手动安装cloudera cdh4.2 hadoop + hbase + hive（一）

程序员文章站 2024-04-02 23:40:04

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安装版本 hadoop-2.0.0-cdh4.2.0hbase-0.94.2-cdh4.2.0hive-0.10.0-cdh4.2.0jdk1.6.0_38 安装前说明安装目录为/opt 检查hosts文件关闭防火墙设置时钟同步使用说明安装hadoop、hbase、hive成功之后启动方式为：启动dfs和mapreduce desktop1上执行start-

安装版本

hadoop-2.0.0-cdh4.2.0
hbase-0.94.2-cdh4.2.0
hive-0.10.0-cdh4.2.0
jdk1.6.0_38

安装前说明

安装目录为/opt
检查hosts文件
关闭防火墙
设置时钟同步

使用说明

安装hadoop、hbase、hive成功之后启动方式为：

启动dfs和mapreduce desktop1上执行start-dfs.sh和start-yarn.sh
启动hbase desktop3上执行start-hbase.xml
启动hive desktop1上执行hive

规划

    192.168.0.1             NameNode、Hive、ResourceManager
    192.168.0.2             SSNameNode
    192.168.0.3             DataNode、HBase、NodeManager
    192.168.0.4             DataNode、HBase、NodeManager
    192.168.0.6             DataNode、HBase、NodeManager
    192.168.0.7             DataNode、HBase、NodeManager
    192.168.0.8             DataNode、HBase、NodeManager

部署过程

系统和网络配置

修改每台机器的名称

[root@desktop1 ~]# cat /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=desktop1

在各个节点上修改/etc/hosts增加以下内容:

[root@desktop1 ~]# cat /etc/hosts
127.0.0.1   localhost localhost.localdomain localhost4 localhost4.localdomain4
::1         localhost localhost.localdomain localhost6 localhost6.localdomain6
192.168.0.1     desktop1
192.168.0.2     desktop2
192.168.0.3     desktop3
192.168.0.4     desktop4
192.168.0.6     desktop6
192.168.0.7     desktop7
192.168.0.8     desktop8

配置ssh无密码登陆以下是设置desktop1上可以无密码登陆到其他机器上。

    [root@desktop1 ~]# ssh-keygen
    [root@desktop1 ~]# ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub desktop2
    [root@desktop1 ~]# ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub desktop3
    [root@desktop1 ~]# ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub desktop4
    [root@desktop1 ~]# ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub desktop6
    [root@desktop1 ~]# ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub desktop7
    [root@desktop1 ~]# ssh-copy-id -i .ssh/id_rsa.pub desktop8

每台机器上关闭防火墙：

    [root@desktop1 ~]# service iptables stop

安装Hadoop

配置Hadoop

将jdk1.6.0_38.zip上传到/opt，并解压缩。将hadoop-2.0.0-cdh4.2.0.zip上传到/opt，并解压缩。

在NameNode上配置以下文件：

core-site.xml fs.defaultFS指定NameNode文件系统，开启回收站功能。
hdfs-site.xml 
    dfs.namenode.name.dir指定NameNode存储meta和editlog的目录，
    dfs.datanode.data.dir指定DataNode存储blocks的目录，
    dfs.namenode.secondary.http-address指定Secondary NameNode地址。
    开启WebHDFS。
slaves 添加DataNode节点主机

core-site.xml 该文件指定fs.defaultFS连接desktop1，即NameNode节点。

[root@desktop1 hadoop]# pwd
/opt/hadoop-2.0.0-cdh4.2.0/etc/hadoop
[root@desktop1 hadoop]# cat core-site.xml 
fs.defaultFShdfs://desktop1fs.trash.interval10080fs.trash.checkpoint.interval10080

hdfs-site.xml 该文件主要设置数据副本保存份数，以及namenode、datanode数据保存路径以及http-address。

[root@desktop1 hadoop]# cat hdfs-site.xml 
dfs.replication1hadoop.tmp.dir/opt/data/hadoop-${user.name}dfs.namenode.http-addressdesktop1:50070dfs.namenode.secondary.http-addressdesktop2:50090dfs.webhdfs.enabledtrue

masters 设置namenode和secondary namenode节点。

[root@desktop1 hadoop]# cat masters 
desktop1
desktop2

slaves 设置哪些机器上安装datanode节点。

[root@desktop1 hadoop]# cat slaves 
desktop3
desktop4
desktop6
desktop7
desktop8

配置MapReduce

mapred-site.xml 配置使用yarn计算框架，以及jobhistory的地址。

[root@desktop1 hadoop]# cat mapred-site.xml
mapreduce.framework.nameyarnmapreduce.jobhistory.addressdesktop1:10020mapreduce.jobhistory.webapp.addressdesktop1:19888

yarn-site.xml 主要配置resourcemanager地址以及yarn.application.classpath（这个路径很重要，要不然集成hive时候会提示找不到class）

[root@desktop1 hadoop]# cat yarn-site.xml 
yarn.resourcemanager.resource-tracker.addressdesktop1:8031yarn.resourcemanager.addressdesktop1:8032yarn.resourcemanager.scheduler.addressdesktop1:8030yarn.resourcemanager.admin.addressdesktop1:8033yarn.resourcemanager.webapp.addressdesktop1:8088Classpath for typical applications.yarn.application.classpath$HADOOP_CONF_DIR,$HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/*,
    $HADOOP_COMMON_HOME/share/hadoop/common/lib/*,
    $HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/*,$HADOOP_HDFS_HOME/share/hadoop/hdfs/lib/*,
    $YARN_HOME/share/hadoop/yarn/*,$YARN_HOME/share/hadoop/yarn/lib/*,
    $YARN_HOME/share/hadoop/mapreduce/*,$YARN_HOME/share/hadoop/mapreduce/lib/*yarn.nodemanager.aux-servicesmapreduce.shuffleyarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.classorg.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandleryarn.nodemanager.local-dirs/opt/data/yarn/localyarn.nodemanager.log-dirs/opt/data/yarn/logsWhere to aggregate logsyarn.nodemanager.remote-app-log-dir/opt/data/yarn/logsyarn.app.mapreduce.am.staging-dir/user

同步配置文件

修改.bashrc环境变量，并将其同步到其他几台机器，并且source .bashrc

[root@desktop1 ~]# cat .bashrc 
# .bashrc
alias rm='rm -i'
alias cp='cp -i'
alias mv='mv -i'

# Source global definitions
if [ -f /etc/bashrc ]; then
        . /etc/bashrc
fi
# User specific environment and startup programs
export LANG=zh_CN.utf8

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.6.0_38
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export CLASSPATH=./:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$JRE_HOME/lib/tools.jar

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.0.0-cdh4.2.0
export HIVE_HOME=/opt/hive-0.10.0-cdh4.2.0
export HBASE_HOME=/opt/hbase-0.94.2-cdh4.2.0

export HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_HDFS_HOME=${HADOOP_HOME}
export YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_YARN_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HDFS_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

export PATH=$PATH:$HOME/bin:$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$HBASE_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin

修改配置文件之后，使其生效。

[root@desktop1 ~]# source .bashrc

将desktop1上的/opt/hadoop-2.0.0-cdh4.2.0拷贝到其他机器上

启动脚本

第一次启动hadoop需要先格式化NameNode，该操作只做一次。当修改了配置文件时，需要重新格式化

[root@desktop1 hadoop]hadoop namenode -format

在desktop1上启动hdfs：

[root@desktop1 hadoop]#start-dfs.sh

在desktop1上启动mapreduce：

[root@desktop1 hadoop]#start-yarn.sh

在desktop1上启动historyserver：

[root@desktop1 hadoop]#mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

查看MapReduce：

http://desktop1:8088/cluster

查看节点：

http://desktop2:8042/
http://desktop2:8042/node

检查集群进程

[root@desktop1 ~]# jps
5389 NameNode
5980 Jps
5710 ResourceManager
7032 JobHistoryServer

[root@desktop2 ~]# jps
3187 Jps
3124 SecondaryNameNode

[root@desktop3 ~]# jps
3187 Jps
3124 DataNode
5711 NodeManager

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配置MapReduce

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