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NN-1 |
NN-2 |
DN |
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Node001 |
1 |
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Note002 |
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1 |
1 |
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Note003 |
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1 |
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Note004 |
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1 |
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表1-1（hdfs完全分布式）
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NN-1 |
NN-2 |
DN |
ZK |
ZKFC |
JNN |
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Node001 |
1 |
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1 |
1 |
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Note002 |
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1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
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Note003 |
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1 |
1 |
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1 |
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Note004 |
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1 |
1 |
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表1-2（hdfs高可用分布式）
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NN-1 |
NN-2 |
DN |
ZK |
ZKFC |
JNN |
RS |
NM |
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Node001 |
1 |
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1 |
1 |
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Note002 |
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1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
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1 |
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Note003 |
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1 |
1 |
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1 |
1 |
1 |
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Note004 |
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1 |
1 |
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1 |
1 |
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表1-3（hdfs+yarn(mapreduce) 高可用分布式）
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NN-1 |
NN-2 |
DN |
ZK |
ZKFC |
JNN |
RS |
NM |
Hive单 用户 |
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Node001 |
1 |
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1 |
1 |
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1(mysql) |
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Note002 |
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1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
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1 |
1(hive) |
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Note003 |
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1 |
1 |
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1 |
1 |
1 |
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Note004 |
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1 |
1 |
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1 |
1 |
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表1-4（hdfs+yarn(mapreduce)+hive单用户）
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NN-1 |
NN-2 |
DN |
ZK |
ZKFC |
JNN |
RS |
NM |
Hive单 用户 |
Hive多用户 |
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Node001 |
1 |
|
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1 |
1 |
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1（mysql服务器） |
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Note002 |
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1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
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1 |
1（hive） |
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Note003 |
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1 |
1 |
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1 |
1 |
1 |
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1（服务器） |
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Note004 |
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1 |
1 |
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1 |
1 |
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1（客户端） |
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表1-5（hdfs+yarn+hive单用户+hive多用户）
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NN-1 |
NN-2 |
DN |
ZK |
ZKFC |
JNN |
RS |
NM |
Hive单 用户 |
Hive多用户 |
Hmaster伪分布 |
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Node001 |
1 |
|
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1 |
1 |
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1 |
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1 |
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Note002 |
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1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
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1 |
1 |
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Note003 |
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1 |
1 |
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1 |
1 |
1 |
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1（服务器） |
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Note004 |
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1 |
1 |
|
|
1 |
1 |
|
1（客户端） |
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表1-6（hdfs+yarn+hive单用户+hive多用户+Hmaster（hbase））
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NN-1 |
NN-2 |
DN |
ZK |
ZKFC |
JNN |
RS |
NM |
Hive单 |
Hive多 |
Hmaster伪 |
Hmaster主 |
Backup-master |
Regionserver |
|
Node001 |
1 |
|
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|
1 |
1 |
|
|
1 |
|
1 |
1 |
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Note002 |
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1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
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1 |
1 |
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1 |
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Note003 |
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1 |
1 |
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1 |
1 |
1 |
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1 |
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1 |
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Note004 |
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1 |
1 |
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1 |
1 |
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1 |
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1 |
表1-7hdfs+yarn+hive单用户+hive多用户+Haster完全（标红的表示用不上的）
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NN-1 |
NN-2 |
DN |
ZK |
ZKFC |
JNN |
RS |
NM |
Hive多 |
Hmaster主 |
Backup-master |
Regionserver |
nginx |
flume |
|
Node001 |
1 |
|
|
|
1 |
1 |
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|
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1 |
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Note002 |
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1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
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1 |
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1 |
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1 |
1 |
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Note003 |
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1 |
1 |
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1 |
1 |
1 |
1 |
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1 |
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Note004 |
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1 |
1 |
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1 |
1 |
1 |
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1 |
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表1-8 hdfs+yarn+hive单用户+hive多用户+Haster完全+nginx+flume
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dev_zookeeper |
Nimbus |
core |
supervisor |
logviewer |
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Node001 |
1 |
1 |
1 |
1 |
1 |
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Note002 |
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Note003 |
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Note004 |
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表1-9（搭建storm伪分布式）
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dev_zookeeper |
Nimbus |
core |
supervisor |
logviewer |
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Node001 |
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Note002 |
1 |
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1 |
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Note003 |
1 |
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1 |
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Note004 |
1 |
1 |
1 |
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表1-10（搭建storm完全分布式）
看什么是数据结构、数据结构有哪些种、八种算法、
一：最终集群中各个节点服务如下：
1. Node001：NameNode、DFSZKFailoverController 、JournalNode、HMaster
2. Note002：NameNode、DataNode、QuorumPeerMain、DFSZKFailoverController、JournalNode、NodeManager、HMaster
3. Note003：DataNode 、QuorumPeerMain、JournalNode、ResourceManager 、HRegionServer
4. Note004：DataNode、QuorumPeerMain、ResourceManager、NodeManager、HRegionServer
二：启动集群前请注意：
1.cd /etc/profile文件中的ip设置
2.cd /etc/posts中进行一一映射。使用ping命令验证。
3.本地电脑C:\Windows\System32\drivers\etc路径下进行一一映射
4.关闭防火墙
5.各个虚拟机时间统一：使用ntpdate时间服务器校对时间
6.免密钥设置
7.环境变量添加：etc/profile
8.配置文件修改
三：配置文件配置好之后，每次启动集群时候先后顺序：
1. 格式化hdfs：产生一个集群id：hdfs namenode -format(第一次之后以后不需要了)
2. 第二三四台其中zk（为了监控namenode）：zkServer.sh start || zkServer.sh status
3. 第一二三台启动jnn（为了监控datanode）：hadoop-daemon.sh start journalnode
4. 第一台启动namenode：hadoop-daemon.sh start namenode（第一台启动namenode）
5. 第二台namenode同步第一台：hdfs namenode -bootstrapStandby（以后也是执行hadoop-daemon.sh start namenode）
6. 第234台格式化zkfc：hdfs zkfc -formatZK（第一次格式化之后以后不要格式化了）。
查看zkfc：zkCli.sh
7. 启动hdfs集群：start-dfs.sh
8. 此时各个集群服务如下：
第一台：jouenalnode、namenode、DFSZKF
第二台：jouenalnode、namenode、DFSZKF、datanode、QuormPeerMain
第三台：jouenalnode、datanode、QuormPeerMain
第四台：datanode、QuormPeerMain
9. (选的是第一台)启动yarn：start-yarn.sh
10. (第四台，然后第三台。说明第四台是主)启动resourcemanager：
yarn-daemon.sh start resourcemanager
11. 不管是伪分布式还是完全分布式，.启动第一台hbase：start-hbase.sh。输入hbase shell命令进入。
12. 第二台Nginx服务启动：service nginx start
13. hive单用户模式：mysql安装在第一台虚拟机上了，输入mysql -u root –p在输入密码即可，hive安装在第二台虚拟机上了(hive安装目录下配置了mysql的jar包)，输入 hive尽可进入。Hive多用户模式：第一台mysql服务器启动：service mysqld status|start。在第三台启动服务： hive --service metastore。在第四台上输入hive即可进入。
14. 监控日志输出：在安装好nginx和flume的第二台虚拟机上，开启flume输入命令：flume-ng agent -n a1 -f option6 -Dflume.root.logger=INFO,console。此时他就会监控nginx服务器中的日志文件了。我们可以在第二台虚拟机上实时查看日志输出情况，在第二台上输入命令：tail -F /opt/data/access.log。我们还可以登录node001:60070，查看hdfs中是否有新文件产生，新文件路径为：hdfs://mycluster/log/%Y%m%d。以上的这些信息都来自fluem配置文件中的/home/dir4flume/option6中的配置。
四：各个安装软件说明：
1. Hadoop安装目录：cd /opt/sxt/hadoop-2.6.5/etc/目录下，这里有三个文件分别是hadoop、hadoop-full、hadoop-local，这三个文件都是复制而来的。其中hadoop-local是单机的hdfs伪分布式，hadoop-full是完全分布式，hadoop是高可用分布式。在运行hadoop的时候默认执行/opt/sxt/hadoop-2.6.5/etc/hadoop/bin。因此如果想运行哪种分布式只需把hadoop文件的名字更改即可。cd /opt/sxt/hadoop-2.6.5/etc/hadoop/hdfs-size.xml中有配置路径。
2. HBase安装目录:Hbase是解压tar包进行安装的，tar包统一放在了/home/tools下面了，hbase安装目录为/home/hbase-0.98.12.1-hadoop2 /。我们需要修改的配置文件放在/home/hbase-0.98.12.1-hadoop2/conf下面了，/home/hbase-0.98.12.1-hadoop2/bin存放的是可执行文件，例如start-hbase.sh等命令。
3. Protobuf用于对hbase中的列进行序列化和反序列化。用源码方式安装在第一台虚拟机上了。解压源码路径为home/tools/protobuf-2.5.0，安装路径为/usr/local/bin/protoc。安装好之后我们可以创建protoc可执行文件，然后就会在第一台虚拟机上面产生java类，导出之后放入eclipse中即可使用这个系统给生成的序列化和反序列化类了。
4. Nginx服务器的安装：nginx服务器类似于tomcat，安装目录为/opt/sxt/nginx/。
启动服务service nginx start。查看服务service nginx status。ss-nal查看80进程，然后就可以客户端发送请求了，由于/usr/local/nginx/配置了nginx.conf中配置好了，因此请求路径可以保存到nginx服务器中的/opt/data/ access.log这个文件里。输入tail -f access.log命令监控控制台的输出。（现在nginx服务器使用的是第二台）
5. flume工具：flume工作是用来监控日志的，当它发现有新日志产生的时候就要把日志内容保存到hdfs文件系统中。并可以输入tail -F /opt/data/access.log来在控制台查看每次日志的输出情况。由于使用了tail命令，因此要保证flume工具要跟nginx服务器安装在同一台虚拟机上。
6. storm伪分布式安装在第一台虚拟机上（因为他不需要zookeep）。
其中tar zxvf apache-storm-0.10.0.tar.gz -C /opt/ 是把storm软件安装在了opt/storm目录下。Python安装在/home/tools/Python-2.7.13这个目录下。Jdk我们以前就安装好了。
下面分别启动ZooKeeper、Nimbus、UI、supervisor、logviewer
./bin/storm dev-zookeeper >> ./logs/zk.out 2>&1 &
./bin/storm nimbus >> ./logs/nimbus.out 2>&1 &
./bin/storm ui >> ./logs/ui.out 2>&1 &
./bin/storm supervisor >> ./logs/supervisor.out 2>&1 &
./bin/storm logviewer >> ./logs/logviewer.out 2>&1 &
后台服务如下：logviewer、dev_zookeeper、nimbus、core、supervisor。
登录浏览器：node001:8080进入storm页面
7. storm完全分布式安装在第二三四台虚拟机上，其中第四台为主节点，第二三台为从节点。下面是启动服务：
./bin/storm dev-zookeeper >> ./logs/zk.out 2>&1 & （全部节点二三四台）
./bin/storm nimbus >> ./logs/nimbus.out 2>&1 & （主节点第四台nimbus）
./bin/storm ui >> ./logs/ui.out 2>&1 & （主节点第四台core）
./bin/storm supervisor >> ./logs/supervisor.out 2>&1 & (从节点第二三台supervisor)
./bin/storm logviewer >> ./logs/logviewer.out 2>&1 & （在完全分布式上没执行这个）
最后：在浏览器上http://note004:8080/进入storm完全分布式。
8. kafka完全分布式：kafka的完全分布式在第二三四台虚拟机上搭建的，因为第二三四台上有zookeep，而kafka集群需要zookeep。
第一：启动zookeep和kafka：zkServer.sh start
bin/kafka-server-start.sh config/server.properties
第二：启动topic：bin/kafka-topics.sh --zookeeper note002:2181,note003:2181,note004:2181 --create --replication-factor 2 --partitions 3 --topic test
第三：启动生产者：bin/kafka-console-producer.sh --broker-list note002:9092,note003:9092,note004:9092 --topic test
第四：启动消费者：bin/kafka-console-consumer.sh --zookeeper note002:2181,note003:2181,note004:2181 --from-beginning --topic test
9. spark（standalone集群）集群：使用第一二三台虚拟机搭建，其中第一台为主节点master，第二三台为从节点work。spark安装包放在了home/tools下，安装路径为/opt下。启动的时候在第一台虚拟机中的/opt/spark-1.6.0/sbin目录下执行./start-all.sh,然后在浏览器上输入node001:8080。
提交任务的机器叫做客户端，因为前三台机器做了一个集群，因此把note4作为客户端。node4与前三台无关，因为前三台在搭建集群的时候配置文件就没配置node4的信息。为了当客户端，只需把node1中的安装包拷给note4即可。
10．spark（standalone集群）集群的高可用：standby节点配置为note002，在node0001上启动集群/start-all.sh，并在note002上启动standby：./start-master.sh。
五：集群启动后客户端访问端口：ss -nal
Hdfs端口：50070
Mapreduce端口：8088
Hbase端口：60010
zookeep的端口：2181
nginx（功能类似tomcat）的端口：80
hdfs:node001:50070
hbase:node001:60010
mapreduce:note004:8088
hive端口：9083
hive:service mysqld status
nginx服务：note002上面，路径/usr/local/nginx/
storm流式计算：端口8080
六：各集群启动服务情况（各启动服务命令都在软件安装目录下的bin目录下能找到此文件）。
1. 图1-1启动服务如下：
1.1.启动主namenode：hadoop-daemon.sh start namenode
1.2.启动HDFS集群：start-dfs.sh
2. 图1-2启动服务如下：
2.1.启动zk：zkServer.sh start || zkServer.sh status
2.2.启动JNN：hadoop-daemon.sh start journalnode
2.3.启动主namenode：hadoop-daemon.sh start namenode
2.4.启动HDFS集群：start-dfs.sh
3. 图1-3启动服务如下：
3.1. 启动zk：zkServer.sh start || zkServer.sh status
3.2. 启动JNN：hadoop-daemon.sh start journalnode
3.3. 启动主namenode：hadoop-daemon.sh start namenode
3.4. 启动HDFS集群：start-dfs.sh
3.5. 启动yarn：start-yarn.sh
3.6. 手动启动resourcemanager：yarn-daemon.sh start resourcemanager
4. 图1-4启动服务如下：在3的基础上，
无需启动其他服务，直接在本虚拟机上输入hive进入sql命令窗口即可
5. 图1-5启动服务如下：在3的基础上，
5.1. 在note003启动hive服务端程序：hive --service metastore
5.2 .在note004输入hive进入sql命令窗口。
6. 图1-6启动服务如下：在3的基础上
6.1. 启动HBase：start-hbase.sh
七：各种集群分布情况详情说明：
1. hdfs伪分布式搭建在node001一台虚拟机上，不做解释。
2. hdfs完全分布式分布式如图1-1所示：此时首次实现了namenode有主有备和datanode各个节点的负载均衡。
3. hdfs高可用（HA）分布式如图1-2所示：主要是对namenode进行高可用，因此使用JNN小集群，客户端发送来的数据统一有JNN管理元数据信息，然后在往两个namenode中进行分发。由于两个NN数据完全一样，因此一旦主Active NN宕机，我们就可以启动Standby NN。但是此时还不是自动化管理。因此引入了zookeep与zkfc。两个zkfc进程对两个NN进行监控，并把健康状态反馈给zookeep集群。
4. hdfs高可用+yarn集群如图1-3所示：mapreduce阶段的集群配置包括ResourceManager
和NodeManager 。此配置都是建立在yarn上面进行资源管理。读取HDFS中各个datanode节点的文件，每一行解析成一个<k,v>，最终将解析结果进行合并计算后返回给客户端。此时已完成了对数据分析的整个过程。
5. 由于mapreduce编程过程中需要重写map方法、reduce方法等众多方法，不适合非编程人员使用，因此引入了hive数据仓库，如图1-4所示：首先引入了单用户模式，安装mysql数据库和hive安装包后，就能进入hive窗口输入hql语句进行查询了，元数据存储在mysql数据库中。执行hql语句最后由hive数据仓库去做重写map方法和reduce方法的事情。
6. 单用户模式只能登陆一个客户端，因此引入了多用户模式，如图1-5所示：多用户模式中出现了客户端和服务器的概念。即多个客户端（安装mysql数据库）将请求（hql语句）会先发送到中间服务器（此服务器安装hive数据仓库）。中间服务器存放元数据信息，然后在由中间服务器通过元数据去hadoop集群中找到对应的节点服务器后自己执行mapreduce过程对数据进行分析。
7. Hdfs是将文件分布在各个节点中，因此引入hbase对文件中的数据进行持久化操作。Hbase将生成表（主键、版本、列族、列名、列值），与此同时产生hbase中的文件。
Hbase伪分布式集群配置如图1-6所示：由于是在此linux一台虚拟机上面并非集群，因此就不需要namenode与datanode了。由于配置文件中默认使用了自带的zookeep，因此也无序配置zookeep了。好像jps查看服务的时候中只需有个hmaster服务就可以了。
选node001作为hmaster的原因是此虚拟机无zookeep，让node001使用系统默认的zookeep就可以了。
8. Hbase完全分布式配置如图1-7，hmaster作为负载均衡器的主节点（如同namenode），backup- hamster作为备用节点，由于有zookeep的存在，此两个节点共同控制集群的高可用（注意：这里在配置文件里已经指明哪台是主节点哪台是从节点了）。Regionserver作为从节点（如同datanode）。
在配置的过程中，把hadoop的核心配置文件hdfs-site.xml拷贝到了hbase的配置目录下：home/hbase-0.98.12.1-hadoop2/conf。这样做的目的是因为hbase需要hdfs文件系统的支持、
9. 在项目练习过程中，客户端java代码传过来的数据的过程如下：web端发送请求à请求到达nginx服务器à请求日志保存到此nginx服务器的日志文件中àflume工具监控日志文件，发现日志文件中有输出的时候就接收日志文件并传给hdfs文件系统àhdfs文件系统中编写map放进行ETL数据清洗à清洗好的数据保存到hbase数据库中,此时保存了一份完整的数据à进入mapreduce进行数据分析à把分析结果传递给mysql数据库à使用web系统展示页面
如图1-8：由于flume工具需要接收nginx服务器使用tail传过来的数据，因此要求flume的安装与nginx的安装要在一台服务器。
******************以上是自己分布式集群的分布情况和常用命令*********************
*********************以下是自己对大数据常见知识的总结**************************
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第一、四种软件安装方式
1. 编译安装：需要人为安装与此软件相关的软件
(0).先准备yum源，可以是阿里的，可以是本地的（光盘）：mount /dev/cdrom /mnt
(1).上传源码(home/tools/路径)包并解压protobuf-2.5.0.tar.gz：(tar表示是个tar包，gz表示是个压缩包)解压到压缩包所在的当前目录：tar zxvf protobuf-2.5.0.tar.gz
解压目录为home/tools/protobuf-2.5.0。此目录下面有个configure目录和Makefile目录
(2).下载依赖包（执行命令后会下载并安装依赖包），下载的是一组:yum groupinstall Development tools –y
查询： yum groiplist、 yum groipinfo。依赖包安装好之后就有makefile目录了。
(3).预编译：预编译的目的是检查是否有错误，(找到当前目录/home/tools/protobuf-2.5.0下面的configer)执行 ./configure
(4).编译 (找的是makefile目录）:make(如果编译完成之后就进行安make && make install )
(5).安装：make install 。安装成功后，之前的解压目录就没用了。
(6).查看安装目录：whereis protoc----输出/usr/local/bin/protoc
2.rpm安装：一般的安装都会装在这里，使用迷你光盘的
(1).自己先用xftp上传安装软件如jdk，然后使用rmp命令进行安装
(2)找到jdk安装包路径并执行：rmp -ivh jdk-7u67-linux-x64.rmp。执行之后默认安装到了user/java/jdk1.7.0下面了。
(3) -i是安装的意思，vh可以看安装过程。后面跟着jdk文件
3. tar包直接解压安装：
(1）yum不需要人的干预了，直接把相关软件一起下载了
(2)在windows中找个软件，直接解压使用：tar zxfv hbase-0.98.12.1-hadoop-bin.tar.gz -C /home ，会在home下产生一个hbase文件夹，此文件夹里有个bin目录里面放的都是可执行文件，例如：hbase-daemon.sh,start-hbase.sh,stop-hbase.sh.hbase等
4.yum安装：（使用3个多G的大光盘，解决缺包问题）
(1).yum install ipvsadm –y
第二：3种mapreduce运行方式：
第三：hdfs工作流程（block、）
第四： mapreduce工作流程(关键词：split,map, combiner,shuffi,reduce, partitioner,kv,kvp)
第五：：为什么引入hive数据仓库，hive的工作流程。
第六：为什么引入hbase非关系型数据库，hbase的工作流程。
第七：hbase与关系型数据库的差异
第十一： hive优化
第十二：hbase优化、
第十二：常见shel命令l
第十三：hive中常见hql命令
第14：yum源安装本地的，而非阿里的。
第十五：spark运行模式和步骤
第十六：spark与mapreduce的区别
第十七：
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【实验一Hadoop大数据集群搭建】是一门针对大数据导论课程的实践操作，旨在让学生掌握如何在Ubuntu或CentOS操作系统上构建Hadoop集群。实验详细分解了五个主要步骤，涵盖了虚拟机配置、Hadoop和JDK的安装、集群克隆...
最简单的Hadoop+Spark大数据集群搭建方法，看这一篇就够啦，给出一个完全分布式hadoop+spark集群搭建完整文档，从环境准备（包括机器名，ip映射步骤，ssh免密，Java等）开始，包括zookeeper,hadoop,hive,spark，...
大数据集群搭建环境准备 虚拟机安装和linux教程 linux基础操作 共25页.pptx
大数据集群搭建环境准备 虚拟机安装和linux教程 第4步-克隆虚拟机 共3页.pdf
大数据集群搭建环境准备 虚拟机安装和linux教程 第3步linux安装jdk 共4页.pdf
大数据集群搭建环境准备 虚拟机安装和linux教程 第1步VMware安装CentOS6.4 共33页.pdf
大数据集群搭建环境准备 虚拟机安装和linux教程 第2步Linux基础环境配置&xsehll安装 共6页.pdf
综上所述，搭建一个完整的CM_CDH大数据集群是一项复杂的工作，涉及多个组件的配置和集成。理解每个组件的功能和相互依赖关系是成功搭建的关键，同时，解决搭建过程中遇到的问题也是提升运维能力的重要环节。
⼤数据集群搭建 ⼤数据集群搭建 1、virtualbox 1、关闭虚拟机选择第⼀个休眠，会记录各种进程的状态。如果直接关掉虚拟机会关闭各种进程，导致环境崩溃。 2、Centos7 1、修改⽹络 ⽹卡桥接，配置主机和虚拟机相互...
根据自己日常学习大数据hadoop集群搭建总结的基本环境的安装过程总结的较为详细操作步骤和相关步骤说明，可供初学者下载参考。
大数据组件安装和部署手册
### 搭建一个大数据集群的关键知识点 #### 一、基础环境配置 ##### 1. 网络配置 - **动态分配IP**：适用于测试环境或临时搭建。 - `TYPE=Ethernet`：指定网卡类型为以太网。 - `PROXY_METHOD=none`：禁用代理...
全套大数据安装手册，在虚拟化上搭建hadoop集群、安装ambari、集群环境说明、安装CENTOS操作系统
【大数据技术基础实验报告-Linux环境下hadoop集群的搭建与基本配置】 实验主要涉及了大数据技术中的基础概念，包括Linux操作系统、Java环境、SSH服务、Hadoop集群的搭建与配置。以下是具体步骤和知识点的详细解释：...
完全从0到1.从虚拟机搭建开始到集群参数配置，一步一步超级详细，无经验也可搭建。本文档采用完全离线方式搭建，搭建过程轻松，清晰。