【大数据集群搭建-Apache】Apache版本进行大数据集群各组件环境部署

Dear 丶 2023-10-08 18:04 25阅读 0赞

#### 【大数据集群搭建-Apache】Apache版本进行大数据集群各组件环境部署 ####

*  1）大数据环境统一
 *   *  1.1.设置主机名和域名映射
     *  1.2.关闭服务器防火墙和Selinux
     *  1.3.服务器免密登陆
     *  1.4.所有机器时钟同步
     *  1.5.JDK安装
 *  2）MySQL
 *   *  2.1.将MySQL的rpm文件导入服务器中
     *  2.2.安装rpm文件
     *  2.3.卸载mariadb
     *  2.4.启动MySQL
     *  2.5.登录MySQL
     *  2.6.设置MySQL权限
 *  3）Zookeeper
 *   *  3.1.下载
     *  3.2.上传与解压
     *  3.3.修改配置文件
     *  3.4.添加myid配置
     *  3.5.安装包分发并修改myid的值
     *  3.6.所有机器启动ZK服务
 *  4）Hadoop
 *   *  4.1.下载
     *  4.2.解压
     *  4.3.分发hadoop
     *  4.4.配置/etc/profile
     *  4.5.准备目录
     *  4.6.配置Hadoop配置文件
     *  4.7.准备native-lib
     *  4.8.启动Hadoop
     *  4.9.验证
 *  5）Hive
 *   *  5.1.下载
     *  5.2.解压并重命名
     *  5.3.修改Hive的配置文件
     *  5.4.Hive的交互方式
 *  6）Sqoop
 *   *  6.1.解压安装并更改名字
     *  6.2.拷贝mysql的jdbc驱动包到lib目录下
     *  6.3.配置文件
     *  6.4.测试
     *  6.5.语句
 *  7）HBase
 *   *  7.1.上传解压HBase安装包
     *  7.2.修改HBase配置文件
     *  7.3.配置环境变量
     *  7.4.复制jar包到lib
     *  7.5.修改regionservers文件
     *  7.6.分发安装包与配置文件
     *  7.7.搭建HBase高可用
     *  7.8.解决hbase/filter错误
     *  7.9.解决sqoop的lib库中没有hbase的相应jar包
     *  7.10.启动HBase
     *  7.11.验证Hbase是否启动成功
     *  7.12.WebUI
 *  8）Elasticsearch
 *   *  8.1.创建普通用户
     *  8.2.为普通用户itcast添加sudo权限
     *  8.3.上传压缩包并压缩
     *  8.4.修改配置文件
     *  8.5.将安装包分发到其他服务器上面
     *  8.6.其他节点修改es配置文件
     *  8.7.修改系统配置，解决启动时候的问题
     *  8.8.启动ES服务
     *  8.9.Elasticsearch-head插件
     *   *  8.9.1.安装nodejs
         *  8.9.2.本地安装
 *  9）Spark
 *   *  9.1.下载
     *  9.2.Local安装
     *  9.3.Standalone集群安装
     *  9.4.Standalone HA 搭建
     *  9.5.Spark On Yarn
     *  9.6.启动
     *  9.7.WebUI
 *  10.Kafka
 *   *  10.1.准备如下目录
     *  10.2.下载
     *  10.3.上传压缩包并解压
     *  10.4.配置环境变量
     *  10.5.分发安装包
     *  10.6.修改Kafka配置文件
     *   *  10.6.1.目录重命名
         *  10.6.2.修改配置文件
         *  10.6.3.配置详解
     *  10.7.启动
 *  11）Flink
 *   *  11.1.下载
     *  11.2.Local安装
     *  11.3.Standalone集群安装
     *  11.4.Standalone HA搭建
     *  11.5.Flink On Yarn
     *  11.6.WebUI

## 1）大数据环境统一 ##

### 1.1.设置主机名和域名映射 ###

**1、配置每台虚拟机主机名:**

vim /etc/hostname

第一台主机主机名为:5gcsp-bigdata-svr1

第二台主机主机名为:5gcsp-bigdata-svr2

第三台主机主机名为:5gcsp-bigdata-svr3

第四台主机主机名为:5gcsp-bigdata-svr4

第五台主机主机名为:5gcsp-bigdata-svr5

**2、配置每台服务器域名映射**

vim /etc/hosts
    #ip hostname/域名

### 1.2.关闭服务器防火墙和Selinux ###

**1、关闭每台机器的防火墙**

systemctl stop firewalld.service          #停止firewall
    systemctl disable firewalld.service       #禁止firewall开机启动
    systemctl status firewalld.service  	  #关闭之后,查看防火墙状态

**2、关闭每台机器的Selinux**

vim /etc/selinux/config
    
    #改成如下:
    SELINUX=disabled

重启:

#如果更改了Selinux一定要重启机器
    reboot

### 1.3.服务器免密登陆 ###

**1、在所有机器执行以下命令，生成公钥与私钥，敲三下回车**

ssh-keygen -t rsa

**2、所有机器将拷贝公钥到第一台机器，所有机器执行命令**

ssh-copy-id 5gcsp-bigdata-svr1

**3、将第一台机器的公钥拷贝到其他机器上，在第一台机器上指行以下命令，执行时需要输入yes和对方密码**

scp /root/.ssh/authorized_keys 5gcsp-bigdata-svr1:/root/.ssh
    scp /root/.ssh/authorized_keys 5gcsp-bigdata-svr2:/root/.ssh
    scp /root/.ssh/authorized_keys 5gcsp-bigdata-svr4:/root/.ssh
    scp /root/.ssh/authorized_keys 5gcsp-bigdata-svr5:/root/.ssh

**4、测试一下，可以在任何一台主机上通过ssh 主机名命令去远程登录到该主机，输入exit退出登录**

ssh node1
    exit

### 1.4.所有机器时钟同步 ###

启动定时任务

crontab -e

随后在输入界面键入以下内容，每隔一分钟就去连接阿里云时间同步服务器，进行时钟同步

*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate -u ntp4.aliyun.com;

### 1.5.JDK安装 ###

**1、每个服务器上创建好目录**

mkdir -p /export/software    软件包放置的目录
    mkdir -p /export/servers      软件安装的目录

**2、进入 /export/software 目录, 上传jdk的安装包: jdk-8u241-linux-x64.tar.gz**

**3、解压压缩包到/export/servers目录下**

tar -zxvf jdk-8u241-linux-x64.tar.gz -C /export/servers

**4、配置 jdk 环境变量，export 命令用于将 shell 变量输出为环境变量**

第一步: vi /etc/profile
    第二步: 通过键盘上下键 将光标拉倒最后面
    第三步: 然后输入 i, 将一下内容输入即可
    注意：具体的文件目录要根据自己的文件目录进行修改
    
    #set java environment 
    JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_241 
    CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib 
    PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH 
    export JAVA_HOME CLASSPATH PATH
    
    第四步: esc键 然后 :wq  保存退出即可

**5、重新加载环境变量**

source /etc/profile

**6、配置jdk是否安装成功**

java -version
    或者
    javac -version

## 2）MySQL ##

### 2.1.将MySQL的rpm文件导入服务器中 ###

cd /export/software

### 2.2.安装rpm文件 ###

依次执行下面命令

rpm -ivh mysql-community-common-5.7.26-1.el7.x86_64.rpm
    rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.26-1.el7.x86_64.rpm --nodeps --force
    rpm -ivh mysql-community-client-5.7.26-1.el7.x86_64.rpm
    rpm -ivh mysql-community-server-5.7.26-1.el7.x86_64.rpm --nodeps --force

### 2.3.卸载mariadb ###

cnetos7集成了mariadb，而安装mysql的话会和mariadb的冲突，所以需要先卸载掉mariadb，以下为卸载mariadb

查看是否安装过MySQL其他的包,如果有也可以按照下面命令删除,然后重新安装新的MySQL
    rpm -qa|grep -i mysql
    
    查看是否有mariadb,如果有的话可以删除,防止和mysql冲突
    rpm -qa | grep mariadb
    rpm -e  mariadb包名 --nodeps
    
    #再次查看发现消失
    rpm -qa | grep mariadb

### 2.4.启动MySQL ###

service mysqld status //查看是否启动
    service mysqld start //启动
    service mysqld status //查看是否启动

### 2.5.登录MySQL ###

**1、查看密码**

grep "password" /var/log/mysqld.log  K3-JrYp5S2)7

**2、登录mysql**

mysql -uroot -p

**3、修改密码**

#取消mysql密码规范限制
    set global validate_password_policy=0;
    set global validate_password_length=1;
    
    #重设密码
    alter user 'root'@'localhost' identified by '123456';
    flush privileges;

### 2.6.设置MySQL权限 ###

create database scm DEFAULT CHARACTER SET utf8;
    #如果由于数据库更新导致下面命令报错,输入如下命令
    #mysql_upgrade -u root -p 123456
    
    grant all PRIVILEGES on *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123456' WITH GRANT OPTION;
    grant all PRIVILEGES on *.* TO 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY '123456' WITH GRANT OPTION;
    grant all PRIVILEGES on *.* TO 'root'@'5gcsp-bigdata-svr1' IDENTIFIED BY '123456' WITH GRANT OPTION;
    flush privileges;

## 3）Zookeeper ##

### 3.1.下载 ###

http://archive.apache.org/dist/zookeeper/

### 3.2.上传与解压 ###

解压zookeeper的压缩包到/export/servers路径下去，然后准备进行安装

cd /export/software
    tar -zxvf zookeeper-3.4.6.tar.gz -C /export/servers/

### 3.3.修改配置文件 ###

cd /export/servers/zookeeper-3.4.6/conf/
    cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
    mkdir -p /export/servers/zookeeper-3.4.6/zkdatas/
    vim  zoo.cfg

修改以下内容:

#Zookeeper的数据存放目录
    dataDir=/export/servers/zookeeper-3.4.6/zkdatas
    # 保留多少个快照
    autopurge.snapRetainCount=3
    # 日志多少小时清理一次
    autopurge.purgeInterval=1
    # 集群中服务器地址
    server.1=5gcsp-bigdata-svr1:2888:3888
    server.2=5gcsp-bigdata-svr2:2888:3888
    server.3=5gcsp-bigdata-svr3:2888:3888
    server.4=5gcsp-bigdata-svr4:2888:3888
    server.5=5gcsp-bigdata-svr5:2888:3888
    
    server.1=node1:2888:3888
    server.2=node2:2888:3888
    server.3=node3:2888:3888

### 3.4.添加myid配置 ###

在第一台服务器上的/export/servers/zookeeper-3.4.6/zkdatas/这个路径下创建一个文件，文件名为myid

echo 1 > /export/servers/zookeeper-3.4.6/zkdatas/myid

### 3.5.安装包分发并修改myid的值 ###

**1、第一台机器上面执行以下命令**

scp -r  /export/servers/zookeeper-3.4.6/ 5gcsp-bigdata-svr2:/export/servers/
    scp -r  /export/servers/zookeeper-3.4.6/ 5gcsp-bigdata-svr3:/export/servers/
    scp -r  /export/servers/zookeeper-3.4.6/ 5gcsp-bigdata-svr4:/export/servers/
    scp -r  /export/servers/zookeeper-3.4.6/ 5gcsp-bigdata-svr5:/export/servers/

**2、第二台机器上修改myid的值为2**

echo 2 > /export/servers/zookeeper-3.4.6/zkdatas/myid

**3、第三台机器上修改myid的值为3**

echo 3 > /export/servers/zookeeper-3.4.6/zkdatas/myid

**4、第四台机器上修改myid为4**

echo 4 > /export/servers/zookeeper-3.4.6/zkdatas/myid

**5、第五台机器上修改myid为5**

echo 2 > /export/servers/zookeeper-3.4.6/zkdatas/myid

### 3.6.所有机器启动ZK服务 ###

**1、这个命令三台机器都要执行**

/export/servers/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh start

**2、三台主机分别查看启动状态**

/export/servers/zookeeper-3.4.6/bin/zkServer.sh status

## 4）Hadoop ##

### 4.1.下载 ###

链接：https://pan.baidu.com/s/154nyt3GBOTon\_shvJ\_DUlg

提取码：kyun

### 4.2.解压 ###

在5gcsp-bigdata-svr1节点上执行：

# 解压Hadoop到/export/servers内
    tar -zxvf hadoop-2.7.5.tar.gz -C /export/servers/

### 4.3.分发hadoop ###

在5gcsp-bigdata-svr1执行：

scp -r /export/servers/hadoop-2.7.5 5gcsp-bigdata-svr2:/export/servers/
    scp -r /export/servers/hadoop-2.7.5 5gcsp-bigdata-svr3:/export/servers/
    scp -r /export/servers/hadoop-2.7.5 5gcsp-bigdata-svr4:/export/servers/
    scp -r /export/servers/hadoop-2.7.5 5gcsp-bigdata-svr5:/export/servers/

### 4.4.配置/etc/profile ###

**1、在5gcsp-bigdata-svr1将如下内容追加写入到/etc/profile内：**

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_191
    export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.7.5
    export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
    export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
    export YARN_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs/yarn
    export HADOOP_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs/hdfs
    export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
    export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=${HADOOP_HOME}/lib/native"
    export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin:$PATH

**2、将这个文件分发到每台机器：**

scp /etc/profile 5gcsp-bigdata-svr2:/etc/
    scp /etc/profile 5gcsp-bigdata-svr3:/etc/
    scp /etc/profile 5gcsp-bigdata-svr4:/etc/
    scp /etc/profile 5gcsp-bigdata-svr5:/etc/

**3、每台机器均执行：**

source /etc/profile

### 4.5.准备目录 ###

**在5gcsp-bigdata-svr1执行：**

mkdir -p /data/namenode-data
    mkdir -p /data/nm-local
    mkdir -p /data/nm-log

### 4.6.配置Hadoop配置文件 ###

> 在5gcsp-bigdata-svr1机器上配置

**1、hadoop-env.sh文件**

添加如下内容：

**2、core-site.xml**

在configuration块内添加：

<property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://5gcsp-bigdata-svr1:8020</value>
      </property>
    
      <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131072</value>
      </property>

**3、hdfs-site.xml**

<property>
            <name>dfs.datanode.data.dir.perm</name>
            <value>700</value>
        </property>
    
      <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/data/namenode-data</value>
        <description>Path on the local filesystem where the NameNode stores the namespace and transactions logs persistently.</description>
      </property>
    
      <property>
        <name>dfs.namenode.hosts</name>
        <value>5gcsp-bigdata-svr2,5gcsp-bigdata-svr3,5gcsp-bigdata-svr4,5gcsp-bigdata-svr5</value>
        <description>List of permitted DataNodes.</description>
      </property>
    
      <property>
        <name>dfs.blocksize</name>
        <value>268435456</value>
        <description></description>
      </property>
    
    
      <property>
        <name>dfs.namenode.handler.count</name>
        <value>100</value>
        <description></description>
      </property>
    
      <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    	<value>/data/dn-data-1,/data/dn-data-2,/data/dn-data-3,/data/dn-data-4,/data/dn-data-5,/data/dn-data-6,/data/dn-data-7,/data/dn-data-8</value>
    	<description>DataNode data dir</description>
      </property>

**4、yarn-env.sh文件**

添加：

**5、yarn-site.xml文件**

在configuration块中添加：

<property>
        <name>yarn.log.server.url</name>
        <value>http://5gcsp-bigdata-svr1:19888/jobhistory/logs</value>
        <description></description>
    </property>
    
      <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
        <description>Configuration to enable or disable log aggregation</description>
      </property>
    
      <property>
        <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
        <value>/tmp/logs</value>
        <description>Configuration to enable or disable log aggregation IN HDFS</description>
      </property>
    
    
      <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>5gcsp-bigdata-svr1</value>
        <description></description>
      </property>
    
      <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
        <description></description>
      </property>
    
      <property>
        <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
        <value>/data/nm-local</value>
        <description>Comma-separated list of paths on the local filesystem where intermediate data is written.</description>
      </property>
    
      <property>
        <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
        <value>/data/nm-log</value>
        <description>Comma-separated list of paths on the local filesystem where logs are written.</description>
      </property>
    
      <property>
        <name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name>
        <value>10800</value>
        <description>Default time (in seconds) to retain log files on the NodeManager Only applicable if log-aggregation is disabled.</description>
      </property>
    
      <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
        <description>Shuffle service that needs to be set for Map Reduce applications.</description>
      </property>

**6、maprd-env.sh文件**

增加：

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_191

**7、mapred-site.xml文件**

在configuration块中添加：

<property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
        <description></description>
      </property>
    
      <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>5gcsp-bigdata-svr1:10020</value>
        <description></description>
      </property>
    
    
      <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>5gcsp-bigdata-svr1:19888</value>
        <description></description>
      </property>
    
    
      <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
        <value>/tmp/mr-history/tmp</value>
        <description></description>
      </property>
    
    
      <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
        <value>/tmp/mr-history/done</value>
        <description></description>
      </property>

**8、slave文件**

修改为：

5gcsp-bigdata-svr2
    5gcsp-bigdata-svr3
    5gcsp-bigdata-svr4
    5gcsp-bigdata-svr5

**9、分发配置**

将这些编辑好的配置文件分发到每个机器上：

scp -r /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/* 5gcsp-bigdata-svr2:/export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/
    scp -r /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/* 5gcsp-bigdata-svr3:/export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/
    scp -r /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/* 5gcsp-bigdata-svr4:/export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/
    scp -r /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/* 5gcsp-bigdata-svr5:/export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/

### 4.7.准备native-lib ###

上传hadoop-2.6.0+cdh5.14.4+2785-1.cdh5.14.4.p0.4.el6.x86\_64.rpm，并在每个节点均执行：

# 找到 hadoop-2.6.0+cdh5.14.4+2785-1.cdh5.14.4.p0.4.el6.x86_64.rpm，执行：
    rpm2cpio hadoop-2.6.0+cdh5.14.4+2785-1.cdh5.14.4.p0.4.el6.x86_64.rpm | cpio -div
    
    # 如果其他节点没有这个rpm文件可以scp复制过去
    
    # 进入解压后的路径 usr/lib/hadoop/lib/native，执行：
    cp -d * $HADOOP_HOME/lib/native/

### 4.8.启动Hadoop ###

**1、第一台机器（namenode节点所在机器）格式化NameNode**

hadoop namenode -format

**2、启动HDFS与Yarn**

/export/servers/hadoop-2.7.5/sbin/start-dfs.sh
    /export/servers/hadoop-2.7.5/sbin/start-yarn.sh

**3、或者直接启动所有**

start-all.sh

**4、启动历史服务**

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

### 4.9.验证 ###

# HDFS WEB页面
    http://IP:50070
    http://IP:8088

## 5）Hive ##

### 5.1.下载 ###

http://archive.apache.org/dist/hive/

### 5.2.解压并重命名 ###

cd /export/software
    tar -zxvf apache-hive-2.1.0-bin.tar.gz  -C /export/servers
    cd /export/servers
    mv apache-hive-2.1.0-bin hive-2.1.0

### 5.3.修改Hive的配置文件 ###

**1、hive-env.sh**

cd  /export/servers/hive-2.1.0/conf
    cp hive-env.sh.template hive-env.sh
    vim hive-env.sh

修改内容如下：

HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.7.5
    export HIVE_CONF_DIR=/export/servers/hive-2.1.0/conf

**2、hive-site.xml**

cd  /export/servers/hive-2.1.0/conf
    vim hive-site.xml

在该文件中添加以下内容

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
    <configuration>
    <property>
          <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
          <value>root</value>
      </property>
      <property>
          <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
          <value>123456</value>
      </property>
      <property>
          <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
          <value>jdbc:mysql://5gcsp-bigdata-svr1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false</value>
      </property>
      <property>
          <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
          <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
      </property>
      <property>
          <name>hive.metastore.schema.verification</name>
          <value>false</value>
      </property>
      <property>
        <name>datanucleus.schema.autoCreateAll</name>
        <value>true</value>
     </property>
     <property>
    	<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
    	<value>5gcsp-bigdata-svr1</value>
       </property>
    </configuration>

**3、上传MySQL的lib驱动包**

将mysql的lib驱动包上传到hive的lib目录下

cd /export/servers/hive-2.1.0/lib

将mysql-connector-java-5.1.38.jar 上传到这个目录下

**4、拷贝相关jar包**

将hive-2.1.0/jdbc/目录下的hive-jdbc-2.1.0-standalone.jar 拷贝到hive-2.1.0/lib/目录

cp /export/servers/hive-2.1.0/jdbc/hive-jdbc-2.1.0-standalone.jar /export/servers/hive-2.1.0/lib/

**5、配置Hive环境变量**

Hive节点执行以下命令配置hive的环境变量

vim /etc/profile

添加以下内容:

export HIVE_HOME=/export/servers/hive-2.1.0
    export PATH=:$HIVE_HOME/bin:$PATH

### 5.4.Hive的交互方式 ###

**1、bin/hive**

cd /export/servers/hive-2.1.0/
    bin/hive

创建一个数据库

create database  mytest;
    show databases;

此处需要注意: 如果启动后在mysql中没有发现构建hive库及其相关的表, 建议执行一下操作:

schematool -dbType mysql -initSchema		#手动初始化元数据信息

**2、使用sql语句或者sql脚本进行交互**

不进入hive的客户端直接执行hive的hql语句

cd /export/servers/hive-2.1.0/
    bin/hive -e "create database mytest"

或者我们可以将我们的hql语句写成一个sql脚本然后执行

cd /export/servers
    vim  hive.sql

脚本内容如下:

create database mytest2;
    use mytest2;
    create table stu(id int,name string);

通过hive -f 来执行我们的sql脚本

bin/hive -f /export/server/hive.sql

**3、BeelineClient**

hive经过发展，推出了第二代客户端beeline，但是beeline客户端不是直接访问metastore服务的，而是需要单独启动hiveserver2服务。在hive运行的服务器上，**首先启动metastore服务，然后启动hiveserver2服务**。

nohup /export/servers/hive-2.1.0/bin/hive --service metastore &
    nohup /export/servers/hive-2.1.0/bin/hive --service hiveserver2 &

在Hive的安装节点上使用beeline客户端进行连接访问。

/export/servers/hive-2.1.0/bin/beeline

根据提醒进行以下操作:

[root@node3 ~]# /export/server/hive-2.1.0/bin/beeline
    which: no hbase in (:/export/server/hive-2.1.0/bin::/export/server/hadoop-2.7.5/bin:/export/server/hadoop-2.7.5/sbin::/export/server/jdk1.8.0_241/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/export/server/mysql-5.7.29/bin:/root/bin)
    Beeline version 2.1.0 by Apache Hive
    beeline> !connect jdbc:hive2://5gcsp-bigdata-svr1:10000
    Connecting to jdbc:hive2://node3:10000
    Enter username for jdbc:hive2://node3:10000: root
    Enter password for jdbc:hive2://node3:10000:123456

> ***注意: 如果报出以下, 请修改 hadoop中 core-site.xml文件***
> 
> ***错误信息为: User: root is not allowed to impersonate root***

**解决方案:** 在node1的 hadoop的 core-site.xml文件中添加一下内容:

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

添加后, 将 core-site.xml 发送到其他两台机子:

cd /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
    scp core-site.xml 5gcsp-bigdata-svr2:$PWD
    scp core-site.xml 5gcsp-bigdata-svr3:$PWD
    scp core-site.xml 5gcsp-bigdata-svr4:$PWD
    scp core-site.xml 5gcsp-bigdata-svr5:$PWD

此时重新启动Hive并连接即可连接成功

## 6）Sqoop ##

### 6.1.解压安装并更改名字 ###

tar -zxvf sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha.tar.gz -C /export/servers/
    cd /export/servers/
    mv sqoop-1.4.6.bin__hadoop-2.0.4-alpha sqoop

### 6.2.拷贝mysql的jdbc驱动包到lib目录下 ###

cd /export/servers/sqoop/lib

### 6.3.配置文件 ###

cd /export/servers/sqoop/conf
    cp sqoop-env-template.sh  sqoop-env.sh
    vim sqoop-env.sh
    
    #修改配置文件
    #Set path to where bin/hadoop is available
    export HADOOP_COMMON_HOME=/export/servers/hadoop-2.7.5
    
    #Set path to where hadoop-*-core.jar is available
    export HADOOP_MAPRED_HOME=/export/servers/hadoop-2.7.5
    
    #set the path to where bin/hbase is available
    #export HBASE_HOME=
    
    #Set the path to where bin/hive is available
    export HIVE_HOME=/export/servers/hive-2.1.0
    
    #Set the path for where zookeper config dir is
    #export ZOOCFGDIR=

### 6.4.测试 ###

cd /export/servers/sqoop/bin
    sqoop-version

### 6.5.语句 ###

创建和mysql结构相同的hive表
    sqoop  create-hive-table \
    --connect jdbc:mysql://5gcsp-bigdata-svr1:3306/test \
    --table emp \
    --username root \
    --password 123456 \
    --hive-table sqooptohive.emp
    
    
    将mysql表中的数据导入到hive中
    sqoop import \
    --connect jdbc:mysql://5gcsp-bigdata-svr1:3306/test \
    --username root \
    --password 123456 \
    --table emp \
    --hive-table sqooptohive.emp \
    --hive-import \
    -m1

## 7）HBase ##

### 7.1.上传解压HBase安装包 ###

tar -zxvf hbase-1.6.0-bin.tar.gz -C /export/servers/

### 7.2.修改HBase配置文件 ###

**1、hbase-env.sh**

cd /export/servers/hbase-1.6.0/conf
    vim hbase-env.sh
    # 第28行
    export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_191
    export HBASE_MANAGES_ZK=false

**2、hbase-site.xml**

vim hbase-site.xml
    ------------------------------
    <configuration>
            
            <property>
                <name>hbase.rootdir</name>
                <value>hdfs://5gcsp-bigdata-svr1:8020/hbase</value>
            </property>
            
            <property>
                <name>hbase.cluster.distributed</name>
                <value>true</value>
            </property>
            
            <property>
                <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    
    <value>5gcsp-bigdata-svr1,5gcsp-bigdata-svr2,5gcsp-bigdata-svr3,5gcsp-bigdata-svr4,5gcsp-bigdata-svr5</value>
            </property>
            
            <property>
                <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
                <value>/export/servers/zookeeper-3.4.6/zkdatas</value>
            </property>
            
            <property>
                <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
                <value>false</value>
            </property>
    </configuration>

### 7.3.配置环境变量 ###

# 配置Hbase环境变量
    vim /etc/profile
    export HBASE_HOME=/export/servers/hbase-1.6.0
    export PATH=$PATH:${HBASE_HOME}/bin:${HBASE_HOME}/sbin
    
    #加载环境变量
    source /etc/profile

### 7.4.复制jar包到lib ###

根据版本来决定此步骤，到lib目录下看看有没有htrace-core-3.1.0-incubating.jar，如果有跳过此步骤

cp $HBASE_HOME/lib/client-facing-thirdparty/htrace-core-3.1.0-incubating.jar $HBASE_HOME/lib/

### 7.5.修改regionservers文件 ###

vim regionservers 
    5gcsp-bigdata-svr1
    5gcsp-bigdata-svr2
    5gcsp-bigdata-svr3
    5gcsp-bigdata-svr4
    5gcsp-bigdata-svr5

### 7.6.分发安装包与配置文件 ###

cd /export/servers
    scp -r hbase-1.6.0/ 5gcsp-bigdata-svr2:$PWD
    scp -r hbase-1.6.0/ 5gcsp-bigdata-svr3:$PWD
    scp -r hbase-1.6.0/ 5gcsp-bigdata-svr4:$PWD
    scp -r hbase-1.6.0/ 5gcsp-bigdata-svr5:$PWD
    
    在其余节点配置加载环境变量
    # 配置Hbase环境变量
    vim /etc/profile
    export HBASE_HOME=/export/servers/hbase-1.6.0
    export PATH=$PATH:${HBASE_HOME}/bin:${HBASE_HOME}/sbin
    
    #加载环境变量
    source /etc/profile

### 7.7.搭建HBase高可用 ###

**1、在hbase的conf文件夹中创建 backup-masters 文件**

cd /export/servers/hbase-1.6.0/conf/
    touch backup-masters

**2、将备份节点添加到该文件中**

vim backup-masters
    5gcsp-bigdata-svr2
    5gcsp-bigdata-svr3

**3、将backup-masters文件分发到所有的服务器节点中**

scp backup-masters 5gcsp-bigdata-svr2:$PWD
    scp backup-masters 5gcsp-bigdata-svr3:$PWD
    scp backup-masters 5gcsp-bigdata-svr4:$PWD
    scp backup-masters 5gcsp-bigdata-svr5:$PWD

### 7.8.解决hbase/filter错误 ###

后面hbase与sqoop合作是用时如果报Exception in thread “main” java.lang.NoClassDefFoundError: org/apache/hadoop/hbase/filter/Filter的错误的话就按照如下方式进行解决

**1、关闭所有Hadoop进程**

### 7.9.解决sqoop的lib库中没有hbase的相应jar包 ###

ERROR tool.ImportTool: Error during import: HBase jars are not present in classpath, cannot import to HBase!

原因是：sqoop的lib库中没有hbase的相应jar包

解决办法 : 将hbase中的lib文件夹下的hbase-hbase-annotations.jar、hbase-common.jar、hbase-protocol.jar复制到sqoop的lib文件夹中，如果还是不能解决问题，则把hbase中lib文件夹的所有jar包都复制到sqoop的lib文件夹中。

cd /export/servers/hbase-1.6.0/lib
    cp * /export/servers/sqoop/lib
    
    #如有覆盖提醒选择n即可

### 7.10.启动HBase ###

cd /export/servers
    # 启动ZK
    ./start-zk.sh
    # 启动hadoop
    start-dfs.sh
    # 启动hbase
    start-hbase.sh

### 7.11.验证Hbase是否启动成功 ###

# 启动hbase shell客户端
    hbase shell
    # 输入status
    
    [root@node1 onekey]# hbase shell
    SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
    SLF4J: Found binding in [jar:file:/export/server/hadoop-2.7.5/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
    SLF4J: Found binding in [jar:file:/export/server/hbase-1.6.0/lib/client-facing-thirdparty/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
    SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
    SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
    HBase Shell
    Use "help" to get list of supported commands.
    Use "exit" to quit this interactive shell.
    Version 2.1.0, re1673bb0bbfea21d6e5dba73e013b09b8b49b89b, Tue Jul 10 17:26:48 CST 2018
    Took 0.0034 seconds                                                                                                                                           
    Ignoring executable-hooks-1.6.0 because its extensions are not built. Try: gem pristine executable-hooks --version 1.6.0
    Ignoring gem-wrappers-1.4.0 because its extensions are not built. Try: gem pristine gem-wrappers --version 1.4.0
    2.4.1 :001 > status
    1 active master, 0 backup masters, 3 servers, 0 dead, 0.6667 average load
    Took 0.4562 seconds                                                                                                                                           
    2.4.1 :002 >

### 7.12.WebUI ###

http://5gcsp-bigdata-svr1:16010/master-status

## 8）Elasticsearch ##

### 8.1.创建普通用户 ###

使用root用户在所有机器下执行

useradd itcast
    passwd itcast

### 8.2.为普通用户itcast添加sudo权限 ###

所有机器使用root用户执行visudo命令然后为es用户添加权限

visudo
    # 第100行
    itcast      ALL=(ALL)       ALL

### 8.3.上传压缩包并压缩 ###

以下操作 使用root用户进行es的相关操作,所有机器都需要创建

mkdir -p /export/servers/es
    chown -R itcast:itcast /export/servers/es

将es的安装包下载并上传到5gcsp-bigdata-svr1服务器的/export/software路径下，然后进行解压，使用itcast用户来执行以下操作，将es安装包上传到5gcsp-bigdata-svr1服务器，并使用es用户执行以下命令解压

# 解压Elasticsearch
    cd /export/software/ 
    tar -zvxf elasticsearch-7.6.1-linux-x86_64.tar.gz -C /export/servers/es/

### 8.4.修改配置文件 ###

**1、修改elasticsearch.yml**

5gcsp-bigdata-svr1服务器使用**itcast**用户来修改配置文件

cd /export/servers/es/elasticsearch-7.6.1/config
    mkdir -p /export/servers/es/elasticsearch-7.6.1/log
    mkdir -p /export/servers/es/elasticsearch-7.6.1/data
    rm -rf elasticsearch.yml
    
    vim elasticsearch.yml
    cluster.name: itcast-es
    node.name: 5gcsp-bigdata-svr1
    path.data: /export/servers/es/elasticsearch-7.6.1/data
    path.logs: /export/servers/es/elasticsearch-7.6.1/log
    network.host: 5gcsp-bigdata-svr1
    http.port: 9200
    discovery.seed_hosts: ["5gcsp-bigdata-svr1", "5gcsp-bigdata-svr2", "5gcsp-bigdata-svr3", "5gcsp-bigdata-svr4", "5gcsp-bigdata-svr5"]
    cluster.initial_master_nodes: ["5gcsp-bigdata-svr1", "5gcsp-bigdata-svr2"]
    bootstrap.system_call_filter: false
    bootstrap.memory_lock: false
    http.cors.enabled: true
    http.cors.allow-origin: "*"

**2、修改jvm.option**

使用itcast用户执行以下命令调整jvm堆内存大小，每个人根据自己服务器的内存大小来进行调整。

cd /export/servers/es/elasticsearch-7.6.1/config
    vim jvm.options
    -Xms2g
    -Xmx2g

### 8.5.将安装包分发到其他服务器上面 ###

使用itcast用户将安装包分发到其他服务器上面去

cd /export/servers/es/
    scp -r elasticsearch-7.6.1/ 5gcsp-bigdata-svr2:$PWD
    scp -r elasticsearch-7.6.1/ 5gcsp-bigdata-svr3:$PWD
    scp -r elasticsearch-7.6.1/ 5gcsp-bigdata-svr4:$PWD
    scp -r elasticsearch-7.6.1/ 5gcsp-bigdata-svr5:$PWD

### 8.6.其他节点修改es配置文件 ###

使用itcast用户执行以下命令修改es配置文件，更改**node.name**和**network.host**，以此类推

cd /export/servers/es/elasticsearch-7.6.1/config
    mkdir -p /export/servers/es/elasticsearch-7.6.1/log
    mkdir -p /export/servers/es/elasticsearch-7.6.1/data
    rm -rf elasticsearch.yml
    
    vim elasticsearch.yml
    cluster.name: itcast-es
    node.name: 5gcsp-bigdata-svr2
    path.data: /export/servers/es/elasticsearch-7.6.1/data
    path.logs: /export/servers/es/elasticsearch-7.6.1/log
    network.host: 5gcsp-bigdata-svr2
    http.port: 9200
    discovery.seed_hosts: ["5gcsp-bigdata-svr1", "5gcsp-bigdata-svr2", "5gcsp-bigdata-svr3", "5gcsp-bigdata-svr4", "5gcsp-bigdata-svr5"]
    cluster.initial_master_nodes: ["5gcsp-bigdata-svr1", "5gcsp-bigdata-svr2"]
    bootstrap.system_call_filter: false
    bootstrap.memory_lock: false
    http.cors.enabled: true
    http.cors.allow-origin: "*"

### 8.7.修改系统配置，解决启动时候的问题 ###

**1、普通用户打开文件的最大数限制**

所有机器使用itcast用户执行

sudo vi /etc/security/limits.conf
    
    添加如下内容：
    * soft nofile 65536
    * hard nofile 131072
    * soft nproc 2048
    * hard nproc 4096

**2、普通用户启动线程数限制**

所有机器使用itcast用户执行

Centos6
    sudo vi /etc/security/limits.d/90-nproc.conf
    Centos7
    sudo vi /etc/security/limits.d/20-nproc.conf
    
    找到如下内容：
    * soft nproc 1024
    #修改为
    * soft nproc 4096

**3、普通用户调大虚拟内存**

所有机器使用itcast用户执行

第一种调整: 临时调整, 退出会话 重新登录 就会失效的 (测试环境下配置)
    sudo  sysctl -w vm.max_map_count=262144    
    
    第二种: 永久有效  (生产中配置)
    sudo vim /etc/sysctl.conf
    在最后添加一行
    vm.max_map_count=262144

备注：以上三个问题解决完成之后，重新连接secureCRT或者重新连接xshell生效

### 8.8.启动ES服务 ###

nohup /export/servers/es/elasticsearch-7.6.1/bin/elasticsearch 2>&1 &

启动成功之后jsp即可看到es的服务进程，并且访问页面

[*http://5gcsp-bigdata-svr1:9200/?pretty*][http_5gcsp-bigdata-svr1_9200_pretty]

注意：如果哪一台机器服务启动失败，那么就到哪一台机器的/export/server/es/elasticsearch-7.6.1/log这个路径下面去查看错误日志

### 8.9.Elasticsearch-head插件 ###

#### 8.9.1.安装nodejs ####

**1、第一台机器执行以下命令下载安装包，然后进行解压**

cd ~
    wget https://npm.taobao.org/mirrors/node/v8.1.0/node-v8.1.0-linux-x64.tar.gz
    tar -zxvf node-v8.1.0-linux-x64.tar.gz -C /export/servers/es/

**2、创建软连接**

执行以下命令创建软连接

sudo ln -s /export/servers/es/node-v8.1.0-linux-x64/lib/node_modules/npm/bin/npm-cli.js /usr/local/bin/npm
    sudo ln -s /export/servers/es/node-v8.1.0-linux-x64/bin/node /usr/local/bin/node

**3、修改环境变量**

服务器添加环境变量

sudo vim /etc/profile
    export NODE_HOME=/export/servers/es/node-v8.1.0-linux-x64
    export PATH=:$PATH:$NODE_HOME/bin
    
    #修改完环境变量使用source生效
    source /etc/profile

**5、验证安装成功**

执行以下命令验证安装生效

node -v
    npm -v

#### 8.9.2.本地安装 ####

**1、上传压缩包**

将我们的压缩包 elasticsearch-head-compile-after.tar.gz 上传到node1.itcast.cn机器的/export/software 路径下面去

**2、解压安装包**

执行以下命令解压安装包

cd ~
    tar -zxvf elasticsearch-head-compile-after.tar.gz -C /export/servers/es/

**3、node1机器修改Gruntfile.js**

修改Gruntfile.js这个文件

cd /export/servers/es/elasticsearch-head
    vim Gruntfile.js
    
    找到代码中的93行：hostname: '192.168.100.100', 修改为：当前主机的hostname

**4、node1机器修改app.js**

第一台机器修改app.js

cd /export/servers/es/elasticsearch-head/_site
    vim app.js
    
    在Vim中输入「:4354」，定位到第4354行
    修改 http://localhost:9200为http://5gcsp-bigdata-svr1:9200

**5、解决未连接问题**

打开路径 "…\\elasticsearch\\config\\ " 下的 elasticsearch.yml 文件，在文件末尾添加如下代码：

cd /export/servers/es/elasticsearch-7.6.1/config
    vim elasticsearch.yml
    
    #在文件末尾添加如下代码:
    http.cors.allow-methods: OPTIONS, HEAD, GET, POST, PUT, DELETE
    http.cors.allow-headers: "X-Requested-With, Content-Type, Content-Length, X-User"

**6、启动head服务**

启动elasticsearch-head插件

cd /export/servers/es/elasticsearch-head/node_modules/grunt/bin/
    进程前台启动命令
    ./grunt server
    进程后台启动命令
    nohup ./grunt server >/dev/null 2>&1 &

访问端口号9100

**6、如何停止：elasticsearch-head进程**

执行以下命令找到elasticsearch-head的插件进程，然后使用kill -9 杀死进程即可

netstat -nltp | grep 9100
    kill -9 8328

## 9）Spark ##

### 9.1.下载 ###

https://github.com/apache/spark/releases

http://spark.apache.org/downloads.html

http://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.5/

### 9.2.Local安装 ###

解压软件包
    tar -zxvf spark-2.4.7-bin-hadoop2.7.tgz -C /export/servers
    创建软连接，方便后期升级
    ln -s /export/servers/spark-2.4.7-bin-hadoop2.7 /export/servers/spark
    如果有权限问题，可以修改为root，方便学习时操作，实际中使用运维分配的用户和权限即可
    chown -R root /export/servers/spark-2.4.7-bin-hadoop2.7
    chgrp -R root /export/servers/spark-2.4.7-bin-hadoop2.7

### 9.3.Standalone集群安装 ###

**1、修改配置并分发**

#修改slaves
    #进入配置目录
    cd /export/servers/spark/conf
    #修改配置文件名称
    mv slaves.template slaves
    
    vim slaves
    #内容如下：
    5gcsp-bigdata-svr2
    5gcsp-bigdata-svr3

**2、修改spark-env.sh**

进入配置目录
    cd /export/servers/spark/conf
    修改配置文件名称
    mv spark-env.sh.template spark-env.sh
    修改配置文件
    vim spark-env.sh

修改内容如下：

## 设置JAVA安装目录
    JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_191
    ## HADOOP软件配置文件目录，读取HDFS上文件和运行YARN集群
    HADOOP_CONF_DIR=/export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
    YARN_CONF_DIR=/export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
    
    ## 指定spark老大Master的IP和提交任务的通信端口
    export SPARK_MASTER_HOST=5gcsp-bigdata-svr1
    export SPARK_MASTER_PORT=7077
    
    SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
    SPARK_WORKER_CORES=1
    SPARK_WORKER_MEMORY=1g

**3、分发**

cd /export/servers/
    scp -r spark-2.4.7-bin-hadoop2.7 root@5gcsp-bigdata-svr2:$PWD
    scp -r spark-2.4.7-bin-hadoop2.7 root@5gcsp-bigdata-svr3:$PWD
    scp -r spark-2.4.7-bin-hadoop2.7 root@5gcsp-bigdata-svr4:$PWD
    scp -r spark-2.4.7-bin-hadoop2.7 root@5gcsp-bigdata-svr5:$PWD
    
    ##分别创建软连接
    ln -s /export/servers/spark-2.4.7-bin-hadoop2.7 /export/servers/spark

### 9.4.Standalone HA 搭建 ###

**1、主节点上配置**

vim /export/servers/spark/conf/spark-env.sh

注释或删除MASTER\_HOST内容：

# SPARK_MASTER_HOST=node1

增加如下配置：

SPARK_DAEMON_JAVA_OPTS="-Dspark.deploy.recoveryMode=ZOOKEEPER -Dspark.deploy.zookeeper.url=5gcsp-bigdata-svr1:2181,5gcsp-bigdata-svr2:2181,5gcsp-bigdata-svr3:2181,5gcsp-bigdata-svr4:2181,5gcsp-bigdata-svr5:2181 -Dspark.deploy.zookeeper.dir=/spark-ha"

**2、将spark-env.sh分发集群**

### 9.5.Spark On Yarn ###

**1、修改spark-env.sh**

cd /export/servers/spark/conf
    vim /export/servers/spark/conf/spark-env.sh
    
    ## 添加内容
    ## HADOOP软件配置文件目录，读取HDFS上文件和运行YARN集群
    HADOOP_CONF_DIR=/export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop
    YARN_CONF_DIR=/export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop

同步：

**2、整合Yarn历史服务器并关闭资源检查**

在主节点上修改

cd /export/servers/hadoop/etc/hadoop
    vim /export/servers/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

添加内容：

<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>
        
        <property>
            <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
            <value>604800</value>
        </property>
        
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
            <value>false</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
            <value>false</value>
        </property>

**3、在yarn-site.xml 中添加proxyserver的配置**

<property>
    		<name>yarn.web-proxy.address</name>
    		<value>5gcsp-bigdata-svr1:8089</value>
    	</property>

同步：

cd /export/server/hadoop2.7.5/etc/hadoop
    scp -r yarn-site.xml root@5gcsp-bigdata-svr2:$PWD
    scp -r yarn-site.xml root@5gcsp-bigdata-svr3:$PWD
    scp -r yarn-site.xml root@5gcsp-bigdata-svr4:$PWD
    scp -r yarn-site.xml root@5gcsp-bigdata-svr5:$PWD

**4、配置spark历史服务器**

## 进入配置目录
    cd /export/servers/spark/conf
    ## 修改配置文件名称
    mv spark-defaults.conf.template spark-defaults.conf
    vim spark-defaults.conf

添加内容：

spark.eventLog.enabled                  true
    spark.eventLog.dir                      hdfs://5gcsp-bigdata-svr1:8020/sparklog/
    spark.eventLog.compress                 true
    spark.yarn.historyServer.address        5gcsp-bigdata-svr1:18080

**5、修改spark-env.sh**

进入配置目录
    cd /export/servers/spark/conf
    修改配置文件
    vim spark-env.sh

增加如下内容

## 配置spark历史服务器地址
    SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://5gcsp-bigdata-svr1:8020/sparklog/ -Dspark.history.fs.cleaner.enabled=true"

注意:sparklog需要手动创建

hadoop fs -mkdir -p /sparklog

**6、设置日志级别**

## 进入目录
    cd /export/servers/spark/conf
    ## 修改日志属性配置文件名称
    mv log4j.properties.template log4j.properties
    ## 改变日志级别
    vim log4j.properties
    
    修改INFO为WARN

同步

cd /export/servers/spark/conf
    scp -r spark-env.sh root@5gcsp-bigdata-svr2:$PWD
    scp -r spark-env.sh root@5gcsp-bigdata-svr3:$PWD
    scp -r spark-env.sh root@5gcsp-bigdata-svr4:$PWD
    scp -r spark-env.sh root@5gcsp-bigdata-svr5:$PWD
    
    scp -r spark-defaults.conf root@5gcsp-bigdata-svr2:$PWD
    scp -r spark-defaults.conf root@5gcsp-bigdata-svr3:$PWD
    scp -r spark-defaults.conf root@5gcsp-bigdata-svr4:$PWD
    scp -r spark-defaults.conf root@5gcsp-bigdata-svr5:$PWD
    
    scp -r log4j.properties root@5gcsp-bigdata-svr2:$PWD
    scp -r log4j.properties root@5gcsp-bigdata-svr3:$PWD
    scp -r log4j.properties root@5gcsp-bigdata-svr4:$PWD
    scp -r log4j.properties root@5gcsp-bigdata-svr5:$PWD

**7、配置SparkJar包**

## hdfs上创建存储spark相关jar包目录
    hadoop fs -mkdir -p /spark/jars/
    ## 上传$SPARK_HOME/jars所有jar包
    hadoop fs -put /export/servers/spark/jars/* /spark/jars/

在spark-defaults.conf中增加Spark相关jar包位置信息：

vim /export/servers/spark/conf/spark-defaults.conf
    
    spark.yarn.jars  hdfs://5gcsp-bigdata-svr1:8020/spark/jars/*

同步

cd /export/servers/spark/conf
    scp -r spark-defaults.conf root@5gcsp-bigdata-svr2:$PWD
    scp -r spark-defaults.conf root@5gcsp-bigdata-svr3:$PWD
    scp -r spark-defaults.conf root@5gcsp-bigdata-svr4:$PWD
    scp -r spark-defaults.conf root@5gcsp-bigdata-svr5:$PWD

### 9.6.启动 ###

注意:Spark依赖于Hadoop,所以要先启动Hadoop才可以启动Spark

## 启动HDFS和YARN服务
    start-all.sh
    ## 启动MRHistoryServer服务，在node1执行命令
    mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
    ## 启动Spark HistoryServer服务，，在node1执行命令
    /export/servers/spark/sbin/start-history-server.sh
    ## 启动Yarn的ProxyServer服务
    /export/servers/hadoop-2.7.5/sbin/yarn-daemon.sh start proxyserver

### 9.7.WebUI ###

http://5gcsp-bigdata-svr1:18080/

## 10.Kafka ##

### 10.1.准备如下目录 ###

安装包存放的目录：/export/software
    安装程序存放的目录：/export/servers
    数据目录：/export/data
    日志目录：/export/logs
    
    如果没有需要创建:
    mkdir -p /export/servers/
    mkdir -p /export/software/
    mkdir -p /export/data/
    mkdir -p /export/logs/

### 10.2.下载 ###

http://archive.apache.org/dist/kafka/

https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/1.0.0/kafka\_2.11-1.0.0.tgz

### 10.3.上传压缩包并解压 ###

tar -zxvf kafka_2.11-1.0.0.tgz -C  /export/servers/
    cd /export/servers/
    mv kafka_2.11-1.0.0 kafka

### 10.4.配置环境变量 ###

vim /etc/profile
    
    #KAFKA_HOME
    export KAFKA_HOME=/export/servers/kafka
    export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
    source /etc/profile

### 10.5.分发安装包 ###

scp -r /opt/dtstack/kafka  5gcsp-bigdata-svr2:/opt/dtstack/kafka
    scp -r /export/servers/kafka  5gcsp-bigdata-svr3:/export/servers
    scp -r /export/servers/kafka  5gcsp-bigdata-svr4:/export/servers
    scp -r /export/servers/kafka  5gcsp-bigdata-svr5:/export/servers
    
    scp /etc/profile 5gcsp-bigdata-svr2:/etc/profile
    scp /etc/profile 5gcsp-bigdata-svr3:/etc/profile
    scp /etc/profile 5gcsp-bigdata-svr4:/etc/profile
    scp /etc/profile 5gcsp-bigdata-svr5:/etc/profile
    
    source /etc/profile

### 10.6.修改Kafka配置文件 ###

#### 10.6.1.目录重命名 ####

mv   /export/servers/kafka/config/server.properties  /export/servers/kafka/config/server.properties.bak
    vim  /export/servers/kafka/config/server.properties

#### 10.6.2.修改配置文件 ####

主要修改以下6个地方:

1) broker.id 需要保证每一台kafka都有一个独立的broker

2) log.dirs 数据存放的目录

3) zookeeper.connect zookeeper的连接地址信息

4) delete.topic.enable 是否直接删除topic

5) host.name 主机的名称

6) 修改: listeners=PLAINTEXT://5gcsp-bigdata-svr1:9092

**1、第一台机器修改kafka配置文件servers.properties**

vim /export/servers/kafka/config/server.properties
    
    #删除所有：
    ggdG或者:%d
    
    #添加如下内容：
    broker.id=0
    num.network.threads=3
    num.io.threads=8
    socket.send.buffer.bytes=102400
    socket.receive.buffer.bytes=102400
    socket.request.max.bytes=104857600
    log.dirs=/export/data/kafka/kafka-logs
    num.partitions=4
    num.recovery.threads.per.data.dir=1
    offsets.topic.replication.factor=1
    transaction.state.log.replication.factor=1
    transaction.state.log.min.isr=1
    log.flush.interval.messages=10000
    log.flush.interval.ms=1000
    log.retention.hours=168
    log.segment.bytes=1073741824
    log.retention.check.interval.ms=300000
    zookeeper.connect=5gcsp-bigdata-svr1:2181,5gcsp-bigdata-svr2:2181,5gcsp-bigdata-svr3:2181,5gcsp-bigdata-svr4:2181,5gcsp-bigdata-svr5:2181
    zookeeper.connection.timeout.ms=6000
    group.initial.rebalance.delay.ms=0
    delete.topic.enable=true
    host.name=5gcsp-bigdata-svr1

**2、第二台机器修改kafka配置文件servers.properties**

vim  /export/servers/kafka/config/server.properties
    
    #删除所有
    ggdG或者:%d
    
    #添加如下内容
    broker.id=1
    num.network.threads=3
    num.io.threads=8
    socket.send.buffer.bytes=102400
    socket.receive.buffer.bytes=102400
    socket.request.max.bytes=104857600
    log.dirs=/export/data/kafka/kafka-logs
    num.partitions=4
    num.recovery.threads.per.data.dir=1
    offsets.topic.replication.factor=1
    transaction.state.log.replication.factor=1
    transaction.state.log.min.isr=1
    log.flush.interval.messages=10000
    log.flush.interval.ms=1000
    log.retention.hours=168
    log.segment.bytes=1073741824
    log.retention.check.interval.ms=300000
    zookeeper.connect=5gcsp-bigdata-svr1:2181,5gcsp-bigdata-svr2:2181,5gcsp-bigdata-svr3:2181,5gcsp-bigdata-svr4:2181,5gcsp-bigdata-svr5:2181
    zookeeper.connection.timeout.ms=6000
    group.initial.rebalance.delay.ms=0
    delete.topic.enable=true
    host.name=5gcsp-bigdata-svr2

**3、第三台机器修改kafka配置文件servers.properties**

vim  /export/servers/kafka/config/server.properties
    
    #删除所有
    ggdG或者:%d
    
    #添加如下内容
    broker.id=2
    num.network.threads=3
    num.io.threads=8
    socket.send.buffer.bytes=102400
    socket.receive.buffer.bytes=102400
    socket.request.max.bytes=104857600
    log.dirs=/export/data/kafka/kafka-logs
    num.partitions=4
    num.recovery.threads.per.data.dir=1
    offsets.topic.replication.factor=1
    transaction.state.log.replication.factor=1
    transaction.state.log.min.isr=1
    log.flush.interval.messages=10000
    log.flush.interval.ms=1000
    log.retention.hours=168
    log.segment.bytes=1073741824
    log.retention.check.interval.ms=300000
    zookeeper.connect=5gcsp-bigdata-svr1:2181,5gcsp-bigdata-svr2:2181,5gcsp-bigdata-svr3:2181,5gcsp-bigdata-svr4:2181,5gcsp-bigdata-svr5:2181
    zookeeper.connection.timeout.ms=6000
    group.initial.rebalance.delay.ms=0
    delete.topic.enable=true
    host.name=5gcsp-bigdata-svr3

第四台和第五台以此类推，注意修改关键内容即可

#### 10.6.3.配置详解 ####

＃设置Kafka 节点唯一ID
    broker.id=O
    ＃ 开启删除Kafka 主题属性
    delete.topic.enable=true
    ＃设置网络请求处理线程数
    num.network.threads=10
    ＃设置磁盘IO 请求线程数
    num.io.threads=20
    ＃设置发送buffer字节数
    socket.send.buffer.bytes=1024000
    ＃设置收到buffer字节数
    socket.receive.buffer.bytes=l024000
    ＃设置最大请求字节数
    socket.request.max.bytes=l048576000
    ＃设置消息记录存储路径
    log.dirs=/export/data/kafka/kafka-logs
    ＃设置Kafka 的主题分区数
    num.partitions=4
    ＃设置主题保留时间
    log.retention.hours=l68
    ＃设置Zookeeper 的连接地址
    zookeeper.connect=5gcsp-bigdata-svr1:2181,node2:2181,node3:2181
    ＃设置Zookeeper连接起时时间
    zookeeper.connection.timeout.ms=60000

### 10.7.启动 ###

先启动ZK

再在三台机器上分别启动

#前台启动
    /export/servers/kafka/bin/kafka-server-start.sh /export/servers/kafka/config/server.properties
    
    #后台启动
    nohup /export/servers/kafka/bin/kafka-server-start.sh /export/servers/kafka/config/server.properties >/dev/null 2>&1 &
    
    nohup /opt/dtstack/kafka/bin/kafka-server-start.sh /opt/dtstack/kafka/config/server.properties >/dev/null 2>&1 &

## 11）Flink ##

### 11.1.下载 ###

https://archive.apache.org/dist/flink/

### 11.2.Local安装 ###

**1、上传到5gcsp-bigdata-svr1的指定目录**

**2、解压**

tar -zxvf flink-1.12.0-bin-scala_2.12.tgz

**3、如果出现权限问题，需要修改权限**

chown -R root:root /export/servers/flink-1.12.0

**4、改名或创建软链接**

mv flink-1.12.0 flink
    ln -s /export/servers/flink-1.12.0 /export/servers/flink

### 11.3.Standalone集群安装 ###

**1、修改flink-conf.yaml**

vim /export/servers/flink/conf/flink-conf.yaml
    
    jobmanager.rpc.address: 5gcsp-bigdata-svr1
    taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
    web.submit.enable: true
    
    #历史服务器
    jobmanager.archive.fs.dir: hdfs://5gcsp-bigdata-svr1:8020/flink/completed-jobs/
    historyserver.web.address: 5gcsp-bigdata-svr1
    historyserver.web.port: 8082
    historyserver.archive.fs.dir: hdfs://5gcsp-bigdata-svr1:8020/flink/completed-jobs/

**2、修改masters**

vim /export/servers/flink/conf/masters
    
    5gcsp-bigdata-svr1:8081

**3、修改slaves**

vim /export/servers/flink/conf/workers
    
    5gcsp-bigdata-svr1
    5gcsp-bigdata-svr2
    5gcsp-bigdata-svr3
    5gcsp-bigdata-svr4
    5gcsp-bigdata-svr5

**4、添加HADOOP\_CONF\_DIR环境变量**

vim /etc/profile
    export HADOOP_CONF_DIR=/export/servers/hadoop/etc/hadoop

**5、分发**

cd /export/servers
    
     scp -r /export/servers/flink 5gcsp-bigdata-svr2:/export/servers/flink
     scp -r /export/servers/flink 5gcsp-bigdata-svr3:/export/servers/flink
     scp -r /export/servers/flink 5gcsp-bigdata-svr4:/export/servers/flink
     scp -r /export/servers/flink 5gcsp-bigdata-svr5:/export/servers/flink
     
     scp  /etc/profile 5gcsp-bigdata-svr2:/etc/profile
     scp  /etc/profile 5gcsp-bigdata-svr3:/etc/profile
     scp  /etc/profile 5gcsp-bigdata-svr4:/etc/profile
     scp  /etc/profile 5gcsp-bigdata-svr5:/etc/profile
     
     source /etc/profile

### 11.4.Standalone HA搭建 ###

**1、启动ZooKeeper**

zkServer.sh status
    
    zkServer.sh stop
    
    zkServer.sh start

**2、启动HDFS**

/export/servers/hadoop/sbin/start-dfs.sh

**3、停止Flink集群**

/export/servers/flink/bin/stop-cluster.sh

**4、修改flink-conf.yaml**

vim /export/servers/flink/conf/flink-conf.yaml
    
    #增加如下内容G
    state.backend: filesystem
    state.backend.fs.checkpointdir: hdfs://5gcsp-bigdata-svr1:8020/flink-checkpoints
    high-availability: zookeeper
    high-availability.storageDir: hdfs://5gcsp-bigdata-svr1:8020/flink/ha/
    high-availability.zookeeper.quorum: 5gcsp-bigdata-svr1:2181,5gcsp-bigdata-svr2:2181,5gcsp-bigdata-svr3:2181,5gcsp-bigdata-svr4:2181,5gcsp-bigdata-svr5:2181

配置解释

#开启HA，使用文件系统作为快照存储
    state.backend: filesystem
    
    #启用检查点，可以将快照保存到HDFS
    state.backend.fs.checkpointdir: hdfs://5gcsp-bigdata-svr1:8020/flink-checkpoints
    
    #使用zookeeper搭建高可用
    high-availability: zookeeper
    
    # 存储JobManager的元数据到HDFS
    high-availability.storageDir: hdfs://5gcsp-bigdata-svr1:8020/flink/ha/
    
    # 配置ZK集群地址
    high-availability.zookeeper.quorum: 5gcsp-bigdata-svr1:2181,5gcsp-bigdata-svr2:2181,5gcsp-bigdata-svr3:2181

**5、修改masters**

vim /export/servers/flink/conf/masters
    
    5gcsp-bigdata-svr1:8081
    5gcsp-bigdata-svr2:8081

**6、同步**

scp -r /export/servers/flink/conf/flink-conf.yaml 5gcsp-bigdata-svr2:/export/servers/flink/conf/
    scp -r /export/servers/flink/conf/flink-conf.yaml 5gcsp-bigdata-svr3:/export/servers/flink/conf/
    scp -r /export/servers/flink/conf/flink-conf.yaml 5gcsp-bigdata-svr4:/export/servers/flink/conf/
    scp -r /export/servers/flink/conf/flink-conf.yaml 5gcsp-bigdata-svr5:/export/servers/flink/conf/
    
    scp -r /export/servers/flink/conf/masters 5gcsp-bigdata-svr2:/export/servers/flink/conf/
    scp -r /export/servers/flink/conf/masters 5gcsp-bigdata-svr3:/export/servers/flink/conf/
    scp -r /export/servers/flink/conf/masters 5gcsp-bigdata-svr4:/export/servers/flink/conf/
    scp -r /export/servers/flink/conf/masters 5gcsp-bigdata-svr5:/export/servers/flink/conf/

**7、修改5gcsp-bigdata-svr2上的flink-conf.yaml**

vim /export/servers/flink/conf/flink-conf.yaml
    
    jobmanager.rpc.address: 5gcsp-bigdata-svr2

**8、重新启动Flink集群,5gcsp-bigdata-svr1上执行**

/export/servers/flink/bin/stop-cluster.sh
    
    /export/servers/flink/bin/start-cluster.sh

**9、查看日志发现报错**

cat /export/servers/flink/log/flink-root-standalonesession-0-5gcsp-bigdata-svr1.log

**10、下载jar包并在Flink的lib目录下放入该jar包并分发使Flink能够支持对Hadoop的操作**

下载地址：https://flink.apache.org/downloads.html

放入lib目录：

cd /export/servers/flink/lib

**11、分发**

scp flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar 5gcsp-bigdata-svr2:/export/servers/flink/lib
    scp flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar 5gcsp-bigdata-svr3:/export/servers/flink/lib
    scp flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar 5gcsp-bigdata-svr4:/export/servers/flink/lib
    scp flink-shaded-hadoop-2-uber-2.7.5-10.0.jar 5gcsp-bigdata-svr5:/export/servers/flink/lib

**12、重新启动Flink集群,5gcsp-bigdata-svr1上执行**

/export/servers/flink/bin/start-cluster.sh
    
    jps查看发现成功

### 11.5.Flink On Yarn ###

**1、关闭yarn的内存检查**

vim /export/servers/hadoop-2.7.5/etc/hadoop/yarn-site.xml
    
    #添加
    
    <property>
    <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
         <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
         <value>false</value>
    </property>

**2、同步**

scp -r /export/servers/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml 5gcsp-bigdata-svr2:/export/servers/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
    scp -r /export/servers/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml 5gcsp-bigdata-svr3:/export/servers/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
    scp -r /export/servers/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml 5gcsp-bigdata-svr4:/export/servers/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
    scp -r /export/servers/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml 5gcsp-bigdata-svr5:/export/servers/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

**3、重启yarn**

/export/servers/hadoop/sbin/stop-yarn.sh
    /export/servers/hadoop/sbin/start-yarn.sh

### 11.6.WebUI ###

[http://5gcsp-bigdata-svr1:8081/\#/overview][http_5gcsp-bigdata-svr1_8081_overview]

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[http_5gcsp-bigdata-svr1_8081_overview]: http://node1:8081/#/overview
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