CentOS 离线安装Cloudera Manager 5和CDH5(版本5.1.3) 详细文档

关于CDH和Cloudera Managerhtml

CDH (Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop),是Hadoop众多分支中的一种,由Cloudera维护,基于稳定版本的Apache Hadoop构建,并集成了不少补丁,可直接用于生产环境。java

 

Cloudera Manager则是为了便于在集群中进行Hadoop等大数据处理相关的服务安装和监控管理的组件,对集群中主机、Hadoop、Hive、Spark等服务的安装配置管理作了极大简化。node


系统环境python

 

  • 实验环境:Mac下VMware虚拟机【若是使用win7,主节点须要4G内存,其余节点2G】mysql

  • 操做系统:CentOS 6.5 x64 (至少内存2G以上,这里内存不够的同窗建议仍是整几台真机配置比较好,将CDH的全部组件所有安装会占用不少内存,我已开始设置的虚拟机内存是1G,安装过程当中直接卡死了)linux

  • Cloudera Manager:5.1.3sql

  • CDH: 5.1.3shell


安装说明数据库

官方参考文档:
http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/cloudera-manager/v5-latest/Cloudera-Manager-Installation-Guide/cm5ig_install_path_C.htmljson

官方共给出了3中安装方式:

第一种方法必需要求全部机器都能连网,因为最近各类国外的网站被墙的厉害,我尝试了几回各类超时错误,巨耽误时间不说,一旦失败,重装很是痛苦。

第二种方法下载不少包。

第三种方法对系统侵入性最小,最大优势可实现全离线安装,并且重装什么的都很是方便。后期的集群统一包升级也很是好。这也是我之因此选择离线安装的缘由。

 


相关包的下载地址

 

Cloudera Manager下载地址:
http://archive.cloudera.com/cm5/cm/5/cloudera-manager-el6-cm5.1.3_x86_64.tar.gz
下载信息:
http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/cloudera-manager/v5-latest/Cloudera-Manager-Version-and-Download-Information/Cloudera-Manager-Version-and-Download-Information.html#cmvd_topic_1

 

CDH安装包地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/parcels/latest/,因为咱们的操做系统为CentOS6.5,须要下载如下文件:

 

  • CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel

  • CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha1

  • manifest.json

注意:与CDH4的不一样,原来安装CDH4的时候还须要下载IMPALA、Cloudera Search(SOLR),CDH5中将他们包含在一块儿了,因此只须要下载一个CDH5的包就能够了。

准备工做:系统环境搭建

如下操做均用root用户操做。


1. 网络配置(全部节点)

  1. vi /etc/sysconfig/network

复制代码


 

修改hostname:

  1. NETWORKING=yes

  2. HOSTNAME=n1

复制代码

 

 

 

经过

 

 

 

  1. service network restart

复制代码


重启网络服务生效。

  1. vi /etc/hosts

复制代码


,修改ip与主机名的对应关系

 

  1. 192.168.1.106   n1

  2. 192.168.1.107   n2

  3. 192.168.1.108   n3

 

复制代码

 

 

 

注意:这里须要将每台机器的ip及主机名对应关系都写进去,本机的也要写进去,不然启动Agent的时候会提示hostname解析错误。

 


2.打通SSH,设置ssh无密码登录(全部节点)

 

 

 

在主节点上执行

  1. ssh-keygen -t rsa

复制代码


一路回车,生成无密码的密钥对。

将公钥添加到认证文件中:

  1. cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

复制代码


,并设置authorized_keys的访问权限:

  1. chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

复制代码


scp文件到全部datenode节点:

  1. scp ~/.ssh/authorized_keys root@n2:~/.ssh/

复制代码

 

测试:在主节点上ssh n2,正常状况下,不须要密码就能直接登录进去了。

 


3.安装Oracle的Java(全部节点)

 

CentOS,自带OpenJdk,不过运行CDH5须要使用Oracle的Jdk,须要Java 7的支持。

 

卸载自带的OpenJdk,使用

 

  1. rpm -qa | grep java

复制代码


查询java相关的包,使用

  1. rpm -e --nodeps

复制代码


包名卸载之。

去Oracle的官网下载jdk的rpm安装包,并使用rpm -ivh 包名安装之。

因为是rpm包并不须要咱们来配置环境变量,咱们只须要配置一个全局的JAVA_HOME变量便可,执行命令:

  1. echo "JAVA_HOME=/usr/java/latest/" >> /etc/environment

复制代码

 

 

 


4.安装配置MySql(主节点)

 

 

 

经过

  1. yum install mysql-server

复制代码


安装mysql服务器。

  1. chkconfig mysqld on

复制代码


设置开机启动,并

  1. service mysqld start

复制代码


启动mysql服务,并根据提示设置root的初试密码:

  1. mysqladmin -u root password 'xxxx'

复制代码


  1. mysql -uroot -pxxxx

复制代码


进入mysql命令行,建立如下数据库:

 

  1. #hive

  2. create database hive DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

  3. #activity monitor

  4. create database amon DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

 

复制代码

 

 

设置root受权访问以上全部的数据库:

 

 

  1. #受权root用户在主节点拥有全部数据库的访问权限

  2. grant all privileges on *.* to 'root'@'n1' identified by 'xxxx' with grant option;

  3. flush privileges;

复制代码

 

 

 

 

官方MySql配置文档:http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/cloudera-manager/v5-latest/Cloudera-Manager-Installation-Guide/cm5ig_mysql.html#cmig_topic_5_5


5.关闭防火墙和SELinux

 

 

 

 

注意: 须要在全部的节点上执行,由于涉及到的端口太多了,临时关闭防火墙是为了安装起来更方便,安装完毕后能够根据须要设置防火墙策略,保证集群安全。

关闭防火墙:

  1. service iptables stop (临时关闭)  

  2. chkconfig iptables off (重启后生效)

复制代码

 

 

 

 

关闭SELINUX(实际安装过程当中发现没有关闭也是能够的,不知道会不会有问题,还需进一步进行验证):

 

 

 

 

  1. setenforce 0 (临时生效)  

  2. 修改 /etc/selinux/config 下的 SELINUX=disabled (重启后永久生效)

复制代码

 

 

 


6.全部节点配置NTP服务

 

 

 

 

集群中全部主机必须保持时间同步,若是时间相差较大会引发各类问题。 具体思路以下:

 

master节点做为ntp服务器与外界对时中心同步时间,随后对全部datanode节点提供时间同步服务。

全部datanode节点以master节点为基础同步时间。

全部节点安装相关组件:

  1. yum install ntp

复制代码


。完成后,配置开机启动:

  1. chkconfig ntpd on

复制代码


,检查是否设置成功:

  1. chkconfig --list ntpd

复制代码


其中2-5为on状态就表明成功。

 

主节点配置

 

在配置以前,先使用ntpdate手动同步一下时间,省得本机与对时中心时间差距太大,使得ntpd不能正常同步。这里选用65.55.56.206做为对时中心,

  1. ntpdate -u 65.55.56.206

复制代码


ntp服务只有一个配置文件,配置好了就OK。 这里只给出有用的配置,不须要的配置都用#注掉,这里就不在给出:

  1. driftfile /var/lib/ntp/drift

  2. restrict 127.0.0.1

  3. restrict -6 ::1

  4. restrict default nomodify notrap

  5. server 65.55.56.206 prefer

  6. includefile /etc/ntp/crypto/pw

  7. keys /etc/ntp/keys

复制代码

 

 

配置文件完成,保存退出,启动服务,执行以下命令:

 

 

  1. service ntpd start

复制代码

 

检查是否成功,用ntpstat命令查看同步状态,出现如下状态表明启动成功:

 

  1. synchronised to NTP server () at stratum 2

  2. time correct to within 74 ms

  3. polling server every 128 s

 

复制代码

 

 

若是出现异常请等待几分钟,通常等待5-10分钟才能同步。

 

 

配置ntp客户端(全部datanode节点)

 

  1. driftfile /var/lib/ntp/drift

  2. restrict 127.0.0.1

  3. restrict -6 ::1

  4. restrict default kod nomodify notrap nopeer noquery

  5. restrict -6 default kod nomodify notrap nopeer noquery

  6. #这里是主节点的主机名或者ip

  7. server n1

  8. includefile /etc/ntp/crypto/pw

  9. keys /etc/ntp/keys

 

复制代码

 

 

ok保存退出,请求服务器前,请先使用ntpdate手动同步一下时间:ntpdate -u n1 (主节点ntp服务器)

 

 

这里可能出现同步失败的状况,请不要着急,通常是本地的ntp服务器尚未正常启动,通常须要等待5-10分钟才能够正常同步。启动服务:

  1. service ntpd start

复制代码


 

由于是链接内网,此次启动等待的时间会比master节点快一些,可是也须要耐心等待一下子。


正式开工 安装Cloudera Manager Server 和Agent

主节点解压安装

cloudera manager的目录默认位置在/opt下,解压:

  1. tar xzvf cloudera-manager*.tar.gz

复制代码


将解压后的cm-5.1.3和cloudera目录放到/opt目录下。

 

为Cloudera Manager 5创建数据库

 

首先须要去MySql的官网下载JDBC驱动,http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/,解压后,找到mysql-connector-java-5.1.33-bin.jar,放到/opt/cm-5.1.3/share/cmf/lib/中。

 

在主节点初始化CM5的数据库:

 

  1. /opt/cm-5.1.3/share/cmf/schema/scm_prepare_database.sh mysql cm -hlocalhost -uroot -pxxxx --scm-host localhost scm scm scm

复制代码


 

Agent配置

修改/opt/cm-5.1.3/etc/cloudera-scm-agent/config.ini中的server_host为主节点的主机名。

 

同步Agent到其余节点

 

  1. scp -r /opt/cm-5.1.3 root@n2:/opt/

复制代码


 

在全部节点建立cloudera-scm用户

  1. useradd --system --home=/opt/cm-5.1.3/run/cloudera-scm-server/ --no-create-home --shell=/bin/false --comment "Cloudera SCM User" cloudera-scm

复制代码


 

 

准备Parcels,用以安装CDH5

 

将CHD5相关的Parcel包放到主节点的/opt/cloudera/parcel-repo/目录中(parcel-repo须要手动建立)。

相关的文件以下:

  • CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel

  • CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha1

  • manifest.json

最后将CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12- el6.parcel.sha1,重命名为CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha,这点必须注意,不然, 系统会从新下载CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel文件。

 

相关启动脚本

 

经过

  1. /opt/cm-5.1.3/etc/init.d/cloudera-scm-server start

复制代码


启动服务端。

经过

  1. /opt/cm-5.1.3/etc/init.d/cloudera-scm-agent start

复制代码


启动Agent服务。

咱们启动的实际上是个service脚本,须要中止服务将以上的start参数改成stop就能够了,重启是restart。

 


CDH5的安装配置

 

Cloudera Manager Server和Agent都启动之后,就能够进行CDH5的安装配置了。

这时能够经过浏览器访问主节点的7180端口测试一下了(因为CM Server的启动须要花点时间,这里可能要等待一会才能访问),默认的用户名和密码均为admin:

 

 

能够看到,免费版本的CM5已经没有原来50个节点数量的限制了。

 

 

 

 

 

 

各个Agent节点正常启动后,能够在当前管理的主机列表中看到对应的节点。选择要安装的节点,点继续。

 

 

 

 

 

 

接下来,出现如下包名,说明本地Parcel包配置无误,直接点继续就能够了。

 

 

 

 

 

 

 

 

点击,继续,若是配置本地Parcel包无误,那么下图中的已下载,应该是瞬间就完成了,而后就是耐心等待分配过程就好了,大约10多分钟吧,取决于内网网速。

 

 

 

 

 

 

 

 

接下来是服务器检查,可能会遇到如下问题:

 

 

 

  1. Cloudera 建议将 /proc/sys/vm/swappiness 设置为 0。当前设置为 60。使用 sysctl 命令在运行时更改该设置并编辑 /etc/sysctl.conf 以在重启后保存该设置。您能够继续进行安装,但可能会遇到问题,Cloudera Manager 报告您的主机因为交换运行情况不佳。如下主机受到影响:

 

复制代码

 

 

 

 

经过

 

 

 

 

  1. echo 0 > /proc/sys/vm/swappiness

复制代码


便可解决。

 

 

 

 

 

 

接下来是选择安装服务:

 

 

 

 

 

 

 

 

服务配置,通常状况下保持默认就能够了(Cloudera Manager会根据机器的配置自动进行配置,若是须要特殊调整,自行进行设置就能够了):

 

 

 

 

 

 

 

 

接下来是数据库的设置,检查经过后就能够进行下一步的操做了:

 

 

 

 

 

 

 

 

下面是集群设置的审查页面,我这里都是保持默认配置的:

 

 

 

 

 

 

 

 

终于到安装各个服务的地方了,注意,这里安装Hive的时候可能会报错,由于咱们使用了MySql做为hive的元数据存储,hive默认没有带mysql的驱动,经过如下命令拷贝一个就好了:

 

 

 

  1. cp /opt/cm-5.1.3/share/cmf/lib/mysql-connector-java-5.1.33-bin.jar /opt/cloudera/parcels/CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12/lib/hive/lib/

 

复制代码

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

服务的安装过程大约半小时内就能够完成:

 

 

 

 

 

 

 

 

安装完成后,就能够进入集群界面看一下集群的当前情况了。

 

 

这里可能会出现没法发出查询:对 Service Monitor 的请求超时的错误提示,若是各个组件安装没有问题,通常是由于服务器比较卡致使的,过一会刷新一下页面就行了:

 

 

 


测试

 

 

在集群的一台机器上执行如下模拟Pi的示例程序:

  1. sudo -u hdfs hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar pi 10 100

复制代码

 

 

执行过程须要花必定的时间,经过YARN的后台也能够看到MapReduce的执行状态:

 

 

 

 

 

 

 

MapReduce执行过程当中终端的输出以下:

 

 

  1. Number of Maps  = 10

  2. Samples per Map = 100

  3. Wrote input for Map #0

  4. Wrote input for Map #1

  5. Wrote input for Map #2

  6. Wrote input for Map #3

  7. Wrote input for Map #4

  8. Wrote input for Map #5

  9. Wrote input for Map #6

  10. Wrote input for Map #7

  11. Wrote input for Map #8

  12. Wrote input for Map #9

  13. Starting Job

  14. 14/10/13 01:15:34 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at n1/192.168.1.161:8032

  15. 14/10/13 01:15:36 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 10

  16. 14/10/13 01:15:37 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:10

  17. 14/10/13 01:15:39 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1413132307582_0001

  18. 14/10/13 01:15:40 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1413132307582_0001

  19. 14/10/13 01:15:40 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://n1:8088/proxy/application_1413132307582_0001/

  20. 14/10/13 01:15:40 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1413132307582_0001

  21. 14/10/13 01:17:13 INFO mapreduce.Job: Job job_1413132307582_0001 running in uber mode : false

  22. 14/10/13 01:17:13 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%

  23. 14/10/13 01:18:02 INFO mapreduce.Job:  map 10% reduce 0%

  24. 14/10/13 01:18:25 INFO mapreduce.Job:  map 20% reduce 0%

  25. 14/10/13 01:18:35 INFO mapreduce.Job:  map 30% reduce 0%

  26. 14/10/13 01:18:45 INFO mapreduce.Job:  map 40% reduce 0%

  27. 14/10/13 01:18:53 INFO mapreduce.Job:  map 50% reduce 0%

  28. 14/10/13 01:19:01 INFO mapreduce.Job:  map 60% reduce 0%

  29. 14/10/13 01:19:09 INFO mapreduce.Job:  map 70% reduce 0%

  30. 14/10/13 01:19:17 INFO mapreduce.Job:  map 80% reduce 0%

  31. 14/10/13 01:19:25 INFO mapreduce.Job:  map 90% reduce 0%

  32. 14/10/13 01:19:33 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%

  33. 14/10/13 01:19:51 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%

  34. 14/10/13 01:19:53 INFO mapreduce.Job: Job job_1413132307582_0001 completed successfully

  35. 14/10/13 01:19:56 INFO mapreduce.Job: Counters: 49

  36.         File System Counters

  37.                 FILE: Number of bytes read=91

  38.                 FILE: Number of bytes written=1027765

  39.                 FILE: Number of read operations=0

  40.                 FILE: Number of large read operations=0

  41.                 FILE: Number of write operations=0

  42.                 HDFS: Number of bytes read=2560

  43.                 HDFS: Number of bytes written=215

  44.                 HDFS: Number of read operations=43

  45.                 HDFS: Number of large read operations=0

  46.                 HDFS: Number of write operations=3

  47.         Job Counters

  48.                 Launched map tasks=10

  49.                 Launched reduce tasks=1

  50.                 Data-local map tasks=10

  51.                 Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=118215

  52.                 Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=11894

  53.                 Total time spent by all map tasks (ms)=118215

  54.                 Total time spent by all reduce tasks (ms)=11894

  55.                 Total vcore-seconds taken by all map tasks=118215

  56.                 Total vcore-seconds taken by all reduce tasks=11894

  57.                 Total megabyte-seconds taken by all map tasks=121052160

  58.                 Total megabyte-seconds taken by all reduce tasks=12179456

  59.         Map-Reduce Framework

  60.                 Map input records=10

  61.                 Map output records=20

  62.                 Map output bytes=180

  63.                 Map output materialized bytes=340

  64.                 Input split bytes=1380

  65.                 Combine input records=0

  66.                 Combine output records=0

  67.                 Reduce input groups=2

  68.                 Reduce shuffle bytes=340

  69.                 Reduce input records=20

  70.                 Reduce output records=0

  71.                 Spilled Records=40

  72.                 Shuffled Maps =10

  73.                 Failed Shuffles=0

  74.                 Merged Map outputs=10

  75.                 GC time elapsed (ms)=1269

  76.                 CPU time spent (ms)=9530

  77.                 Physical memory (bytes) snapshot=3792773120

  78.                 Virtual memory (bytes) snapshot=16157274112

  79.                 Total committed heap usage (bytes)=2856624128

  80.         Shuffle Errors

  81.                 BAD_ID=0

  82.                 CONNECTION=0

  83.                 IO_ERROR=0

  84.                 WRONG_LENGTH=0

  85.                 WRONG_MAP=0

  86.                 WRONG_REDUCE=0

  87.         File Input Format Counters

  88.                 Bytes Read=1180

  89.         File Output Format Counters

  90.                 Bytes Written=97

  91. Job Finished in 262.659 seconds

  92. Estimated value of Pi is 3.14800000000000000000

 

复制代码


 


检查Hue

 

首次登录Hue会让设置一个初试的用户名和密码,设置好,登录到后台,会作一次检查,一切正常后会提示:

 

 

 

 

到这里代表咱们的集群可使用了。

 


遇到的问题

 

Agent启动后,安装阶段“当前管理的主机”中显示的节点不全,每次刷新显示的都不同。

Agent的错误日志表现以下:

  1. [18/Nov/2014 21:12:56 +0000] 22681 MainThread agent ERROR Heartbeating to master:7182 failed.

  2. Traceback (most recent call last):

  3.   File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/src/cmf/agent.py", line 820, in send_heartbeat

  4.     response = self.requestor.request('heartbeat', dict(request=heartbeat))

  5.   File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/ipc.py", line 139, in request

  6.     return self.issue_request(call_request, message_name, request_datum)

  7.   File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/ipc.py", line 255, in issue_request

  8.     return self.read_call_response(message_name, buffer_decoder)

  9.   File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/ipc.py", line 235, in read_call_response

  10.     raise self.read_error(writers_schema, readers_schema, decoder)

  11.   File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/ipc.py", line 244, in read_error

  12.     return AvroRemoteException(datum_reader.read(decoder))

  13.   File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/io.py", line 444, in read

  14.     return self.read_data(self.writers_schema, self.readers_schema, decoder)

  15.   File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/io.py", line 448, in read_data

  16.     if not DatumReader.match_schemas(writers_schema, readers_schema):

  17.   File "/home/opt/cm-5.2.0/lib64/cmf/agent/build/env/lib/python2.6/site-packages/avro-1.6.3-py2.6.egg/avro/io.py", line 379, in match_schemas

  18.     w_type = writers_schema.type

  19. AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'type'

复制代码

 

 

这是因为在主节点上启动了Agent后,又将Agent scp到了其余节点上致使的,首次启动Agent,它会生成一个uuid,路径为:

 

 

  1. /opt/cm-5.1.3/lib/cloudera-scm-agent/uuid

复制代码


,这样的话每台机器上的Agent的uuid都是同样的了,就会出现紊乱的状况。

 

解决方案:

 

删除

  1. /opt/cm-5.1.3/lib/cloudera-scm-agent/

复制代码


目录下的全部文件。

清空主节点CM数据库。

 

最佳实践

 

在内网单独搭建yum的repo,而后CM的管理界面安装Agent,这样安装比较快,也不会出现什么问题。

若是手动添加添加Agent的话,须要注意启动以前删除相关的标示文件,不然Server端在数据库中记录Agent的信息,还得清理数据库中的信息,就麻烦了。

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