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使用yum安装CDH Hadoop集群

使用yum安装CDH Hadoop集群

Update:

2014.07.21 添加 lzo 的安装
2014.05.20 修改cdh4为cdh5进行安装。
2014.10.22 添加安装 cdh5.2 注意事项。
- 1、cdh5.2 发布了，其中 YARN 的一些配置参数做了修改，需要特别注意。
- 2、Hive 的元数据如果使用 PostgreSql9.X，需要设置 standard_conforming_strings 为 off

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

在/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:///
在/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>

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

$ mkdir -p /data/dfs/nn

在DataNode上手动创建 dfs.data.dir 或 dfs.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.dir 或 dfs.datanode.data.dir，但是 dfs.name.dir 或 dfs.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

在 /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
在 /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 (可选)开启回收站功能

回收站功能默认是关闭的，建议打开。

在 /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

在 /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 (可选)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 (可选)配置LZO

下载repo文件到 /etc/yum.repos.d/:

如果你安装的是 CDH4，请下载Red Hat/CentOS 6
如果你安装的是 CDH5，请下载Red Hat/CentOS 6

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

在 /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-dirs 和 yarn.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：

在 /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：

在 /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:

在 /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

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

    <property>
        <name>datanucleus.autoCreateSchema</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>datanucleus.fixedDatastore</name>
        <value>true</value>
    </property>
  <property>
      <name>hive.metastore.schema.verification</name>
      <value>true</value>
  </property>
  <property>
      <name>hive.warehouse.subdir.inherit.perms</name>
      <value>true</value>
  </property>

  <property>
      <name>hive.metastore.client.socket.timeout</name>
      <value>3600</value>
  </property>

    <property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.uris</name>
        <value>thrift://cdh1:9083</value>
    </property>

    <property>
        <name>hive.support.concurrency</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.zookeeper.quorum</name>
        <value>cdh1,cdh2,cdh3</value>
    </property>
</configuration>

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;

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。

安装ZooKeeper（集群模式）

Node Type:

node229, node452, node440

1.所有节点安装zookeeper, zookeeper-server

yum install -y zookeeper zookeeper-server

2.所有节点修改zookeeper配置文件

vi /etc/zookeeper/conf/zoo.cfg

增加节点的配置

server.1=node229:2888:3888
server.2=node452:2888:3888
server.3=node440:2888:3888

3.所有节点初始化zookeeper-server

每个节点的myid唯一

node229:service zookeeper-server init --myid=1

node452:service zookeeper-server init --myid=2

node440:service zookeeper-server init --myid=3

4.所有节点启动zookeeper

service zookeeper-server start

5.查看zookeeper状态

zookeeper-server status

安装CDH（集群模式，HDFS+YARN）

Node Type:

namenode: node229

datanode: node229, node452, node440

yarn-resourcemanager: node452

yarn-nodemanager: node229, node452, node440

mapreduce-historyserver: node440

yarn-proxyserver: node440

node1:

yum install hadoop-hdfs-namenode

node2:

yum install hadoop-yarn-resourcemanager

node3:

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

所有节点:

yum install hadoop-client

yum install hadoop-yarn-nodemanager hadoop-hdfs-datanode hadoop-mapreduce

部署CDH

1.部署HDFS

(1) 配置文件

core-site.xml

<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://node229:8020</value>
</property>

<property>
<name>fs.trash.interval</name>
<value>1440</value>
</property>

hdfs-site.xml

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

<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/hadoop/hdfs/namenode</value>
</property>

<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/hadoop/hdfs/datanode</value>
</property>

<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>

slaves

node209

node452

node440

(2)创建namenode和datanode文件夹

namenode:

mkdir -p /hadoop/hdfs/namenode
chown -R hdfs:hdfs /hadoop/hdfs/namenode
chmod 700 /hadoop/hdfs/namenode

datanode:
mkdir -p /hadoop/hdfs/datanode
chown -R hdfs:hdfs /hadoop/hdfs/datanode
chmod 700 /hadoop/hdfs/datanode

(3)格式化namenode

sudo -u hdfs hadoop namenode -format

(4)启动hdfs

namenode(node209):

service hadoop-hdfs-namenode start

datanode(node209, node452, node440):

service hadoop-hdfs-datanode start

(for x in `cd /etc/init.d ; ls hadoop-hdfs-*` ; do sudo service $x start ; done)

(5)查看hdfs状态

sudo -u hdfs hdfs dfsadmin -report

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

(6)创建HDFS临时文件夹

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /tmp

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

http://101.227.253.62:50070

2.部署YARN

(1)配置YARN

mapred-site.xml:

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

<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>node440:10020</value>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>node440:19888</value>
</property>

yarn-site.xml
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.address</name>
    <value>node452:8032</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
    <value>node452:8030</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
    <value>node452:8088</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>node452:8031</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
    <value>node452:8033</value>
</property>
<property>
    <description>Classpath for typical applications.</description>
     <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.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.nodemanager.local-dirs</name>
    <value>/hadoop/data/yarn/local</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
    <value>/hadoop/data/yarn/logs</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.aggregation.enable</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <description>Where to aggregate logs</description>
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
    <value>/var/log/hadoop-yarn/apps</value>
</property>

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

(2)所有nodemanager创建本地目录

sudo mkdir -p /hadoop/data/yarn/local
sudo chown -R yarn:yarn /hadoop/data/yarn/local

sudo mkdir -p /hadoop/data/yarn/logs
sudo chown -R yarn:yarn /hadoop/data/yarn/logs

(3)创建HDFS目录

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 yarn /user/history

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir -p /var/log/hadoop-yarn
sudo -u hdfs hadoop fs -chown yarn:mapred /var/log/hadoop-yarn

(4)启动YARN

ResourceManager(node452):
sudo service hadoop-yarn-resourcemanager start

NodeManager(node209, node452, node440):
sudo service hadoop-yarn-nodemanager start

MapReduce JobHistory Server(node440):
sudo service hadoop-mapreduce-historyserver start

(5)创建YARN的HDFS用户目录

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

(6)测试

查看节点状态

yarn node -all -list

hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar randomwriter input

(7)关闭

sudo service hadoop-yarn-resourcemanager stop

sudo service hadoop-yarn-nodemanager stop

sudo service hadoop-mapreduce-historyserver stop

http://101.227.253.63:8088/

安装和部署HBase

Node Type:

hbase-master: node229, node440
hbase-regionserver: node229, node452, node440
hbase-thrift: node440
hbase-rest: node229, node452, node440

1.安装HBase

(1)修改配置

/etc/security/limits.conf，增加配置
hdfs - nofile 32768
hbase - nofile 32768

hdfs-site.xml，增加配置

<property>
<name>dfs.datanode.max.xcievers</name>
<value>4096</value>
</property>

(2)安装HBase

hbase-master:

sudo yum install hbase hbase-master
hbase-regionserver:

sudo yum install hbase hbase-regionserver
hbase-thrift:

sudo yum install hbase-thrift
hbase-rest:

sudo yum install hbase-rest

(3)配置HBase

hbase-site.xml

<property>
    <name>hbase.rest.port</name>
    <value>60050</value>
</property>
<property>
    <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
    <value>node229, node452, node440</value>
</property>
<property>
    <name>hbase.cluster.distributed</name>
    <value>true</value>
</property>
<property>
    <name>hbase.tmp.dir</name>
    <value>/hadoop/hbase</value>
</property>
<property>
    <name>hbase.rootdir</name>
    <value>hdfs://node229:8020/hbase/ </value>

</property>

(4)创建本地目录

mkdir -p /hadoop/hbase

chown -R hbase:hbase /hadoop/hbase

(5)创建hbase的HDFS目录

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /hbase/

sudo -u hdfs hadoop fs -chown hbase /hbase

(6)启动HBase

hbase-master:

sudo service hbase-master start

hbase-regionserver:

sudo service hbase-regionserver start

hbase-thrift:

sudo service hbase-thrift start

hbase-rest:

sudo service hbase-rest start

http://192.227.253.130:60010

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SSH Secure Shell Client乱码的问题 | centos6.5 hadoop2.6.0

2014-12-18 16:48
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使用yum安装CDH Hadoop集群

使用yum安装CDH Hadoop集群

环境

1. 准备工作

1.1 配置hosts

1.2 关闭防火墙

1.3 时钟同步

搭建时钟同步服务器

客户端的配置

1.4 安装jdk

1.5 设置本地yum源

2. 安装和配置HDFS

2.1 修改hadoop配置文件

2.2 指定本地文件目录

2.3 配置 SecondaryNameNode

2.4 (可选)开启回收站功能

2.5 (可选)配置DataNode存储的负载均衡

2.6 (可选)开启WebHDFS

2.7 (可选)配置LZO

2.8 (可选)配置Snappy

2.9 启动HDFS

2.10 访问web

3. 安装和配置YARN

节点规划

安装服务

修改配置参数

验证 HDFS 结构：

同步配置文件

启动服务

访问 web

4. 安装 Zookeeper

安装

修改配置文件

同步配置文件

初始化并启动服务

测试

5. 安装 HBase

安装前设置

安装

修改配置文件

同步配置文件

创建本地目录

启动HBase

访问web

6. 安装hive

安装postgresql

安装mysql

配置hive

与hbase集成

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