b0105 大数据集群-2021分布式A(手动3节点)-环境搭建

环境

win7 安装vｍware12，虚拟机装 centos7.9

3 台机器.  每台机器4G内存,20G硬盘

集群名字:  2021分布式A

集群规划

 
 描述 hc2109 hc2110　 hc2111 hc2107（客户端)
ip 192.168.25.109 192.168.25.110 192.168.25.111  
 HDFS　

 NameNode　

 DataNode

 Second NameNode

DataNode

  DataNode  

 Yarn

 ResourceManager

 NodeManager

  NodeManager  NodeManager  

Hive

   Hive服务器   Hive客户端(Beeline)

zookeeper

 ✔ ✔ ✔  

hbase　　

 ✔ ✔ ✔  

kafka

 ✔ ✔ ✔  

spark(standlone)

 worker worker

master

worker

  

storm

 Supervisor

Nimbus HA

Supervisor

Nimbus  

Supervisor

 

 

flink(standalone)

 taskmanager

taskmanager

jobmanasger

 

  

flume

 ✔

✔

✔

  

sqoop

       ✔

已有

  • 已经创建hadoop账号，添加了sudo 权限
  • 已经安装jdk1.8
  • 配置了 主机名 和静态ip地址
  • 关闭防火墙
  • 集群机器上的时间直接设置为北京时间,没有使用其他工具

计划

计划把这台机器当作分布式机器，安装大数据开源生态常见组件，具体如下

  • hadoop 3.3.1  (最新版本) 
  • spark 
  • hive
  • zookeeper
  • hbase

说明

  • 默认操作都用hadoop账户进行， 需要特别权限的地方，会在前面加sudo，在文中会补充描述。  需要root账户单独操作的，也会特别说明
  • 所有的组件都安装在 /opt 目录下
  • 环境搭建下组件的配置,  只满足能够跑起来来就行，并不考虑其他。后续修改体现在  "b0108 大数据集群-2021分布式A-运维“, 根据具体使用情况调整配置参数
  • 分布式集群组件的安装一般紧跟在伪分布式后, 可以参考  b0104 大数据集群-2021伪分布式-环境搭建
  • 分布式集群组件的安装思路，先在一台机器上弄好，再scp复制到其他机器上, 最后个性化修改
  • 很多组件的文档前都加上 前置 ， 表示之前做了什么工作

10. Sqoop 1.4.7 20210808

计划

由于sqoop 本质上是一个编译转换器， 将生成的mapreduce程序提交到hadoop集群， 是一个客户端。 只需装在客户机上。

单节点就行了。 这里是hc2107

前置

  • jdk 1.8 （必需)
  • hadoop 服务器已经安装 (必须)
  • 客户机上 hadoop 解压包，并配置指定hadoop服务器参数 （sqoop客户机上安装 必须)
  • 客户机上hive 安装好， 通过服务器元数据9083端口服务可以获取元数据正常使用，  如果sqoop客户机上安装，并使用数据库<-->hive,是必须的。
  • 一个关系型数据库,比如mariadb (必须)

安装配置

参考 b0104/sqoop

将 hc2108 安装的包,并且配置好了的参数，全部复制到hc2107上，  

其他都一样

启动和检验

执行b0104/sqoop 中的测试例子

首先启动hadoop集群。

执行例子。

这里报了一个异常， 参考 b0108/HIVE/Q2, 简单的说，是之前客户机上的hive没有安装测试完全，没有配置 元数据服务器地址和端口

解决这个问题一切都正常。

总结

  • sqoop可以不用安装在hadoop集群上
  • 它本质就是一个编译器，并且将编译输出的代码以客户程序的形式提交到集群运行
  • sqoop本身没必要存在分布式的概念
  • 猜测，也不存在 客户机/服务器模式

9. Flume 1.9.0 20210808

计划

在集群所有3台机器上安装。

注意一点， Flume与大多数分布式集群组件不一样， 各个节点其实是独立的，只不过有数据上的上下游依赖关系。

前置

  • 安装jdk1.8 (必须)

安装配置

flume 基本解压到集群上，配置环境变量。    实际参数在使用中配置

参考 b0104/flume，  先在hc2109一台机器上， 最终分发到其他机器。

# hc2109, flume 集群分发
scp -r  /opt/apache-flume-1.9.0-bin  hadoop@hc2110:/opt
scp -r  /opt/apache-flume-1.9.0-bin  hadoop@hc2111:/opt

启动和检验

 单机的参考 b0104/flume, 集群待做todo

参考

  • disk 20210807_大数据_伪分布式_flume安装.txt
  • b0104/flume 单机，里面有使用案例

后续

  • 测试 多个Flume的agent 配合实现一个任务
  • 测试  不同类型的源和目标

资料

soure

Sink

Sink：支持的数据类型：HDFS Sink,Logger Sink, Kafka Sink，Avro Sink, Thrift, IPC, File Roll 等。

Sink在设置存储数据时，可以向文件系统、数据库、hadoop存数据

channel

channel：  有MemoryChannel, JDBC Channel, File Channel, Kafka Channel.

Flume用到的技术(个人提炼)

网络通信:  socket， RPC，AVRO,Thrift

存储： 内存队列，各种类型的外部存储

并发： 集群不同进程之间、  多线程

8. Flink 1.13.2  20210807

计划

flink 的集群模式类似spark, 支持standlone独立模式，yarn,meos 等模式。

这里选择standlone模式，  尽量支持yarn模式。

主节点借助 zookeeer支持HA，  这里没有选择这个 ，把主节点选定为 hc2111

从节点 选定为 hc2109,hc2110.

前置

  • 安装jdk （必须)
  • 已经在单机hc2108 安装过flink, 记录在文档 b0104中

 

安装配置

参考 b0104/flink 中的相关。

先选定hc2109, 解压到安装目录

flink-conf.yaml

设置以下参数

# jobmanager节点的机器, 和HA(+zookeeper)的单独文件masters 二选一。
jobmanager.rpc.address: hc2111


# 设置主节点 进程的内存
jobmanager.memory.process.size: 800m

# 从节点进程内存
taskmanager.memory.flink.size: 800m


# 并发数量,依照CPU设置
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2

parallelism.default: 2

 

该文件的参数还支持以下类型

  • 支持主节点HA， 指定zookeeper服务器，和  存储地址， 用来恢复
  • Fault tolerance and checkpointing ，   对程序执行 中间状态存储，指定存储位置，和恢复类型
  • 对外rest 接口
  • 集群安全方面的配置
  • 历史服务，存储历史任务信息的 机器和进程

 

workers

hc2109

hc2110

注意, masters用不到，除非结合zookeeper配置主节点的HA

安装包集群分发

scp -r  /opt/flink-1.13.2  hadoop@hc2110:/opt
scp -r  /opt/flink-1.13.2  hadoop@hc2111:/opt

/etc/profile

### flink
export FLINK_HOME=/opt/flink-1.13.2
export PATH=$PATH:${FLINK_HOME}/bin

执行source生效

启动和检验

1 启动flink

在主节点hc2111 上执行 

start-cluster.sh

整个集群进程都启动了

http://hc2111:8081

web 页面如下

 

 

 从上可以看出， 一个从节点上的TaskManager会使用多个 端口，与外界通信和数据传输。

 2 批处理wordcount

执行批处理 wordcount 的例子，如下命令

flink run  $FLINK_HOME/examples/batch/WordCount.jar

对比 b0104中记录的，

此时程序有2个并发,  集群上2个机器，每个机器2个slot

 注意一下并发, task，subtasks等概念的实际体现

 

 3 流wordcount

思路

  1. 在某台机器 运行一个本文输入命令行程序，作为服务器端，监听端口，等待客户机连接
  2. 运行一个flink 统计单词的流程序，作为客户端连接刚才的服务器程序。
  3. 然后在服务器端 命令行下输入字句，  就会被flink接收，并在集群上运算，统计单词数量，最终输出到某台机器上的本地默认输出文件中
# hc2110 上执行，启动服务器程序，监听端口9000
nc -l 9000

# hc2111 执行，启动流程序，作为客户端连接 刚才的服务器程序
flink run $FLINK_HOME/examples/streaming/SocketWindowWordCount.jar --hostname hc2110 --port 9000

# 从 flink web页面获取 流程序最后的输出在机器 hc2110上， 打开一个查看程序可以实时看到结果
tail -f  flink-hadoop-taskexecutor-0-hc2110.out

 在一端输入消息数据，在另外一端实时输出来了

相关截图如下

 

 

参考

  • disk 20210807_大数据_分布式_flink安装.txt
  • disk 20210807_大数据_伪分布式_flink安装.txt
  • b0104/flink
  • ref1 "Flink完全分布式集群安装,Snail,2020/04/16"

后续

  • 测试程序  flink on yarn， 和从hdfs 读取数据

 

7.Storm 2.2  20210805

计划

机群上3台机器, hc2111作为主节点nimbus程序，hc2110作为备选节点，实现HA

3台机器都 运行干活监控进程 Supervisor

前置

  • 安装zookeeper (必须)
  • 安装jdk (必须)
  • 伪分布式hc2108已经安装了，记录在文档b0104中。 本文将以此为基准 增加变化部分

安装配置

参考 b0104中storm部分，大部分都一样。 

集群操作，先在一台机器hc2109上操作。

storm.yaml

文件内容如下

#所使用的zookeeper集群主机
storm.zookeeper.servers:
 - "hc2109"
 - "hc2110"
 - "hc2111"
 
 
#nimbus所在的主机候选列表，实际会从中选一个
nimbus.seeds: ["hc2110","hc2111"]

# 指定ui端口,以免8080被其他程序占用 
ui.port: 8081

安装包集群分发

scp -r  /opt/apache-storm-2.2.0  hadoop@hc2110:/opt
scp -r  /opt/apache-storm-2.2.0  hadoop@hc2111:/opt

启动和检验

1. 先启动 zookeepr

3台机器都执行， zkServer.sh start

2. 启动nimbus和ui

在hc2111中执行程序

nohup storm nimbus &　　　　　　　开启nimbus
nohup storm ui &　　　　　　　　　开启ui界面，通过web服务

3 启动supervisor 

在3台机器上都启动  

nohup storm supervisor &

 

http://hc2111:8081 

 

参考

  • disk 20210806_大数据_分布式_storm安装.txt
  • disk 20210805_大数据_伪分布式_storm安装.txt
  • b0104 storm

注意点

  • storm 集群配置文件 并没有指定哪些机器是从节点, hadoop，spark就指定了,storm的从节点 在所在机器启动进程就是了
  • storm nimbus, supervisor 进程 kill 掉没关系, 因为关键信息都存储在zookeeper了，不会影响

 

6. Spark 3.1.2 20210805

计划

在集群3台机器上安装spark standlone模式， 同时把支持yarn 模式配置加进去。

hc2111 安装master， 所有机器都装worker

前置

  • 已经安装jdk， 这里是1.8 (必须)
  • 安装hadoop  
  • 伪分布式hc2108已经安装了，记录在文档b0104中。 本文将以此为基准 增加变化部分

安装配置

集群3台机器， 先选定hc2109操作， 按照 b0104 文档中 ，伪分布式hc2108安装spark过程执行前面大部分操作.。 

下面只记录不一样的地方

spark-env.sh

export SPARK_MASTER_HOST=hc2111

workers

hc2109
hc2110
hc2111

安装包集群分发

# spark hc2109 -> hc2110
scp -r  /opt/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2  hadoop@hc2110:/opt
scp -r  /opt/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2  hadoop@hc2111:/opt

/etc/profile

3台机器上的spark环境变量都添加，并执行source 生效

启动和检验

 服务器启动

参考 hc2108 伪分布式 spark 启动。

注意点, 

  • start-master.sh 只能在master节点hc2111上启动， 其他机器启动会不成功
  • start-workers.sh 可以选取任意一台机器启动
  • 这里没有用hadoop，只是单独启动spark测试

 

客户端连接

把hc2108当作客户端 连接 spark 集群 master节点 hc2111，如下。 注意 4040端口是在客户机 hc2108

 注意: 如果集群内存不够, 可能会出现情况  b0108/spark/Q1 无法分配足够资源给应用程序，导致程序一直等待

可以 spark-env.sh 调整 driver，execuer 占用的资源比如内存数量, 也可以在应用程序提交时指定，如下

# driver 默认1G,executor 默认1G, 2个参数至少 500m左右
spark-shell --master spark://hc2111:7077 --driver-memory 500m --executor-memory 500m

 

web页面监控情况

 

 

 

 

 

 

 

 参考

  • disk 20210805_大数据_分布式_spark安装.txt
  • disk 20210805_大数据_伪分布式_spark安装.txt
  • b0104/spark 在单机上standlone安装
  • ref1 "我的 Spark 3.1.1 之旅, 黄赟, 2021/04/19"

 

 其他

后续可做

  •  测试 spark  on yarn的程序，熟悉

注意点

  • 4040 web 应用程序查看页面在 提交程序的客户机上，而不是master节点上

5. kafka 2.8 20210803

计划

kafka 集群所有节点都是平等的。 在集群3台机器上都安装

前置

  •  已经安装jdk， 这里是1.8 (必须)
  •  已经安装zookeeper (必须)
  •  伪分布式hc2108已经安装了，记录在文档b0104中。 本文将以此为基准 增加变化部分

安装配置

集群3台机器， 先选定hc2109， 按照 b0104 文档中 ，伪分布式hc2108安装kafka过程执行前面大部分操作.。 

下面只记录不一样的地方

server.properties

修改或添加这些参数值

# broker(集群中每个机器的叫法)的id或者编号，在集群中该编号必须唯一
broker.id=1

# 服务器监听端口
listeners=PLAINTEXT://hc2109:9092

# 消息的副本数量，这是kafka高可用、数据不丢失的关键
default.replication.factor=2

# topic创建时默认分区的数量
num.partitions=2

#  消息的存放目录，这里看配置是日志的意思，因为kafka把消息使用日志的形式存储，所以这里不要和kafka的运行日志相混淆 
log.dirs=/opt/kafka_2.13-2.8.0/data

# zookeeper服务器集群地址
zookeeper.connect=hc2109:2181,hc2110:2181,hc2111:2181

集群分发

# 复制解压包到其他机器上,hc2109上执行
scp -r  /opt/kafka_2.13-2.8.0  hadoop@hc2110:/opt
scp -r  /opt/kafka_2.13-2.8.0  hadoop@hc2111:/opt

 

在对应机器上修改文件 server.properties

hc2110机器上改以下参数

broker.id=2

listeners=PLAINTEXT://hc2110:9092

hc2111机器上改以下参数

broker.id=3

listeners=PLAINTEXT://hc2111:9092

 /etc/profile

3台机器上都添加环境变量，并使之生效

启动和检验

参考 b0104中启动过程。 下面列出不一样或注意的地方。

  • zookeeper要在3台机器上单独启动。
  • kafka也要在3台机器上分布单独启动.
  • 以下是常见命令。 连接3台机器任意一台 9092端口，都可以。 好像可以直接指定zookeeper。
# 创建topic，使用默认参数
kafka-topics.sh --bootstrap-server hc2109:9092 --create --topic testKafka1
kafka-topics.sh --bootstrap-server hc2109:9092 --list

# 生产者和消费者 命令行程序
kafka-console-producer.sh --bootstrap-server hc2109:9092 --topic testKafka1
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server hc2109:9092 --topic testKafka1

# 指定服务器,也可以成功
kafka-topics.sh --bootstrap-server hc2110:9092 --create --topic testKafka2
kafka-topics.sh --bootstrap-server hc2109:9092 --list

# 创建3个分区,2个副本的topic
kafka-topics.sh --bootstrap-server hc2110:9092 --create --topic test1 --partitions 3 --replication-factor 2

 

topic test1 磁盘结构

如上命令，创建topic后，去查看磁盘目录

hc2109

hc2110

 hc2111

 

  hc2109 hc2110 hc2111
leader test1-0 test1-1 test1-2
follower test1-1 test1-2 test1-0

 正常情况3个kafka节点都启动， 这个topic 3个leader节点均分在集群上，最大程度利用并发资源。 一旦某个机器挂掉， 有一台机器会运行2个leader分区，相对负担比正常下大一些。

 

每个 分区副本里面的文件对象如下。

 

参考

  • disk 20210803_大数据_伪分布式_kafka安装.txt
  • disk 20210803_大数据_分布式_kafka安装.txt
  • b0104 伪分布式/kafka

 

4. hbase 2.3.6 20210803

计划

在集群3台机器上都安装hbase

前置

  • 已经安装hadoop
  • 已经安装zookeeper  (其实hbase 默认自带一个,但是不用它的)
  • 之前在伪分布式上安装过了，并写了详细过程，  本文基于此在上面改动，参考b0104

安装配置

集群3台机器， 先选定hc2109， 安装 b0104 文档中 ，伪分布式hc2108安装hbase过程执行前面大部分操作.。 

下面只记录不一样的地方

hbase-site.xml

这两个参数的值需要调整为本集群的

<!-- zk地址 -->
<property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>hc2109:2181,hc2110:2181,hc2111:2181</value>
</property>
<!-- 配置hbase存储位置，根据自己的hadoop集群配置端口 -->
<property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://hc2109:9000/hbase</value>
</property>

regionservers

将内容设置为本集群安装hbase的所有机器主机名，这里是

hc2109
hc2110
hc2111

集群分发

# 复制解压包到其他机器上,hc2109上执行
scp -r  /opt/hbase-2.3.6   hadoop@hc2110:/opt
scp -r  /opt/hbase-2.3.6   hadoop@hc2111:/opt

/etc/profile

在hc2110,hc2111上 将hbase的路径变量加进去，并执行source 生效

 

启动和测试

按照 b0104 伪分布式 hc2108上的 过程进行, 一路都正常

注意点:

  • hadoop,hbase 只需要在一台机器上执行启动命令就可以启动整个集群程序， 而zookeeper需要登录到每台机器上各启动一次程序
  • 集群中 hbase的3台机器是平等的，  启动过程中，哪台机器最开始启动， HMaster 就在上面，后续的web 端口也是， http://hc2109:16010/

 

 

 

参考

 

3. zookeeper 3.6.3 20210802

计划

在集群3台机器上都安装zookeeper

前置

  • 已经安装jdk

安装

单机上配置好

先在一台机器上操作, 选定 hc2109

按照  "b0104 大数据集群-2021伪分布式-环境搭建"/3.zookeeper 3.6.3    的步骤配置参数

相对hc2108上单机zookeeper，不一样的地方是

1.  zoo.cfg  中添加以下信息

dataDir=/opt/apache-zookeeper-3.6.3-bin/data
dataLogDir=/opt/apache-zookeeper-3.6.3-bin/log

# 主机ip, 心跳端口、数据端口  
server.1=hc2109:2888:3888
server.2=hc2110:2888:3888
server.3=hc2111:2888:3888

 

2. 在 apache-zookeeper-3.6.3-bin/data ， 添加文件 vi myid,   输入1 保存

复制到其他机器

在hc2109上将配置好的安装包 和配置文件复制到集群其他机器

# 复制解压包到其他机器上,hc2109上执行
scp -r /opt/apache-zookeeper-3.6.3-bin hadoop@hc2110:/opt
scp -r /opt/apache-zookeeper-3.6.3-bin hadoop@hc2111:/opt


# 传输配置文件
scp /etc/profile root@hc2110:/etc/profile
scp /etc/profile root@hc2111:/etc/profile

还需要登录其他机器

  • 执行 source /etc/profile  使得变量生效
  • data/myid, hc2110上机器上的值修改为2， hc2111机器上的修改为3， 这样与前面的配置参数都对应起来

启动和测试

分布在3台机器上 执行启动命令和状态查看 zkServer.sh start ， zkServer.sh status

 

在其他机器安装过zookeeper的hc2108上 ，执行客户端程序， 连接集群中任意一台机器，这里是hc2109, 如下

# hc2108上执行
zkCli.sh -server hc2109:2181

 测试

 

也可以指定整个集群连接参数， 也是从中选择一台机器作为连接服务器

zkCli.sh -server hc2109:2181,hc2110:2181,hc2111:2181

参考

注意

  • zoo.cfg 配置文件中  参数右边 添加  "# 中文描述"  可能会引发zookeeper启动时不能正确读取参数， 参考  b0108/zookeeper/Q1
  • myid 文件是放在 创建的数据目录 data下， 而不是 conf下。

2. HIVE 2.3.9  20210802

计划

由于已经在 伪分布式hc2108上安装过hive了。     在分布式上集群上，只在hc2110机器上安装服务器组件， 可以照做，修改数据库连接用户和数据库就可以了。

同时计划 安装hive 客户端程序，选定机器为hc2107作为客户机，不在集群中。 hive客户端用来执行Beeline.

前置

  • 已经安装了hadoop, 这里是3.3.1,     参考本文相关章节
  • 已经 安装了 数据库 MariaDB 5.5, 对应Mysql 开源版本，随着centos7.9  安装时装好的。数据库服务器在hc2102,  创建了数据库用户 hive2和数据库hivedb2,测试过可以远程命令行访问

Hive 安装(服务器端)

参考   “b0104 大数据集群-2021伪分布式-环境搭建" / 2. HIVE 2.3.9 , 将Hive 安装在 hc2110上。 

这里直接从hc2108上拷贝配置好的安装包   

scp -r  /opt/apache-hive-2.3.9-bin  hadoop@hc2110:/opt

在/etc/profile中添加环境变量并使生效。

 

整个配置过程中不一样的地方是:

hive-site.xml

hive-site.xml  相对 hc2108伪分布式上变化

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://hc2102:3306/hivedb2?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>hive2</value>
</property>
<property>

Hive客户端(Beeline)

 hive安装后, 可以执行hive CLI，这是本地模式，运行在Hive服务器端。

还有一个Beeline程序，  使用了Thrift、JDBC 技术并且支持SQL的命令行客户端程序， 可以不和服务器程序在同一台机器上。

这里选定客户机为hc2107

启动相关服务

<!-- 客户端远程连接的端口 -->
<property> 
<name>hive.server2.thrift.port</name> 
<value>10000</value>
</property>
<property> 
<name>hive.server2.thrift.bind.host</name> 
<value>0.0.0.0</value>
</property>
<property>

服务器端上的Hive里的 hive-site.xml 配置文件的这两个参数，决定了服务器程序的端口

执行以下命令启动这个服务并验证

nohup hiveserver2 &

# 验证，看端口10000是否开启
netstat -nltp | grep 10000

服务器端hc2110的Beeline功能验证

命令行执行 Beeline,   登录到它的shell，  执行以下连接命令

!connect jdbc:hive2://hc2110:10000 

输入 连接账号和密码， 结果报错了，原因就是hadoop服务器不允许任意客户端连接

还需要添加额外配置，详细参考     “b0108 大数据集群-2021分布式A(手动3节点)-运维"/Hive/Q1 问题

解决这个问题，就可以正常使用了，如同 Hive Cli 一样

客户端 hc2107  配置

  1. 安装jdk
  2. 将 分布式集群上配置好的hadoop安装文件夹 复制到 hc2107  /opt下
  3. 将 hc2110 上的hive 安装包 复制到 hc2107 /opt下 ，  将 hive-site.xml 文件下的所有属性清空  (参考本文  返回补充/hive.metastore.uris)
  4. 将hc2110是的 /etc/profile 上的 jdk，hadoop, hive的配置信息复制到 hc2107对应文件中，前提是它们的存放路径都一样

客户端hc2107 的Beeline功能验证

命令行执行 Beeline,   登录到它的shell，  执行以下连接命令

!connect jdbc:hive2://hc2110:10000 

输入 连接账号和密码 。 正常可以了

可以登录hive web 查看结果  http://hc2110:10002/

 

注意： hc2107上 并不需要启动hadoop 任何进程，和hive服务端进程

相关

  • disk 20210802_大数据_hadoop分布式_hive安装.txt
  • “b0104 大数据集群-2021伪分布式-环境搭建”/HIVE

其他

遗留以下问题值得深入探索:

  • 分布式集群 hive 服务器端 有没有必要装成分布式的， 本文是单点的。   
  • 服务器端Hive的 MetaStore 可以单独服务形式存在，指定参数 hive.metastore.uris 为  thrift://服务器ip:9083 ， 说明客户端程序 通过连接它获取元数据信息，但是本文中客户端程序并没有用到这参数，直接连接服务器的Thrift端口，也能正常使用，看到数据库的表。 不很清楚这个MetaStore单独存在的情况。  已经解决，参考本文  返回补充/hive.metastore.uris

 

返回补充

hive.metastore.uris  (20210808)

1. 启动hive服务器的这个服务

 

 

 

 hive 服务器hc2110 并没有配置 hive.metastore.uris  , 在服务器启动在这个服务，  发现监听 9083端口，并且和mysql 3306 

说明hive 服务器hc2110 通过这个服务 起一个中转站的作用， 帮助 hive客户端 获得mysql数据库里的hive元数据信息，这种情况在客户机使用hive时有用。

2 在客户端的hive中添加 hive.metastore.uris  信息

在hc2107上的hive的配置文件添加以下

<!-- 本机作为客户端，连接这个hive服务器，通过它中转获取hive元数据。这是远程服务器的地址 -->
<property>
    <name>hive.metastore.uris</name>
    <value>thrift://hc2110:9083</value>
</property>

 

接下来在客户机hc2107 执行hive， 就可以连上hc2110。

在hive shell可以获取hive数据，这样在hive客户端上不存储数据库帐号、密码，同时又能正常使用

 

1. HADOOP3.3.1  20210728

前置

所有的机器都已经完成了这些操作

  • 已经创建hadoop账号，添加了sudo 权限
  • 已经安装jdk1.8
  • 配置了 主机名 和静态ip地址
  • 关闭防火墙
  • 集群机器上的时间直接设置为北京时间,没有使用其他工具

设置ssh无密登录

 集群机器通信需要配置这里, 以下在集群所有机器上都操作

ssh-keygen -t rsa  # 生成密钥,  分别在3台机器上执行，每台机器按3次回车


# 分布在3台机器上执行以下命令， 将指定机器上的公钥拷贝到本机上
# 每个执行过程中, 选择 yes,输入对方机器密码

ssh-copy-id hc2109
ssh-copy-id hc2110
ssh-copy-id hc2111

执行上述操作后，任何2台机器都能够彼此无密码 ssh 登录对方

注： N台机器的操作次数  N*N， N很小时可以一台台机器操作, N很大需要寻找更高效的处理方法

下载、解压

win下 通过地址 https://hadoop.apache.org/releases.html下载二进制安装包 hadoop-3.3.1.tar.gz
通过winscp工具上传到  hadoop某个目录下

tar -zxvf hadoop-3.3.1.tar.gz # 解压

mv hadoop-3.3.1 /opt/ # 移动到安装目录下

以上linux 操作只需在 一台机器上  hc2109进行

 

参数配置

以下改动先在hc2109机器上进行

 

- /etc/hosts 配置集群机器主机名

在hc2109机器 的这个配置文件中添加以下 集群机器信息，后续可以通过主机名指定机器

192.168.25.109 hc2109
192.168.25.110 hc2110
192.168.25.111 hc2111

1 添加环境变量

sudo vi /etc/profile   

添加文件内容:

### 配置hadoop
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.3.1
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

执行 source  /etc/profile  生效

可以进行一个简单验证，如下，看看环境参数有没有成功

[hadoop@hc2109 ~]$ hadoop version
Hadoop 3.3.1

 

2 在linux创建hadoop运行时目录

在 /opt/hadoop-3.3.1 下创建以下目录

  • tmp  存放运行过程临时文件
  • dfs/name   存放namenode的输出
  • dfs/data    存放datanode的输出

 

3 添加jdk路径到 hadoop xxxx.sh  脚本文件中

在以下文件中添加环境变量

  • hadoop-env.sh
  • yarn-env.sh
  • mapred-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_301

如果这里不添加，虽然在/etc/profile 有该环境变量，启动时还是会提示找不到它

 

4 core-site.xml

在目录下hadoop-3.31/etc/hadoop , 添加以下内容， 默认是空文件

<configuration>
     <!-- 指定hdfs的nameservice的地址为hc2109:9000 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hc2109:9000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/opt/hadoop-3.3.1/tmp</value>
    </property>
</configuration>

 

5 hdfs-site.xml

 路径同上,添加以下内容，文件默认为空的

<configuration>
    <!-- HDFS的副本为2, 大规模集群>=3  -->
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/opt/hadoop-3.3.1/dfs/name</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/opt/hadoop-3.3.1/dfs/data</value>
    </property>
    
    <!-- 指定Hadoop secondary namenode,避免与namenode同一台主机  -->
    <property>
      <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
      <value>hc2110:9868</value>
      <description>
        The secondary namenode http server address and port.
      </description>
    </property>

    <property>
      <name>dfs.namenode.secondary.https-address</name>
      <value>hc2110:9869</value>
      <description>
        The secondary namenode HTTPS server address and port.
      </description>
    </property>
</configuration>
hdfs-site.xml 新增内容

 

6 yarn-site.xml

  路径同上,添加以下内容，文件默认为空的

<configuration>
    <!-- 指定YARN ResourceManager的地址。另外可以在yarn.resourcemanager.ha.xxx 配置高可用-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hc2109</value>
    </property>
    
    <!-- 指定reducer获取数据的方式, 可以设置多个比如mapreduce_shuffle,spark_shuffle -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    
    <!-- value值为 命令行执行 hadoop classpath的输出-->        
    <property>
        <name>yarn.application.classpath</name>
        <value>/opt/hadoop-3.3.1/etc/hadoop:/opt/hadoop-3.3.1/share/hadoop/common/lib/*:/opt/hadoop-3.3.1/share/hadoop/common/*:/opt/hadoop-3.3.1/share/hadoop/hdfs:/opt/hadoop-3.3.1/share/hadoop/hdfs/lib/*:/opt/hadoop-3.3.1/share/hadoop/hdfs/*:/opt/hadoop-3.3.1/share/hadoop/mapreduce/*:/opt/hadoop-3.3.1/share/hadoop/yarn:/opt/hadoop-3.3.1/share/hadoop/yarn/lib/*:/opt/hadoop-3.3.1/share/hadoop/yarn/*</value>
    </property>
    
    <!-- 忽略虚拟内存的检查,虚拟机上设置不容易出问题 -->       
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>    
</configuration>
yarn-site.xml 添加

 

7 mapred-site.xml

  路径同上,添加以下内容，文件默认为空的

<configuration>
    <!--指定mr运行在yarn上-->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    
    <!-- historyserver 是否运行不影响hadoop集群正常工作 只是为了更好查看历史运行信息的 -->
    <!-- 指定mapreduce jobhistory地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>hc2109:10020</value>
    </property>
    <description>MapReduce JobHistoryServer IPC host:port</description>
    
    <!-- 任务历史服务器的web地址 -->
    <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>hc2109:19888</value>
        <description>MapReduce JobHistoryServer Web UI host:port</description>
    </property>    
</configuration>

 

8 workers

路径同上, 文件内容改成本主机名， 表示hadoop集群工作节点. 在文件中添加

 

hc2109
hc2110
hc2111

 

集群分发

设置安装目录scp权限

# 分别在3台机器上执行赋权,接下来会执行scp,否则权限不够
# 如果不安装在/opt下,可以不用这样
sudo chmod 777 /opt

替代方案：  ssh root@hc2110 "chmod 777 /opt" , 需要对方机器root密码

 

将配置好的hadoop安装包分发到集群其他机器上

 

# 复制解压包到其他机器上,hc2109上执行
scp -r  /opt/hadoop-3.3.1  hadoop@hc2110:/opt
scp -r  /opt/hadoop-3.3.1  hadoop@hc2111:/opt

 

分发配置文件 /etc/profile, /etc/hosts

前提： 这3台机器的操作是同步的, 对应的配置文件时一样的，可以直接覆盖。 

以下操作在hc2109机器上进行

su # 切换到 root 用户

# 传输配置文件
scp /etc/profile root@hc2110:/etc/profile
scp /etc/profile root@hc2111:/etc/profile


# 使得配置文件生效
ssh root@hc2110 "source /etc/profile" # 需要对方机器root密码,连接对方机器的shell需要重新打开才能看到
ssh root@hc2111 "source /etc/profile"

备注:  上述操作 每一步都需要root密码。  可以和其他方案放在一起权衡选择

 /etc/hosts 可以按照上面一样。

启动hadoop和检验

格式化

hdfs namenode -format  

如果报错, 需要检查前面的配置漏了什么或者是否错误

启动

start-dfs.sh  # 启动hdfs, 在namenode 所在机器 core-site.xml/fs.defaultFS, 这里是hc2109

start-yarn.sh  # 启动yarn, 在resoucemanager 所在机器 yarn-site.xml/yarn.resourcemanager.hostname , 这里是hc2109

 

Web页面

打开检验一下安装是否成功

http://hc2109:9870/ # hdfs 

http://hc2109:8088/ # yarn

检验

执行下面的计算pi程序，如果能够成功 , 说明一切正常

# 执行检验程序
hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar pi 1 

 

wordcount  需要准备好 输入目录下的文件、输出目录,  其中 run1 由程序运行后自动创建

hadoop jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.1.jar wordcount /data/T/2021/wordcount /out/T/2021/wordcount/run1

 

 

 其他

需要添加 数据节点

添加 DataNode

  1. 不能 scp 原来机器上的 hadoop 安装包， 因为已经在下面创建运行数据存储目录了
  2.  新机器配置基础环境，包括ssh， 确保所有设置和前面的机器保持一样。
  3. 重新解压 hadoop 安装包  hadoop-3.3.1.tar.gz, 放入到 /opt目录下, 并创建运行时目录 tmp, dfs/name,dfs/data
  4. 在hc2109机器上的 workers文件中添加新节点， 然后将hadoop 配置文件重新分发到集群所有节点  scp   /opt/hadoop-3.3.1/etc/hadoop/* hadoop@hc2112:/opt/hadoop-3.3.1/etc/hadoop/
  5. 新机器 /etc/profile,  /etc/hosts 文件的改动和生效
  6. 重启 hdfs和yarn

参考

 

posted @ 2021-07-26 12:08  sunzebo  阅读(181)  评论(0)  编辑  收藏  举报