测试环境搭建整套大数据系统(三:搭建集群zookeeper,hdfs,mapreduce,yarn,hive)

一:搭建zk

https://blog.csdn.net/weixin_43446246/article/details/123327143

二:搭建hadoop,yarn,mapreduce。

1. 安装hadoop。

复制代码
sudo tar -zxvf hadoop-3.2.4.tar.gz -C /opt

2. 修改java配置路径。

bash 复制代码
cd /opt/hadoop-3.2.4/etc/hadoop
vim hadoop-env.sh
增加以下内容
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_211
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

java_home填写自己安装的路径。

3. 修改配置文件。

  1. vim core-site.xml

将以下信息填写到configuration中

bash 复制代码
		<property>
                <name>fs.defaultFS</name>
                <value>hdfs://10.15.250.196:8020</value>
        </property>
        <!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>/opt/hadoop-3.2.4/data</value>
        </property>
        <!-- 该参数表示可以通过 httpfs 接口访问 HDFS 的 IP 地址限制 -->
        <!-- 配置 root(超级用户) 允许通过 httpfs 方式访问 HDFS 的主机名、域名 -->
        <property>
                <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
                <value>*</value>
        </property>
        <!-- 通过 httpfs 接口访问的用户获得的群组身份 -->
        <!-- 配置允许通过 httpfs 方式访问的客户端的用户组 -->
        <property>
                <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
                <value>*</value>
        </property>
  1. vim hdfs-site.xml
bash 复制代码
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>10.15.250.202:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.https-address</name>
<value>10.15.250.202:50091</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
  1. vim mapred-site.xml
bash 复制代码
<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<!-- 指定mapreduce jobhistory地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>10.15.250.196:10020</value>
</property>
<!-- 任务历史服务器的web地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>10.15.250.196:19888</value>
</property>
<!-- 配置运行过的日志存放在hdfs上的存放路径 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
<value>/history/done</value>
</property>
<!-- 配置正在运行中的日志在hdfs上的存放路径 -->
<property>
<name>mapreudce.jobhistory.intermediate.done-dir</name>
<value>/history/done/done_intermediate</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.application.classpath</name>
<value>
/opt/hadoop-3.2.4/etc/hadoop,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/common/*,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/common/lib/*,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/hdfs/*,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/hdfs/lib/*,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/mapreduce/*,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/mapreduce/lib/*,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/yarn/*,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/yarn/lib/*
</value>
</property>
  1. vim yarn-site.xml
bash 复制代码
<!-- 开启RM高可用 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定RM的cluster id -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>yarn-xdso</value>
</property>
<!-- 指定RM的名字 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<!-- 分别指定RM的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>10.15.250.196</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>10.15.250.220</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
<value>10.15.250.196:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
<value>10.15.250.220:8088</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>10.15.250.196:2181,10.15.250.202:2181,10.15.250.220:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 开启日志聚合 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>86400</value>
</property>
<!-- 启用自动恢复 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 制定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群上 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>
<!-- Whether virtual memory limits will be enforced for containers. -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
<value>3</value>
</property>
  1. vim workers
bash 复制代码
10.15.250.196
10.15.250.202
10.15.250.220

4. copy到其他节点。

bash 复制代码
cd /opt
scp -r hadoop-3.2.4/ root@hadoop101:`pwd`
scp -r hadoop-3.2.4/ root@hadoop101:`pwd`

5.三台机器全部配置环境变量。

bash 复制代码
#hadoop
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.2.4
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
bash 复制代码
source /etcprofile

6. 进行初始化,启动。

  1. 启动zk

三台机器全部执行

bash 复制代码
zkServer.sh start
  1. 在node01执行 格式化NameNode 。
bash 复制代码
 hdfs namenode -format
  1. 在node01执行 启动hdfs
bash 复制代码
 start-dfs.sh
  1. 在node01执行 启动yarn
bash 复制代码
start-yarn.sh
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

7. 检验

jps

登录页面查看

三:搭建hive

1. 提前安装mysql。

https://blog.csdn.net/weixin_43446246/article/details/135953602

2. 下载,解压hive。

bash 复制代码
wget https://dlcdn.apache.org/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt

3. 配置文件

  1. 修改环境配置脚本文件 hive-env.sh
bash 复制代码
 cd /opt/apache-hive-3.1.2-bin/conf/
 cp hive-env.sh.template hive-env.sh
 vim hive-env.sh
bash 复制代码
HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.2.4/
export HIVE_CONF_DIR=/opt/apache-hive-3.1.2-bin/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/opt/apache-hive-3.1.2-bin/lib
  1. 修改配置文件 hive-site.xml
bash 复制代码
 cp hive-default.xml.template hive-site.xml
 vim hive-site.xml
bash 复制代码
<!-- 数据库相关配置 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://10.15.250.196:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>123456</value>
</property>
<!-- 自动创建表 -->
<property>
<name>datanucleus.schema.autoCreateAll</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 强制 MetaStore 的 schema 一致性,开启的话会校验在 MetaStore 中存储的信息的版本和 Hive 的 jar 包中的版本一致性,并且关闭自动
schema 迁移,用户必须手动的升级 Hive 并且迁移 schema。关闭的话只会在版本不一致时给出警告,默认是 false 不开启 -->
<!-- 元数据校验 -->
<property>
<name>hive.metastore.schema.verification</name>
<!-- MySQL8 这里一定要设置为 true,不然后面 DROP TABLE 可能会出现卡住的情况 -->
<value>true</value>
</property>
<!-- 美化打印数据 -->
<!-- 是否显示表名与列名,默认值为 false -->
<property>
<name>hive.cli.print.header</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 是否显示数据库名,默认值为 false -->
<property>
<name>hive.cli.print.current.db</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- Hive 数据仓库的位置(HDFS 中的位置) -->
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/hive/warehouse</value>
</property>
<!-- HiveServer2 通过 Thrift 访问 MetaStore -->
<!-- 配置 Thrift 服务绑定的服务器地址,默认为 127.0.0.1 -->
<!--
<property>
<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
<value>127.0.0.1</value>
</property>
-->
<!-- 配置 Thrift 服务监听的端口,默认为 10000 -->
<!--
<property>
<name>hive.server2.thrift.port</name>
<value>10000</value>
</property>
-->
<!-- HiveServer2 的 WEBUI -->
<property>
<name>hive.server2.webui.host</name>
<value>10.15.250.196</value>
</property>
<property>
<name>hive.server2.webui.port</name>
<value>10002</value>
</property>
<!-- 指定 hive.metastore.uris 的 port,为了启动 MetaStore 服务的时候不用指定端口 -->
<!-- hive ==service metastore -p 9083 & | hive ==service metastore -->
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://10.15.250.196:9083</value>
</property>
  1. 配置日志组件,
bash 复制代码
mkdir /opt/apache-hive-3.1.2-bin/logs
cp hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
vim hive-log4j2.properties
 将 property.hive.log.dir = ${sys:java.io.tmpdir}/${sys:user.name} 替换为
property.hive.log.dir = /opt/yjx/apache-hive-3.1.2-bin/logs
  1. 添加驱动包
    将mysql驱动包,放到对应的目录下。
bash 复制代码
mv mysql-connector-java-8.0.18.jar /opt/apache-hive-3.1.2-bin/lib/

jar包冲突

bash 复制代码
cp /opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar /opt/apache-hive-3.1.2-bin/lib/
rm /opt/apache-hive-3.1.2-bin/lib/guava-19.0.jar

5.copy到其他服务器上,三台配置环境变量。

bash 复制代码
cd /opt/
scp apache-hive-3.1.2-bin/ root@hadoop101:`pwd`
scp apache-hive-3.1.2-bin/ root@hadoop102:`pwd`

三台机器配置环境变量

bash 复制代码
vim /etc/profile
#hive
export HIVE_HOME=/opt/apache-hive-3.1.2-bin
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

6. 初始化。

  1. 检查mysql是否启动。
  2. 启动 ZooKeeper(三台机器都需要执行)。
  3. 启动 HDFS + YARN。
bash 复制代码
start-all.sh
  1. 启动 JobHistory。
bash 复制代码
mapred --daemon start historyserver
  1. 初始化 hive 数据库(第一次启动时执行)。
bash 复制代码
schematool -dbType mysql -initSchema
  1. 启动hive。
bash 复制代码
nohup hive --service metastore > /dev/null 2>&1 &
nohup hiveserver2 > /dev/null 2>&1 &
相关推荐
计艺回忆路1 小时前
Hive自定义函数(UDF)开发和应用流程
hive·自定义函数·udf
一个龙的传说8 小时前
linux 常用命令
linux·服务器·zookeeper
cui_win11 小时前
Kafka 配置参数详解:ZooKeeper 模式与 KRaft 模式对比
分布式·zookeeper·kafka
王小王-1231 天前
基于Hadoop与LightFM的美妆推荐系统设计与实现
大数据·hive·hadoop·大数据美妆推荐系统·美妆商品用户行为·美妆电商
赶路人儿1 天前
mac OS上docker安装zookeeper
docker·zookeeper·容器
万能小锦鲤2 天前
《大数据技术原理与应用》实验报告七 熟悉 Spark 初级编程实践
hive·hadoop·ubuntu·flink·spark·vmware·实验报告
万能小锦鲤2 天前
《大数据技术原理与应用》实验报告五 熟悉 Hive 的基本操作
hive·hadoop·ubuntu·eclipse·vmware·实验报告·hiveql
張萠飛2 天前
flink sql如何对hive string类型的时间戳进行排序
hive·sql·flink
張萠飛2 天前
flink sql读hive catalog数据,将string类型的时间戳数据排序后写入kafka,如何保障写入kafka的数据是有序的
hive·sql·flink
随心............3 天前
hive的相关的优化
数据仓库·hive·hadoop