CDH5.7Hadoop集群搭建（离线版）

用了一周多的时间终于把CDH版Hadoop部署在了测试环境（部分组件未安装成功），本文将就这个部署过程做个总结。

一、Hadoop版本选择。

Hadoop大致可分为Apache Hadoop和第三方发行第三方发行版Hadoop，考虑到Hadoop集群部署的高效，集群的稳定性，以及后期集中的配置管理，业界多使用Cloudera公司的发行版，简称为CDH。

下面是转载的Hadoop社区版本与第三方发行版本的比较：

Apache社区版本

优点：

1. 完全开源免费。
2. 社区活跃
3. 文档、资料详实

缺点：

1. 复杂的版本管理。版本管理比较混乱的，各种版本层出不穷，让很多使用者不知所措。
2. 复杂的集群部署、安装、配置。通常按照集群需要编写大量的配置文件，分发到每一台节点上，容易出错，效率低下。
3. 复杂的集群运维。对集群的监控，运维，需要安装第三方的其他软件，如ganglia，nagois等，运维难度较大。
4. 复杂的生态环境。在Hadoop生态圈中，组件的选择、使用，比如Hive，Mahout，Sqoop，Flume，Spark，Oozie等等，需要大量考虑兼容性的问题，版本是否兼容，组件是否有冲突，编译是否能通过等。经常会浪费大量的时间去编译组件，解决版本冲突问题。

第三方发行版本（如CDH，HDP，MapR等）

优点：

1. 基于Apache协议，100%开源。
2. 版本管理清晰。比如Cloudera，CDH1，CDH2，CDH3，CDH4等，后面加上补丁版本，如CDH4.1.0 patch level 923.142，表示在原生态Apache Hadoop 0.20.2基础上添加了1065个patch。
3. 比Apache Hadoop在兼容性、安全性、稳定性上有增强。第三方发行版通常都经过了大量的测试验证，有众多部署实例，大量的运行到各种生产环境。
4. 版本更新快。通常情况，比如CDH每个季度会有一个update，每一年会有一个release。
5. 基于稳定版本Apache Hadoop，并应用了最新Bug修复或Feature的patch
6. 提供了部署、安装、配置工具，大大提高了集群部署的效率，可以在几个小时内部署好集群。
7. 运维简单。提供了管理、监控、诊断、配置修改的工具，管理配置方便，定位问题快速、准确，使运维工作简单，有效。

缺点：

1. 涉及到厂商锁定的问题。（可以通过技术解决）

转自：http://itindex.net/detail/51484-%E8%87%AA%E5%AD%A6-%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE-%E7%94%9F%E4%BA%A7

更多内容请看原作者博客。

二、安装介质准备

安装介质准备和安装部分主要参考：http://blog.csdn.net/shawnhu007/article/details/52579204，对其内容进行少许补充以做到能傻瓜安装的目的。

我们采用离线安装的方式，需要下载CDH离线安装包和相关组件：

• 操作系统采用CentOS Minimal 7  ：http://124.205.69.134/files/4128000005F9FCB3/mirrors.zju.edu.cn/centos/7.4.1708/isos/x86_64/CentOS-7-x86_64-Minimal-1708.iso
• JDK环境      版本：jdk-8u101-linux-x64.rpm     下载地址：oracle官网mysql

• rpm包：http://dev.mysql.com/get/Downloads/MySQL-5.6/MySQL-5.6.26-1.linux_glibc2.5.x86_64.rpm-bundle.tarjdbc连接包mysql-connector-java-5.1.39-bin.jar: http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/
  

• CDH安装相关的包
  • cloudera manager包 ：5.7.2 cloudera-manager-centos7-cm5.7.2_x86_64.tar.gz 
    下载地址：http://archive.cloudera.com/cm5/cm/5/cloudera-manager-centos7-cm5.7.2_x86_64.tar.gz
  • CDH-5.7.2-1.cdh5.7.2.p0.11-el7.parcel
  • CDH-5.7.2-1.cdh5.7.2.p0.11-el7.parcel.sha1
  • manifest.json 
    以上三个下载地址在http://archive.cloudera.com/cdh5/parcels/5.7.2/，注意centos要下载el7的，我就因为一开始不清楚下的el6，结果提示parcels不知道redhat7，搞了好久才还原到初始重新来过

介质下载和安装部分主要参考：http://blog.csdn.net/shawnhu007/article/details/52579204

在线安装请参考文章（对网速有较高要求）：http://www.cnblogs.com/ee900222/p/hadoop_3.html

三、操作系统准备

准备好三台环境一样的centos7在本地虚拟机VMWare上，Cloudera发行版比起Apache社区版本安装对硬件的要求更高，内存至少10G，不然后面你会遇到各种问题，或许都找不到答案。

本人前2次安装失败就是因为节点分配内存太少，建议对于cloudera-scm-server就需要至少4G的内存，cloudera-scm-agent的内存至少也需要1.5G以上。

3台虚拟机环境如下：

IP地址	主机名	说明
192.168.42.128	CDH1	主节点master,datanode
192.168.42.129	CDH2	datanode
192.168.42.30	CDH3	datanode

四、开始安装前配置和预装软件

可以在VM中先安装1台机器，做完相关配置后再克隆出另外2台机器，以避免在3台机器上的重复配置

因为Centos7的最小安装版，所以首先解决首次开机联网问题

[root@cdh1~]$  vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-enp0s3
将 ONBOOT=no 改为 ONBOOT=yes

[root@cdh1~]$ systemct1 restart network
[root@cdh1~]$ yum install net-tools  //为了使用ifconfig查看网络

• 安装jdk（每台机器都要） ，首先卸载原有的openJDK

[root@cdh1~]$ java -version
[root@cdh1~]$ rpm -qa | grep jdk
java-1.7.-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64
java-1.7.-openjdk-headless-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64
[root@cdh1~]# yum -y remove java-1.7.-openjdk-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64
[root@cdh1~]# yum -y remove java-1.7.-openjdk-headless-1.7.0.75-2.5.4.2.el7_0.x86_64
[root@cdh1~]# java -version
bash: /usr/bin/java: No such file or directory
[root@cdh1~]# rpm -ivh jdk-8u101-linux-x64.rpm
[root@cdh1~]# java -version
java version "1.8.0_101"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_101-b13)
Java HotSpot(TM) -Bit Server VM (build 25.101-b13, mixed mode)

• 修改每台节点服务器的有关配置hostname、selinux关闭，防火墙关闭;hostname修改：分别对三台都进行更改，并且注意每台名称和ip，每台都要配上hosts。下面以cdh1为例

[root@cdh1~]# vi /etc/sysconfig/network
NETWORKING=yes
HOSTNAME=cdh1

[root@cdh1~]# vi /etc/hosts
127.0.0.1 localhost.cdh1
192.168.42.128  cdh1
192.168.42.129  cdh2
192.168.42.130  cdh3

• selinux关闭(所有节点官方文档要求)，机器重启后生效。

[root@cdh1~]# vi /etc/sysconfig/selinux
SELINUX=disabled
[root@cdh1~]#sestatus -v
SELinux status: disabled
表示已经关闭了

• 关闭防火墙

[root@cdh1~]# systemctl stop firewalld
[root@cdh1~]# systemctl disable firewalld
rm '/etc/systemd/system/dbus-org.fedoraproject.FirewallD1.service'
rm '/etc/systemd/system/basic.target.wants/firewalld.service'
[root@cdh1~]# systemctl status firewalld
firewalld.service - firewalld - dynamic firewall daemon
   Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/firewalld.service; disabled)
   Active: inactive (dead)

• NTP服务器配置(用于3个节点间实现时间同步)

[root@cdh1~]#yum -y install ntp
更改master的节点
[root@cdh1~]## vi /etc/ntp.conf
注释掉所有server *.*.*的指向，新添加一条可连接的ntp服务器(我选的本公司的ntp测试服务器)
server 172.30.0.19 iburst
在其他节点上把ntp指向master服务器地址即可(/etc/ntp.conf下)
server 192.168.42.128 iburst
[root@cdh1~]## systemctl start ntpd  //启动ntp服务
[root@cdh1~]## systemctl status ntpd //查看ntp服务状态

• SSH无密码登录配置，各个节点都需要设置免登录密码

下面以192.168.42.128到192.168.42.129的免密登录设置举例

[root@cdh1 /]# ssh-keygen -t rsa
Generating public/private rsa key pair.
Enter file in which to save the key (/root/.ssh/id_rsa):
/root/.ssh/id_rsa already exists.
Overwrite (y/n)? y
Enter passphrase (empty for no passphrase):
Enter same passphrase again:
Your identification has been saved in /root/.ssh/id_rsa.
Your public key has been saved in /root/.ssh/id_rsa.pub.
The key fingerprint is:
1d:e9:b4:ed:1d:e5:c6:a7:f3::ac::2b:8c:fc:ca root@cdh1
The key's randomart image is:
+--[ RSA ]----+
|                 |
|           .     |
|          +     .|
|         + +   + |
|        S + . . =|
|       .   . . +.|
|  . o   o   o +  |
|  .o o . .   o + |
|   Eo..   ... . o|
+-----------------+
[root@cdh1 /]# ssh-copy-id 192.168.42.129
/usr/bin/ssh-copy-id: INFO: attempting to log in with the new key(s), to filter out any that are already installed
/usr/bin/ssh-copy-id: INFO:  key(s) remain to be installed -- if you are prompted now it is to install the new keys
root@192.168.42.129's password:

Number of key(s) added: 

Now try logging into the machine, with:   "ssh '192.168.42.129'"
and check to make sure that only the key(s) you wanted were added.

• 安装mysql
  centos7自带的是mariadb，需要先卸载掉

[root@cdh1 /]# rpm -qa | grep mariadb
mariadb-libs-5.5.-.el7_0.x86_64
[root@cdh1 /]# rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.-.el7_0.x86_64
[root@cdh1 /]# tar -xvf  MySQL-5.6.-.linux_glibc2..x86_64.rpm-bundle.tar   //mysql rpm包拷贝到服务器上然后解压
[root@cdh1 /]# rpm -ivh MySQL-*.rpm  //安装释出的全部rpm
[root@cdh1 /]# cp /usr/share/mysql/my-default.cnf /etc/my.cnf
[root@cdh1 /]# vi /etc/my.cnf    //在配置文件中增加以下配置并保存
[mysqld]
default-storage-engine = innodb
innodb_file_per_table
collation-server = utf8_general_ci
init-connect = 'SET NAMES utf8'
character-set-server = utf8

[root@cdh1 /]# yum install -y perl-Module-Install.noarch
[root@cdh1 /]# /usr/bin/mysql_install_db   //初始化mysql
[root@cdh1 /]# service mysql restart       //启动mysql
 ERROR! MySQL server PID file could not be found!
Starting MySQL... SUCCESS!
[root@cdh1 /]#  cat /root/.mysql_secret    //查看mysql root初始化密码
# The random password set for the root user at Fri Sep  ::  (local time): 9mp7uYFmgt6drdq3
[root@cdh1 /]#  mysql -u root -p          //登录进行去更改密码
mysql> SET PASSWORD=PASSWORD('');
mysql> update user set host='%' where user='root' and host='localhost';   //允许mysql远程访问
Query OK,  row affected (0.05 sec)
Rows matched:   Changed:   Warnings:
mysql> flush privileges;
Query OK,  rows affected (0.00 sec)

[root@cdh1 /]#  chkconfig mysql on   //配置开机启动

[root@cdh1 /]# tar -zcvf mysql-connector-java-5.1.44.tar.gz // 解压mysql-connector-java-5.1.44.tar.gz得到mysql-connector-java-5.1.44-bin.jar
[root@cdh1 /]# mkdir /usr/share/java // 在各节点创建java文件夹
[root@cdh1 /]# cp mysql-connector-java-5.1.44-bin.jar /usr/share/java/mysql-connector-java.jar //将mysql-connector-java-5.1.44-bin.jar拷贝到/usr/share/java路径下并重命名为mysql-connector-java.jar

• 创建数据库

create database hive DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
Query OK,  row affected (0.00 sec)
create database amon DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
Query OK,  row affected (0.00 sec)
create database hue DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
Query OK,  row affected (0.00 sec)
 create database monitor DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
Query OK,  row affected (0.00 sec)
create database oozie DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
Query OK,  row affected (0.00 sec)
grant all on *.* to root@"%" Identified by "";

五、安装Cloudera-Manager

//解压cm tar包到指定目录所有服务器都要(或者在主节点解压好，然后通过scp到各个节点同一目录下)

[root@cdh1 ~]#mkdir /opt/cloudera-manager
[root@cdh1 ~]# tar -axvf cloudera-manager-centos7-cm5..2_x86_64.tar.gz -C /opt/cloudera-manager  

//创建cloudera-scm用户（所有节点）
[root@cdh1 ~]# useradd --system --home=/opt/cloudera-manager/cm-5.7./run/cloudera-scm-server --no-create-home --shell=/bin/false --comment "Cloudera SCM User" cloudera-scm  

//在主节点创建cloudera-manager-server的本地元数据保存目录
[root@cdh1 ~]# mkdir /var/cloudera-scm-server
[root@cdh1 ~]# chown cloudera-scm:cloudera-scm /var/cloudera-scm-server
[root@cdh1 ~]# chown cloudera-scm:cloudera-scm /opt/cloudera-manager

//配置从节点cloudera-manger-agent指向主节点服务器
[root@cdh1 ~]# vi /opt/cloudera-manager/cm-5.7./etc/cloudera-scm-agent/config.ini
将server_host改为CMS所在的主机名即cdh1

//主节点中创建parcel-repo仓库目录
[root@cdh1 ~]# mkdir -p /opt/cloudera/parcel-repo
[root@cdh1 ~]# chown cloudera-scm:cloudera-scm /opt/cloudera/parcel-repo
[root@cdh1 ~]# cp CDH-5.7.-.cdh5.7.2.p0.-el7.parcel CDH-5.7.-.cdh5.7.2.p0.-el7.parcel.sha manifest.json /opt/cloudera/parcel-repo
注意：其中CDH-5.7.-.cdh5.7.2.p0.-el5.parcel.sha1 后缀要把1去掉

//所有节点创建parcels目录
[root@cdh1 ~]# mkdir -p /opt/cloudera/parcels
[root@cdh1 ~]# chown cloudera-scm:cloudera-scm /opt/cloudera/parcels
解释：Clouder-Manager将CDHs从主节点的/opt/cloudera/parcel-repo目录中抽取出来，分发解压激活到各个节点的/opt/cloudera/parcels目录中

//初始脚本配置数据库scm_prepare_database.sh(在主节点上)
[root@cdh1 ~]# /opt/cloudera-manager/cm-5.7./share/cmf/schema/scm_prepare_database.sh mysql -hcdh1 -uroot -p123456 --scm-host cdh1 scmdbn scmdbu scmdbp
说明：这个脚本就是用来创建和配置CMS需要的数据库的脚本。各参数是指：
mysql：数据库用的是mysql，如果安装过程中用的oracle，那么该参数就应该改为oracle。
-cdh1：数据库建立在cdh1主机上面,也就是主节点上面。
-uroot：root身份运行mysql。-：mysql的root密码是***。
--scm-host cdh1：CMS的主机，一般是和mysql安装的主机是在同一个主机上,最后三个参数是：数据库名，数据库用户名，数据库密码。

如果报错：
ERROR com.cloudera.enterprise.dbutil.DbProvisioner  - Exception when creating/dropping database with user 'root' and jdbc url 'jdbc:mysql://localhost/?useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8'
java.sql.SQLException: Access denied for user 'root'@'cdh1' (using password: YES)

则参考 http://forum.spring.io/forum/spring-projects/web/57254-java-sql-sqlexception-access-denied-for-user-root-localhost-using-password-yes

运行如下命令：

update user set PASSWORD=PASSWORD('') where user='root';

GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'cdh1' IDENTIFIED BY '' WITH GRANT OPTION;

FLUSH PRIVILEGES;

//启动主节点
[root@cdh1 ~]# cp /opt/cloudera-manager/cm-5.7./etc/init.d/cloudera-scm-server /etc/init.d/cloudera-scm-server
[root@cdh1 ~]# chkconfig cloudera-scm-server on
[root@cdh1 ~]# vi /etc/init.d/cloudera-scm-server
CMF_DEFAULTS=${CMF_DEFAULTS:-/etc/default}改为=/opt/cloudera-manager/cm-5.7./etc/default
[root@cdh1 ~]# service cloudera-scm-server start
//同时为了保证在每次服务器重启的时候都能启动cloudera-scm-server，应该在开机启动脚本/etc/rc.local中加入命令：service cloudera-scm-server restart

//启动cloudera-scm-agent所有节点
[root@cdhX ~]# mkdir /opt/cloudera-manager/cm-5.7./run/cloudera-scm-agent
[root@cdhX ~]# cp /opt/cloudera-manager/cm-5.7./etc/init.d/cloudera-scm-agent /etc/init.d/cloudera-scm-agent
[root@cdhX ~]# chkconfig cloudera-scm-agent on
[root@cdhX ~]# vi /etc/init.d/cloudera-scm-agent
CMF_DEFAULTS=${CMF_DEFAULTS:-/etc/default}改为=/opt/cloudera-manager/cm-5.7./etc/default
[root@cdhX ~]# service cloudera-scm-agent start
//同时为了保证在每次服务器重启的时候都能启动cloudera-scm-agent，应该在开机启动脚本/etc/rc.local中加入命令：service cloudera-scm-agent restart

六、在浏览器安装CDH

等待主节点完成启动就在浏览器中进行操作了
进入192.168.42.128:7180 默认使用admin admin登录
以下在浏览器中使用操作安装

配置主机:由于我们在各个节点都安装启动了agent，并且在中各个节点都在配置文件中指向cdh1是server节点，所以这里我们可以在“当前管理的主机”中看到三个主机，全部勾选并继续.

注意:如果cloudera-scm-agent没有设为开机启动，如果以上有重启这里可能会检测不到其他服务器。

然后选择选择cdh

这个地方要注意这个地方有两项没有检查通过，

根据帖子  http://www.cnblogs.com/itboys/p/5955545.html  可以在集群中使用以下命令，然后再点击上面的重新运行会发现这次全部检查通过了，

但是我没有成功，还请高手告诉我原因。

echo  > /proc/sys/vm/swappiness
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag

根据需要选择要安装的服务，如果选择所有服务则对系统配置要求较高

数据库设置选择

数据库设置	数据库类型	数据库名称	用户名	密码
Hive	mysql	hive	root	123456
Oozie Server	mysql	oozie	root	123456

然后直接下一步下一步开始安装

安装完成后可在浏览器中进入192.168.42.128:7180地址，查看集群情况:

我这里有较多报警，大概是安装过程中部分组件存在错误所致，现在还没有能力排除这些错误，先看基本功能。

七、测试

在集群的一台机器上执行以下模拟Pi的示例程序：

sudo -u hdfs hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar pi  

通过YARN的Web管理界面也可以看到MapReduce的执行状态：

MapReduce执行过程中终端的输出如下：

Number of Maps  =
Samples per Map =
Wrote input for Map #
Wrote input for Map #
Wrote input for Map #
Wrote input for Map #
Wrote input for Map #
Wrote input for Map #
Wrote input for Map #
Wrote input for Map #
Wrote input for Map #
Wrote input for Map #
Starting Job
// :: INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at cdh1/192.168.42.128:
// :: INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process :
// :: INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:
// :: INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1505892176617_0002
// :: INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1505892176617_0002
// :: INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://cdh1:8088/proxy/application_1505892176617_0002/
// :: INFO mapreduce.Job: Running job: job_1505892176617_0002
// :: INFO mapreduce.Job: Job job_1505892176617_0002 running in uber mode : false
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job:  map % reduce %
// :: INFO mapreduce.Job: Job job_1505892176617_0002 completed successfully
// :: INFO mapreduce.Job: Counters:
        File System Counters
                FILE: Number of bytes read=
                FILE: Number of bytes written=
                FILE: Number of read operations=
                FILE: Number of large read operations=
                FILE: Number of write operations=
                HDFS: Number of bytes read=
                HDFS: Number of bytes written=
                HDFS: Number of read operations=
                HDFS: Number of large read operations=
                HDFS: Number of write operations=
        Job Counters
                Launched map tasks=
                Launched reduce tasks=
                Data-local map tasks=
                Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=
                Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=
                Total time spent by all map tasks (ms)=
                Total time spent by all reduce tasks (ms)=
                Total vcore-seconds taken by all map tasks=
                Total vcore-seconds taken by all reduce tasks=
                Total megabyte-seconds taken by all map tasks=
                Total megabyte-seconds taken by all reduce tasks=
        Map-Reduce Framework
                Map input records=
                Map output records=
                Map output bytes=
                Map output materialized bytes=
                Input split bytes=
                Combine input records=
                Combine output records=
                Reduce input groups=
                Reduce shuffle bytes=
                Reduce input records=
                Reduce output records=
                Spilled Records=
                Shuffled Maps =
                Failed Shuffles=
                Merged Map outputs=
                GC time elapsed (ms)=
                CPU time spent (ms)=
                Physical memory (bytes) snapshot=
                Virtual memory (bytes) snapshot=
                Total committed heap usage (bytes)=
        Shuffle Errors
                BAD_ID=
                CONNECTION=
                IO_ERROR=
                WRONG_LENGTH=
                WRONG_MAP=
                WRONG_REDUCE=
        File Input Format Counters
                Bytes Read=
        File Output Format Counters
                Bytes Written=
Job Finished in 102.286 seconds
Estimated value of Pi is 3.14800000000000000000

遇到的问题：

1、在Windows Server2008 r2服务器使用VM安装Centos7时，报错：

此主机不支持64位客户机操作系统，此系统无法运行

这个需要分别在VM的虚拟机编辑中添加VT-X虚拟化功能，并且在Windows Server服务器的虚拟机服务器管理Web界面同步设置。

2、在集群设置时，好几个组件安装失败。

首次，

重试后

如上问题至今未解决，欢迎高手指教。

铸剑团队签名：

【总监】十二春秋之，3483099@qq.com；

【Master】戈稻不苍，han169@126.com；

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原创作者：张三省

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