发布于 2015-02-05 09:44:43 | 424 次阅读 | 评论: 0 | 来源: PHPERZ

这里有新鲜出炉的Hadoop教程,程序狗速度看过来!

Hadoop分布式系统

一个分布式系统基础架构,由Apache基金会所开发。 用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。


环境

  • CentOS 6.4 x86_64
  • CDH 5.2.0
  • jdk1.6.0_31

集群规划为3个节点,每个节点的ip、主机名和部署的组件分配如下:

    192.168.56.121        cdh1     NameNode、Hive、ResourceManager、HBase
    192.168.56.122        cdh2     DataNode、SSNameNode、NodeManager、HBase
    192.168.56.123        cdh3     DataNode、HBase、NodeManager

1. 准备工作

安装 Hadoop 集群前先做好下面的准备工作,在修改配置文件的时候,建议在一个节点上修改,然后同步到其他节点,例如:对于 hdfs 和 yarn ,在 NameNode 节点上修改然后再同步,对于 HBase,选择一个节点再同步。因为要同步配置文件和在多个节点启动服务,建议配置 ssh 无密码登陆。

1.1 配置hosts

CDH 要求使用 IPv4,IPv6 不支持。

禁用IPv6方法:

$ vim /etc/sysctl.conf
#disable ipv6
net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=1
net.ipv6.conf.default.disable_ipv6=1
net.ipv6.conf.lo.disable_ipv6=1

使其生效:

$ sysctl -p

最后确认是否已禁用:

$ cat /proc/sys/net/ipv6/conf/all/disable_ipv6
1

1、设置hostname,以cdh1为例

$ hostname cdh1

2、确保/etc/hosts中包含ip和FQDN,如果你在使用DNS,保存这些信息到/etc/hosts不是必要的,却是最佳实践。

3、确保/etc/sysconfig/network中包含hostname=cdh1

4、检查网络,运行下面命令检查是否配置了hostname以及其对应的ip是否正确。

运行uname -a查看hostname是否匹配hostname命令运行的结果:

$ uname -a
Linux cdh1 2.6.32-358.23.2.el6.x86_64 #1 SMP Wed Oct 16 18:37:12 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux
$ hostname
cdh1

运行/sbin/ifconfig查看ip:

$ ifconfig
eth1      Link encap:Ethernet  HWaddr 08:00:27:75:E0:95  
          inet addr:192.168.56.121  Bcast:192.168.56.255  Mask:255.255.255.0
......

先安装bind-utils,才能运行host命令:

$ yum install bind-utils -y

运行下面命令查看hostname和ip是否匹配:

$ host -v -t A `hostname`
Trying "cdh1"
...
;; ANSWER SECTION:
cdh1. 60 IN A   192.168.56.121

5、hadoop的所有配置文件中配置节点名称时,请使用hostname和不是ip

1.2 关闭防火墙

$ setenforce 0
$ vim /etc/sysconfig/selinux #修改SELINUX=disabled

清空iptables

$ iptables -F

1.3 时钟同步

搭建时钟同步服务器

这里选择 cdh1 节点为时钟同步服务器,其他节点为客户端同步时间到该节点。、

安装ntp:

$ yum install ntp

修改 cdh1 上的配置文件 /etc/ntp.conf :

restrict default ignore   //默认不允许修改或者查询ntp,并且不接收特殊封包
restrict 127.0.0.1        //给于本机所有权限
restrict 192.168.56.0 mask 255.255.255.0 notrap nomodify  //给于局域网机的机器有同步时间的权限
server  192.168.56.121     # local clock
driftfile /var/lib/ntp/drift
fudge   127.127.1.0 stratum 10

启动 ntp:

$ service ntpd start

设置开机启动:

$ chkconfig ntpd on

ntpq用来监视ntpd操作,使用标准的NTP模式6控制消息模式,并与NTP服务器通信。

ntpq -p 查询网络中的NTP服务器,同时显示客户端和每个服务器的关系。

$ ntpq -p
     remote           refid      st t when poll reach   delay   offset  jitter
==============================================================================
*LOCAL(1)        .LOCL.           5 l    6   64    1    0.000    0.000   0.000
  • "* ":响应的NTP服务器和最精确的服务器。
  • "+":响应这个查询请求的NTP服务器。
  • "blank(空格)":没有响应的NTP服务器。
  • "remote" :响应这个请求的NTP服务器的名称。
  • "refid ":NTP服务器使用的更高一级服务器的名称。
  • "st":正在响应请求的NTP服务器的级别。
  • "when":上一次成功请求之后到现在的秒数。
  • "poll":当前的请求的时钟间隔的秒数。
  • "offset":主机通过NTP时钟同步与所同步时间源的时间偏移量,单位为毫秒(ms)。

客户端的配置

在cdh2和cdh3节点上执行下面操作:

$ ntpdate cdh1

Ntpd启动的时候通常需要一段时间大概5分钟进行时间同步,所以在ntpd刚刚启动的时候还不能正常提供时钟服务,报错"no server suitable for synchronization found"。启动时候需要等待5分钟。

如果想定时进行时间校准,可以使用crond服务来定时执行。

00 1 * * * root /usr/sbin/ntpdate 192.168.56.121 >> /root/ntpdate.log 2>&1

这样,每天 1:00 Linux 系统就会自动的进行网络时间校准。

1.4 安装jdk

以下是手动安装jdk,你也可以通过yum方式安装,见下文。

检查jdk版本

$ java -version

如果其版本低于v1.6 update 31,则将其卸载

$ rpm -qa | grep java
$ yum remove {java-1.*}

验证默认的jdk是否被卸载

$ which java

安装jdk,使用yum安装或者手动下载安装jdk-6u31-linux-x64.bin,下载地址:这里

$ yum install jdk -y

创建符号连接

$ ln -s XXXXX/jdk1.6.0_31 /usr/java/latest
$ ln -s /usr/java/latest/bin/java /usr/bin/java

设置环境变量:

$ echo "export JAVA_HOME=/usr/java/latest" >>/root/.bashrc
$ echo "export PATH=\$JAVA_HOME/bin:\$PATH" >> /root/.bashrc
$ source /root/.bashrc

验证版本

$ java -version
    java version "1.6.0_31"
    Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.6.0_31-b04)
    Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 20.6-b01, mixed mode)

检查环境变量中是否有设置JAVA_HOME

$ env | grep JAVA_HOME

如果env中没有JAVA_HOME变量,则修改/etc/sudoers文件

$ vi /etc/sudoers
    Defaults env_keep+=JAVA_HOME

1.5 设置本地yum源

你可以从这里下载 cdh4 的仓库压缩包,或者从这里 下载 cdh5 的仓库压缩包。

因为我是使用的centos操作系统,故这里使用的cdh5的centos6仓库,将其下载之后解压配置cdh的yum源:

[hadoop]
name=hadoop
baseurl=ftp://cdh1/cdh/5/
enabled=1
gpgcheck=0

这里使用的是 ftp 搭建 yum 源,需要安装 ftp 服务,并将解压后的目录拷贝到 ftp 存放文件的目录下。

操作系统的yum源,建议你通过下载 centos 的 dvd 然后配置一个本地的 yum 源。

其实,在配置了CDH 的 yum 源之后,可以通过 yum 来安装 jdk,然后,设置 JAVA HOME:

$ yum install jdk -y

2. 安装和配置HDFS

说明:

  • 根据文章开头的节点规划,cdh1 为NameNode节点和SecondaryNameNode
  • 根据文章开头的节点规划,cdh2 和 cdh3 为DataNode节点

在 NameNode 节点安装 hadoop-hdfs-namenode

$ yum install hadoop hadoop-hdfs hadoop-client hadoop-doc hadoop-debuginfo hadoop-hdfs-namenode

在 NameNode 节点中选择一个节点作为 secondarynamenode ,并安装 hadoop-hdfs-secondarynamenode

$ yum install hadoop-hdfs-secondarynamenode -y

在DataNode节点安装 hadoop-hdfs-datanode

$ yum install hadoop hadoop-hdfs hadoop-client hadoop-doc hadoop-debuginfo hadoop-hdfs-datanode -y

配置 NameNode HA 请参考Introduction to HDFS High Availability

2.1 修改hadoop配置文件

更多的配置信息说明,请参考 Apache Cluster Setup

  1. /etc/hadoop/conf/core-site.xml中设置fs.defaultFS属性值,该属性指定NameNode是哪一个节点以及使用的文件系统是file还是hdfs,格式:hdfs://<namenode host>:<namenode port>/,默认的文件系统是file:///
  2. /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml中设置dfs.permissions.superusergroup属性,该属性指定hdfs的超级用户,默认为hdfs,你可以修改为hadoop

配置如下:

/etc/hadoop/conf/core-site.xml:

<property>
 <name>fs.defaultFS</name>
 <value>hdfs://cdh1:8020</value>
</property>

/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml:

<property>
 <name>dfs.permissions.superusergroup</name>
 <value>hadoop</value>
</property>

2.2 指定本地文件目录

在hadoop中默认的文件路径以及权限要求如下:

目录                                  所有者       权限      默认路径
hadoop.tmp.dir                      hdfs:hdfs   drwx------  /var/hadoop
dfs.namenode.name.dir               hdfs:hdfs   drwx------  file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/name
dfs.datanode.data.dir               hdfs:hdfs   drwx------  file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/data
dfs.namenode.checkpoint.dir         hdfs:hdfs   drwx------  file://${hadoop.tmp.dir}/dfs/namesecondary

说明你可以在hdfs-site.xml中只配置 `hadoop.tmp.dir`,也可以分别配置上面的路径。

这里使用分别配置的方式,hdfs-site.xml中配置如下:

<property>
 <name>dfs.namenode.name.dir</name>
 <value>file:///data/dfs/nn</value>
</property>

<property>
 <name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///data/dfs/dn</value>
</property>

NameNode上手动创建 dfs.name.dirdfs.namenode.name.dir 的本地目录:

$ mkdir -p /data/dfs/nn

DataNode上手动创建 dfs.data.dirdfs.datanode.data.dir 的本地目录:

$ mkdir -p /data/dfs/dn

修改上面目录所有者:

$ chown -R hdfs:hdfs /data/dfs/nn /data/dfs/dn

hadoop的进程会自动设置 dfs.data.dirdfs.datanode.data.dir,但是 dfs.name.dirdfs.namenode.name.dir 的权限默认为755,需要手动设置为700。

故,修改上面目录权限:

$ chmod 700 /data/dfs/nn

或者:

$ chmod go-rx /data/dfs/nn

说明:

DataNode的本地目录可以设置多个,你可以设置 dfs.datanode.failed.volumes.tolerated 参数的值,表示能够容忍不超过该个数的目录失败。

2.3 配置 SecondaryNameNode

/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml 中可以配置以下参数:

dfs.namenode.checkpoint.check.period
dfs.namenode.checkpoint.txns
dfs.namenode.checkpoint.dir
dfs.namenode.checkpoint.edits.dir
dfs.namenode.num.checkpoints.retained

如果想配置SecondaryNameNode节点,请从NameNode中单独选择一台机器,然后做以下设置:

  • 将运行SecondaryNameNode的机器名称加入到masters
  • /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml 中加入如下配置:
<property>
  <name>dfs.secondary.http.address</name>
  <value>cdh1:50090</value>
</property>

设置多个secondarynamenode,请参考multi-host-secondarynamenode-configuration.

2.4 开启回收站功能

回收站功能默认是关闭的,建议打开。

/etc/hadoop/conf/core-site.xml 中添加如下两个参数:

  • fs.trash.interval,该参数值为时间间隔,单位为分钟,默认为0,表示回收站功能关闭。该值表示回收站中文件保存多长时间,如果服务端配置了该参数,则忽略客户端的配置;如果服务端关闭了该参数,则检查客户端是否有配置该参数;
  • fs.trash.checkpoint.interval,该参数值为时间间隔,单位为分钟,默认为0。该值表示检查回收站时间间隔,该值要小于fs.trash.interval,该值在服务端配置。如果该值设置为0,则使用 fs.trash.interval 的值。

2.5 (可选)配置DataNode存储的负载均衡

/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml 中配置以下三个参数(详细说明,请参考 Optionally configure DataNode storage balancing):

  • dfs.datanode.fsdataset. volume.choosing.policy
  • dfs.datanode.available-space-volume-choosing-policy.balanced-space-threshold
  • dfs.datanode.available-space-volume-choosing-policy.balanced-space-preference-fraction

2.6 开启WebHDFS

这里只在一个NameNode节点( CDH1 )上安装:

$ yum install hadoop-httpfs -y

然后配置代理用户,修改 /etc/hadoop/conf/core-site.xml,添加如下代码:

<property>  
<name>hadoop.proxyuser.httpfs.hosts</name>  
<value>*</value>  
</property>  
<property>  
<name>hadoop.proxyuser.httpfs.groups</name>  
<value>*</value>  
</property>

然后重启 Hadoop 使配置生效。

接下来,启动 HttpFS 服务:

$ service hadoop-httpfs start

By default, HttpFS server runs on port 14000 and its URL is http://:14000/webhdfs/v1.

简单测试,使用 curl 运行下面命令,并查看执行结果:

$ curl "http://localhost:14000/webhdfs/v1?op=gethomedirectory&user.name=hdfs"
{"Path":"\/user\/hdfs"}

更多的 API,请参考 WebHDFS REST API

2.7 配置LZO

下载repo文件到 /etc/yum.repos.d/:

然后,安装lzo:

$ yum install hadoop-lzo* impala-lzo  -y

最后,在 /etc/hadoop/conf/core-site.xml 中添加如下配置:

<property>
  <name>io.compression.codecs</name>
 <value>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value>
</property>
<property>
  <name>io.compression.codec.lzo.class</name>
  <value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
</property>

更多关于LZO信息,请参考:Using LZO Compression

2.8 (可选)配置Snappy

cdh 的 rpm 源中默认已经包含了 snappy ,直接安装即可。

在每个节点安装Snappy:

$ yum install snappy snappy-devel  -y

然后,在 core-site.xml 中修改io.compression.codecs的值,添加 org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec

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

使 snappy 对 hadoop 可用:

$ ln -sf /usr/lib64/libsnappy.so /usr/lib/hadoop/lib/native/

2.9 启动HDFS

将配置文件同步到每一个节点:

$ scp -r /etc/hadoop/conf root@cdh2:/etc/hadoop/
$ scp -r /etc/hadoop/conf root@cdh3:/etc/hadoop/

格式化NameNode:

$ sudo -u hdfs hadoop namenode -format

在每个节点运行下面命令启动hdfs:

$ for x in `ls /etc/init.d/|grep  hadoop-hdfs` ; do service $x start ; done

在 hdfs 运行之后,创建 /tmp 临时目录,并设置权限为 1777

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /tmp
$ sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R 1777 /tmp

2.10 访问web

通过 http://cdh1:50070/ 可以访问 NameNode 页面。

3. 安装和配置YARN

节点规划

  • 根据文章开头的节点规划,cdh1 为resourcemanager节点
  • 根据文章开头的节点规划,cdh2 和 cdh3 为nodemanager节点
  • 为了简单,historyserver也装在 cdh1 节点上

安装服务

在 resourcemanager 节点安装:

$ yum install hadoop-yarn hadoop-yarn-resourcemanager -y

在 nodemanager 节点安装:

$ yum install hadoop-yarn hadoop-yarn-nodemanager hadoop-mapreduce -y

安装 historyserver:

$ yum install hadoop-mapreduce-historyserver hadoop-yarn-proxyserver -y

修改配置参数

要想使用YARN,需要在 /etc/hadoop/conf/mapred-site.xml 中做如下配置:

<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
</property>

配置resourcemanager的节点名称以及一些服务的端口号,修改/etc/hadoop/conf/yarn-site.xml:

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>cdh1:8031</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.address</name>
    <value>cdh1:8032</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
    <value>cdh1:8030</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
    <value>cdh1:8033</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
    <value>cdh1:8088</value>
</property>

配置YARN进程:

  • yarn.nodemanager.aux-services,在CDH4中该值设为 mapreduce.shuffle,在CDH5中该值设为 mapreduce_shuffle
  • yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class,该值设为 org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler
  • yarn.resourcemanager.hostname,该值设为 cdh1
  • yarn.log.aggregation.enable,该值设为 true
  • yarn.application.classpath,该值设为:
$HADOOP_CONF_DIR, $HADOOP_COMMON_HOME/*, $HADOOP_COMMON_HOME/lib/*, $HADOOP_HDFS_HOME/*, $HADOOP_HDFS_HOME/lib/*, $HADOOP_MAPRED_HOME/*, $HADOOP_MAPRED_HOME/lib/*, $HADOOP_YARN_HOME/*, $HADOOP_YARN_HOME/lib/*

即,在 /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml 中添加如下配置:

<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.application.classpath</name>
   <value>
    $HADOOP_CONF_DIR,
    $HADOOP_COMMON_HOME/*,
    $HADOOP_COMMON_HOME/lib/*,
    $HADOOP_HDFS_HOME/*,
    $HADOOP_HDFS_HOME/lib/*,
    $HADOOP_MAPRED_HOME/*,
    $HADOOP_MAPRED_HOME/lib/*,
    $HADOOP_YARN_HOME/*,
    $HADOOP_YARN_HOME/lib/*
    </value>
</property>
<property>
    <name>yarn.log.aggregation.enable</name>
    <value>true</value>
</property>

注意:

a. yarn.nodemanager.aux-services 的值在 cdh4 中应该为 mapreduce.shuffle,并配置参数yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class值为 org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler ,在cdh5中为mapreduce_shuffle,这时候请配置yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class参数

b. 这里配置了 yarn.application.classpath ,需要设置一些喜欢环境变量:

export HADOOP_HOME=/usr/lib/hadoop
export HIVE_HOME=/usr/lib/hive
export HBASE_HOME=/usr/lib/hbase
export HADOOP_HDFS_HOME=/usr/lib/hadoop-hdfs
export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/lib/hadoop-mapreduce
export HADOOP_COMMON_HOME=${HADOOP_HOME}
export HADOOP_HDFS_HOME=/usr/lib/hadoop-hdfs
export HADOOP_LIBEXEC_DIR=${HADOOP_HOME}/libexec
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HDFS_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HADOOP_YARN_HOME=/usr/lib/hadoop-yarn
export YARN_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop

配置文件路径

在hadoop中默认的文件路径以及权限要求如下:

目录                                                     所有者         权限             默认路径
yarn.nodemanager.local-dirs               yarn:yarn   drwxr-xr-x    ${hadoop.tmp.dir}/nm-local-dir
yarn.nodemanager.log-dirs                   yarn:yarn     drwxr-xr-x      ${yarn.log.dir}/userlogs
yarn.nodemanager.remote-app-log-dir                                         hdfs://cdh1:8020/var/log/hadoop-yarn/apps

/etc/hadoop/conf/yarn-site.xml文件中添加如下配置:

<property>
    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
    <value>file:///data/yarn/local</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
    <value>file:///data/yarn/logs</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
    <value>/yarn/apps</value>
</property>

创建本地目录

创建 yarn.nodemanager.local-dirsyarn.nodemanager.log-dirs 参数对应的目录:

$ mkdir -p /data/yarn/{local,logs}
$ chown -R yarn:yarn /data/yarn

创建Log目录

在 hdfs 上创建 yarn.nodemanager.remote-app-log-dir 对应的目录:

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /yarn/apps
$ sudo -u hdfs hadoop fs -chown yarn:mapred /yarn/apps
$ sudo -u hdfs hadoop fs -chmod 1777 /yarn/apps

配置History Server:

/etc/hadoop/conf/mapred-site.xml 中添加如下:

<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>cdh1:10020</value>
</property>

<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>cdh1:19888</value>
</property>

此外,确保 mapred 用户能够使用代理,在 /etc/hadoop/conf/core-site.xml 中添加如下参数:

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.mapred.groups</name>
    <value>*</value>
</property>

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.mapred.hosts</name>
    <value>*</value>
</property>

配置 Staging 目录:

/etc/hadoop/conf/mapred-site.xml 中配置参数 yarn.app.mapreduce.am.staging-dir(该值默认为:/tmp/hadoop-yarn/staging,请参见 mapred-default.xml):

<property>
    <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>
    <value>/user</value>
</property>

并在 hdfs 上创建相应的目录:

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /user
$ sudo -u hdfs hadoop fs -chmod 777 /user

创建 history 子目录

可选的,你可以在 /etc/hadoop/conf/mapred-site.xml 设置以下两个参数:

  • mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir,该目录权限应该为1777,默认值为 ${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done_intermediate
  • mapreduce.jobhistory.done-dir,该目录权限应该为750,默认值为 ${yarn.app.mapreduce.am.staging-dir}/history/done

在 hdfs 上创建目录并设置权限:

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /user/history
$ sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R 1777 /user/history
$ sudo -u hdfs hadoop fs -chown mapred:hadoop /user/history

验证 HDFS 结构:

$ sudo -u hdfs hadoop fs -ls -R /

你应该看到如下结构:

drwxrwxrwt   - hdfs hadoop          0 2014-04-19 14:21 /tmp
drwxrwxrwx   - hdfs hadoop          0 2014-04-19 14:26 /user
drwxrwxrwt   - mapred hadoop        0 2014-04-19 14:31 /user/history
drwxr-x---   - mapred hadoop        0 2014-04-19 14:38 /user/history/done
drwxrwxrwt   - mapred hadoop        0 2014-04-19 14:48 /user/history/done_intermediate
drwxr-xr-x   - hdfs   hadoop        0 2014-04-19 15:31 /yarn
drwxrwxrwt   - yarn   mapred        0 2014-04-19 15:31 /yarn/apps

看到上面的目录结构,你就将NameNode上的配置文件同步到其他节点了,并且启动 yarn 的服务。

同步配置文件

同步配置文件到整个集群:

$ scp -r /etc/hadoop/conf root@cdh2:/etc/hadoop/
$ scp -r /etc/hadoop/conf root@cdh3:/etc/hadoop/

启动服务

在 cdh1 节点启动 mapred-historyserver :

$ /etc/init.d/hadoop-mapreduce-historyserver start

在每个节点启动 YARN :

$ for x in `ls /etc/init.d/|grep hadoop-yarn` ; do service $x start ; done

为每个 MapReduce 用户创建主目录,比如说 hive 用户或者当前用户:

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/$USER
$ sudo -u hdfs hadoop fs -chown $USER /user/$USER

设置 HADOOP_MAPRED_HOME ,或者把其加入到 hadoop 的配置文件中

$ export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/lib/hadoop-mapreduce

访问 web

通过 http://cdh1:8088/ 可以访问 Yarn 的管理页面。

通过 http://cdh1:19888/ 可以访问 JobHistory 的管理页面。

查看在线的节点:http://cdh1:8088/cluster/nodes

运行下面的测试程序,看是否报错:

# Find how many jars name ending with examples you have inside location /usr/lib/
$ find /usr/lib/ -name "*hadoop*examples*.jar"

# To list all the class name inside jar
$ find /usr/lib/ -name "hadoop-examples.jar" | xargs -0 -I '{}' sh -c 'jar tf {}'

# To search for specific class name inside jar
$ find /usr/lib/ -name "hadoop-examples.jar" | xargs -0 -I '{}' sh -c 'jar tf {}' | grep -i wordcount.class

# 运行 randomwriter 例子
$ sudo -u hdfs hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar randomwriter out

4. 安装 Zookeeper

简单说明:

Zookeeper 至少需要3个节点,并且节点数要求是基数,这里在所有节点上都安装 Zookeeper。

安装

在每个节点上安装zookeeper

$ yum install zookeeper* -y

修改配置文件

设置 zookeeper 配置 /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg

maxClientCnxns=50
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/var/lib/zookeeper
clientPort=2181
server.1=cdh1:2888:3888
server.2=cdh3:2888:3888
server.3=cdh3:2888:3888

同步配置文件

将配置文件同步到其他节点:

$ scp -r /etc/zookeeper/conf root@cdh2:/etc/zookeeper/
$ scp -r /etc/zookeeper/conf root@cdh3:/etc/zookeeper/

初始化并启动服务

在每个节点上初始化并启动 zookeeper,注意 n 的值需要和 zoo.cfg 中的编号一致。

在 cdh1 节点运行

$ service zookeeper-server init --myid=1
$ service zookeeper-server start

在 cdh2 节点运行

$ service zookeeper-server init --myid=2
$ service zookeeper-server start

在 cdh3 节点运行

$ service zookeeper-server init --myid=3
$ service zookeeper-server start

测试

通过下面命令测试是否启动成功:

$ zookeeper-client -server cdh1:2181

5. 安装 HBase

HBase 依赖 ntp 服务,故需要提前安装好 ntp。

安装前设置

1)修改系统 ulimit 参数:

/etc/security/limits.conf 中添加下面两行并使其生效:

hdfs  -       nofile  32768
hbase -       nofile  32768

2)修改 dfs.datanode.max.xcievers

hdfs-site.xml 中修改该参数值,将该值调整到较大的值:

<property>
  <name>dfs.datanode.max.xcievers</name>
  <value>8192</value>
</property>

安装

在每个节点上安装 master 和 regionserver

$ yum install hbase hbase-master hbase-regionserver -y

如果需要你可以安装 hbase-rest、hbase-solr-indexer、hbase-thrift

修改配置文件

修改 hbase-site.xml文件,关键几个参数及含义如下:

  • hbase.distributed:是否为分布式模式
  • hbase.rootdir:HBase在hdfs上的目录路径
  • hbase.tmp.dir:本地临时目录
  • hbase.zookeeper.quorum:zookeeper集群地址,逗号分隔
  • hbase.hregion.max.filesize:hregion文件最大大小
  • hbase.hregion.memstore.flush.size:memstore文件最大大小

另外,在CDH5中建议关掉Checksums(见Upgrading HBase)以提高性能,修改为如下:

 <property>
    <name>hbase.regionserver.checksum.verify</name>
    <value>false</value>
   </property>
  <property>
    <name>hbase.hstore.checksum.algorithm</name>
    <value>NULL</value>
    </property>

最后的配置如下,供参考:

<configuration>
  <property>
      <name>hbase.cluster.distributed</name>
      <value>true</value>
  </property>
  <property>
      <name>hbase.rootdir</name>
      <value>hdfs://cdh1:8020/hbase</value>
  </property>
  <property>
      <name>hbase.tmp.dir</name>
      <value>/data/hbase</value>
  </property>
  <property>
      <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
      <value>cdh1,cdh2,cdh3</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.hregion.max.filesize</name>
    <value>536870912</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.hregion.memstore.flush.size</name>
    <value>67108864</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.regionserver.lease.period</name>
    <value>600000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.client.retries.number</name>
    <value>3</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.regionserver.handler.count</name>
    <value>100</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.hstore.compactionThreshold</name>
    <value>10</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.hstore.blockingStoreFiles</name>
    <value>30</value>
  </property>

  <property>
    <name>hbase.regionserver.checksum.verify</name>
    <value>false</value>
  </property>
  <property>
    <name>hbase.hstore.checksum.algorithm</name>
    <value>NULL</value>
  </property>
</configuration>

在 hdfs 中创建 /hbase 目录

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /hbase
$ sudo -u hdfs hadoop fs -chown hbase:hbase /hbase

设置 crontab 定时删除日志:

$ crontab -e
* 10 * * * cd /var/log/hbase/; rm -rf `ls /var/log/hbase/|grep -P 'hbase\-hbase\-.+\.log\.[0-9]'\`>> /dev/null &

同步配置文件

将配置文件同步到其他节点:

$ scp -r /etc/hbase/conf root@cdh2:/etc/hbase/
$ scp -r /etc/hbase/conf root@cdh3:/etc/hbase/

创建本地目录

在 hbase-site.xml 配置文件中配置了 hbase.tmp.dir 值为 /data/hbase,现在需要在每个 hbase 节点创建该目录并设置权限:

$ mkdir /data/hbase
$ chown -R hbase:hbase /data/hbase/

启动HBase

$ for x in `ls /etc/init.d/|grep hbase` ; do service $x start ; done

访问web

通过 http://cdh1:60030/ 可以访问 RegionServer 页面,然后通过该页面可以知道哪个节点为 Master,然后再通过 60010 端口访问 Master 管理界面。

6. 安装hive

在一个 NameNode 节点上安装 hive:

$ yum install hive hive-metastore hive-server2 hive-jdbc hive-hbase  -y

在其他 DataNode 上安装:

$ yum install hive hive-server2 hive-jdbc hive-hbase -y

安装postgresql

这里使用 postgresq l数据库来存储元数据,如果你想使用 mysql 数据库,请参考下文。

手动安装、配置 postgresql 数据库,请参考 手动安装Cloudera Hive CDH

yum 方式安装:

$ yum install postgresql-server -y

初始化数据库:

$ service postgresql initdb

修改配置文件postgresql.conf,修改完后内容如下:

$ cat /var/lib/pgsql/data/postgresql.conf  | grep -e listen -e standard_conforming_strings
    listen_addresses = '*'
    standard_conforming_strings = off

修改 /var/lib/pgsql/data/pg_hba.conf,添加以下一行内容:

    host    all         all         0.0.0.0/0                     trust

启动数据库

#配置开启启动
$ chkconfig postgresql on

$ service postgresql start

安装jdbc驱动

$ yum install postgresql-jdbc -y
$ ln -s /usr/share/java/postgresql-jdbc.jar /usr/lib/hive/lib/postgresql-jdbc.jar

创建数据库和用户

    bash# su postgres
    bash$ psql
    postgres=# CREATE USER hiveuser WITH PASSWORD 'redhat';
    postgres=# CREATE DATABASE metastore owner=hiveuser;
    postgres=# GRANT ALL privileges ON DATABASE metastore TO hiveuser;
    postgres=# \q;
    bash$ psql  -U hiveuser -d metastore
    postgres=# \i /usr/lib/hive/scripts/metastore/upgrade/postgres/hive-schema-0.13.0.postgres.sql
    SET
    SET
    ..

注意:
创建的用户为hiveuser,密码为redhat,你可以按自己需要进行修改。
初始化数据库的 sql 文件请根据 cdh 版本进行修改,这里我的 cdh 版本是5.2.0,对应的文件是 ive-schema-0.13.0.postgres.sql

这时候的hive-site.xml文件内容如下:

<configuration>
        <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:postgresql://localhost/metastore</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>org.postgresql.Driver</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>hiveuser</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>redhat</value>
    </property>
    <property>
        <name>datanucleus.autoCreateSchema</name>
        <value>false</value>
    </property>

    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>cdh1:8031</value>
    </property>

    <property>
        <name>hive.files.umask.value</name>
        <value>0002</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.exec.reducers.max</name>
        <value>999</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.auto.convert.join</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.warehouse.subdir.inherit.perms</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://cdh1:9083</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.server.min.threads</name>
        <value>200</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.server.max.threads</name>
        <value>100000</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.client.socket.timeout</name>
        <value>3600</value>
    </property>

    <property>
        <name>hive.support.concurrency</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.zookeeper.quorum</name>
        <value>cdh1,cdh2,cdh3</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.min.worker.threads</name>
        <value>5</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.server2.thrift.max.worker.threads</name>
        <value>100</value>
    </property>
</configuration>

默认情况下,hive-server和 hive-server2 的 thrift 端口都未10000,如果要修改 hive-server2 thrift 端口,请添加:

<property>
    <name>hive.server2.thrift.port</name>
      <value>10001</value>
</property>

如果要设置运行 hive 的用户为连接的用户而不是启动用户,则添加:

<property>
    <name>hive.server2.enable.impersonation</name>
    <value>true</value>
</property>

并在 core-site.xml 中添加:

<property>
  <name>hadoop.proxyuser.hive.hosts</name>
  <value>*</value>
</property>
<property>
  <name>hadoop.proxyuser.hive.groups</name>
  <value>*</value>
</property>

安装mysql

yum方式安装mysql:

$ yum install mysql mysql-devel mysql-server mysql-libs -y

启动数据库:

#配置开启启动
$ chkconfig mysqld on

$ service mysqld start

安装jdbc驱动:

$ yum install mysql-connector-java
$ ln -s /usr/share/java/mysql-connector-java.jar /usr/lib/hive/lib/mysql-connector-java.jar

我是在 cdh1 节点上创建 mysql 数据库和用户:

$ mysql -e "
    CREATE DATABASE metastore;
    USE metastore;
    SOURCE /usr/lib/hive/scripts/metastore/upgrade/mysql/hive-schema-0.13.0.mysql.sql;
    CREATE USER 'hiveuser'@'localhost' IDENTIFIED BY 'redhat';
    GRANT ALL PRIVILEGES ON metastore.* TO 'hiveuser'@'localhost';
    GRANT ALL PRIVILEGES ON metastore.* TO 'hiveuser'@'cdh1';
    FLUSH PRIVILEGES;
"

注意:创建的用户为 hiveuser,密码为 redhat ,你可以按自己需要进行修改。

修改 hive-site.xml 文件中以下内容:

    <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
      <value>jdbc:mysql://cdh1:3306/metastore?useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8</value>
    </property>
    <property>
      <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
      <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>

配置hive

修改/etc/hadoop/conf/hadoop-env.sh,添加环境变量 HADOOP_MAPRED_HOME,如果不添加,则当你使用 yarn 运行 mapreduce 时候会出现 UNKOWN RPC TYPE 的异常

export HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/lib/hadoop-mapreduce

在 hdfs 中创建 hive 数据仓库目录:

  • hive 的数据仓库在 hdfs 中默认为 /user/hive/warehouse,建议修改其访问权限为 1777,以便其他所有用户都可以创建、访问表,但不能删除不属于他的表。
  • 每一个查询 hive 的用户都必须有一个 hdfs 的 home 目录( /user 目录下,如 root 用户的为 /user/root)
  • hive 所在节点的 /tmp 必须是 world-writable 权限的。

创建目录并设置权限:

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/hive
$ sudo -u hdfs hadoop fs -chown hive /user/hive

$ sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse
$ sudo -u hdfs hadoop fs -chmod 1777 /user/hive/warehouse
$ sudo -u hdfs hadoop fs -chown hive /user/hive/warehouse

启动hive-server和metastore:

$ service hive-metastore start
$ service hive-server start
$ service hive-server2 start

测试:

$ hive -e 'create table t(id int);'
$ hive -e 'select * from t limit 2;'
$ hive -e 'select id from t;'

访问beeline:

$ /usr/lib/hive/bin/beeline
    beeline> !connect jdbc:hive2://localhost:10000 username password org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
    0: jdbc:hive2://localhost:10000> SHOW TABLES;
    show tables;
    +-----------+
    | tab_name  |
    +-----------+
    +-----------+
    No rows selected (0.238 seconds)
    0: jdbc:hive2://localhost:10000>

其 sql语法参考SQLLine CLI,在这里,你不能使用HiveServer的sql语句

与hbase集成

先安装 hive-hbase:

$ yum install hive-hbase -y

如果你是使用的 cdh4,则需要在 hive shell 里执行以下命令添加 jar:

$ ADD JAR /usr/lib/hive/lib/zookeeper.jar;
$ ADD JAR /usr/lib/hive/lib/hbase.jar;
$ ADD JAR /usr/lib/hive/lib/hive-hbase-handler-<hive_version>.jar
$ ADD JAR /usr/lib/hive/lib/guava-11.0.2.jar;

说明: guava 包的版本以实际版本为准。

如果你是使用的 cdh5,则需要在 hive shell 里执行以下命令添加 jar:

ADD JAR /usr/lib/hive/lib/zookeeper.jar;
ADD JAR /usr/lib/hive/lib/hive-hbase-handler.jar;
ADD JAR /usr/lib/hbase/lib/guava-12.0.1.jar;
ADD JAR /usr/lib/hbase/hbase-client.jar;
ADD JAR /usr/lib/hbase/hbase-common.jar;
ADD JAR /usr/lib/hbase/hbase-hadoop-compat.jar;
ADD JAR /usr/lib/hbase/hbase-hadoop2-compat.jar;
ADD JAR /usr/lib/hbase/hbase-protocol.jar;
ADD JAR /usr/lib/hbase/hbase-server.jar;

以上你也可以在 hive-site.xml 中通过 hive.aux.jars.path 参数来配置,或者你也可以在 hive-env.sh 中通过 export HIVE_AUX_JARS_PATH= 来设置。



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