大数据集群:hadoop3.3.6,spark,hbase,zookeeper_hbase-2.5.8-hadoop3-bin

最近工作需要使用大数据集群，所有搭建了一套大数据集群：hadoop3.3.6，spark-3.3.3-bin-hadoop3，hbase-2.5.5-hadoop3-bin，apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz和mongo集群，下面详细编写步骤：

准备三台阿里云服务器

设置修改hosts

# 所有节点都修改 hosts
vim /etc/hosts
192.168.1.117 node0
192.168.1.118 node1
192.168.1.120 node2
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1、安装jdk

下载Linux版本jdk

tar -zxvf jdk-8u351-linux-x64.tar.gz -C /usr/local
vim /etc/profile  
export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_351
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tool.jar
wq!
source /etc/profile
java -version  
出现下面情况就是安装好Java环境
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2、安装scala

下载scala

tar -zxvf scala-2.13.10.tgz -C /usr/local

export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.13.10
export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH
 
wq!
source /etc/profile
scala 
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3、新建用户

user add hadoop
passwd hadoop

4、切换到hadoop用户，配置免密

每台机器：
（1）ssh-keygen 然后四个回车
（2）ssh-copy-id 复制 到另外2台

5、安装hadoop

NameNode 和 SecondaryNameNode 不要安装在同一台服务器
ResourceManager 也很消耗内存，不要和 NameNode、SecondaryNameNode 配置在
同一台机器上。

hadoop解压到 /data/hadoop-3.3.6
配置： 修改 /data/hadoop-3.3.6/etc/hadoop 目录中的几个配置文件
hadoop-env.sh、yarn-env.sh文件
改动一处，设置JAVA_HOME路径

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_351
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core-site.xml 文件

<configuration>
 <!-- 指定 NameNode 的地址 -->
 <property>
 <name>fs.defaultFS</name>
 <value>hdfs://node0:9000</value>
 </property>
 <!-- 指定 hadoop 数据的存储目录 -->
 <property>
 <name>hadoop.tmp.dir</name>
 <value>/data/hadoop-3.3.6/data</value>
 </property>
</configuration>
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hdfs-site.xml文件

<configuration>
<!-- nn 外部访问地址-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>node0:9870</value>
    </property>
    <!-- 2nn 外部访问地址-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>node2:9868</value>
    </property>
</configuration>
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mapred-site.xml文件

<configuration>
<property>
 <name>mapreduce.framework.name</name>
 <value>yarn</value>
 </property>
 <!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
 <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
 <value>node0:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器 web 端地址 -->
<property>
 <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
 <value>node2:19888</value>
</property>

</configuration>
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yarn-site.xml文件

<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
 <property>
 <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
 <value>mapreduce_shuffle</value>
 </property>
 <!-- 指定 ResourceManager 的地址-->
 <property>
 <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
 <value>gis192</value>
 </property>
 <!-- 环境变量的继承 -->
 <property>
 <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>

<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
 </property>

<!-- 开启日志聚集功能 -->
<property>
 <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
 <value>true</value>
</property>
<!-- 设置日志聚集服务器地址 -->
<property>
 <name>yarn.log.server.url</name>
 <value>http://node0:19888/jobhistory/logs</value>
</property>
<!-- 设置日志保留时间为 7 天 -->
<property>
 <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
 <value>604800</value>
</property>
</configuration>
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workers

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配置环境变量

vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/data/app/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
:wq!
source /etc/profile
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向各节点拷贝配置好的hadoop
使用scp命令拷贝即可
scp –r /data/hadoop-3.3.6 hadoop@node1:/data
scp –r /data/hadoop-3.3.6 hadoop@node2:/data
初始化HDFS文件系统

hdfs namenode -format
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启动HDFS、YARN

# 全部启动
./start-all.sh
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Web 端查看 HDFS 的 NameNode
（a）浏览器中输入：http://node0:9870

（b）查看 HDFS 上存储的数据信息
（5）Web 端查看 YARN 的 ResourceManager
（a）浏览器中输入：http://node1:8088
（b）查看 YARN 上运行的 Job 信息

6、安装zookeeper集群

下载linux版本3.7.1

tar -zxvf apache-zookeeper-3.7.1-bin.tar.gz  -C /data/
mv  apache-zookeeper-3.7.1-bin ./zookeeper
cd /data/zookeeper/conf
 cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
 //修改 zoo.cfg 配置文件，将 dataDir=/data/zookeeper/data 修改为指定的data目录
 
 vim zoo.cfg
 
dataDir=/data/zookeeper/data

server.5=node0:2888:3888
server.6=node1:2888:3888
server.7=node2:2888:3888



scp /data/zookeeper hadoop@node1:/data/
scp /data/zookeeper hadoop@node2:/data/
cd /data/zookeeper/data

vim myid
myid 为 5,6,7

启动
bin/zkServer.sh start

查看状态
bin/zkServer.sh status

bin/zkCli.sh
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7、spark 配置

下载spark

tar -zxvf spark-3.3.3-bin-hadoop3.tgz -C /data/
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配置 /data/spark-3.3.3-bin-hadoop3/conf目录下
spark-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_351
export SCALA_HOME=/usr/local/scala-2.13.10
export SPARK_MASTER_HOST=node0
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export HADOOP_CONF_DIR=/data/hadoop-3.3.6/etc/hadoop
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works

node0
node1
node2
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spark-defaults.conf

spark.master    yarn
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将项目传送两个节点

scp /data/spark-3.3.1-bin-hadoop2hadoop@node1:/data/
scp /data/spark-3.3.1-bin-hadoop2hadoop@node2:/data/
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8、Hbase 配置

下载hbase2.5.5-hadoop3.x

hbase-2.5.5-hadoop3-bin.tar.gz
tar -zxvf hbase-2.5.5-hadoop3-bin.tar.gz -C /data/
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修改配置文件
hbase-env.sh

export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_351
export HBASE_MANAGES_ZK=false
export HBASE_LOG_DIR=/data/hbase-2.5.5-hadoop3/logs
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regionservers

node0
node1
node2
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backup-master

node0
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hbase-site.xml

<configuration>
　　  <property>
        <!-- hbase存放数据目录 -->
        <name>hbase.rootdir</name>
        <!-- 端口要和Hadoop的fs.defaultFS端口一致-->
        <value>hdfs://node0:9000/hbase</value>
    </property>   
    <property>
        <!-- 是否分布式部署 -->
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <property>
        <!-- list of  zookooper -->
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>node0:2181,node1:2181,node2:2181</value>
    </property> 　　　
    <property>
        <!-- 临时文件路径，如果使用系统默认的tmp会被清除 -->
        <name>hbase.tmp.dir</name>
        <value>/data/hbase-2.5.5-hadoop3/tmp</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
    <property>
        <!-- ZK数据文件路径 -->
        <name>hbase.zoopkeeper.property.dataDir</name>
        <value>/data/zookeeper/data</value>
    </property>
</configuration>
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启动

cd /data/hbase-2.5.5-hadoop3-bin
bin/start-hbase.sh
使用shell测试
hbase shell
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9、mongo配置

mongodb的集群配置在前几天发布了下面是链接

https://blog.csdn.net/capatical/article/details/134284730

完毕！！！
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