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

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。

  1. 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>
  1. 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>
  1. 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>
  1. 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>
<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://10.15.250.196:19888/jobhistory/logs/</value>
</property>
  1. 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。

  1. 启动zk

三台机器全部执行

zkServer.sh start
  1. 在node01执行 格式化NameNode 。
 hdfs namenode -format
  1. 在node01执行 启动hdfs
 start-dfs.sh
  1. 在node01执行 启动yarn
start-yarn.sh
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

7. 检验

jps在这里插入图片描述

登录页面查看
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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

  1. 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
  1. 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>
  1. 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
  1. 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

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

6. 初始化。

  1. 检查mysql是否启动。
  2. 启动 ZooKeeper（三台机器都需要执行）。
  3. 启动 HDFS + YARN。
start-all.sh
  1. 启动 JobHistory。
mapred --daemon start historyserver
  1. 初始化 hive 数据库（第一次启动时执行）。
schematool -dbType mysql -initSchema
  1. 启动hive。
nohup hive --service metastore > /dev/null 2>&1 &
nohup hiveserver2 > /dev/null 2>&1 &

本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处：/a/403394.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com，一经查实，立即删除！

相关文章

Stable Diffusion 模型的概念、类型、下载、安装、使用

Stable Diffusion 模型的概念、类型、下载、安装、使用

本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏&#xff0c;专栏总目录&#xff1a;点这里。 大家好&#xff0c;我是水滴~~ 我们在《Stable Diffusion WebUI 界面介绍》 时&#xff0c;第一个就讲到了 Stable Diffusion 模型&#xff0c;那么这个模型是什么&#xff1f;该从哪儿下载&…
阅读更多...
DevOps的3大核心基础架构

DevOps的3大核心基础架构

原文链接&#xff1a;DevOps的3大核心基础架构_软件开发生产线 CodeArts_理论实践_DevOps概览 由于近年DevOps概念的火热&#xff0c;加之DevOps的涵盖面非常广&#xff0c;因此有很多文章和技术都在和DevOps强行关联&#xff0c;使很多想要了解学习DevOps的开发者迷惑不解。 …
阅读更多...
Gitee教程2（完整流程）

Gitee教程2（完整流程）

1.配置git git config --global user.name "用户名" git config --global user.email "密码" 如何获取&#xff1f; gitee右上角加号点击新建仓库&#xff0c;仓库名随便起一个就行 找到这条命令&#xff0c;把这两句一个一个复制到vscode终端就行 2.创建g…
阅读更多...
Unity之ShaderGraph如何实现水面波浪

Unity之ShaderGraph如何实现水面波浪

前言 这几天通过一个水的波浪数学公式，实现了一个波浪效果，感觉成就感满满，下面给大家分享一下 首先先给大家看一下公式； 把公式转为ShaderGraph 第一行公式：waveType = z*-1*Mathf.Cos(wave.WaveAngle/360*2*Mathf.PI)+x*Mathf.Sin(WaveAngle/360*-2*Mathf.PI) 转换…
阅读更多...
ChatGPT在数据处理中的应用

ChatGPT在数据处理中的应用

ChatGPT在数据处理中的应用 今天的这篇文章&#xff0c;让我不断体会AI的强大&#xff0c;愿人类社会在AI的助力下走向更加灿烂辉煌的明天。 扫描下面二维码注册 ​ 数据处理是贯穿整个数据分析过程的关键步骤&#xff0c;主要是对数据进行各种操作&#xff0c;以达到最终的…
阅读更多...
【b站咸虾米】chapter5_uniapp-API_新课uniapp零基础入门到项目打包（微信小程序/H5/vue/安卓apk）全掌握

【b站咸虾米】chapter5_uniapp-API_新课uniapp零基础入门到项目打包（微信小程序/H5/vue/安卓apk）全掌握

课程地址&#xff1a;【新课uniapp零基础入门到项目打包&#xff08;微信小程序/H5/vue/安卓apk&#xff09;全掌握】 https://www.bilibili.com/video/BV1mT411K7nW/?p12&share_sourcecopy_web&vd_sourceb1cb921b73fe3808550eaf2224d1c155 5 API API 概述 | uni-app…
阅读更多...
Elasticsearch：了解人工智能搜索算法

Elasticsearch：了解人工智能搜索算法

作者&#xff1a;来自 Elastic Jessica Taylor, Aditya Tripathi 人工智能工具无处不在&#xff0c;其原因并不神秘。 他们可以执行各种各样的任务并找到许多日常问题的解决方案。 但这些应用程序的好坏取决于它们的人工智能搜索算法。 简单来说&#xff0c;人工智能搜索算法是…
阅读更多...
Python基础综合案例 --- 数据可视化

Python基础综合案例 --- 数据可视化

1.折线图可视化 1.按照 json 格式封装的数据可以在各类编程语言中流通：比如说一个人说法语，一个人说德语，互相听不懂，但是它们可以将各自说的语言统一转化为英语说出，这样互相之间就听的懂了 1.在python中，符合 json 格式的数据有以下两种形式： 第一种是字典存在形式；…
阅读更多...
基于springboot+vue的中小企业设备管理系统(前后端分离)

基于springboot+vue的中小企业设备管理系统(前后端分离)

博主主页&#xff1a;猫头鹰源码 博主简介&#xff1a;Java领域优质创作者、CSDN博客专家、阿里云专家博主、公司架构师、全网粉丝5万、专注Java技术领域和毕业设计项目实战&#xff0c;欢迎高校老师\讲师\同行交流合作 ​主要内容&#xff1a;毕业设计(Javaweb项目|小程序|Pyt…
阅读更多...
Potions (Hard Version)

Potions (Hard Version)

题目链接&#xff1a;Potions (Hard Version) - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 题意&#xff1a; 就是一路上我一直吃药&#xff0c;但是要保证吃完药我的健康值是正的&#xff0c;不能小于0&#xff0c;贪心优先队列&#xff0c;我们想让自己健康值累加大&#…
阅读更多...
【java面试系列】服务的限流

【java面试系列】服务的限流

目录 一、常用的限流算法1.固定窗口计数器（计数器算法）2 滑动窗口计数器算法3. 漏桶算法4 令牌桶算法(`常用`)Google开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶控制算法二、 分布式限流1、网关层（Nginx、Openresty、Spring Cloud Gateway等）流量限制nginx限流Spring Cl…
阅读更多...
Leetcode日记 889. 根据前序和后序遍历构造二叉树

Leetcode日记 889. 根据前序和后序遍历构造二叉树

Leetcode日记 889. 根据前序和后序遍历构造二叉树 给定两个整数数组&#xff0c;preorder 和 postorder &#xff0c;其中 preorder 是一个具有 无重复 值的二叉树的前序遍历&#xff0c;postorder 是同一棵树的后序遍历&#xff0c;重构并返回二叉树。 如果存在多个答案&#…
阅读更多...
NLP 使用Word2vec实现文本分类

NLP 使用Word2vec实现文本分类

&#x1f368; 本文为[&#x1f517;365天深度学习训练营学习记录博客 &#x1f366; 参考文章&#xff1a;365天深度学习训练营 &#x1f356; 原作者&#xff1a;[K同学啊 | 接辅导、项目定制]\n&#x1f680; 文章来源&#xff1a;[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/…
阅读更多...
产品渲染3D效果图一张多少钱，哪个平台更有性价比？

产品渲染3D效果图一张多少钱，哪个平台更有性价比？

产品渲染3D效果图的价格受到多方面因素的影响&#xff0c;包括但不限于产品类型、渲染难度以及输出尺寸等。如果效果图需要后期处理&#xff0c;还有可能增加其他费用。接下来&#xff0c;我们来了解一下产品渲染效果图的费用情况。 1.产品渲染3D效果图一张多少钱&#xff1f; …
阅读更多...
数据结构2月19日

数据结构2月19日

题目&#xff1a;顺序表作业 代码&#xff1a; 功能区&#xff1a; #include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include "./d2191.h"SeqList* create_seqList(){SeqList* list (SeqList*)malloc(sizeof(SeqList));if(NULL list){return NULL;}list->p…
阅读更多...
PULpy安装与使用

PULpy安装与使用

今天试一下安装PULpy GitHub - WatsonLab/PULpy: Open prediction of Polysaccharide Utilisation Loci (PUL) 下载下面这个文件 https://github.com/WatsonLab/PULpy/blob/master/envs/PULpy.yaml mkdir PULpy cd PULpy #将刚刚下的文件放到PULpy文件夹中 conda env crea…
阅读更多...
微服务篇之限流

微服务篇之限流

一、为什么要限流 1. 并发的确大&#xff08;突发流量&#xff09;。 2. 防止用户恶意刷接口。 二、限流的实现方式 1. Tomcat限流 可以设置最大连接数&#xff0c;但是每一个微服务都有一个tomcat&#xff0c;实现起来非常麻烦。 2. Nginx限流 &#xff08;1&#xff09;控…
阅读更多...
Java的编程之旅24——private私有方法

Java的编程之旅24——private私有方法

1.private的介绍 在面向对象编程中&#xff0c;private是一种访问修饰符&#xff0c;用于限制成员的访问范围。私有成员只能在所属的类内部访问&#xff0c;对外部的类或对象是不可见的。 private的使用可以带来以下几个好处&#xff1a; 封装实现细节&#xff1a;私有成员可…
阅读更多...
程序媛的mac修炼手册--小白入门Java篇

程序媛的mac修炼手册--小白入门Java篇

最近因为要用CiteSpace做文献综述&#xff0c;间接接触Java了。所以&#xff0c;继Python、C之后&#xff0c;又要涉猎Java了。刺激&#xff01;&#xff01; 由于CiteSpace与Java要求版本高度匹配&#xff0c;有个匹配详情明天为大家讲解。总之&#xff0c;我的Java之旅开始于…
阅读更多...
2024年 前端JavaScript入门到精通 第四天 笔记

2024年 前端JavaScript入门到精通 第四天 笔记

4.1 函数的基本使用以及封装练习 4.2 函数的参数以及默认参数 函数的灵魂&#xff01;&#xff01;&#xff01; 4.3 函数封装数组求和案例 4.4 函数返回值return 4.5 函数返回值细节以及上午总结 4.6 函数返回值案例-求最大值和最 4.7 函数复习以及断点进入函数 4.8 作用域 4…
阅读更多...
最新文章

Copyright @ 2022~2023