基于Ubuntu2004搭建hadoop3.2.1+hbase2.3.4+phoenix-hbase-2.3-5.1.0伪分布式环境

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软件依赖版本列表：

  1. oracle jdk8u281
  2. zookeeper3.5.9
  3. hadoop3.2.1
  4. hbase2.3.4
  5. phoenix-hbase-2.3-5.1.0

环境准备

  1. 安装jdk

    #解压
tar -zxvf jdk-8u281-linux-x64.tar.gz

#复制
sudo cp jdk1.8.0_281 /usr/java -r

#配置环境变量
#jdk8
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_281
export PATH=${PATH}:${JAVA_HOME}/bin
export CLASSPATH=${CLASSPATH}:.:${JAVA_HOME}/jre/lib/rt.jar:${JAVA_HOME}/lib/dt.jar:${JAVA_HOME}/lib/tools.jar

  2. 安装ssh\pdsh

    #安装
sudo apt install ssh
sudo apt install pdsh
#配置pdsh
#方法一
cd /etc/pdsh
sudo gedit rcmd_default
#写入
ssh
#或
#方法二
mkdir -p /etc/pdsh
echo "ssh" > /etc/pdsh/rcmd_default

  3. ssh免密

    #Now check that you can ssh to the localhost without a passphrase:
ssh localhost
#If you cannot ssh to localhost without a passphrase, execute the following commands:
ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

  4. 修改 /etc/hosts

    #添加本机外网IP
127.0.0.1       localhost
192.168.200.8   master

  5. 构建python软连接

    sudo ln -s /usr/bin/python3 /usr/bin/python

上传软件

  1. 上传软件包至~/下载/

  2. 解压软件

    tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.9-bin.tar.gz
tar -zxvf hadoop-3.2.1.tar.gz
tar -zxvf hbase-2.3.4-bin.tar.gz
tar -zxvf phoenix-hbase-2.3-5.1.0-bin.tar.gz

  3. 复制软件至/opt/

    sudo cp apache-zookeeper-3.5.9-bin /opt/zookeeper-3.5.9 -r
sudo cp hadoop-3.2.1 /opt/ -r
sudo cp hbase-2.3.4 /opt/ -r
sudo cp phoenix-hbase-2.3-5.1.0-bin /opt/phoenix-hbase-2.3-5.1.0-bin -r

  4. 授权

    sudo chmod -R 755 /opt/zookeeper-3.5.9
sudo chown -R june /opt/zookeeper-3.5.9

sudo chmod -R 755 /opt/hadoop-3.2.1
sudo chown -R june /opt/hadoop-3.2.1

sudo chmod -R 755 /opt/hbase-2.3.4
sudo chown -R june /opt/hbase-2.3.4

sudo chmod -R 755 /opt/phoenix-hbase-2.3-5.1.0-bin
sudo chown -R june /opt/phoenix-hbase-2.3-5.1.0-bin

  5. 配置环境变量

    #在/etc/profile追加
#Zookeeper
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/zookeeper-3.5.9
export PATH=${PATH}:${ZOOKEEPER_HOME}/bin
export CLASSPATH=${CLASSPATH}:${ZOOKEEPER_HOME}/lib
#Hadoop
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.2.1
export PATH=${PATH}:${HADOOP_HOME}/bin:${HADOOP_HOME}/sbin
#HBase
export HBASE_HOME=/opt/hbase-2.3.4
export PATH=${PATH}:${HBASE_HOME}/bin
#Phoenix
export PHOENIX_HOME=/opt/phoenix-hbase-2.3-5.1.0-bin
export PATH=${PATH}:${PHOENIX_HOME}/bin

#生效
source /etc/profile

软件安装

Zookeeper 3.5.9

  1. 在 /opt/zookeeper-3.5.9/conf/ 修改配置文件 zoo.cfg

    cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

  2. 修改配置

    #zk1
dataDir=/home/june/zookeeper-3.5.9/zkData/zk1

clientPort=2181

autopurge.snapRetainCount=3

autopurge.purgeInterval=1

server.1=master:2888:3888

  3. 构建文件夹，写入id

    mkdir -p /home/june/zookeeper-3.5.9/zkData/zk1

echo 1 > /home/june/zookeeper-3.5.9/zkData/zk1/myid

  4. 启动脚本

    #!/bin/bash
zkServer.sh start

Hadoop 3.2.1

  1. 在 /opt/hadoop 下修改 etc/hadoop/hadoop-env.sh

    export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_281

  2. 在 /opt/hadoop 下修改 etc/hadoop/mapred-env.sh

    export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_281

  3. 在 /opt/hadoop 下修改 workers

    master

  4. 在 /opt/hadoop 下修改 etc/hadoop/core-site.xml

    <configuration>
    <property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/june/hadoop-3.2.1/data</value>
    </property>
    <property>
        <name>fs.trash.interval</name>
        <value>10080</value>
    </property>
</configuration>

  5. 在 /opt/hadoop 下修改 etc/hadoop/hdfs-site.xml

    <configuration>
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>master:9868</value>
    </property>
    <!-- 指定namenode的访问地址和端口 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>master:9870</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

  6. 在 /opt/hadoop 下修改 etc/hadoop/mapred-site.xml

    <configuration>
    <!-- 指定分布式计算使用的框架是yarn -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>

    <!-- 开启MapReduce小任务模式 -->
    <property>
        <name>mapreduce.job.ubertask.enable</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <!-- 设置历史任务的主机和端口 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>master:10020</value>
    </property>

    <!-- 设置网页访问历史任务的主机和端口 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>master:19888</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.application.classpath</name>
        <value>$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/*:$HADOOP_MAPRED_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*</value>
    </property>
</configuration>

  7. 在 /opt/hadoop 下修改 etc/hadoop/yarn-site.xml

    <configuration>

    <!-- Site specific YARN configuration properties -->
    
    <!-- 配置yarn主节点的位置 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>master</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <!-- 开启日志聚合功能 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- 设置聚合日志在hdfs上的保存时间 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>604800</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
    </property>
</configuration>

  8. 格式化hdfs

    hdfs namenode -format

  9. 启动脚本

    #!/bin/bash
start-dfs.sh
start-yarn.sh

HBase 2.3.4

  1. 在 /opt/hbase/conf 下修改 hbase-env.sh

    export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_281
export HBASE_MANAGES_ZK=false

  2. 在 /opt/hbase/conf 下修改 hbase-site.xml

    <configuration>
    <!-- HBase数据在HDFS中的存放的路径 -->
    <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://master:9000/hbase</value>
    </property>
    <!-- Hbase的运行模式。false是单机模式，true是分布式模式。若为false,Hbase和Zookeeper会运行在同一个JVM里面 -->
    <property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- ZooKeeper的地址 -->
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>master</value>
    </property>
    <!-- ZooKeeper快照的存储位置 -->
    <property>
        <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
        <value>/home/june/zookeeper-3.5.9/zkData/zk1</value>
    </property>
    <!-- phoenix配置 -->
    <!-- 支持HBase命名空间映射 -->
    <property>
        <name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- 支持索引预写日志编码 -->
    <property>
        <name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
        <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
    </property>

</configuration>

  3. 在 /opt/hbase/conf 下修改 regionservers

    master

  4. 启动脚本

    #!/bin/bash
start-hbase.sh

phoenix-hbase-2.3-5.1.0

  1. 复制jar包

    sudo cp /opt/phoenix-hbase-2.3-5.1.0-bin/phoenix-server-hbase-2.3-5.1.0.jar /opt/hbase-2.3.4/lib
sudo cp /opt/phoenix-hbase-2.3-5.1.0-bin/phoenix-pherf-5.1.0.jar /opt/hbase-2.3.4/lib

  2. 修改配置文件，在 /opt/hbase/conf 下修改 hbase-site.xml（在hbase里配置过的跳过此步）

        <!-- phoenix配置 -->
    <!-- 支持HBase命名空间映射 -->
    <property>
        <name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- 支持索引预写日志编码 -->
    <property>
        <name>hbase.regionserver.wal.codec</name>
        <value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
    </property>

  3. 复制配置文件

    sudo cp /opt/hbase-2.3.4/conf/hbase-site.xml /opt/phoenix-hbase-2.3-5.1.0-bin/bin

  4. 启动

    sqlline.py master:2181
# 输入!table查看Phoenix中的表
!table

测试脚本

  1. 启动

    #!/bin/bash
zkServer.sh start
start-dfs.sh
start-hbase.sh

  2. 关闭

    #!/bin/bash
stop-hbase.sh
stop-dfs.sh
zkServer.sh stop

  3. 测试

posted @ 2021-02-23 22:44  有你何须仰望  阅读(136)  评论(0)  编辑  收藏  举报