已经部署好jdk1.8，tomcat和mysql的系统，后期方便使用

image

镜像系统

4.web服务页面

hdfs hostname:50070 
yarn hostname:8088 
hbase hostname:60010

5.配置好环境变量

二、基本配置

1.远程登录

进入控制台，生成密钥，需要重启服务器后才生效。阿里云好像默认禁止使用密码远程登录，做如下配置即可密码登录。

该问题通常是由于 SSH 服务修改了 PasswordAuthentication 参数，禁用了密码验证登录所致。 
将 /etc/ssh/sshd_config中的如下行注释掉。

image

然后重启ssh服务就可以通过密码远程登录

  systemctl restart sshd

2.添加新用户及ssh免密登录

1.创建用户 hadoop

  adduser hadoop

2.修改密码

  passwd hadoop

3.为hadoop添加免密切换到root用户权限

  vi /etc/sudoers
  添加一行
  hadoop ALL=(root)NOPASSWD:ALL

4.防火墙设置

  systemctl stop firewalld
  systemctl disable firewalld(关闭开启启动)

5.为hadoop用户添加ssh免密登录

  (进入用户家目录)
  cd ~ 
 （生成密钥，之后一路回车）
  ssh-keygen -t rsa
 （进入.ssh目录） 
  cd ~/.ssh
 （将本机公钥添加到authorized_key中）
  ssh-copy-id 主机名

注意：

1.用户的家目录权限不能太低，只能700，否则无法配置免密登录

2.配置java环境变量

vi /etc/profile

export JAVA_HOME=/jdk
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

三、hadoop和yarn部署

1.在家目录创建hdfs存储数据的目录

cd /home/hadoop
mkdir hdfs

2.将上面要用到的所有软件全部解压到/opt目录

tar -xzvf /software /opt

3.配置

1.core-site

1\. cd /opt/hadoop-2.6.0-cdh5.8.0/etc/hadoop

2\. vi core-site.xml


    hadoop.tmp.dir
    file:/home/hadoop/hdfs  #开始创建好的目录
  
  
    fs.defaultFS
    hdfs://hostname:9000

2.hdfs-site.xml

1.vi hdfs-site.xml 


  
    dfs.replication  #数据存放的副本数
    1
  
  
    dfs.namenode.name.dir
    file:/home/hadoop/hdfs/name   #namenode数据目录
  
  
    dfs.datanode.data.dir
    file:/home/hadoop/hdfs/data   #datanode数据目录

hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111

4.slaves

hostname   #datanode节点主机名

4.hdfs格式化及启动

1.格式化hdfs
bin/hdfs namenode -format

2.启动namenode和datanode进程
sbin/start-dfs.sh

3.查看进程
jps

DataNode
NameNode
SecondaryNameNode

注意：

1.如果启动时报如下错，见上面基本配置1

image

5.yarn配置

1.yarn-site.xml


    
        yarn.nodemanager.aux-services
        mapreduce_shuffle

2.mapred-site.xml


    
        mapreduce.framework.name
        yarn

6.启动yarn

sbin/start-yarn.sh

查看进程：

jps

ResourceManager
NodeManager

五、zookeeper部署

1、配置

1.cd /opt/zookeeper-3.4.5-cdh5.8.0

2.创建数据存放目录 zkData
mkdir /opt/zookeeper-3.4.5-cdh5.8.0/zkData

创建myid文件，输入数字1后保存
touch myid

3.创建日志目录
mkdir /opt/zookeeper-3.4.5-cdh5.8.0/logs

4.进入conf目录，将zoo.cfg.template文件名改为zoo.cfg,编辑zoo.cfg
 vi zoo.cfg

tickTime=2000   #心跳时间，最小会话超时时间是tickTime的两倍
dataDir=/opt/zookeeper-3.4.5-cdh5.8.0/zkData  
clientPort=2181    #监听客户端连接端口

5.编辑日志目录
 vi log4j.properties

 zookeeper.log.dir=/opt/zookeeper-3.4.5-cdh5.8.0/logs

2、启动

1、启动
bin/zkServer.sh start

2、查看当前节点状态
bin/zkServer.sh status

3.连接zookeeper客户端
bin/zkClish -server hostname:2181

六、hbase部署

1.配置

cd /opt/hbase-1.2.0-cdh5.8.0/conf

1.hbase-site.xml



  hbase.cluster.distributed   #由于我用的是独立的zookeeper，所以需要设置为true
  true



  hbase.rootdir
  hdfs://hostname:9000/hbase


 
     hbase.zookeeper.property.clientPort
     2181
 
 
     hbase.zookeeper.quorum    #zookeeper节点的主机名
     hostname

2.hbase-env.sh

 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111

#如果jdk8+，注释掉下面两个配置项
# Configure PermSize. Only needed in JDK7\. You can safely remove it for JDK8+
#export HBASE_MASTER_OPTS="$HBASE_MASTER_OPTS -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m"
#export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="$HBASE_REGIONSERVER_OPTS -XX:PermSize=128m -XX:MaxPermSize=128m"

#我用的是外部独立的zookeeper，因此需要关闭hbase自带的zookeeper
# Tell HBase whether it should manage it's own instance of Zookeeper or not.
export HBASE_MANAGES_ZK=false

3、regionserver

hostname  #本机主机名

4.log4j.properties

hbase.log.dir=/opt/hbase-1.2.0-cdh5.8.0/logs  #在该目录创建logs用来存放日志文件

2.启动hbase

bin/start-hbase.sh

查看进程jps

hmaster
hregionserver

七、hive部署

1.所需软件与Jar包

mysql （存储元数据，系统镜像中默认已经安装好）

将mysql-connector-java-5.1.45-bin.jar添加到hive的lib目录中，下载地址

2.hive与mysql集成

1.启动mysql
systemctl start mysqld

2.登录mysql
mysql -uroot -p****

3.修改root密码
 SET PASSWORD = PASSWORD("password");       #当前用户用这个即可
 SET PASSWORD FOR 'root'@'localhost' = PASSWORD('password');    #远程用户这个

4.为hive创建mysql专用账号
CREATE USER “name”@”localhost” IDENTIFIED BY “1234”;    #本地登录  密码‘1234’
CREATE USER “name”@”%” IDENTIFIED BY “1234”;            #远程登录 

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

5.退出当前账号，登录hive并创建hive存放元数据的数据库
mysql> create database hive;

注意：

1.修改密码报错：ERROR 1819 (HY000): Your password does not satisfy the current policy requirements 
原因：为密码设置了安全等级，需要修改等级后才可以设置为简单的密码

mysql> select @@validate_password_policy;    #密码等级为中等
+----------------------------+
| @@validate_password_policy |
+----------------------------+
| MEDIUM                     |
+----------------------------+
1 row in set (0.00 sec)

mysql> SHOW VARIABLES LIKE 'validate_password%';    #查看密码验证条件
+--------------------------------------+--------+
| Variable_name                        | Value  |
+--------------------------------------+--------+
| validate_password_check_user_name    | OFF    |    #验证用户名
| validate_password_dictionary_file    |        |    #验证密码强度的字典文件路径
| validate_password_length             | 8      |    #最小长度，参数默认为8
| validate_password_mixed_case_count   | 1      |    #至少要包含的小写字母个数和大写字母个数
| validate_password_number_count       | 1      |    #至少要包含的数字个数
| validate_password_policy             | MEDIUM |    #密码强度检查等级，0：low 1:medium 2:strong
| validate_password_special_char_count | 1      |    #至少要包含的特殊字符数
+--------------------------------------+--------+
7 rows in set (0.03 sec)

mysql>  set global validate_password_policy=0;    
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> set global validate_password_mixed_case_count=0; 
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> set global validate_password_number_count=3;  
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql> set global validate_password_special_char_count=0;  
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql>  set global validate_password_length=3;   
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

mysql>  SHOW VARIABLES LIKE 'validate_password%';  
+--------------------------------------+-------+
| Variable_name                        | Value |
+--------------------------------------+-------+
| validate_password_check_user_name    | OFF   |
| validate_password_dictionary_file    |       |
| validate_password_length             | 3     |
| validate_password_mixed_case_count   | 0     |
| validate_password_number_count       | 3     |
| validate_password_policy             | LOW   |
| validate_password_special_char_count | 0     |
+--------------------------------------+-------+
7 rows in set (0.00 sec)

#修改成功
mysql> SET PASSWORD FOR 'root'@'localhost' = PASSWORD('123');

3.hive配置

1.hive-site.xml


  javax.jdo.option.ConnectionURL
   jdbc:mysql://Jeason:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false
  JDBC connect string for a JDBC metastore（jdbc连接mysql中的自建hive数据库）,高版本的mysql需要设置SSL



  javax.jdo.option.ConnectionDriverName
  com.mysql.jdbc.Driver
  （连接驱动）Driver class name for a JDBC metastore



  javax.jdo.option.ConnectionUserName
  hive
  username to use against metastore database



  javax.jdo.option.ConnectionPassword
  hive
  password to use against metastore database



  hive.cli.print.header
  true
  （显示数据对应的名称）Whether to print the names of the columns in query output.



  hive.cli.print.current.db
  true
  （显示使用的数据库）Whether to include the current database in the Hive prompt.



 hive.metastore.warehouse.dir
 /usr/hive/warehouse
  hive在hdfs上数据存储目录



 hive.exec.scratchdir
 /usr/hive/tmp
  数据临时文件在hdfs上的目录



  hive.querylog.location
  /usr/hive/log
  查询日志在hdfs上的位置

2.hive-env.sh

# Set HADOOP_HOME to point to a specific hadoop install directory
 HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.6.0-cdh5.8.0

# Hive Configuration Directory can be controlled by:
export HIVE_CONF_DIR=/opt/hive-1.1.0-cdh5.8.0/conf

3.hive-log4j.properties

hive.log.dir=/opt/hive-1.1.0-cdh5.8.0/logs   #自己创建logs目录

4.在hdfs上为hive创建需要的目录

hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/warehouse
hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/tmp
hdfs dfs -mkdir -p /usr/hive/log
hdfs dfs -chmod 777 /usr/hive/warehouse
hdfs dfs -chmod 777 /usr/hive/tmp
hdfs dfs -chmod 777 /usr/hive/log

4.启动hive

bin/hive

注意：

1.jar包冲突，只需要删除非hadoop中的另一个jar包就可以了

image

2.高版本mysql需要设置ssl，见hive-site.xml第一条配置

image

八.spark部署

九.hue部署

1.编译

安装编译所需的依赖
sudo yum install ant asciidoc cyrus-sasl-devel cyrus-sasl-gssapi cyrus-sasl-plain gcc gcc-c++ krb5-devel libffi-devel libxml2-devel libxslt-devel mysql-devel openldap-devel python-devel sqlite-devel gmp-devel openssl-devel

编译
cd /hue
make apps

2.配置

1.hadoop配置

#此项添加到hdfs-site.xml中，启用webhdfs或运行httpFS 


  dfs.webhdfs.enabled    
  true


#添加到core-site.xml中


  hadoop.proxyuser.hue.hosts
  *


  hadoop.proxyuser.hue.groups
  *

注意：

如果web页面报错： Failed to access filesystem root

#再添加到hdfs-site.xml中，Stack Overflow找到的回答


  hadoop.proxyuser.hue.hosts
  *


  hadoop.proxyuser.hue.groups
  *

2.hue.ini配置

http_host=hostname
hive_server_port = 10016
time_zone=Asia/Shanghai
secret_key=jFE93j;2[290-eiw.KEiwN2s3['d;/.q[eIW^y#e=+Iei*@Mn


3.启动
1.zookeeper
2.hdfs
3.yarn
4.hbase
5.mysql
6.thrift  /opt/bigdata/hbase-0.98.6-cdh5.3.0/bin/hbase-daemon.sh start thrift
7.hiveserver2 /opt/hive-1.1.0-cdh5.8.0/bin/hiveserver2
8.beeline   /opt/hive-1.1.0-cdh5.8.0/bin/beeline
9.hue  /opt/hue-3.9.0-cdh5.8.0/build/env/bin/supervisor

搭一个大数据环境玩玩简单的数据分析

概述

一、准备好需要用到的软件

二、 基本配置

三、hadoop和yarn部署

五、zookeeper部署

六、hbase部署

七、hive部署

八.spark部署

九.hue部署

你可能感兴趣的:(搭一个大数据环境玩玩简单的数据分析)

二、基本配置