HDFS HA、YARN HA、Zookeeper、HBase HA、Mysql、Hive、Sqool、Flume-ng、storm、kafka、redis、mongodb、spark安装
HDFS HA、YARN HA、Zookeeper、HBase HA、Mysql、Hive、Sqool、Flume-ng、storm、kafka、redis、mongodb、spark
0、集群规划
主机名 IP 安装的软件 运行的进程
hadoop01 192.168.1.201 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)、ResourceManager
hadoop02 192.168.1.202 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)、(ResourceManager)
hadoop03 192.168.1.203 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
hadoop04 192.168.1.204 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
hadoop05 192.168.1.205 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
1、安装虚拟机
centOS6.5mini安装
界面选择：Install or upgrade an existing system
界面选择：SKIP
界面选择：basic storage devices
界面选择：yes，discard any data
界面选择：hostname
界面选择：configure network
界面选择：勾选connect automatically
界面选择：IPv4 setting并配置IP
界面选择：manual
界面选择：去掉system clock users UTC
界面选择：勾选user all space
界面选择：勾选write changes to disk
root 登录，添加用户和密码
#useradd hadoop
#passwd hadoop
查看网络配置 使ONBOOT=yes
#more /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
DEVICE="eth0"
BOOTPROTO="static" ###
HWADDR="00:0C:29:3C:BF:E7"
IPV6INIT="yes"
NM_CONTROLLED="yes"
ONBOOT="yes"
TYPE="Ethernet"
UUID="ce22eeca-ecde-4536-8cc2-ef0dc36d4a8c"
IPADDR="192.168.1.44" ###
NETMASK="255.255.255.0" ###
GATEWAY="192.168.1.1" ###
#service network restart
克隆网络问题
1、修改 /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 文件，删除掉 关于 eth0 的信息。修改 第二条 eth1 的网卡的名字为 eth0.
2、修改文件/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules中的MAC地址和/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0中的MAC地址要与虚拟机网卡的MAC地址相对应。
#自动选择最快的源
#yum -y install yum-fastestmirror
#升级系统
#yum update
#安装wget
#yum -y install wget
2、基础配置
修改三台节点主机名
[root@hadoop1 ~]#hostname hadoop1 (5台机子)
[root@hadoop1 ~]#vi /etc/sysconfig/network
HOSTNAME=hadoop1 2 3 4 5 (5台机子)
添加用户
useradd hadoop (5台机子均hadoop)
添加hosts 记录
vi /etc/hosts (5台机子)
192.168.1.201 hadoop01
192.168.1.201 hadoop02
192.168.1.201 hadoop03
192.168.1.201 hadoop04
192.168.1.201 hadoop05
完成以上重启系统
配置免密码登陆
#HDFS首先要配置hadoop01到hadoop02、hadoop03、hadoop04、hadoop05的免密码登陆
#在hadoop01上生产一对钥匙
Hadoop下执行 cd
ssh-keygen -t rsa
#在hadoop01上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点，包括自己
ssh-coyp-id hadoop01
ssh-coyp-id hadoop02
ssh-coyp-id hadoop03
ssh-coyp-id hadoop04
ssh-coyp-id hadoop05
#YARN配置hadoop01到hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆(HDFS已配)
#在hadoop01上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点
ssh-coyp-id hadoop03
ssh-coyp-id hadoop04
ssh-coyp-id hadoop05
#注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置hadoop02到hadoop01的免登陆
在hadoop02上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
ssh-coyp-id -i hadoop01
查找已安装的Java $su –root
#rpm –qa|grep jdk
#yum install rsync 远程同步
安装 #yum install lrzsz
下载 #sz file 上传 #rz -y
解压jdk #tar -zxvf jdk1.7.0_79
移至 #mv jdk1.7.0_79 /usr/
#chmod 777 -R jdk1.7.0_79
添加环境变量 #vi /etc/profile
##java
export JAVA_HOME=/usr/jdk1.7.0_79
export CLASSPATH=:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin
重新加载
#source /etc/profile
# java -version
#java
传入其他节点 #scp /usr/jdk1.7.0_79 hadoop@hadoop1:/usr
关闭防火墙
Root 下 #chkconfig iptables off
查看 #chkconfig|grep ipt
修改文件 #vi /etc/selinux/config
SELINUX=disabled 重启系统 （立刻关闭： service iptables status/stop）
关闭图形界面
#init 3
#vi /etc/inittab
id:3:initdefault
添加sudo
#vi /etc/sudoers 添加
hadoop ALL=(ALL) ALL
3、安装配置zooekeeper集群（在hadoop01上）
3.1解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /mytest/
3.2修改配置
cd /mytest/zookeeper-3.4.5/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
修改：dataDir=/mytest/zookeeper-3.4.5/tmp
在最后添加：
server.1=hadoop03:2888:3888
server.2=hadoop04:2888:3888
server.3=hadoop05:2888:3888
保存退出
然后创建一个tmp文件夹
mkdir /mytest/zookeeper-3.4.5/tmp
再创建一个空文件
touch /mytest/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
最后向该文件写入ID
echo 1 > /mytest/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
3.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在hadoop04、hadoop05根目录下创建一个mytest目录：mkdir /mytest)
scp -r /mytest/zookeeper-3.4.5/ hadoop04:/mytest/
scp -r /mytest/zookeeper-3.4.5/ hadoop05:/mytest/
注意：修改hadoop04、hadoop05对应/mytest/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容
hadoop04：
echo 2 > /mytest/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
hadoop05：
echo 3 > /mytest/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
4、安装配置hadoop集群（在hadoop01上操作）
4.1解压
tar -zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz -C /mytest/
4.2配置HDFS
#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
cd /mytest/hadoop-2.6.0/etc/hadoop
4.2.1修改hadoo-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/jdk1.7.0_79
4.2.2修改core-site.xml
<configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns1</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/mytest/hadoop-2.6.0/tmp</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop03:2181,hadoop04:2181,hadoop05:2181</value>
</property>
</configuration>
4.2.3修改hdfs-site.xml
<configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
<value>hadoop01:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>hadoop01:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>hadoop02:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>hadoop02:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://hadoop03:8485;hadoop04:8485;hadoop05:8485/ns1</value>
</property>
<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/mytest/hadoop-2.6.0/journal</value>
</property>
<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>
sshfence
shell(/bin/true)
</value>
</property>
<!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
<value>30000</value>
</property>
</configuration>
4.2.4修改mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
4.2.5修改yarn-site.xml
<configuration>
<!-- 开启RM高可靠 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定RM的cluster id -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>yrc</value>
</property>
<!-- 指定RM的名字 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<!-- 分别指定RM的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>hadoop01</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>hadoop02</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>hadoop03:2181,hadoop04:2181,hadoop05:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
4.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在hadoop01上启动HDFS、在hadoop01启动yarn，所以hadoop01上的slaves文件指定的是datanode的位置，hadoopt01上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
mytest03
mytest04
hadoop05
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
##hadoop
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.6.0
#export JAVA_LIBRARY_PATH=$JAVA_LIBRARY_PATH:$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/lib
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
4.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r /mytest/ hadoop02:/
scp -r /mytest/ hadoop03:/
scp -r /mytest/hadoop-2.6.0/ root@hadoop04:/mytest/
scp -r /mytest/hadoop-2.6.0/ root@hadoop05:/mytest/
同步profile
5、启动和验证
###注意：严格按照下面的步骤
5.1启动zookeeper集群（分别在hadoop03、hadoop04、hadoop05上启动zk）
cd /mytest/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
./zkServer.sh status
5.2启动journalnode（分别在在hadoop03、hadoop04、hadoop05上执行）
cd /mytest/hadoop-2.6.0
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验，hadoop03、hadoop04、hadoop05上多了JournalNode进程
5.3格式化HDFS
#在hadoop01上执行命令:
hdfs namenode -format
#格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是/mytest/hadoop-2.6.0/tmp，然后将/mytest/hadoop-2.6.0/tmp拷贝到hadoop02的/mytest/hadoop-2.6.0/下。
scp -r tmp/ hadoop02:/mytest/hadoop-2.6.0/
##也可以这样，建议hdfs namenode -bootstrapStandby
5.4格式化ZK(在hadoop01上执行即可)
hdfs zkfc -formatZK
5.5启动HDFS(在hadoop01上执行)
sbin/start-dfs.sh
5.6启动YARN(#####注意#####：是在hadoop01上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们占资源，所以把他们分开了，要分别启动)
01#sbin/start-yarn.sh
02#sbin/yarn-deamon.sh start resourcemanager
到此，hadoop-2.6.0配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://192.168.1.201:50070
NameNode 'hadoop01:9000' (active)
http://192.168.1.202:50070
NameNode 'hadoop02:9000' (standby)
5.7验证HDFS HA
首先向hdfs上传一个文件
hadoop fs -put /etc/profile /profile
hadoop fs -ls /
然后再kill掉active的NameNode
kill -9 <pid of NN>
通过浏览器访问：http://192.168.1.202:50070
NameNode 'hadoop02:9000' (active)
这个时候hadoop02上的NameNode变成了active
在执行命令：
hadoop fs -ls /
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile
刚才上传的文件依然存在！！！
手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问：http://192.168.1.201:50070
NameNode 'hadoopt01:9000' (standby)
验证YARN：
运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out
6、安装HBase
6.1.上传hbase安装包
#rz -y
6.2.解压
6.3.配置hbase集群，要修改3个文件（首先zk集群已经安装好了）
注意：要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf下
6.3.1修改hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79
//告诉hbase使用外部的zk
export HBASE_MANAGES_ZK=false
vim hbase-site.xml
<configuration>
<!-- 指定hbase在HDFS上存储的路径 -->
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://ns1/hbase</value>
</property>
<!-- 指定hbase是分布式的 -->
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定zk的地址，多个用“,”分割 -->
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop03:2181,hadoop04:2181,hadoop05:2181</value>
</property>
</configuration>
vim regionservers
hadoop03
hadoop04
hadoop05
6.3.2拷贝hbase到其他节点
scp -r /mytest/hbase-0.96.2-hadoop2/ hadoop02:/mytest/
scp -r /mytest/hbase-0.96.2-hadoop2/ hadoop03:/mytest/
scp -r /mytest/hbase-0.96.2-hadoop2/ hadoop04:/mytest/
scp -r /mytest/hbase-0.96.2-hadoop2/ hadoop05:/mytest/
6.4.将配置好的HBase拷贝到每一个节点并同步时间。
6.5.启动所有的hbase（hadoop01上）
分别启动zk
./zkServer.sh start
启动hbase集群
start-dfs.sh
启动hbase，在主节点上运行：
start-hbase.sh
6.6.通过浏览器访问hbase管理页面
192.168.1.201:60010
6.7.为保证集群的可靠性，要启动多个HMaster（hadoop02上）
hbase-daemon.sh start master
7、Mysql、Hive安装
7.1.上传tar包
7.2.解压
tar -zxvf hive-0.9.0.tar.gz -C /cloud/
7.3.配置mysql metastore（切换到root用户）
配置HIVE_HOME环境变量
rpm -qa | grep mysql
rpm -e mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.i686 --nodeps
rpm -ivh MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.i386.rpm
rpm -ivh MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.i386.rpm
修改mysql的密码
/usr/bin/mysql_secure_installation
（注意：删除匿名用户，允许用户远程连接）
登陆mysql
mysql -u root -p
7.4.配置hive
cp hive-default.xml.template hive-site.xml
修改hive-site.xml（删除所有内容，只留一个<property></property>）
添加如下内容：
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://hadoop01:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
<description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
<description>username to use against metastore database</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>root</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>
7.5.安装hive和mysq完成后，将mysql的连接jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下
如果出现没有权限的问题，在mysql授权(在安装mysql的机器上执行)
mysql -uroot -p
#(执行下面的语句 *.*:所有库下的所有表 %：任何IP地址或主机都可以连接)
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123' WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES;
7.6.建表(默认是内部表)
create table trade_detail(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) row format delimited fields terminated by '\t';
建分区表
create table td_part(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) partitioned by (logdate string) row format delimited fields terminated by '\t';
建外部表
create external table td_ext(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/td_ext';
7.7.创建分区表
普通表和分区表区别：有大量数据增加的需要建分区表
create table book (id bigint, name string) partitioned by (pubdate string) row format delimited fields terminated by '\t';
分区表加载数据
load data local inpath './book.txt' overwrite into table book partition (pubdate='2010-08-22');
load data local inpath '/root/data.am' into table beauty partition (nation="USA");
select nation, avg(size) from beauties group by nation order by avg(size);
8、Sqool安装
1.上传sqoop
2.安装和配置
----修改配置文件 sqoop-env.sh
#Set path to where bin/hadoop is available
export HADOOP_COMMON_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1
#Set path to where hadoop-*-core.jar is available
export HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1
#set the path to where bin/hbase is available
export HBASE_HOME=/home/hadoop/app/hbase-0.96.2-hadoop2
#Set the path to where bin/hive is available
export HIVE_HOME=/home/hadoop/app/hive-0.12.0-bin
#Set the path for where zookeper config dir is
export ZOOCFGDIR=/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/conf
在添加sqoop到环境变量
######将数据库连接驱动拷贝到$SQOOP_HOME/lib里
3.使用
第一类：数据库中的数据导入到HDFS上
sqoop import
--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast
--username root --password 123
--table trade_detail
--columns 'id, account, income, expenses'
指定输出路径、指定数据分隔符
sqoop import
--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast
--username root --password 123
##要导入数据的表
--table trade_detail
##数据导入hdfs后所存放的目录
--target-dir '/sqoop/td'
##导入的数据字段之间的分隔符
--fields-terminated-by '\t'
指定Map数量 -m
sqoop import
--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast
--username root --password 123
--table trade_detail
--target-dir '/sqoop/td1'
--fields-terminated-by '\t'
##指定做导入处理时的map 任务数
-m 2
增加where条件, 注意：条件必须用引号引起来
sqoop import
--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast
--username root --password 123
--table trade_detail
--where 'id>3'
--target-dir '/sqoop/td2'
增加query语句(使用 \ 将语句换行)
sqoop import
--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast
--username root --password 123
--query 'SELECT * FROM trade_detail where id > 2 AND $CONDITIONS'
--split-by trade_detail.id
--target-dir '/sqoop/td3'
注意：如果使用--query这个命令的时候，需要注意的是where后面的参数，AND $CONDITIONS这个参数必须加上
而且存在单引号与双引号的区别，如果--query后面使用的是双引号，那么需要在$CONDITIONS前加上\即\$CONDITIONS
如果设置map数量为1个时即-m 1，不用加上--split-by ${tablename.column}，否则需要加上
第二类：将HDFS上的文件数据导出到数据库的表里面去
sqoop export
--connect jdbc:mysql://192.168.8.120:3306/itcast
--username root --password 123
##你要导出的数据所在的目录
--export-dir '/td3'
##你要导往的目标关系表
--table td_bak
-m 1
##你要导出的文件的字段分隔符
--fields-termianted-by '\t'
4.配置mysql远程连接
GRANT ALL PRIVILEGES ON itcast.* TO 'root'@'192.168.1.201' IDENTIFIED BY '123' WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES;
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123' WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES
9、Flume-ng安装
文件a.conf
#定义agent名， source、channel、sink的名称
a4.sources = r1
a4.channels = c1
a4.sinks = k1
#具体定义source
a4.sources.r1.type = spooldir
a4.sources.r1.spoolDir = /home/hadoop/logs
#具体定义channel
a4.channels.c1.type = memory
a4.channels.c1.capacity = 10000
a4.channels.c1.transactionCapacity = 100
#定义拦截器，为消息添加时间戳
a4.sources.r1.interceptors = i1
a4.sources.r1.interceptors.i1.type = org.apache.flume.interceptor.TimestampInterceptor$Builder
#具体定义sink
a4.sinks.k1.type = hdfs
a4.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://ns1/flume/%Y%m%d
a4.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
a4.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#不按照条数生成文件
a4.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
#HDFS上的文件达到128M时生成一个文件
a4.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
#HDFS上的文件达到60秒生成一个文件
a4.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 60
#组装source、channel、sink
a4.sources.r1.channels = c1
a4.sinks.k1.channel = c1
10 kafka安装
集群安装
1、解压
2、修改server.properties
broker.id=1
zookeeper.connect=hadoop03:2181,hadoop04:2181,hadoop05:2181
3、将zookeeper集群启动
4、在每一台节点上启动broker
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
5、在kafka集群中创建一个topic
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper hadoop03:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic order
6、用一个producer向某一个topic中写入消息
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop:9092 --topic order
7、用一个comsumer从某一个topic中读取信息
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop03:2181 --from-beginning --topic order
8、查看一个topic的分区及副本状态信息
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper hadoop03:2181 --topic order
flume和kafka整合：
1.下载
flume-kafka-plus:https://github.com/beyondj2ee/flumeng-kafka-plugin
2.提取插件中的flume-conf.properties文件
修改该文件：#source section
producer.sources.s.type = exec
producer.sources.s.command = tail -f -n+1 /mnt/hgfs/vmshare/test.log
producer.sources.s.channels = c
修改所有topic的值改为test
将改后的配置文件放进flume/conf目录下
在该项目中提取以下jar包放入环境中flume的lib下：
注：这里的flumeng-kafka-plugin.jar这个包，后面在github项目中已经移动到package目录了。找不到的童鞋可以到package目录获取。
完成上面的步骤之后，我们来测试下flume+kafka这个流程有没有走通；
我们先启动flume，然后再启动kafka，启动步骤按之前的步骤执行；接下来我们使用kafka的kafka-console-consumer.sh脚本查看是否有flume有没有往Kafka传输数据；
$bin/kafka-consumer.sh --zookeeper nutch1:2181 --topic test --from-beginning
11 storm安装
1、安装一个zookeeper集群
2、上传storm的安装包，解压
3、修改配置文件storm.yaml
#所使用的zookeeper集群主机
storm.zookeeper.servers:
- "hadoop03"
- "hadoop04"
- "hadoop05"
#nimbus所在的主机名
nimbus.host: "hadoop03"
#默认是前4个
supervisor.slots.ports
-6701
-6702
-6703
-6704
-6705
启动storm
在nimbus主机上
nohup ./storm nimbus 1>/dev/null 2>&1 &
nohup ./storm ui 1>/dev/null 2>&1 &
在supervisor主机上
nohup ./storm supervisor 1>/dev/null 2>&1 &
kafka和storm的整合
1.下载kafka-storm0.8插件：https://github.com/wurstmeister/storm-kafka-0.8-plus
2.使用maven package进行编译，得到storm-kafka-0.8-plus-0.3.0-SNAPSHOT.jar包 --有转载的童鞋注意下，这里的包名之前写错了，现在改正确了！不好意思！
3.将该jar包及kafka_2.9.2-0.8.0-beta1.jar、metrics-core-2.2.0.jar、scala-library-2.9.2.jar (这三个jar包在kafka项目中能找到)
备注：如果开发的项目需要其他jar，记得也要放进storm的Lib中比如用到了mysql就要添加mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar到storm的lib下
那么接下来我们把storm也重启下；
完成以上步骤之后，我们还有一件事情要做，就是使用kafka-storm0.8插件，写一个自己的Storm程序；
12、redis
1:官方站点: redis.io 下载最新版或者最新stable版
2:解压源码并进入目录
3: 不用configure
4: 直接make
(如果是32位机器 make 32bit)
注:易碰到的问题,时间错误.
原因: 源码是官方configure过的,但官方configure时,生成的文件有时间戳信息,
Make只能发生在configure之后,
如果你的虚拟机的时间不对,比如说是2012年
解决: date -s ‘yyyy-mm-dd hh:mm:ss’ 重写时间
再 clock -w 写入cmos
5: 可选步骤: make test 测试编译情况
(可能出现: need tcl >8.4这种情况, yum install tcl)
6: 安装到指定的目录,比如 /usr/local/redis
make PREFIX=/usr/local/redis install
注: PREFIX要大写
7: make install之后,得到如下几个文件
redis-benchmark 性能测试工具
redis-check-aof 日志文件检测工(比如断电造成日志损坏,可以检测并修复)
redis-check-dump 快照文件检测工具,效果类上
redis-cli 客户端
redis-server 服务端
8: 复制配置文件
Cp /path/redis.conf /usr/local/redis
9: 启动与连接
/path/to/redis/bin/redis-server ./path/to/conf-file
例:[root@localhost redis]# ./bin/redis-server ./redis.conf
连接: 用redis-cli
#/path/to/redis/bin/redis-cli [-h localhost -p 6379 ]
10: 让redis以后台进程的形式运行
编辑conf配置文件,修改如下内容;
daemonize yes
13、mongodb
1.下载安装包
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-i686-1.8.2.tgz
下载完成后解压缩压缩包
tar zxf mongodb-linux-i686-1.8.2.tgz
2. 安装准备
将mongodb移动到/usr/local/server/mongdb文件夹
mv mongodb-linux-i686-1.8.2 /usr/local/mongodb
创建数据库文件夹与日志文件
mkdir /usr/local/mongodb/data
touch /usr/local/mongodb/logs
3. 设置开机自启动
将mongodb启动项目追加入rc.local保证mongodb在服务器开机时启动
echo "/usr/local/server/mongodb/bin/mongod --dbpath=/usr/local/server/mongodb/data –logpath=/usr/local/server/mongodb/logs –logappend --auth –port=27017" >> /etc/rc.local
4. 启动mongodb
cd到mongodb目录下的bin文件夹启动mongodb
//下面这个是需要权限的登录方式, 用户连接需要用户名和密码
/usr/local/server/mongodb/bin/mongod --dbpath=/usr/local/server/mongodb/data --logpath=/usr/local/server/mongodb/logs --logappend --auth --port=27017 --fork
//这个是不需要密码的
/usr/local/server/mongodb/bin/mongod --dbpath=/usr/local/server/mongodb/data --logpath=/usr/local/server/mongodb/logs --logappend --port=27017 --fork
5. 参数解释: --dbpath 数据库路径(数据文件)
--logpath 日志文件路径
--master 指定为主机器
--slave 指定为从机器
--source 指定主机器的IP地址
--pologSize 指定日志文件大小不超过64M.因为resync是非常操作量大且耗时，最好通过设置一个足够大的oplogSize来避免resync(默认的 oplog大小是空闲磁盘大小的5%)。
--logappend 日志文件末尾添加
--port 启用端口号
--fork 在后台运行
--only 指定只复制哪一个数据库
--slavedelay 指从复制检测的时间间隔
--auth 是否需要验证权限登录(用户名和密码)
-h [ --help ] show this usage information
--version show version information
-f [ --config ] arg configuration file specifying additional options
--port arg specify port number
--bind_ip arg local ip address to bind listener - all local ips
bound by default
-v [ --verbose ] be more verbose (include multiple times for more
verbosity e.g. -vvvvv)
--dbpath arg (=/data/db/) directory for datafiles 指定数据存放目录
--quiet quieter output 静默模式
--logpath arg file to send all output to instead of stdout 指定日志存放目录
--logappend appnd to logpath instead of over-writing 指定日志是以追加还是以覆盖的方式写入日志文件
--fork fork server process 以创建子进程的方式运行
--cpu periodically show cpu and iowait utilization 周期性的显示cpu和io的使用情况
--noauth run without security 无认证模式运行
--auth run with security 认证模式运行
--objcheck inspect client data for validity on receipt 检查客户端输入数据的有效性检查
--quota enable db quota management 开始数据库配额的管理
--quotaFiles arg number of files allower per db, requires --quota 规定每个数据库允许的文件数
--appsrvpath arg root directory for the babble app server
--nocursors diagnostic/debugging option 调试诊断选项
--nohints ignore query hints 忽略查询命中率
--nohttpinterface disable http interface 关闭http接口，默认是28017
--noscripting disable scripting engine 关闭脚本引擎
--noprealloc disable data file preallocation 关闭数据库文件大小预分配
--smallfiles use a smaller default file size 使用较小的默认文件大小
--nssize arg (=16) .ns file size (in MB) for new databases 新数据库ns文件的默认大小
--diaglog arg 0=off 1=W 2=R 3=both 7=W+some reads 提供的方式，是只读，只写，还是读写都行，还是主要写+部分的读模式
--sysinfo print some diagnostic system information 打印系统诊断信息
--upgrade upgrade db if needed 如果需要就更新数据库
--repair run repair on all dbs 修复所有的数据库
--notablescan do not allow table scans 不运行表扫描
--syncdelay arg (=60) seconds between disk syncs (0 for never) 系统同步刷新磁盘的时间，默认是60s
Replication options:
--master master mode 主复制模式
--slave slave mode 从复制模式
--source arg when slave: specify master as <server:port> 当为从时，指定主的地址和端口
--only arg when slave: specify a single database to replicate 当为从时，指定需要从主复制的单一库
--pairwith arg address of server to pair with
--arbiter arg address of arbiter server 仲裁服务器，在主主中和pair中用到
--autoresync automatically resync if slave data is stale 自动同步从的数据
--oplogSize arg size limit (in MB) for op log 指定操作日志的大小
--opIdMem arg size limit (in bytes) for in memory storage of op ids指定存储操作日志的内存大小
Sharding options:
--configsvr declare this is a config db of a cluster 指定shard中的配置服务器
--shardsvr declare this is a shard db of a cluster 指定shard服务器
6. 进入数据库的CLI管理界面
cd到mongodb目录下的bin文件夹，执行命令./mongo
运行如下：
[root@namenode mongodb]# ./bin/mongo
MongoDB shell version: 1.8.2
connecting to: test
> use test;
switched to db test
14、spark
5.1 解压
root@Master:/tools# tar -zxf spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz -C /usr/local/spark/
root@Master:/tools# cd /usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/conf/
root@Master:/tools# tar -xzvf scala-2.10.6.tgz
5.2 修改配置文件
5.2.1修改spark-env.sh
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6#mv spark-env.sh.template spark-env.sh
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6# vim spark-env.sh
在最后添加以下内容
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_60
export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.10.4
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=Master
#export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=Master:2181,Worker1:2181,Worker2:2
181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1g
export SPARK_DRIVER_MEMORY=1G
export SPARK_WORKER_CORES=2
5.2.2 修改 slaves
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/conf#mv slaves.template slaves
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/conf# vim slaves
Worker1
Worker2
Worker3
Worker4
5.2.3 修改 spark-defaults.conf
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/conf#mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/conf# vim spark-defaults.conf
spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three"
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://Master:9000/historyServerforSpark
spark.yarn.historyServer.address Master:18080
spark.history.fs.logDirectory hdfs://Master:9000/historyServerforSpark
============================ SetUp Spark=============================
Configuration
spark-env.sh
HADOOP_CONF_DIR=/opt/data02/hadoop-2.6.0-cdh5.4.0/etc/hadoop
JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67
SCALA_HOME=/opt/modules/scala-2.10.4
#######################################################
SPARK_MASTER_IP=hadoop-spark.dragon.org
SPARK_MASTER_PORT=7077
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
SPARK_WORKER_CORES=1
SPARK_WORKER_MEMORY=1000m
SPARK_WORKER_PORT=7078
SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081
SPARK_WORKER_INSTANCES=1
slaves
hadoop-spark.dragon.org
spark-defaults.conf
spark.master spark://hadoop-spark.dragon.org:7077
Start Spark
Start Master
sbin/start-master.sh
Start Slaves
sbin/start-slaves.sh
WEB UI
http://hadoop-spark.dragon.org:8080
============================ Test Spark=============================
scala> val rdd=sc.textFile("hdfs://hadoop-spark.dragon.org:8020/user/hadoop/data/wc.input")
scala> rdd.cache()
scala> val wordcount=rdd.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).reduceByKey(_+_)
scala> wordcount.take(10)
scala> val wordsort=wordcount.map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1))
scala> wordsort.take(10)
5.6 一键分发到各个服务器上去
root@Master:~# vim fenfa.sh
#!/bin/sh
for i in 1 2 3 4
do
#scp -rq /usr/local/hadoop/ root@Worker$i:/usr/local/
scp -rq /usr/local/spark/ root@Worker$i:/usr/local/
done
root@Master:~# sh fenfa.sh
5.7.需要到hdfs 系统上创建/historyServerforSpark目录
root@Master:/# hadoop fs -mkdir /historyServerforSpark
root@Master:/# hadoop fs -ls /
5.8.启动spark集群
root@Master:~# cd /usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/sbin/
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/sbin# ./start-all.sh
5.9.启动history-serve
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/sbin# ./start-history-server.sh
测试集群工作状态的一些指令 ：
bin/hdfs dfsadmin -report 查看hdfs的各节点状态信息
bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1 获取一个namenode节点的HA状态
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode 单独启动一个namenode进程
./hadoop-daemon.sh start zkfc 单独启动一个zkfc进程
0、集群规划
主机名 IP 安装的软件 运行的进程
hadoop01 192.168.1.201 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)、ResourceManager
hadoop02 192.168.1.202 jdk、hadoop NameNode、DFSZKFailoverController(zkfc)、(ResourceManager)
hadoop03 192.168.1.203 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
hadoop04 192.168.1.204 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
hadoop05 192.168.1.205 jdk、hadoop、zookeeper DataNode、NodeManager、JournalNode、QuorumPeerMain
1、安装虚拟机
centOS6.5mini安装
界面选择：Install or upgrade an existing system
界面选择：SKIP
界面选择：basic storage devices
界面选择：yes，discard any data
界面选择：hostname
界面选择：configure network
界面选择：勾选connect automatically
界面选择：IPv4 setting并配置IP
界面选择：manual
界面选择：去掉system clock users UTC
界面选择：勾选user all space
界面选择：勾选write changes to disk
root 登录，添加用户和密码
#useradd hadoop
#passwd hadoop
查看网络配置 使ONBOOT=yes
#more /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0
DEVICE="eth0"
BOOTPROTO="static" ###
HWADDR="00:0C:29:3C:BF:E7"
IPV6INIT="yes"
NM_CONTROLLED="yes"
ONBOOT="yes"
TYPE="Ethernet"
UUID="ce22eeca-ecde-4536-8cc2-ef0dc36d4a8c"
IPADDR="192.168.1.44" ###
NETMASK="255.255.255.0" ###
GATEWAY="192.168.1.1" ###
#service network restart
克隆网络问题
1、修改 /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 文件，删除掉 关于 eth0 的信息。修改 第二条 eth1 的网卡的名字为 eth0.
2、修改文件/etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules中的MAC地址和/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0中的MAC地址要与虚拟机网卡的MAC地址相对应。
#自动选择最快的源
#yum -y install yum-fastestmirror
#升级系统
#yum update
#安装wget
#yum -y install wget
2、基础配置
修改三台节点主机名
[root@hadoop1 ~]#hostname hadoop1 (5台机子)
[root@hadoop1 ~]#vi /etc/sysconfig/network
HOSTNAME=hadoop1 2 3 4 5 (5台机子)
添加用户
useradd hadoop (5台机子均hadoop)
添加hosts 记录
vi /etc/hosts (5台机子)
192.168.1.201 hadoop01
192.168.1.201 hadoop02
192.168.1.201 hadoop03
192.168.1.201 hadoop04
192.168.1.201 hadoop05
完成以上重启系统
配置免密码登陆
#HDFS首先要配置hadoop01到hadoop02、hadoop03、hadoop04、hadoop05的免密码登陆
#在hadoop01上生产一对钥匙
Hadoop下执行 cd
ssh-keygen -t rsa
#在hadoop01上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点，包括自己
ssh-coyp-id hadoop01
ssh-coyp-id hadoop02
ssh-coyp-id hadoop03
ssh-coyp-id hadoop04
ssh-coyp-id hadoop05
#YARN配置hadoop01到hadoop04、hadoop05、hadoop06、hadoop07的免密码登陆(HDFS已配)
#在hadoop01上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
#将公钥拷贝到其他节点
ssh-coyp-id hadoop03
ssh-coyp-id hadoop04
ssh-coyp-id hadoop05
#注意：两个namenode之间要配置ssh免密码登陆，别忘了配置hadoop02到hadoop01的免登陆
在hadoop02上生产一对钥匙
ssh-keygen -t rsa
ssh-coyp-id -i hadoop01
查找已安装的Java $su –root
#rpm –qa|grep jdk
#yum install rsync 远程同步
安装 #yum install lrzsz
下载 #sz file 上传 #rz -y
解压jdk #tar -zxvf jdk1.7.0_79
移至 #mv jdk1.7.0_79 /usr/
#chmod 777 -R jdk1.7.0_79
添加环境变量 #vi /etc/profile
##java
export JAVA_HOME=/usr/jdk1.7.0_79
export CLASSPATH=:$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin
重新加载
#source /etc/profile
# java -version
#java
传入其他节点 #scp /usr/jdk1.7.0_79 hadoop@hadoop1:/usr
关闭防火墙
Root 下 #chkconfig iptables off
查看 #chkconfig|grep ipt
修改文件 #vi /etc/selinux/config
SELINUX=disabled 重启系统 （立刻关闭： service iptables status/stop）
关闭图形界面
#init 3
#vi /etc/inittab
id:3:initdefault
添加sudo
#vi /etc/sudoers 添加
hadoop ALL=(ALL) ALL
3、安装配置zooekeeper集群（在hadoop01上）
3.1解压
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /mytest/
3.2修改配置
cd /mytest/zookeeper-3.4.5/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
修改：dataDir=/mytest/zookeeper-3.4.5/tmp
在最后添加：
server.1=hadoop03:2888:3888
server.2=hadoop04:2888:3888
server.3=hadoop05:2888:3888
保存退出
然后创建一个tmp文件夹
mkdir /mytest/zookeeper-3.4.5/tmp
再创建一个空文件
touch /mytest/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
最后向该文件写入ID
echo 1 > /mytest/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
3.3将配置好的zookeeper拷贝到其他节点(首先分别在hadoop04、hadoop05根目录下创建一个mytest目录：mkdir /mytest)
scp -r /mytest/zookeeper-3.4.5/ hadoop04:/mytest/
scp -r /mytest/zookeeper-3.4.5/ hadoop05:/mytest/
注意：修改hadoop04、hadoop05对应/mytest/zookeeper-3.4.5/tmp/myid内容
hadoop04：
echo 2 > /mytest/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
hadoop05：
echo 3 > /mytest/zookeeper-3.4.5/tmp/myid
4、安装配置hadoop集群（在hadoop01上操作）
4.1解压
tar -zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz -C /mytest/
4.2配置HDFS
#hadoop2.0的配置文件全部在$HADOOP_HOME/etc/hadoop下
cd /mytest/hadoop-2.6.0/etc/hadoop
4.2.1修改hadoo-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/jdk1.7.0_79
4.2.2修改core-site.xml
<configuration>
<!-- 指定hdfs的nameservice为ns1 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://ns1</value>
</property>
<!-- 指定hadoop临时目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/mytest/hadoop-2.6.0/tmp</value>
</property>
<!-- 指定zookeeper地址 -->
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop03:2181,hadoop04:2181,hadoop05:2181</value>
</property>
</configuration>
4.2.3修改hdfs-site.xml
<configuration>
<!--指定hdfs的nameservice为ns1，需要和core-site.xml中的保持一致 -->
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>ns1</value>
</property>
<!-- ns1下面有两个NameNode，分别是nn1，nn2 -->
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.ns1</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<!-- nn1的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn1</name>
<value>hadoop01:9000</value>
</property>
<!-- nn1的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn1</name>
<value>hadoop01:50070</value>
</property>
<!-- nn2的RPC通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.ns1.nn2</name>
<value>hadoop02:9000</value>
</property>
<!-- nn2的http通信地址 -->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.ns1.nn2</name>
<value>hadoop02:50070</value>
</property>
<!-- 指定NameNode的元数据在JournalNode上的存放位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://hadoop03:8485;hadoop04:8485;hadoop05:8485/ns1</value>
</property>
<!-- 指定JournalNode在本地磁盘存放数据的位置 -->
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/mytest/hadoop-2.6.0/journal</value>
</property>
<!-- 开启NameNode失败自动切换 -->
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 配置失败自动切换实现方式 -->
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.ns1</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<!-- 配置隔离机制方法，多个机制用换行分割，即每个机制暂用一行-->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>
sshfence
shell(/bin/true)
</value>
</property>
<!-- 使用sshfence隔离机制时需要ssh免登陆 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<!-- 配置sshfence隔离机制超时时间 -->
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name>
<value>30000</value>
</property>
</configuration>
4.2.4修改mapred-site.xml
<configuration>
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
</configuration>
4.2.5修改yarn-site.xml
<configuration>
<!-- 开启RM高可靠 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定RM的cluster id -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>yrc</value>
</property>
<!-- 指定RM的名字 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<!-- 分别指定RM的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>hadoop01</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>hadoop02</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>hadoop03:2181,hadoop04:2181,hadoop05:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
</configuration>
4.2.6修改slaves(slaves是指定子节点的位置，因为要在hadoop01上启动HDFS、在hadoop01启动yarn，所以hadoop01上的slaves文件指定的是datanode的位置，hadoopt01上的slaves文件指定的是nodemanager的位置)
mytest03
mytest04
hadoop05
#将hadoop添加到环境变量中
vim /etc/profile
##hadoop
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.6.0
#export JAVA_LIBRARY_PATH=$JAVA_LIBRARY_PATH:$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_HOME
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/lib
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"
4.4将配置好的hadoop拷贝到其他节点
scp -r /mytest/ hadoop02:/
scp -r /mytest/ hadoop03:/
scp -r /mytest/hadoop-2.6.0/ root@hadoop04:/mytest/
scp -r /mytest/hadoop-2.6.0/ root@hadoop05:/mytest/
同步profile
5、启动和验证
###注意：严格按照下面的步骤
5.1启动zookeeper集群（分别在hadoop03、hadoop04、hadoop05上启动zk）
cd /mytest/zookeeper-3.4.5/bin/
./zkServer.sh start
#查看状态：一个leader，两个follower
./zkServer.sh status
5.2启动journalnode（分别在在hadoop03、hadoop04、hadoop05上执行）
cd /mytest/hadoop-2.6.0
sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode
#运行jps命令检验，hadoop03、hadoop04、hadoop05上多了JournalNode进程
5.3格式化HDFS
#在hadoop01上执行命令:
hdfs namenode -format
#格式化后会在根据core-site.xml中的hadoop.tmp.dir配置生成个文件，这里我配置的是/mytest/hadoop-2.6.0/tmp，然后将/mytest/hadoop-2.6.0/tmp拷贝到hadoop02的/mytest/hadoop-2.6.0/下。
scp -r tmp/ hadoop02:/mytest/hadoop-2.6.0/
##也可以这样，建议hdfs namenode -bootstrapStandby
5.4格式化ZK(在hadoop01上执行即可)
hdfs zkfc -formatZK
5.5启动HDFS(在hadoop01上执行)
sbin/start-dfs.sh
5.6启动YARN(#####注意#####：是在hadoop01上执行start-yarn.sh，把namenode和resourcemanager分开是因为性能问题，因为他们占资源，所以把他们分开了，要分别启动)
01#sbin/start-yarn.sh
02#sbin/yarn-deamon.sh start resourcemanager
到此，hadoop-2.6.0配置完毕，可以统计浏览器访问:
http://192.168.1.201:50070
NameNode 'hadoop01:9000' (active)
http://192.168.1.202:50070
NameNode 'hadoop02:9000' (standby)
5.7验证HDFS HA
首先向hdfs上传一个文件
hadoop fs -put /etc/profile /profile
hadoop fs -ls /
然后再kill掉active的NameNode
kill -9 <pid of NN>
通过浏览器访问：http://192.168.1.202:50070
NameNode 'hadoop02:9000' (active)
这个时候hadoop02上的NameNode变成了active
在执行命令：
hadoop fs -ls /
-rw-r--r-- 3 root supergroup 1926 2014-02-06 15:36 /profile
刚才上传的文件依然存在！！！
手动启动那个挂掉的NameNode
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode
通过浏览器访问：http://192.168.1.201:50070
NameNode 'hadoopt01:9000' (standby)
验证YARN：
运行一下hadoop提供的demo中的WordCount程序：
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.4.1.jar wordcount /profile /out
6、安装HBase
6.1.上传hbase安装包
#rz -y
6.2.解压
6.3.配置hbase集群，要修改3个文件（首先zk集群已经安装好了）
注意：要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到hbase/conf下
6.3.1修改hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_79
//告诉hbase使用外部的zk
export HBASE_MANAGES_ZK=false
vim hbase-site.xml
<configuration>
<!-- 指定hbase在HDFS上存储的路径 -->
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://ns1/hbase</value>
</property>
<!-- 指定hbase是分布式的 -->
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定zk的地址，多个用“,”分割 -->
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop03:2181,hadoop04:2181,hadoop05:2181</value>
</property>
</configuration>
vim regionservers
hadoop03
hadoop04
hadoop05
6.3.2拷贝hbase到其他节点
scp -r /mytest/hbase-0.96.2-hadoop2/ hadoop02:/mytest/
scp -r /mytest/hbase-0.96.2-hadoop2/ hadoop03:/mytest/
scp -r /mytest/hbase-0.96.2-hadoop2/ hadoop04:/mytest/
scp -r /mytest/hbase-0.96.2-hadoop2/ hadoop05:/mytest/
6.4.将配置好的HBase拷贝到每一个节点并同步时间。
6.5.启动所有的hbase（hadoop01上）
分别启动zk
./zkServer.sh start
启动hbase集群
start-dfs.sh
启动hbase，在主节点上运行：
start-hbase.sh
6.6.通过浏览器访问hbase管理页面
192.168.1.201:60010
6.7.为保证集群的可靠性，要启动多个HMaster（hadoop02上）
hbase-daemon.sh start master
7、Mysql、Hive安装
7.1.上传tar包
7.2.解压
tar -zxvf hive-0.9.0.tar.gz -C /cloud/
7.3.配置mysql metastore（切换到root用户）
配置HIVE_HOME环境变量
rpm -qa | grep mysql
rpm -e mysql-libs-5.1.66-2.el6_3.i686 --nodeps
rpm -ivh MySQL-server-5.1.73-1.glibc23.i386.rpm
rpm -ivh MySQL-client-5.1.73-1.glibc23.i386.rpm
修改mysql的密码
/usr/bin/mysql_secure_installation
（注意：删除匿名用户，允许用户远程连接）
登陆mysql
mysql -u root -p
7.4.配置hive
cp hive-default.xml.template hive-site.xml
修改hive-site.xml（删除所有内容，只留一个<property></property>）
添加如下内容：
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://hadoop01:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
<description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
<description>username to use against metastore database</description>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>root</value>
<description>password to use against metastore database</description>
</property>
7.5.安装hive和mysq完成后，将mysql的连接jar包拷贝到$HIVE_HOME/lib目录下
如果出现没有权限的问题，在mysql授权(在安装mysql的机器上执行)
mysql -uroot -p
#(执行下面的语句 *.*:所有库下的所有表 %：任何IP地址或主机都可以连接)
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123' WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES;
7.6.建表(默认是内部表)
create table trade_detail(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) row format delimited fields terminated by '\t';
建分区表
create table td_part(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) partitioned by (logdate string) row format delimited fields terminated by '\t';
建外部表
create external table td_ext(id bigint, account string, income double, expenses double, time string) row format delimited fields terminated by '\t' location '/td_ext';
7.7.创建分区表
普通表和分区表区别：有大量数据增加的需要建分区表
create table book (id bigint, name string) partitioned by (pubdate string) row format delimited fields terminated by '\t';
分区表加载数据
load data local inpath './book.txt' overwrite into table book partition (pubdate='2010-08-22');
load data local inpath '/root/data.am' into table beauty partition (nation="USA");
select nation, avg(size) from beauties group by nation order by avg(size);
8、Sqool安装
1.上传sqoop
2.安装和配置
----修改配置文件 sqoop-env.sh
#Set path to where bin/hadoop is available
export HADOOP_COMMON_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1
#Set path to where hadoop-*-core.jar is available
export HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop/app/hadoop-2.4.1
#set the path to where bin/hbase is available
export HBASE_HOME=/home/hadoop/app/hbase-0.96.2-hadoop2
#Set the path to where bin/hive is available
export HIVE_HOME=/home/hadoop/app/hive-0.12.0-bin
#Set the path for where zookeper config dir is
export ZOOCFGDIR=/home/hadoop/app/zookeeper-3.4.5/conf
在添加sqoop到环境变量
######将数据库连接驱动拷贝到$SQOOP_HOME/lib里
3.使用
第一类：数据库中的数据导入到HDFS上
sqoop import
--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast
--username root --password 123
--table trade_detail
--columns 'id, account, income, expenses'
指定输出路径、指定数据分隔符
sqoop import
--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast
--username root --password 123
##要导入数据的表
--table trade_detail
##数据导入hdfs后所存放的目录
--target-dir '/sqoop/td'
##导入的数据字段之间的分隔符
--fields-terminated-by '\t'
指定Map数量 -m
sqoop import
--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast
--username root --password 123
--table trade_detail
--target-dir '/sqoop/td1'
--fields-terminated-by '\t'
##指定做导入处理时的map 任务数
-m 2
增加where条件, 注意：条件必须用引号引起来
sqoop import
--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast
--username root --password 123
--table trade_detail
--where 'id>3'
--target-dir '/sqoop/td2'
增加query语句(使用 \ 将语句换行)
sqoop import
--connect jdbc:mysql://192.168.1.10:3306/itcast
--username root --password 123
--query 'SELECT * FROM trade_detail where id > 2 AND $CONDITIONS'
--split-by trade_detail.id
--target-dir '/sqoop/td3'
注意：如果使用--query这个命令的时候，需要注意的是where后面的参数，AND $CONDITIONS这个参数必须加上
而且存在单引号与双引号的区别，如果--query后面使用的是双引号，那么需要在$CONDITIONS前加上\即\$CONDITIONS
如果设置map数量为1个时即-m 1，不用加上--split-by ${tablename.column}，否则需要加上
第二类：将HDFS上的文件数据导出到数据库的表里面去
sqoop export
--connect jdbc:mysql://192.168.8.120:3306/itcast
--username root --password 123
##你要导出的数据所在的目录
--export-dir '/td3'
##你要导往的目标关系表
--table td_bak
-m 1
##你要导出的文件的字段分隔符
--fields-termianted-by '\t'
4.配置mysql远程连接
GRANT ALL PRIVILEGES ON itcast.* TO 'root'@'192.168.1.201' IDENTIFIED BY '123' WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES;
GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123' WITH GRANT OPTION;
FLUSH PRIVILEGES
9、Flume-ng安装
文件a.conf
#定义agent名， source、channel、sink的名称
a4.sources = r1
a4.channels = c1
a4.sinks = k1
#具体定义source
a4.sources.r1.type = spooldir
a4.sources.r1.spoolDir = /home/hadoop/logs
#具体定义channel
a4.channels.c1.type = memory
a4.channels.c1.capacity = 10000
a4.channels.c1.transactionCapacity = 100
#定义拦截器，为消息添加时间戳
a4.sources.r1.interceptors = i1
a4.sources.r1.interceptors.i1.type = org.apache.flume.interceptor.TimestampInterceptor$Builder
#具体定义sink
a4.sinks.k1.type = hdfs
a4.sinks.k1.hdfs.path = hdfs://ns1/flume/%Y%m%d
a4.sinks.k1.hdfs.filePrefix = events-
a4.sinks.k1.hdfs.fileType = DataStream
#不按照条数生成文件
a4.sinks.k1.hdfs.rollCount = 0
#HDFS上的文件达到128M时生成一个文件
a4.sinks.k1.hdfs.rollSize = 134217728
#HDFS上的文件达到60秒生成一个文件
a4.sinks.k1.hdfs.rollInterval = 60
#组装source、channel、sink
a4.sources.r1.channels = c1
a4.sinks.k1.channel = c1
10 kafka安装
集群安装
1、解压
2、修改server.properties
broker.id=1
zookeeper.connect=hadoop03:2181,hadoop04:2181,hadoop05:2181
3、将zookeeper集群启动
4、在每一台节点上启动broker
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
5、在kafka集群中创建一个topic
bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper hadoop03:2181 --replication-factor 3 --partitions 1 --topic order
6、用一个producer向某一个topic中写入消息
bin/kafka-console-producer.sh --broker-list hadoop:9092 --topic order
7、用一个comsumer从某一个topic中读取信息
bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper hadoop03:2181 --from-beginning --topic order
8、查看一个topic的分区及副本状态信息
bin/kafka-topics.sh --describe --zookeeper hadoop03:2181 --topic order
flume和kafka整合：
1.下载
flume-kafka-plus:https://github.com/beyondj2ee/flumeng-kafka-plugin
2.提取插件中的flume-conf.properties文件
修改该文件：#source section
producer.sources.s.type = exec
producer.sources.s.command = tail -f -n+1 /mnt/hgfs/vmshare/test.log
producer.sources.s.channels = c
修改所有topic的值改为test
将改后的配置文件放进flume/conf目录下
在该项目中提取以下jar包放入环境中flume的lib下：
注：这里的flumeng-kafka-plugin.jar这个包，后面在github项目中已经移动到package目录了。找不到的童鞋可以到package目录获取。
完成上面的步骤之后，我们来测试下flume+kafka这个流程有没有走通；
我们先启动flume，然后再启动kafka，启动步骤按之前的步骤执行；接下来我们使用kafka的kafka-console-consumer.sh脚本查看是否有flume有没有往Kafka传输数据；
$bin/kafka-consumer.sh --zookeeper nutch1:2181 --topic test --from-beginning
11 storm安装
1、安装一个zookeeper集群
2、上传storm的安装包，解压
3、修改配置文件storm.yaml
#所使用的zookeeper集群主机
storm.zookeeper.servers:
- "hadoop03"
- "hadoop04"
- "hadoop05"
#nimbus所在的主机名
nimbus.host: "hadoop03"
#默认是前4个
supervisor.slots.ports
-6701
-6702
-6703
-6704
-6705
启动storm
在nimbus主机上
nohup ./storm nimbus 1>/dev/null 2>&1 &
nohup ./storm ui 1>/dev/null 2>&1 &
在supervisor主机上
nohup ./storm supervisor 1>/dev/null 2>&1 &
kafka和storm的整合
1.下载kafka-storm0.8插件：https://github.com/wurstmeister/storm-kafka-0.8-plus
2.使用maven package进行编译，得到storm-kafka-0.8-plus-0.3.0-SNAPSHOT.jar包 --有转载的童鞋注意下，这里的包名之前写错了，现在改正确了！不好意思！
3.将该jar包及kafka_2.9.2-0.8.0-beta1.jar、metrics-core-2.2.0.jar、scala-library-2.9.2.jar (这三个jar包在kafka项目中能找到)
备注：如果开发的项目需要其他jar，记得也要放进storm的Lib中比如用到了mysql就要添加mysql-connector-java-5.1.22-bin.jar到storm的lib下
那么接下来我们把storm也重启下；
完成以上步骤之后，我们还有一件事情要做，就是使用kafka-storm0.8插件，写一个自己的Storm程序；
12、redis
1:官方站点: redis.io 下载最新版或者最新stable版
2:解压源码并进入目录
3: 不用configure
4: 直接make
(如果是32位机器 make 32bit)
注:易碰到的问题,时间错误.
原因: 源码是官方configure过的,但官方configure时,生成的文件有时间戳信息,
Make只能发生在configure之后,
如果你的虚拟机的时间不对,比如说是2012年
解决: date -s ‘yyyy-mm-dd hh:mm:ss’ 重写时间
再 clock -w 写入cmos
5: 可选步骤: make test 测试编译情况
(可能出现: need tcl >8.4这种情况, yum install tcl)
6: 安装到指定的目录,比如 /usr/local/redis
make PREFIX=/usr/local/redis install
注: PREFIX要大写
7: make install之后,得到如下几个文件
redis-benchmark 性能测试工具
redis-check-aof 日志文件检测工(比如断电造成日志损坏,可以检测并修复)
redis-check-dump 快照文件检测工具,效果类上
redis-cli 客户端
redis-server 服务端
8: 复制配置文件
Cp /path/redis.conf /usr/local/redis
9: 启动与连接
/path/to/redis/bin/redis-server ./path/to/conf-file
例:[root@localhost redis]# ./bin/redis-server ./redis.conf
连接: 用redis-cli
#/path/to/redis/bin/redis-cli [-h localhost -p 6379 ]
10: 让redis以后台进程的形式运行
编辑conf配置文件,修改如下内容;
daemonize yes
13、mongodb
1.下载安装包
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-i686-1.8.2.tgz
下载完成后解压缩压缩包
tar zxf mongodb-linux-i686-1.8.2.tgz
2. 安装准备
将mongodb移动到/usr/local/server/mongdb文件夹
mv mongodb-linux-i686-1.8.2 /usr/local/mongodb
创建数据库文件夹与日志文件
mkdir /usr/local/mongodb/data
touch /usr/local/mongodb/logs
3. 设置开机自启动
将mongodb启动项目追加入rc.local保证mongodb在服务器开机时启动
echo "/usr/local/server/mongodb/bin/mongod --dbpath=/usr/local/server/mongodb/data –logpath=/usr/local/server/mongodb/logs –logappend --auth –port=27017" >> /etc/rc.local
4. 启动mongodb
cd到mongodb目录下的bin文件夹启动mongodb
//下面这个是需要权限的登录方式, 用户连接需要用户名和密码
/usr/local/server/mongodb/bin/mongod --dbpath=/usr/local/server/mongodb/data --logpath=/usr/local/server/mongodb/logs --logappend --auth --port=27017 --fork
//这个是不需要密码的
/usr/local/server/mongodb/bin/mongod --dbpath=/usr/local/server/mongodb/data --logpath=/usr/local/server/mongodb/logs --logappend --port=27017 --fork
5. 参数解释: --dbpath 数据库路径(数据文件)
--logpath 日志文件路径
--master 指定为主机器
--slave 指定为从机器
--source 指定主机器的IP地址
--pologSize 指定日志文件大小不超过64M.因为resync是非常操作量大且耗时，最好通过设置一个足够大的oplogSize来避免resync(默认的 oplog大小是空闲磁盘大小的5%)。
--logappend 日志文件末尾添加
--port 启用端口号
--fork 在后台运行
--only 指定只复制哪一个数据库
--slavedelay 指从复制检测的时间间隔
--auth 是否需要验证权限登录(用户名和密码)
-h [ --help ] show this usage information
--version show version information
-f [ --config ] arg configuration file specifying additional options
--port arg specify port number
--bind_ip arg local ip address to bind listener - all local ips
bound by default
-v [ --verbose ] be more verbose (include multiple times for more
verbosity e.g. -vvvvv)
--dbpath arg (=/data/db/) directory for datafiles 指定数据存放目录
--quiet quieter output 静默模式
--logpath arg file to send all output to instead of stdout 指定日志存放目录
--logappend appnd to logpath instead of over-writing 指定日志是以追加还是以覆盖的方式写入日志文件
--fork fork server process 以创建子进程的方式运行
--cpu periodically show cpu and iowait utilization 周期性的显示cpu和io的使用情况
--noauth run without security 无认证模式运行
--auth run with security 认证模式运行
--objcheck inspect client data for validity on receipt 检查客户端输入数据的有效性检查
--quota enable db quota management 开始数据库配额的管理
--quotaFiles arg number of files allower per db, requires --quota 规定每个数据库允许的文件数
--appsrvpath arg root directory for the babble app server
--nocursors diagnostic/debugging option 调试诊断选项
--nohints ignore query hints 忽略查询命中率
--nohttpinterface disable http interface 关闭http接口，默认是28017
--noscripting disable scripting engine 关闭脚本引擎
--noprealloc disable data file preallocation 关闭数据库文件大小预分配
--smallfiles use a smaller default file size 使用较小的默认文件大小
--nssize arg (=16) .ns file size (in MB) for new databases 新数据库ns文件的默认大小
--diaglog arg 0=off 1=W 2=R 3=both 7=W+some reads 提供的方式，是只读，只写，还是读写都行，还是主要写+部分的读模式
--sysinfo print some diagnostic system information 打印系统诊断信息
--upgrade upgrade db if needed 如果需要就更新数据库
--repair run repair on all dbs 修复所有的数据库
--notablescan do not allow table scans 不运行表扫描
--syncdelay arg (=60) seconds between disk syncs (0 for never) 系统同步刷新磁盘的时间，默认是60s
Replication options:
--master master mode 主复制模式
--slave slave mode 从复制模式
--source arg when slave: specify master as <server:port> 当为从时，指定主的地址和端口
--only arg when slave: specify a single database to replicate 当为从时，指定需要从主复制的单一库
--pairwith arg address of server to pair with
--arbiter arg address of arbiter server 仲裁服务器，在主主中和pair中用到
--autoresync automatically resync if slave data is stale 自动同步从的数据
--oplogSize arg size limit (in MB) for op log 指定操作日志的大小
--opIdMem arg size limit (in bytes) for in memory storage of op ids指定存储操作日志的内存大小
Sharding options:
--configsvr declare this is a config db of a cluster 指定shard中的配置服务器
--shardsvr declare this is a shard db of a cluster 指定shard服务器
6. 进入数据库的CLI管理界面
cd到mongodb目录下的bin文件夹，执行命令./mongo
运行如下：
[root@namenode mongodb]# ./bin/mongo
MongoDB shell version: 1.8.2
connecting to: test
> use test;
switched to db test
14、spark
5.1 解压
root@Master:/tools# tar -zxf spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tgz -C /usr/local/spark/
root@Master:/tools# cd /usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/conf/
root@Master:/tools# tar -xzvf scala-2.10.6.tgz
5.2 修改配置文件
5.2.1修改spark-env.sh
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6#mv spark-env.sh.template spark-env.sh
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6# vim spark-env.sh
在最后添加以下内容
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk/jdk1.8.0_60
export SCALA_HOME=/usr/local/scala/scala-2.10.4
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0
export HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=Master
#export SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=Master:2181,Worker1:2181,Worker2:2
181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark"
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1g
export SPARK_DRIVER_MEMORY=1G
export SPARK_WORKER_CORES=2
5.2.2 修改 slaves
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/conf#mv slaves.template slaves
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/conf# vim slaves
Worker1
Worker2
Worker3
Worker4
5.2.3 修改 spark-defaults.conf
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/conf#mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/conf# vim spark-defaults.conf
spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three"
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://Master:9000/historyServerforSpark
spark.yarn.historyServer.address Master:18080
spark.history.fs.logDirectory hdfs://Master:9000/historyServerforSpark
============================ SetUp Spark=============================
Configuration
spark-env.sh
HADOOP_CONF_DIR=/opt/data02/hadoop-2.6.0-cdh5.4.0/etc/hadoop
JAVA_HOME=/opt/modules/jdk1.7.0_67
SCALA_HOME=/opt/modules/scala-2.10.4
#######################################################
SPARK_MASTER_IP=hadoop-spark.dragon.org
SPARK_MASTER_PORT=7077
SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
SPARK_WORKER_CORES=1
SPARK_WORKER_MEMORY=1000m
SPARK_WORKER_PORT=7078
SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081
SPARK_WORKER_INSTANCES=1
slaves
hadoop-spark.dragon.org
spark-defaults.conf
spark.master spark://hadoop-spark.dragon.org:7077
Start Spark
Start Master
sbin/start-master.sh
Start Slaves
sbin/start-slaves.sh
WEB UI
http://hadoop-spark.dragon.org:8080
============================ Test Spark=============================
scala> val rdd=sc.textFile("hdfs://hadoop-spark.dragon.org:8020/user/hadoop/data/wc.input")
scala> rdd.cache()
scala> val wordcount=rdd.flatMap(_.split(" ")).map(x=>(x,1)).reduceByKey(_+_)
scala> wordcount.take(10)
scala> val wordsort=wordcount.map(x=>(x._2,x._1)).sortByKey(false).map(x=>(x._2,x._1))
scala> wordsort.take(10)
5.6 一键分发到各个服务器上去
root@Master:~# vim fenfa.sh
#!/bin/sh
for i in 1 2 3 4
do
#scp -rq /usr/local/hadoop/ root@Worker$i:/usr/local/
scp -rq /usr/local/spark/ root@Worker$i:/usr/local/
done
root@Master:~# sh fenfa.sh
5.7.需要到hdfs 系统上创建/historyServerforSpark目录
root@Master:/# hadoop fs -mkdir /historyServerforSpark
root@Master:/# hadoop fs -ls /
5.8.启动spark集群
root@Master:~# cd /usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/sbin/
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/sbin# ./start-all.sh
5.9.启动history-serve
root@Master:/usr/local/spark/spark-1.6.0-bin-hadoop2.6/sbin# ./start-history-server.sh
测试集群工作状态的一些指令 ：
bin/hdfs dfsadmin -report 查看hdfs的各节点状态信息
bin/hdfs haadmin -getServiceState nn1 获取一个namenode节点的HA状态
sbin/hadoop-daemon.sh start namenode 单独启动一个namenode进程
./hadoop-daemon.sh start zkfc 单独启动一个zkfc进程