使用yum安装CDH Hadoop集群

时间 2019-11-10

标签使用 yum 安装 cdh hadoop 集群栏目 Unix 繁體版

原文原文链接

原文：http://blog.javachen.com/2013/04/06/install-cloudera-cdh-by-yum.htmlhtml

本文主要是记录使用yum安装CDH Hadoop集群的过程，包括HDFS、Yarn、Hive和HBase。本文使用CDH5.4版本进行安装，故下文中的过程都是针对CDH5.4版本的。java

0. 环境说明

系统环境：node

操做系统：CentOs 6.6
Hadoop版本：CDH5.4
JDK版本：1.7.0_71
运行用户：root

集群各节点角色规划为：mysql

192.168.56.121        cdh1     NameNode、ResourceManager、HBase、Hive metastore、Impala Catalog、Impala statestore、Sentry 
192.168.56.122        cdh2     DataNode、SecondaryNameNode、NodeManager、HBase、Hive Server二、Impala Server
192.168.56.123        cdh3     DataNode、HBase、NodeManager、Hive Server二、Impala Server

cdh1做为master节点，其余节点做为slave节点。linux

1. 准备工做

安装 Hadoop 集群前先作好下面的准备工做，在修改配置文件的时候，建议在一个节点上修改，而后同步到其余节点，例如：对于 hdfs 和 yarn ，在 NameNode 节点上修改而后再同步，对于 HBase，选择一个节点再同步。由于要同步配置文件和在多个节点启动服务，建议配置 ssh 无密码登录。web

1.1 配置hosts

CDH 要求使用 IPv4，IPv6 不支持，禁用IPv6方法：sql

bash$ 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：shell

bash$ sysctl -p

最后确认是否已禁用：数据库

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

一、设置hostname，以cdh1为例：apache

bash$ hostname cdh1

二、确保/etc/hosts中包含ip和FQDN，若是你在使用DNS，保存这些信息到/etc/hosts不是必要的，倒是最佳实践。

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

四、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：

bash$ 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:

bash$ 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：

bash$ yum install bind-utils -y

运行下面命令查看hostname和ip是否匹配:

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

五、hadoop的全部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

bash$ 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，其余节点为客户端同步时间到该节点。安装ntp:

bash$ yum install ntp

修改 cdh1 上的配置文件 /etc/ntp.conf :

restrict default ignore   //默认不容许修改或者查询ntp,而且不接收特殊封包
restrict 127.0.0.1        //给于本机全部权限
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：

bash#设置开机启动
$ chkconfig ntpd on

$ service ntpd start

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

ntpq -p 查询网络中的NTP服务器，同时显示客户端和每一个服务器的关系。

$ 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"：上一次成功请求以后到如今的秒数。
"poll"：当前的请求的时钟间隔的秒数。
"offset"：主机经过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节点上执行下面操做：

bash$ ntpdate cdh1

Ntpd启动的时候一般须要一段时间大概5分钟进行时间同步，因此在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"。启动时候须要等待5分钟。

若是想定时进行时间校准，可使用crond服务来定时执行。

bash# 天天 1:00 Linux 系统就会自动的进行网络时间校准
00 1 * * * root /usr/sbin/ntpdate 192.168.56.121 >> /root/ntpdate.log 2>&1

1.4 安装jdk

CDH5.4要求使用JDK1.7，JDK的安装过程请参考网上文章。

1.5 设置本地yum源

CDH官方的yum源地址在 http://archive.cloudera.com/cdh4/redhat/6/x86_64/cdh/cloudera-cdh4.rep... 或 http://archive.cloudera.com/cdh5/redhat/6/x86_64/cdh/cloudera-cdh5.rep... ，请根据你安装的cdh版本修改该文件中baseurl的路径。

你能够从这里下载 cdh4 的仓库压缩包，或者从这里下载 cdh5 的仓库压缩包。

由于我是使用的centos操做系统，故我这里下载的是cdh5的centos6压缩包，将其下载以后解压到ftp服务的路径下，而后配置cdh的本地yum源：

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

操做系统的yum源，建议你经过下载 centos 的 dvd 而后配置一个本地的 yum 源。

2. 安装和配置HDFS

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

在 cdh1 节点安装 hadoop-hdfs-namenode：

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

在 cdh2 节点安装 hadoop-hdfs-secondarynamenode

bash$ yum install hadoop-hdfs-secondarynamenode -y

在 cdh二、cdh3节点安装 hadoop-hdfs-datanode

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

NameNode HA 的配置过程请参考CDH中配置HDFS HA，建议暂时不用配置。

2.1 修改hadoop配置文件

在/etc/hadoop/conf/core-site.xml中设置fs.defaultFS属性值，该属性指定NameNode是哪个节点以及使用的文件系统是file仍是hdfs，格式：hdfs://<namenode host>:<namenode port>/，默认的文件系统是file:///：

xml<property>
 <name>fs.defaultFS</name>
 <value>hdfs://cdh1:8020</value>
</property>

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，你能够修改成hadoop：

xml<property>
 <name>dfs.permissions.superusergroup</name>
 <value>hadoop</value>
</property>

更多的配置信息说明，请参考 Apache Cluster Setup

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以下：

目录                                  全部者     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

说明你能够在 hdfs-site.xm l中只配置hadoop.tmp.dir，也能够分别配置上面的路径。这里使用分别配置的方式，hdfs-site.xml中配置以下：

xml<property>
 <name>dfs.namenode.name.dir</name>
 <value>file:///data/dfs/nn</value>
</property>

<property>
 <name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///data/dfs/dn</value>
</property>

在NameNode上手动建立 dfs.name.dir 或 dfs.namenode.name.dir 的本地目录：

bash$ mkdir -p /data/dfs/nn

在DataNode上手动建立 dfs.data.dir 或 dfs.datanode.data.dir 的本地目录：

bash$ mkdir -p /data/dfs/dn

修改上面目录全部者：

$ 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，可是 dfs.name.dir 或 dfs.namenode.name.dir 的权限默认为755，须要手动设置为700：

bash$ chmod 700 /data/dfs/nn

# 或者
$ chmod go-rx /data/dfs/nn

注意：DataNode的本地目录能够设置多个，你能够设置 dfs.datanode.failed.volumes.tolerated 参数的值，表示可以容忍不超过该个数的目录失败。

2.3 配置 SecondaryNameNode

配置 SecondaryNameNode 须要在 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml 中添加如下参数：

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

在 /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml 中加入以下配置，将cdh2设置为 SecondaryNameNode：

xml<property>
  <name>dfs.secondary.http.address</name>
  <value>cdh2:50090</value>
</property>

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 中添加以下两个参数：

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，若是服务端配置了该参数，则忽略客户端的配置；若是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。若是该值设置为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 中配置如下三个参数：

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

详细说明，请参考 Optionally configure DataNode storage balancing。

2.6 开启WebHDFS

在NameNode节点上安装：

bash$ yum install hadoop-httpfs -y

而后修改 /etc/hadoop/conf/core-site.xml配置代理用户：

xml<property>  
<name>hadoop.proxyuser.httpfs.hosts</name>  
<value>*</value>  
</property>  
<property>  
<name>hadoop.proxyuser.httpfs.groups</name>  
<value>*</value>  
</property>

2.7 配置LZO

下载repo文件到 /etc/yum.repos.d/:

若是你安装的是 CDH4，请下载Red Hat/CentOS 6
若是你安装的是 CDH5，请下载Red Hat/CentOS 6

而后，安装lzo:

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

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

xml<property>
  <name>io.compression.codecs</name>
  <value>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</value>
</property>
<property>
  <name>io.compression.codec.lzo.class</name>
  <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
</property>

更多关于LZO信息，请参考：Using LZO Compression

2.8 (可选)配置Snappy

cdh 的 rpm 源中默认已经包含了 snappy ，直接在每一个节点安装Snappy：

bash$ yum install snappy snappy-devel  -y

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

使 snappy 对 hadoop 可用：

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

2.9 启动HDFS

将cdh1上的配置文件同步到每个节点：

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

在cdh1节点格式化NameNode：

bash$ sudo -u hdfs hadoop namenode -format

在每一个节点运行下面命令启动hdfs：

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

在 hdfs 运行以后，建立 /tmp 临时目录，并设置权限为 1777：

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

若是安装了HttpFS，则启动 HttpFS 服务：

bash$ service hadoop-httpfs start

2.10 测试

经过 http://cdh1:50070/ 能够访问 NameNode 页面。使用 curl 运行下面命令，能够测试 webhdfs 并查看执行结果：

bash$ curl "http://localhost:14000/webhdfs/v1?op=gethomedirectory&user.name=hdfs"
{"Path":"\/user\/hdfs"}

更多的 API，请参考 WebHDFS REST API

3. 安装和配置YARN

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

3.1 安装服务

在 cdh1 节点安装:

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

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

在 cdh二、cdh3 节点安装:

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

3.2 修改配置参数

要想使用YARN，须要在 /etc/hadoop/conf/mapred-site.xml 中作以下配置:

xml<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
</property>

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

xml<property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>cdh1:8031</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.address</name>
    <value>cdh1:8032</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
    <value>cdh1:8030</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
    <value>cdh1:8033</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
    <value>cdh1:8088</value>
</property>

在 /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml 中添加以下配置：

xml<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.application.classpath</name>
   <value>
    $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/*
    </value>
</property>
<property>
    <name>yarn.log.aggregation.enable</name>
    <value>true</value>
</property>

注意：

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

bashexport 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

在hadoop中默认的文件路径以及权限要求以下：

目录                                                     全部者       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

故在 /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml 文件中添加以下配置:

xml<property>
    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
    <value>/data/yarn/local</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
    <value>/data/yarn/logs</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
    <value>/yarn/apps</value>
</property>

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

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

在 hdfs 上建立 yarn.nodemanager.remote-app-log-dir 对应的目录：

bash$ 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

在 /etc/hadoop/conf/mapred-site.xml 中配置 MapReduce History Server：

xml<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>cdh1:10020</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>cdh1:19888</value>
</property>

此外，确保 mapred、yarn 用户可以使用代理，在 /etc/hadoop/conf/core-site.xml 中添加以下参数：

xml<property>
    <name>hadoop.proxyuser.mapred.groups</name>
    <value>*</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.mapred.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.yarn.groups</name>
    <value>*</value>
</property>
<property>
    <name>hadoop.proxyuser.yarn.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>

配置 Staging 目录：

xml<property>
    <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>
    <value>/user</value>
</property>

并在 hdfs 上建立相应的目录：

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

可选的，你能够在 /etc/hadoop/conf/mapred-site.xml 设置如下两个参数：

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

而后，在 hdfs 上建立目录并设置权限：

bash$ 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

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

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

3.4 验证 HDFS 结构：

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

你应该看到以下结构：

bashdrwxrwxrwt   - 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

3.5 同步配置文件

同步配置文件到整个集群:

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

3.6 启动服务

在每一个节点启动 YARN :

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

在 cdh1 节点启动 mapred-historyserver :

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

为每一个 MapReduce 用户建立主目录，好比说 hive 用户或者当前用户：

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

3.7 测试

经过 http://cdh1:8088/ 能够访问 Yarn 的管理页面，经过 http://cdh1:19888/ 能够访问 JobHistory 的管理页面，查看在线的节点：http://cdh1:8088/cluster/nodes。

运行下面的测试程序，看是否报错：

bash# 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

Zookeeper 至少须要3个节点，而且节点数要求是基数，这里在全部节点上都安装 Zookeeper。

4.1 安装

在每一个节点上安装zookeeper：

bash$ yum install zookeeper* -y

4.2 修改配置文件

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

propertiesmaxClientCnxns=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

4.3 同步配置文件

将配置文件同步到其余节点：

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

4.4 初始化并启动服务

在每一个节点上初始化并启动 zookeeper，注意 n 的值须要和 zoo.cfg 中的编号一致。

在 cdh1 节点运行：

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

在 cdh2 节点运行：

bash$ 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

4.5 测试

经过下面命令测试是否启动成功：

bash$ zookeeper-client -server cdh1:2181

5. 安装 HBase

HBase 依赖 ntp 服务，故须要提早安装好 ntp。

5.1 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：

xml<property>
  <name>dfs.datanode.max.xcievers</name>
  <value>8192</value>
</property>

5.2 安装

在每一个节点上安装 master 和 regionserver，若是须要你能够安装 hbase-rest、hbase-solr-indexer、hbase-thrift

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

5.3 修改配置文件

修改 hbase-site.xml文件，关键几个参数及含义以下：

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Upgrading HBase）以提升性能，最后的配置以下：

xml<configuration>
  <property>
      <name>hbase.cluster.distributed</name>
      <value>true</value>
  </property>
  <property>
      <name>hbase.rootdir</name>
      <value>hdfs://cdh1:8020/hbase</value>
  </property>
  <property>
      <name>hbase.tmp.dir</name>
      <value>/data/hbase</value>
  </property>
  <property>
      <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
      <value>cdh1,cdh2,cdh3</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.hregion.max.filesize</name>
    <value>536870912</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.hregion.memstore.flush.size</name>
    <value>67108864</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.regionserver.lease.period</name>
    <value>600000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.client.retries.number</name>
    <value>3</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.regionserver.handler.count</name>
    <value>100</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.hstore.compactionThreshold</name>
    <value>10</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.hstore.blockingStoreFiles</name>
    <value>30</value>
  </property>

  <property>
    <name>hbase.regionserver.checksum.verify</name>
    <value>false</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.hstore.checksum.algorithm</name>
    <value>NULL</value>
  </property>
</configuration>

在 hdfs 中建立 /hbase 目录

bash$ 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 &

5.4 同步配置文件

将配置文件同步到其余节点：

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

5.5 建立本地目录

在 hbase-site.xml 配置文件中配置了 hbase.tmp.dir 值为 /data/hbase，如今须要在每一个 hbase 节点建立该目录并设置权限：

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

5.6 启动HBase

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

5.7 测试

经过 http://cdh1:60030/ 能够访问 RegionServer 页面，而后经过该页面能够知道哪一个节点为 Master，而后再经过 60010 端口访问 Master 管理界面。

6. 安装hive

在一个 NameNode 节点上安装 hive：

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

在其余 DataNode 上安装：

bash$ 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，若是你想使用 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：

bash$ service postgresql initdb

修改配置文件postgresql.conf，修改完后内容以下：

bash$ 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，添加如下一行内容：

host    all         all         0.0.0.0/0                     trust

启动数据库：

bash#配置开启启动
$ chkconfig postgresql on

$ service postgresql start

安装jdbc驱动：

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

建立数据库和用户：

bashbash# 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：
建立的用户为hiveuser，密码为redhat，你能够按本身须要进行修改。
初始化数据库的 sql 文件请根据 cdh 版本进行修改，这里个人 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文件内容以下：

xml<configuration>
        <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:postgresql://localhost/metastore</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>org.postgresql.Driver</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>hiveuser</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>redhat</value>
    </property>
    <property>
        <name>datanucleus.autoCreateSchema</name>
        <value>false</value>
    </property>

    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>cdh1:8031</value>
    </property>

    <property>
        <name>hive.files.umask.value</name>
        <value>0002</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.exec.reducers.max</name>
        <value>999</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.auto.convert.join</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.warehouse.subdir.inherit.perms</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://cdh1:9083</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.server.min.threads</name>
        <value>200</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.server.max.threads</name>
        <value>100000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.client.socket.timeout</name>
        <value>3600</value>
    </property>

    <property>
        <name>hive.support.concurrency</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.zookeeper.quorum</name>
        <value>cdh1,cdh2,cdh3</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.min.worker.threads</name>
        <value>5</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.max.worker.threads</name>
        <value>100</value>
    </property>
</configuration>

默认状况下，hive-server和 hive-server2 的 thrift 端口都未10000，若是要修改 hive-server2 thrift 端口，请修改 hive.server2.thrift.port 参数的值：

若是要设置运行 hive 的用户为链接的用户而不是启动用户，则添加：

xml<property>
    <name>hive.server2.enable.impersonation</name>
    <value>true</value>
</property>

并在 core-site.xml 中添加：

xml<property>
  <name>hadoop.proxyuser.hive.hosts</name>
  <value>*</value>
</property>
<property>
  <name>hadoop.proxyuser.hive.groups</name>
  <value>*</value>
</property>

安装mysql

yum方式安装mysql：

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

启动数据库：

bash#配置开启启动
$ chkconfig mysqld on

$ service mysqld start

安装jdbc驱动：

bash$ 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 节点上建立 mysql 数据库和用户：

bash$ 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：建立的用户为 hiveuser，密码为 redhat ，你能够按本身须要进行修改。

修改 hive-site.xml 文件中如下内容：

xml<property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
      <value>jdbc:mysql://cdh1:3306/metastore?useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8</value>
    </property>
    <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
      <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>

配置hive

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

bashexport HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/lib/hadoop-mapreduce

在 hdfs 中建立 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，以便其余全部用户均可以建立、访问表，但不能删除不属于他的表。
每个查询 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。

建立目录并设置权限：

bash$ 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:

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

测试

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

访问beeline:

bash$ beeline
beeline> !connect jdbc:hive2://localhost:10000 hive hive org.apache.hive.jdbc.HiveDriver

与hbase集成

先安装 hive-hbase:

bash$ yum install hive-hbase -y

若是你是使用的 cdh4，则须要在 hive shell 里执行如下命令添加 jar：

bash$ 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-<hive_version>.jar
# guava 包的版本以实际版本为准。
$ ADD JAR /usr/lib/hive/lib/guava-11.0.2.jar;

若是你是使用的 cdh5，则须要在 hive shell 里执行如下命令添加 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;

以上你也能够在 hive-site.xml 中经过 hive.aux.jars.path 参数来配置，或者你也能够在 hive-env.sh 中经过 export HIVE_AUX_JARS_PATH= 来设置。

7. 参考文章

[1] CDH5-Installation-Guide
[2] hadoop cdh 安装笔记