从0开始一步一步搭大数据集群平台，小白也能玩，超详细！！！

以下内容纯属个人学习工作总结，知识有限，有错的地方还请各位大佬指正。

一、集群概况

本集群采用3台linux服务器搭建（hadoop111、hadoop112、hadoop113)，便于学习使用，生产中可自行扩展分配服务器。

二、服务器搭建

（本集群搭在windows上，采用VMware Workstation搭建3台linux服务器，若本身是linux系统可跳过此步）

（一）创建虚拟机

CentOS6.8下载链接link
提取码：nfov

1.开启windows虚拟化服务

要使用VMware创建虚拟机首先要确保你的windows已经开启了虚拟化服务，任务栏->右键->任务管理器->性能->cpu,若没开启，自行百度哈。

2.创建第一台虚拟机

新建虚拟机，选自定义，下一步

没啥要选的，默认就行，下一步

选稍后安装操作系统，因为我们待会用到自己下载的CentOs包

选择操作系统为linux，centOS 64位

输入虚拟机的名字和存放位置，这里的名字随便取，自己认得就行

配置处理器核心数，下一步

cpu内存，我windows只有16G，三台测试机的话，我就每台给3G吧，若果你的设备内存多请随意挥洒~

网络桥接方式，默认就行，下一步

默认，下一步

默认，下一步

创建新磁盘，下一步

输入磁盘大小，下一步

磁盘文件存放，建议放之前创建虚拟机时设置的目录

点击完成

这里就可以看到新创的虚拟机了，现在还不能用，后面我们还要把自己下的centOS包放进去

双击cd，选择我们自己下载的CentOS.iso文件

看到这里正在使用文件。。。然后就可以点 开始此虚拟机 进行装系统了

点击进去，可用上下键选择，我们选第一个install or upgrade an existing system，然后enter，它就会开始安装了（鼠标点进去想要出来可以同时按crtl+alt）

校验操作系统是否完整，这里我的iso包是完整的就不检验了，skip

next

安装时使用的语言，next

下一步

下一步

是，忽略，下一步

输入主机名，这里的主机名就是后面集群中用到的，因为我之前创建过hadoop111了，所以这里我就暂时取hadoop221

选一个时区，这里只有上海，我们就选上海了

设置root系统管理员的密码，一定要牢记啊

选择自定义布局，去掉一些没必要的组件

创建磁盘分区


格式化，将修改写入磁盘

下一步

自定义布局，去掉不需要的组件

修改三个地方，1.基本系统只留‘基本’，2.应用程序留个‘互联网浏览器’就行了，3.服务器的‘服务器平台’去掉，下一步

等待中。。。

点重新引导

前进

前进，没啥好说的

这里我们先不创建用户，暂时用系统用户

勾选同步时间，选一个NTP，前进

Kdump这是手机系统崩溃信息用的，我们就不勾了，点完成，他会叫我们重启，那就重启

激动人心的登录时刻到了，用root用户登录，密码就是刚才牢记的。

登录进来基本就完成啦，后面还有一点点小操作

为了让虚拟机（linux）能通过主机（windows）上网，我们需要对网络做一些配置

设置NAT模式，关于三种模式的区别，自行百度哈

设置hadoop221的ip

测试成功连上网络啦

最后一步，windows和linux相互ping一下，哈哈我这成功啦，到此终于装好一台了

3.克隆虚拟机

像之前一样装一台是不是挺麻烦的，所以后面我们就利用装好的虚拟机直接克隆，再改几个参数就行啦。
克隆前先确保要克隆的那台虚拟机是关机状态，右键->管理->克隆->下一步

下一步

选择完整的克隆

取个名字，找个地方放

等待完成。

第二台就出现啦

开机登录，现在这台新的和之前的是一模一样的，我们接下来要改几个配置
1.主机名hadoop221->hadoop222
2.ip 192.168.255.221->192.168.255.222
3.MAC地址
改完后这两台就是独立的了
linux桌面下右键->在终端中打开（linux的命令操作我就不过多介绍了）
vim /etc/sysconfig/network修改hostname为hadoop222

vim /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules查看并复制mac地址，删除eth0

vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0修改对应的mac地址和ip

最后reboot重启就好了，也可以先配置下hosts文件（vim /etc/hosts），待会测试下看各主机能否成功ping通。

第一台也开机，哈哈，我的已经ping通啦，ok第二台也创建完成了。

4.设置新用户

（占位）

三、hadoop生态各框架安装与配置

（一）.jdk1.8安装与配置(环境准备)

链接：link
提取码：jydz

1.下载jdk

上传到/opt/soft目录下（linux下的/opt目录一般为用户安装软件的存放位置，/opt/soft和/opt/modules为自己创建的两个文件夹，一个用来放软件包，一个用来放安装（也就是解压）后的文件，下文不在赘述）

2.解压安装

直接用tar -zxvf jdk-8u121-linux-x64.tar.gz -C /opt/modules/解压到/opt/modules即安装成功

3.配置JAVA_HOME

sudo vim /etc/profile在文件中配置JAVA_HOME，这是基本，少了这个大部分的框架都不能用了。（注意修改/etc/profile文件要root全权限）

4.测试是否安装成功

刚修改完/etc/profile文件最好source /etc/profile一下，重新读取配置文件，接着java -version看是否配置成功

5.顺便配置下hosts文件

sudo vim /etc/hosts这里提前配置下各个服务器主机的hosts，下面就能直接引用了

（二）搭建前准备 ssh通信与shell脚本

1.主机间ssh通信

说明：为了方便各主机间的互相登录，需要通过ssh方式建立主机间的连接。
假设A主机的用户john需要以lucy的身份（lucy是B主机的用户）登录到B主机，那么需要john生成一个密匙对，一个公钥，一个私钥，john自己留有私钥，把公钥给lucy，那么B主机的home/lucy/.ssh/中的authorized_keys文件中就会有相应的信息，在经过第一次配对后，后面就能实现john免密登录B主机了（以lucy身份）。

实现：主要是两个指令
ssh-keygen -t rsa
-t rsa表示用rsa的方式生成密匙对，使用这个指令会生成一个密匙对，在/home/john/.ssh/文件夹中（john使用的这个命令）

ssh-copy-id lucy@hadoop112
表示你把公钥放到了hadoop112（即上述例子中的B主机）的lucy用户下

注意：
①完成这两个指令就行了，但它实现的只是john以lucy的身份登录到了B主机，若B主机的lucy要以A主机的john身份登录到A主机，那么lucy需要重复以上步骤。
②A主机的john想以john的身份登录到A主机中，同样也要把之前生成的公钥放到A主机的john中，即ssh-copy-id john@A，所以若3台主机间需要都能互相登录需要3*3=9次copy操作。（以上指的登录都是指脚本中以ssh的方式操作其他主机）
③为了方便集群的管理与脚本的应用，本集群中的各个主机的用户都设为john，即lucy改为john，希望下面不会产生疑惑。
Tips： 通常脚本中都是以non-login的方式登录其他设备的，最好重新读取下/etc/profile配置文件

根据上图的执行顺序，我们可以把source /etc/profile写在~/.bashrc文件中，这样即使是non-login方式也会读取/etc/profile中的配置

2.相关shell脚本（为了方便，不用可跳过）

2.1 xcall 用于同时向3台主机发送同一个命令（都是以ssh的non-login方式登录）

#!/bin/bash
if(($#==0))
then
        echo 请输入命令
        exit
fi
echo 要执行的命令是$@
for((host=111;host<=113;host++))
do
        echo ------------hadoop$host---------------
        ssh hadoop$host $@
done

使用情况：

2.2 xsync 同步不同设备间的对应文件或目录，有变化的文件才会同步

#!/bin/bash
if(($#!=1))
then
        echo 请输入一个文件路径
        exit
fi
prename=$(cd -P `dirname $1`;pwd)
sufname=$(basename $1)
echo "要分发的文件是$prename/$sufname"
for((host=111;host<=113;host++))
do
        echo ---------------分发到hadoop$host---------------
        rsync -rvlt $prename/$sufname john@hadoop$host:$prename
done

使用情况：

2.3 注意用户和权限，同时把脚本所在路径写在/etc/profile配置中，方便全局调用脚本
权限和用户

/etc/profile配置
sudo vim /etc/profile

（三）hadoop2.7.2的安装与配置

链接：link
提取码：1goi

1.下载hadoop

上传到/opt/soft目录下,解压到/opt/modules
tar -zxvf hadoop-2.7.2.tar.gz -C /opt/modules/,即安装完成

2.配置HADOOP_HOME

sudo vim /etc/profile在文件中配置HADOOP_HOME(后文不再赘述)

3.核心文件配置

配置hadoop四个核心文件core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml、mapred-site.xml

3.1 core-site.xml配置

<configuration>
	<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
	<property>
	        <name>fs.defaultFS</name>
	        <value>hdfs://hadoop111:9000</value>
	</property>
	<!-- 指定Hadoop运行时产生文件的存储目录 -->
	<property>
	        <name>hadoop.tmp.dir</name>
	        <value>/opt/modules/hadoop-2.7.2/data/tmp</value>
	</property>
</configuration>

3.2 hdfs-site.xml配置

<configuration>
	<!-- 指定Hadoop辅助名称节点主机配置 -->
	<property>
	      <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
	      <value>hadoop112:50090</value>
	</property>
</configuration>

3.3 yarn-site.xml配置

<configuration>
	<!-- Site specific YARN configuration properties -->
	<!-- reducer获取数据的方式 -->
	<property>
	        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
	        <value>mapreduce_shuffle</value>
	</property>
	<!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
	<property>
	        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
	        <value>hadoop113</value>
	</property>
	<!-- 日志聚集功能使能 -->
	<property>
	        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
	        <value>true</value>
	</property>
	<!-- 日志保留时间设置7天 -->
	<property>
	        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
	        <value>604800</value>
	</property>
</configuration>

3.4 mapred-site.xml配置

<configuration>
	<!-- 指定mr运行在yarn上 -->
	<property>
	        <name>mapreduce.framework.name</name>
	        <value>yarn</value>
	</property>
	<property>
	        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
	        <value>hadoop112:10020</value>
	</property>
	<property>
	        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
	        <value>hadoop112:19888</value>
	</property>
	<!--第三方框架使用yarn计算的日志聚集功能 -->
	<property>
	        <name>yarn.log.server.url</name>
	        <value>http://hadoop112:19888/jobhistory/logs</value>
	</property>
</configuration>

4. 配置集群节点

vim /opt/modules/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/slaves
在slaves文件中配置每个节点的hostAdress 注意文件中不能有空格

hadoop111
hadoop112
hadoop113

5.配置完后分发到每个节点

可使用上面写的xsync脚本分发，当然你也可以自己复制粘贴。

6.第一次启动集群前要格式化namenode

namenode配在hadoop111，所以要在hadoop111执行hadoop namenode -format
格式化后相关的集群id，version信息机会在data目录中

7.启动集群(hadoop自带的脚本)

start-dfs.sh
start-yarn.sh（必须在RM所在节点启动yarn）

mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver(在哪配的历史服务器就在哪启动)

8.web界面查看

http://hadoop111:50070
我是在windows上用虚拟机搭的集群，所以windows也要配置hosts中hadoop111对应的ip地址，浏览器才能正确解析

文件系统：
首次进来就会看见有个tmp目录，HDFS/tmp目录主要用作精简操作过程中的临时存储。 Mapreduce工件，中间数据等将保存在该目录下。 mapreduce作业执行完成后，这些文件将自动清除。如果删除此临时文件，则可能会影响当前正在运行的mapreduce作业。
刚进来时/tmp的权限是drwxrwx—，点击时会报Permission denied:user=dr.who,access=READ_EXECUTE, inode="/tmp":root:supergroup:drwxrwx—
所以我用了hadoop fs -chmod -R 755 /把 / 下的所有文件的权限都改了，这样再点击就能进入tmp目录了。

http://hadoop113:8088
进入yarn任务调度管理界面

9.集群文件系统读写性能测试

使用hadoop自带的测试工具测试：
9.1 写测试，写入集群10个128MB的文件
hadoop jar /opt/modules/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.2-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 10 -fileSize 128MB

9.2 读测试，读取集群中10个128MB的文件
hadoop jar /opt/modules/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.2-tests.jar TestDFSIO -read -nrFiles 10 -fileSize 128MB

9.3 清除测试数据
hadoop jar /opt/modules/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-2.7.2-tests.jar TestDFSIO -clean

10.添加lzo压缩支持

10.1 下载编译过的hadoop-lzo-0.4.20.jar包，将其放入/opt/modules/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/目录中，并分发，保证每个节点都有。

10.2 在core-site.xml中添加配置并分发到其他节点

<property>
	<name>io.compression.codecs</name>
	<value>
		org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
		org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
		org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
		org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,
		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>

10.3 重启集群测试
先创建个mytest文件,里面随便写几个单词，上传到dfs文件系统 /input(自己创建的)目录中，使用hadoop自带的测试用例统计单词个数 注意mr程序的output输出目录是自动生成的，你只能指定路径，不能手动创建！
hadoop jar /opt/modules/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2.jar wordcount -Dmapreduce.output.fileoutputformat.compress=true -Dmapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec /input /output

10.4 关于lzo创建索引
lzo格式文件创建索引后，作为数据输入可支持切片。
索引创建：
hadoop jar /opt/modules/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer /output

（四）zookeeper的安装与配置

1.下载zookeeper

上传到/opt/soft目录下,解压到/opt/modules
tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz -C /opt/modules/,即安装完成

2.配置ZOOKEEPER_HOME

3.核心文件配置

3.1 将/opt/modules/zookeeper-3.4.10/conf/下的zoo_sample.cfg改名为zoo.cfg
mv /opt/modules/zookeeper-3.4.10/conf/zoo_sample.cfg zoo.cfg
编辑zoo.cfg文件vim /opt/modules/zookeeper-3.4.10/conf/zoo.cfg
配置dataDir和server.集群信息

3.2 在/opt/modules/zookeeper-3.4.10/datas目录下创建myid文件，里面记录节点身份的id

3.3 在zkEnv.sh中修改log产生目录
vim /opt/modules/zookeeper-3.4.10/bin/zkEnv.sh

4.启动服务

记得将以上配置分发到其它节点，同时修改对应节点的myid，其它节点的ZOOKEEPER_HOME也别忘了配。
启动服务zkServer.sh start，每个节点都要启。
我就直接用xcall脚本来群起了 xcall zkServer.sh start

（五）kafka的安装与配置

链接：link
提取码：af7x

（六）mysql的安装与配置

链接：link
提取码：tuu5

（七）flume的安装与配置

链接：link
提取码：yoc9

（八）hive的安装与配置

链接：link
提取码：xqz8

先写到这，后面有时间再补吧。

转载：https://blog.csdn.net/weixin_45594417/article/details/105906113