apache griffin数据质量平台安装过程

apache griffin数据质量平台安装过程 Apache Griffin安装过程 前言

（csdn版本备注：我是用word转的markdown，代码格式乱了，大部分代码都可以在官方部署文档和找到，参考时只需要注意到跟官方不一样的地方，已经再三校对了，有错误基本就是字符本来写的英文转来是中文的比如“”、-、，这些）

为学习搭建griffin数据质量平台，在官方教程的基础上，形成以下文档，作为安装参考。对于刚入门的新手来说，官方教程走不下去的地方比较多，本文已经解决了全部编者在搭建过程中遇到的问题。在阅读时，建议至少阅读完一小节再 *** 作，有些环节，是一定能看到报错信息的，其后才附上解决方案。

限于编者水平（0大数据基础）以及仓促的时间（快过年了），以及技术文档的时效性（以griffin0.6.0为基础编写），遇到的很多问题编者都是知其然不知其所以然，以跑通为目标没有深究原理。本文也不保证一直有用。文章中涉及配置参数的部分，建议同时对照官方文档。

一、环境要求 1.1 虚拟机

按照官方文档，使用Ubuntu
18版本。此处以阿里云2核16G内存虚拟机作为部署服务器。使用全新开通的实例。我写到2.12章节时，发现8G不够，已经卡到无法 *** 作了，最终选用16G内存。

1.2 java

使用JAVA 8 (openjdk)

1.3 maven

使用apt-get安装默认版本，修改mirror源为阿里云。

1.4 MySQL

官方教程在数据库要求的标题中，使用了8.0.11版本MySQL数据库。实际使用了MySQL
5.7版本。这里使用5.7版本。

1.5 node和npm

在编译griffin源码的时候，会安装这些。版本>6.0.0。

1.6 Hadoop

官方文档要求高于2.6.0。选用2.10。

1.7 Hive

官方文档要求为2.x版本。

1.8 Spark

版本2.2.1。选用without Hadoop的版本。

1.9 Livy

最新版

1.10 ElasticSearch

官方要求版本5.0以上。

1.11 Scala

官方文档未提到版本，选用2.x版本。

二、环境准备 2.1 准备文件夹

本文档选择在/home/dq/文件夹下放置相关软件包和数据。dq是自行创建的文件夹。

按照顺序，执行的命令有：

$ mkdir /home/dq/software -p

$ mkdir /home/dq/software/data -p

$ sudo ln -s /home/dq/software /apache

$ sudo ln -s /apache/data /data

$ mkdir /apache/tmp -p

$ mkdir /apache/tmp/hive -p

2.2 安装完整版openjdk 8

官方给的教程安装的openjdk8是没有tools.jar这类工具包的，我们在这台虚拟机上编译griffin，而不是在外边编译好了放到服务器，这时如果用官方教学提供的安装openjdk命令，在后期编译griffin时会报错。因此在这里安装openjdk选用的是完整版。

使用的命令：

# 由于是本教程中第一次使用apt，先apt-get update

sudo apt-get update

sudo apt-get install openjdk-8-jdk

官方给的命令：
sudo apt install openjdk-8-jre-headless

安装好之后，等半分钟，看一下java版本：

java –version

大概会返回这样的信息：

2.3 安装maven

使用该命令：

sudo apt-get install maven

安装好之后，设置maven的mirror为阿里云，备份后编辑maven的配置文件

#备份

cp /etc/maven/settings.xml /etc/maven/settings.xml.bak

# 清空

echo > /etc/maven/settings.xml

#编辑

vim /etc/maven/settings.xml

整个文件直接替换成以下内容（其实网上有很多类似现成的maven配置）

 

 
    
    
 
    
    
 
    
    
 
    
        
            nexus-aliyun
            central
            Nexus aliyun
            http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public
        
    
 
 
    
        
            aliyun
            
            
                
                    nexus-aliyun
                    Nexus aliyun
                    http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public
                    
                        true
                    
                    
                        true
                    
                
            
        
    
 
    
        aliyun
    

随后保存该文件。

2.4 安装MySQL

执行命令：

sudo apt install mysql-server-5.7

注意这里安装了5.7版本

修改mysql的root帐号密码，先登录，命令为：

mysql -uroot -p #敲回车让输入密码，不用输入，再敲一次回车就能登录

# 选用mysql数据库

mysql> use mysql;

#更新mysql的root密码为123456

mysql> update user set authentication_string=PASSWORD("123456") where
User='root';

#很多博客说要加上这句

mysql> update user set plugin="mysql_native_password";

#更新权限

mysql> flush privileges;

#退出

mysql> quit;

用新密码重新登录下试试。依然是mysql -uroot
–p敲回车，此时要求输入密码，输入123456再回车，看到能登录成功。

2.5 安装大数据相关软件包之前的准备

国内下载apache网站的hadoop/hive/spark等软件包太慢，准备了一个腾讯的镜像。地址为https://mirrors.cloud.tencent.com/apache/

2.6 设置环境变量

编辑/etc/profile文件，文件末尾之后，粘贴以下内容并保存。

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

export HADOOP_HOME=/apache/hadoop
export HADOOP_COMMON_HOME=/apache/hadoop
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=/apache/hadoop/lib/native
export HADOOP_HDFS_HOME=/apache/hadoop
export HADOOP_INSTALL=/apache/hadoop
export HADOOP_MAPRED_HOME=/apache/hadoop
export HADOOP_USER_CLASSPATH_FIRST=true
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export SPARK_HOME=/apache/spark
export LIVY_HOME=/apache/livy
export HIVE_HOME=/apache/hive
export YARN_HOME=/apache/hadoop
export SCALA_HOME=/apache/scala

export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$SPARK_HOME/bin:$LIVY_HOME/bin:$SCALA_HOME/bin

以上保存后，控制台执行 source /etc/profile

再执行echo $HADOOP_HOME

如果打印出了/apache/hadoop就是配置环境变量成功了。这里只是挑选了其中一条环境变量，其他的也可以打印。

2.7 下载安装hadoop及配置

进入/apache/目录，通过wget命令，将软件包下载到虚拟机：

wget
https://mirrors.cloud.tencent.com/apache/hadoop/common/hadoop-2.10.1/hadoop-2.10.1.tar.gz

下载到/apache/

解压命令：tar -zxvf hadoop-2.10.1.tar.gz

解压会花费30秒到1分钟。

重命名文件夹命令：mv hadoop-2.10.1 hadoop

看一下java的安装路径。在我这里是/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

进入/apache/hadoop/etc/hadoop，找到hadoop-env.sh，修改该文件。

vi /apache/software/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

找到export
JAVA_HOME=${JAVA_HOME}这样一个地方，把等于号后边的内容修改为本机java绝对路径。既我们刚刚准备的/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
修改完成后保存退出。

配置环节：

这部分官方教程地址是，此处与官方无差异

https://github.com/apache/griffin/blob/076c8d08abf9f825dde22213e35e1b24f50cb1f2/griffin-doc/deploy/deploy-guide.md#hadoop

编辑/apache/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

把以下内容放入core-site.xml

    
        fs.defaultFS
        hdfs://127.0.0.1:9000
     

开启、关闭hadoop nodes相关命令，摘抄自官方

# format name node
# NOTE: if you already have executed namenode-format before, it'll change cluster ID in 
# name node's VERSION file after you run it again. so you need to guarantee same cluster ID
# in data node's VERSION file, otherwise data node will fail to start up.
# VERSION file resides in /apache/data/hadoop-data/nn, snn, dn denoted in previous config. 
/apache/hadoop/bin/hdfs namenode -format
# start namenode/secondarynamenode/datanode
# NOTE: you should use 'ps -ef|grep java' to check if namenode/secondary namenode/datanode
# are available after starting dfs service.
# if there is any error, please find clues from /apache/hadoop/logs/
/apache/hadoop/sbin/start-dfs.sh
# stop all nodes
/apache/hadoop/sbin/stop-dfs.sh

启动节点过程中可能会报一些授权问题， 都输入yes。还需要输入登录用户的密码。

启动完毕后，在浏览器打开 即可看到效果。注意部分hadoop版本有漏洞，安装后开放50070端口有机会导致服务器中招。

开启、关闭hadoop ResourceManager

    # manually clear the ResourceManager state store
    #编者认为该命令是首次使用时运行一次

    /apache/hadoop/bin/yarn resourcemanager -format-state-store

    # startup the ResourceManager 启动

    /apache/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh start resourcemanager

    # stop the ResourceManager 关闭

    /apache/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh stop resourcemanager

启动后可以到http://你的地址:8088/cluster 看到效果。

开启、关闭hadoop NodeManager

    # startup the NodeManager 开启

    /apache/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh start nodemanager

    # stop the NodeManager 关闭

    /apache/hadoop/sbin/yarn-daemon.sh stop nodemanager

启动完毕后到http://你的地址:8088/cluster/nodes查看效果

开启、关闭hadoop HistoryServer是可选项目（官方说法），此处不再描述。

2.8 下载安装Hive及配置

进入/apache/目录，下载2.x版本的软件包到/apache/

wget
https://mirrors.cloud.tencent.com/apache/hive/hive-2.3.9/apache-hive-2.3.9-bin.tar.gz

解压：tar -zxvf apache-hive-2.3.9-bin.tar.gz

重命名： mv apache-hive-2.3.9-bin hive

配置：

首先把模板配置文件复制成一份正式配置文件

cp /apache/hive/conf/hive-default.xml.template /apache/hive/conf/hive-site.xml

编辑该hive-site.xml文件。以下根据官方指示修改。

https://github.com/apache/griffin/blob/076c8d08abf9f825dde22213e35e1b24f50cb1f2/griffin-doc/deploy/deploy-guide.md#hive

72行附近，找到

${system:java.io.tmpdir}/${system:user.name}

整行删去并改为

/apache/tmp/hive

前述修改下方不远处，找到

${system:java.io.tmpdir}/${hive.session.id}_resources

整行删去改为

/apache/tmp/hive/${hive.session.id}_resources

368行附近，找到

hive.metastore.uris下方的

整行删去改为

thrift://127.0.0.1:9083

527行附近，找到

javax.jdo.option.ConnectionPassword

下方的mine

整行删去改为

secret

542行附近，找到

javax.jdo.option.ConnectionURL

下方的

jdbc:derby:;databaseName=metastore_db;create=true

整行删去改为

jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false

这里官方使用的是postgresql，本文使用MySQL作为元数据管理。注意&号需要用&代替。

1017行附近，找到

javax.jdo.option.ConnectionDriverName

下方的

org.apache.derby.jdbc.EmbeddedDriver

整行删去改为

com.mysql.jdbc.Driver

1042行附近，找到

javax.jdo.option.ConnectionUserName

下方的

APP

整行删去，改为

king

1682行附近，找到

${system:java.io.tmpdir}/${system:user.name}

整行删去，改为

/apache/tmp/hive

3973行附近，找到

${system:java.io.tmpdir}/${system:user.name}/operation_logs

整行删去，改为

/apache/tmp/hive/operation_logs

以上全部修改完成后保存。

在MySQL中创建名为king密码为secret的帐号

先用root帐号登录到Mysql

创建

CREATE USER ‘king’@‘localhost’ IDENTIFIED BY ‘secret’;

授权

GRANT ALL ON . TO ‘king’@‘localhost’;

刷新权限

flush privileges;

可选步骤，查看帐号

use mysql;

select user,host from mysql.user

退出mysql

quit;

如果这时候启动metastore服务会报错，因为hive没有mysql连接器jar包。先不要启动。

到mysql官网下载jar包

https://downloads.mysql.com/archives/c-j/

选择版本号是5.1.49， *** 作系统选platform independent（平台独立版本）

选中Platform Independent (Architecture Independent), ZIP
Archive，点击后边的下载按钮，等待下载后解压到mysql-connector-java-5.1.49.jar，上传到/apache/hive/lib/下。这个包就留着，以后出现找不到mysql的driver基本就是缺这个。

这时启动还会报错，metaException(message:Version information not found in
metastore. )

做一点微小的初始化工作

控制台执行：schematool -dbType mysql -initSchema

启动 hive metastore service

# start hive metastore service

/apache/hive/bin/hive --service metastore &

上一句末尾加了个
&，既后台运行服务。应该不会报错了，此时可以看看9083端口有无活动

lsof –i:9083

会看到有一条进程，说明hive metastore service启动完毕。9083端口。

2.9 下载安装Spark及配置

进入/apache/目录，下载spark。官方要求的2.2.1版本在之前提到的腾讯mirror上不存在，改为去spark官网下载。

wget
https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.2.1/spark-2.2.1-bin-without-hadoop.tgz

解压和重命名

解压： tar -zxvf spark-2.2.1-bin-without-hadoop.tgz

重命名： mv spark-2.2.1-bin-without-hadoop spark

新建/apache/spark/conf/spark-default.conf 文件，粘贴以下内容

    spark.master yarn-cluster

    spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer

    spark.yarn.jars hdfs:///home/spark_lib/*

    spark.yarn.dist.files hdfs:///home/spark_conf/hive-site.xml

    spark.sql.broadcastTimeout 500

新建/apache/spark/conf/spark-env.sh 粘贴以下

HADOOP_CONF_DIR= /apache/hadoop/etc/hadoop

SPARK_MASTER_HOST=localhost

SPARK_MASTER_PORT=7077

SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8082

SPARK_LOCAL_IP=localhost

SPARK_PID_DIR=/apache/pids

前述3、4两条在官方文档的地址是：

https://github.com/apache/griffin/blob/076c8d08abf9f825dde22213e35e1b24f50cb1f2/griffin-doc/deploy/deploy-guide.md#spark

到maven网站，https://mvnrepository.com/ 搜索slf4j
找到Binding的版本，例如https://mvnrepository.com/artifact/org.slf4j/slf4j-log4j12/1.7.32

点击进去找对应的版本，下载jar包。





最后把这些jar包上传到/apache/spark/jars/下

上传一些文件到hdfs（这里可能会让读者看到报错）

hdfs dfs -mkdir -p /home/spark_lib

hdfs dfs -mkdir -p /home/spark_conf

hdfs dfs -put $SPARK_HOME/jars/* hdfs:///home/spark_lib/

hdfs dfs -put $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml hdfs:///home/spark_conf/

这里走到第3条时可能会报错，如果没报错直接看下一点。报错内容大概是could only be
replicated to 0 nodes instead of minReplication
(=1)。意思是现在有0个结点存活，我们的hadoop没启动成功。我们可以在

此时到/apache/Hadoop/logs/ 找到datanode的日志，发现50070端口被占用，使用

lsof –i:50070

发现，占用的进程是一个病毒，因为hadoop的漏洞导致公网开启50070端口会中招。先直接kill -9击杀之。重启服务。此时Live Nodes数量为1。

重新启动一遍hadoop

/apache/hadoop/sbin/stop-dfs.sh

/apache/hadoop/sbin/start-dfs.sh

启动、关闭spark（将会看到报错）

#复制文件

cp /apache/hive/conf/hive-site.xml /apache/spark/conf/

# start master and slave nodes 启动主和从节点

/apache/spark/sbin/start-master.sh

/apache/spark/sbin/start-slave.sh spark://localhost:7077

# stop master and slave nodes 停止主和从节点

/apache/spark/sbin/stop-slaves.sh

/apache/spark/sbin/stop-master.sh

# stop all 停止全部

/apache/spark/sbin/stop-all.sh

前一步会看到报错，内容为

Exception in thread “main” java.lang.NoClassDefFoundError:

org/apache/hadoop/fs/FSDataInputStream

原因是从spark1.4以后，所有spark的编译都是没有将hadoop的classpath编译进去的，所以必须在spark-env.sh中指定hadoop中的所有jar包。

具体设置如下：

在/apache/spark/conf/spark-evn.sh中添加

# 这里实际上就是执行一条hadoop的命令，将hadoop的classpath引一下

export export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(${HADOOP_HOME}/bin/hadoop classpath)

再启动就不报错了

2.10下载安装Livy及配置

Apache griffin需要依靠服务器启动spark jobs，我们使用Livy来提交我们的jobs。

进入/apache/目录，下载Livy软件包

wget
https://mirrors.cloud.tencent.com/apache/incubator/livy/0.7.1-incubating/apache-livy-0.7.1-incubating-bin.zip

安装解压软件：sudo apt-get install unzip

解压：unzip apache-livy-0.7.1-incubating-bin.zip

重命名： mv apache-livy-0.7.1-incubating-bin livy

创建目录：mkdir -p /apache/livy/logs

创建配置文件：vim $LIVY_HOME/conf/livy.conf

粘贴以下内容，保存：

# update /apache/livy/conf/livy.conf

livy.server.host = 127.0.0.1

livy.spark.master = yarn

livy.spark.deployMode = cluster

livy.repl.enableHiveContext = true

livy.server.port 8998

启动Livy: /apache/livy/bin/livy-server start

2.11 下载Elasticsearch及配置

安装

官方要求5.0以上版本，选用5.6.16，介绍页面为：

https://www.elastic.co/cn/downloads/past-releases/elasticsearch-5-6-16

下载zip软件包：

wget
https://artifacts.elastic.co/downloads/elasticsearch/elasticsearch-5.6.16.zip

解压：

unzip elasticsearch-5.6.16.zip

重命名：

mv elasticsearch-5.6.16 elastic

编辑配置文件：

vi /apache/elastic/config/elasticsearch.yml

把以下内容加入并保存：

network.host: 127.0.0.1

http.cors.enabled: true

http.cors.allow-origin: "*"

增加一个ubuntu账号并运行elasticsearch。es不允许使用root运行。

adduser es

回车后我这直接让创建密码了

把文件夹授权给es账号

chown -R es:es /apache/elastic

切换到es账号

su es

运行elasticsearch服务

/apache/elastic/bin/elasticsearch -d

切换回root

su root

可以请求本地的9200端口看看是否启动成功

curl 127.0.0.1:9200

截图如下：

2.12 下载安装Scala及配置

软件包地址为：https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.7/scala-2.11.7.tgz

如果失效，可以到scala官网重新找。

进入/apache/文件夹，下载软件包

cd /apache/

wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.7/scala-2.11.7.tgz

解压：

tar -zxvf scala-2.11.7.tgz

重命名：

mv scala-2.11.7 scala

此时运行scala –version可以打印出版本号。

2.13下载安装griffin及配置

到griffin官网下载源码包。https://griffin.apache.org/docs/latest.html

进入虚拟机/apache/目录，下载

wget https://archive.apache.org/dist/griffin/0.6.0/griffin-0.6.0-source-release.zip

解压及重命名

unzip griffin-0.6.0-source-release.zip

mv griffin-0.6.0 griffin

进入/apache/griffin/service/src/main/resources/ application.properties

修改为：
注意此处我参考了GitHub上的配置和官方代码包里的配置，又加上了一点其他配置。我建议以官方代码包里的配置为主。我们编辑的也是代码包里的文件。

#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one
# or more contributor license agreements.  See the NOTICE file
# distributed with this work for additional information
# regarding copyright ownership.  The ASF licenses this file
# to you under the Apache License, Version 2.0 (the
# "License"); you may not use this file except in compliance
# with the License.  You may obtain a copy of the License at
#
#   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
#
# Unless required by applicable law or agreed to in writing,
# software distributed under the License is distributed on an
# "AS IS" BASIS, WITHOUT WARRANTIES OR ConDITIONS OF ANY
# KIND, either express or implied.  See the License for the
# specific language governing permissions and limitations
# under the License.
#
spring.datasource.url=jdbc:mysql://127.0.0.1/myDB?useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=utf-8&serverTimezone=Asia/Shanghai&allowPublicKeyRetrieval=true&createDatabaseIfNotExist=true
spring.datasource.username=king
spring.datasource.password=secret
spring.jpa.generate-ddl=true
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.jdbc.Driver
spring.jpa.show-sql=true
# Hive metastore
hive.metastore.uris=thrift://127.0.0.1:9083
hive.metastore.dbname=default
hive.hmshandler.retry.attempts=15
hive.hmshandler.retry.interval=2000ms
#Hive jdbc
hive.jdbc.className=org.apache.hive.jdbc.HiveDriver
hive.jdbc.url=jdbc:hive2://localhost:10000/
hive.need.kerberos=false
hive.keytab.user=xxx@xx.com
hive.keytab.path=/path/to/keytab/file
# Hive cache time
cache.evict.hive.fixedRate.in.milliseconds=900000
# Kafka schema registry
kafka.schema.registry.url=http://localhost:8081
# Update job instance state at regular intervals
jobInstance.fixedDelay.in.milliseconds=60000
# Expired time of job instance which is 7 days that is 604800000 milliseconds.Time unit only supports milliseconds
jobInstance.expired.milliseconds=604800000
# schedule predicate job every 5 minutes and repeat 12 times at most
#interval time unit s:second m:minute h:hour d:day,only support these four units
predicate.job.interval=5m
predicate.job.repeat.count=12
# external properties directory location
external.config.location=
# external BATCH or STREAMING env
external.env.location=
# login strategy ("default" or "ldap")
login.strategy=default
# ldap
ldap.url=ldap://hostname:port
ldap.email=@example.com
ldap.searchbase=DC=org,DC=example
ldap.searchPattern=(sAMAccountName={0})
# hdfs default name
fs.defaultFS=
# elasticsearch
elasticsearch.host=localhost
elasticsearch.port=9200
elasticsearch.scheme=http
# elasticsearch.user = user
# elasticsearch.password = password
# livy
livy.uri=http://localhost:8998/batches
#--livy.need.queue=false
#--livy.task.max.concurrent.count=20
#--livy.task.submit.interval.second=3
#--livy.task.appId.retry.count=3
#这里官方文档没有，我阅读了griffin源码，必须得有。
livy.need.kerberos=false
#--livy.server.auth.kerberos.principal=livy/kerberos.principal
#--livy.server.auth.kerberos.keytab=/path/to/livy/keytab/file
# yarn url
yarn.uri=http://localhost:8088
# griffin event listener
internal.event.listeners=GriffinJobEventHook

logging.file=logs/griffin-service.log

修改/apache/griffin/service/src/main/resources/sparkProperties.json

{
  "file": "hdfs:///griffin/griffin-measure.jar",
  "className": "org.apache.griffin.measure.Application",
  "queue": "default",
  "numExecutors": 2,
  "executorCores": 1,
  "driverMemory": "1g",
  "executorMemory": "1g",
  "conf": {
    "spark.yarn.dist.files": "hdfs:///home/spark_conf/hive-site.xml"
  },
  "files": [
  ]
}

编辑/apache/griffin/service/src/main/resources/env/env_batch.json

{
  "spark": {
    "log.level": "WARN"
  },
  "sinks": [
    {
      "name": "console",
      "type": "CONSOLE",
      "config": {
        "max.log.lines": 10
      }
    },
    {
      "name": "hdfs",
      "type": "HDFS",
      "config": {
        "path": "hdfs:///griffin/persist",
        "max.persist.lines": 10000,
        "max.lines.per.file": 10000
      }
    },
    {
      "name": "elasticsearch",
      "type": "ELASTICSEARCH",
      "config": {
        "method": "post",
        "api": "http://127.0.0.1:9200/griffin/accuracy",
        "connection.timeout": "1m",
        "retry": 10
      }
    }
  ],
  "griffin.checkpoint": []
}

按需要修改3处依赖。其一，如果不修改打开griffin的网页时，有可能会报java.lang.ClassNotFoundException:
org.apache.geronimo.components.jaspi.AuthConfigFactoryImpl

这个是打开griffin网页（8080端口）时出现的，网页中就提示了这个错误。如果没出现就不改了。

解决方法：修改service模块的pom文件，在hive-jdbc 中将jaspic
排除掉，重新编译项目，并把旧的部署备份mysql-connector和配置文件等，再删掉，重新部署一遍新编译的这个。

geronimo-jaspic_1.0_spec

org.apache.geronimo.specs

其二，如果不修改，将会在运行时找不到spark
sql相关的包，既有些包没有被打包到jar里。修改方式是修改measure模块的pom文件，把开头的provided中provided改为compile。

其三，如果不修改，当在griffin的UI界面启动定时任务后，可能会在日志里追踪到Uncaught
exception: java.lang.SecurityException: Invalid signature file digest for
Manifest main
attributes。这个第二处修改，也可以在打包的measure的jar包meta-INF中删除以SF、DSA、RSA为后缀的文件。在measure模块的pom中可以到标签下加入：

meta-INF/*.SF

meta-INF/*.DSA

meta-INF/*.RSA

编译

进入/apache/griffin/

运行：mvn clean install

上传measure的jar包到hadoop文件夹

创建hadoop下的griffin文件夹：hdfs dfs -mkdir /griffin

进入：/apache/griffin/measure/target

重命名：mv measure-0.6.0.jar griffin-measure.jar

上传：hdfs dfs -put griffin-measure.jar /griffin/

运行启动（尝试）

编译后的griffin软件包在griffin的target目录下，我习惯给它复制出来。

复制到griffin/pkgs文件夹，pkgs是我新建的文件夹。

解压缩： tar -zxvf service-${你的版本号，我的是0.6.0}.tar.gz

进入文件夹：cd service-${你的版本号，我的是0.6.0}

启动任务： bash ./bin/griffin.sh start

这时会发现看不到什么有用的信息，因为它日志是在griffin/pkgs/service-0.6.0的logs文件夹。打开griffin-service.log看到了报错，提示没有mysql驱动器（Cannot
load driver class:
com.mysql.jdbc.Driver）。我们把之前下载到的mysql-connector放在griffin/pkgs/service-0.6.0的lib里。

再次，启动任务：bash ./bin/griffin.sh start

又报错，提示Unknown database ‘myDB’。

打开config文件夹，编辑application.properties，这是我们编译前写的配置文件，找到连接myBD的链接，在最后加上&createDatabaseIfNotExist=true并保存。

再次，启动任务：./bin/griffin.sh start

继续报错，提示找不到QRTZ_各种表。

这个坑要从官方教程的开头开始说。在Configuration的Create database ‘quartz’ in
MySQL这里，这里是创建了一个quartz的库，把定时任务相关表初始化了。而后期教程给的例子，QRTZ_各种表都是在myDB这个库里。所以运行服务前，或者其他认为方便的时候，去myDB这个库初始化定时任务表。这些初始化sql脚本也在griffin的config目录里。

方法是先登录mysql：mysql -uroot -p回车输入密码

使用myDB数据库： use myDB;

导入初始化QRTZ相关表的脚本：

 source /apache/griffin/pkgs/service-0.6.0/config/Init_quartz_mysql_innodb.sql

查看结果：show tables;

会看到很多QRTZ_开头的表，成功了。

退出mysql： quit;

这时，要先停止griffin：bash  ./bin/griffin.sh stop

再次启动：bash ./bin/griffin.sh start

如果依然启动失败，建议查看8080端口被哪个pid占用，接着kill掉该进程。

2.14 启动griffin demo

本节按照官方教程 *** 作，部分有微调。

官方文档在此处分别做了把griffin-measure.jar和hive-site文件夹分布上传到了hdfs的/griffin和/home/spark_conf/文件夹，这些工作在之前的文档中已经做完了。

准备demo表

# login hive client登录到hive 客户端，运行

/apache/hive/bin/hive --database default

建2个表
其一

# create demo tables
hive> CREATE EXTERNAL TABLE `demo_src`(
  `id` bigint,
  `age` int,
  `desc` string) 
PARTITIonED BY (
  `dt` string,
  `hour` string)
ROW FORMAT DELIMITED
  FIELDS TERMINATED BY '|'
LOCATION
  'hdfs://127.0.0.1:9000/griffin/data/batch/demo_src';
  

其二

hive> CREATE EXTERNAL TABLE `demo_tgt`(
  `id` bigint,
  `age` int,
  `desc` string) 
PARTITIonED BY (
  `dt` string,
  `hour` string)
ROW FORMAT DELIMITED
  FIELDS TERMINATED BY '|'
LOCATION
  'hdfs://127.0.0.1:9000/griffin/data/batch/demo_tgt';

检查创建的表

# check tables created  
hive> show tables;
OK
demo_src
demo_tgt
Time taken: 0.04 seconds, Fetched: 2 row(s)

检查表定义

官方教程这里用show create table
demo_src;检查表定义是否正确，不正确要drop掉。编者这里正确，不再drop处理。

产生demo数据(这里完全摘抄官方GitHub文档)

使用官方提供的脚本来产生demo数据。进入/apache/data/demo文件夹（没有则创建）。下载各脚本。运行。因为是从github下载，会比较慢

/apache/data/demo$ wget http://griffin.apache.org/data/batch/gen_demo_data.sh
/apache/data/demo$ wget http://griffin.apache.org/data/batch/gen_delta_src.sh
/apache/data/demo$ wget http://griffin.apache.org/data/batch/demo_basic
/apache/data/demo$ wget http://griffin.apache.org/data/batch/delta_tgt
/apache/data/demo$ wget http://griffin.apache.org/data/batch/insert-data.hql.template
/apache/data/demo$ chmod 755 *.sh
/apache/data/demo$ ./gen_demo_data.sh

sh脚本执行之后没有什么提示。

创建gen-hive-data.sh(这里完全摘抄官方GitHub文档)

按照官方脚本创建即可，脚本如下：

#!/bin/bash

#create table
hive -f create-table.hql
echo "create table done"

#current hour
sudo ./gen_demo_data.sh
cur_date=`date +%Y%m%d%H`
dt=${cur_date:0:8}
hour=${cur_date:8:2}
partition_date="dt='$dt',hour='$hour'"
sed s/PARTITION_DATE/$partition_date/ ./insert-data.hql.template > insert-data.hql
hive -f insert-data.hql
src_done_path=/griffin/data/batch/demo_src/dt=${dt}/hour=${hour}/_DONE
tgt_done_path=/griffin/data/batch/demo_tgt/dt=${dt}/hour=${hour}/_DONE
hadoop fs -mkdir -p /griffin/data/batch/demo_src/dt=${dt}/hour=${hour}
hadoop fs -mkdir -p /griffin/data/batch/demo_tgt/dt=${dt}/hour=${hour}
hadoop fs -touchz ${src_done_path}
hadoop fs -touchz ${tgt_done_path}
echo "insert data [$partition_date] done"

#last hour
sudo ./gen_demo_data.sh
cur_date=`date -d '1 hour ago' +%Y%m%d%H`
dt=${cur_date:0:8}
hour=${cur_date:8:2}
partition_date="dt='$dt',hour='$hour'"
sed s/PARTITION_DATE/$partition_date/ ./insert-data.hql.template > insert-data.hql
hive -f insert-data.hql
src_done_path=/griffin/data/batch/demo_src/dt=${dt}/hour=${hour}/_DONE
tgt_done_path=/griffin/data/batch/demo_tgt/dt=${dt}/hour=${hour}/_DONE
hadoop fs -mkdir -p /griffin/data/batch/demo_src/dt=${dt}/hour=${hour}
hadoop fs -mkdir -p /griffin/data/batch/demo_tgt/dt=${dt}/hour=${hour}
hadoop fs -touchz ${src_done_path}
hadoop fs -touchz ${tgt_done_path}
echo "insert data [$partition_date] done"

#next hours
set +e
while true
do
  sudo ./gen_demo_data.sh
  cur_date=`date +%Y%m%d%H`
  next_date=`date -d "+1hour" '+%Y%m%d%H'`
  dt=${next_date:0:8}
  hour=${next_date:8:2}
  partition_date="dt='$dt',hour='$hour'"
  sed s/PARTITION_DATE/$partition_date/ ./insert-data.hql.template > insert-data.hql
  hive -f insert-data.hql
  src_done_path=/griffin/data/batch/demo_src/dt=${dt}/hour=${hour}/_DONE
  tgt_done_path=/griffin/data/batch/demo_tgt/dt=${dt}/hour=${hour}/_DONE
  hadoop fs -mkdir -p /griffin/data/batch/demo_src/dt=${dt}/hour=${hour}
  hadoop fs -mkdir -p /griffin/data/batch/demo_tgt/dt=${dt}/hour=${hour}
  hadoop fs -touchz ${src_done_path}
  hadoop fs -touchz ${tgt_done_path}
  echo "insert data [$partition_date] done"
  sleep 3600
done
set -e

保存好以后执行一次。

#这一行官方没写
/apache/data/demo$ chmod 755 *.sh

/apache/data/demo$ ./gen-hive-data.sh &

在后台运行该脚本，它会每小时向2个hive表生成数据。

过一会儿后，可以在hive中查询数据。

hive> select * from demo_src;

会输出很多很多…看到数据后执行quit;即可

查看在hdfs上创建的相关数据目录

执行hdfs dfs -ls /griffin/data/batch

执行hdfs dfs -ls /griffin/data/batch/demo_src/

创建elasticsearch索引

在控制台用curl命令请求es的接口进行该 *** 作。

curl -k -H "Content-Type: application/json" -X PUT http://127.0.0.1:9200/griffin 
 -d '{
    "aliases": {},
    "mappings": {
        "accuracy": {
            "properties": {
                "name": {
                    "fields": {
                        "keyword": {
                            "ignore_above": 256,
                            "type": "keyword"
                        }
                    },
                    "type": "text"
                },
                "tmst": {
                    "type": "date"
                }
            }
        }
    },
    "settings": {
        "index": {
            "number_of_replicas": "2",
            "number_of_shards": "5"
        }
    }
}'

成功后再请求curl 

看到index已经创建成功了。

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-WKZKuuXF-1642471681762)(media/f7f5c7d8136d6f888ea998a860cbe0fa.png)]

三、基于Griffin UI界面功能 *** 作 3.1 查看数据资产

点击界面右上方的Data Assets可以看到当前数据资产。

3.2 创建指标

点击导航栏“measures”，再点击“create
measure”，可以通过指标（measure）来处理数据，得到想要的结果。

指标有4种，目前UI界面只提供了2种指标的创建，分别是：

如果你想测算源表和目标表的匹配率，选择accuracy（精确度）

如果你想要检查数据里的特定值（例如null列的数量），选择profiling（分析）

3.3 精确度指标

定义：以这些值与已确定的、事实的源表一致程度来衡量。

步骤：

创建measure，选择accuracy，选出source。这里选择demo_src的id列作为source。点next。

选择target。这里选择demo_tgt的3个列。

映射源表source和目标表target。首先选择映射方式（Map
To），来设定源到目标的规则。系统提供了6种规则。分别是：

= 等号：两个表的对应列数据应该全等。

!= 不等：两个表的对应列数据应该不同。

> 大于：target表列数据大于source表对应的列数据。

>= 大于等于：target表列数据大于等于source表对应的列数据。

< 小于：target列数据小于source表对应的列数据。

<=小于等于：target表列数据小于等于source表对应的列数据。

再选择“source fields”，选定与target列做比较的source列数据。

分区设置

为源数据集和目标数据集设置分区配置。

分区大小是hive数据库最小数据单元，用来分割你要计算的数据。

这里Where都填写dt=#yyyyMMdd# AND hour=#HH#

Partition size填写1，时间单位选择hour，timezone时区留空。

设置指标的基本信息。这里写中文会无法保存。写完提交即可。

3.4 创建作业任务（Job）

通过点击“Job”中的“create job”，可以提交一个作业任务，定期执行指标（measure）。

填写圈中的3项，其他的默认。点击submit提交。

提交后，griffin将会在后台驱动作业，且在计算完毕后，可以在UI界面中的dashboard监控到结果。此处在日志中可能会遇到的相关错误，在2.13章都有提到，解决方案基本是调整pom文件相关依赖，调整application.properties中的参数。总的来说，该部署文档，对于0大数据基础的新手来说，不是十分友好。

附上最终运行demo后的系统截图。