1、Hadoop大數據平臺構建與應用Hadoop大數據項目2 Hadoop大數據平臺的構建項目2 任務2.1 搭建Ambari Hadoop系統A任務2.2使用Apache Ambari管理Hadoop集群B項目描述任務2.1 搭建Ambari Hadoop系統AB項目描述項目描述通過分析學生專業課程技能考核、學生就業、學生學習興趣、企業崗位需求、互聯網招聘等數據信息，建立崗位模型、知識模型和學情模型，指導公司進行就業和學情分析系統的研發。在綜合分析相關技術和應用實踐的前提下，選擇了主流的Hadoop大數據平臺，并采用Apache Ambari管理平臺構建Hadoop開發環境。項目描述任務2.1

2、搭建Ambari Hadoop系統任務描述1. 借助學習論壇、網絡視頻等網絡資源和各種圖書資源，學習Cloudera Manager、Ambari和MapR等大數據平臺管理工具。2. 借助學習論壇、網絡視頻等網絡資源和各種圖書資源，學習Hadoop生態系統的相關技術，了解各項技術的功能。3. 完成Ambari的安裝與配置。任務目標1. 了解Hadoop背景知識，熟悉Hadoop的生態系統。2. 學會Hadoop分布式集群的組建方法。 3. 學會Ambari Server和Ambari Agent的配置方法。任務2.1 搭建Ambari Hadoop系統任務描述知識準備1. 認識Hadoop平臺

3、產品相比于SQL數據庫，Hadoop在某些方面仍然顯得不夠完善。Cloudera、Hortonworks、MapR是最具有代表性的公司，他們帶來眾多的創新并提供強大的集群工具。這些管理工具分別是Cloudera Manager、Ambari和MapR，它們均能對集群進行自動化安裝、管理、監控、診斷和集成。如圖2-1所示為3大Hadoop平臺的供應商。下面向讀者擴展一下這些公司的產品服務。圖2-1 三大Hadoop平臺的供應商知識準備1. 認識Hadoop平臺產品圖2-1 三大Hado圖1-7 Apache Spark 開源項目（1）Cloudera圖1-7 Apache Spark 開源項目（

4、1）Cloud圖2-3 HDP資源棧（2）Hortonworks（3）MapR圖2-3 HDP資源棧（2）Hortonworks（3）Ma2. 熟悉Hadoop生態系統MindmapSuitable for all categories business and personal presentation（14（1）Ambari（6）Pig（4）Oozie（5）Hive（13）Sqoop（11）YARN（12）HDFS（7）Shark（8）MapReduce（3）HBase（2）ZooKeeper（9）Tez（10）Spark（14）Flume2. 熟悉Hadoop生態系統MindmapSui

5、table任務實施Ambari管理平臺通過安裝向導來進行集群的搭建，簡化了集群供應。Ambari支持作業與任務執行的可視化與分析，能夠更好地查看依賴和性能。Ambari是一個分布式架構的軟件，主要由Ambari Server和 Ambari Agent兩部分組成，如圖2-5所示。圖2-5 Ambari Server架構任務實施Ambari管理平臺通過安裝向導來進行集群的搭建，簡（1）基本環境配置本任務以兩臺節點為例來組建 Hadoop分布式集群，這里采用的系統版本為CentOS 7，具體要求見表2-1。根據表中的資源配置來組建大數據基礎平臺。圖1-8 Apache Storm開源項目主機名內存

6、硬盤IP地址角色master8 GB100 GB31Ambari-Server、Ambari-Agent、MySQLslave14 GB100 GB33Ambari-Agent（1）基本環境配置圖1-8 Apache Storm開源項目首先需要配置主機名。 配置主機名。# master# hostnamectl set-hostname master# hostnamemaster# slave1# hostnamectl set-hostname slave1# hostnameslave11首先需要配置主機名。 配置 修改 hosts 映射文件。# master# vi /etc/host

7、s31 master.hadoop master33 slave1.hadoop# slave1# vi /etc/hosts31 master.hadoop33 slave1.hadoop slave12 修改 hosts 映射文 配置Yum源。# master將BigData-v2.0-BASE.iso復制到/mnt目錄下，將其中的ambari 解壓到/opt目錄下，并在master節點配置ftp服務。注意：因為安裝大數據相關軟件包時，可能會用到相關依賴軟件包，所以需要配置CentOS 7 Yum 源，可以配置CentOS 7的本地Yum源文件，如果有網絡的話也可以配置公網的Yum源。這里

8、可以采用本地 CentOS 7 Yum 源。#master& slave1# cd /etc/yum.repos.d/# rm -vf *注意：如果配置公網Yum源，則不需要刪除原來的repo文件。3 配置Yum源。# mas編寫REPO文件，指定Ambari安裝包路徑和CentOS 7安裝包路徑。# vi ambari.repo centos7baseurl=0/centos7/（注：具體的Yum 源根據真實環境配置，本次為實驗室測試環境。）gpgcheck=0 enabled=1 name=centos ambari name=ambaribaseurl=1/ambari（注：具體的Yum

9、 源根據真實環境配置，本次為實驗室測試環境。）編寫REPO文件，指定Ambari安裝包路徑和CentOS enabled=1 gpgcheck=0#master# yum -y install httpd將/mnt/目錄下的HDP-2.4-BASE和HDP-UTILS-0兩個文件夾拷貝到/var/www/html/目錄下。啟動httpd服務。# systemctl enable httpd.service# systemctl status httpd.serviceenabled=1 配置ntp。# master# yum -y install ntp# vi /etc/ntp.conf注釋

10、或者刪除以下4行server 0. iburst server 1. iburst server 2. iburstserver 3. iburst添加以下兩行server fudge stratum 10#systemctl enable ntpd#systemctl start ntpd4# slave1# yum -y install ntpdate# ntpdate master.hadoop# systemctl enable ntpdate 配置ntp。# mast 配置SSH。# master& slave1檢查 2個節點是否可以通過無密鑰相互訪問，如果未配置，則進行SSH無密碼

11、公鑰認證配置。如下：# yum install openssh-clients# ssh-keygen# ssh-copy-id master.hadoop# ssh-copy-id slave1.hadoopssh登錄遠程主機查看是否成功。# ssh master.hadoop# exit# ssh slave1.hadoop# exit5 配置SSH。# mast 禁用 Transparent Huge Pages。操作系統后臺有一個khugepaged 的進程，它會一直掃描所有進程占用的內存，在可能的情況下會把4k page交換為Huge Pages，在這個過程中，對于操作的內存的各種分

12、配活動都需要各種內存鎖，直接影響程序的內存訪問性能，并且這個過程對于應用是透明的，在應用層面不可控制，對于專門為4k page優化的程序來說，可能會造成隨機的性能下降現象。#master& slave1# cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabledalways madvise never# echo never /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled# echo never /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag# cat /sys/kernel/m

13、m/transparent_hugepage/enabledalways madvise never重啟后失效，需要再次執行。6 禁用 Transparen 安裝配置 JDK。#master# mkdir /usr/jdk64/# mount -o loop XianDian-BigData-v2.0.5-BASE.iso /mnt/# cd /mnt/# tar -zxvf jdk-8u77-linux-x64.tar.gz -C /usr/jdk64/# vi /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/jdk64/jdk1.8.0_77 export PATH=$

14、JAVA_HOME/bin:$PATH# source /etc/profile#Java versionJava version 1.8.0_77Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_77-b03)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.77-b03, mixed mode)7 安裝配置 JDK。#mas# slave1#mkdir /usr/jdk64/#scp 06:/mnt/jdk-8u77-linux-x64.tar.gz .# tar -zxvf jdk-8u77-linux-x64

15、.tar.gz -C /usr/jdk64/# vi /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/jdk64/jdk1.8.0_77 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH# source /etc/profile#Java versionJava version 1.8.0_77Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_77-b03)Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.77-b03, mixed mode)# slave1（2） 配置Ambar

16、i Server#master# yum -y installambari-server配置MariaDB數據庫。#master安裝MariaDB數據庫。# yum install mariadb mariadb-server mysql-connector-java啟動MariaDB數據庫。# systemctl enable mariadb# systemctl start mariadb配置MariaDB數據庫。#mysql_secure_installation按Enter 鍵確認后設置數據庫 root 密碼，這里設置為“bigdata”Remove anonymous users?

17、Y/n yDisallow root login remotely? Y/n nRemove test database and access to it? Y/n yReload privilege tables now? Y/n y（2） 配置Ambari Server創建Ambari數據庫。# mysql -uroot -pbigdataMariaDB (none) create database ambari;MariaDB (none) grant all privileges on ambari.* to ambarilocalhost identified by bigdata;

18、MariaDB (none) grant all privileges on ambari.* to ambari% identified by bigdata; MariaDB (none) use ambari;MariaDB ambari source /var/lib/ambari-server/resources/Ambari-DDL-MySQL-CREATE.sqlMariaDB ambari Bye創建Ambari數據庫。安裝配置Ambari Server。#master# ambari-server setupWARNING: SELinux is set to permiss

19、ive mode and temporarily disabled. OK to continue y/n (y)?Customize user account for ambari-server daemon y/n (n)? nChecking JDK.1 Oracle JDK 1.8 + Java Cryptography Extension (JCE) Policy Files 8 2 Oracle JDK 1.7 + Java Cryptography Extension (JCE) Policy Files 7 3 Custom JDK=Enter choice (1): 3Pat

20、h to JAVA_HOME: /usr/jdk64/jdk1.8.0_77Validating JDK on Ambari Server.done. Completing setup.Configuring database.Enter advanced database configuration y/n (n)? yConfiguring database.安裝配置Ambari Server。= Choose one of the following options:1 - PostgreSQL (Embedded) 2 - Oracle3 - MySQL4 - PostgreSQL5

21、- Microsoft SQL Server (Tech Preview) 6 - SQL Anywhere= Enter choice (1): 3Hostname (localhost): Port (3306):Database name (ambari): Username (ambari):Enter Database Password (bigdata):Proceed with configuring remote database connection properties y/n (y)? Ambari Server setup completed successfully.

22、=啟動Ambari Server服務。# ambari-server start打開瀏覽器，登錄頁面 31:8080/，在“用戶名”的文本框中輸入“admin”，在“密碼”的文本框中輸入“admin”，如圖2-6所示。圖2-6 Ambari登錄頁面啟動Ambari Server服務。圖2-6 Ambari（3）配置Ambari Agent# master& slave1安裝Ambari Agent并修改ambari-agent.ini文件指定Ambari Server的地址或者主機名。# yum -y install ambari-agent# vi /etc/ambari-agent/con

23、f/ambari-agent.iniserverhostname= master# ambari-agent restart打開Ambari Agent的log日志文件/var/log/ambari-agent/ambari-agent.log，查看是否存在“Building Heartbeat: responseId = ”等字樣，如果有則表示Ambari Server和Ambari Agent之間已經成功傳遞了心跳連接信號。# tail -f /var/log/ambari-agent/ambari-agent.logINFO 2017-01-12 09:44:20,919 Control

24、ler.py:265 - Heartbeat response received (id = 1340) INFO 2017-01-12 09:44:30,820 Heartbeat.py:78 - Building Heartbeat: responseId = 1340,timestamp = 1484214270820, commandsInProgress = False, componentsMapped = True（3）配置Ambari Agent（4）部署管理 Hadoop集群登錄頁面http:/IPAddress:8080/，在“用戶名”的文本框中輸入“admin”，在“密碼

25、”的文本框中輸入“admin”。接下來就可以啟動安裝向導、創建集群和安裝服務。如圖2-7和圖2-8所示。圖2-7 Ambari管理頁面（4）部署管理 Hadoop集群圖2-7 Ambari管理頁圖2-8 Ambari安裝向導圖2-8 Ambari安裝向導在“選擇安裝?！睍r指定安裝源HDP-2.4和HDP-UTILS-0的位置。指定相應的目標主機并選擇手動注冊主機，選擇所需要安裝的服務，本任務需安裝HDFS、YARN+MapReduce2、Zookeeper、Ambari Metrics、Hive、HBase、Mahout、Sqoop、Spark等服務。在整個過程需要設置Grafana Admi

26、n和Hive的密碼。部署完成頁面，如圖2-9所示。圖2-9 部署完成頁面在“選擇安裝?！睍r指定安裝源HDP-2.4和HDP-UTIL單擊頁面導航欄的“主界面”按鈕，在主界面中可以查看集群狀態和監控信息，如圖2-10所示。單擊頁面導航欄的“主界面”按鈕，在主界面中可以查看集群狀態和監控信息，如圖2-10所示。至此，大數據基礎平臺已經部署完畢了。圖2-10 平臺主界面單擊頁面導航欄的“主界面”按鈕，在主界面中可以查看集群狀態和任務2.2使用Apache Ambari管理Hadoop集群任務目標1. 學會使用Ambari Web管理界面對Hadoop服務進行管理的方法。2. 學會使用Ambari W

27、eb管理界面對集群主機進行管理的方法。3. 學會使用Ambari Web管理界面對Hadoop服務進程進行管理的方法。4. 學會使用Ambari Web管理界面對服務配置文件進行管理的方法。任務2.2使用Apache Ambari管理Hadoop集群（1）服務管理在頁面左側的服務列表中，可以選中任何一個想要操作的服務。以 HDFS為例，單擊左側服務列表中的“HDFS”按鈕后，就會在服務列表右側看到該服務的相關信息，如圖2-11所示。圖2-11 HDFS概要展示頁面（1）服務管理在頁面左側的服務列表中，可以選中任何一個想要Hadoop的集群部署完成后，并不知道這個集群是否可用。這時候就可以借助“運行服務檢查”命令來確保集群服務可以正常運行。選擇這個命令后，就會在彈出的對話框中出現如圖2-12所示的HDFS服務操作進度顯示。當進度條執行完畢后，全綠代表服務運行正常，全紅代表服務運行失敗，黃色代表出現告警信息。圖2-12 HDFS服務操作進度顯示Hadoop的集群部署完成后，并不知道這個集群是否可用。這時“服務操作”下拉菜單中的“啟動”、“停止”、“重啟所有”3個命令的含義分別是指：啟動、停止、重啟集群中所有該服務的進程。當執行進度頁面打開時，可以進入查看每個主機進程的操作進度和運行log，如圖2-13所示。圖2