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hadoop基础搭建（hadoop+hive+hbase+zk）（一）

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ps：如果没有标注root的，全部使用hadoop用户进行安装

一、基础环境&插件安装（root）

  1. 可以直接下载我这边上传的相关包，包括搭建过程中的一些缺失包、在线yum源的一些tpm包以及ranger编译后的包。hadoop的一些基础包这边就不上传了。比如hadoop包，因为太大了，这边有提供了下载地址，可自行下载。
  2. 创建文件夹并上传需要的rpm包：mkdir /opt/rpm
  3. 安装：rpm -Uvh --force --nodeps *.rpm
  4. 所有的rpm包都是后续yum源下载的包，如果有遗漏的，可以直接使用yum源下载，如果是无网络线上环境可以参照https://blog.csdn.net/weixin_40496191/article/details/124508488进行无网络rpm安装
  5. 关闭防火墙1）systemctl stop firewalld2）systemctl disable firewalld.service
  6. 新建用户：useradd hadoop
  7. 设置密码：passwd hadoop -->ffcsict123
  8. 切换hadoop用户
  9. 在/home/hadoop 目录下创建 module 和 software 文件夹（software 用于存放软件安装包，而 module 用于存放解压后的文件包）1）mkdir /home/hadoop/module2）mkdir /home/hadoop/software
  10. 修改 module、software 文件夹的所属主和所属组均为 hadoop用户
chown hadoop:hadoop /home/hadoop/modulechown hadoop:hadoop /home/hadoop/software
  1. 查看 module、software 文件夹的所有者和所属组：ll

二、创建启动脚本，后续使用

  1. journalnode脚本：vi /home/hadoop/journalnode.shchmod u+x /home/hadoop/journalnode.shif[ $# -lt 1] then echo "No Args Input..." exit ; fi case $1 in "start") echo " =================== 启动 journalnode 集群 ===================" echo " --------------- 启动 node10 ---------------" ssh node10 "/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode" echo " --------------- 启动 node11 ---------------" ssh node11 "/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode" echo " --------------- 启动 node12 ---------------" ssh node12 "/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/sbin/hadoop-daemon.sh start journalnode";;"stop") echo " =================== 关闭 journalnode 集群 ===================" echo " --------------- 关闭 node10 ---------------" ssh node10 "/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode" echo " --------------- 关闭 node11 ---------------" ssh node11 "/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode" echo " --------------- 关闭 node12 ---------------" ssh node12 "/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/sbin/hadoop-daemon.sh stop journalnode";;*) echo "Input Args Error...";; esac
  2. hadoop脚本：vi /home/hadoop/hadoop.shchmod u+x /home/hadoop/hadoop.sh#!/bin/bash if[ $# -lt 1] then echo "No Args Input..." exit ; fi case $1 in "start") echo " =================== 启动 hadoop 集群 ===================" echo " --------------- 启动 hdfs ---------------" ssh node10 "/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/sbin/start-dfs.sh" echo " --------------- 启动 yarn ---------------" ssh node11 "/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/sbin/start-yarn.sh" echo " --------------- 启动 historyserver ---------------" ssh node10 "/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/bin/mapred --daemon start historyserver";;"stop") echo " =================== 关闭 hadoop 集群 ===================" echo " --------------- 关闭 historyserver ---------------" ssh node10 "/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/bin/mapred --daemon stop historyserver" echo " --------------- 关闭 yarn ---------------" ssh node11 "/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/sbin/stop-yarn.sh" echo " --------------- 关闭 hdfs ---------------" ssh node10 "/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/sbin/stop-dfs.sh";;*) echo "Input Args Error...";; esac
  3. zookeeper脚本：vi /home/hadoop/zookeeper.shchmod u+x /home/hadoop/zookeeper.sh#!/bin/bash if[ $# -lt 1] then echo "No Args Input..." exit ; fi case $1 in "start") echo " =================== 启动 node10 ===================" ssh node10 "/home/hadoop/zookeeper/apache-zookeeper-3.6.3-bin/bin/zkServer.sh start" echo " =================== 启动 node11 ===================" ssh node11 "/home/hadoop/zookeeper/apache-zookeeper-3.6.3-bin/bin/zkServer.sh start" echo " =================== 启动 node12 ===================" ssh node12 "/home/hadoop/zookeeper/apache-zookeeper-3.6.3-bin/bin/zkServer.sh start";;"stop") echo " =================== 关闭 node10 ===================" ssh node10 "/home/hadoop/zookeeper/apache-zookeeper-3.6.3-bin/bin/zkServer.sh stop" echo " =================== 关闭 node11 ===================" ssh node11 "/home/hadoop/zookeeper/apache-zookeeper-3.6.3-bin/bin/zkServer.sh stop" echo " =================== 关闭 node12 ===================" ssh node12 "/home/hadoop/zookeeper/apache-zookeeper-3.6.3-bin/bin/zkServer.sh stop";;*) echo "Input Args Error...";; esac
  4. hbase脚本：vi /home/hadoop/hbase.shchmod u+x /home/hadoop/hbase.sh#!/bin/bashif[ $# -lt 1]then echo "No Args Input..." exit ;ficase $1 in"start") echo " =================== 启动hbaes集群 ===================" cd /home/hadoop/hbase/hbase-2.1.0/bin ./start-hbase.sh;;"stop") echo " =================== 关闭hbase集群 ===================" cd /home/hadoop/hbase/hbase-2.1.0/bin ./stop-hbase.sh;;*) echo "Input Args Error...";;esac

三、安装JDK（root）

  1. 上传jdk-8u291-linux-x64.tar.gz包到linux服务
  2. 解压jdk：tar -xvf jdk-8u291-linux-x64.tar.gz
  3. 配置jdk环境变量：vi /etc/profile，在最后加上以下几行JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_291PATH=$PATH:$JAVA_HOME/binCLASSPATH=:$JAVA_HOME/libexport JAVA_HOMEPATHCLASSPATH
  4. 重新导入环境变量配置：source /etc/profile
  5. 检查JDK是否安装成功，能看到相关版本信息即安装成功：java -version在这里插入图片描述

四、安装Hadoop

  1. 下载hadoop-3.2.2.tar.gz：http://archive.apache.org/dist/hadoop/core/
  2. 上传至/home/hadoop/module
  3. 解压：tar -xvf hadoop-3.2.2.tar.gz
  4. 配置hadoop环境变量（使用root用户修改）：vi /etc/profile，在最后加上以下几行```export HADOOP_HOME=/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/binexport PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbinexport HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath````
  5. 重新导入环境变量配置（使用root、hadoop分别刷新）：source /etc/profile
  6. 查看版本，看看是否成功：hadoop version在这里插入图片描述

五、安装 rsync（root）

  1. 安装：忽略，第一步已经rpm安装
  2. 启动 rsync 并设置开机自启：systemctl start rsyncd.servicesystemctl enable rsyncd.service
  3. 修改配置文件：vi /etc/rsyncd.conf# 运行RSYNC守护进程的用户uid = hadoop# 运行RSYNC守护进程的组gid = hadoop#不使用chrootuse chroot = no# 最大连接数为4max connections =4# CentOS7中yum安装不需指定pid file 否则报错# pid file =/var/run/rsyncd.pid# 指定锁文件lock file=/var/run/rsyncd.lock# 指定日志文件log file =/var/log/rsyncd.logexclude = lost+found/transfer logging = yes# 超时时间timeout =900# 同步时跳过没有权限的目录ignore nonreadable = yes# 传输时不压缩的文件dont compress =*.gz *.tgz *.zip *.z *.Z *.rpm *.deb *.bz2
  4. 重启rsync： systemctl restart rsyncd.service

六、网络配置（4台服务器，root）

  1. 克隆三台机子
  2. 主机名和IP分配（根据自己的需求分配）主机名node10node11node12node13IP地址192.168.248.10192.168.248.11192.168.248.12192.168.248.13
  3. 修改 UUID 和 IP地址：vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33ps：可通过uuidgen获取UUIDTYPE=EthernetPROXY_METHOD=noneBROWSER_ONLY=yesNAME=ens33UUID=91f1d9bd-946d-42da-a54f-76ac44cc965cDEVICE=ens33ONBOOT=yesIPADDR=192.168.248.10GATEWAY=192.168.248.254NETMAST=255.255.255.0DNS1=8.8.8.8ZONE=public
  4. 修改主机名：vi /etc/hostname（每台都要）在这里插入图片描述
  5. 修改主机名称映射文件（hosts）：vi /etc/hosts127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6192.168.248.10 node10192.168.248.11 node11192.168.248.12 node12192.168.248.13 node13
  6. 重置网络：service network restart

七、rsync脚本配置（root）

  1. mkdir /home/hadoop/rsync
  2. vi /home/hadoop/rsync/xsync
  3. 赋予xsync脚本可执行权限：chmod u+x /home/hadoop/rsync/xsync
  4. 测试xsync：/home/hadoop/rsync/xsync /home/hadoop/rsync在这里插入图片描述

八、免密登录配置（4台服务器）

  1. 生成公钥和私钥：ssh-keygen -t rsa直接一直回车即可
  2. 将公钥拷贝至本机以及其他节点中ffcsict1231）ssh-copy-id node102）ssh-copy-id node113）ssh-copy-id node124）ssh-copy-id node13
  3. 测试：ssh node12

九、zk集群搭建（10、11、12）

zookeeper下载：https://zookeeper.apache.org/releases.html#download

  1. 创建文件夹：mkdir /home/hadoop/zookeeper
  2. 进入目录：cd /home/hadoop/zookeeper
  3. 上传安装包：apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz
  4. 解压：tar -xvf apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz
  5. 创建zookeeper数据文件夹：mkdir /home/hadoop/zookeeper/tmp(自定义)
  6. 进入配置文件目录：cd /home/hadoop/zookeeper/apache-zookeeper-3.6.3-bin/conf
  7. 将“zoo_sample.cfg”重命名为“zoo.cfg”，并打开配置：mv zoo_sample.cfg zoo.cfg4.1 打开zoo.cfg，修改数据文件夹地址：dataDir=/home/hadoop/zookeeper/tmp4.2 打开zoo.cfg，如果需要变更zookeeper端口号，可修改：clientPort=端口号，默认21814.3 打开zoo.cfg，修改8080端口：admin.serverPort=8888（无用端口）4.4 打开zoo.cfg，添加集群配置#ip+数据同步+通信端口,保证zookeeper、数据同步、通信端口三个端口不同server.1=0.0.0.0:2888:3888server.2=192.168.248.11:2888:3888server.3=192.168.248.12:2888:3888``````#ip+数据同步+通信端口,保证zookeeper、数据同步、通信端口三个端口不同server.1=192.168.248.10:2888:3888server.2=192.168.248.11:2888:3888server.3=192.168.248.12:2888:3888
  8. 修改配置文件：vi /home/hadoop/zookeeper/apache-zookeeper-3.6.3-bin/bin/zkEnv.sh首行添加JAVA_HOME路径的申明JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_291
  9. 进入zookeeper数据文件目录：cd /home/hadoop/zookeeper/tmp
  10. 新建myid并且写入对应的myid，myid为第7步对应的数字（server.数字）
服务器192.168.248.10：echo 1> myid
服务器192.168.248.11：echo 2> myid
服务器192.168.248.12：echo 3> myid
  1. 启动zookeeper脚本：cd /home/hadoop --> ./zookeeper.sh start
  2. 查看主从状态：/home/hadoop/zookeeper/apache-zookeeper-3.6.3-bin/bin/zkServer.sh status在这里插入图片描述

十、hadoop集群配置（4台服务器）

  1. 节点功能ps：NameNode、SecondaryNameNod和ResourceManage很耗内存资源，建议不要配置在同一节点上node10node11node12node13HDFSNameNodeNameNodeDataNodeDataNodeYARNResourceManagerResourceManagerNodeManagerNodeManagerhbaseHMasterHMaster、HRegionServerHRegionServerHRegionServerhivehivemysqlmysqlzookeeperzookeeperzookeeperzookeeper
  2. 修改核心配置文件：vi /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/etc/hadoop/core-site.xml在中间添加配置<!-- 指定 NameNode 的地址 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://mycluster</value></property><!-- 指定 hadoop 数据的存储目录 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/data</value></property><!-- 配置 HDFS 网页登录使用的静态用户为 hadoop --><property><name>hadoop.http.staticuser.user</name><value>hadoop</value></property><!-- 考虑配置，整合hive 用户代理设置 --><property><name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name><value>*</value></property><property><name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name><value>*</value></property><property><name>ha.zookeeper.quorum</name><value>node10:2181,node11:2181,node12:2181</value></property><property><name>ha.zookeeper.session-timeout.ms</name><value>10000</value></property>
  3. 修改HDFS配置文件：vi /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml在标签中添加配置<!-- 副本数dfs.replication默认值3，可不配置 --><property><name>dfs.replication</name><value>3</value></property><!-- 节点数据存储地址 --><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/namenode/data</value></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/datanode/data</value></property><!-- 主备配置 --><!-- 为namenode集群定义一个services name --><property><name>dfs.nameservices</name><value>mycluster</value></property><!-- 声明集群有几个namenode节点 --><property><name>dfs.ha.namenodes.mycluster</name><value>nn1,nn2</value></property><!-- 指定 RPC通信地址 的地址 --><property><name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn1</name><value>node10:8020</value></property><!-- 指定 RPC通信地址 的地址 --><property><name>dfs.namenode.rpc-address.mycluster.nn2</name><value>node11:8020</value></property><!-- http通信地址 web端访问地址 --><property><name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn1</name><value>node10:50070</value></property><!-- http通信地址 web 端访问地址 --><property><name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name><value>node11:50070</value></property><!-- 声明journalnode集群服务器 --><property><name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name><value>qjournal://node10:8485;node11:8485;node12:8485/mycluster</value></property><!-- 声明journalnode服务器数据存储目录 --><property><name>dfs.journalnode.edits.dir</name><value>/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/journalnode/data</value></property><!-- 开启NameNode失败自动切换 --><property><name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name><value>true</value></property><!-- 隔离：同一时刻只能有一台服务器对外响应 --><property><name>dfs.ha.fencing.methods</name><value> sshfence shell(/bin/true)</value></property><!-- 配置失败自动切换实现方式,通过ConfiguredFailoverProxyProvider这个类实现自动切换 --><property><name>dfs.client.failover.proxy.provider.mycluster</name><value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value></property><!-- 指定上述选项ssh通讯使用的密钥文件在系统中的位置。 --><property><name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name><value>/root/.ssh/id_rsa</value></property><!-- 配置sshfence隔离机制超时时间（active坏了之后，standby如果没有在30秒之内未连接上，那么standby将变成active） --><property><name>dfs.ha.fencing.ssh.connect-timeout</name><value>30000</value></property><!-- 开启hdfs允许创建目录的权限，配置hdfs-site.xml --><property><name>dfs.permissions.enabled</name><value>false</value></property><!-- 使用host+hostName的配置方式 --><property><name>dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-check</name><value>false</value></property>
  4. 修改YARN配置文件：vi /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/etc/hadoop/yarn-site.xml根据虚拟机内存进行设置，参照：https://blog.csdn.net/u010452388/article/details/98234147在标签中添加配置```<property><name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name><value>12</value></property><property><name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name><value>10240</value></property><property><name>yarn.log.server.url</name><value>http://node10:19888/jobhistory/logs</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value></property><property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>86400</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name><value>true</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name><value>my-yarn-cluster</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name><value>rm1,rm2</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name><value>node10</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name><value>node11</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name><value>node10:8088</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name><value>node11:8088</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.zk-address</name><value>node10:2181,node11:2181,node12:2181</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name><value>true</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.store.class</name><value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value></property><property><name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name><value>2048</value></property><property><name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name><value>2048</value></property><property><name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name><value>2.1</value></property><property><name>mapred.child.java.opts</name><value>-Xmx1024m</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.address.rm1</name><value>node10:8032</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm1</name><value>node10:8030</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm1</name><value>node10:8031</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm1</name><value>node10:8033</value></property><property><name>yarn.nodemanager.address.rm1</name><value>node10:8041</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.address.rm2</name><value>node11:8032</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name><value>node11:8030</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address.rm2</name><value>node11:8031</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.admin.address.rm2</name><value>node11:8033</value></property><property><name>yarn.nodemanager.address.rm2</name><value>node11:8041</value></property><property><name>yarn.nodemanager.localizer.address</name><value>0.0.0.0:8040</value></property><property><description>NMWebapp address.</description><name>yarn.nodemanager.webapp.address</name><value>0.0.0.0:8042</value></property><property><name>yarn.nodemanager.address</name><value>${yarn.resourcemanager.hostname}:8041</value></property><property><name>yarn.application.classpath</name><value>/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/etc/hadoop:/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/share/hadoop/common/lib/*:/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/share/hadoop/common/*:/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/share/hadoop/hdfs:/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/share/hadoop/hdfs/lib/*:/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/share/hadoop/hdfs/*:/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/share/hadoop/mapreduce/lib/*:/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/share/hadoop/mapreduce/*:/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/share/hadoop/yarn:/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/share/hadoop/yarn/lib/*:/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/share/hadoop/yarn/*</value> </property> ```
  5. 修改MapReduce配置文件：vi /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/etc/hadoop/mapred-site.xml在标签中添加如下配置<!-- 指定 MapReduce 程序运行在 Yarn 上 --><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property><!-- 历史服务器端地址 --><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>node10:10020</value></property><!-- 历史服务器 web 端地址 --><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>node10:19888</value></property>
  6. 修改workers配置文件，指定从节点信息：vi /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/etc/hadoop/workersps：文件中添加的内容结尾不能有空格，文件中也不能有空行node12node13
  7. 创建pid目录：mkdir /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/pids
  8. 添加用户配置：vi /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/etc/hadoop/hadoop-env.sh，在最后添加export HDFS_NAMENODE_USER=hadoop export HDFS_DATANODE_USER=hadoop export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=hadoop export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=hadoop export YARN_NODEMANAGER_USER=hadoop export JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_291 export HADOOP_PID_DIR=/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/pids#以下内容暂时忽略，不用添加 #HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs#HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
  9. vi /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/etc/hadoop/yarn-env.sh export YARN_PID_DIR=/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/pids
  10. vi /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/sbin/start-dfs.sh和stop-dfs.sh，在头部添加以下内容
HDFS_ZKFC_USER=hadoop
HDFS_JOURNALNODE_USER=hadoop
HDFS_NAMENODE_USER=hadoop
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=hadoop
HDFS_DATANODE_USER=hadoop
HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hadoop
#HADOOP_SECURE_DN_USER=hadoop
  1. vi /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/sbin/start-yarn.sh和stop-yarn.sh，在头部添加以下内容#HADOOP_SECURE_DN_USER=hadoopHDFS_DATANODE_SECURE_USER=hadoopYARN_NODEMANAGER_USER=hadoopYARN_RESOURCEMANAGER_USER=hadoop
  2. 分发到其他节点：xsync /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/etc/hadoop/
  3. 进入路径：cd /home/hadoop
  4. 启动Journalnode脚本：./journalnode.sh start
  5. 初始化NameNode（删除所有节点的/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/data和logs目录）1）cd /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/2）hdfs namenode -format
  6. 将初始化生成的数据拷贝到node11节点（dfs.namenode.name.dir属性）：/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/namenodeps：如果是用root用户拷贝的，需要重新赋权 chown -R hadoop:hadoop /home/hadoopscp /opt/kerberos/$account.keytab root@node13:/opt/kerberos
  7. 在任意一台 NameNode 上使用以下命令来初始化 ZooKeeper 中的 HA 状态：hdfs zkfc -formatZK
  8. 创建文件夹：mkdir /tmp/logs
  9. 启动hadoop脚本：cd /home/hadoop -->./hadoop.sh start
  10. 赋权其他用户都能读： chmod -R 755 /home/hadoop/ 、chmod-R 700 ~/.ssh/
  11. 遇到一些yarn切换active错误，如果是测试环境，可以考虑将tmp底下的yarn相关文件夹删除，重启即可

十一、hive搭建（10）

  1. 切换路径：cd /home/hadoop/module
  2. 下载hive：wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz --no-check-certificate
  3. 解压并且重命名：tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -> mv apache-hive-3.1.2-bin hive
  4. 配置环境变量：vi /etc/profile ,最后一行后面加上以下内容#添加下面两行export HIVE_HOME=/home/hadoop/module/hiveexport PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin重置环境变量：source /etc/profile
  5. 将hadoop的lib中高版本的 /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar包复制到/home/hadoop/module/hive/lib下，并删除hive下的低版本guava包cp /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar /home/hadoop/module/hive/librm /home/hadoop/module/hive/lib/guava-19.0.jar
  6. 安装mysql（在node12安装，建议跟后面的ranger安装在同一台服务器）：https://blog.csdn.net/weixin_40496191/article/details/124358743
  7. 切回hadoop用户
  8. 拷贝core-site文件：cp /home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/etc/hadoop/core-site.xml /home/hadoop/module/hive/conf
  9. 添加Hive核心配置，选择远程MySQL模式：vi /home/hadoop/module/hive/conf/hive-site.xml<configuration><!-- mysql的主机地址 --><property><name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name><value>jdbc:mysql://node10:3306/hivedb?createDatabaseIfNotExist=true&amp;characterEncoding=UTF-8&amp;useSSL=false&amp;serverTimezone=GMT</value></property><!-- 固定写法，mysql驱动类的位置 --><property><name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name><value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value></property><!-- 修改为你自己的Mysql账号 --><property><name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name><value>root</value></property><!-- 修改为你自己的Mysql密码 --><property><name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name><value>ffcsict123</value></property><!-- 忽略HIVE 元数据库版本的校验，如果非要校验就得进入MYSQL升级版本 --><property><name>hive.metastore.schema.verification</name><value>false</value></property><!-- 配置MetaStore端口 --><property><name>hive.metastore.port</name><value>9083</value><description>Hive metastore listener port</description></property><!-- 显示当前使用的数据库 --><property><name>hive.cli.print.current.db</name><value>true</value></property><!-- 显示当前表的列名 --><property><name>hive.cli.print.header</name><value>true</value></property><!-- 配置hiveserver2的端口 --><property><name>hive.server2.thrift.port</name><value>10000</value></property><!-- 绑定到的TCP接口 --><property><name>hive.server2.thrift.bind.host</name><value>node10</value></property><!--设置用户名和密码--><property><name>hive.jdbc_passwd.auth.root</name><value>ffcsict123</value><description/></property><!--支持事务和行级更新--><property><name>hive.support.concurrency</name><value>true</value></property><!--启用分桶设置--><property><name>hive.enforce.bucketing</name><value>true</value></property><!--分区模式设置，动态分区的模式，默认strict，表示必须指定至少一个分区为静态分区。nonstrict模式：表示允许所有的分区字段都可以使用动态分区。--><property><name>hive.exec.dynamic.partition.mode</name><value>nonstrict</value></property><!--hive的锁管理器，不能从一个非ACID会话向ACID表中读写数据--><property><name>hive.txn.manager</name><value>org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DbTxnManager</value></property><!--是否在metastore实例上运行initiator和cleaner进程。--><property><name>hive.compactor.initiator.on</name><value>true</value></property><!--每个Metastore中Worker的数量--><property><name>hive.compactor.worker.threads</name><value>1</value></property><!--HIve中日志存放位置--><property><name>hive.querylog.location</name><value>/home/hadoop/module/hive/tmp/querylog</value></property><!--HDFS路径，用于存储不同 map/reduce 阶段的执行计划和这些阶段的中间输出结果。 --><property><name>hive.exec.local.scratchdir</name><value>/home/hadoop/module/hive/tmp/scratchdir</value></property><!--远程资源下载的临时目录--><property><name>hive.downloaded.resources.dir</name><value>/home/hadoop/module/hive/tmp/resources</value></property></configuration>
  10. 上传MySQL的驱动包到/home/hadoop/module/hive/lib目录：mysql-connector-java-8.0.17.jar
  11. 在MySQL上创建Hive的元数据存储库：create database hivedb;
  12. 执行Hive的初始化工作
cd /home/hadoop/module/hive/bin
./schematool -initSchema -dbType mysql
  1. 初始化完成后，在MySQL的hivedb数据库中查看是否初始化成功：show tables;
  2. 修改mysql的相关编码，主要是防止后续hive建表注释乱码的问题#修改字段注释字符集ALTERTABLE COLUMNS_V2 modifycolumnCOMMENTvarchar(256)characterset utf8;#修改表注释字符集ALTERTABLE TABLE_PARAMS modifycolumn PARAM_VALUE varchar(20000)characterset utf8;#修改分区参数，支持分区建用中文表示ALTERTABLE PARTITION_PARAMS modifycolumn PARAM_VALUE varchar(20000)characterset utf8;ALTERTABLE PARTITION_KEYS modifycolumn PKEY_COMMENT varchar(20000)characterset utf8;#修改索引名注释，支持中文注释ALTERTABLE INDEX_PARAMS modifycolumn PARAM_VALUE varchar(4000)characterset utf8;#修改视图，支持视图中文ALTERTABLE TBLS modifyCOLUMN VIEW_EXPANDED_TEXT mediumtextCHARACTERSET utf8;ALTERTABLE TBLS modifyCOLUMN VIEW_ORIGINAL_TEXT mediumtextCHARACTERSET utf8;
  3. 在hadoop的active节点赋权hadoop fs -chmod 777/hadoop fs -chown -R root:root /tmpps1：需要使用hadoop用户赋权
  4. 如果后面hive主备切换，查询报错不支持standby节点，则需要修改数据库数据 1）hive数据库的dbs表的DB_LOCATION_URI字段配置：hdfs://mycluster/user/hive/warehouse(类似) 2）hive数据库的sds表的LOCATION字段配置：hdfs://mycluster/user/hive/warehouse/student(类似)
  5. 使用beeline连接测试1）首先启动hiveserver2服务cd /home/hadoop/module/hivenohup ./bin/hiveserver2>> hiveserver2.log 2>&1&#该服务暂时不启动，因为metastore和mysql在同一台服务，网络互通，不需要开启该服务hive --service metastore > metastore.log 2>&1 &ps1：需要在active节点操作，如果10不是就需要把active转移过来#查看节点hdfs haadmin -getServiceState nn1#转移节点hdfs haadmin -failover nn2 nn1#再次查看hdfs haadmin -getServiceState nn1 ##结果显示active即可ps2：启动很慢，需耐心等待10000端口起来2）hiveserver2服务启动后，使用beeline客户端访问hiveserver2服务cd /home/hadoop/module/hive# 进入beeline客户端bin/beeline# 执行连接hiveserver2操作!connect jdbc:hive2://node10:10000/default#测试create table student(id int,name String);show tables;insert into student values('4','abc222');select * from student;# 或者bin/beeline -u jdbc:hive2://node10:10000/default-n root -p ffcsict1233）hive默认使用的是yarn的default，如果想要切换其他队列，则可以执行以下几种命令（根据版本了，3.1.2的执行第一种）set mapred.job.queue.name=yarnuser1;SET mapreduce.job.queuename=yarnuser1;set mapred.queue.names=yarnuser1;

十二、hbase集群配置（10）

  1. 创建文件夹：mkdir /home/hadoop/hbase
  2. 进入文件夹：cd /home/hadoop/hbase
  3. 下载并传hbase包：https://archive.apache.org/dist/hbase/2.3.5/
  4. 解压：tar -xvf hbase-2.1.0-bin.tar.gz
  5. 修改配置文件：vi /home/hadoop/hbase/hbase-2.1.0/conf/hbase-env.shexport JAVA_HOME=/opt/jdk/jdk1.8.0_291export HADOOP_HOME=/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2export HBASE_LOG_DIR=/home/hadoop/hbase/logsexport HBASE_MANAGES_ZK=falseexport HBASE_CLASSPATH=/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/etc/hadoopexport HBASE_PID_DIR=/home/hadoop/module/hadoop-3.2.2/pids # 表示采用HBase自带的ZooKeeper管理,如果想用外部ZooKeeper管理HBase，可忽略本配置，该次配置使用自行安装的zk。# export HBASE_MANAGES_ZK=false
  6. vi /home/hadoop/hbase/hbase-2.1.0/conf/hbase-site.xmlps：记得清除原来的hbase.cluster.distributed配置<!--region server的共享目录，用来持久化HBase--><property><name>hbase.rootdir</name><value>hdfs://mycluster/hbase</value></property><!--HBase端口--><property><name>hbase.master.info.port</name><value>16010</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集群的URL配置，多个host中间用逗号隔开--><property><name>hbase.zookeeper.quorum</name><value>node10,node11,node12</value></property><!--本地文件系统的临时目录。可以修改到一个更为持久的目录上--><property><name>hbase.tmp.dir</name><value>/home/hadoop/hbase/tmp</value></property><!--如果你打算在本地文件系统中跑hbase，请禁掉此项--><property><name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name><value>false</value></property><!--HBase在zookeeper上数据的根目录znode节点--><property><name>zookeeper.znode.parent</name><value>/hbase</value></property><!--设置zookeeper通信端口，不配置也可以，zookeeper默认就是2181--><property><name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name><value>2181</value></property>
  7. 配置从服务器：vi /home/hadoop/hbase/hbase-2.1.0/conf/regionserversnode11node12node13
  8. 拷贝包：cp /home/hadoop/hbase/hbase-2.1.0/lib/client-facing-thirdparty/htrace-core-3.1.0-incubating.jar /home/hadoop/hbase/hbase-2.1.0/lib/
  9. 分发hbase配置：xsync /home/hadoop/hbase/hbase-2.1.0
  10. 启动hbase脚本：cd /home/hadoop --> ./hbase.sh startps：启动节点必须是hadoop的active节点#查看节点hdfs haadmin -getServiceState nn1#转移节点hdfs haadmin -failover nn2 nn1#再次查看hdfs haadmin -getServiceState nn1 ##结果显示active即可
  11. 查看：jps在这里插入图片描述
  12. 访问：http://192.168.248.10:16010/master-status
  13. 如果想要起多个hmaster，需要在另一个执行脚本即可：./hbase-daemon.sh start master

十三、启动方式

  1. 切换至脚本路径：cd /home/hadoop
  2. 启动zk：./zookeeper.sh start
  3. 启动journalnode：./journalnode.sh start
  4. 启动hadoop：./hadoop.sh start
  5. 启动hbase：./hbase.sh start
  6. 启动hive服务器：##启动的节点必须是hadoop的active节点cd /home/hadoop/module/hivenohup ./bin/hiveserver2>> hiveserver2.log 2>&1&

十四、相关节点主备切换

  1. 手动切换namenode的状态的三种方式** 查看namenode节点的状态： hdfs haadmin -getServiceState nn1 nn22.1 将 active 状态从 nn1节点切换到 nn2上：hdfs haadmin -failover nn1 nn22.2 将 nn1 过渡到 Standby：hdfs haadmin -transitionToStandby --forcemanual nn12.3 将 nn2过渡到 Active（不存在active时候）：hdfs haadmin -transitionToActive --forceactive --forcemanual nn1
  2. 手动切换resourcemanager** 查看resourcemanager 节点的状态： yarn rmadmin -getServiceState rm12.1 将 rm1 过渡到 Standby：yarn rmadmin -transitionToStandby --forcemanual rm12.2 将 rm2 过渡到 Active：yarn rmadmin -transitionToActive --forcemanual rm2

十五、yarn相关指令介绍

  1. 查看yarn正在运行的任务列表：yarn application -list
  2. kill掉yarn正在运行的任务： yarn application -kill application_id
  3. 查找yarn已经完成的任务列表：yarn application -appStates finished -list
  4. 查找yarn所有任务列表：yarn application -appStates ALL -list
  5. 查看日志详情：yarn logs -applicationId application_id

十六、相关问题整合

  1. 为什么需要metastore和hiveser1）hiveserver2 会启动一个hive服务端默认端口为：10000，可以通过beeline，jdbc，odbc的方式链接到hive。hiveserver2启动的时候会先检查有没有配置hive.metastore.uris，如果没有会先启动一个metastore服务（通过 Metastore服务连接MySQL获取元数据），然后在启动hiveserver2。如果有配置hive.metastore.uris。会连接到远程的metastore服务。2）Hive充当客户端（是HDFS的客户端也是Metastore的客户端,也是Hive的客户端），又充当服务端（因为有Metastore服务和Hiveserver2服务配置）。在实际生产环境下，可能有多台Hive客户端，MySQL的 IP地址对外不暴露，只暴露给其中一台，那么其他客户端就需要在暴露的那台机器上启动Metastore服务，其他Hive客户端连接这个Metastore服务，进而达到连接Mysql获取元数据的目的。
  2. 什么时候需要开启metastore和hiveserver2一般情况下，如果需要客户端去连接hive，则需要启动hiveserver2服务，开放10000端口。当hive客户端和MySQL数据库不是处于同一台服务器并且3306端口网络不通时，就需要在mysql服务器端开启metastore服务，并且开放出9083端口。3306端口网络不通的服务器可以通过配置hive-site.xml的metastore的url，间接连接mysql。<property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://node10:9083</value></property>
  3. 遇到报错：org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.SafeModeException: Cannot create directory /tmp/hive. Name node is in safe mode.解决：启动hadoop集群时，集群会默认开启安全模式，检查结束后会自动关闭，请耐心等待。如需强制关闭，则执行hdfs dfsadmin -safemode leave ，关闭安全模式ps：如果还是不行，则执行hdfs dfsadmin -safemode forceExit
  4. Operation category READ is not supported in state standby. Visit https://s.apache.org/sbnn-error原因：所在节点namenode为standby解决：把当前节点切成active即可
  5. The minimum number of live datanodes is not required. Safe mode will be turned off automatically once the thresholds have been reached. NamenodeHostName:node10原因：节点处于安全模式，手动解除即可解决：hdfs dfsadmin -safemode leave
  6. org.apache.hadoop.hdfs.BlockMissingException: Could not obtain block原因：存在损坏文件解决：如下查看受损block：hadoop fsck /hbase -list-corruptfileblocks ---The filesystem under path '/hbase' has 54CORRUPT files CORRUPT说明文件受损删除损坏的block： hadoop fsck /hbase -delete
  7. Datanode denied communication with namenode because hostname cannot be resol原因：由于配置hadoop没有使用host+hostName的配置方式，导致了hadoop无法解析DataNode，对DataNode的注册失败。解决方案：<property><name>dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-check</name><value>false</value></property>
  8. 服务器断电，导致数据同步异常，挂掉的服务器resourceManage无法切换到active删除tmp底下的hadoop-yarn-hadoop文件夹，重启集群
标签： hadoop hive hbase
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_40496191/article/details/128521527
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