开源大数据平台的部署（来自工作日志）-编程知识

开源大数据平台的部署（来自工作日志）

news/2024/11/15 1:03:12/文章来源:https://www.cnblogs.com/gao1261828/p/17637097.html

这篇博客内容是我在安装开源hadoop 数据平台时候的工作日志，里面记录了部署平台的主要过程以及容易出错的步骤。

一，主要组件包括：

二，部署环境规划：

　　3台机器

　　系统：Centos 7.9

　　java: 1.8.220

三，部署顺序：

离线处理组件（主线组件）：hadoop （存储）--hive（数仓） - spark（流式计算引擎） - dataX（数据集成）- dolphinscheduler（任务调度，任务设计） - aj report（数据可视化） -Atlas （元数据采集管理）

实时数据流组件：maxwell （对接mysql, binlog采集）- -- kafka （数据管道）-- flume（数据管道）

四，部署集群注意问题：

1，版本的兼容性

　　hadoop 和 hive 的兼容性问题。

　　hive 使用 spark 作为引擎的兼容性问题

2，注意内网的网络访问情况

　　2.1 防火墙设置

　　ssh 代理配置

　　ping /telnet 访问端口开放情况。

五，Hadoop 部署

5.1 ，系统环境配置：

1，配置时间服务器，进行同步：

　　使用天翼云的时间服务器：ntpdate ntp.ctyun.cn

　　(如果内网环境，需要先部署配置内网时间同步服务器)

2，内网环境内，节点之间的访问如果通过SSH代理的话，需要配置代理端口。

　　在${HADOOP_HOME}/etc/hadoop/hadoop-env.sh文件中，添加：

　　export HADOOP_SSH_OPTS="-p 9333"

5.2，安装和配置

　　1，注意 hdfs-site.xml 内的 namenode 和 datanode 的数据目录配置。事前，必须查看磁盘分区情况，

　　　　配置为适合存储大量数据的数据分区。

　　2， block size ,依据我的项目内，数据文件普遍size 不大而且磁盘容量相对有限，而 hdfs 的默认size 是128M ，所以我减小了

　　　　block size 到 64M.

六， Hive 部署

　　在主节点单体部署

6.1，元数据管理数据库的配置的优化

　　1，使用了默认的derby元数据库。之后在dolphinscheduler中进行hive 任务运行时报错，

　　提示：不能在元数据库内新建元数据库。才想起derby 元数据库只能运行一个client 的连接。

　　2，升级derby到 mysql 的过程。

　　　　2.1 ，添加连接包。mysql-connector-java-5.7.10.jar到$HIVE_HOME/lib

　　　　2.2，MySQL内添加hive 客户端的专用账号以及元数据db：
　　　　　　set global validate_password_policy=0;
　　　　create user 'hive'@'%' identified by '####'
　　　　库：create database hive_meta;
　　　　grant all on hive_meta.* to 'hive'@'%';

6.2 添加配置hive-site。

<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
<value>jdbc:mysql://134.98.###.###:3307/hive_meta?createDatabaseIfNotExist=true</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
<value>hive</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
<value>####</value>
</property>
<property>
<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
<value>com.mysql.jdbc.Driver</value> # 根据你的mysql 版本配置
</property>

6.3 ，然后重新进行元数据初始化：

　　schematool -dbType mysql -initSchema

6.4，开启hiveserver2 和 metastore

　　nohup $HIVE_HOME/bin/hiveserver2 &

　　nohup hive --service metastore &

七， Spark 部署

规划：版本：2.3.0 ，发行版：without-hadoop . 安装模式： standalone （后来改为yarn模式）

7.1 确认版本兼容性

　　1，从hive的源码内，确认hive 按照spark该版本构建的。
　　2，spark 2.3.0的不同的发行版，没有支持3.3.5版本, 所以我们安装 without-hadoop 包。稍后需要做一些设置，满足兼容性。

7.2 spark和hadoop 兼容性配置（参考： https://spark.apache.org/docs/2.3.0/hadoop-provided.html）
　　在配置文件内：conf/spark-env.sh.

　　export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/path/to/hadoop/bin/hadoop classpath)

7.2，开启standalone ，
　　./sbin/start-master.sh
7.3，开启一个worker:

　　./sbin/start-slave.sh spark://localhost:7077 (spark master url)

7.4 为Hive 配置 Spark 引擎（参考：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/Hive+on+Spark%3A+Getting+Started#HiveonSpark:GettingStarted-VersionCompatibility）

　　1，把如下的包复制一份到HIVE_HOME/lib

　　scala-library spark-core spark-network-common

chill-java chill jackson-module-paranamer jackson-module-scala jersey-container-servlet-core

jersey-server json4s-ast kryo-shaded minlog scala-xml spark-launcher

spark-network-shuffle spark-unsafe xbean-asm5-shaded

　　2, 配置 hive-site.xml

set spark.master=<Spark Master URL>
set spark.eventLog.enabled=true;
set spark.eventLog.dir=<Spark event log folder (must exist)>
set spark.executor.memory=512m;             
set spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer;

八，Datax 的部署

8.1 注意：

1，依赖python 安装环境。

2，注意datax的版本情况，不同版本支持的功能有些细节上的差别，比如insert_mode 支持 ‘truncate’.

3，测试环境可以安装datax_web，方便编写 job.json文件。

8.2 步骤：
　　1 安装包下载：http://datax-opensource.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/datax.tar.gz

　　2 执行自带样例通过。
　　　　python /opt/datax/bin/datax.py job/job.json

九，Dolphinscheduler 任务调度器部署

单机伪集群安装

9.1 注意事项：

　　1，由于依赖mysql 和zookeeper 版本不一致，我替换 api-server 、alert-server、master-server、worker-server的相关jar包。

9.2 安装步骤：

　　1，依赖msyql服务作为任务调度服务数据库，添加MySQL用户和调度器的专用db.

　　2, 在 /bin/env/dolphinscheduler_env.sh内配置（目前我只有hive ，datax 任务）：

　　　　hive_home:/opt/bd/apache-hive-3.1.3-bin

　　　　datax_home: /opt/opt/datax-web/datax

十， Atlas 部署

注意：

　　1，官方只提供了源码包，需要自己编译成安装包。

10.1 部署步骤：

1，下载并编译源码　　

　　　　编译命令：

　　　　　　mvn clean -DskipTests package -Pdist,embedded-hbase-solr # 包括内置的hbase 、 solr.

　　　　　　-Drat.numUnapprovedLicenses=50000 # 出现了大量的没有认证的证书文件，添加该配置

报错过程处理：

1.1报错：Failed to execute goal org.apache.rat:apache-rat-plugin: 大量的没有认证的证书的文件，添加配置，忽略该错误。

　　处理方法：-Drat.numUnapprovedLicenses=50000

1.2 报错：编译过程中，缺失包。因为时内网环境，本地的maven 仓库和公司级的maven repo 都没有这些包。所以手动下载jar, 然后上传到公司 maven repo.
The following artifacts could not be resolved:
org.restlet.jee:org.restlet:jar:2.4.3 (absent),
org.restlet.jee:org.restlet.ext.servlet:jar:2.4.3 (absent):
Could not find artifact org.restlet.jee:
org.restlet:jar:2.4.3 in nexus (http://134.98.6.5:8081/repository/HescRepository/) -> [Help 1]

处理方法：安装包的maven 命令。

mvn deploy:deploy-file \
-DgroupId=org.restlet.jee \
-DartifactId=org.restlet \
-Dversion=2.4.3 \
-DgeneratePom=true \
-Dpackaging=jar \
-DrepositoryId=maven-releases \
-Durl=http://134.98.6.5:8081/repository/maven-releases/ \
-Dfile=org.restlet-2.4.3.jar

mvn deploy:deploy-file \
-DgroupId=org.restlet.jee \
-DartifactId=org.restlet.ext.servlet \
-Dversion=2.4.3 \
-DgeneratePom=true \
-Dpackaging=jar \
-DrepositoryId=maven-releases \
-Durl=http://134.98.6.5:8081/repository/maven-releases/ \
-Dfile=org.restlet.ext.servlet-2.4.3.jar

mvn deploy:deploy-file \
-DgroupId=org.apache.sqoop \
-DartifactId=sqoop \
-Dversion=1.4.6.2.3.99.0-195 \
-DgeneratePom=true \
-Dpackaging=jar \
-DrepositoryId=maven-releases \
-Durl=http://134.98.6.5:8081/repository/maven-releases/ \
-Dfile=sqoop-1.4.6.2.3.99.0-195.jar

1.3 报错：内网编译，需要配置 http ,https 代理上网。

处理方法：

-Dhttps.proxyHost=10.80.101.### -Dhttps.proxyPort=9218

2，启动atlas 服务时，内部会同时启动内置的hbase ,solr ， zookeeper， kafka.

使用bin/atlas_start.py 一键启动时，可能导致内置的部分服务不能启动，最后atlas 不能正常启动。

建议手动启动：

　　2.1 启动hbase: hbase/bin/start-hbase.sh

　　2.2 启动solr: solr/bin/solr start -c -z 127.0.0.1:2181 -p 8983 -force

　　2.2 启动 atlas: bin/atlas_start.py

启动过程中，同时关注启动日志。有些进程看起来启动正常了，但是日志有报错情况。真正的情况时，服务启动失败的。

3，配置hive 连接到atlas 的元数据库管理。

hive_hook 编译包: /opt/bd/apache-atlas-sources-2.2.0/distro/target