Hadoop学习笔记(HDP)-Part.10 创建集群

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,高可用系列 2核4GB
简介: 01 关于HDP02 核心组件原理03 资源规划04 基础环境配置05 Yum源配置06 安装OracleJDK07 安装MySQL08 部署Ambari集群09 安装OpenLDAP10 创建集群11 安装Kerberos12 安装HDFS13 安装Ranger14 安装YARN+MR15 安装HIVE16 安装HBase17 安装Spark218 安装Flink19 安装Kafka20 安装Flume

目录
Part.01 关于HDP
Part.02 核心组件原理
Part.03 资源规划
Part.04 基础环境配置
Part.05 Yum源配置
Part.06 安装OracleJDK
Part.07 安装MySQL
Part.08 部署Ambari集群
Part.09 安装OpenLDAP
Part.10 创建集群
Part.11 安装Kerberos
Part.12 安装HDFS
Part.13 安装Ranger
Part.14 安装YARN+MR
Part.15 安装HIVE
Part.16 安装HBase
Part.17 安装Spark2
Part.18 安装Flink
Part.19 安装Kafka
Part.20 安装Flume

十、创建集群

1.创建集群

开始安装集群
image.png

(1)Get Started

image.png

(2)Selected Version

选择使用本地镜像仓库安装(Use Local Repository),将其他os部分删除
HDP-3.1:http://hdp01.hdp.com/HDP/centos7/3.1.5.0-152/
HDP-3.1-GPL:http://hdp01.hdp.com/HDP-GPL/centos7/3.1.5.0-152/
HDP-UTILS-1.1.0.22:http://hdp01.hdp.com/HDP-UTILS/centos7/1.1.0.22/
image.png

(3)Install Options

将hadoop集群中所有节点都加入(hdp01-05),并将hdp01的SSH私钥附上,查看私钥
hdp01.hdp.com
hdp02.hdp.com
hdp03.hdp.com
hdp04.hdp.com
hdp05.hdp.com

cat /root/.ssh/id_rsa

image.png

(4)Confirm Hosts

开始进入安装
image.png

(5)Choose Services

仅安装最基础的ZooKeeper、Ambari Metrics和smartsense
smartsense是hortonworks一个商业的组件功能,作用是监控集群并提供建议,建议是不使用。通常,此组件是安装ambari的时候的一个必选项,也就是说在安装ambari的时候它就强制绑定安装了。后面可以删除。
image.png

(6)Assign Masters

image.png

(7)Assign Slaves and Clients

按照指示,client为zookeeper的,选择在hdp04、hdp05上安装即可
image.png

(8)Customize Services

密码设置为lnyd@LNsy115
image.png

配置ZooKeeper路径
ZooKeeper directory:/data01/hadoop/zookeeper
ZooKeeper Log Dir:/var/log/zookeeper
ZooKeeper PID Dir:/var/run/zookeeper
image.png

配置Ambari Metrics路径
Aggregator checkpoint directory:/var/lib/ambari-metrics-collector/checkpoint
Metrics Grafana data dir:/var/lib/ambari-metrics-grafana
HBase Local directory:\${hbase.tmp.dir}/local
HBase root directory:file:///var/lib/ambari-metrics-collector/hbase
HBase tmp directory:/var/lib/ambari-metrics-collector/hbase-tmp
HBase ZooKeeper Property DataDir:\${hbase.tmp.dir}/zookeeper
Phoenix Spool directory:${hbase.tmp.dir}/phoenix-spool
Phoenix Spool directory:/tmp
Metrics Collector log dir:/var/log/ambari-metrics-collector
Metrics Monitor log dir:/var/log/ambari-metrics-monitor
Metrics Grafana log dir:/var/log/ambari-metrics-grafana
HBase Log Dir Prefix:/var/log/ambari-metrics-collector
Metrics Collector pid dir:/var/run/ambari-metrics-collector
Metrics Monitor pid dir:/var/run/ambari-metrics-monitor
Metrics Grafana pid dir:/var/run/ambari-metrics-grafana
HBase PID Dir:/var/run/ambari-metrics-collector/
image.png

设置各个服务的账号
Smoke User:ambari-qa
Hadoop Group:hadoop
Ambari Metrics User:ams
ZooKeeper User:zookeeper
image.png

待安装服务的所有配置
SMARTSENSE中的smartsense.id需要指定,不能为unspecified,可设置为1000
image.png

(9)Review

回顾之前的配置
image.png

(10)Install, Start and Test

安装相关服务
image.png

(11)Summary

image.png

安装完成后,先stop然后delete掉SmartSense服务。
image.png

image.png

2.确认ZooKeeper配置

ZooKeeper的配置文件,/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg

clientPort=2181
autopurge.purgeInterval=24
syncLimit=5
quorum.cnxn.threads.size=20
initLimit=10
dataDir=/data01/hadoop/zookeeper
tickTime=3000
autopurge.snapRetainCount=30
quorum.auth.enableSasl=false

server.1=hdp01.hdp.com:2888:3888
server.2=hdp02.hdp.com:2888:3888
server.3=hdp03.hdp.com:2888:3888

配置解析:
① clientPort:客户端连接端口
客户端连接Zookeeper服务器的端口,Zookeeper会监听这个端口,接受客户端的访问请求。
② autopurge.purgeInterval:日志自动清理频率
指定了清理频率,单位是小时,需要填写一个1或更大的整数,默认是0,表示不开启自己清理功能。
③ syncLimit:LF同步通信时限
集群中的follower服务器与leader服务器之间请求和应答之间能容忍的最多心跳数(tickTime的数量)。
④ quorum.cnxn.threads.size:设置可使用的最大线程池
⑤ initLimit:LF初始通信时限
集群中的follower服务器(F)与leader服务器(L)之间初始连接时能容忍的最多心跳数(tickTime的数量)。
⑥ dataDir:数据文件目录
Zookeeper保存数据的目录,默认情况下,Zookeeper将写数据的日志文件也保存在这个目录里。
⑦ tickTime:CS通信心跳时间
Zookeeper服务器之间或客户端与服务器之间维持心跳的时间间隔,也就是每个tickTime 时间就会发送一个心跳。tickTime以毫秒为单位。
⑧ autopurge.snapRetainCount:sanp保留数量
内存中的数据作为snapshot保存下来,该参数指定了需要保留多少个snapshot,之前的全删除。默认是保留3个。
⑨ quorum.auth.enableSasl:Sasl开关
⑩ server.A= B:C:D :服务器名称与地址
(服务器编号,服务器地址,LF 通信端口,选举端口)
A是一个数字,表示这个是第几号服务器;
B是这个服务器的ip地址;
C表示的是这个服务器与集群中的Leader服务器交换信息的端口;
D表示的是万一集群中的Leader服务器挂了,需要一个端口来重新进行选举,选出一个新的Leader,而这个端口就是用来执行选举时服务器相互通信的端口。

3.常用指令

(1)服务端

  • 查看leader、follower
/usr/hdp/3.1.5.0-152/zookeeper/bin/zkServer.sh status

image.png
image.png
image.png

在hdp01-03上分别查询可知,hdp03为leader,因为hdp03的myid最大

ansible nn,192.168.111.203 -m shell -a 'cat /data01/hadoop/zookeeper/myid'

image.png

(2)客户端

  • 连接
    zkCli.sh -server host:port
    指定连接节点,默认host=localhost,port=2181
    /usr/hdp/3.1.5.0-152/zookeeper/bin/zkCli.sh -server hdp01.hdp.com:2181,hdp02.hdp.com:2181,hdp03.hdp.com:2181
    
  • znode节点操作

ls path [watch]
列出znode的子节点,同时可以设置一个监听器

ls /node1

create [-s] [-e] path data acl
创建一个znode节点,同时设置节点权限acl,-s表示创建有序节点,-e创建临时节点
znode需要按照层级去创建,如创建/node1/node2,需要先创建/node1,再创建/node1/node2

create /node1 test1
create /node1/node2 test2

ls2 path [watch]
列出znode的子节点,同时可以设置一个监听器,如:ls2 /,与ls的区别是ls2还可以获取到子节点个数等等状态信息

ls2 /node1

get path [watch]
获取znode节点的数据,同时可以注册一个监听器,如:get /mynode

get /node1
get /node1/node2

stat path [watch]
查看znode状态,如数据长度,时间戳等等,同时可以注册一个监听器

stat /node1
stat /node1/node2

set path data [version]
设置znode的数据,同时可以设置一个监听器,如:set /mynode "hello world"

set /node1 test3

设置完成后,mZxid(数据节点最后一次更新时的事务ID)会发生变化
image.png
image.png

delete path [version]
删除znode节点,注意路径为绝对路径,且不可删除拥有子节点的znode

delete /node1/node2/node3

image.png

rmr path
递归删除znode节点,与delete的区别是可以删除拥有子节点的znode

rmr /node1

image.png

  • ACL权限控制

Zookeeper的acl权限由[scheme : id :permissions]三部分组成,其中scheme是认证类型,id一般指的是账号,也就是权限所针对的对象,permissions表示对节点的空权限类型
Scheme可选项:
world:默认模式,所有客户端都拥有指定的权限。world下只有一个id选项,就是anyone,通常组合写法为world:anyone:[permissons];比如:setAcl /mynode world:anyone:crwda
auth:只有经过认证的用户才拥有指定的权限。通常组合写法为auth:user:password:[permissons],使用这种模式时,你需要先进行登录,之后采用auth模式设置权限时,user和password都将使用登录的用户名和密码;比如:setAcl /mynode auth:feng:123456:crwda
digest:只有经过认证的用户才拥有指定的权限。通常组合写法为digest:user:BASE64(SHA1(password)):[permissons],这种形式下的密码必须通过SHA1和BASE64进行双重加密;比如:setAcl /mynode digest:feng:xHBaNtDKjaz0G0F0dq11735c9r8=:crwda
ip:限制只有特定IP的客户端才拥有指定的权限。通常组成写法为ip:182.168.0.168:[permissions];比如:setAcl /mynode ip:192.168.28.213:crwda
super:代表超级管理员,拥有所有的权限,需要修改Zookeeper启动脚本进行配置。
Permissions可选项,在使用时,可以使用首字母进行简写(crwda,Creat/Read/Write/Delete/Admin):
CREATE:允许创建子节点;
READ:允许从节点获取数据并列出其子节点;
WRITE:允许为节点设置数据;
DELETE:允许删除子节点;
ADMIN:允许为节点设置权限。
setAcl path acl
给已有节点赋予权限,其中acl是权限

setAcl /node1 ip:192.168.111.201:crwd

getAcl path
查看节点的权限

getAcl /node1

image.png

  • 其他命令操作
    history
    查看当前会话中使用过的命令,每个命令会携带一个编号
    redo cmdno
    重新执行命令,cmdno是命令编号,可以使用history查看
    printwatches [on|off]
    是否输出watch事件,如果使用on或者off则表示设置
    sync path
    会强制客户端所连接的服务器状态与leader的状态同步,这样在读取path的值就是最新的值了
    quit
    直接退出当前的zkCli命令行
    close
    关闭连接,但不会退出当前zkCli命令行

    4.常见错误

    (1)ambari-metrics-collector重启后失败

    查看日志/var/log/ambari-metrics-collector/ambari-metrics-collector.log
    image.png

需要把/var/lib/ambari-metrics-collector/下的checkpoint、hbase和hbase-tmp删除,如需要也可以先备份,然后在重新启动metrics-collector服务

rm -rf /var/lib/ambari-metrics-collector/*

(2)Ambari-agent注册失败

报错信息

Internal Exception: com.mysql.jdbc.exceptions.jdbc4.MySQLIntegrityConstraintViolationException: Duplicate entry \'hdp04.hdp.com\' for key \'UQ_hosts_host_name\'\
Error Code: 1062\
Call: INSERT INTO hosts (host_id, cpu_count, cpu_info, discovery_status, host_attributes, host_name, ipv4, ipv6, last_registration_time, os_arch, os_info, os_type, ph_cpu_count, public_host_name, rack_info, total_mem) VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)\
\\tbind => [16 parameters bound]\

确认错误原因为在MySQL中的hosts表中INSERT数据时主键的值已经存在导致,登录到ambari的MySQL数据库中,首先关闭外键约束,然后删除对应的记录,再打开外键约束,

use ambari;
select host_name from hosts;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS=0;
delete from hosts where host_name = 'hdp04.hdp.com';
select host_name from hosts;
SET FOREIGN_KEY_CHECKS=1;

image.png

重启ambari-server服务,并重新注册即可恢复

ambari-server restart
相关实践学习
通过可观测可视化Grafana版进行数据可视化展示与分析
使用可观测可视化Grafana版进行数据可视化展示与分析。
相关文章
|
1月前
|
分布式计算 Kubernetes Hadoop
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
大数据-82 Spark 集群模式启动、集群架构、集群管理器 Spark的HelloWorld + Hadoop + HDFS
148 6
|
1月前
|
分布式计算 Hadoop Shell
Hadoop-35 HBase 集群配置和启动 3节点云服务器 集群效果测试 Shell测试
Hadoop-35 HBase 集群配置和启动 3节点云服务器 集群效果测试 Shell测试
69 4
|
1月前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-37 HBase集群 JavaAPI 操作3台云服务器 POM 实现增删改查调用操作 列族信息 扫描全表
Hadoop-37 HBase集群 JavaAPI 操作3台云服务器 POM 实现增删改查调用操作 列族信息 扫描全表
32 3
|
1月前
|
分布式计算 Hadoop Shell
Hadoop-36 HBase 3节点云服务器集群 HBase Shell 增删改查 全程多图详细 列族 row key value filter
Hadoop-36 HBase 3节点云服务器集群 HBase Shell 增删改查 全程多图详细 列族 row key value filter
57 3
|
1月前
|
SQL 存储 分布式计算
Hadoop-16-Hive HiveServer2 HS2 允许客户端远程执行HiveHQL HCatalog 集群规划 实机配置运行
Hadoop-16-Hive HiveServer2 HS2 允许客户端远程执行HiveHQL HCatalog 集群规划 实机配置运行
41 3
|
1月前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-12-Hive 基本介绍 下载安装配置 MariaDB安装 3台云服务Hadoop集群 架构图 对比SQL HQL
Hadoop-12-Hive 基本介绍 下载安装配置 MariaDB安装 3台云服务Hadoop集群 架构图 对比SQL HQL
60 3
|
1月前
|
分布式计算 资源调度 Hadoop
Hadoop-10-HDFS集群 Java实现MapReduce WordCount计算 Hadoop序列化 编写Mapper和Reducer和Driver 附带POM 详细代码 图文等内容
Hadoop-10-HDFS集群 Java实现MapReduce WordCount计算 Hadoop序列化 编写Mapper和Reducer和Driver 附带POM 详细代码 图文等内容
88 3
|
1月前
Hadoop-09-HDFS集群 JavaClient 代码上手实战!详细附代码 安装依赖 上传下载文件 扫描列表 PUT GET 进度条显示(二)
Hadoop-09-HDFS集群 JavaClient 代码上手实战!详细附代码 安装依赖 上传下载文件 扫描列表 PUT GET 进度条显示(二)
40 3
|
1月前
|
SQL 分布式计算 Hadoop
Hadoop-19 Flume Agent批量采集数据到HDFS集群 监听Hive的日志 操作则把记录写入到HDFS 方便后续分析
Hadoop-19 Flume Agent批量采集数据到HDFS集群 监听Hive的日志 操作则把记录写入到HDFS 方便后续分析
43 2
|
1月前
|
SQL 存储 数据管理
Hadoop-15-Hive 元数据管理与存储 Metadata 内嵌模式 本地模式 远程模式 集群规划配置 启动服务 3节点云服务器实测
Hadoop-15-Hive 元数据管理与存储 Metadata 内嵌模式 本地模式 远程模式 集群规划配置 启动服务 3节点云服务器实测
56 2

相关实验场景

更多