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分类: NOSQL

2015-03-24 10:46:34

使用yum安装CDH Hadoop集群 2013.04.06

Update:

  • 2014.07.21 添加 lzo 的安装
  • 2014.05.20 修改cdh4为cdh5进行安装。
  • 2014.10.22 添加安装 cdh5.2 注意事项。
    • 1、cdh5.2 发布了,其中 YARN 的一些配置参数做了修改,需要特别注意。
    • 2、Hive 的元数据如果使用 PostgreSql9.X,需要设置 standard_conforming_strings 为 off

环境

  • CentOS 6.4 x86_64
  • CDH 5.2.0
  • jdk1.6.0_31

集群规划为3个节点,每个节点的ip、主机名和部署的组件分配如下:

 192.168.56.121        cdh1     NameNode、Hive、ResourceManager、HBase
    192.168.56.122        cdh2     DataNode、SSNameNode、NodeManager、HBase
    192.168.56.123        cdh3     DataNode、HBase、NodeManager 

1. 准备工作

安装 Hadoop 集群前先做好下面的准备工作,在修改配置文件的时候,建议在一个节点上修改,然后同步到其他节点,例如:对于 hdfs 和 yarn ,在 NameNode 节点上修改然后再同步,对于 HBase,选择一个节点再同步。因为要同步配置文件和在多个节点启动服务,建议配置 ssh 无密码登陆。

1.1 配置hosts

CDH 要求使用 IPv4,IPv6 不支持。

禁用IPv6方法:

$ vim /etc/sysctl.conf #disable ipv6 net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=1
net.ipv6.conf.default.disable_ipv6=1
net.ipv6.conf.lo.disable_ipv6=1 

使其生效:

$ sysctl -p 

最后确认是否已禁用:

$ cat /proc/sys/net/ipv6/conf/all/disable_ipv6
1 

1、设置hostname,以cdh1为例

$ hostname cdh1 

2、确保/etc/hosts中包含ip和FQDN,如果你在使用DNS,保存这些信息到/etc/hosts不是必要的,却是最佳实践。

3、确保/etc/sysconfig/network中包含hostname=cdh1

4、检查网络,运行下面命令检查是否配置了hostname以及其对应的ip是否正确。

运行uname -a查看hostname是否匹配hostname命令运行的结果:

$ uname -a
Linux cdh1 2.6.32-358.23.2.el6.x86_64 #1 SMP Wed Oct 16 18:37:12 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux $ hostname
cdh1 

运行/sbin/ifconfig查看ip:

$ ifconfig
eth1      Link encap:Ethernet  HWaddr 08:00:27:75:E0:95  
          inet addr:192.168.56.121  Bcast:192.168.56.255  Mask:255.255.255.0
...... 

先安装bind-utils,才能运行host命令:

$ yum install bind-utils -y 

运行下面命令查看hostname和ip是否匹配:

$ host -v -t A `hostname` Trying "cdh1" ... ;; ANSWER SECTION:
cdh1. 60 IN A   192.168.56.121 

5、hadoop的所有配置文件中配置节点名称时,请使用hostname和不是ip

1.2 关闭防火墙

$ setenforce 0 $ vim /etc/sysconfig/selinux #修改SELINUX=disabled 

清空iptables

$ iptables -F 

1.3 时钟同步

搭建时钟同步服务器

这里选择 cdh1 节点为时钟同步服务器,其他节点为客户端同步时间到该节点。、

安装ntp:

$ yum install ntp 

修改 cdh1 上的配置文件 /etc/ntp.conf :

restrict default ignore   //默认不允许修改或者查询ntp,并且不接收特殊封包
restrict 127.0.0.1        //给于本机所有权限
restrict 192.168.56.0 mask 255.255.255.0 notrap nomodify  //给于局域网机的机器有同步时间的权限
server  192.168.56.121     # local clock
driftfile /var/lib/ntp/drift
fudge   127.127.1.0 stratum 10 

启动 ntp:

$ service ntpd start 

设置开机启动:

$ chkconfig ntpd on 

ntpq用来监视ntpd操作,使用标准的NTP模式6控制消息模式,并与NTP服务器通信。

ntpq -p 查询网络中的NTP服务器,同时显示客户端和每个服务器的关系。

$ ntpq -p
     remote           refid      st t when poll reach   delay   offset  jitter
==============================================================================
*LOCAL(1)        .LOCL.           5 l    6   64    1    0.000    0.000   0.000 
  • "* ":响应的NTP服务器和最精确的服务器。
  • "+":响应这个查询请求的NTP服务器。
  • "blank(空格)":没有响应的NTP服务器。
  • "remote" :响应这个请求的NTP服务器的名称。
  • "refid ":NTP服务器使用的更高一级服务器的名称。
  • "st":正在响应请求的NTP服务器的级别。
  • "when":上一次成功请求之后到现在的秒数。
  • "poll":当前的请求的时钟间隔的秒数。
  • "offset":主机通过NTP时钟同步与所同步时间源的时间偏移量,单位为毫秒(ms)。

客户端的配置

在cdh2和cdh3节点上执行下面操作:

$ ntpdate cdh1 

Ntpd启动的时候通常需要一段时间大概5分钟进行时间同步,所以在ntpd刚刚启动的时候还不能正常提供时钟服务,报错"no server suitable for synchronization found"。启动时候需要等待5分钟。

如果想定时进行时间校准,可以使用crond服务来定时执行。

00 1 * * * root /usr/sbin/ntpdate 192.168.56.121 >> /root/ntpdate.log 2>&1 

这样,每天 1:00 Linux 系统就会自动的进行网络时间校准。

1.4 安装jdk

以下是手动安装jdk,你也可以通过yum方式安装,见下文。

检查jdk版本

$ java -version 

如果其版本低于v1.6 update 31,则将其卸载

$ rpm -qa | grep java $ yum remove {java-1.*} 

验证默认的jdk是否被卸载

$ which java 

安装jdk,使用yum安装或者手动下载安装jdk-6u31-linux-x64.bin,下载地址:

$ yum install jdk -y 

创建符号连接

$ ln -s XXXXX/jdk1.6.0_31 /usr/java/latest $ ln -s /usr/java/latest/bin/java /usr/bin/java 

设置环境变量:

$ echo "export JAVA_HOME=/usr/java/latest" >>/root/.bashrc $ echo "export PATH=\$JAVA_HOME/bin:\$PATH" >> /root/.bashrc $ source /root/.bashrc 

验证版本

$ java -version
    java version "1.6.0_31" Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_31-b04) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 20.6-b01, mixed mode) 

检查环境变量中是否有设置JAVA_HOME

$ env | grep JAVA_HOME 

如果env中没有JAVA_HOME变量,则修改/etc/sudoers文件

$ vi /etc/sudoers
    Defaults env_keep+=JAVA_HOME 

1.5 设置本地yum源

你可以从下载 cdh4 的仓库压缩包,或者从 下载 cdh5 的仓库压缩包。

因为我是使用的centos操作系统,故这里使用的cdh5的centos6仓库,将其下载之后解压配置cdh的yum源:

[hadoop]
name=hadoop
baseurl=ftp://cdh1/cdh/5/
enabled=1
gpgcheck=0 

这里使用的是 ftp 搭建 yum 源,需要安装 ftp 服务,并将解压后的目录拷贝到 ftp 存放文件的目录下。

操作系统的yum源,建议你通过下载 centos 的 dvd 然后配置一个本地的 yum 源。

其实,在配置了CDH 的 yum 源之后,可以通过 yum 来安装 jdk,然后,设置 JAVA HOME:

$ yum install jdk -y 

2. 安装和配置HDFS

说明:

  • 根据文章开头的节点规划,cdh1 为NameNode节点和SecondaryNameNode
  • 根据文章开头的节点规划,cdh2 和 cdh3 为DataNode节点

在 NameNode 节点安装 hadoop-hdfs-namenode

$ yum install hadoop hadoop-hdfs hadoop-client hadoop-doc hadoop-debuginfo hadoop-hdfs-namenode 

在 NameNode 节点中选择一个节点作为 secondarynamenode ,并安装 hadoop-hdfs-secondarynamenode

$ yum install hadoop-hdfs-secondarynamenode -y 

在DataNode节点安装 hadoop-hdfs-datanode

$ yum install hadoop hadoop-hdfs hadoop-client hadoop-doc hadoop-debuginfo hadoop-hdfs-datanode -y 

配置 NameNode HA 请参考

2.1 修改hadoop配置文件

更多的配置信息说明,请参考 

  1. 在/etc/hadoop/conf/core-site.xml中设置fs.defaultFS属性值,该属性指定NameNode是哪一个节点以及使用的文件系统是file还是hdfs,格式:hdfs://:/,默认的文件系统是file:///
  2. 在/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml中设置dfs.permissions.superusergroup属性,该属性指定hdfs的超级用户,默认为hdfs,你可以修改为hadoop

配置如下:

/etc/hadoop/conf/core-site.xml:

 fs.defaultFS hdfs://cdh1:8020  

/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml:

 dfs.permissions.superusergroup hadoop  

2.2 指定本地文件目录

在hadoop中默认的文件路径以及权限要求如下:

目录                                  所有者       权限      默认路径
hadoop.tmp.dir                      hdfs:hdfs   drwx------  /var/hadoop
dfs.namenode.name.dir               hdfs:hdfs   drwx------  file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name
dfs.datanode.data.dir               hdfs:hdfs   drwx------  file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data
dfs.namenode.checkpoint.dir         hdfs:hdfs   drwx------  file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary 

说明你可以在hdfs-site.xml中只配置 `hadoop.tmp.dir`,也可以分别配置上面的路径。

这里使用分别配置的方式,hdfs-site.xml中配置如下:

 dfs.namenode.name.dir file:///data/dfs/nn   dfs.datanode.data.dir file:///data/dfs/dn  

NameNode上手动创建 dfs.name.dir 或 dfs.namenode.name.dir 的本地目录:

$ mkdir -p /data/dfs/nn 

DataNode上手动创建 dfs.data.dir 或 dfs.datanode.data.dir 的本地目录:

$ mkdir -p /data/dfs/dn 

修改上面目录所有者:

$ chown -R hdfs:hdfs /data/dfs/nn /data/dfs/dn 

hadoop的进程会自动设置 dfs.data.dir 或 dfs.datanode.data.dir,但是 dfs.name.dir 或 dfs.namenode.name.dir 的权限默认为755,需要手动设置为700。

故,修改上面目录权限:

$ chmod 700 /data/dfs/nn 

或者:

$ chmod go-rx /data/dfs/nn 

说明:

DataNode的本地目录可以设置多个,你可以设置 dfs.datanode.failed.volumes.tolerated 参数的值,表示能够容忍不超过该个数的目录失败。

2.3 配置 SecondaryNameNode

在 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml 中可以配置以下参数:

dfs.namenode.checkpoint.check.period
dfs.namenode.checkpoint.txns
dfs.namenode.checkpoint.dir
dfs.namenode.checkpoint.edits.dir
dfs.namenode.num.checkpoints.retained 

如果想配置SecondaryNameNode节点,请从NameNode中单独选择一台机器,然后做以下设置:

  • 将运行SecondaryNameNode的机器名称加入到masters
  • 在 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml 中加入如下配置:
 dfs.secondary.http.address cdh1:50090  

设置多个secondarynamenode,请参考multi-host-secondarynamenode-configuration.

2.4 开启回收站功能

回收站功能默认是关闭的,建议打开。

在 /etc/hadoop/conf/core-site.xml 中添加如下两个参数:

  • fs.trash.interval,该参数值为时间间隔,单位为分钟,默认为0,表示回收站功能关闭。该值表示回收站中文件保存多长时间,如果服务端配置了该参数,则忽略客户端的配置;如果服务端关闭了该参数,则检查客户端是否有配置该参数;
  • fs.trash.checkpoint.interval,该参数值为时间间隔,单位为分钟,默认为0。该值表示检查回收站时间间隔,该值要小于fs.trash.interval,该值在服务端配置。如果该值设置为0,则使用 fs.trash.interval 的值。

2.5 (可选)配置DataNode存储的负载均衡

在 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml 中配置以下三个参数(详细说明,请参考 ):

  • dfs.datanode.fsdataset. volume.choosing.policy
  • dfs.datanode.available-space-volume-choosing-policy.balanced-space-threshold
  • dfs.datanode.available-space-volume-choosing-policy.balanced-space-preference-fraction

2.6 开启WebHDFS

这里只在一个NameNode节点( CDH1 )上安装:

$ yum install hadoop-httpfs -y 

然后配置代理用户,修改 /etc/hadoop/conf/core-site.xml,添加如下代码:

 hadoop.proxyuser.httpfs.hosts *   hadoop.proxyuser.httpfs.groups *  

然后重启 Hadoop 使配置生效。

接下来,启动 HttpFS 服务:

$ service hadoop-httpfs start 

By default, HttpFS server runs on port 14000 and its URL is

简单测试,使用 curl 运行下面命令,并查看执行结果:

$ curl ""
{"Path":"\/user\/hdfs"} 

更多的 API,请参考 

2.7 配置LZO

下载repo文件到 /etc/yum.repos.d/:

  • 如果你安装的是 CDH4,请下载
  • 如果你安装的是 CDH5,请下载

然后,安装lzo:

$ yum install hadoop-lzo* impala-lzo  -y 

最后,在 /etc/hadoop/conf/core-site.xml 中添加如下配置:

 io.compression.codecs org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec   io.compression.codec.lzo.class com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec  

更多关于LZO信息,请参考:

2.8 (可选)配置Snappy

cdh 的 rpm 源中默认已经包含了 snappy ,直接安装即可。

在每个节点安装Snappy:

$ yum install snappy snappy-devel  -y 

然后,在 core-site.xml 中修改io.compression.codecs的值,添加 org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec :

 io.compression.codecs org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec  

使 snappy 对 hadoop 可用:

$ ln -sf /usr/lib64/libsnappy.so /usr/lib/hadoop/lib/native/ 

2.9 启动HDFS

将配置文件同步到每一个节点:

$ scp -r /etc/hadoop/conf root@cdh2:/etc/hadoop/ $ scp -r /etc/hadoop/conf root@cdh3:/etc/hadoop/ 

格式化NameNode:

$ sudo -u hdfs hadoop namenode -format 

在每个节点运行下面命令启动hdfs:

$ for x in `ls /etc/init.d/|grep  hadoop-hdfs` ; do service $x start ; done 

在 hdfs 运行之后,创建 /tmp 临时目录,并设置权限为 1777:

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /tmp $ sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R 1777 /tmp 

2.10 访问web

通过  可以访问 NameNode 页面。

3. 安装和配置YARN

节点规划

  • 根据文章开头的节点规划,cdh1 为resourcemanager节点
  • 根据文章开头的节点规划,cdh2 和 cdh3 为nodemanager节点
  • 为了简单,historyserver也装在 cdh1 节点上

安装服务

在 resourcemanager 节点安装:

$ yum install hadoop-yarn hadoop-yarn-resourcemanager -y 

在 nodemanager 节点安装:

$ yum install hadoop-yarn hadoop-yarn-nodemanager hadoop-mapreduce -y 

安装 historyserver:

$ yum install hadoop-mapreduce-historyserver hadoop-yarn-proxyserver -y 

修改配置参数

要想使用YARN,需要在 /etc/hadoop/conf/mapred-site.xml 中做如下配置:

 mapreduce.framework.name yarn  

配置resourcemanager的节点名称以及一些服务的端口号,修改/etc/hadoop/conf/yarn-site.xml:

 yarn.resourcemanager.resource-tracker.address cdh1:8031   yarn.resourcemanager.address cdh1:8032   yarn.resourcemanager.scheduler.address cdh1:8030   yarn.resourcemanager.admin.address cdh1:8033   yarn.resourcemanager.webapp.address cdh1:8088  

配置YARN进程:

  • yarn.nodemanager.aux-services,在CDH4中该值设为 mapreduce.shuffle,在CDH5中该值设为 mapreduce_shuffle
  • yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class,该值设为 org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
  • yarn.resourcemanager.hostname,该值设为 cdh1
  • yarn.log.aggregation.enable,该值设为 true
  • yarn.application.classpath,该值设为:
$HADOOP_CONF_DIR, $HADOOP_COMMON_HOME/*, $HADOOP_COMMON_HOME/lib/*, $HADOOP_HDFS_HOME/*, $HADOOP_HDFS_HOME/lib/*, $HADOOP_MAPRED_HOME/*, $HADOOP_MAPRED_HOME/lib/*, $HADOOP_YARN_HOME/*, $HADOOP_YARN_HOME/lib/* 

即,在 /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml 中添加如下配置:

 yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle   yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler   yarn.log-aggregation-enable true   yarn.application.classpath  $HADOOP_CONF_DIR,
    $HADOOP_COMMON_HOME/*,
    $HADOOP_COMMON_HOME/lib/*,
    $HADOOP_HDFS_HOME/*,
    $HADOOP_HDFS_HOME/lib/*,
    $HADOOP_MAPRED_HOME/*,
    $HADOOP_MAPRED_HOME/lib/*,
    $HADOOP_YARN_HOME/*,
    $HADOOP_YARN_HOME/lib/*    yarn.log.aggregation.enable true  

注意:

a. yarn.nodemanager.aux-services 的值在 cdh4 中应该为 mapreduce.shuffle,并配置参数yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class值为 org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler ,在cdh5中为mapreduce_shuffle,这时候请配置yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class参数

b. 这里配置了 yarn.application.classpath ,需要设置一些喜欢环境变量:

export HADOOP_HOME=/usr/lib/hadoop export HIVE_HOME=/usr/lib/hive export HBASE_HOME=/usr/lib/hbase export HADOOP_HDFS_HOME=/usr/lib/hadoop-hdfs export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/lib/hadoop-mapreduce export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME} export HADOOP_HDFS_HOME=/usr/lib/hadoop-hdfs export HADOOP_LIBEXEC_DIR=${HADOOP_HOME}/libexec export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop export HDFS_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop export HADOOP_YARN_HOME=/usr/lib/hadoop-yarn export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop 

配置文件路径

在hadoop中默认的文件路径以及权限要求如下:

目录                                                     所有者         权限             默认路径
yarn.nodemanager.local-dirs               yarn:yarn   drwxr-xr-x    ${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dir
yarn.nodemanager.log-dirs                   yarn:yarn     drwxr-xr-x      ${yarn.log.dir}/userlogs
yarn.nodemanager.remote-app-log-dir                                         hdfs://cdh1:8020/var/log/hadoop-yarn/apps 

在 /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml文件中添加如下配置:

 yarn.nodemanager.local-dirs file:///data/yarn/local   yarn.nodemanager.log-dirs file:///data/yarn/logs   yarn.nodemanager.remote-app-log-dir /yarn/apps  

创建本地目录

创建 yarn.nodemanager.local-dirs 和 yarn.nodemanager.log-dirs 参数对应的目录:

$ mkdir -p /data/yarn/{local,logs} $ chown -R yarn:yarn /data/yarn 

创建Log目录

在 hdfs 上创建 yarn.nodemanager.remote-app-log-dir 对应的目录:

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /yarn/apps
$ sudo -u hdfs hadoop fs -chown yarn:mapred /yarn/apps
$ sudo -u hdfs hadoop fs -chmod 1777 /yarn/apps 

配置History Server:

在 /etc/hadoop/conf/mapred-site.xml 中添加如下:

 mapreduce.jobhistory.address cdh1:10020   mapreduce.jobhistory.webapp.address cdh1:19888  

此外,确保 mapred 用户能够使用代理,在 /etc/hadoop/conf/core-site.xml 中添加如下参数:

 hadoop.proxyuser.mapred.groups *   hadoop.proxyuser.mapred.hosts *  

配置 Staging 目录:

在 /etc/hadoop/conf/mapred-site.xml 中配置参数 yarn.app.mapreduce.am.staging-dir(该值默认为:/tmp/hadoop-yarn/staging,请参见 mapred-default.xml):

 yarn.app.mapreduce.am.staging-dir /user  

并在 hdfs 上创建相应的目录:

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /user $ sudo -u hdfs hadoop fs -chmod 777 /user 

创建 history 子目录

可选的,你可以在 /etc/hadoop/conf/mapred-site.xml 设置以下两个参数:

  • mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir,该目录权限应该为1777,默认值为 ${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done_intermediate
  • mapreduce.jobhistory.done-dir,该目录权限应该为750,默认值为 ${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done

在 hdfs 上创建目录并设置权限:

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /user/history $ sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R 1777 /user/history $ sudo -u hdfs hadoop fs -chown mapred:hadoop /user/history 

验证 HDFS 结构:

$ sudo -u hdfs hadoop fs -ls -R / 

你应该看到如下结构:

drwxrwxrwt   - hdfs hadoop 0 2014-04-19 14:21 /tmp
drwxrwxrwx   - hdfs hadoop 0 2014-04-19 14:26 /user
drwxrwxrwt   - mapred hadoop 0 2014-04-19 14:31 /user/history
drwxr-x---   - mapred hadoop 0 2014-04-19 14:38 /user/history/done
drwxrwxrwt   - mapred hadoop 0 2014-04-19 14:48 /user/history/done_intermediate
drwxr-xr-x   - hdfs   hadoop 0 2014-04-19 15:31 /yarn
drwxrwxrwt   - yarn   mapred 0 2014-04-19 15:31 /yarn/apps 

看到上面的目录结构,你就将NameNode上的配置文件同步到其他节点了,并且启动 yarn 的服务。

同步配置文件

同步配置文件到整个集群:

$ scp -r /etc/hadoop/conf root@cdh2:/etc/hadoop/ $ scp -r /etc/hadoop/conf root@cdh3:/etc/hadoop/ 

启动服务

在 cdh1 节点启动 mapred-historyserver :

$ /etc/init.d/hadoop-mapreduce-historyserver start 

在每个节点启动 YARN :

$ for x in `ls /etc/init.d/|grep hadoop-yarn` ; do service $x start ; done 

为每个 MapReduce 用户创建主目录,比如说 hive 用户或者当前用户:

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/$USER $ sudo -u hdfs hadoop fs -chown $USER /user/$USER 

设置 HADOOP_MAPRED_HOME ,或者把其加入到 hadoop 的配置文件中

$ export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/lib/hadoop-mapreduce 

访问 web

通过  可以访问 Yarn 的管理页面。

通过  可以访问 JobHistory 的管理页面。

查看在线的节点:。

运行下面的测试程序,看是否报错:

# Find how many jars name ending with examples you have inside location /usr/lib/ $ find /usr/lib/ -name "*hadoop*examples*.jar" # To list all the class name inside jar $ find /usr/lib/ -name "hadoop-examples.jar" | xargs -0 -I '{}' sh -c 'jar tf {}' # To search for specific class name inside jar $ find /usr/lib/ -name "hadoop-examples.jar" | xargs -0 -I '{}' sh -c 'jar tf {}' | grep -i wordcount.class # 运行 randomwriter 例子 $ sudo -u hdfs hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar randomwriter out 

4. 安装 Zookeeper

简单说明:

Zookeeper 至少需要3个节点,并且节点数要求是基数,这里在所有节点上都安装 Zookeeper。

安装

在每个节点上安装zookeeper

$ yum install zookeeper* -y 

修改配置文件

设置 zookeeper 配置 /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg

maxClientCnxns=50
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/var/lib/zookeeper
clientPort=2181
server.1=cdh1:2888:3888
server.2=cdh3:2888:3888
server.3=cdh3:2888:3888 

同步配置文件

将配置文件同步到其他节点:

$ scp -r /etc/zookeeper/conf root@cdh2:/etc/zookeeper/ $ scp -r /etc/zookeeper/conf root@cdh3:/etc/zookeeper/ 

初始化并启动服务

在每个节点上初始化并启动 zookeeper,注意 n 的值需要和 zoo.cfg 中的编号一致。

在 cdh1 节点运行

$ service zookeeper-server init --myid=1 $ service zookeeper-server start 

在 cdh2 节点运行

$ service zookeeper-server init --myid=2 $ service zookeeper-server start 

在 cdh3 节点运行

$ service zookeeper-server init --myid=3
$ service zookeeper-server start 

测试

通过下面命令测试是否启动成功:

$ zookeeper-client -server cdh1:2181 

5. 安装 HBase

HBase 依赖 ntp 服务,故需要提前安装好 ntp。

安装前设置

1)修改系统 ulimit 参数:

在 /etc/security/limits.conf 中添加下面两行并使其生效:

hdfs  -       nofile  32768
hbase -       nofile  32768 

2)修改 dfs.datanode.max.xcievers

在 hdfs-site.xml 中修改该参数值,将该值调整到较大的值:

 dfs.datanode.max.xcievers 8192  

安装

在每个节点上安装 master 和 regionserver

$ yum install hbase hbase-master hbase-regionserver -y 

如果需要你可以安装 hbase-rest、hbase-solr-indexer、hbase-thrift

修改配置文件

修改 hbase-site.xml文件,关键几个参数及含义如下:

  • hbase.distributed:是否为分布式模式
  • hbase.rootdir:HBase在hdfs上的目录路径
  • hbase.tmp.dir:本地临时目录
  • hbase.zookeeper.quorum:zookeeper集群地址,逗号分隔
  • hbase.hregion.max.filesize:hregion文件最大大小
  • hbase.hregion.memstore.flush.size:memstore文件最大大小

另外,在CDH5中建议关掉Checksums(见)以提高性能,修改为如下:

  hbase.regionserver.checksum.verify false   hbase.hstore.checksum.algorithm NULL  

最后的配置如下,供参考:

  hbase.cluster.distributed true   hbase.rootdir hdfs://cdh1:8020/hbase   hbase.tmp.dir /data/hbase   hbase.zookeeper.quorum cdh1,cdh2,cdh3   hbase.hregion.max.filesize 536870912   hbase.hregion.memstore.flush.size 67108864   hbase.regionserver.lease.period 600000   hbase.client.retries.number 3   hbase.regionserver.handler.count 100   hbase.hstore.compactionThreshold 10   hbase.hstore.blockingStoreFiles 30   hbase.regionserver.checksum.verify false   hbase.hstore.checksum.algorithm NULL   

在 hdfs 中创建 /hbase 目录

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /hbase $ sudo -u hdfs hadoop fs -chown hbase:hbase /hbase 

设置 crontab 定时删除日志:

$ crontab -e
* 10 * * * cd /var/log/hbase/; rm -rf `ls /var/log/hbase/|grep -P 'hbase\-hbase\-.+\.log\.[0-9]'\`>> /dev/null & 

同步配置文件

将配置文件同步到其他节点:

$ scp -r /etc/hbase/conf root@cdh2:/etc/hbase/ $ scp -r /etc/hbase/conf root@cdh3:/etc/hbase/ 

创建本地目录

在 hbase-site.xml 配置文件中配置了 hbase.tmp.dir 值为 /data/hbase,现在需要在每个 hbase 节点创建该目录并设置权限:

$ mkdir /data/hbase $ chown -R hbase:hbase /data/hbase/ 

启动HBase

$ for x in `ls /etc/init.d/|grep hbase` ; do service $x start ; done 

访问web

通过  可以访问 RegionServer 页面,然后通过该页面可以知道哪个节点为 Master,然后再通过 60010 端口访问 Master 管理界面。

6. 安装hive

在一个 NameNode 节点上安装 hive:

$ yum install hive hive-metastore hive-server2 hive-jdbc hive-hbase  -y 

在其他 DataNode 上安装:

$ yum install hive hive-server2 hive-jdbc hive-hbase -y 

安装postgresql

这里使用 postgresq l数据库来存储元数据,如果你想使用 mysql 数据库,请参考下文。

手动安装、配置 postgresql 数据库,请参考 手动安装Cloudera Hive CDH

yum 方式安装:

$ yum install postgresql-server -y 

初始化数据库:

$ service postgresql initdb 

修改配置文件postgresql.conf,修改完后内容如下:

$ cat /var/lib/pgsql/data/postgresql.conf | grep -e listen -e standard_conforming_strings listen_addresses = '*' standard_conforming_strings = off 

修改 /var/lib/pgsql/data/pg_hba.conf,添加以下一行内容:

 host    all         all         0.0.0.0/0                     trust 

启动数据库

#配置开启启动 $ chkconfig postgresql on $ service postgresql start 

安装jdbc驱动

$ yum install postgresql-jdbc -y $ ln -s /usr/share/java/postgresql-jdbc.jar /usr/lib/hive/lib/postgresql-jdbc.jar 

创建数据库和用户

 bash# su postgres
    bash$ psql postgres=# CREATE USER hiveuser WITH PASSWORD 'redhat'; postgres=# CREATE DATABASE metastore owner=hiveuser; postgres=# GRANT ALL privileges ON DATABASE metastore TO hiveuser; postgres=# \q; bash$ psql  -U hiveuser -d metastore postgres=# \i /usr/lib/hive/scripts/metastore/upgrade/postgres/hive-schema-0.13.0.postgres.sql SET
    SET
    .. 

注意:
创建的用户为hiveuser,密码为redhat,你可以按自己需要进行修改。
初始化数据库的 sql 文件请根据 cdh 版本进行修改,这里我的 cdh 版本是5.2.0,对应的文件是 ive-schema-0.13.0.postgres.sql

这时候的hive-site.xml文件内容如下:

  javax.jdo.option.ConnectionURL jdbc:postgresql://localhost/metastore   javax.jdo.option.ConnectionDriverName org.postgresql.Driver   javax.jdo.option.ConnectionUserName hiveuser   javax.jdo.option.ConnectionPassword redhat   datanucleus.autoCreateSchema false   mapreduce.framework.name yarn   yarn.resourcemanager.resource-tracker.address cdh1:8031   hive.files.umask.value 0002   hive.exec.reducers.max 999   hive.auto.convert.join true   hive.metastore.schema.verification true   hive.metastore.warehouse.dir /user/hive/warehouse   hive.warehouse.subdir.inherit.perms true   hive.metastore.uris thrift://cdh1:9083   hive.metastore.server.min.threads 200   hive.metastore.server.max.threads 100000   hive.metastore.client.socket.timeout 3600   hive.support.concurrency true   hive.zookeeper.quorum cdh1,cdh2,cdh3   hive.server2.thrift.min.worker.threads 5   hive.server2.thrift.max.worker.threads 100   

默认情况下,hive-server和 hive-server2 的 thrift 端口都未10000,如果要修改 hive-server2 thrift 端口,请添加:

 hive.server2.thrift.port 10001  

如果要设置运行 hive 的用户为连接的用户而不是启动用户,则添加:

 hive.server2.enable.impersonation true  

并在 core-site.xml 中添加:

 hadoop.proxyuser.hive.hosts *   hadoop.proxyuser.hive.groups *  

安装mysql

yum方式安装mysql:

$ yum install mysql mysql-devel mysql-server mysql-libs -y 

启动数据库:

#配置开启启动 $ chkconfig mysqld on $ service mysqld start 

安装jdbc驱动:

$ yum install mysql-connector-java $ ln -s /usr/share/java/mysql-connector-java.jar /usr/lib/hive/lib/mysql-connector-java.jar 

我是在 cdh1 节点上创建 mysql 数据库和用户:

$ mysql -e "  CREATE DATABASE metastore;  USE metastore;  SOURCE /usr/lib/hive/scripts/metastore/upgrade/mysql/hive-schema-0.13.0.mysql.sql;  CREATE USER 'hiveuser'@'localhost' IDENTIFIED BY 'redhat';  GRANT ALL PRIVILEGES ON metastore.* TO 'hiveuser'@'localhost';  GRANT ALL PRIVILEGES ON metastore.* TO 'hiveuser'@'cdh1';  FLUSH PRIVILEGES; " 

注意:创建的用户为 hiveuser,密码为 redhat ,你可以按自己需要进行修改。

修改 hive-site.xml 文件中以下内容:

  javax.jdo.option.ConnectionURL jdbc:mysql://cdh1:3306/metastore?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8   javax.jdo.option.ConnectionDriverName com.mysql.jdbc.Driver  

配置hive

修改/etc/hadoop/conf/hadoop-env.sh,添加环境变量 HADOOP_MAPRED_HOME,如果不添加,则当你使用 yarn 运行 mapreduce 时候会出现 UNKOWN RPC TYPE 的异常

export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/lib/hadoop-mapreduce 

在 hdfs 中创建 hive 数据仓库目录:

  • hive 的数据仓库在 hdfs 中默认为 /user/hive/warehouse,建议修改其访问权限为 1777,以便其他所有用户都可以创建、访问表,但不能删除不属于他的表。
  • 每一个查询 hive 的用户都必须有一个 hdfs 的 home 目录( /user 目录下,如 root 用户的为 /user/root)
  • hive 所在节点的 /tmp 必须是 world-writable 权限的。

创建目录并设置权限:

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/hive $ sudo -u hdfs hadoop fs -chown hive /user/hive $ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse $ sudo -u hdfs hadoop fs -chmod 1777 /user/hive/warehouse $ sudo -u hdfs hadoop fs -chown hive /user/hive/warehouse 

启动hive-server和metastore:

$ service hive-metastore start $ service hive-server start $ service hive-server2 start 

测试:

$ hive -e 'create table t(id int);' $ hive -e 'select * from t limit 2;' $ hive -e 'select id from t;' 

访问beeline:

$ /usr/lib/hive/bin/beeline
    beeline> !connect jdbc:hive2://localhost:10000 username password org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
    0: jdbc:hive2://localhost:10000> SHOW TABLES; show tables; +-----------+ | tab_name | +-----------+
    +-----------+
    No rows selected (0.238 seconds) 0: jdbc:hive2://localhost:10000> 

其 sql语法参考,在这里,你不能使用HiveServer的sql语句

与hbase集成

先安装 hive-hbase:

$ yum install hive-hbase -y 

如果你是使用的 cdh4,则需要在 hive shell 里执行以下命令添加 jar:

$ ADD JAR /usr/lib/hive/lib/zookeeper.jar; $ ADD JAR /usr/lib/hive/lib/hbase.jar; $ ADD JAR /usr/lib/hive/lib/hive-hbase-handler-.jar $ ADD JAR /usr/lib/hive/lib/guava-11.0.2.jar; 

说明: guava 包的版本以实际版本为准。

如果你是使用的 cdh5,则需要在 hive shell 里执行以下命令添加 jar:

ADD JAR /usr/lib/hive/lib/zookeeper.jar;
ADD JAR /usr/lib/hive/lib/hive-hbase-handler.jar;
ADD JAR /usr/lib/hbase/lib/guava-12.0.1.jar;
ADD JAR /usr/lib/hbase/hbase-client.jar;
ADD JAR /usr/lib/hbase/hbase-common.jar;
ADD JAR /usr/lib/hbase/hbase-hadoop-compat.jar;
ADD JAR /usr/lib/hbase/hbase-hadoop2-compat.jar;
ADD JAR /usr/lib/hbase/hbase-protocol.jar;
ADD JAR /usr/lib/hbase/hbase-server.jar; 

以上你也可以在 hive-site.xml 中通过 hive.aux.jars.path 参数来配置,或者你也可以在 hive-env.sh 中通过 export HIVE_AUX_JARS_PATH= 来设置。

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