0719-5.10.0-如何在RedHat7.2使用rpm安装CDH(无CM)

文档编写目的

在进行CDH集群安装部署的时候，官方提供了三种方式，parcels、packages以及tarball，官方推荐使用parcels的方式进行安装，这也是最常用的安装方式，通常我们使用CM图形化界面的操作方式来安装CDH集群，本文档将介绍的是官方提供的另一种安装方式，使用packages安装，即rpm包的方式进行CDH集群的安装，并且本次安装是使用没有CM的方式进行安装。

环境介绍：

·安装部署使用root用户进行操作

·安装的CDH版本为5.10.0

·服务器的操作系统为RedHat7.2

·安装不使用CM

·CDH集群安装在三个节点

安装前置准备

2.1服务器相关设置

安装CDH集群时需要做一些前置的准备，本次安装使用的环境已经做好前置准备，需要做的准备如下：

1.hosts以及hostname配置正确

2.服务器没有启用IPv6且配置了静态IP

3.禁用SELinux

4.关闭防火墙

5.设置swappiness为1

6.关闭透明大页面

7.配置NTP时钟同步

2.2 配置本地Yum源

1.在官网下载好需要的rpm包，地址如下：

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http://archive.cloudera.com/cdh5/redhat/7/x86_64/cdh/5.10.0/RPMS/

将上面所有的rpm包下载到服务器，如下：

在浏览器进行验证

2.执行createrepo命令

代码语言：javascript复制

createrepo .

3.创建repo文件

代码语言：javascript复制

[rpmrepo]
name = rpm_repo
baseurl = http://192.168.0.178/cdh_rpm/
enable = true
gpgcheck = false

4.执行yum命令，查看本地yum源是否配置成功

代码语言：javascript复制

yum clean all
yum repolist

上图可以看到，下载的rpm包制作的本地yum源成功

CDH组件安装

3.1 ZooKeeper

1.在所有节点安装Zookeeper

代码语言：javascript复制

yum install zookeepe

2.创建数据目录并修改属主

代码语言：javascript复制

mkdir -p /var/lib/zookeeper
chown -R zookeeper /var/lib/zookeeper

3.修改配置文件/etc/zookeeper/conf/zoo.cfg

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maxClientCnxns=60
tickTime=2000
initLimit=10
syncLimit=5
dataDir=/var/lib/zookeeper
clientPort=2181
dataLogDir=/var/lib/zookeeper
minSessionTimeout=4000
maxSessionTimeout=40000
server.1=cdh178.macro.com:3181:4181
server.2=cdh177.macro.com:3181:4181
server.3=cdh176.macro.com:3181:4181

保存修改并同步到所有节点

4.所有节点创建myid文件并修改属主

5.所有节点启动Zookeeper

代码语言：javascript复制

/usr/lib/zookeeper/bin/zkServer.sh start

查看所有节点启动状态，三个节点均启动成功

代码语言：javascript复制

/usr/lib/zookeeper/bin/zkServer.sh status

至此Zookeeper安装完成

3.2 HDFS

1.在所有节点安装HDFS必需的包，由于只有三个节点，所以三个节点都安装DataNode

代码语言：javascript复制

yum -y install hadoop hadoop-hdfs hadoop-client hadoop-doc hadoop-debuginfo hadoop-hdfs-datanode

2.在一个节点安装NameNode以及SecondaryNameNode

代码语言：javascript复制

yum -y install hadoop-hdfs-namenode hadoop-hdfs-secondarynamenode

3.创建数据目录并修改属主和权限

所有节点创建DataNode的目录

代码语言：javascript复制

mkdir -p /data0/dfs/dn
chown -R hdfs:hadoop /data0/dfs/dn
chmod 700 /data0/dfs/dn

NameNode和SecondaryNameNode节点创建数据目录

代码语言：javascript复制

mkdir -p /data0/dfs/nn
chown -R hdfs:hadoop /data0/dfs/nn
chmod 700 /data0/dfs/nn
mkdir -p /data0/dfs/snn
chown -R hdfs:hadoop /data0/dfs/snn
chmod 700 /data0/dfs/snn

4.修改配置文件

/etc/hadoop/conf/core-site.xml

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<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://cdh178.macro.com:8020</value>
  </property>
  <property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>1</value>
  </property>
  <property>
    <name>io.compression.codecs</name>
    <value>org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,org.apache.hadoop.io.compress.DeflateCodec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec</value>
  </property>
</configuration>

/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml

代码语言：javascript复制

<configuration>
  <property>
     <name>dfs.namenode.name.dir</name>
     <value>file:///data0/dfs/nn</value>
  </property>
  <property>
     <name>dfs.datanode.data.dir</name>
     <value>file:///data0/dfs/dn</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.servicerpc-address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8022</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.https.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:9871</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.secondary.http.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:50090</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.https.port</name>
    <value>9871</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.http-address</name>
    <value>cdh178.macro.com:9870</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.blocksize</name>
    <value>134217728</value>
  </property>
  <property>
     <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
     <value>file:///data0/dfs/snn</value>
  </property>
</configuration>

5.将修改的配置文件保存并同步到所有节点

6.格式化NameNode

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hdfs namenode -format

7.在所有节点运行命令启动HDFS

代码语言：javascript复制

systemctl start hadoop-hdfs-namenode
systemctl start hadoop-hdfs-secondarynamenode
systemctl start hadoop-hdfs-datanode
systemctl status hadoop-hdfs-namenode
systemctl status hadoop-hdfs-secondarynamenode
systemctl status hadoop-hdfs-datanode

8.创建/tmp临时目录，并设置目录权限，然后使用hadoop命令查看创建的目录成功

代码语言：javascript复制

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /tmp
sudo -u hdfs hadoop fs -chmod -R 1777 /tmp

9.访问NameNode的Web UI

至此HDFS安装完成

3.3 Yarn

1.安装Yarn的包，在一个节点安装ResourceManager和JobHistory Server，另外两个节点安装NodeManager

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yum -y install hadoop-yarn hadoop-yarn-resourcemanager hadoop-mapreduce-historyserver hadoop-yarn-proxyserver hadoop-mapreduce

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yum -y install hadoop-yarn hadoop-yarn-nodemanager hadoop-mapreduce

2.创建目录并修改属主和权限

在所有节点创建本地目录

代码语言：javascript复制

mkdir -p /data0/yarn/nm
chown yarn:hadoop /data0/yarn/nm
mkdir -p /data0/yarn/container-logs
chown yarn:hadoop /data0/yarn/container-logs

在HDFS上创建logs目录

代码语言：javascript复制

sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir /tmp/logs
sudo -u hdfs hdfs dfs -chown mapred:hadoop /tmp/logs
sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 1777 /tmp/logs

在HDFS上创建/user/history目录

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sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir -p /user
sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 777 /user
sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir -p /user/history
sudo -u hdfs hdfs dfs -chown mapred:hadoop /user/history
sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 1777 /user/history
sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir -p /user/history/done
sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir -p /user/history/done_intermediate
sudo -u hdfs hdfs dfs -chown -R mapred:hadoop /user/history
sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 771 /user/history/done
sudo -u hdfs hdfs dfs -chmod 1777 /user/history/done_intermediate

3.修改配置文件

/etc/hadoop/conf/yarn-site.xml

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<configuration>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
    <value>file:///data0/yarn/nm</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
    <value>file:///data0/yarn/container-logs</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
    <value>/tmp/logs</value>
  </property>
  <property>
     <name>yarn.application.classpath</name>
     <value>$HADOOP_CONF_DIR,$HADOOP_COMMON_HOME/*,$HADOOP_COMMON_HOME/lib/*,$HADOOP_HDFS_HOME/*,$HADOOP_HDFS_HOME/lib/*,$HADOOP_MAPRED_HOME/*,$HADOOP_MAPRED_HOME/lib/*,$HADOOP_YARN_HOME/*,$HADOOP_YARN_HOME/lib/*</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8032</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8033</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8030</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8031</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8088</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.https.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8090</value>
  </property>
</configuration>

/etc/hadoop/conf/mapred-site.xml

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<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:10020</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:19888</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.https.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:19890</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.admin.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:10033</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.app.mapreduce.am.staging-dir</name>
    <value>/user</value>
  </property>
</configuration>

/etc/hadoop/conf/core-site.xml，下面只贴出修改的部分配置

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<property>
    <name>hadoop.proxyuser.mapred.groups</name>
    <value>*</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.proxyuser.mapred.hosts</name>
    <value>*</value>
  </property>

4.将配置文件保存后同步到所有节点

5.启动Yarn服务

在JobHistoryServer节点上启动mapred-historyserver

代码语言：javascript复制

/etc/init.d/hadoop-mapreduce-historyserver start

在RM节点启动ResourceManager

代码语言：javascript复制

systemctl start hadoop-yarn-resourcemanager
systemctl status hadoop-yarn-resourcemanager

在NM节点启动NodeManager

代码语言：javascript复制

systemctl start hadoop-yarn-nodemanager
systemctl status hadoop-yarn-nodemanager

6.访问Yarn服务的Web UI

Yarn的管理页面

JobHistory的管理页面

查看在线的节点

7.运行MR示例程序

使用root用户运行示例程序，所以要先创建root用户的目录

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sudo -u hdfs hdfs dfs -mkdir /user/root
sudo -u hdfs hdfs dfs -chown root:root /user/root

运行MR示例程序，运行成功

代码语言：javascript复制

hadoop jar /usr/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar pi 5 5

至此Yarn服务安装完成

3.4 Spark

1.安装Spark所需的包

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yum install spark-core spark-master spark-worker spark-history-server spark-python

2.创建目录并修改属主和权限

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sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/spark
sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/spark/applicationHistory
sudo -u hdfs hadoop fs -chown -R spark:spark /user/spark
sudo -u hdfs hadoop fs -chmod 1777 /user/spark/applicationHistory

3.修改配置文件/etc/spark/conf/spark-defaults.conf

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spark.eventLog.enabled=true
spark.eventLog.dir=hdfs://cdh178.macro.com:8020/user/spark/applicationHistory
spark.yarn.historyServer.address=http://cdh178.macro.com:18088

4.启动spark-history-server

代码语言：javascript复制

systemctl start spark-history-server
systemctl status spark-history-server

访问Web UI

5.修改配置文件并同步到所有节点

6.启动Spark

在Master节点启动spark-master

代码语言：javascript复制

systemctl start spark-master
systemctl status spark-master

在所有节点启动spark-worker

代码语言：javascript复制

systemctl start spark-worker
systemctl status spark-worker

7.测试Spark使用

至此Spark安装完成

3.5 Hive

1.安装Hive服务之前，先安装元数据库MySQL并创建好服务需要的库和用户如下

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create database metastore default character set utf8;  
CREATE USER 'hive'@'%' IDENTIFIED BY 'password';   
GRANT ALL PRIVILEGES ON metastore.* TO 'hive'@'%';   
FLUSH PRIVILEGES;

2.安装Hive服务的包

在NameNode节点hive-metastore

代码语言：javascript复制

yum -y install hive-metastore

在所有节点安装其他所需的包

代码语言：javascript复制

yum -y install hive hive-server2 hive-jdbc hive-hbase

3.创建目录

在HDFS上创建目录并设置权限以及修改属主

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sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/hive
sudo -u hdfs hadoop fs -chown hive:hive /user/hive
sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/hive/warehouse
sudo -u hdfs hadoop fs -chmod 1777 /user/hive/warehouse
sudo -u hdfs hadoop fs -chown hive:hive /user/hive/warehouse

4.修改配置文件

/etc/hive/conf/hive-site.xml

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<configuration>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://cdh178.macro.com:3306/metastore?useUnicode=true&amp;characterEncoding=UTF-8</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>hive</value>
  </property>
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>password</value>
  </property>
  <property>
    <name>datanucleus.schema.autoCreateAll</name>
    <value>false</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>cdh178.macro.com:8031</value>
  </property>
  <property>
     <name>mapreduce.framework.name</name>
     <value>yarn</value>
    </property>
  <property>
    <name>hive.exec.reducers.max</name>
    <value>1099</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.schema.verification</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
    <value>/user/hive/warehouse</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.warehouse.subdir.inherit.perms</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.server.min.threads</name>
    <value>200</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.server.max.threads</name>
    <value>100000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.metastore.client.socket.timeout</name>
    <value>3600</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.support.concurrency</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.zookeeper.quorum</name>
    <value>cdh178.macro.com,cdh177.macro.com,cdh176.macro.com</value>
  </property>
  <property>
    <name>hive.zookeeper.client.port</name>
    <value>2181</value>
  </property>
</configuration>

/etc/hadoop/conf/core-site.xml，只贴出修改的部分

代码语言：javascript复制

<property>
  <name>hadoop.proxyuser.hive.hosts</name>
  <value>*</value>
</property>
<property>
  <name>hadoop.proxyuser.hive.groups</name>
  <value>*</value>
</property>

5.将配置文件同步到所有节点

6.将MySQL驱动包在Hive服务的lib目录下设置软链

7.启动Hive服务

启动hive-metastore

代码语言：javascript复制

systemctl start hive-metastore
systemctl status hive-metastore

启动hive-server2

代码语言：javascript复制

systemctl start hive-server2
systemctl status hive-server2

8.测试Hive服务是否正常

连接Hive，建表正常

插入数据正常

查询正常

至此Hive安装完成

3.6 Oozie

1.在MySQL中创建Oozie服务所需要的库和用户

代码语言：javascript复制

create database oozie default character set utf8;   
CREATE USER 'oozie'@'%' IDENTIFIED BY 'password';    
GRANT ALL PRIVILEGES ON oozie.* TO 'oozie'@'%';    
FLUSH PRIVILEGES;

2.安装Oozie的包

代码语言：javascript复制

yum -y install oozie oozie-client

3.配置Oozie

配置Oozie使用Yarn

代码语言：javascript复制

alternatives --set oozie-tomcat-deployment /etc/oozie/tomcat-conf.http

修改/etc/oozie/conf/oozie-site.xml配置文件

代码语言：javascript复制

 <property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.driver</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.url</name>
        <value>jdbc:mysql://cdh178.macro.com:3306/oozie</value>
    </property>
    <property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.username</name>
        <value>oozie</value>
    </property>
    <property>
        <name>oozie.service.JPAService.jdbc.password</name>
        <value>password</value>
    </property>

将MySQL驱动包在Oozie目录下生成软链

4.运行Oozie数据库工具

代码语言：javascript复制

sudo -u oozie /usr/lib/oozie/bin/ooziedb.sh create -run

5.配置Oozie的Web控制台

下载ExtJS library到服务器，地址如下：

代码语言：javascript复制

https://archive.cloudera.com/gplextras/misc/ext-2.2.zip

将下载的包解压到/var/lib/oozie

代码语言：javascript复制

unzip ext-2.2.zip -d /var/lib/oozie/

6.在HDFS中安装Oozie共享库

代码语言：javascript复制

sudo -u hdfs hadoop fs -mkdir /user/oozie
sudo -u hdfs hadoop fs -chown oozie:oozie /user/oozie
sudo oozie-setup sharelib create -fs hdfs://cdh178.macro.com:8020 -locallib /usr/lib/oozie/oozie-sharelib-yarn

7.启动Oozie Server

代码语言：javascript复制

systemctl start oozie
systemctl status oozie

8.访问Oozie服务的Web UI

至此Oozie服务安装完成

3.7 Impala

1.安装Impala的包

在一个节点上安装Impala Catalog Server和Impala StateStore

代码语言：javascript复制

yum -y install impala-state-store impala-catalog

在所有节点安装其他的包

代码语言：javascript复制

yum -y install impala impala-server

2.将Impala需要的配置文件拷贝到Impala的配置文件目录下

3.安装impala-shell

代码语言：javascript复制

yum -y install impala-shell

4.安装完Impala后需要的配置

修改/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml配置文件，启用块位置追踪和短路读取

代码语言：javascript复制

<property>
    <name>dfs.datanode.hdfs-blocks-metadata.enabled</name>
    <value>true</value>
</property> 
  <property>
    <name>dfs.client.read.shortcircuit</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.domain.socket.path</name>
    <value>/var/run/hdfs-sockets/dn</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.client.file-block-storage-locations.timeout.millis</name>
    <value>10000</value>
  </property>

将配置同步到所有节点

重启所有DataNode

将修改后的hdfs-site.xml复制到Impala的配置文件目录

5.启动Impala服务

启动Impala Catalog Server和Impala StateStore

代码语言：javascript复制

systemctl start impala-state-store
systemctl status impala-state-store
systemctl start impala-catalog
systemctl status impala-catalog

所有节点启动impala-server

代码语言：javascript复制

systemctl start impala-server
systemctl status impala-server

6.测试Impala使用

使用impala-shell连接Impala，进行查询操作成功

至此Impala安装完成

3.8 Hue

1.安装Hue的包

代码语言：javascript复制

yum -y install hue

2.为Hue配置CDH组件

·配置Hue访问HDFS

1）修改配置文件

/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml

代码语言：javascript复制

 <property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>

/etc/hadoop/conf/core-site.xml

代码语言：javascript复制

<property>
    <name>hadoop.proxyuser.hue.hosts</name>
    <value>*</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.proxyuser.hue.groups</name>
    <value>*</value>
  </property>

/etc/hue/conf/hue.ini

将修改的HDFS的配置文件同步到所有节点

2）重启HDFS服务

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systemctl restart hadoop-hdfs-namenode
systemctl restart hadoop-hdfs-secondarynamenode
systemctl restart hadoop-hdfs-datanode

·配置Hue集成Hive

修改配置文件/etc/hue/conf/hue.ini

3.创建Hue服务所需的数据库和用户

代码语言：javascript复制

create database hue default character set utf8;   
CREATE USER 'hue'@'%' IDENTIFIED BY 'password';    
GRANT ALL PRIVILEGES ON hue.* TO 'hue'@'%';    
FLUSH PRIVILEGES;

4.初始化数据库

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/usr/lib/hue/build/env/bin/hue syncdb
/usr/lib/hue/build/env/bin/hue migrate

5.启动Hue服务

代码语言：javascript复制

systemctl start hue
systemctl status hue

6.访问Hue服务的Web UI

在Hue中使用Hive

至此Hue服务安装完成

总结

1.使用无CM的方式以rpm包的形式安装CDH集群，所有的配置都需要手动进行，与使用CM安装的方式相比要复杂许多。

2.此安装方式需要下载相关的所有rpm包到服务器，然后制作本地的yum源进行安装。

3.在服务安装的过程中也需要注意顺序，需要最先安装Zookeeper。

4.在服务配置的过程中，由于配置文件都是手动配置，所以在服务启动出错时需要及时查看日志，排查错误。

xml 大数据 hadoop hive 专用宿主机

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