0基础搭建Hadoop大数据处理-环境-低调大师

0基础搭建Hadoop大数据处理-环境

2017-05-07 656

　　由于Hadoop需要运行在Linux环境中，而且是分布式的，因此个人学习只能装虚拟机，本文都以VMware Workstation为准，安装CentOS7，具体的安装此处不作过多介绍，只作需要用到的知识介绍。

　　VMware的安装，装好一个虚拟机后利用复制虚拟机的方式创建后面几个虚拟机，省时省力，需要注意的是需要修改每个虚拟机的IP与主机名。

　　所有虚拟机采用NAT模式上网，而且要保证与物理主机的IP互相能访问。

　　需要注意的几个问题。nat如果上网首先需要查看物理机（pc机）这个服务器已经启动。上网的原理：流量是走的物理网卡，但是它的ip,却是和物理机没有关系的。也就是说，无论你怎么更换网络环境，你的虚拟机都不需要做改变。这就是它的优点。

　　首先在安装VMware 之后，我们会看到多了两个网卡

　　这个如果经过网络配置的折磨，应该能找到着两个网卡：vmnet1和vmnet8，这里讲的是vmnet8。

　　重点看右侧第三图你会看到ip地址，这个ip地址，因个人而异，也就是说不同网络，不同环境，这个ip变化的概率是很大的。可能是192.168.0.1等等。这里也相当于我们编程的一个变量，这里是需要你根据你的环境来赋值的，建议vmnet1到vmnet8分别设置192.168.10.1到192.168.80.1，好作区分。

　　上面我们通过看到的虚拟机网卡的ip，为了避免混肴，上面的虚拟网卡和本地网络适配器处于同一界面。如下图

　　而下面则是在打开虚拟机之后，通过菜单弹出

　　弹出之后，我们在看一下虚拟机的（交换机）vmnet8.

　　可以看到vmnet8子网ip和虚拟机网卡是出于同一个网段的。
　　同时在右侧net设置界面，我们可以看到网关为：192.168.106.2，改成192.168.80.2 虚拟机的设置会用到。

Linux基础知识

　　Linux的学习也是一个过程，因为可能你连最简单的开机和关机命令都不会，更不要谈配置网络。这里面给大家提供刚开始学习所查阅的资料和经验总结。
首先我们需要使用一些命令，进行网络配置，但是在网络配置中，这里面又必须懂得虚拟机的一些知识，所以前面的虚拟机知识需要掌握扎实一些。

　　在此注意CentOS7与CentOS6的命令有些不同，会一些常用命令是必备，每次开机或启动解压安装授权都是最基本的知识，其它的可以暂时不用学。

　　具体常用命令可参考常备Linux命令

CentOS中安装java环境

　　下载对应32或64位jdk，设置好JDK环境变量PATH，具体的配置可自行Google。

环境准备

　　修改机器名,每个系统中都要修改成这样。

　　打开终端，切换到root用户下修改机器名称。

$ sudo su

$ vim /etc/sysconfig/network

在其中添加“HOSTNAME=H32”

　　添加每个服务器IP对应的机器名

　　三个ip地址都添加到各自的/etc/hosts文件中

　　每个系统中都要修改成这样

#编辑hosts    
vim /etc/hosts

关闭SELinux

#编辑 SELinux 配置文件
vim /etc/selinux/config

#改状态
SELINUX=disabled

SSH设置

　　进入H30，查看ssh是否安装,如果有，继续，没有安装下。

rpm -qa|grep ssh

　　关于ssh的安装参考：

　　如何实现两台服务器间无密码的传输数据和操作

时间服务器安装

　　这里需要安装时间服务器，其他的服务器通过这个来进行多机器时间的同步，分布式部署时机器时间不一致会导致数据错误或组件内通讯错误。

安装httpd服务

　　httpd是Apache超文本传输协议(HTTP)服务器的主程序。被设计为一个独立运行的后台进程，它会建立一个处理请求的子进程或线程的池。

安装yum-utils

yum install yum-utils  用于在线yum安装 它是基於RPM包管理，能够从指定的服务器自动下载RPM包并且安装，可以自动处理依赖性关系，并且一次安装所有依赖的软体包，无须繁琐地一次次下载、安装。yum提供了查找、安装、删除某一个、一组甚至全部软件包的命令，而且命令简洁而又好记。（需要机器能访问外网）

准备资源和环境

　　下载Centos 7.2 的iso安装镜像，jdk1.8 for Linux压缩包，hadoop2.7.3压缩包（本来用hadoop3，发现后面不兼容hive的最新版本）

Java基础知识

　　由于Hadoop框架源码都是以java来写，因此最好都以java作为开发的最佳语言，虽然说有些用C#做了封装，但性能已大打折扣。（这就是为什么说Java的学大数据有很大的优势，其它语言的还需要重新学习Java）

Eclipse IDE使用

Linux和Windows下源码编译技术

　　还有最重要的是你的网速要好，因为安装过程中会下载依赖包，网不好会卡到你怀疑人生。

　　最后还需要有耐心，每台机子的环境都不一样，而且每个人下载的包的版本也有可能不一样会导致各种问题，此时就需要耐心的去看日志，不停的尝试和仔细的对比安装步骤，可能就是少了个变量或大小写错误或是要重启。

　　环境准备就这么多，下一章开始讲如何安装Hadoop集群。

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E-MapReduce启动/停止HBase集群

E-MapReduce的HBase集群启动/停止方式如下：前置： hbase软件包路径: /usr/lib/hbase-current hbase软件配置路径: /etc/emr/hbase-conf/ 1. 停止HBase集群登陆master节点执行 sudo su hdfs export HBASE_LOG_DIR="/mnt/disk1/log/hadoop-hbase" /usr/lib/hbase-current/bin/stop-hbase.sh 2. 启动HBase集群登陆master节点，执行下面脚本先sudo su hdfs #/bin/bash rs_cnt=`cat /etc/hosts | grep emr-worker | grep cluster | wc -l` master_cnt=1 ha_flag=`gre

2017-05-05

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5.5 多实例配置如果一台机器上防止多个redis实例，为了防止上下文切换导致的开销，可以采用taskset。taskset是LINUX提供的一个命令(ubuntu系统可能需要自行安装，schedutils package)。他可以让某个程序运行在某个（或）某些CPU上。 1）显示进程运行的CPU （6137为redis-server的进程号） [redis@hadoop1 ~]$ taskset -p 6137 pid 6137's current affinity mask: f 显示结果的f实际上是二进制4个低位均为1的bitmask，每一个1对应于1个CPU，表示该进程在4个CPU上运行 2）指定进程运行在某个特定的CPU上 [redis@hadoop1 ~]$ taskset -pc 3 6137 pid 6137's current affinity list: 0-3 pid 6137's new affinity list: 3 注：3表示CPU将只会运行在第4个CPU上（从0开始计数）。 3）进程启动时指定CPU taskset -c 1 ./redis-serve...

2017-05-08

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