本章我們開始正式搭建大數據環境,目標是構建一個穩定的可以運維監控的大數據環境。我們將採用Ambari搭建底層的Hadoop環境,使用原生的方式搭建Flink,Druid,Superset等實時計算環境。使用大數據構建工具與原生安裝相結合的方式,共同完成大數據環境的安裝。 Ambari搭建底層大數 ...
本章我們開始正式搭建大數據環境,目標是構建一個穩定的可以運維監控的大數據環境。我們將採用Ambari搭建底層的Hadoop環境,使用原生的方式搭建Flink,Druid,Superset等實時計算環境。使用大數據構建工具與原生安裝相結合的方式,共同完成大數據環境的安裝。
Ambari搭建底層大數據環境
Apache Ambari是一種基於Web的工具,支持Apache Hadoop集群的供應、管理和監控。Ambari已支持大多數Hadoop組件,包括HDFS、MapReduce、Hive、Pig、 Hbase、Zookeeper、Sqoop和Hcatalog等。
Apache Ambari 支持HDFS、MapReduce、Hive、Pig、Hbase、Zookeepr、Sqoop和Hcatalog等的集中管理。也是頂級的hadoop管理工具之一。
目前Ambari的版本已經更新到2.7,支持的組件也越來越豐富。
Hadoop的發行版本有很多,有華為發行版,Intel發行版,Cloudera發行版(CDH),MapR版本,以及HortonWorks版本等。所有發行版都是基於Apache Hadoop衍生出來的,產生這些版本的原因,是由於Apache Hadoop的開源協議決定的:任何人可以對其進行修改,並作為開源或商業產品發佈和銷售。
收費版本:
收費版本一般都會由新的特性。國內絕大多數公司發行的版本都是收費的,例如Intel發行版本,華為發行版本等。
免費版本:
不收費的版本主要有三個(都是國外廠商)。
Cloudera版本(Cloudera’s Distribution Including Apache Hadoop)簡稱”CDH“。
Apache基金會hadoop
Hontonworks版本(Hortonworks Data Platform)簡稱“HDP”。
按照順序代表了國內的使用率,CDH和HDP雖然是收費版本,但是他們是開源的,只是收取服務費用,嚴格上講不屬於收費版本。
Ambari基於HDP安裝,但是他們不同版本之間有不同的對應關係。
Ambari2.7與HDP HDF的對應關係:
也就是支持最新的版本為HDP 3.1.5 而HDP包含了大數據的基本組件如下:
已經非常的豐富了,下麵我們開始Ambari的安裝。
前期準備
前期準備分為四部分
主機,資料庫,瀏覽器,JDK
主機
請先準備好安裝Ambari的主機,開發環境可以三台就ok,其他環境依據公司機器規模而確定。
假設開發環境的三台機器為:
192.168.12.101 master
192.168.12.102 slave1
192.168.12.103 slave2
主機的最低要求如下:
軟體要求
在每個主機上:
yum
和rpm
(RHEL / CentOS / Oracle / Amazon Linux)zypper
和php_curl
(SLES)apt
(Debian / Ubuntu)scp, curl, unzip, tar
,wget
和gcc*
- OpenSSL(v1.01,內部版本16或更高版本)
- Python(帶python-devel *)
Ambari主機應至少具有1 GB RAM,並具有500 MB可用空間。
要檢查任何主機上的可用記憶體,請運行:
free -m
本地倉庫
如果網速不夠快,我們可以將包下載下來,建立本地倉庫。網速夠快可以忽略這步。
先下載安裝包
安裝httpd服務
yum install yum-utils createrepo
[root@master ~]# yum -y install httpd
[root@master ~]# service httpd restart
Redirecting to /bin/systemctl restart httpd.service
[root@master ~]# chkconfig httpd on
隨後建立一個本地yum源
mkdir -p /var/www/html/
將剛剛下載的包解壓到這個目錄下。
隨後通過瀏覽器 訪問 成功
createrepo ./
製作本地源 修改文件裡邊的源地址
vi ambari.repo
vi hdp.repo
#VERSION_NUMBER=2.7.5.0-72
[ambari-2.7.5.0]
#json.url = http://public-repo-1.hortonworks.com/HDP/hdp_urlinfo.json
name=ambari Version - ambari-2.7.5.0
baseurl=https://username:[email protected]/p/ambari/centos7/2.x/updates/2.7.5.0
gpgcheck=1
gpgkey=https://username:[email protected]/p/ambari/centos7/2.x/updates/2.7.5.0/RPM-GPG-KEY/RPM-GPG-KEY-Jenkins
enabled=1
priority=1
[root@master ambari]# yum clean all
[root@master ambari]# yum makecache
[root@master ambari]# yum repolist
軟體準備
為了方便以後的管理,我們要對機器做一些配置
安裝JDK
下載地址:http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html
rpm -ivh jdk-8u161-linux-x64.rpm
java -version
通過vi /etc/hostname 進行修改機器名 這裡主要是為了可以實現通過名稱來查找相應的伺服器
各個節點修改成相應的名稱,分別為master,slave1.slave2
vi /etc/hosts
192.168.12.101 master
192.168.12.102 slave1
192.168.12.103 slave2
vi /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=master(其他的節點也對應修改)
關閉防火牆
[root@master~]#systemctl disable firewalld
[root@master~]#systemctl stop firewalld
ssh免密
ssh-keygen
ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub remote-host
不同的環境會有不同的問題存在,大家可以參考官網手冊進行相應的安裝。
安裝ambari-server
ambariserver將最終帶我們完成大數據集群的安裝
yum install ambari-server
Installing : postgresql-libs-9.2.18-1.el7.x86_64 1/4
Installing : postgresql-9.2.18-1.el7.x86_64 2/4
Installing : postgresql-server-9.2.18-1.el7.x86_64 3/4
Installing : ambari-server-2.7.5.0-124.x86_64 4/4
Verifying : ambari-server-2.7.5.0-124.x86_64 1/4
Verifying : postgresql-9.2.18-1.el7.x86_64 2/4
Verifying : postgresql-server-9.2.18-1.el7.x86_64 3/4
Verifying : postgresql-libs-9.2.18-1.el7.x86_64 4/4
Installed:
ambari-server.x86_64 0:2.7.5.0-72
Dependency Installed:
postgresql.x86_64 0:9.2.18-1.el7
postgresql-libs.x86_64 0:9.2.18-1.el7
postgresql-server.x86_64 0:9.2.18-1.el7
Complete!
啟動與設置
設置
ambari-server setup
不推薦直接用內嵌的postgresql,因為其他服務還要用mysql
安裝配置 MySql
yum install -y wget
wget -i -c http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm
rpm -ivh mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm
yum -y install mysql-community-server
systemctl enable mysqld
systemctl start mysqld.service
systemctl status mysqld.service
grep "password" /var/log/mysqld.log
mysql -uroot -p
set global validate_password_policy=0;
set global validate_password_length=1;
set global validate_password_special_char_count=0;
set global validate_password_mixed_case_count=0;
set global validate_password_number_count=0;
select @@validate_password_number_count,@@validate_password_mixed_case_count,@@validate_password_number_count,@@validate_password_length;
ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED BY 'password';
grant all privileges on . to 'root'@'%' identified by 'password' with grant option;
flush privileges;
exit
yum -y remove mysql57-community-release-el7-10.noarch
下載mysql驅動,放到三台的
/opt/ambari/mysql-connector-java-5.1.48.jar
初始化資料庫
mysql -uroot -p
create database ambari;
use ambari
source /var/lib/ambari-server/resources/Ambari-DDL-MySQL-CREATE.sql
CREATE USER 'ambari'@'localhost' IDENTIFIED BY 'bigdata';
CREATE USER 'ambari'@'%' IDENTIFIED BY 'bigdata';
GRANT ALL PRIVILEGES ON ambari.* TO 'ambari'@'localhost';
GRANT ALL PRIVILEGES ON ambari.* TO 'ambari'@'%';
FLUSH PRIVILEGES;
完成ambari的配置
[root@localhost download]# ambari-server setup
Using python /usr/bin/python
Setup ambari-server
Checking SELinux...
SELinux status is 'enabled'
SELinux mode is 'permissive'
WARNING: SELinux is set to 'permissive' mode and temporarily disabled.
OK to continue [y/n] (y)? y
Customize user account for ambari-server daemon [y/n] (n)? y
Enter user account for ambari-server daemon (root):
Adjusting ambari-server permissions and ownership...
Checking firewall status...
Checking JDK...
[1] Oracle JDK 1.8 + Java Cryptography Extension (JCE) Policy Files 8
[2] Custom JDK
==============================================================================
Enter choice (1): 2
WARNING: JDK must be installed on all hosts and JAVA_HOME must be valid on all hosts.
WARNING: JCE Policy files are required for configuring Kerberos security. If you plan to use Kerberos,please make sure JCE Unlimited Strength Jurisdiction Policy Files are valid on all hosts.
Path to JAVA_HOME: /usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk-1.8.0.242.b08-0.el7_7.x86_64/jre
Validating JDK on Ambari Server...done.
Check JDK version for Ambari Server...
JDK version found: 8
Minimum JDK version is 8 for Ambari. Skipping to setup different JDK for Ambari Server.
Checking GPL software agreement...
GPL License for LZO: https://www.gnu.org/licenses/old-licenses/gpl-2.0.en.html
Enable Ambari Server to download and install GPL Licensed LZO packages [y/n] (n)? y
Completing setup...
Configuring database...
Enter advanced database configuration [y/n] (n)? y
Configuring database...
==============================================================================
Choose one of the following options:
[1] - PostgreSQL (Embedded)
[2] - Oracle
[3] - MySQL / MariaDB
[4] - PostgreSQL
[5] - Microsoft SQL Server (Tech Preview)
[6] - SQL Anywhere
[7] - BDB
==============================================================================
Enter choice (1): 3
Hostname (localhost):
Port (3306):
Database name (ambari):
Username (ambari):
Enter Database Password (bigdata):
Configuring ambari database...
Enter full path to custom jdbc driver: /opt/ambari/mysql-connector-java-5.1.48.jar
Copying /opt/ambari/mysql-connector-java-5.1.48.jar to /usr/share/java
Configuring remote database connection properties...
WARNING: Before starting Ambari Server, you must run the following DDL directly from the database shell to create the schema: /var/lib/ambari-server/resources/Ambari-DDL-MySQL-CREATE.sql
Proceed with configuring remote database connection properties [y/n] (y)? y
Extracting system views...
.....
Ambari repo file contains latest json url http://public-repo-1.hortonworks.com/HDP/hdp_urlinfo.json, updating stacks repoinfos with it...
Adjusting ambari-server permissions and ownership...
Ambari Server 'setup' completed successfully.
隨後就可以啟動了
ambari-server start
ambari-server status
ambari-server stop
訪問如下地址
http://<your.ambari.server>:8080
集群安裝
接下來進行集群的安裝,包括命名,ssh免密,選擇版本,規劃集群
最終完成集群安裝,我們就可以在頁面管理我們的集群了。
詳細官網安裝文檔pdf請在關註“實時流式計算” 後臺回覆ambari
實時計算環境搭建
由於ambari支持的druid版本較低,目前暫不支持flink,所以除kafka外的實時計算組件,需要手動安裝,也方便以後的升級。
Linux系統上安裝flink
集群安裝
集群安裝分為以下幾步:
1、在每台機器上複製解壓出來的flink目錄。
2、選擇一個作為master節點,然後修改所有機器conf/flink-conf.yaml
jobmanager.rpc.address = master主機名
3、修改conf/slaves,將所有work節點寫入
work01
work02
4、在master上啟動集群
bin/start-cluster.sh
安裝在Hadoop
我們可以選擇讓Flink運行在Yarn集群上。
下載Flink for Hadoop的包
保證 HADOOP_HOME已經正確設置即可
啟動 bin/yarn-session.sh
運行flink示常式序
批處理示例:
提交flink的批處理examples程式:
bin/flink run examples/batch/WordCount.jar
這是flink提供的examples下的批處理例子程式,統計單詞個數。
$ bin/flink run examples/batch/WordCount.jar
Starting execution of program
Executing WordCount example with default input data set.
Use --input to specify file input.
Printing result to stdout. Use --output to specify output path.
(a,5)
(action,1)
(after,1)
(against,1)
(all,2)
(and,12)
(arms,1)
(arrows,1)
(awry,1)
(ay,1)
Druid集群部署
部署建議
集群部署採用的分配如下:
- 主節點部署 Coordinator 和 Overlord進程
- 兩個數據節點運行 Historical 和 MiddleManager進程
- 一個查詢節點 部署Broker 和 Router進程
未來我們可以添加更多的主節點和查詢節點
主節點建議 8vCPU 32GB記憶體
配置文件位於
conf/druid/cluster/master
數據節點建議
16 vCPU 122GB記憶體 2 * 1.9TB SSD
配置文件位於
conf/druid/cluster/data
查詢伺服器 建議 8vCPU 32GB記憶體
配置文件位於
conf/druid/cluster/query
開始部署
下載最新0.17.0發行版
解壓
tar -xzf apache-druid-0.17.0-bin.tar.gz
cd apache-druid-0.17.0
集群模式的主要配置文件都位於:
conf/druid/cluster
配置元數據存儲
conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties
替換
druid.metadata.storage.connector.connectURI
druid.metadata.storage.connector.host
例如配置mysql為元數據存儲
在mysql中配置好訪問許可權:
-- create a druid database, make sure to use utf8mb4 as encoding
CREATE DATABASE druid DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4;
-- create a druid user
CREATE USER 'druid'@'localhost' IDENTIFIED BY 'druid';
-- grant the user all the permissions on the database we just created
GRANT ALL PRIVILEGES ON druid.* TO 'druid'@'localhost';
在druid中配置
druid.extensions.loadList=["mysql-metadata-storage"]
druid.metadata.storage.type=mysql
druid.metadata.storage.connector.connectURI=jdbc:mysql://<host>/druid
druid.metadata.storage.connector.user=druid
druid.metadata.storage.connector.password=diurd
配置深度存儲
將數據存儲配置為S3或者HDFS
比如配置HDFS,修改
conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties
druid.extensions.loadList=["druid-hdfs-storage"]
#druid.storage.type=local
#druid.storage.storageDirectory=var/druid/segments
druid.storage.type=hdfs
druid.storage.storageDirectory=/druid/segments
#druid.indexer.logs.type=file
#druid.indexer.logs.directory=var/druid/indexing-logs
druid.indexer.logs.type=hdfs
druid.indexer.logs.directory=/druid/indexing-logs
將Hadoop配置XML(core-site.xml,hdfs-site.xml,yarn-site.xml,mapred-site.xml)放在Druid中
conf/druid/cluster/_common/
配置zookeeper連接
還是修改
conf/druid/cluster/_common/
下的
druid.zk.service.host
為zk伺服器地址就可以了
啟動集群
啟動前註意打開埠限制
主節點:
derby 1527
zk 2181
Coordinator 8081
Overlord 8090
數據節點:
Historical 8083
Middle Manager 8091, 8100–8199
查詢節點:
Broker 8082
Router 8088
記得將剛纔配好的druid複製到各個節點
啟動主節點
由於我們使用外部zk 所以使用no-zk啟動
bin/start-cluster-master-no-zk-server
啟動數據伺服器
bin/start-cluster-data-server
啟動查詢伺服器
bin/start-cluster-query-server
這樣的話 集群就啟動成功了!
至此,我們的大數據環境基本搭建完畢,下一章我們將接入數據,開始進行標簽的開發,未完待續~
參考文獻
《用戶畫像:方法論與工程化解決方案》
更多實時數據分析相關博文與科技資訊,歡迎關註 “實時流式計算” 詳細ambari官網安裝文檔pdf請在關註“實時流式計算” 後臺回覆ambari