Hadoop与Spark的x86和ARM混合集群部署【环境搭建篇】

笔者在完成课程设计时，突然想到把大数据框架同时部署到PC端虚拟机以及ARM架构的Linux板上，这篇博客记录集群部署流程以及例程测试。

部署架构如下图：若下文与架构图冲突，则以架构图为准。
在这里插入图片描述
运行环境：
PC方面，使用两台Ubuntu 20.04 LTS Focal Fossa虚拟机
ARM板子则使用香橙派5（RK3588S），系统是香橙派官方适配的Ubuntu20.04
三台设备通过手机作为路由器在同一网段下。

本篇主要包括：

配置虚拟机
Hadoop安装
spark安装
zookeeper安装
kafka安装
mongodb安装
Kafka和香橙派串口测试例程
spark streaming 例程
pyspark Structured Streaming kafka 例程
最终测试部分代码

配置虚拟机

一、下载ubuntu

清华源下载Ubuntu20.04

二、VMware加载镜像

三、基础配置

1.配置ssh

$ sudo apt-get update                         # 更新源
$ sudo apt-get upgrade                        # 更新已安装包

$ sudo apt install openssh-server            # 安装ssh服务器
$ sudo apt install openssh-client            # 安装ssh客户机

$ sudo vi /etc/ssh/ssh_config                # 去掉PasswordAuthentication yes前面的"#"号

$ sudo vi /etc/ssh/sshd_config    
            
# 在PermitRootLogin prohibit-password这行行首加上"#"
# 在此行下面添加新一行
PermitRootLogin yes

重启ssh

sudo /etc/init.d/ssh restart

$ sudo passwd                                # 输入密码，并确认密码

$ sudo apt install net_tools                # 安装最新版本的net_tools                
$ ifconfig -a                                # inet <ip地址> 就是远程ssh的ip

2.换源

Ubuntu系统中，软件源文件地址为：/etc/apt/sources.list

1.备份原来的源，将以前的源备份一下，以防以后可以用的。

sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak

2.打开/etc/apt/sources.list文件，在前面添加如下条目，并保存。

sudo vi /etc/apt/sources.list（可将vi更换为自己熟悉的编辑器）

#添加阿里源
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb-src http://mirrors.aliyun.com/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
#添加清华源
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse multiverse

更新源

sudo apt-get update

更新软件：

sudo apt-get upgrade

3.下载vim

sudo apt-get install vim

修改vim配置：

vim /etc/vim/vimrc

在最后加上

set ai                          " 自动缩进，新行与前面的行保持—致的自动空格
set aw                          " 自动写，转入shell或使用：n编辑其他文件时，当前的缓冲区被写入
set flash                       " 在出错处闪烁但不呜叫(缺省)
set ic                          " 在查询及模式匹配时忽赂大小写
set nu        
set number                      " 屏幕左边显示行号
"set showmatch                   " 显示括号配对，当键入“]”“)”时，高亮度显示匹配的括号
set showmode                    " 处于文本输入方式时加亮按钮条中的模式指示器
set showcmd                     " 在状态栏显示目前所执行的指令，未完成的指令片段亦会显示出来
set wrap                        " 长行显示自动折行
"colorscheme evening            " 设定背景为夜间模式
filetype plugin on              " 自动识别文件类型，自动匹配对应的, “文件类型Plugin.vim”文件，使用缩进定义文件
set autoindent                  " 设置自动缩进：即每行的缩进值与上一行相等；使用 noautoindent 取消设置
set cindent                     " 以C/C++的模式缩进
set noignorecase                " 默认区分大小写
set ruler                       " 打开状态栏标尺
set scrolloff=5                 " 设定光标离窗口上下边界 5 行时窗口自动滚动
set shiftwidth=4                " 设定 << 和 >> 命令移动时的宽度为 4
set softtabstop=4               " 使得按退格键时可以一次删掉 4 个空格,不足 4 个时删掉所有剩下的空格）
set tabstop=4                   " 设定 tab 长度为 4
set wrap                        " 自动换行显示
syntax enable
syntax on                       " 自动语法高亮

4.设置静态ip

不多赘述，不要忘记设置DNS

二、Hadoop安装

这里主要借鉴了这篇博客，按照此博主流程一步一步来即可，这里不再赘述，同时为了各类框架的兼容，请读者使用笔者部署架构里列出的版本号。
【大数据】Hadoop-3.3.4完全分布式安装（包含VMware16和Ubuntu22的下载安装及配置）、搭建、配置教程，以及Hadoop基础简介_hadoop hadoop-3.3.4 jdk jdk1 jdk1.8.0_144-CSDN博客
在这里插入图片描述

三、spark安装

# 解压
tar -zxvf spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz -C ../program/
# 配置环境

配置Spark由如下5个环境变量需要设置

SPARK_HOME: 表示Spark安装路径在哪里

PYSPARK_PYTHON: 表示Spark想运行Python程序, 那么去哪里找python执行器

JAVA_HOME: 告知Spark Java在哪里

HADOOP_CONF_DIR: 告知Spark Hadoop的配置文件在哪里

HADOOP_HOME: 告知Spark Hadoop安装在哪里

这5个环境变量都需要配置在: /etc/profile中

# JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_361
# HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.3.5
# SPARK_HOME
export SPARK_HOME=/usr/local/spark-3.3.1-bin-hadoop3
# PYSPARK_PYTHON
export PYSPARK_PYTHON=python3
export PYTHONPATH=$SPARK_HOME/python:$SPARK_HOME/python/lib/py4j-0.10.9.5-src.zip:$PYTHONPATH

export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export HDFS_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SPARK_HOME/bin:$PATH

PYSPARK_PYTHON

和

JAVA_HOME

需要同样配置在:

~/.bashrc

中

# JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_361
# PYSPARK_PYTHON
export PYSPARK_PYTHON=/usr/local/bin/python3
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

生效

source /etc/profile
source ~/.bashrc

配置Spark配置文件

cd /usr/local/spark-/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh

文件最后加入以下内容：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.8.0_361
export PYSPARK_PYTHON=python3
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/usr/local/hadoop-3.3.5/bin/hadoop classpath)

测试

# 进入样例 jar 包所在位置
cd ~/program/spark-3.1.2-bin-hadoop3.2/examples/jars
# 提交任务
spark-submit --master yarn --class org.apache.spark.examples.SparkPi spark-examples_2.12-3.1.2.jar 1000

在这里插入图片描述

修改yarn配置

cd /export/server/hadoop/etc/hadoop

vim /export/server/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>

    <!-- 配置yarn主节点的位置 -->

    <property>

        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>

        <value>node1</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

        <value>mapreduce_shuffle</value>

    </property>

    <!-- 设置yarn集群的内存分配方案 -->

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

        <value>20480</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>

    <!-- 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>

    <!-- 设置yarn历史服务器地址 -->

    <property>

        <name>yarn.log.server.url</name>

        <value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>

    </property>

    <!-- 关闭yarn内存检查 -->

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>

        <value>false</value>

    </property>

    <property>

        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>

        <value>false</value>

    </property>

</configuration>

四、zookeeper安装

一、清华源下载.bin.tar.gz

二、解压

/usr/local/zookeeper.tar.gz -C /usr/local

三、修改 conf 下配置

cd /../zookeeper/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg
dataDir=/usr/local/apache-zookeeper-3.7.2-bin/data //配置datadir文件
server.1=master:2888:3888
server.2=slave1:2888:3888
server.3=slave2:2888:3888

四、写入节点ID

在dataDir=/usr/local/apache-zookeeper-3.7.2-bin/下创建data

data下创建myid

写入conf下的ID：例如master就写1，slave2就写3

在这里插入图片描述

五、修改环境变量

/etc/profile中加入：

export ZK_HOME=/usr/local/apache-zookeeper-3.7.2-bin
export PATH=$PATH:$ZK_HOME/bin

使生效

source /etc/profile

六、启动

三台设备都要执行命令：

# 启动Zookeeper服务
zkServer.sh start
# 查看该节点的Zookeeper角色
zkServer.sh status

关闭也要三台设备都执行：

zkServer.sh stop

出现异常：

在这里插入图片描述

为文件夹添加权限

chmod 777 文件夹目录 -R

编写zookeeper启动脚本：myzookeeper.sh

#! /bin/bash

case $1 in
"start"){
        for i in master slave1 slave2
        do
                echo " -------- $i 正在启动 Zookeeper ......"
                # 用于KafkaManager监控
                ssh $i "source /etc/profile;zkServer.sh start "
        done
        echo " -------- Zookeeper 集群已启动完成！-------"
};;
"stop"){
        for i in master slave1 slave2
        do
                echo " -------- $1 正在停止Zookeeper -------"
                ssh $i "source /etc/profile;zkServer.sh stop"
        done
        echo " -------- Zookeeper 集群已全部停止！-------"
};;
esac

五、kafka安装

一、下载解压

/usr/local/kafka.tar -C /usr/local

二、修改环境变量

sudo vim /etc/profile
# 添加如下内容
export KAFKA_HOME=/usr/local/kafka_2.12-2.6.3
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

使生效

source /etc/profile

三.修改配置

在 Kafka 安装目录下创建kafka-logs文件夹（用来存储分区信息的，不要把它与存放错误日志的目录混淆了，日志目录是配置在 `log4j.properties文件里的）

[jiang@hadoop01 kafka-2.1.0]$ mkdir kafka-logs

进入安装目录的

config/

目录下，修改配置文件

server.properties

，找到对应数据进行修改：

# broker的全局唯一标识号，不能重复. 给集群中的每个broker配置一个不同的id
broker.id=1，2，3
# 分区数据的存储位置
log.dirs=/usr/local/kafka_2.12-2.6.3/kafka-logs
# 连接Zookeeper集群地址
zookeeper.connect=master:2181,slave1:2181,slave2:2181

四、编写启动关闭集群shell命令

kafka.sh

#! /bin/bash

case $1 in
"start"){
        for i in master slave1 slave2
        do
                echo " -------- $i 正在启动 Kafka ......"
                # 用于KafkaManager监控
                ssh $i "source /etc/profile; nohup  /usr/local/kafka_2.12-2.6.3/bin/kafka-server-start.sh -daemon /usr/local/kafka_2.12-2.6.3/config/server.properties "
        done
        echo " -------- Kafka 集群已启动完成！-------"
};;
"stop"){
        for i in master slave1 slave2
        do
                echo " -------- $1 正在停止Kafka -------"
                ssh $i "source /etc/profile; /usr/local/kafka_2.12-2.6.3/bin/kafka-server-stop.sh"
        done
        echo " -------- Kafka 集群已全部停止！-------"
};;
esac

报错

在这里插入图片描述

修改kafka-run-class.sh

删掉**-XX:+UseG1GC**

问题解决

六、mongodb安装

一、概念

副本集ReplicaSet部署方式
副本集概念和原理：

副本集是MongoDB中实现高可用性和数据备份的一种方式。副本集由一个主节点（Primary）和多个从节点（Secondary）组成。主节点负责处理读写请求，从节点复制主节点的数据。当主节点发生故障时，系统会自动选举一个从节点作为新的主节点，保证服务的持续可用性。

二、下载，解压

在这里插入图片描述

解压安装包

tar zxf mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.0.23.tgz -C /usr/local

由于解压后的文件夹名称太长了，重命名一下

mv mongodb-linux-x86_64-rhel70-5.0.2 mongodb-5.0.23

配置

/usr/local/mongodb-5.0.23/ 目录下创建目录用于存放配置文件，日志以及数据

mkdir-p  conf log data

在 conf 目录新建 mnogodb.conf 配置文件

vi mongodb.conf

#端口号
port = 27017

bind_ip = 0.0.0.0
 
#数据目录
dbpath = /usr/local/mongodb-5.0.23/data
#日志目录
logpath = /usr/local/mongodb-5.0.23/log/mongodb.log
#设置后台运行
fork = true
#日志输出方式
logappend = true
#开启认证
auth = true

启动 MongoDB

bin/mongod -config ./conf/mongodb.conf

报错：

bin/mongod: error while loading shared libraries: libcurl.so.4: cannot open shared object file: No such file or directory

解决办法：安装依赖

sudo apt-get update
sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev
sudo apt-get install curl

终端连接

 bin/mongo --port 27017

查看版本

db.version()

此时，如果注释了 auth = true 远端已经可以连接 MongoDB了

创建 root 用户

先切换用户

use admin

db.createUser(
  {
    user: "root",
    pwd: "123456",
    roles: [ { role: "root", db: "admin" } ]
  }
)

此时就可以使用可视化工具远程连接数据库

关闭服务

 连接终端
 bin/mongo --port 27017

1.数据库内部命令关闭：

> use admin
> db.shutdownServer()

2.使用MongoDB命令关闭：

/usr/local/mongodb/bin/mongod  --shutdown  -f  /etc/mongodb_master.conf

3.使用kill命令关闭：（危险的很，我就是这样被锁的）

ps -ef | grep mongo
kill 18288

至此，单机安装成功，下面开始副本集ReplicaSet部署

mongodb.conf后面加上

systemLog:
 #MongoDB发送所有日志输出的目标指定为文件
 destination: file
 #mongod或mongos应向其发送所有诊断日志记录信息的日志文件的路径
 path: "/usr/local/mongodb-5.0.23/log/mongodb.log"
 #当mongos或mongod实例重新启动时，mongos或mongod会将新条目附加到现有日志文件的末尾。
 logAppend: true
storage:
 #mongod实例存储其数据的目录。storage.dbPath设置仅适用于mongod。
 dbPath: "/usr/local/mongodb-5.0.23/data"
 journal:
   #启用或禁用持久性日志以确保数据文件保持有效和可恢复。
   enabled: true
processManagement:
 #启用在后台运行mongos或mongod进程的守护进程模式。
 fork: true
 #指定用于保存mongos或mongod进程的进程ID的文件位置，其中mongos或mongod将写入其PID
 pidFilePath: "/usr/local/mongodb-5.0.23/run/mongod.pid"
net:
 #服务实例绑定所有IP，有副作用，副本集初始化的时候，节点名字会自动设置为本地域名，而不是ip
 #bindIpAll: true
 #服务实例绑定的IP
 bindIp: 0.0.0.0
 #绑定的端口
 port: 27017
replication:
 #副本集的名称
 replSetName: rs

启动节点服务

/usr/local/mongodb-5.0.23/bin/mongod -f /usr/local/mongodb-5.0.23/conf/mongodb.conf

###报错：

在这里插入图片描述

添加权限

sudo chmod 777 -R *

问题解决

连接主节点

/usr/local/mongodb-5.0.23/bin/mongo --port 27017

使用默认的配置初始化副本集，启动副本集

rs.initiate()

查看副本集的配置内容

rs.conf()

查看副本集状态

rs.status()

说明：

1） “set” : “rs” ：副本集的名字
2） “myState” : 1：说明状态正常
3） “members” ：副本集成员数组，此时只有一个： “name” : “node1:27017” ，该成员的角色是 “stateStr” : “PRIMARY”, 该节点是健康的： “health” : 1

添加副本从节点

rs.add(host, arbiterOnly)

arbiterOnly    boolean    可选的。 仅在 值为字符串时适用。 如果为true，则添加的主机是仲裁者。
host    string or document    要添加到副本集的新成员。 指定为字符串或配置文档：1）如 果是一个字符串，则需要指定新成员的主机名和可选的端口 号；2）如果是一个文档，请指定在members数组中找到的副 本集成员配置文档。 您必须在成员配置文档中指定主机字段。 有关文档配置字段的说明，详见下方文档：“主机成员的配置文档”

即

rs.add("slave1:27017")
rs.add("slave2:27017")

ok : 1 说明添加成功但并不代表指定的副本节点已经正常添加到副本集中

此时可以查看副本集状态

rs.status()

关闭副本

先关闭次要节点，最后关闭主节点

操作

1.数据库相关
查看所有数据库

show databases

选择数据库(如果数据库不存在,不会报错;会隐式创建:当后期该数据库有数据时自动创建)

use 数据库名

删除数据库(先选中数据库)

db.dropDatabase()

2.集合相关
查看所有集合

show collections

创建集合(插入数据会隐式创建)

db.createCollection(‘co’)

删除集合

db.集合名.drop()

3.插入文档

db ; //admin

//db表示当前当前数据库
db.stus.insert({name:"小男孩",age:18,gender:"男"}) 
db.stus.insert({name:"猪八戒",age:28,gender:"男"});

//指定 _id插入
db.stus.insert({_id:"hello",name:"猪八戒",age:28,gender:"男"});

//插入多个对象
db.stus.insert([
    {name:"沙和尚",age:38,gender:"男"},
    {name:"白骨精",age:14,gender:"女"},
    {name:"蜘蛛精",age:14,gender:"女"}
]);
db.co.insert([
    {time:"2023.12.13.15:23",place:'01',RFID:"AF8C297B"},
    {time:"2023.12.13.15:23",place:'02',RFID:"AF8C297B"},
    {time:"2023.12.15.19:14",place:'01',RFID:"3A69826C"}
]);
//查询全部
db.stus.find(); 

//生成一个 _id
ObjectId() ;

4.查询

//查询所有
db.collection.find ()
//查询数组中第一个数据
db.collection.findOne()

//简单的条件查询
//查询当前数据库中”stus“集合的所有
db.stus.find(); 
//查询当前数据库中“stus”集合的 “_id=Hello”的所有数据
db.stus.find({_id:"hello"});
//查询当前数据库中“stus”集合的 “age=16" 并且 "name= 白骨精"的所有数据
db.stus.find({age:16 , name:"白骨精"});
//查询“age=28”的所有数据
db.stus.find({age:14});
//查询 “age=28”的第一个条数据
db.stus.findOne({age:28});
//统计当前数据库中 "stus"集合的所有数据条数
db.stus.find({}).count();

至此，完成框架安装。
测试例程见下文。

七、其他报错

sftp异常

重启服务即可

systemctl restart sshd.service

普通用户ssh登录

在这里插入图片描述

首先你可以试试

1、 ssh username@hostname

这里username是你要连接的电脑的用户名，hostname是它的地址。

如果可以的话，还是恭喜你。一次搞定。

如果失败

Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic)

应该是你的配置文件出现了问题 /etc/ssh/sshd_config

这里我们使用简单的连接方式，很多同学可能也会使用另一种连接方式，那就是

2、ssh hostname

但是你会发现这样会出现这样的问题

Permission denied (publickey,gssapi-keyex,gssapi-with-mic)

并且一直输入密码总是提示密码不对，并一直报此错误。

那是因为你没有指定连接的用户名，它会默认使用当前的用户名所以会错误。

如果你不嫌麻烦可以使用

ssh username@hostname

当然也可以使用以下简单的方式：映射关系

在.ssh文件下创建一个文本config（如果没有）

touch config

编辑文档：

Host hostname

user username

例如：

HOST hadoop102
USER hadoop102
HoST hadoop103
USER hadoop103

添加的是对你连接关系的映射。

从hadoop102使用ssh hadoop103时默认改为ssh hadoop103@hadoop103，而不是原来的ssh hadoop102@hadoop103了

最后修改的最重要的一点记住权限问题config文档的权限同组用户严格为不能写权限

修改：

chmod644 config

或

chmod600 config

再次使用 ssh 用户名就ok了！！！

这篇文章我主要想说的就是config文件，不嫌麻烦你可以使用 ssh hadoop103@hadoop103，嫌麻烦你可以添加config文件的映射，直接ssh hadoop102。

至于前面的ssh连接我没有讲的太清楚，那些网上到处都是，就不说了。

hdfs无法上传，显示用户错误

vim /etc/profile

添加：export HADOOP_USER_NAME=king1（king1为我的用户名）
source /etc/profile（记得执行，以保证立即生效）

标签： hadoop spark linux

本文转载自: https://blog.csdn.net/m0_64269338/article/details/136854013
版权归原作者 0liver King 所有，如有侵权，请联系我们删除。

Hadoop与Spark的x86和ARM混合集群部署【环境搭建篇】

配置虚拟机

一、下载ubuntu

二、VMware加载镜像

三、基础配置

1.配置ssh

2.换源

3.下载vim

4.设置静态ip

二、Hadoop安装

三、spark安装

配置Spark配置文件

四、zookeeper安装

一、清华源下载.bin.tar.gz

二、解压

三、修改 conf 下配置

四、写入节点ID

五、修改环境变量

六、启动

五、kafka安装

一、下载解压

二、修改环境变量

三.修改配置

四、编写启动关闭集群shell命令

报错

六、mongodb安装

一、概念

二、下载，解压

配置

创建 root 用户

关闭服务

启动节点服务

连接主节点

使用默认的配置初始化副本集，启动副本集

查看副本集的配置内容

查看副本集状态

添加副本从节点

关闭副本

操作

七、其他报错

sftp异常

普通用户ssh登录

hdfs无法上传，显示用户错误

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