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Hadoop 大数据部署
一. 系统环境配置：
1. 关闭防火墙，selinux
关闭防火墙：
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld
设置 selinux 为 disable
# cat /etc/selinux/config
SELINUX=disabled
2. 配置 ntp 时间服务器
# yum -y install ntpdate
# crontab -l
*/5 * * * * /usr/sbin/ntpdate 192.168.1.1 >/dev/null 2>&1
将 IP 地址换成可用的时间服务器 IP
3. 修改系统限制
# cat /etc/security/limits.conf
* soft nproc 100000
* hard nproc 100000
* soft nofile 102400
* hard nofile 102400
hadoop soft nproc 100000
hadoop hard nproc 100000
hadoop soft nofile 102400
hadoop hard nofile 102400
4. 创建 hadoop 用户
groupadd -g 1002 hadoop
useradd -u 1002 -g hadoop hadoop
5. 配置 hosts
[root@hadoop2 ~]# cat /etc/hosts
127.0.0.1 localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1 localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.24.43 hadoop1
192.168.24.216 hadoop2
192.168.24.7 hadoop3
6. 分发公钥
# su – hadoop
$ ssh-keygen
$ ssh-copy-id hadoop@hadoop1
$ ssh-copy-id hadoop@hadoop2
$ ssh-copy-id hadoop@hadoop3
保证某一个节点上都有所有的节点的公钥。
7. 安装 jdk
# yum -y install jdk-8u171-linux-x64.rpm
# java -version
java version “1.8.0_171”
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_171-b11)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.171-b11, mixed mode)
8. 安装 SCALA
Scala 是一门多范式（multi-paradigm）的编程语言，设计初衷是要集成面向对象编程和函数式编程的各种特性。Scala 运行在 Java 虚拟机上，并兼容现有的 Java 程序。Scala 源代码被编译成 Java 字节码，所以它可以运行于 JVM 之上，并可以调用现有的 Java 类库。
cd /app
tar -zxvf /home/Software/scala-2.11.12.tgz -C .
mv scala-2.11.12 scala
9. 安装 snappy
Snappy 是一个压缩 / 解压缩库。它的目标不是最大压缩，也不与任何其他压缩库兼容; 相反，它的目标是非常高的速度和合理的压缩。例如，与最快的 zlib 模式相比，对于大多数输入，Snappy 的速度要快一个数量级，但生成的压缩文件大小要高 20%到 100%。
yum -y install automake autoconf libtool openssl openssl-devel gcc gcc-c++
tar -zxvf snappy-1.1.3.tar.gz
cd snappy-1.1.3
./autogen.sh
./configure
make & make install
10. 安装 lzo 以及 lzop
LZO 是一个用 ANSI C 语言编写的无损压缩库。他能够提供非常快速的压缩和解压功能。解压并不需要内存的支持。即使使用非常大的压缩比例进行缓慢压缩出的数据，依然能够非常快速的解压。LZO 遵循 GNU 的 GPL 使用许可。
LZO 非常适合进行数据的实时压缩解压处理，这就是说他更关心操作速度，而不是压缩比例。
LZO 使用 ANSI C 语言编写，并且压缩后的数据也被设计为可以跨平台使用的格式。
tar -xvf lzo-2.06.tar.gz
cd lzo-2.06
./configure –enable-shared
make && make install
lzop 是使用 lzo 库写的一个程序，通过 shell 命令直接可以压缩、解压缩文件。
tar -xvf lzop-1.03.tar.gz
cd lzop-1.03
./configure
make && make install
二. Zookeeper 集群
Zookeeper 有三种安装模式，单机模式：单节点安装 standalones 模式；伪集群模式：在一台主机上启动多个 zookeeper 的实例；集群模式：需要奇数台服务器，至少 3 台，每台启动一个 zookeeper 实例。
1. 解压安装 Zookeepr
su – hadoop
mkdir /app
tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /app/
cd /app
sudo mv zookeeper-3.4.10 zookeeper
mkdir data logs
2. 修改 zoo.cfg 文件
[hadoop@hadoop1 ~]$ vim /app/zookeeper/conf/zoo.cfg
tickTime=2000
initLimit=20
syncLimit=10
dataDir=/app/zookeeper/data
dataLogDir=/app/zookeeper/logs
clientPort=2181
server.1=hadoop1:2888:3888
server.2=hadoop2:2888:3888
server.3=hadoop3:2888:3888
initLimit：初始化链接时，follower 和 leader 之间的最长心跳时间，20*2000 即 40 秒
syncLimit：leader 和 follower 之间发送消息, 请求和应答的最大时间长度，即 20 秒
server.X=A:B:C 其中 X 是一个数字, 表示这是第几号 server. A 是该 server 所在的 IP 地址. B: 配置该 server 和集群中的 leader 交换消息所使用的端口. C: 配置选举 leader 时所使用的端口
3. 修改 myid
在 /app/zookeeper/data/ 下增加一个 myid 文件，把前面配置文件里 server.X 中的 X 写入里面。
[hadoop@hadoop1 ~]$ cat /app/zookeeper/data/myid
1
4. 修改 zookeeper 的日志输出路径：
修改 /app/zookeeper/bin/zkEnv.sh 下的 ZOO_LOG_DIR 改为配置文件里写的路径 /app/zookeeper/logs。
if [“x${ZOO_LOG_DIR}” = “x” ]
then
ZOO_LOG_DIR=”/app/zookeeper/logs”
fi
5. 启动并调试 zookeeper
启动：
$ zkServer.sh start
查看状态：
$ zkServer.sh status
[hadoop@hadoop1 ~]$ zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /app/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower
二. Hadoop HA 安装
hadoop 分为 1.0 和 2.0 两个大版本，具体的区别自行查找。本文主要使用的是 hadoop2.0。hadoop2.0 的生态系统主要包括以下核心项目：HDFS YARN MapReduce。
1. 解压安装
sudo tar -zxvf hadoop-2.9.1.tar.gz -C /app/
$ pwd
/app/hadoop/etc/hadoop
$ ls
capacity-scheduler.xml httpfs-env.sh mapred-env.sh
configuration.xsl httpfs-log4j.properties mapred-queues.xml.template
container-executor.cfg httpfs-signature.secret mapred-site.xml
core-site.xml httpfs-site.xml mapred-site.xml.template
hadoop-env.cmd kms-acls.xml slaves
hadoop-env.sh kms-env.sh ssl-client.xml.example
hadoop-metrics2.properties kms-log4j.properties ssl-server.xml.example
hadoop-metrics.properties kms-site.xml yarn-env.cmd
hadoop-policy.xml log4j.properties yarn-env.sh
hdfs-site.xml mapred-env.cmd yarn-site.xml
2. 修改 hadoop 的环境变量（hadoop-env.sh）
export HADOOP_HEAPSIZE=16196
export JAVA_HOME=/usr/java/1.8.0_171
export JAVA_LIBRARY_PATH=/app/hadoop-2.9.1/lib/native
export HADOOP_OPTS=”-Djava.library.path=/app/hadoop-2.9.0/lib/native”
注意：如果在 CentOS 6 环境中变量名后面的路径必须使用双引号，否则后面启动的时候报错找不到该变量。
3. 修改 core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://myhadoop</value>
</property>
<property>
<name>ha.zookeeper.quorum</name>
<value>hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/app/hadoop/tmp</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>io.compression.codecs</name> <value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec</value>
</property>
<property>
<name>io.compression.codec.lzo.class</name>
<value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
<value>*</value>
</property>
</configuration>
3. 修改 hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.nameservices</name>
<value>myhadoop</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.namenodes.myhadoop</name>
<value>nn1,nn2</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.myhadoop.nn1</name>
<value>hadoop1:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.rpc-address.myhadoop.nn2</name>
<value>hadoop2:8020</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.myhadoop.nn1</name>
<value>hadoop1:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address.mycluster.nn2</name>
<value>hadoop2:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.journalnode.edits.dir</name>
<value>/app/hadoop/qjournal</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name>
<value>qjournal://hadoop1:8485;hadoop2:8485;hadoop3:8485/myhadoop</value>
</property>
<property>
<name>dfs.client.failover.proxy.provider.myhadoop</name>
<value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.methods</name>
<value>sshfence</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name>
<value>/home/hadoop/.ssh/id_rsa</value>
</property>
<property>
<name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/app/hadoop/dfs/name,file:/hadoop/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/app/hadoop/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.handler.count</name>
<value>100</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.handler.count</name>
<value>1024</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.max.xcievers</name>
<value>8096</value>
</property>
</configuration>
3. 修改 yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>cluster1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>hadoop1</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>hadoop2</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
<value>hadoop1:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
<value>hadoop2:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>hadoop1:2181,hadoop2:2181,hadoop3:2181</value>
</property>
</configuration>
5. 修改 mapred-site.xml
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop1:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop1:19888</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.job.tracker</name>
<value>hdfs://hadoop1:8021</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name>
<value>50</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.java.opts</name>
<value>-Xmx4096M</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
<value>-Xmx8192M</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.memory.mb</name>
<value>4096</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
<value>8192</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.output.compress</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>mapred.child.env</name>
<value>JAVA_LIBRARY_PATH=/app/hadoop-2.9.1/lib/native</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.output.compress.codec</name>
<value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.task.io.sort.mb</name>
<value>512</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.task.io.sort.factor</name>
<value>100</value>
</property>
<property>
<name>mapred.reduce.tasks</name>
<value>4</value>
</property>
<property>
<name>mapred.map.tasks</name>
<value>20</value>
</property>
<property>
<name>mapred.child.java.opts</name>
<value>-Xmx4096m</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.shuffle.memory.limit.percent</name>
<value>0.1</value>
</property>
<property>
<name>mapred.job.shuffle.input.buffer.percent</name>
<value>0.6</value>
</property>
</configuration>
6. 修改 yarn-env.sh 环境，添加环境变量
在 yarn-env.sh 文件后面设置 yarn heap 大小。追加下面这句
YARN_HEAPSIZE=4000
添加环境变量：
$ tail .bash_profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171-amd64
export HADOOP_HOME=/app/hadoop
export ZOOKPEER_HOME=/app/zookeeper
export LIBRAY_PATH=$HADOOP_HOME/lib/native
export SCALA_HOME=/app/scala
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$ZOOKPEER_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin
7 集群的启动与监控
安装 psmisc，否则不能实现自动切换：
yum -y install psmisc
启动集群：
# 1. 在所有 zookeeper 节点上执行
zkServer.sh start
# 1.1 在 leader 上执行，用 zookeeper 进行初始化，这将会创建一个 znode 在 zookeeper 上内部实现自动备援系统。
hdfs zkfc -formatZK
# 1.2 If you are setting up a fresh HDFS cluster, you should first run the format command，on one of NameNodes.
hdfs namenode -format
# 2. 自动启动 hdfs 服务
start-dfs.sh
# 2.1 注意：如何你想要手动的管理你的集群服务，你必须通过 zkfc deamon 来启动你的 namenode，命令如下：
hadoop-daemon.sh –script hdfs start zkfc
# 3. 在 hadoop 启动 Resourcemanager
start-yarn.sh
# 4. 在另一个节点上启动 standby resourcemanager
yarn-daemon.sh start resourcemanager
# 其他命令：
# 启停 namenode
hadoop-daemon.sh start/stop namenode
# 启停 datanode
hadoop-daemon.sh start/stop namenode
查看状态：
# 查看各个节点
$ jps
2049 NameNode
2611 DFSZKFailoverController
3465 ResourceManager
1727 QuorumPeerMain
2159 DataNode
2415 JournalNode
3199 NodeManager
3695 Jps
# 查看 HDFS 集群 namedate 节点的状态
hdfs haadmin -getAllServiceState
# 查看 nn1/nn2 的状态
hdfs haadmin -getServiceState nn1
hdfs haadmin -getServiceState nn2
# 查看 resourcemanager 集群的主备状态
$ yarn rmadmin -getAllServiceState
hadoop1:8033 active
hadoop2:8033 standby
# 查看 resourcemanager 的集群各个节点的状态
$ yarn rmadmin -getServiceState rm1
active
$ yarn rmadmin -getServiceState rm2
standby
hadoop 集群监控相关的端口：
NameNode: http://namenode_host:50070
ResourceManager: http://resourcemanager_host:8088
MapReduce JobHistory Server: http://jobistoryserver_host:19888
：
