「Linux」软件安装

`MySQL`5.7在`CentOS`安装

安装

配置yum仓库
1. 更新密钥：rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022
2. 安装MySQL yum库：rpm -Uvh http://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7-7.noarch.rpm
使用yum安装MySQL：yum -y install mysql-community-server
安装完成后，启动MySQL并配置开机自启动
1. 启动：systemctl start mysqld
2. 开机自启：systemctl enable mysqld
检查MySQL的运行状态：systemctl status mysqld

配置

主要配置管理员用户root的密码以及配置允许远程登陆的权限

获取MySQL的初始密码：grep 'temporary password' /var/log/mysqld.log
登陆MySQL数据库系统
1. mysql命令：mysql -uroot -p
  1. -u：登陆的用户，MySQL数据库的管理员用户同Linux一样，是root
  2. -p：表示使用密码登陆
2. 执行完毕后输入刚刚得到的初始密码，即可进入MySQL数据库
修改root用户密码：ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY '密码';
1. 密码需要符合：大于8位，有大写字母，有特殊符号，不能是连续的简单语句如123，abc

配置root的简单密码

1 2	set global validate_password.policy=0; # 密码安全级别低 set global validate_password.length=4; # 密码长度最低4位即可

配置root运行远程登录

# 授权root远程登录
grant all privileges on *.* to root@"IP地址" identified by '密码' with grant option;  
# IP地址即允许登陆的IP地址，也可以填写%，表示允许任何地址
# 密码表示给远程登录独立设置密码，和本地登陆的密码可以不同

# 刷新权限，生效
flush privileges;

退出MySQL控制台页面

# 退出命令
exit

# 或者通过快捷键退出：ctrl + d

检查端口：MySQL默认绑定了3306端口，可以通过端口占用检查MySQL的网络状态
1
netstat -anp | grep 3306

`MySQL`8.0版本在`CentOS`系统安装

安装

配置yum仓库

# 更新密钥
rpm --import https://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql-2022

# 安装Mysql8.x版本 yum库
rpm -Uvh https://dev.mysql.com/get/mysql80-community-release-el7-2.noarch.rpm

使用yum安装MySQL：yum -y install mysql-community-server
安装完成后，启动MySQL并配置开机自启动
1 2
systemctl start mysqld # 启动 systemctl enable mysqld # 开机自启
MySQL安装完成后，会自动配置为名称叫做：mysqld的服务，可以被systemctl所管理
检查MySQL的运行状态：systemctl status mysqld

配置

基本上同[[Linux#5.1.2 配置]]

允许root远程登录，并设置远程登录密码

默认情况下，root用户是不运行远程登录的，只允许在MySQL所在的Linux服务器登陆MySQL系统

允许root远程登录会带来安全风险

# 第一次设置root远程登录，并配置远程密码使用如下SQL命令
create user 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '密码!';	-- 密码需要符合：大于8位，有大写字母，有特殊符号，不能是连续的简单语句如123，abc

# 后续修改密码使用如下SQL命令
ALTER USER 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY '密码';

Tomcat安装部署

安装JDK环境

下载JDK
登陆Linux系统，切换到root用户：su -
通过FinalShell，上传下载好的JDK安装包
创建文件夹，用来部署JDK，将JDK和Tomcat都安装部署到/export/server内：mkdir -p /export/server
解压缩JDK安装文件：tar -zxvf jdk-8u351-linux-x64.tar.gz -C /export/server
配置JDK的软链接：ln -s /export/server/jdk1.8.0_351 /export/server/jdk

配置JAVA_HOME环境变量，以及将$JAVA_HOME/bin文件夹加入PATH环境变量中

1
2
3

# 编辑/etc/profile文件
export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

生效环境变量：source /etc/profile

配置java执行程序的软链接

# 删除系统自带的java程序
rm -f /usr/bin/java
# 软链接我们自己安装的java程序
ln -s /export/server/jdk/bin/java /usr/bin/java

执行验证
1 2
java -version javac -version

解压并部署`Tomcat`

建议使用非Root用户安装并启动

首先，放行tomcat需要使用的8080端口的外部访问权限，以下操作2选一即可

关闭防火墙

1 2	systemctl stop firewalld # 关闭防火墙 systemctl disable firewalld # 停止防火墙开机自启

配置防火墙规则，放行端口

1 2	firewall-cmd --add-port=8080/tcp --permanent # --add-port=8080/tcp表示放行8080端口的tcp访问，--permanent表示永久生效 firewall-cmd --reload # 重新载入防火墙规则使其生效

以root用户操作，创建tomcat用户

# 使用root用户操作
useradd tomcat
# 可选，为tomcat用户配置密码
passwd tomcat

下载Tomcat安装包

# 使用root用户操作
wget https://dlcdn.apache.org/tomcat/tomcat-10/v10.0.27/bin/apache-tomcat-10.0.27.tar.gz
# 如果出现https相关错误，可以使用--no-check-certificate选项
wget --no-check-certificate https://dlcdn.apache.org/tomcat/tomcat-10/v10.0.27/bin/apache-tomcat-10.0.27.tar.gz

解压Tomcat安装包：tar -zxvf apache-tomcat-10.0.27.tar.gz -C /export/server
1. 使用root用户操作，否则无权限解压到/export/server内，除非修改此文件夹权限
创建Tomcat软链接：ln -s /export/server/apache-tomcat-10.0.27 /export/server/tomcat
1. 使用root用户操作
修改tomcat安装目录权限：chown -R tomcat:tomcat /export/server/*tomcat*
1. 使用root用户操作，同时对软链接和tomcat安装文件夹进行修改，使用通配符*进行匹配
切换到tomcat用户：su - tomcat
启动tomcat：/export/server/tomcat/bin/startup.sh
1. tomcat启动在8080端口，可以检查是否正常启动成功：netstat -anp | grep 8080
2. 打开浏览器，输入：http://centos:8080或http://192.168.88.130:8080
  1. 使用主机名（需配置好本地的主机名映射）或IP地址访问Tomcat的WEB页面

`Nginx`安装部署

安装Nginx的操作需要root身份

安装yum依赖程序：yum install -y yum-utils

手动添加，nginx的yum仓库，yum程序使用的仓库配置文件，存放在/etc/yum.repo.d内

# 创建文件使用vim编辑
vim /etc/yum.repos.d/nginx.repo
# 填入如下内容并保存退出
[nginx-stable]
name=nginx stable repo
baseurl=http://nginx.org/packages/centos/$releasever/$basearch/
gpgcheck=1
enabled=1
gpgkey=https://nginx.org/keys/nginx_signing.key
module_hotfixes=true

[nginx-mainline]
name=nginx mainline repo
baseurl=http://nginx.org/packages/mainline/centos/$releasever/$basearch/
gpgcheck=1
enabled=0
gpgkey=https://nginx.org/keys/nginx_signing.key
module_hotfixes=true

通过yum安装最新稳定版的nginx：yum install -y nginx

启动

# nginx自动注册了systemctl系统服务
systemctl start nginx		# 启动
systemctl stop nginx		    # 停止
systemctl status nginx		# 运行状态
systemctl enable nginx		# 开机自启
systemctl disable nginx		# 关闭开机自启

配置防火墙放行：nginx默认绑定80端口，需要关闭防火墙或放行80端口

# 方式1，关闭防火墙
systemctl stop firewalld    # 关闭
systemctl disable firewalld    # 关闭开机自启

# 方式2，放行80端口
firewall-cmd --add-port=80/tcp --permanent    # 放行tcp规则下的80端口，永久生效
firewall-cmd --reload    # 重新加载防火墙规则

启动后浏览器输入Linux服务器的IP地址或主机名即可访问http://192.168.88.130 或http://centos

RabbitMQ安装部署

rabbitmq在yum仓库中的版本比较老，所以我们需要手动构建yum仓库

需要root权限

准备yum仓库

# 1. 准备gpgkey密钥
rpm --import https://github.com/rabbitmq/signing-keys/releases/download/2.0/rabbitmq-release-signing-key.asc
rpm --import https://packagecloud.io/rabbitmq/erlang/gpgkey
rpm --import https://packagecloud.io/rabbitmq/rabbitmq-server/gpgkey

# 2. 准备仓库文件
vim /etc/yum.repos.d/rabbitmq.repo
# 填入如下内容
##
## Zero dependency Erlang
##

[rabbitmq_erlang]
name=rabbitmq_erlang
baseurl=https://packagecloud.io/rabbitmq/erlang/el/7/$basearch
repo_gpgcheck=1
gpgcheck=1
enabled=1
# PackageCloud's repository key and RabbitMQ package signing key
gpgkey=https://packagecloud.io/rabbitmq/erlang/gpgkey
       https://github.com/rabbitmq/signing-keys/releases/download/2.0/rabbitmq-release-signing-key.asc
sslverify=1
sslcacert=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt
metadata_expire=300

[rabbitmq_erlang-source]
name=rabbitmq_erlang-source
baseurl=https://packagecloud.io/rabbitmq/erlang/el/7/SRPMS
repo_gpgcheck=1
gpgcheck=0
enabled=1
# PackageCloud's repository key and RabbitMQ package signing key
gpgkey=https://packagecloud.io/rabbitmq/erlang/gpgkey
       https://github.com/rabbitmq/signing-keys/releases/download/2.0/rabbitmq-release-signing-key.asc
sslverify=1
sslcacert=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt
metadata_expire=300

##
## RabbitMQ server
##

[rabbitmq_server]
name=rabbitmq_server
baseurl=https://packagecloud.io/rabbitmq/rabbitmq-server/el/7/$basearch
repo_gpgcheck=1
gpgcheck=0
enabled=1
# PackageCloud's repository key and RabbitMQ package signing key
gpgkey=https://packagecloud.io/rabbitmq/rabbitmq-server/gpgkey
       https://github.com/rabbitmq/signing-keys/releases/download/2.0/rabbitmq-release-signing-key.asc
sslverify=1
sslcacert=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt
metadata_expire=300

[rabbitmq_server-source]
name=rabbitmq_server-source
baseurl=https://packagecloud.io/rabbitmq/rabbitmq-server/el/7/SRPMS
repo_gpgcheck=1
gpgcheck=0
enabled=1
gpgkey=https://packagecloud.io/rabbitmq/rabbitmq-server/gpgkey
sslverify=1
sslcacert=/etc/pki/tls/certs/ca-bundle.crt
metadata_expire=300

安装RabbitMQ：yum install erlang rabbitmq-server -y

启动

# 使用systemctl管控，服务名：rabbitmq-server
systemctl enable rabbitmq-server		# 开机自启
systemctl disable rabbitmq-server		# 关闭开机自启
systemctl start rabbitmq-server			# 启动
systemctl stop rabbitmq-server			# 关闭
systemctl status rabbitmq-server		# 查看状态

放行防火墙，RabbitMQ使用5672、15672、25672这3个端口

# 方式1，关闭防火墙
systemctl stop firewalld    # 关闭
systemctl disable firewalld    # 关闭开机自启

# 方式2，放行5672 25672端口
firewall-cmd --add-port=5672/tcp --permanent    # 放行tcp规则下的5672端口，永久生效
firewall-cmd --add-port=15672/tcp --permanent    # 放行tcp规则下的15672端口，永久生效
firewall-cmd --add-port=25672/tcp --permanent    # 放行tcp规则下的25672端口，永久生效
firewall-cmd --reload    # 重新加载防火墙规则

启动RabbitMQ的WEB管理控制台：rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management

添加admin用户，并赋予权限

1
2
3

rabbitmqctl add_user admin 'Itheima66^'
rabbitmqctl set_permissions -p "/" "admin" ".*" ".*" ".*"
rabbitmqctl set_user_tags admin administrator

浏览器打开管理控制台http://192.168.88.130:15672

`Redis`安装部署

需要root权限

配置EPEL仓库：yum install -y epel-release
安装redis：yum install -y redis

启动redis

# 使用systemctl管控，服务名：redis
systemctl enable redis    # 开机自启
systemctl disable redis    # 关闭开机自启
systemctl start redis    # 启动
systemctl stop redis    # 关闭
systemctl status redis    # 查看状态

放行防火墙，redis使用端口6379

# 方式1，关闭防火墙
systemctl stop firewalld    # 关闭
systemctl disable firewalld    # 关闭开机自启

# 方式2，放行6379端口
firewall-cmd --add-port=6379/tcp --permanent    # 放行tcp规则下的6379端口，永久生效
firewall-cmd --reload

进入redis服务

# 执行redis-cli
[root@centos ~]# redis-cli
127.0.0.1:6379> set mykey hello
OK
127.0.0.1:6379> get mykey
"hello"
127.0.0.1:6379>

`ElasticSearch`安装部署

需要root权限

添加yum仓库

# 导入仓库密钥
rpm --import https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch

# 添加yum源
# 编辑文件 
vim /etc/yum.repos.d/elasticsearch.repo

[elasticsearch-7.x]
name=Elasticsearch repository for 7.x packages
baseurl=https://artifacts.elastic.co/packages/7.x/yum
gpgcheck=1
gpgkey=https://artifacts.elastic.co/GPG-KEY-elasticsearch
enabled=1
autorefresh=1
type=rpm-md

# 更新yum缓存
yum makecache

安装es：yum install -y elasticsearch

配置es

vim /etc/elasticsearch/elasticsearch.yml

# 17行，设置集群名称
cluster.name: my-cluster

# 23行，设置节点名称
node.name: node-1

# 56行，允许外网访问
network.host: 0.0.0.0

# 74行，配置集群master节点
cluster.initial_master_nodes: ["node-1"]

启动es：systemctl start | stop | status | enable | disable elasticsearch

关闭防火墙

1 2	systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld

浏览器打开http://ip:9200/?pretty

集群化环境前置准备

配置多台`Linux`虚拟机

安装集群化软件，首要条件就是要有多台Linux服务器可用

我们可以使用VMware提供的克隆功能，将我们的虚拟机额外克隆出3台来使用

关闭当前CentOS系统虚拟机（可以使用root用户执行init 0来快速关机）
新建文件夹如：虚拟机集群
克隆，分别命名为node1，node2，node3

开启node1，修改主机名为node1，并修改固定ip为192.168.88.131

# 修改主机名
hostnamectl set-hostname node1

# 修改IP地址
vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33
IPADDR="192.168.88.131"

# 重启网卡
systemctl stop network
systemctl start network
# 或者直接
systemctl restart network

同样的操作启动node2和node3
1. 修改node2主机名为node2，设置ip为192.168.88.132
2. 修改node2主机名为node3，设置ip为192.168.88.133
配置FinalShell，配置连接到node1、node2、node3的连接

准备主机名映射

在Windows系统中修改hosts文件，填入如下内容：

1
2
3

192.168.88.131 node1
192.168.88.132 node2
192.168.88.133 node3

在3台Linux的/etc/hosts文件中，都填入如下内容

1
2
3

192.168.88.131 node1
192.168.88.132 node2
192.168.88.133 node3

配置`SSH`免密登录

在每一台机器都执行ssh-keygen -t rsa -b 4096，一直回车即可

在每一台机器都执行

1
2
3

ssh-copy-id node1
ssh-copy-id node2
ssh-copy-id node3

执行完毕后，node1、node2、node3之间将完成root用户之间的免密互通

配置`JDK`环境

[[Linux#5.3.1 安装JDK环境]]

关闭防火墙和`SELinux`

关闭防火墙

1 2	systemctl stop firewalld systemctl disable firewalld

关闭SELinux

vim /etc/sysconfig/selinux

# 将SELINUX=enforcing 改为
SELINUX=disabled
# 保存退出后，重启虚拟机即可

补充命令 - `scp`

功能：在不同的Linux服务器之间，通过SSH协议互相传输文件。
语法：scp [-r] 参数1 参数2
1. -r：用于复制文件夹使用，如果复制文件夹，必须使用-r
2. 参数1：本机路径或远程目标路径
3. 参数2：远程目标路径或本机路径
例
1. scp -r /export/server/jdk root@node2:/export/server/
  1. 将本机上的jdk文件夹，以root的身份复制到node2的/export/server/内，账户名可以省略（使用本机当前的同名账户登陆）
2. scp -r node2:/export/server/jdk /export/server/
  1. 将远程node2的jdk文件夹，复制到本机的/export/server/内

scp命令的高级用法

1
2
3

cd /export/server
scp -r jdk node2:`pwd`/    # 将本机当前路径的jdk文件夹，复制到node2服务器的同名路径下
scp -r jdk node2:$PWD    # 将本机当前路径的jdk文件夹，复制到node2服务器的同名路径下

`Zookeeper`集群安装部署

确保完成5.8 集群化环境前置准备

【node1上操作】下载Zookeeper安装包，并解压

# 下载
wget http://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.5.9/apache-zookeeper-3.5.9-bin.tar.gz

# 确保如下目录存在，不存在就创建
mkdir -p /export/server

# 解压
tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.9-bin.tar.gz -C /export/server

【node1上操作】创建软链接：ln -s /export/server/apache-zookeeper-3.5.9 /export/server/zookeeper

【node1上操作】修改配置文件

vim /export/server/zookeeper/conf/zoo.cfg

tickTime=2000
# zookeeper数据存储目录
dataDir=/export/server/zookeeper/data
clientPort=2181
initLimit=5
syncLimit=2
server.1=node1:2888:3888
server.2=node2:2888:3888
server.3=node3:2888:3888

【node1上操作】配置myid

# 1. 创建Zookeeper的数据目录
mkdir /export/server/zookeeper/data

# 2. 创建文件，并填入1
vim /export/server/zookeeper/data/myid
# 在文件内填入1即可

【在node2和node3上操作】创建文件夹：mkdir -p /export/server

【node1上操作】将Zookeeper复制到node2和node3

cd /export/server

scp -r apache-zookeeper-3.5.9 node2:`pwd`/
scp -r apache-zookeeper-3.5.9 node3:`pwd`/

【node2上操作】

# 1. 创建软链接
ln -s /export/server/apache-zookeeper-3.5.9 /export/server/zookeeper

# 2. 修改myid文件
vim /export/server/zookeeper/data/myid
# 修改内容为2

【node3上操作】

# 1. 创建软链接
ln -s /export/server/apache-zookeeper-3.5.9 /export/server/zookeeper

# 2. 修改myid文件
vim /export/server/zookeeper/data/myid
# 修改内容为3

【在node1、node2、node3上分别执行】启动Zookeeper：/export/server/zookeeper/bin/zkServer.sh start
【在node1、node2、node3上分别执行】检查Zookeeper进程是否启动
1 2 3
jps # 结果中找到有：QuorumPeerMain 进程即可

【node1上操作】验证Zookeeper

/export/server/zookeeper/zkCli.sh

# 进入到Zookeeper控制台中后，执行
ls /

# 如无报错即配置成功

`Kafka`集群安装部署

安装

确保已完成5.3.1 安装JDK环境和5.9 Zookeeper集群安装部署
【node1操作】下载并上传Kafka的安装包：wget http://archive.apache.org/dist/kafka/2.4.1/kafka_2.12-2.4.1.tgz

【node1操作】解压

mkdir -p /export/server			# 此文件夹如果不存在需先创建

# 解压
tar -zxvf kafka_2.12-2.4.1.tgz -C /export/server/

# 创建软链接
ln -s /export/server/kafka_2.12-2.4.1 /export/server/kafka

【node1操作】修改Kafka目录内的config目录内的server.properties文件

cd /export/server/kafka/config
# 指定broker的id
broker.id=1
# 指定 kafka的绑定监听的地址
listeners=PLAINTEXT://node1:9092
# 指定Kafka数据的位置
log.dirs=/export/server/kafka/data
# 指定Zookeeper的三个节点
zookeeper.connect=node1:2181,node2:2181,node3:2181

【node1操作】将node1的kafka复制到node2和node3

cd /export/server

# 复制到node2同名文件夹
scp -r kafka_2.12-2.4.1 node2:`pwd`/
# 复制到node3同名文件夹
scp -r kafka_2.12-2.4.1 node3:$PWD

【node2操作】

# 创建软链接
ln -s /export/server/kafka_2.12-2.4.1 /export/server/kafka

cd /export/server/kafka/config
# 指定broker的id
broker.id=2
# 指定 kafka的绑定监听的地址
listeners=PLAINTEXT://node2:9092
# 指定Kafka数据的位置
log.dirs=/export/server/kafka/data
# 指定Zookeeper的三个节点
zookeeper.connect=node1:2181,node2:2181,node3:2181

【node3操作】

# 创建软链接
ln -s /export/server/kafka_2.12-2.4.1 /export/server/kafka

cd /export/server/kafka/config
# 指定broker的id
broker.id=3
# 指定 kafka的绑定监听的地址
listeners=PLAINTEXT://node3:9092
# 指定Kafka数据的位置
log.dirs=/export/server/kafka/data
# 指定Zookeeper的三个节点
zookeeper.connect=node1:2181,node2:2181,node3:2181

启动kafka

# 请先确保Zookeeper已经启动了

# 方式1：【前台启动】分别在node1、2、3上执行如下语句
/export/server/kafka/bin/kafka-server-start.sh /export/server/kafka/config/server.properties

# 方式2：【后台启动】分别在node1、2、3上执行如下语句
nohup /export/server/kafka/bin/kafka-server-start.sh /export/server/kafka/config/server.properties 2>&1 >> /export/server/kafka/kafka-server.log &

验证Kafka启动,在每一台服务器执行：jps

测试Kafka能否正常使用

【node1操作】创建测试主题：/export/server/kafka_2.12-2.4.1/bin/kafka-topics.sh --create --zookeeper node1:2181 --replication-factor 1 --partitions 3 --topic test

运行测试，在FinalShell中打开2个node1的终端页面

# 打开一个终端页面，启动一个模拟的数据生产者
/export/server/kafka_2.12-2.4.1/bin/kafka-console-producer.sh --broker-list node1:9092 --topic test
# 再打开一个新的终端页面，在启动一个模拟的数据消费者
/export/server/kafka_2.12-2.4.1/bin/kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server node1:9092 --topic test --from-beginning

大数据集群（`Hadoop`生态）安装部署

前置要求

请确保完成了集群化环境前置准备章节的内容
即：JDK、SSH免密、关闭防火墙、配置主机名映射等前置操作

`Hadoop`集群角色

Hadoop生态体系中的进程角色

Hadoop HDFS的管理角色：Namenode进程(仅需1个即可(管理者一个就够))
Hadoop HDFS的工作角色：Datanode进程(需要多个(工人，越多越好，一个机器启动一个))
Hadoop YARN的管理角色：ResourceManager进程(仅需1个即可(管理者一个就够))
Hadoop YARN的工作角色：NodeManager进程(需要多个(工人，越多越好，一个机器启动一个))
Hadoop历史记录服务器角色：HistoryServer进程(仅需1个即可(功能进程无需太多1个足够))
Hadoop代理服务器角色：WebProxyServer进程(仅需1个即可(功能进程无需太多1个足够))
Zookeeper的进程：QuorumPeerMain进程(仅需1个即可(Zookeeper的工作者，越多越好))

角色和节点分配

角色分配如下

node1：Namenode、Datanode、ResourceManager、NodeManager、HistoryServer、WebProxyServer、QuorumPeerMain
node2：Datanode、NodeManager、QuorumPeerMain
node3：Datanode、NodeManager、QuorumPeerMain`

安装

调整虚拟机内存

node1设置4GB或以上内存
node2和node3设置2GB或以上内存

`Hadoop`集群部署

下载Hadoop安装包、解压、配置软链接

# 1. 下载
wget http://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz

# 2. 解压
# 请确保目录/export/server存在
tar -zxvf hadoop-3.3.0.tar.gz -C /export/server/

# 3. 构建软链接
ln -s /export/server/hadoop-3.3.0 /export/server/hadoop

修改配置文件：hadoop-env.sh

cd进入到/export/server/hadoop/etc/hadoop文件夹中，配置文件都在这里
修改hadoop-env.sh文件

此文件是配置一些Hadoop用到的环境变量
这些是临时变量，在Hadoop运行时有用
如果要永久生效，需要写到/etc/profile中

# 在文件开头加入：
# 配置Java安装路径
export JAVA_HOME=/export/server/jdk
# 配置Hadoop安装路径
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
# Hadoop hdfs配置文件路径
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
# Hadoop YARN配置文件路径
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
# Hadoop YARN 日志文件夹
export YARN_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs/yarn
# Hadoop hdfs 日志文件夹
export HADOOP_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs/hdfs

# Hadoop的使用启动用户配置
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
export YARN_PROXYSERVER_USER=root

修改配置文件：core-site.xml

清空文件，填入如下内容

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!--
  Licensed 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. See accompanying LICENSE file.
-->

<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->
<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://node1:8020</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>io.file.buffer.size</name>
    <value>131072</value>
    <description></description>
  </property>
</configuration>

配置：hdfs-site.xml文件

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<!--
  Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
  you may not use this file except in compliance with the License.
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  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. See accompanying LICENSE file.
-->

<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir.perm</name>
        <value>700</value>
    </property>

  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/data/nn</value>
    <description>Path on the local filesystem where the NameNode stores the namespace and transactions logs persistently.</description>
  </property>

  <property>
    <name>dfs.namenode.hosts</name>
    <value>node1,node2,node3</value>
    <description>List of permitted DataNodes.</description>
  </property>

  <property>
    <name>dfs.blocksize</name>
    <value>268435456</value>
    <description></description>
  </property>


  <property>
    <name>dfs.namenode.handler.count</name>
    <value>100</value>
    <description></description>
  </property>

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

配置：mapred-env.sh文件

# 在文件的开头加入如下环境变量设置
export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export HADOOP_JOB_HISTORYSERVER_HEAPSIZE=1000
export HADOOP_MAPRED_ROOT_LOGGER=INFO,RFA

配置：mapred-site.xml文件

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
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-->

<!-- Put site-specific property overrides in this file. -->

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

  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>node1:10020</value>
    <description></description>
  </property>


  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>node1:19888</value>
    <description></description>
  </property>


  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
    <value>/data/mr-history/tmp</value>
    <description></description>
  </property>


  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
    <value>/data/mr-history/done</value>
    <description></description>
  </property>
<property>
  <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.map.env</name>
  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>
<property>
  <name>mapreduce.reduce.env</name>
  <value>HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME</value>
</property>
</configuration>

配置：yarn-env.sh文件

# 在文件的开头加入如下环境变量设置
export JAVA_HOME=/export/server/jdk
export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export YARN_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs/yarn
export HADOOP_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs/hdfs

配置：yarn-site.xml文件

<?xml version="1.0"?>
<!--
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-->
<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
    <name>yarn.log.server.url</name>
    <value>http://node1:19888/jobhistory/logs</value>
    <description></description>
</property>

  <property>
    <name>yarn.web-proxy.address</name>
    <value>node1:8089</value>
    <description>proxy server hostname and port</description>
  </property>


  <property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
    <description>Configuration to enable or disable log aggregation</description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
    <value>/tmp/logs</value>
    <description>Configuration to enable or disable log aggregation</description>
  </property>


<!-- Site specific YARN configuration properties -->
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>node1</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.fair.FairScheduler</value>
    <description></description>
  </property>

  <property>
    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
    <value>/data/nm-local</value>
    <description>Comma-separated list of paths on the local filesystem where intermediate data is written.</description>
  </property>


  <property>
    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
    <value>/data/nm-log</value>
    <description>Comma-separated list of paths on the local filesystem where logs are written.</description>
  </property>


  <property>
    <name>yarn.nodemanager.log.retain-seconds</name>
    <value>10800</value>
    <description>Default time (in seconds) to retain log files on the NodeManager Only applicable if log-aggregation is disabled.</description>
  </property>



  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
    <description>Shuffle service that needs to be set for Map Reduce applications.</description>
  </property>
</configuration>

修改workers文件
1 2 3
node1 node2 node3

【node31操作】分发hadoop`到其它机器

cd /export/server

scp -r hadoop-3.3.0 node2:`pwd`/
scp -r hadoop-3.3.0 node2:`pwd`/

在node2、node3创建软链接：ln -s /export/server/hadoop-3.3.0 /export/server/hadoop

创建所需目录

在node1执行

mkdir -p /data/nn
mkdir -p /data/dn
mkdir -p /data/nm-log
mkdir -p /data/nm-local

在node2执行

1
2
3

mkdir -p /data/dn
mkdir -p /data/nm-log
mkdir -p /data/nm-local

在node3执行

1
2
3

mkdir -p /data/dn
mkdir -p /data/nm-log
mkdir -p /data/nm-local

配置环境变量

在node1、node2、node3修改/etc/profile

1 2	export HADOOP_HOME=/export/server/hadoop export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

执行source /etc/profile生效

格式化NameNode，在node1执行：hadoop namenode -format

启动hadoop的hdfs集群，在node1执行

start-dfs.sh

# 如需停止可以执行
stop-dfs.sh

启动hadoop的yarn集群，在node1执行

start-yarn.sh

# 如需停止可以执行
stop-yarn.sh

启动历史服务器

1
2
3

mapred --daemon start historyserver

# 如需停止将start更换为stop

启动web代理服务器

1
2
3

yarn-daemon.sh start proxyserver

# 如需停止将start更换为stop

验证`Hadoop`集群运行情况

在node1、node2、node3上通过jps验证进程是否都启动成功
验证HDFS，浏览器打开：http://node1:9870

创建文件test.txt，随意填入内容，并执行：

1
2
3

hadoop fs -put test.txt /test.txt

hadoop fs -cat /test.txt

验证YARN，浏览器打开：http://node1:8088

执行

# 创建文件words.txt，填入如下内容
itheima itcast hadoop
itheima hadoop hadoop
itheima itcast

# 将文件上传到HDFS中
hadoop fs -put words.txt /words.txt

# 执行如下命令验证YARN是否正常
hadoop jar /export/server/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.3.0.jar wordcount -Dmapred.job.queue.name=root.root /words.txt /output

大数据`NoSQL`数据库`HBase`集群部署

HBase依赖Zookeeper、JDK、Hadoop(HDFS)，请确保已经完成安装
- 集群化软件前置准备(JDK)
- Zookeeper
- Hadoop

【node1执行】下载HBase安装包

# 下载
wget http://archive.apache.org/dist/hbase/2.1.0/hbase-2.1.0-bin.tar.gz

# 解压
tar -zxvf hbase-2.1.0-bin.tar.gz -C /export/server

# 配置软链接
ln -s /export/server/hbase-2.1.0 /export/server/hbase

【node1执行】，修改配置文件，修改conf/hbase-env.sh文件

# 在28行配置JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/export/server/jdk
# 在126行配置：
# 意思表示，不使用HBase自带的Zookeeper，而是用独立Zookeeper
export HBASE_MANAGES_ZK=false
# 在任意行，比如26行，添加如下内容：
export HBASE_DISABLE_HADOOP_CLASSPATH_LOOKUP="true"

【node1执行】，修改配置文件，修改conf/hbase-site.xml文件

# 将文件的全部内容替换成如下内容：
<configuration>
        <!-- HBase数据在HDFS中的存放的路径 -->
        <property>
            <name>hbase.rootdir</name>
            <value>hdfs://node1:8020/hbase</value>
        </property>
        <!-- Hbase的运行模式。false是单机模式，true是分布式模式。若为false,Hbase和Zookeeper会运行在同一个JVM里面 -->
        <property>
            <name>hbase.cluster.distributed</name>
            <value>true</value>
        </property>
        <!-- ZooKeeper的地址 -->
        <property>
            <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
            <value>node1,node2,node3</value>
        </property>
        <!-- ZooKeeper快照的存储位置 -->
        <property>
            <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
            <value>/export/server/apache-zookeeper-3.6.0-bin/data</value>
        </property>
        <!--  V2.1版本，在分布式情况下, 设置为false -->
        <property>
            <name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name>
            <value>false</value>
        </property>
</configuration>

【node1执行】，修改配置文件，修改conf/regionservers文件
1 2 3
node1 node2 node3

【node1执行】，分发hbase到其它机器

1 2	scp -r /export/server/hbase-2.1.0 node2:/export/server/ scp -r /export/server/hbase-2.1.0 node3:/export/server/

【node2、node3执行】，配置软链接：ln -s /export/server/hbase-2.1.0 /export/server/hbase

【node1、node2、node3执行】，配置环境变量

# 配置在/etc/profile内，追加如下两行
export HBASE_HOME=/export/server/hbase
export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH

source /etc/profile

【node1执行】启动HBase

请确保：Hadoop HDFS、Zookeeper是已经启动
1 2 3 4
start-hbase.sh # 如需停止可使用 stop-hbase.sh
验证HBase，浏览器打开：http://node1:16010

简单测试使用HBase，node1执行

hbase shell

# 创建表
create 'test', 'cf'

# 插入数据
put 'test', 'rk001', 'cf:info', 'itheima'

# 查询数据
get 'test', 'rk001'

# 扫描表数据
scan 'test'

分布式内存计算Spark环境部署

本小节的操作基于：大数据集群（Hadoop生态）安装部署环节中所构建的Hadoop集群

【node1执行】下载并解压

wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-2.4.5/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz

# 解压
tar -zxvf spark-2.4.5-bin-hadoop2.7.tgz -C /export/server/

# 软链接
ln -s /export/server/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 /export/server/spark

【node1执行】修改配置文件名称

1
2
3

cd /export/server/spark/conf
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
mv slaves.template slaves

【node1执行】修改配置文件，spark-env.sh

## 设置JAVA安装目录
JAVA_HOME=/export/server/jdk

## HADOOP软件配置文件目录，读取HDFS上文件和运行YARN集群
HADOOP_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop
YARN_CONF_DIR=/export/server/hadoop/etc/hadoop

## 指定spark老大Master的IP和提交任务的通信端口
export SPARK_MASTER_HOST=node1
export SPARK_MASTER_PORT=7077

SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
SPARK_WORKER_CORES=1
SPARK_WORKER_MEMORY=1g

【node1执行】修改配置文件，slaves
1 2 3
node1 node2 node3

【node1执行】分发

1 2	scp -r spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 node2:$PWD scp -r spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 node3:$PWD

【node2、node3执行】设置软链接：ln -s /export/server/spark-2.4.5-bin-hadoop2.7 /export/server/spark

【node1执行】启动Spark集群

/export/server/spark/sbin/start-all.sh

# 如需停止，可以
/export/server/spark/sbin/stop-all.sh

打开Spark监控页面，浏览器打开：http://node1:8081
【node1执行】提交测试任务：/export/server/spark/bin/spark-submit --master spark://node1:7077 --class org.apache.spark.examples.SparkPi /export/server/spark/examples/jars/spark-examples_2.11-2.4.5.jar

分布式内存计算`Flink`环境部署

本小节的操作基于：大数据集群（Hadoop生态）安装部署环节中所构建的Hadoop集群

【node1操作】下载安装包

wget https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.10.0/flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz

# 解压
tar -zxvf flink-1.10.0-bin-scala_2.11.tgz -C /export/server/

# 软链接
ln -s /export/server/flink-1.10.0 /export/server/flink

【node1操作】修改配置文件conf/flink-conf.yaml

# jobManager 的IP地址
jobmanager.rpc.address: node1
# JobManager 的端口号
jobmanager.rpc.port: 6123
# JobManager JVM heap 内存大小
jobmanager.heap.size: 1024m
# TaskManager JVM heap 内存大小
taskmanager.heap.size: 1024m
# 每个 TaskManager 提供的任务 slots 数量大小
taskmanager.numberOfTaskSlots: 2
#是否进行预分配内存，默认不进行预分配，这样在我们不使用flink集群时候不会占用集群资源
taskmanager.memory.preallocate: false
# 程序默认并行计算的个数
parallelism.default: 1
#JobManager的Web界面的端口（默认：8081）
jobmanager.web.port: 8081

【node1操作】，修改配置文件conf/slaves
1 2 3
node1 node2 node3

【node1操作】分发Flink安装包到其它机器

1
2
3

cd /export/server
scp -r flink-1.10.0 node2:`pwd`/
scp -r flink-1.10.0 node3:`pwd`/

【node2、node3操作】配置软链接：ln -s /export/server/flink-1.10.0 /export/server/flink
【node1操作】启动Flink：/export/server/flink/bin/start-cluster.sh
验证Flink启动，浏览器打开：http://node1:8081
【node1执行】提交测试任务：/export/server/flink/bin/flink run /export/server/flink-1.10.0/examples/batch/WordCount.jar

运维监控`Zabbix`部署

安装`Zabbix Server`和`Zabbix Agent`

在开始安装Zabbix Server和Agent之前，首先需要完成准备工作。请确保按照指南在服务器上安装了 MySQL 数据库。

下载安装文件

在开始安装之前，你需要从 Zabbix 官方网站下载适合你系统版本的 Zabbix 安装包。

安装Zabbix yum库

运行以下命令来添加 Zabbix 的 yum 库：

1 2	rpm -Uvh https://repo.zabbix.com/zabbix/4.0/rhel/7/x86_64/zabbix-release-4.0-2.el7.noarch.rpm yum clean all

安装Zabbix Server、前端、Agent

使用以下命令安装 Zabbix Server、前端和 Agent：

1
2
3

yum -y install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql zabbix-agent
# 如果只需要安装 Agent 的话
yum -y install zabbix-agent

初始化`Mysql`数据库

在 MySQL 中操作来初始化数据库：

# 登录 MySQL 数据库
mysql -uroot -pYourPassword
mysql> create database zabbix character set utf8 collate utf8_bin;
mysql> grant all privileges on zabbix.* to zabbix@localhost identified by 'zabbix';
# 或者: grant all privileges on zabbix.* to zabbix@'%' identified by 'zabbix';
mysql> quit;

接着，测试在 Zabbix Server 服务器上是否能够远程登录 MySQL 数据库：