基于centos7的hadoop2.7、zookeeper3.5、hbase1.3、spark2.3、scala2.11、kafka2.11、hive3.1、flume1.8、sqoop1.4组件部署
部署前准备
修改主机名
1、修改主机名（6台机器都要操作,以Master为举例）
hostnamectl set-hostname Master（永久修改主机名）
reboot（重启系统）
修改hosts
将第一行127.0.0.1 xxxx注释掉，加上：
195.168.2.127 master
195.168.2.128 slave1
195.168.2.129 slave2
确认网卡信息
vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg.ens0
BOOTRPROTO=static
IPADDR=192.168.2.127
NETMASK=255.255.255.0
GATEWAY=192.168.2.1
DNS1=192.168.2.1
DNS2=8.8.8.8
NAME=ens32
ONBOOT=yes
DEVICE=ens32
systemctl restart network
修改以上三个后> reboot
重启后确认IP是否都是设置那样了
ssh
1、 ssh生成密钥（6台机器都要操作）
ssh-keygen -t rsa （连续三次回车）
2、将3台的id_rsa_pub合并到一个authorized_keys上
分别登陆slave1、slave2，输入：
> scp .ssh/id_rsa.pub master:/home/kfs/.ssh/id_rsa_slave1
> scp .ssh/id_rsa.pub master:/home/kfs/.ssh/id_rsa_slave2
在master输入：
> cat ~/.ssh/id_rsa* >> authorized_keys
> scp .ssh/ authorized_keys slave1:/home/kfs/.ssh/
> scp .ssh/ authorized_keys slave2:/home/kfs/.ssh/
每台都修改权限：
> chmod 600 authorized_keys
- 每台各自登陆
（首次ssh会输入yes，所以需要进行这一步）
slave1、salve2同样进行以上步骤
防火墙
systemctl stop firewalld.service
安装jdk
卸载原来的jdk
1、安装jdk之前，先检查是否已经安装了open的jdk，有的话需要先卸载（6台机器都要卸载）
java -version
2、查看有jdk的存在，需要先卸载然后再安装oracle的jdk
rpm -qa | grep java （查询java版本）
3、rpm -e --nodeps xxx （逐个删除完）
解压配置新的JDK
1、登陆kfs用户，解压到/home/kfs/下
> tar- zxvf jdk-8u144-linux-x64.tar.gz -C ~/
2、.jdk的环境变量配置（使用的是在root目录下的全局配置文件/etc/profile，6台机器都要配置，master举例）
> vi ~/.bashrc
export JAVA_HOME=/home/kfs/jdk1.8.0_141
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
保存退出之后使用命令让配置生效
> source /etc/profile
验证版本
>java -version
安装架构
安装的软件明细
| JDK |
scala |
hadoop |
hive |
mysql |
sqoop |
zookeeper |
hbase |
flume |
spark |
kafka |
|
| Master |
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√ |
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√ |
√ |
√ |
√ |
|||
| Slave1 |
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√ |
√ |
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√ |
√ |
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√ |
√ |
| Slave2 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
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√ |
安装的软Hadoop HA件明细
| QuorumPeerMain |
journalnode |
namenode |
nodemanager |
DFSZKFailover |
datanode |
resourcemanager |
|
| master |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
|
| slave1 |
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√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
| slave2 |
√ |
√ |
√ |
√ |
√ |
服务说明
QuorumPeerMain
是zookeeper集群的启动类，用于加载配置启动QuorumPeer线程，确定了基于paxos算法的zookeeper集群数量；QuorumPeer线程是zookeeper的Laeder选举的启动类，负责选举算法、zk数据恢复、启动leader选举等。
在zookeeper/conf/zoo.cfg server.x个数确定；
启动不起来，根据报错信息排查zoo.cfg的server.x=master:2888:3888、dataDir=xx是否包含myid（从1开始）。
Journalnode
实现两个NameNode之间的数据同步，通过一组JournalNodes（JNs）的独立进程进行相互通信，当active状态的namenode的命名空间有变化，会通知大部分的JournalNode进程。Standby的namenode有能力读取JNs的变更信息，并监控edit log的变化，同时将变化应用于自己的命名空间，保证了集群出错时，acitive和standby的空间状态是一致的。
Namenode
负责客户端（web）请求的相应；元数据的管理、查询。
启动时，将fsimage（镜像）载入到内存，并执行（replay）编辑日志editlog的各项操作；一旦在内存建立文件系统元数据映射，则创建一个新的fsimage文件（元数据镜像文件：保存文件系统的目录树）、一个空的editlog（元数据操作日志：针对目录树的修改操作）文件；
开始监听RPC和HTTP请求。
DFSZKFailover
Failover故障转移需要两个组件：Zookeeper quorum（仲裁：驱动ZKFC的运转）、ZKFCFailoverController进程（ZKFC）。
ZKFC：每个NameNode上运行的zookeeper一个zookeeper进程，主要是监控namenode的健康状态、zookeeper会话管理、基于zookeeper的选举。
Datanode
负责管理所在节点上存储的数据读写，及存储数据；每三秒datanode节点向namenode发送心跳信号和文件块状态报告；执行数据的流水线复制。
Resourcemanager & Nodemanager & ApplicationMasters
1、ResourceManager（RM），是集群资源的仲裁者，它包括两部分：一个是可插拔式的调度Scheduler，一个是ApplicationManager，用于管理集群中的用户作业。
2、NodeManagers (NMs)从ResourceManager获取指令并管理本节点的可用资源（Container使用情况）
3、ApplicationMasters (AMs)的职责是从ResourceManager谈判资源（Containers），为NodeManagers启动容器，并且和NodeManager交互来执行和监控具体的task。
Hmaster & HRegionserver
Hmaster 作用：管理用户对table表的增删改查；管理HRegion服务器的负载均衡，调整HRegion的分布；在HRgion分裂后，负责新的HRegion的分配;HRegion停机后，负责失效HRegion服务器上HRegion的迁移。
HRegionsServer一般和DataNode在同台机器运行，实现数据的本地行。HRegionsServer包含多个HRegion，由HLog(副本机制，防止hbase宕机)、BlockCache（读缓存，默认 on-heap LRUBlockCache 和 BucketCache）、HStore(HBase的存储核心，memStore和storeFile组成)、HFile（HbasekeyValue数据、Hadoop的二进制）组成。
jobhistory & historyServer
historyServer同时启动两个定时任务线程，分别解析eventLog和清理过期的eventLog日志文件，默认18080.
Runjar（metadata、metastore、hiveserver2）
metadata（需要初始化）：hive元数据定义的表名，一般存在mysql中，在测试阶段也可以用hive内置Derby数据库。
metastore：hivestore服务端。主要提供将DDL，DML等语句转换为MapReduce，提交到hdfs中。默认监听端口是:9083
hiveserver2：hive服务端，提供hive服务，可以通过beeline、jdbc（java代码连接）等多种方式多客户端连接到hive。基于Thrift RPC的实现是HiveServer的改进版本。默认10002端口，可以master:10002/jmx获取指标。
端口列表
| 组件 |
Daemon |
端口 |
配置 |
说明 |
| HDFS |
DataNode |
50010 |
dfs.datanode.address |
datanode服务端口，用于数据传输 |
| 50075 |
dfs.datanode.http.address |
http服务的端口 |
||
| 50475 |
dfs.datanode.https.address |
https服务的端口 |
||
| 50020 |
dfs.datanode.ipc.address |
ipc服务的端口 |
||
| NameNode |
50070 |
dfs.namenode.http-address |
http服务的端口 |
|
| 50470 |
dfs.namenode.https-address |
https服务的端口 |
||
| 8020 |
fs.defaultFS |
接收Client连接的RPC端口，用于获取文件系统metadata信息。 |
||
| journalnode |
8485 |
dfs.journalnode.rpc-address |
RPC服务 |
|
| 8480 |
dfs.journalnode.http-address |
HTTP服务 |
||
| ZKFC |
8019 |
dfs.ha.zkfc.port |
ZooKeeper FailoverController，用于NN HA |
|
| YARN |
ResourceManager |
8032 |
yarn.resourcemanager.address |
RM的applications manager(ASM)端口 |
| 8030 |
yarn.resourcemanager.scheduler.address |
scheduler组件的IPC端口 |
||
| 8031 |
yarn.resourcemanager.resource-tracker.address |
IPC |
||
| 8033 |
yarn.resourcemanager.admin.address |
IPC |
||
| 8088 |
yarn.resourcemanager.webapp.address |
http服务端口 |
||
| NodeManager |
8040 |
yarn.nodemanager.localizer.address |
localizer IPC |
|
| 8042 |
yarn.nodemanager.webapp.address |
http服务端口 |
||
| 8041 |
yarn.nodemanager.address |
NM中container manager的端口 |
||
| JobHistory Server |
10020 |
mapreduce.jobhistory.address |
IPC |
|
| 19888 |
mapreduce.jobhistory.webapp.address |
http服务端口 |
||
| HBase |
Master |
60000 |
hbase.master.port |
IPC |
| 60010 |
hbase.master.info.port |
http服务端口 |
||
| RegionServer |
60020 |
hbase.regionserver.port |
IPC |
|
| 60030 |
hbase.regionserver.info.port |
http服务端口 |
||
| HQuorumPeer |
2181 |
hbase.zookeeper.property.clientPort |
HBase-managed ZK mode，使用独立的ZooKeeper集群则不会启用该端口。 |
|
| Hive |
Metastore |
9083 |
/etc/default/hive-metastore中export PORT= |
|
| HiveServe2r |
10002 |
/etc/hive/conf/hive-env.sh中export HIVE_SERVER2_THRIFT_PORT= |
||
| ZooKeeper |
Server |
2181 |
/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg中clientPort= |
对客户端提供服务的端口 |
| 2888 |
/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg中server.x=[hostname]:nnnnn[:nnnnn]，标蓝部分 |
follower用来连接到leader，只在leader上监听该端口。 |
||
| 3888 |
/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg中server.x=[hostname]:nnnnn[:nnnnn]，标蓝部分 |
用于leader选举的。只在electionAlg是1,2或3(默认)时需要。 |
安装zookeeper
单数台10-3、20-5，选举的半数机制保证运行
解压、配置一个配置文件conf/下cp zoo_sample.cfg zoo.cfg、根目录下新建两个文件夹data log、data下新建文件myid内容为1或2（不同主机不同myid）..
dataDir=/home/kfs/zookeeper-3.4.5/data
dataLogDir=/home/kfs/zookeeper-3.4.5/log
clientPort=2181
server.1=master:2888:3888
server.2=salve1:2888:3888
server.3=salve1:2888:3888
> echo “1” > data/myid
不用在profile增加环境变量，运行都是bin/zkServer.sh start
安装hadoop
先对一个进行配制好，然后scp到集群每台上运行
四个配置文件core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml、slaves
在hadoop-2.8.4/etc/hadoop下
core-site.xml
hdfs-site.xml
mapred-site.xml
yarn-site.xml
yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle
yarn.resourcemanager.recovery.enabled true
yarn.resourcemanager.store.class org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore
yarn.nodemanager.resource.memory-mb 8192
yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores 8
yarn.scheduler.maximum-allocation-mb 8192
yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores 4
slaves
两个脚本文件设置java环境：hadoop-env.sh、yarn-env.sh
需要主要windows复制过去的话，换行符的格式的问题。
vi **.sh
set ff=unix
sed -i “s/\r//” **.sh
kfs用户修改/home/kfs/.bashrc文件
> source /home/kfs/.bashrc
新建文件夹hadoop.tmp.dir、dfs.journalnode.edits.dir的目录
> mkdir /home/kfs/data/hadoop-data/tmp
> mkdir /home/kfs/data/hadoop-data/journaldata
启动（包括zookeeper）
首次启动
1、首先启动各个节点的Zookeeper，在各个节点上执行以下命令：
> bin/zkServer.sh start
2、在每个journalnode节点用如下命令启动journalnode
> sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
3、在主namenode节点格式化namenode和journalnode目录
> hdfs namenode -format ns
4、在主namenode节点启动namenode进程
> sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
5、在备namenode节点执行第一行命令，这个是把备namenode节点的目录格式化并把元数据从主namenode节点copy过来，并且这个命令不会把journalnode目录再格式化了！然后用第二个命令启动备namenode进程！
> hdfs namenode -bootstrapStandby
> sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
6、在某一个namenode节点执行如下命令，创建命名空间
> hdfs zkfc -formatZK
7、在两个namenode节点都执行以下命令
> sbin/hadoop-daemon.sh start zkfc
8、启动dfs
> sbin/start-all.sh
9、启动备regionserver
> sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
用jps查看一下起的进程是否正确
后续启动
（zookeeper）节点启动：zookeeper/bin/zkServer.sh start
（yarn）两个rm节点分别运行：hadoop-2.8.4/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager
（yarn）在主或者备节点启动：hadoop-2.8.4/sbin/start-yarn.sh
（zkfc namenode datanode）所有：hadoop-2.8.4/sbin/start-all.sh
确保每个zookeeper集群启动成功后，再启动dfs，这个步骤可能需要多次；
停止stop-dfs.sh、stop- yarn.sh、stop-all.sh
（Historyserver）Historyserver：sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start/stop historyserver
可访问的地址
Hadoop hdfs：http:// slave1:50070/dfshealth.html#tab-overview
一个active，一个standy
Hadoop hdfs datanode : http://slave1:50075/datanode.html
Hadoop yarn resourcemanager：http://master:8088
如果配置了mapreduce的historyserver
则通过./sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start/stop historyserver
访问http://master:19888
实操
hadoop fs（使用范围最广，对象：可任何对象）；hdfs dfs（只HDFS文件系统相关，常用），下面测试两者一样。
创建三个测试文件
创建目录，将测试文本Put到目录上
#本地的/home/hdfs/input/文件夹下有多个txt文件，每个单词单独一行
hadoop fs -mkdir -p /hadoop/test
hadoop fs -ls /hadoop/test/
hadoop fs -put test/* /hadoop/test/
运行测试（testout不能存在）
hadoop-mapreduce-examples-2.7.0.jar在路径share/hadoop/mapreduce下
yarn jar ~/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.4.jar wordcount /hadoop/test /hadoop/testout
hadoop dfs -ls /hadoop/testout
hadoop dfs -cat /hadoop/testout/part-r-00000
hadoop fs -rm -r -skipTrash /hadoop/testout
原理
Yarn
Hdfs
mapreduce.map.java.opts控制maptask堆内存大小。（不够会报错 java.lang.outofmemoryerror）
安装hbase（scp每台都需要启动）
/home/data目录下创建hbase-data存放hbase的数据 data和log、pids、tmp
修改hbase-site.xml、hbase-env.sh、regionservers
hbase-site.xml
hbase-env.sh
regionservers
复制hadoop/etc/hadoop下的core-site.xml和hdfs-site.xml文件到hbase的conf下
拷贝新建的文件夹data、hbase的文件夹到别的节点上
> scp -r /home/kfs/data/hbase-data/ slave1:/home/kfs/data/
> scp -r /home/kfs/hbase-1.2.6/ slave1:/home/kfs/
启动
返回kfs用户启动主HMaster
> ./hbase-1.2.6/bin/start-hbase.sh
启动Slave1作为备份的HMaster
> ./hbase-1.2.6/bin/ start-hbase.sh start master
其他节点，有个别节点没有启动HRegionserver，则单独启动
> ./hbase-1.2.6/bin/hbase-daemon.sh start regionserver
失败可改大时间（需要集群时间一致，不然会报错！！）
hbase的hbase-site.xml配置文件下添加hbase.master.maxclockskew
可访问地址
主Hmaster、备:Hmaster、HRegionServer，其他：HRegionServer
Master:16010、Slave1:16010
安装spark
cluster模式和client模式
cluster模式：Driver程序在YARN中运行，Driver所在的机器是随机的，应用的运行结果不能在客户端显示只能通过yarn查看，所以最好运行那些将结果最终保存在外部存储介质（如HDFS、Redis、Mysql）而非stdout输出的应用程序，客户端的终端显示的仅是作为YARN的job的简单运行状况。
client模式：Driver运行在Client上，应用程序运行结果会在客户端显示，所有适合运行结果有输出的应用程序（如spark-shell）
spark on Standalone
bin/spark-submit --master spark://master:6066 --deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.2.jar 1000 --num-executors 3
bin/spark-submit --master spark://master:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.2.jar 1000 --num-executors 3
spark on yarn
启动HDFS和YARN(不用启动master和woker），在client节点配置中spark-env.sh添加JDK和HADOOP_CONF_DIR目录，Spark程序将作为yarn的客户端用户提交任务。HADOOP_CONF_DIR是Saprk On Yarn与StandAlone重要区别。
yarn-client和yarn-cluster提交任务的方式：
# --master yarn（默认client模式） 等价于 yarn-client（已弃用）和--master yarn --deploy-mode client
./bin/spark-submit --master yarn --driver-memory 1g --executor-memory 1g --executor-cores 2 --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.2.jar 1000
./bin/spark-submit --master yarn --deploy-mode cluster --class org.apache.spark.examples.SparkPi examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.2.jar 1000
# 如果按照集群cluster的方式提交任务，--num-executors 3也都是2，如果客户端，则三个exector都有任务。
先安装scala
root用户下的usr创建一个scala文件夹将scala安装包复制到其中然后解压
/etc/profile
查看scala版本
scala -version
解压spark，配置conf/spark-env.sh、slaves、spark-defaults.conf
spark-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_141
export SCALA_HOME=/usr/scala/scala-2.13.6
export HADOOP_HOME=/home/kfs/hadoop-2.8.4
export HADOOP_CONF_DIR=/home/kfs/hadoop-2.8.4/etc/hadoop
export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=master:2181,slave1:2181,slave2:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
slaves
下面有的，就会运行woker，一般master运行worker
将spark拷贝到其他节点 /etc/profile
scp -r spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/ slave1:/home/kfs/spark-2.3.0-bin-hadoop2.7/
启动spark集群
./sbin/start-all.sh
启动不起来一般就是slaves或者是spark-env.sh配置错了。
备用的运行: sbin/start-master.sh
查看master:8080
master:8080和http://master:8088/cluster （一个会显示alive，一个是standby）
如果需要看历史
cp spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
需要记住三个字段
spark.eventLog.dir hdfs://ns1/ sparklog
spark.history.fs.logDirectory hdfs://ns1/sparklog
spark.yarn.historyServer.address master:18080
hdfs创建目录
实操测试
./spark-submit --class org.apache.spark.examples.SparkPi --master yarn-client --executor-memory 2G --num-executors 2 ../examples/jars/spark-examples_2.11-2.3.2.jar 100
如果报错：Spark context stopped while waiting for backend，则修改hadoop/yarn-site.xml，重启hadoop
同时检查conf/spark-env.sh
运行成功后，可以在18080查看。
（以上都是针对yarn的情况，Standalone比较简单，但是env.sh和conf都需要修改！）
安装kafka（除了主 都需要）
解压缩搜，修改配置文件server.properties，注意该文件不同的主机不同的配置
broker.id=0
port=9092
log.dirs=/home/data/kafka-data/log-0
zookeeper.connect=localhost:2181
#日志保存天数（3天或者更短）
新建文件夹/home/data/kafka-data/log-0 ，scp后，每台对应修改host.name、broker.id
启动kakfa服务（除主外都启动）
./bin/kafka-server-start.sh config/server.properties &
测试
# 创建topic
kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper slave1:2181 --replication-factor 2 --partitions 1 --topic lztest
# 创建消费者
kafka/bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper slave1:2181 --topic lztest --from-beginning
# 创建生产者
kafka/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list slave1:9092 --topic lztest
# 测试直接在生产者输入内容，即可在消费者看到数据
安装hive （一台即可）
与hbase区别
排查原来的数据库是否存在并卸载，重新安装Mysql
卸载
安装
rpm安装包
rpm -ivh mysql-（common/community-lib/community-client/community-server）-8.0.1.rpm
绿色版
https://blog.csdn.net/qq_40053836/article/details/104113347
（root）tar -zxvf 解压到 /usr/local/mysql8.0.11下载，在目录下创建log、data文件夹
检查创建mysql用户和mysql组：
useradd mysql
- 给文件夹修改用户和组
chgrp -R mysql mysql8.0.11/
chown -R mysql mysql8.0.11/
- 初始化mysql（要用绝对路径）
./bin/mysqld --initialize --user=mysql --basedir=/usr/local/mysql/ --datadir=/usr/local/mysql/data/
初始化成功后后面会出现密码。
- 在etc下面创建我们的配置文件和运行参数文件
配置文件
touch /etc/my.cnf
运行参数文件
vi /etc/my.cnf
- 启动服务
mysql/support-files/mysql.server start
如果报错/tmp/xx.sock，则创建一个软连接到报错的路径上：
ln -s /usr/local/mysql-8.0.11/mysql.sock /tmp/mysql.sock，再启动即可。
- 登录到mysql，修改root密码和Host
ALTER(create) USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'lz..';
update user set host='%' where user='root';
FLUSH PRIVILEGES;
- 创建hive数据库，并修改编码
mysql>drop database hive;
mysql>create database hive;
mysql>ALTER DATABASE hive character set latin1;
创建一个hive的用户并设置权限（要不要都行，可以在hive配置文件用着root）
hive 配置（conf下新增hive-site.xml、mysql-connector-java-8.0.11.jar复制到hive的lib）
将mysql-connector-java-8.0.11.jar复制到hive的lib目录下
/etc/profile
export HIVE_HOME=/home/kfs/apache-hive-2.3.2-bin
:$HIVE_HOME/bin:$HIVE_HOME/conf
启动hive 服务
初始化元数据库
bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbose
./bin/hive --service metastore &
./bin/hive –service hiveserver2 &
查看jps有两个RunJar
实操
启动hive
/bin/hive
show tables;
create table test1(a string,b int)
show tables;
优化
数据倾斜的负载均衡
数据倾斜：就是大量的相同key被partition分配到一个分区里，map /reduce程序执行时，reduce节点大部分执行完毕，但是有一个或者几个reduce节点运行很慢，导致整个程序的处理时间很长。
办法：增加jvm内存、增加reduce的个数、自定义分区partition、重新设计key、使用combinner合并（map red之间）。
> hive
> set hive.groupby.skewindata=true;
默认该参数的值为false，表示不启用，要启用时，可以set hive.groupby.skewindata=ture;进行启用。
当启用时，能够解决数据倾斜的问题，但如果要在查询语句中对多个字段进行去重统计时会报错。
部署报错
下面的两个报错气都都是要做的
启动服务报错MetaException(message:Version information not found in metastore. )
1、配置文件加上
2、mysql中hive数据库的编码
mysql> alter database hive character set latin1;
hive中创建数据库失败Error: Table 'CTLGS' already exists (state=42S01,code=1050)
手动初始化元数据库
bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbose
"Host '192.168.2.129' is blocked because of many connection errors; unblock with 'mysqladmin flush-hosts'"
mysql root的错误链接次数已满，运行：./bin/mysqladmin -uroot -p -h localhost flush-hosts
配置文件需要确保用户具备%的host
Error: Table 'CTLGS' already exists (state=42S01,code=1050)
这是再次执行格式化元数据（bin/schematool -initSchema -dbType mysql -verbose）的报错，可以删掉mysql的hive数据库重建，再执行格式化元数据库就不会报错。也可以直接启动hive服务进行使用。
安装Flume (除了主外都需要)
数据源-> source -> channel -> sink
解压缩后，编辑两个文件conf/flume-env.sh、conf/flume-conf.properties
flume-env.sh
cp flume-env.sh.template flume-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_141
flume-conf.properties
scp -r /home/kfs/apache-flume-1.8.0-bin/ slave2:/home/kfs/
启动flume
./bin/flume-ng agent --conf ./conf/ --conf-file ./conf/flume-conf.properties --name agent -Dflume.root.logger=INFO,console -Dflume.monitoring.type=http -Dflume.monitoring.port=12345
启动成功
ps -aux | grep flume
ps -aux | grep flume | awk '{print $2}' | xargs kill
与kafka交互配置
# 在matser运行flume
./bin/flume-ng agent --conf ./conf/ --conf-file ./conf/flume-conf.properties --name agent -Dflume.root.logger=INFO,console -Dflume.monitoring.type=http -Dflume.monitoring.port=12345
# 在slave1创建topic
kafka/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper master:2181,slave1:2181,slave2:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic cmcc
# 查看有没有生成目标topic
bin/kafka-topics.sh --list --zookeeper hadoop02:2181
# 在slave2创建消费者，消费数据
bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server slave1:9092 --topic topicName --from-beginning
# 生产者：./bin/kafka-console-producer.sh --broker-list localhost:9092 --topic first_topic
# 另起一个ssh，telnet master 4444 ，输入内容即可在slave2看到数据，在slave1也有topic数据的新增。
目录hdfs存入
=左右不能有空格，DataStream这样hdfs的文件就不会有乱码。
# 在master 新建/data/flume-data/spooldir文件夹，hdfs上新建/flume/events/21-8-4
hdfs dfs -mkdir /flume/events
# 在master 运行flume
./bin/flume-ng agent --conf ./conf/ --conf-file ./conf/flume-conf.properties --name agent -Dflume.root.logger=INFO,console -Dflume.monitoring.type=http -Dflume.monitoring.port=12345
windows上telnet master 5555
输入一些内容即可在hdfs上看到数据
# 在master的flume/data文件夹下随便写入一些数据到一个文件下
echo "Hello Flume 111 !!!" > file1.txt
# 可以看到flume有日志输出到shell上，通过网页50070或者hdfs命令可以查看数据
hdfs dfs -cat /flume/FlumeData.1627392071366
文件下沉到hdfs
只需要修改两行
# Describe/configure tail -F source1
a1.sources.r1.type=exec
a1.sources.r1.command =tail -F /export/taillogs/access_log
failover和负载均衡load_balancer
主节点（采集数据source） slave1、slave2下沉到hdfs
安装Sqoop
在备1配置运行即可
解压，配置conf/sqoop-env.sh
cp sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
.jar包的移动
将sqoop-1.4.7.jar复制到 $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/
将JDBC.jar包拷贝到sqlserver和MySQL分别需要用到的jar包拷贝至lib下（自己选择拷贝什么jar）
./bin/sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://slave1:3306/ --username root --password lz..
bin/sqoop import --connect jdbc:mysql://slave1:3306/hive --username root --password lz.. --table TBLS --columns id,name,sex -m 1 --target-dir '/sqoop/hive'