两台服务器手动部署大数据平台

两台服务器手动部署大数据平台

##### 初始服务器数量

- 2台centos7

##### 建议配置

- 32G(RAM)

- 24cpu

- 10t(SATA)

### 1.环境

- 系统centos7

- jdk：1.8.0_171（64位）

- zookeeper：3.4.8

- spark-2.1.0-bin-hadoop2.6

- kafka_2.10-0.10.2.1

- hadoop-2.7.0

- hbase-1.2.6

- elasticsearch-6.3.0

### 2.系统准备

对应的安装包文件：

elasticsearch-6.3.0.tar.gz

hadoop-2.7.0.tar.gz

hbase-1.2.6-bin.tar.gz

jdk-8u171-linux-x64.tar.gz

kafka_2.10-0.10.2.1.tgz

mysql-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

spark2.1.0hadoop2.6.tgz.gz

zookeeper-3.4.8.tar.gz

一、 配置好hosts

```

两台设备的host

ip1 hello1

ip2 hello2

关闭防火墙

systemctl stop firewalld

systemctl disable firewalld

二、机器之间做好免密

1. 在hello1服务器中，cd /root/

2. ssh-keygen -trsa  (全部按回车，走默认配置)

3. cat ~/.ssh/id_rsa.pub >>~/.ssh/authorized_keys

4. chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

5. scp ~/.ssh/authorized_keys root@hello2:~/.ssh/

到此处时可以实现hello1机器上通过root账户登录到hello2中，但从hello2中无法通过免密码登录到hello1服务器。

6. 在hello2服务器中，cd /root/

7. ssh-keygen -trsa  (全部按回车，走默认配置)

8. cat ~/.ssh/id_rsa.pub >>~/.ssh/authorized_keys

9. scp ~/.ssh/authorized_keys root@hello1:~/.ssh/

到此处时可以实现hello1机器与hello2机器之间免密码互通

三、建立一个用户 *** 作elasticsearch用户，后期所有安装软件放在该目录下（当前使用root账户安装）

1.添加用户：

useradd -m -s /bin/bash es

2.为该用户设置密码：

password es

四、安装JDK

如果系统自带openjdk，先将其卸载掉！

1.创建jdk安装路径(hello1、hello2都执行)

执行： mkdir /usr/java

2.解压缩jdk到安装目录

执行： tar -zxvf jdk-8u171-linux-x64.tar.gz -C /usr/java/

3.添加环境变量

vi /etc/profile,添加以下语句

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

执行：source /etc/profile

4.复制安装包和数据目录到hello2

scp  -r /usr/java/jdk1.8.0_171 hello2:/usr/java/

scp /etc/profile hello2:/etc/

登录到hello2上，进入/home/es目录

执行： source /etc/profile

5、验证：

两台服务器上分别执行： java -version,查看输出的版本是否与安装的版本一致。

五、安装mysql

1.如果centos系统中自带mariadb，先卸载mariadb。

2.解压mysql安装包程序

执行：tar -xvf  mysql-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar

3.依次安装里面rpm包组建

rpm -ivh mysql-community-common-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-client-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-server-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm

rpm -ivh mysql-community-devel-5.7.23-1.el7.x86_64.rpm

4.启动MySQL

执行： systemctl start mysqld

5.登录mysql服务器

这种方式安装好后，会再my.cnf文件中自动生成一个密码，

执行：cat /var/log/mysqld.log | grep password， 出现如下记录：

2017-09-15T01:58:11.863301Z 1 [Note] A temporary password is generated for root@localhost: m-NdrSG4ipuO

其中“m-NdrSG4ipuO”为mysql root账户的初始密码。

登录：

执行： mysql -uroot -p

输入密码： m-NdrSG4ipuO，即可进入mysql服务器。

后续可自行修改root密码，创建新账户等 *** 作。

六、安装zookeeper

1.解压zookeeper安装包到指定目录（/home/es）

tar -zxvf zookeeper-3.4.8.tar.gz -C /home/es

2.创建程序软连接

cd /home/es/

ln -s zookeeper-3.4.8 zookeeper

3.添加执行路径环境

vi /etc/profile

添加

export ZOOKEEPER_HOME=/home/es/zookeeper

export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

执行

source /etc/profile

4.修改配置文件

cd /home/es/zookeeper

cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg

在/home/data下创建对应的zookeeper数据存储目录

mkdir /home/data/zookeeper

mkdir /home/data/zookeeper/data

mkdir /home/data/zookeeper/log

修改配置文件：conf/zoo.cfg，添加以下语句

dataDir=/home/data/zookeeper/data

dataLogDir=/home/data/zookeeper/log

server.1=hello1:2888:3888

server.2=hello2:2888:3888

5.创建server表示符文件

touch /home/data/zookeeper/data/myid

echo echo 1>/home/data/zookeeper/data/myid

6.复制安装包和数据目录到hello2

scp -r /home/es/zookeeper-3.4.8 es@hello2:/home/es

scp -r /home/data/zookeeper es@hello2:/home/data

scp  /etc/profile es@hello2:/etc

登录到hello2上

cd /home/es

ln -s zookeeper-3.4.8 zookeeper

echo echo 2>/home/data/zookeeper/data/myid

执行

source /etc/profile

7.两台机器上分别执行

zkServer.sh start

8.验证

jps | grep QuorumPeerMain,查看是否有该进程

zkServer.sh status,查看服务状态

六、安装kafka

1.解压kafka安装包到指定目录（/home/es）

tar -zxvf kafka_2.10-0.10.2.1.tgz -C /home/es

2.创建程序软连接

cd /home/es/

ln -s kafka_2.10-0.10.2.1 kafka

3.修改配置文件

备份：

cp config/server.properties config/server.properties.bak

创建kafka日志目录：

mkdir /home/data/kafka

mkdir /home/data/kafka/kafka-logs

修改:config/server.properties,具体对应字段如下：

broker.id=0

delete.topic.enable=true

num.network.threads=10

num.io.threads=32

socket.send.buffer.bytes=102400

socket.receive.buffer.bytes=102400

socket.request.max.bytes=104857600

log.dirs=/home/data/kafka/kafka-logs

num.partitions=1

num.recovery.threads.per.data.dir=1

log.retention.hours=168

log.segment.bytes=1073741824

log.retention.check.interval.ms=300000

zookeeper.connect=hello1:2181,hello2:2181

zookeeper.connection.timeout.ms=6000

6.复制安装包和数据目录到hello2

scp -r /home/es/kafka_2.10-0.10.2.1 es@hello2:/home/es

scp -r /home/data/kafka es@hello2:/home/data

修改hello2中的配置

登录到hello2上，cd /home/es/kafka,修改config/server.properties中broker.id值为2.

7.启动kafka

在两台机器的/home/es/kafka中，创建一个日志存放目录：mkdir start_log，执行以下命令：

nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties >start_log/kafka_start_log 2>&1 &

8.验证运行情况

jps | grep Kafka,查看进程

通过kafka命令查看topic。

七、安装hadoop

1.解压hadoop安装包到指定目录（/home/es）

tar -zxvf hadoop-2.7.0.tar.gz -C /home/es

2.创建程序软连接

cd /home/es/

ln -s hadoop-2.7.0 hadoop

3.创建数据存放目录

mkdir /home/data/hadoop

mkdir /home/data/hadoop/tmp

mkdir /home/data/hadoop/dfs

mkdir /home/data/hadoop/dfs/data

mkdir /home/data/hadoop/dfs/name

4.修改配置文件

修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://hello1:9000</value>

</property>

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>file:/home/data/hadoop/tmp</value>

</property>

<property>

<name>io.file.buffer.size</name>

<value>131702</value>

</property>

</configuration>

修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>

<property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>file:/home/data/hadoop/dfs/name</value>

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name>

<value>file:/home/data/hadoop/dfs/data</value>

</property>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>2</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

<value>hello1:9001</value>

</property>

<property>

<name>dfs.webhdfs.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

</configuration>

修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

<configuration>

<property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

<value>yarn</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.address</name>

<value>hello1:10020</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

<value>hello1:19888</value>

</property>

</configuration>

修改/home/es/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.address</name>

<value>hello1:8032</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

<value>hello1:8030</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

<value>hello1:8031</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

<value>hello1:8033</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

<value>hello1:8088</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

<value>768</value>

</property>

</configuration>

配置/home/es/hadoop/etc/hadoop目录下hadoop-env.sh、yarn-env.sh的JAVA_HOME（不设置的话，启动不了）

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171

配置/home/es/hadoop/etc/hadoop目录下的slaves，删除默认的localhost，增加2个从节点，

hello1

hello2

5、将配置好的Hadoop复制到各个节点对应位置上，通过scp传送

scp  -r /home/es/hadoop-2.7.0 hello2:/home/es/

scp  -r /home/data/hadoop hello2:/home/data/

登录到hello2上，进入/home/es目录

执行： ln -s hadoop-2.7.0 hadoop

6、格式化nameNode及启动hadoop

在主服务器启动hadoop，从节点会自动启动，进入/home/es/hadoop目录

初始化，输入命令，bin/hdfs namenode -format

全部启动sbin/start-all.sh，也可以分开sbin/start-dfs.sh、sbin/start-yarn.sh

输入命令，jps，可以看到相关信息

7、验证hadoop运行情况

浏览器打开http://hello1:8088/

浏览器打开http://hello1:50070/

8、添加hadoop环境变量到/etc/profile

export HADOOP_HOME=/home/es/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native

export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib/native"

执行： source /etc/profile

八、安装Hbase

1.解压hbase安装包到指定目录（/home/es）

tar -zxvf hbase-1.2.6-bin.tar.gz -C /home/es

2.创建程序软连接

cd /home/es/

ln -s hbase-1.2.6 hbase

3.添加hbase环境变量到/etc/profile

export  HBASE_HOME=/home/es/hbase

export  PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH

执行：source /etc/profile

4.修改HBASE配置文件

vi /home/es/hbase/conf/hbase-env.sh

增加： export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171

修改： export HBASE_MANAGES_ZK=false

vi /home/es/hbase/conf/hbase-site.xml

修改类容：

<configuration>

<property>

<name>hbase.rootdir</name><!-- hbase存放数据目录 -->

<value>hdfs://hello1:9000/hbase/hbase_db</value>

<!-- 端口要和Hadoop的fs.defaultFS端口一致-->

</property>

<property>

<name>hbase.cluster.distributed</name><!-- 是否分布式部署 -->

<value>true</value>

</property>

<property>

<name>hbase.zookeeper.quorum</name><!-- list of  zookooper -->

<value>hello1,hello2</value>

</property>

　<property><!--zookooper配置、日志等的存储位置 -->

<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>

<value>/home/es/hbase/zookeeper</value>

　</property>

</configuration>

配置regionservers，vi /home/es/hbase/conf/regionservers

去掉默认的localhost，加入hello1、hello2

5、将配置好的hbase复制到各个节点对应位置上，通过scp传送

scp  -r /home/es/hbase-1.2.6 hello2:/home/es/

scp /etc/profile hello2:/etc/

登录到hello2上，进入/home/es目录

执行： ln -s hbase-1.2.6 hbase

source /etc/profile

6、hbase的启动

hello1中执行： start-hbase.sh

7、验证hbase运行情况

输入jps命令查看进程是否启动成功，若 hello1上出现HMaster、HRegionServer、HQuormPeer，hello2上出现HRegionServer、HQuorumPeer，就是启动成功了。

输入hbase shell 命令 进入hbase命令模式，输入status命令，查看运行状态。

在浏览器中输入http://hello1:16010就可以在界面上看到hbase的配置

注意事项：

正常安装后，创建普通不带压缩表可以正常读写，当使用snappy进行压缩创建表时，该表无法再regionServer中启动！

解决方法：

1.在hbase-site.xml文件中添加一下属性

<property>

                <name>hbase.regionserver.codecs</name>

                <value>snappy</value>

        </property>

2.每台机器中将hadoop_native.zip解压缩到hbase安装目录的lib下，执行 unzip hadoop_native.zip $HBASE_HOME/lib/

3.在$HBASE_HOME/conf/hbase-env.sh 中添加：export HBASE_LIBRARY_PATH=/home/es/hbase/lib/native

4.重启Hbase服务即可

九、Spark安装

1.解压hbase安装包到指定目录（/home/es）

tar -zxvf spark2.1.0hadoop2.6.tgz.gz -C /home/es

2.创建程序软连接

cd /home/es/

ln -s spark2.1.0hadoop2.6 spark

3.修改配置文件

mv /home/es/spark/conf/spark-env.sh.template  /home/es/spark/conf/spark-env.sh

vi /home/es/spark/conf/spark-env.sh

修改对应配置：

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171

export SPARK_MASTER_IP=hello1

export SPARK_MASTER_PORT=7077

export SPARK_LOCAL_IP=hello1

修改slaves文件

mv /home/es/spark/conf/slaves.template  /home/es/spark/conf/slaves

vi /home/es/spark/conf/slaves

将localhost修改成：

hello1

hello2

5、将配置好的hbase复制到各个节点对应位置上，通过scp传送

scp  -r /home/es/spark2.1.0hadoop2.6 hello2:/home/es/

登录到hello2上，进入/home/es目录

执行： ln -s spark2.1.0hadoop2.6 spark

在hello2中修改/home/es/spark/conf/spark-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_171

export SPARK_MASTER_IP=hello1

export SPARK_MASTER_PORT=7077

export SPARK_LOCAL_IP=hello2

6、启动spark

cd /home/es/spark

执行： sbin/start-all.sh

7、检测执行结果

jps | grep Worker,看是否有相应的进程。

十、安装elasticsearch

由于elasticsearch，用root账户无法启动，故该组件用es账户安装

1、切换到es账户： su es

2、解压hbase安装包到指定目录（/home/es）

tar -zxvf elasticsearch-6.3.0.tar.gz -C /home/es/

创建程序软连接

cd /home/es/

ln -s elasticsearch-6.3.0 elasticsearch

3、修改配置文件

vi /home/es/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

# 集群的名字 

cluster.name: crrc-health

# 节点名字 

node.name: node-1 

# 数据存储目录（多个路径用逗号分隔） 

path.data: /home/data1/elasticsearch/data

# 日志目录 

path.logs: /home/data1/elasticsearch/logs

#本机的ip地址

network.host: hello1 

#设置集群中master节点的初始列表，可以通过这些节点来自动发现新加入集群的节点

discovery.zen.ping.unicast.hosts: ["hello1", "hello2"]

# 设置节点间交互的tcp端口（集群）,(默认9300) 

transport.tcp.port: 9300

# 监听端口（默认） 

http.port: 9200

# 增加参数，使head插件可以访问es 

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: "*"

4、创建elasticsearch数据和存储目录

mkdir /home/data1/elasticsearch

mkdir /home/data1/elasticsearch/data

mkdir /home/data1/elasticsearch/logs

5、修改linux系统的默认硬限制参数

切换至root用户： su root

vim /etc/security/limits.conf

添加：

es soft nofile 65536

es hard nofile 65536

退出es登录，重新用es账户登录，使用命令：ulimit -Hn查看硬限制参数。

vi /etc/sysctl.conf

添加：

vm.max_map_count=655360

执行：

sysctl -p

6、将配置好的elasticsearch复制到各个节点对应位置上，通过scp传送

scp  -r /home/es/elasticsearch-6.3.0 hello2:/home/es/

scp  -r /home/data1/elasticsearch hello2:/home/data1/

登录到hello2上，进入/home/es目录

执行： ln -s elasticsearch-6.3.0 elasticsearch-6.3.0

在hello2中修改/home/es/elasticsearch/config/elasticsearch.yml

修改： network.host: hello2

7、启动elasticsearch

使用es账户

执行：

/home/es/elasticsearch/bin/elasticsearch -d

8、验证

控制台中输入：curl http://hello1:9200

版本： 2.0.0

HBase的配置文件在conf/目录下。

在分布式模式下， 当修改类hbase的配置文件后， 需要同步到集群中的其他节点上。HBase不会自动同步。 可以使用 rsync 、scp 等工具进行同步。 对于大部分配置，需要重启使之生效。 动态参数例外。

例如： 一个schema 每个region 有3个列族， 平均每个列族有3个StoreFile ， 一个RegionServers 有100个regions ， JVM将打开 3 3 100 = 900 个文件描述符， 这不包括打开的JAR文件、配置文件和其他文件。 打开一个文件不会消耗很多资源，风险在于可打开的文件数量。

另外一个相关的设置是允许一个用户一次运行的进程数量。 linux系统的进程数量使用ulimit -u 设置。 这与nproc命令不同， nproc控制可以分配给一个用户的cpus数量。在有负载的情况下， ulimit -u 设置太低会导致OutOfMemoryError 异常。 See Jack Levin’s major HDFS issues thread on the hbase-users mailing list, from 2011.

支持的版本情况如下：

Hbase 依赖hadoop， 它依赖lib目录下的hadoop jar包。 在分布式模式下， hbase依赖的jar包与hadoop集群使用的jar包保持一致非常重要。 为避免版本错误，请使用hadoop集群的jar替换hbase下的hadoop jar 。 确保整个hbase集群上的jar都被替换。 hadoop 版本不匹配会引发各种问题，大部分看起来像程序挂起了。

DataNode 有个文件上限， 需要配置hdfs-site.xml 的该属性如下：

确保已经重启了hdfs， 使配置生效。

未配置该属性， 可能会引发该错误：

或其他错误，参见， See also casestudies.max.transfer.threads and note that this property was previously known as dfs.datanode.max.xcievers (e.g. Hadoop HDFS: Deceived by Xciever ).

ZooKeeper 3.4.x 版本及以上。 Hbase使用 multi 功能， 该功能从zk的3.4.0版本开始提供。

hbase.zookeeper.useMulti 属性默认为true 。

参见：HBASE-12241 (The crash of regionServer when taking deadserver’s replication queue breaks replication) and HBASE-6775 (Use ZK.multi when available for HBASE-6710 0.92/0.94 compatibility fix) for background.

对于2.0版本， 该属性已经废弃， 并且useMulti 总是开启的。

直接关闭再次重启就好。

解决linux光标的方法，只需要在命令行中输入隐藏光标是echo -e "\033[?25l"显示光标是echo -e "\033[?25h"。如果输入代码后还是没有反应建议直接关机重启或者卸载重装。

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