测试环境搭建整套大数据系统（三：搭建集群zookeeper，hdfs，mapreduce，yarn，hive）-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了测试环境搭建整套大数据系统（三：搭建集群zookeeper，hdfs，mapreduce，yarn，hive）。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一：搭建zk

https://blog.csdn.net/weixin_43446246/article/details/123327143

二：搭建hadoop，yarn，mapreduce。

1. 安装hadoop。

sudo tar -zxvf hadoop-3.2.4.tar.gz -C /opt

2. 修改java配置路径。

cd /opt/hadoop-3.2.4/etc/hadoop
vim hadoop-env.sh
增加以下内容
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_211
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

java_home填写自己安装的路径。

3. 修改配置文件。

vim core-site.xml

将以下信息填写到configuration中

		<property>
                <name>fs.defaultFS</name>
                <value>hdfs://10.15.250.196:8020</value>
        </property>
        <!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>/opt/hadoop-3.2.4/data</value>
        </property>
        <!-- 该参数表示可以通过 httpfs 接口访问 HDFS 的 IP 地址限制 -->
        <!-- 配置 root(超级用户) 允许通过 httpfs 方式访问 HDFS 的主机名、域名 -->
        <property>
                <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
                <value>*</value>
        </property>
        <!-- 通过 httpfs 接口访问的用户获得的群组身份 -->
        <!-- 配置允许通过 httpfs 方式访问的客户端的用户组 -->
        <property>
                <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
                <value>*</value>
        </property>

vim hdfs-site.xml

<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>10.15.250.202:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.https-address</name>
<value>10.15.250.202:50091</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>

vim mapred-site.xml

<!-- 指定mr框架为yarn方式 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<!-- 指定mapreduce jobhistory地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>10.15.250.196:10020</value>
</property>
<!-- 任务历史服务器的web地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>10.15.250.196:19888</value>
</property>
<!-- 配置运行过的日志存放在hdfs上的存放路径 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
<value>/history/done</value>
</property>
<!-- 配置正在运行中的日志在hdfs上的存放路径 -->
<property>
<name>mapreudce.jobhistory.intermediate.done-dir</name>
<value>/history/done/done_intermediate</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.application.classpath</name>
<value>
/opt/hadoop-3.2.4/etc/hadoop,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/common/*,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/common/lib/*,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/hdfs/*,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/hdfs/lib/*,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/mapreduce/*,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/mapreduce/lib/*,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/yarn/*,
/opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/yarn/lib/*
</value>
</property>

vim yarn-site.xml

<!-- 开启RM高可用 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 指定RM的cluster id -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name>
<value>yarn-xdso</value>
</property>
<!-- 指定RM的名字 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name>
<value>rm1,rm2</value>
</property>
<!-- 分别指定RM的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name>
<value>10.15.250.196</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name>
<value>10.15.250.220</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name>
<value>10.15.250.196:8088</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name>
<value>10.15.250.220:8088</value>
</property>
<!-- 指定zk集群地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.zk-address</name>
<value>10.15.250.196:2181,10.15.250.202:2181,10.15.250.220:2181</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 开启日志聚合 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>86400</value>
</property>
<!-- 启用自动恢复 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 制定resourcemanager的状态信息存储在zookeeper集群上 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.store.class</name>
<value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value>
</property>
<!-- Whether virtual memory limits will be enforced for containers. -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
<value>3</value>
</property>

vim workers

10.15.250.196
10.15.250.202
10.15.250.220

4. copy到其他节点。

cd /opt
scp -r hadoop-3.2.4/ root@hadoop101:`pwd`
scp -r hadoop-3.2.4/ root@hadoop101:`pwd`

5.三台机器全部配置环境变量。

#hadoop
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.2.4
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

source /etcprofile

6. 进行初始化，启动。

启动zk

三台机器全部执行

zkServer.sh start

在node01执行格式化NameNode 。

 hdfs namenode -format

在node01执行启动hdfs

 start-dfs.sh

在node01执行启动yarn

start-yarn.sh
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

7. 检验

jps 测试环境搭建整套大数据系统（三：搭建集群zookeeper，hdfs，mapreduce，yarn，hive）,大数据项目,zookeeper,hdfs,mapreduce,hive

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三：搭建hive

1. 提前安装mysql。

https://blog.csdn.net/weixin_43446246/article/details/135953602

2. 下载，解压hive。

wget https://dlcdn.apache.org/hive/hive-3.1.2/apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt

3. 配置文件

修改环境配置脚本文件 hive-env.sh

 cd /opt/apache-hive-3.1.2-bin/conf/
 cp hive-env.sh.template hive-env.sh
 vim hive-env.sh

HADOOP_HOME=/opt/hadoop-3.2.4/
export HIVE_CONF_DIR=/opt/apache-hive-3.1.2-bin/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/opt/apache-hive-3.1.2-bin/lib

修改配置文件 hive-site.xml

 cp hive-default.xml.template hive-site.xml
 vim hive-site.xml

<!-- 数据库相关配置 -->
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://10.15.250.196:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>root</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>123456</value>
</property>
<!-- 自动创建表 -->
<property>
<name>datanucleus.schema.autoCreateAll</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 强制 MetaStore 的 schema 一致性，开启的话会校验在 MetaStore 中存储的信息的版本和 Hive 的 jar 包中的版本一致性，并且关闭自动
schema 迁移，用户必须手动的升级 Hive 并且迁移 schema。关闭的话只会在版本不一致时给出警告，默认是 false 不开启 -->
<!-- 元数据校验 -->
<property>
<name>hive.metastore.schema.verification</name>
<!-- MySQL8 这里一定要设置为 true，不然后面 DROP TABLE 可能会出现卡住的情况 -->
<value>true</value>
</property>
<!-- 美化打印数据 -->
<!-- 是否显示表名与列名，默认值为 false -->
<property>
<name>hive.cli.print.header</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 是否显示数据库名，默认值为 false -->
<property>
<name>hive.cli.print.current.db</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- Hive 数据仓库的位置（HDFS 中的位置） -->
<property>
<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
<value>/hive/warehouse</value>
</property>
<!-- HiveServer2 通过 Thrift 访问 MetaStore -->
<!-- 配置 Thrift 服务绑定的服务器地址，默认为 127.0.0.1 -->
<!--
<property>
<name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
<value>127.0.0.1</value>
</property>
-->
<!-- 配置 Thrift 服务监听的端口，默认为 10000 -->
<!--
<property>
<name>hive.server2.thrift.port</name>
<value>10000</value>
</property>
-->
<!-- HiveServer2 的 WEBUI -->
<property>
<name>hive.server2.webui.host</name>
<value>10.15.250.196</value>
</property>
<property>
<name>hive.server2.webui.port</name>
<value>10002</value>
</property>
<!-- 指定 hive.metastore.uris 的 port，为了启动 MetaStore 服务的时候不用指定端口 -->
<!-- hive ==service metastore -p 9083 & | hive ==service metastore -->
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://10.15.250.196:9083</value>
</property>

配置日志组件，

mkdir /opt/apache-hive-3.1.2-bin/logs
cp hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
vim hive-log4j2.properties
　将 property.hive.log.dir = ${sys:java.io.tmpdir}/${sys:user.name} 替换为
property.hive.log.dir = /opt/yjx/apache-hive-3.1.2-bin/logs

添加驱动包
将mysql驱动包，放到对应的目录下。

mv mysql-connector-java-8.0.18.jar /opt/apache-hive-3.1.2-bin/lib/

jar包冲突

cp /opt/hadoop-3.2.4/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar /opt/apache-hive-3.1.2-bin/lib/
rm /opt/apache-hive-3.1.2-bin/lib/guava-19.0.jar

5.copy到其他服务器上，三台配置环境变量。

cd /opt/
scp apache-hive-3.1.2-bin/ root@hadoop101:`pwd`
scp apache-hive-3.1.2-bin/ root@hadoop102:`pwd`

三台机器配置环境变量文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-829185.html

vim /etc/profile
#hive
export HIVE_HOME=/opt/apache-hive-3.1.2-bin
export PATH=$HIVE_HOME/bin:$PATH

6. 初始化。

检查mysql是否启动。
启动 ZooKeeper（三台机器都需要执行）。
启动 HDFS + YARN。

start-all.sh

启动 JobHistory。

mapred --daemon start historyserver

初始化 hive 数据库（第一次启动时执行）。

schematool -dbType mysql -initSchema

启动hive。

nohup hive --service metastore > /dev/null 2>&1 &
nohup hiveserver2 > /dev/null 2>&1 &

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测试环境搭建整套大数据系统（三：搭建集群zookeeper，hdfs，mapreduce，yarn，hive）