站長資訊網(wǎng)Hadoop大數(shù)據(jù)部署
一. 系統(tǒng)環(huán)境配置：
1. 關(guān)閉防火墻，selinux
關(guān)閉防火墻：
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
設(shè)置selinux為disable
# cat /etc/selinux/config
SELINUX=disabled
2. 配置ntp時(shí)間服務(wù)器
# yum -y install ntpdate
# crontab -l
*/5 * * * * /usr/sbin/ntpdate 192.168.1.1 >/dev/null 2>&1
將IP地址換成可用的時(shí)間服務(wù)器IP
3. 修改系統(tǒng)限制
# cat /etc/security/limits.conf
* soft nproc 100000
* hard nproc 100000
* soft nofile 102400
* hard nofile 102400
hadoop soft nproc 100000
hadoop hard nproc 100000
hadoop soft nofile 102400
hadoop hard nofile 102400
4. 創(chuàng)建hadoop用戶
groupadd -g 1002 hadoop
useradd -u 1002 -g hadoop hadoop
5. 配置hosts
[root@hadoop2 ~]# cat /etc/hosts
127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.24.43 hadoop1
192.168.24.216 hadoop2
192.168.24.7 hadoop3
6. 分發(fā)公鑰
# su – hadoop
$ ssh-keygen
$ ssh-copy-id hadoop@hadoop1
$ ssh-copy-id hadoop@hadoop2
$ ssh-copy-id hadoop@hadoop3
保證某一個(gè)節(jié)點(diǎn)上都有所有的節(jié)點(diǎn)的公鑰。
7. 安裝jdk
# yum -y install jdk-8u171-linux-x64.rpm
# java -version
java version “1.8.0_171”
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_171-b11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.171-b11, mixed mode)
8. 安裝SCALA
Scala 是一門多范式（multi-paradigm）的編程語言，設(shè)計(jì)初衷是要集成面向?qū)ο缶幊毯秃瘮?shù)式編程的各種特性。Scala 運(yùn)行在Java虛擬機(jī)上，并兼容現(xiàn)有的Java程序。Scala 源代碼被編譯成Java字節(jié)碼，所以它可以運(yùn)行于JVM之上，并可以調(diào)用現(xiàn)有的Java類庫。
cd /app
tar -zxvf /home/Software/scala-2.11.12.tgz -C .
mv scala-2.11.12 scala
9. 安裝snappy
Snappy是一個(gè)壓縮/解壓縮庫。它的目標(biāo)不是最大壓縮，也不與任何其他壓縮庫兼容; 相反，它的目標(biāo)是非常高的速度和合理的壓縮。例如，與最快的zlib模式相比，對于大多數(shù)輸入，Snappy的速度要快一個(gè)數(shù)量級，但生成的壓縮文件大小要高20％到100％。
yum -y install automake autoconf libtool openssl openssl-devel gcc gcc-c++
tar -zxvf snappy-1.1.3.tar.gz
cd snappy-1.1.3
./autogen.sh
./configure
make & make install
10. 安裝lzo以及l(fā)zop
LZO 是一個(gè)用 ANSI C 語言編寫的無損壓縮庫。他能夠提供非?？焖俚膲嚎s和解壓功能。解壓并不需要內(nèi)存的支持。即使使用非常大的壓縮比例進(jìn)行緩慢壓縮出的數(shù)據(jù)，依然能夠非?？焖俚慕鈮骸ZO遵循GNU 的GPL 使用許可。
LZO 非常適合進(jìn)行數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)壓縮解壓處理，這就是說他更關(guān)心操作速度，而不是壓縮比例。
LZO 使用 ANSI C 語言編寫，并且壓縮后的數(shù)據(jù)也被設(shè)計(jì)為可以跨平臺使用的格式。
tar -xvf lzo-2.06.tar.gz
cd lzo-2.06
./configure –enable-shared
make && make install
lzop是使用lzo庫寫的一個(gè)程序，通過shell命令直接可以壓縮、解壓縮文件。
tar -xvf lzop-1.03.tar.gz
cd lzop-1.03
./configure
make && make install
二. Zookeeper 集群
Zookeeper有三種安裝模式，單機(jī)模式：單節(jié)點(diǎn)安裝standalones模式；偽集群模式：在一臺主機(jī)上啟動多個(gè)zookeeper的實(shí)例；集群模式：需要奇數(shù)臺服務(wù)器，至少3臺，每臺啟動一個(gè)zookeeper實(shí)例。
1. 解壓安裝Zookeepr
su – hadoop
mkdir /app
tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /app/
cd /app
sudo mv zookeeper-3.4.10 zookeeper
mkdir data logs
2. 修改zoo.cfg文件
[hadoop@hadoop1 ~]$ vim /app/zookeeper/conf/zoo.cfg
tickTime=2000
initLimit=20
syncLimit=10
dataDir=/app/zookeeper/data
dataLogDir=/app/zookeeper/logs
clientPort=2181
server.1=hadoop1:2888:3888
server.2=hadoop2:2888:3888
server.3=hadoop3:2888:3888
initLimit：初始化鏈接時(shí)，follower和leader之間的最長心跳時(shí)間，20*2000即40秒
syncLimit：leader和follower之間發(fā)送消息, 請求和應(yīng)答的最大時(shí)間長度，即20秒
server.X=A:B:C 其中X是一個(gè)數(shù)字, 表示這是第幾號server. A是該server所在的IP地址. B:配置該server和集群中的leader交換消息所使用的端口. C:配置選舉leader時(shí)所使用的端口
3. 修改myid
在/app/zookeeper/data/下增加一個(gè)myid文件，把前面配置文件里server.X中的X寫入里面。
[hadoop@hadoop1 ~]$ cat /app/zookeeper/data/myid
1
4. 修改zookeeper的日志輸出路徑：
修改/app/zookeeper/bin/zkEnv.sh下的ZOO_LOG_DIR改為配置文件里寫的路徑/app/zookeeper/logs。
if [ “x${ZOO_LOG_DIR}” = “x” ]
then
ZOO_LOG_DIR=”/app/zookeeper/logs”
fi
5. 啟動并調(diào)試zookeeper
啟動：
$ zkServer.sh start
查看狀態(tài)：
$ zkServer.sh status
[hadoop@hadoop1 ~]$ zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
二. Hadoop HA安裝
hadoop分為1.0和2.0兩個(gè)大版本，具體的區(qū)別自行查找。本文主要使用的是hadoop2.0。hadoop2.0的生態(tài)系統(tǒng)主要包括以下核心項(xiàng)目：HDFS YARN MapReduce。
1. 解壓安裝
sudo tar -zxvf hadoop-2.9.1.tar.gz -C /app/
$ pwd
/app/hadoop/etc/hadoop
$ ls
capacity-scheduler.xml httpfs-env.sh mapred-env.sh
configuration.xsl httpfs-log4j.properties mapred-queues.xml.template
container-executor.cfg httpfs-signature.secret mapred-site.xml
core-site.xml httpfs-site.xml mapred-site.xml.template
hadoop-env.cmd kms-acls.xml slaves
hadoop-env.sh kms-env.sh ssl-client.xml.example
hadoop-metrics2.properties kms-log4j.properties ssl-server.xml.example
hadoop-metrics.properties kms-site.xml yarn-env.cmd
hadoop-policy.xml log4j.properties yarn-env.sh
hdfs-site.xml mapred-env.cmd yarn-site.xml
2. 修改hadoop的環(huán)境變量（hadoop-env.sh）
export HADOOP_HEAPSIZE=16196
export JAVA_HOME=/usr/java/1.8.0_171
export JAVA_LIBRARY_PATH=/app/hadoop-2.9.1/lib/native
export HADOOP_OPTS=”-Djava.library.path=/app/hadoop-2.9.0/lib/native”
注意：如果在CentOS 6環(huán)境中變量名后面的路徑必須使用雙引號，否則后面啟動的時(shí)候報(bào)錯(cuò)找不到該變量。
3. 修改core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://myhadoop</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/app/hadoop/tmp</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>io.compression.codecs</name> <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec</value>
</property>
<property>
<name>io.compression.codec.lzo.class</name>
<value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
<value>*</value>
</property>
</configuration>
3. 修改hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>myhadoop</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.myhadoop</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.myhadoop.nn1</name>
<value>hadoop1:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.myhadoop.nn2</name>
<value>hadoop2:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.myhadoop.nn1</name>
<value>hadoop1:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>hadoop2:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/app/hadoop/qjournal</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://hadoop1:8485;hadoop2:8485;hadoop3:8485/myhadoop</value>
</property>
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.myhadoop</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/app/hadoop/dfs/name,file:/hadoop/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/app/hadoop/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.handler.count</name>
<value>100</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.handler.count</name>
<value>1024</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.max.xcievers</name>
<value>8096</value>
</property>
</configuration>
3. 修改yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>cluster1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>hadoop1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>hadoop2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
<value>hadoop1:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
<value>hadoop2:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181</value>
</property>
</configuration>
5. 修改mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop1:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop1:19888</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.job.tracker</name>
<value>hdfs://hadoop1:8021</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name>
<value>50</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.java.opts</name>
<value>-Xmx4096M</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
<value>-Xmx8192M</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.memory.mb</name>
<value>4096</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
<value>8192</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.output.compress</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>mapred.child.env</name>
<value>JAVA_LIBRARY_PATH=/app/hadoop-2.9.1/lib/native</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>
<value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>
<value>512</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>
<value>100</value>
</property>
<property>
<name>mapred.reduce.tasks</name>
<value>4</value>
</property>
<property>
<name>mapred.map.tasks</name>
<value>20</value>
</property>
<property>
<name>mapred.child.java.opts</name>
<value>-Xmx4096m</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent</name>
<value>0.1</value>
</property>
<property>
<name>mapred.job.shuffle.input.buffer.percent</name>
<value>0.6</value>
</property>
</configuration>
6. 修改yarn-env.sh環(huán)境，添加環(huán)境變量
在yarn-env.sh文件后面設(shè)置yarn heap大小。追加下面這句
YARN_HEAPSIZE=4000
添加環(huán)境變量：
$ tail .bash_profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171-amd64
export HADOOP_HOME=/app/hadoop
export ZOOKPEER_HOME=/app/zookeeper
export LIBRAY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native
export SCALA_HOME=/app/scala
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZOOKPEER_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin
7 集群的啟動與監(jiān)控
安裝psmisc，否則不能實(shí)現(xiàn)自動切換：
yum -y install psmisc
啟動集群：
# 1. 在所有zookeeper節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行
zkServer.sh start
# 1.1 在leader上執(zhí)行，用zookeeper進(jìn)行初始化，這將會創(chuàng)建一個(gè)znode在zookeeper上內(nèi)部實(shí)現(xiàn)自動備援系統(tǒng)。
hdfs zkfc -formatZK
# 1.2 If you are setting up a fresh HDFS cluster, you should first run the format command，on one of NameNodes.
hdfs namenode -format
# 2. 自動啟動hdfs服務(wù)
start-dfs.sh
# 2.1 注意：如何你想要手動的管理你的集群服務(wù)，你必須通過zkfc deamon來啟動你的namenode，命令如下：
hadoop-daemon.sh –script hdfs start zkfc
# 3. 在hadoop啟動Resourcemanager
start-yarn.sh
# 4. 在另一個(gè)節(jié)點(diǎn)上啟動standby resourcemanager
yarn-daemon.sh start resourcemanager
# 其他命令：
# 啟停namenode
hadoop-daemon.sh start/stop namenode
# 啟停datanode
hadoop-daemon.sh start/stop namenode
查看狀態(tài)：
# 查看各個(gè)節(jié)點(diǎn)
$ jps
2049 NameNode
2611 DFSZKFailoverController
3465 ResourceManager
1727 QuorumPeerMain
2159 DataNode
2415 JournalNode
3199 NodeManager
3695 Jps
# 查看HDFS集群namedate節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)
hdfs haadmin -getAllServiceState
# 查看nn1/nn2的狀態(tài)
hdfs haadmin -getServiceState nn1
hdfs haadmin -getServiceState nn2
# 查看resourcemanager集群的主備狀態(tài)
$ yarn rmadmin -getAllServiceState
hadoop1:8033 active
hadoop2:8033 standby
# 查看resourcemanager的集群各個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)
$ yarn rmadmin -getServiceState rm1
active
$ yarn rmadmin -getServiceState rm2
standby
hadoop集群監(jiān)控相關(guān)的端口：
NameNode: http://namenode_host:50070
ResourceManager: http://resourcemanager_host:8088
MapReduce JobHistory Server: http://jobistoryserver_host:19888
