hadoop集群 大数据项目实战_电信用户行为分析_day01

上图是相关配置的要求，主要创建了四个虚拟系统，有三台虚拟机搭建hadoop集群，一台作为业务系统。

涉及到相关的Linux指令有::set nu[显示行号]  :6[到第6行  shift+G跳到最后一行  进入vi指令后查找相关东西/(你需要查找的东西)

1.配置环境、

第一步设置网络参数，设置静态网络

目录:/etc/sysconfig/network-scripts      访问文件名字:ifcfgens33

 其中ONBOOT='yes',表示启动这块网卡    BOOTPROTO=static,表示静态路由协议，可以保持IP固定     GATEWAY:表示虚拟网关，通常都是将IP地址最后一个位数变成了2   PREFIX：24用来表示子网掩码，前面右24个1，1个0

第二步设置主机名和IP映射配置   一台主机mask   另外两台分别是子机

设置三台主机名和IP地址相关映射

[root@node03 ~]# cat /etc/hosts

127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.77.138 node01
192.168.77.139 node02
192.168.77.140 node03

第三步设置SSH免密登录功能配置

1.每台机子生成公钥和密钥

指令：ssh-keygen -t rsa

 上述代码生成了密钥和公钥

2.把每台的公钥传给另外几台机子

ssh-copy-id  机子  

 3.配置通过不操作

一种方式:yum install -y rsync

一种通过脚本进行编写:脚本名字xsync

#!/bin/bash

#1 获取命令输入参数的个数，如果个数为0，直接退出命令

paramnum=$#

echo "paramnum:$paramnum"

if (( paramnum == 0 )); then

echo no params;

exit;

fi

# 2 根据传入参数获取文件名称

p1=$1

file_name=`basename $p1`

echo fname=$file_name

#3 获取输入参数的绝对路径

pdir=`cd -P $(dirname $p1); pwd`

echo pdir=$pdir

#4 获取用户名称

user=`whoami`

#5 循环执行rsync

current=`hostname`

nodes=$(cat /root/bin/works)

for host in $nodes; do

echo ------------------- $host --------------

if [ "$host" != "$current" ];then

rsync -rvl $pdir/$file_name $user@$host:$pdir

fi

done

上述的works需要自己手动创建，并且写入主机名字hadoop01  hadoop02  hadoop03

4.配置java环境

1.上传jdk包: tar -zxvf jdk-8u241-linux-x64.tar.gz -C  /bigdata/server/

2.修改名字:mv jdk1.8.0_241/ jdk

3.配置环境:

 4.激活环境

source /etc/profile

5.配置hadoop环境

hadoop相关文件介绍如上所示，目前用到的是etc配置文件目录

上述是对hadoop和java配置环境

6.配置mysl环境

首先检查有没有安装过mysql环境,主要业务系统安装mysql

下载数据库

wget https://dev.mysql.com/get/mysql80-community-release-el7-6.noarch.rpm

安装数据仓库

rpm -ivh mysql80-community-release-el7-6.noarch.rpm

修改相关文件

cd /etc/yum.repos.d/

mysql-community.repo: 用于指定下载哪个版本的安装包

 就是使用mysql 5,.7版本不使用8.0版本

mysql-community-source.repo: 用于指定下载哪个版本的源码 （这个不需要修改)

## 导入签名的信息key

rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022

## 安装5.7

yum install -y mysql-community-server

启动mysql

systemctl start mysqld

systemctl status mysqld

systemctl enable mysqld 

## 查看初始密码

less /var/log/mysqld.log |grep pass

## 登录数据库

mysql -uroot -p'XRY046OefV<7' (每个人不一样)

修改密码策略:

set global validate_password_length=4;

set global validate_password_policy=0;

数据库设置相关编码方式:utf-8

vi /etc/my.cnf

## 在mysqld下面设置

character_set_server=utf8

## 重启服务

systemctl restart mysqld

重点:集群配置

 

所有配置文件均在:/bigdata/server/hadoop-3.3.3/etc

1.配置hadoop-env.sh

 2.核心配置文件:core-site.xml

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop01:8020</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/bigdata/data/hadoop</value>
</property>
<!-- 设置HDFS web UI用户身份 -->
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>root</value>
</property>
<!-- 整合hive -->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
<value>*</value>
</property>
</configuration>

3.配置mapred-site.xml

<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop02:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop02:19888</value>
</property>
</configuration>

4.配置yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->RN的主角色（ResourceManager）的地址 -->
<!-- 指定YARN的主角色（ResourceManager）的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop01</value>
</property>
<!-- NodeManager上运行的附属服务。需配置成mapreduce_shuffle，才可运行MapReduce程序默认
值："" -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 是否将对容器实施物理内存限制 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 是否将对容器实施虚拟内存限制。 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 开启日志聚集 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 设置yarn历史服务器地址 -->
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://hadoop01:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 保存的时间7天 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>

</configuration>

5.配置hdfs-site.xml

<configuration>
<!-- 指定secondarynamenode运行位置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoop02:50090</value>
</property>
</configuration>

最后使用start-dfs.sh和start-yarn.sh启动所有分布式服务系统,最后结果为: