大数据：平台搭建（hadoop+spark+zeppelin）_zepplin部署

Zeppelin是一个开源的Apache的孵化项目. 它是一款基本web的notebook工具，支持交互式数据分析。通过插件的方式接入各种解释器（interpreter），使得用户能够以特定的语言或数据处理后端来完成交互式查询，并快速实现数据可视化。
Zeppelin:数据进行查询分析并生成报表
Spark: 给Zeppelin提供后台数据引擎，基于RDD（弹性分布式数据集）的一种计算模型，可以分布式处理大量极数据的，将大量集数据先拆分，分别进行计算，然后再将计算后的结果进行合并。
 

一、环境准备

1. 卸载并安装JDK

由于CentOS默认安装的是OpenJDK，不满足我们的要求，所以需要我们先卸载，再重新安装上Oracle版本的JDK。
1.1. 查询java版本：rpm -qa|grep java
1.2. 卸载openjdk：yum -y remove java-xxx-openjdk-xxx
Oracle版本的JDK下载地址：https://download.oracle.com/otn/java/jdk/8u311-b11/4d5417147a92418ea8b615e228bb6935/jdk-8u311-linux-x64.rpm

 rpm 安装jdk

rpm -ivh jdk-8u311-linux-x64.rpm

查看安装版本

 添加至环境变量

vim /etc/profile
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_311-amd64
export JAVA_BIN=/usr/java/jdk1.8.0_311-amd64/bin
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/jre/lib/rt.jar
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
# 保存退出，执行以下命令使环境变量立即生效
source /etc/profile

2. 更改hostname

192.168.0.61
hostnamectl set-hostname master
192.168.0.64
hostnamectl set-hostname slave01
192.168.0.65
hostnamectl set-hostname slave02
 
# 配置hosts(IP和主机名映射)
vim /etc/hosts
192.168.0.61 master
192.168.0.64 slave01
192.168.0.65 slave02

3.同步时间

ntpdate cn.pool.ntp.org

4. 关闭防火墙和selinux

vi /etc/selinux/config
将SELINUX=enforcing改为SELINUX=disabled
设置后需要重启才能生效
 
systemctl stop firewalld
systemctl disable firewalld

5. scala安装()

下载Scala3-3.1.0包

tar -zxf scala3-3.1.0.tar.gz -C /usr/local/
mv scala3-3.1.0 scala3

vim /etc/profile
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:/usr/local/scala3/bin
# 保存退出，执行以下命令使环境变量立即生效
source /etc/profile

查看是否安装成功

 

6. 创建hadoop用户

useradd hadoop
passwd hadoop

切换用户hadoop
su hadoop

7. 配置ssh无密钥证书

ssh-keygen -t rsa
ssh-copy-id -i /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub master
ssh-copy-id -i /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub slave01
ssh-copy-id -i /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub slave02

以上步骤在每个虚拟机都要执行

二、Hadoop安装部署

 hadoop下载

Index of /hadoop/common/hadoop-3.3.1
https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.3.1/hadoop-3.3.1.tar.gz

解压安装包

tar -zxf hadoop-3.3.1.tar.gz -C /data/java-service/
cd /data/java-service/
mv hadoop-3.3.1/ hadoop
cd hadoop
# 创建dfs相关目录
mkdir -p dfs/name
mkdir -p dfs/data
mkdir -p dfs/namesecondary

配置环境变量

vim /etc/profile
# hadoop
export HADOOP_HOME=/data/java-service/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
# 保存退出，执行以下命令使环境变量立即生效
source /etc/profile

进入hadoop配置文件目录开始进行参数配置

1. 修改配置文件core-site.xml

cp core-site.xml core-site.xml.cp

详细参数请参考: https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-project-dist/hadoop-common/core-default.xml
<configuration></configuration>中增加如下内容
vim core-site.xml

    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
        <description>NameNode URI.</description>
    </property>
    <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131072</value>
        <description>Size of read/write buffer used inSequenceFiles.</description>
    </property>

2. 修改配置文件hdfs-site.xml

cp hdfs-site.xml hdfs-site.xml.cp
详细参数请参考: http://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/hdfs-default.xml
<configuration></configuration>中增加如下内容
vim hdfs-site.xml

<property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>master:50070</value>
    <description>The secondary namenode http server address andport.</description>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>file:///data/java-service/hadoop/dfs/name</value>
    <description>Path on the local filesystem where the NameNodestores the namespace and transactions logs persistently.</description>
</property>
<property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file:///data/java-service/hadoop/dfs/data</value>
    <description>Comma separated list of paths on the local filesystemof a DataNode where it should store its blocks.</description>
</property>
<property>
    <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
    <value>file:///data/java-service/hadoop/dfs/namesecondary</value>
    <description>Determines where on the local filesystem the DFSsecondary name node should store the temporary images to merge. If this is acomma-delimited list of directories then the image is replicated in all of thedirectories for redundancy.</description>
</property>
<property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>2</value>
</property>

3. 修改配置文件mapred-site.xml

cp mapred-site.xml mapred-site.xml.cp
详细参数请参考：https://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml
<configuration></configuration>中增加如下内容

 vim mapred-site.xml

<property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
    <description>Theruntime framework for executing MapReduce jobs. Can be one of local, classic oryarn.</description>
</property>
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>master:10020</value>
    <description>MapReduce JobHistoryServer IPC host:port</description>
</property>
 
<property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>master:19888</value>
    <description>MapReduce JobHistoryServer Web UI host:port</description>
</property>

4. 修改配置文件yarn-site.xml

cp yarn-site.xml yarn-site.xml.cp
默认配置链接：http://hadoop.apache.org/docs/r3.3.1/hadoop-yarn/hadoop-yarn-common/yarn-default.xml
<configuration></configuration>中增加如下内容

 vim yarn-site.xml

<property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>master</value>
    <description>The hostname of theRM.</description>
</property>
<property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
    <description>Shuffle service that needs to be set for Map Reduceapplications.</description>
</property>

5. vim hadoop-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_311-amd64

6. vim workers

slave01
slave02

7. 更改日志写入权限

chown hadoop:hadoop -R /data/java-service/hadoop/logs/

8. 复制hadoop目录到两个Slave节点

scp -r /data/java-service/hadoop root@slave01:/data/java-service/
scp -r /data/java-service/hadoop root@slave02:/data/java-service/

两个节点也需要配置环境变量 /etc/profile
 

报错信息

1. ERROR: Cannot set priority of namenode process

1. Does not contain a valid host:port authority

修复：经调查结果是由于主机的hostname不合法，修改为不包含着‘.’ '/' '_'等非法字符。

2.Directory /data/java-service/hadoop/dfs/name is in an inconsistent state

权限问题 chown -R hadoop:hadoop /data/java-service/hadoop/dfs

3. <hostname>:9000 failed on connection exception: java.net.ConnectException: 拒绝连接

查看 ./logs/hadoop-hadoop-secondarynamenode-master.log

4. JAVA.IO.IOEXCEPTION: NAMENODE IS NOT FORMATTED

 解决：

需要删除 /hadoop安装目录/dfs/ 下文件之后重新初始化

/hadoop安装目录/bin/hdfs namenode -format

5. 运行时发现master没有运行DataNode

./sbin/hadoop-daemon.sh start datanode

报错调试查找的相关资料：

ubuntu 18.04配置Hadoop 3.1.1些许问题记录_ygd11的专栏-CSDN博客

hadoop脚本启动时，错误： ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Exception in secureMain_蚂蚁拾贝的博客-CSDN博客

hadoop错误：Does not contain a valid host:port authority - 大墨垂杨 - 博客园

Hadoop集群启动NameNode错误 JAVA.IO.IOEXCEPTION: NAMENODE IS NOT FORMATTED_fa124607857的博客-CSDN博客

Hadoop分别启动namenode,datanode,secondarynamenode等服务_大黑牛的博客-CSDN博客_启动namenode

 网页界面

一旦 Hadoop 集群启动并运行，请检查组件的 web-ui，如下所述：

三、Spark安装部署

1. 解压并重命名目录
解压到指定目录: tar zxf spark-3.2.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /data/java-service/
重命名目录: mv spark-3.2.0-bin-hadoop3.2 spark 

2. 修改配置文件
2.1 环境变量
vim /etc/profie

# spark
export SPARK_HOME=/data/java-service/spark
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin

2.2 spark-env.sh
cd conf
复制模板文件生成新文件: cp spark-env.sh.template spark-env.sh
vim spark-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_311-amd64
export SPARK_MASTER_IP=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_WORKER_CORES=1
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=900M

2.3 workers
复制模板文件并生成新文件：cp workers.template workers
vim workers

localhost
master
slave01
slave02

3.将配置好的spark文件复制到workerN节点

scp -r /data/java-service/spark hadoop@slave01:/data/java-service/spark
scp -r /data/java-service/spark hadoop@slave02:/data/java-service/spark

修改/etc/profile，增加spark相关的配置，如Master节点一样

4.启动

/data/java-service/spark/sbin/start-all.sh

启动验证Spark集群
通过web网页访问：http://master:8080，可以查看到节点信息。 

监控:
每个驱动程序都有一个 Web UI，通常在端口 4040 上，显示有关正在运行的任务、执行程序和存储使用情况的信息。只需http://<driver-node>:4040在 Web 浏览器中访问此 UI

四、Zeppelin安装部署

下载地址：http://zeppelin.apache.org/download.html

1. 解压并重命名目录
解压到指定目录：

tar -zxf zeppelin-0.10.0-bin-all.tgz -C /data/java-service/
# 重命名文件目录：
mv zeppelin-0.10.0-bin-all/ zeppelin

2. 修改配置文件
2.1 conf/zeppelin-env.sh

cd /data/java-service/zeppelin/conf
cp zeppelin-env.sh.template zeppelin-env.sh

vim zeppelin-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_311-amd64
export ZEPPELIN_ADDR=192.168.0.61
export ZEPPELIN_PORT=9090

启动：

./bin/zeppelin-daemon.sh start
./bin/zeppelin-daemon.sh stop

访问： 192.168.0.61:9090 

配置jdbc:

配置连接mysql: (需要选择mysql-connector) 

mysql-connector下载地址：https://mvnrepository.com/artifact/mysql/mysql-connector-java

 ​​​

创建note 测试使用mysql

%jdbc select id from noveltells_net.n_permission limit 10

初次搭建完成导入大量数据后请求 zeppelin 会出现报错：org.apache.spark.SparkException: Job aborted due to stage failure: Task 4 in stage 4.0 failed 1 times, most recent failure

问题在于：
大量的小文件会影响Hadoop集群管理或者Spark在处理数据时的稳定性：
1.Spark SQL写Hive或者直接写入HDFS，过多的小文件会对NameNode内存管理等产生巨大的压力，会影响整个集群的稳定运行
2.容易导致task数过多，如果超过参数spark.driver.maxResultSize的配置（默认1g），会抛出类似如下的异常，影响任务的处理

简单粗暴的解决办法：可以通过调大spark.driver.maxResultSize的默认配置来解决问题

 参考：Spark SQL 小文件问题产生原因分析以及处理方案 - 知乎

五、启动总结

hadoop 启动：

su hadoop
cd sbin
start-all.sh
./hadoop-daemon.sh start datanode # 启动namenode
 
jps # 查看启动项

spark启动

/data/java-service/spark/sbin/start-all.sh

zeppelin启动

./bin/zeppelin-daemon.sh start
./bin/zeppelin-daemon.sh stop

常用hdfs 命令：

#创建目录
hadoop fs -mkdir <hdfs path>  --只能一级一级的建目录，父目录不存在的话使用这个命令会报错
hadoop fs -mkdir -p <hdfs path>   --所创建的目录如果父目录不存在就创建该父目录
#目录或文件是否存在
hdfs dfs -test -e <hdfs path>
#删除文件
hdfs dfs -rm <hdfs file>
#删除目录
hdfs dfs -rmr <hdfs path>
#增加数据
hdfs dfs -put <local file> <hdfs file>  --hdfs file的父目录一定要存在，否则命令不会执行

六、zeppelin 查询mysql遇到的问题：

java.sql.SQLException: GC overhead limit exceeded
at com.mysql.cj.jdbc.exceptions.SQLError.createSQlException(SQLError.java:129)

此问题是 zeppelin内置的spark请求超出了 GC 开销限制，可以通过logs/zeppelin-interpreter-spark.log 查看具体的报错信息，通过spark.driver.memory在 zeppelin gui 中设置来增加驱动程序的可用内存

验证是否生效：

ps -ef | grep zeppelin 查看spark.executor.memory，spark.driver.memory