大数据环境集群环境搭建
大数据分析平台的搭建和应用
大数据分析平台的搭建和应用随着数据量不断增大，数据分析和处理成为了每个企业所必须面对的问题。
在这个时代，如果没有一套完整的数据分析方案，企业的发展和竞争力都将受到极大的限制。
针对这个问题，越来越多的企业开始建立自己的数据分析平台，以此来支持业务的快速发展和决策的快速落地。
那么，在这篇文章中，我们将分享一下大数据分析平台的搭建和应用方面的内容。
一、搭建数据分析平台1、选择合适的大数据组件大数据分析平台最核心也是最重要的就是大数据组件的选择。
当下市面上流行的大数据组件主要有Apache云计算环境、Hadoop和Spark。
Apache云计算环境是一个完整的大数据处理解决方案，包含了MapReduce 计算框架、Hadoop分布式文件系统和Hive SQL等服务。
Hadoop是基于云计算环境开发的一个分布式计算系统，拥有高可靠性、高可扩展性、高容错性等优点。
Spark基于内存计算，可以在处理和分析大数据时轻松地实现高速数据分析和处理。
2、搭建大数据环境在选择合适的大数据组件之后，接下来就需要开始搭建大数据环境。
首先需要安装大数据组件，并进行集群的配置。
数据节点需要足够的内存和存储空间来处理和存储大量的数据。
同时，为了保证集群的高可用性，还需要进行节点复制和备份操作。
3、引入大数据平台框架大数据平台框架能够更好地管理和支持大数据环境中的各种组件。
比如，Apache Ambari、Cloudera等大数据平台框架可以使管理员轻松地监控、管理和配置集群中的组件。
同时，这些平台框架还可以通过提供API来对数据进行查询和分析。
4、使用可视化工具搭建大屏展示通过使用可视化工具建立数据仪表盘和大屏展示可以更好地抓住关键数据的趋势和规律。
由于数据可视化界面能够清晰展示出数据分析状况，使决策人员能够更快地了解所需要的变化和指标。
二、应用数据分析平台1、数据管理设置数据管理规则，包括数据可信度、数据准确性和数据实用性。
合理规划数据来源以及数据的处理和存储方式，定期对数据进行清洗和归档，以确保数据的质量和可靠性。
CDH大数据集群环境搭建步骤
CDH大数据集群环境搭建步骤搭建CDH大数据集群环境需要进行以下步骤：1.准备硬件和操作系统：- 硬件要求：至少3台服务器，其中一台作为master节点，其他作为worker节点。
每台服务器至少具有4个CPU核心、16GB内存、100G以上硬盘空间。
- 操作系统要求：集群中的所有服务器需要运行相同的操作系统版本，推荐使用CentOS 7或者Red Hat Enterprise Linux 72.安装基础组件：- 使用root用户登录所有服务器，执行以下命令更新系统：`yum update -y`- 安装JDK：在每台服务器上执行以下命令安装JDK：`yum install-y java-1.8.0-openjdk-devel`- 安装其他依赖包：在每台服务器上执行以下命令安装其他依赖包：`yum install -y wget vim curl ntp`- 授予安装脚本执行权限：`chmod +x cloudera-manager-installer.bin`- 运行安装脚本：`./cloudera-manager-installer.bin`4.配置CDH集群管理器：- 打开Web浏览器，输入master节点的IP地址和端口号7180（默认）访问Cloudera Manager Web控制台。
- 在“Install a New Cluster”页面上，按照提示配置集群名称、选择操作系统等信息，并选择需要安装的组件（如HDFS、YARN、HBase 等）。
- 提供worker节点的主机名或IP地址，在设置完所有配置项后，点击“Continue”按钮。
5.配置集群节点：- 在“Choose Services”页面上，选择需要在集群中安装的服务。
- 在“Assign Roles”页面上，将角色分配给master节点和worker节点。
- 在“Check Configuration”页面上，检查配置项是否正确，如有错误，根据提示进行修改。
生态环保大数据应用平台建设方案 智慧环保大数据应用平台建设方案
环保应用系统建设力度加强
数据资源管理和综合利用能力建设开始启动
标准规范编制工作全面展开
环境信息化
全国性大型应用系统建设将带动地方环保部门信息化整体推进
环境应急系统将陆续进入实质性建设阶段
信息资源标准化改造与整合将是环保信息化建设的重点工作
环境信息化相关标准建设将不断完善
10
集群对讲
烟感采集 GIS地图 本地存储 水流探测
3
生态环保解决方案
03
智慧环保感知层建设
重金属监测
噪声监测
水质监测
卫星遥感系统
辐射监测
气体监测
无人机感知系统
感知特点：小体积、低功率、能定位、能传输、多因子、组件化、插件化 、大面积、立体化
26
03
建设内容
软件平台：污染源在线监测及 应急指挥调度平台 基础平台：应急指挥大厅、私 有云资源池、视频监控 平台
解决问题
1、帮助环保部门摸清家底 2、对污染企业做到防范预警 3、对污染事件做好快速响应 4、指挥、执法实现应急联动
02
云平台基础资源池建设
1、服务器虚拟化 云主机资源池分为X86云主机池+小型机资源池两部分。 2、计算资源池
睿利 而行
生态环保大数据应用平台建设方案
生态环保大数据应用平台
生态环保大数据应用平台架构
1
业务背景及需求分析
目录
CONTENTS
2 生态环保顶层设计 3 生态环保解决方案 4 大数据应用子系统
5 生态环境应急预案
1
业务背景及需求分析
01
智慧环保建设背景
相关政策： 2013年将启动首次全国地理国情普查 住建部下发“智慧城市”试点通知 国家测绘地理信息局关于开展智慧城市时空信息云平台建设试点工作的通知 部财政、国土资源部、住建部等十多个部委参与编制的《全国促进城镇化健康发展规划(2011-2020年)》将于今年全国两会前后对外颁 布，40万亿投资大戏启幕。 大环保概念：
Cloudera大数据平台环境搭建(CDH5.13.1)傻瓜式说明书
Cloudera大数据平台环境搭建（CDH5.13.1版）目录Cloudera大数据平台环境搭建 (1)（CDH5.13.1版） (1)1.基础环境 (4)1.1.软件环境 (4)1.2.配置规划 (4)1.3.所需要的软件资源 (4)1.4.修改机器名（所有节点） (5)1.5.设置防火墙（所有节点） (6)1.6.配置免密码登录SSH (6)1.7.关闭SELINUX（所有节点） (8)1.8.修改Linux内核参数（所有节点） (8)1.9.其他安装与配置（所有节点） (10)1.10.配置NTP服务 (10)1.11.安装oracle JDK1.8 （所有节点） (12)1.12.Mysql安装（主节点） (13)2.安装CM (15)2.1.传包，解包 (15)2.2.创建数据库 (15)2.3.创建用户 (16)2.4.制作本地YUM源 (16)2.5.拷贝jar包 (17)2.6.修改cloudera-scm-agent配置 (17)2.7.启动CM Server和Agent (18)2.8.访问CM (18)3.安装CDH (18)3.1.登录后界面 (18)3.2.选择CM版本 (19)3.3.指定主机 (20)3.4.选择CDH版本 (21)3.4.1.出现“主机运行状态不良”错误 (22)3.5.检查主机正确性 (23)3.6.选择安装的服务 (23)3.7.角色分配 (24)3.8.数据库设置 (24)3.8.1.测试连接报错： (25)3.9.群集设置 (26)3.10.开始安装 (28)3.11.安装完成 (29)3.11.1.警告信息： (29)4.常见错误 (31)4.1.初始化数据库错误： (31)4.2.未能连接到Host Monitor (32)1.基础环境1.1.软件环境本文将介绍Centos7.4 离线安装CDH和Cloudera Manager过程，软件版本如下：1.2.配置规划本次安装共5台服务器，服务器配置及用途如下：1.3.所需要的软件资源1)JDK环境：JDK版本：1.8.0_151jdk-8u151-linux-x64.rpm下载地址：/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html2)CM包：CM版本：5.13.1cloudera-manager-centos7-cm5.13.1_x86_64.tar.gz下载地址：/cm5/cm/5/cloudera-manager-centos7-cm5.13.1_x86_64.tar.gz3)CDH包CDH版本：5.13.1，CDH-5.13.1-1.cdh5.13.1.p0.2-el7.parcel；CDH-5.13.1-1.cdh5.13.1.p0.2-el7.parcel.sha1；manifest.json下载地址：/cdh5/parcels/5.13.1/manifest.json/cdh5/parcels/5.13.1/CDH-5.13.1-1.cdh5.13.1.p0.2-el7.parcel.sha1 /cdh5/parcels/5.13.1/CDH-5.13.1-1.cdh5.13.1.p0.2-el7.parcel4)JDBC连接jar包：jar包版本：5.1.43，mysql-connector-java-5.1.43.jar下载地址：/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.43/mysql-connector-java-5.1.43.jar1.4.修改机器名（所有节点）1)修改机器名称这种方式，在Centos7中可以永久性改变主机名称。
大数据集群部署方案
八、风险与应对措施
1.技术风险：关注技术动态，及时更新和升级相关软件。
2.数据安全风险：加强数据安全防护措施，定期进行合规性检查。
3.人才短缺：加强团队培训，提高技能水平。
4.成本控制：合理规划项目预算，控制成本。
九、总结
本方案为企业提供了一套完整、科学的大数据集群部署方案，旨在实现高效、稳定的数据处理和分析。通过严谨的技术选型和部署架构设计，确保数据安全、合规性。同时，注重运维保障和人才培养，提高大数据应用能力。在项目实施过程中，积极应对各类风险，确保项目顺利推进，为企业创造持续的业务价值。
二、项目目标
1.搭建一套完整的大数据集群环境，满足业务部门对数据处理、分析、挖掘的需求。
2.确保集群系统的高可用性、高性能、易扩展性，降低运维成本。
3.遵循国家相关法律法规，确保数据安全与合规性。
三、技术选型
1.分布式存储：采用Hadoop分布式文件系统（HDFS）进行数据存储，确保数据的高可靠性和高可用性。
- Kafka集群：用于收集和传输实时数据，支持实时数据处理。
五、数据安全与合规性
1.数据加密：对存储在HDFS上的数据进行加密，防止数据泄露。
2.访问控制：采用Kerberos进行身份认证，结合HDFS权限管理，实现数据访问控制。
3.数据脱敏：对敏感数据进行脱敏处理，确保数据合规使用。
4.审计日志：开启Hadoop审计日志，记录用户操作行为，便于审计和监控。
- ZooKeeper集群：负责集群的分布式协调服务，确保集群的高可用性。
- Kafka集群：用于收集和传输实时数据，为实时数据处理提供支持。
五、数据安全与合规性
1.数据加密：对存储在HDFS上的数据进行加密处理，防止数据泄露。
Hadoop集群的搭建方法与步骤
Hadoop集群的搭建方法与步骤随着大数据时代的到来，Hadoop作为一种分布式计算框架，被广泛应用于数据处理和分析领域。
搭建一个高效稳定的Hadoop集群对于数据科学家和工程师来说至关重要。
本文将介绍Hadoop集群的搭建方法与步骤。
一、硬件准备在搭建Hadoop集群之前，首先要准备好适合的硬件设备。
Hadoop集群通常需要至少三台服务器，一台用于NameNode，两台用于DataNode。
每台服务器的配置应该具备足够的内存和存储空间，以及稳定的网络连接。
二、操作系统安装在选择操作系统时，通常推荐使用Linux发行版，如Ubuntu、CentOS等。
这些操作系统具有良好的稳定性和兼容性，并且有大量的Hadoop安装和配置文档可供参考。
安装操作系统后，确保所有服务器上的软件包都是最新的。
三、Java环境配置Hadoop是基于Java开发的，因此在搭建Hadoop集群之前，需要在所有服务器上配置Java环境。
下载最新版本的Java Development Kit（JDK），并按照官方文档的指引进行安装和配置。
确保JAVA_HOME环境变量已正确设置，并且可以在所有服务器上运行Java命令。
四、Hadoop安装与配置1. 下载Hadoop从Hadoop官方网站上下载最新的稳定版本，并将其解压到一个合适的目录下，例如/opt/hadoop。
2. 编辑配置文件进入Hadoop的安装目录，编辑conf目录下的hadoop-env.sh文件，设置JAVA_HOME环境变量为Java的安装路径。
然后，编辑core-site.xml文件，配置Hadoop的核心参数，如文件系统的默认URI和临时目录。
接下来，编辑hdfs-site.xml文件，配置Hadoop分布式文件系统（HDFS）的相关参数，如副本数量和数据块大小。
最后，编辑mapred-site.xml文件，配置MapReduce框架的相关参数，如任务调度器和本地任务运行模式。
linuxxshelljdkhadoop（环境搭建）虚拟机安装（大数据搭建环境）
linuxxshelljdkhadoop（环境搭建）虚拟机安装（⼤数据搭建环境）【hadoop是2.6.5版本xshell是6版本jdk是1.8.0.131 虚拟机是CentOS-6.9-x86_64-bin-DVD1.iso vmware10】1.创建虚拟机第⼀步：在VMware中创建⼀台新的虚拟机。
如图2.2所⽰。
图2.2第⼆步：选择“⾃定义安装”，然后单击“下⼀步”按钮，如图2.3所⽰。
图2.3第三步：单击“下⼀步” 按钮，如图2.4所⽰。
图2.4第四步：选择“稍后安装操作系统”，然后单击“下⼀步” 按钮，如图2.5所⽰。
图2.5第五步：客户机操作系统选择Linux，版本选择“CentOS 64位”，然后单击“下⼀步” 按钮，如图2.6所⽰。
图2.6第六步：在这⾥可以选择“修改虚拟机名称”和“虚拟机存储的物理地址”，如图2.7所⽰。
图2.7第七步：根据本机电脑情况给Linux虚拟机分配“处理器个数”和每个处理器的“核⼼数量”。
注意不能超过⾃⼰电脑的核数，推荐处理数量为1，每个处理器的核⼼数量为1，如图2.8所⽰。
图2.8第⼋步：给Linux虚拟机分配内存。
分配的内存⼤⼩不能超过⾃⼰本机的内存⼤⼩，多台运⾏的虚拟机的内存总合不能超过⾃⼰本机的内存⼤⼩，如图2.9所⽰。
图2.9第九步：使⽤NAT⽅式为客户机操作系统提供主机IP地址访问主机拨号或外部以太⽹⽹络连接，如图2.10所⽰。
图2.10第⼗步：选择“SCSI控制器为LSI Logic(L)”，然后单击“下⼀步” 按钮，如图2.11所⽰。
图2.11第⼗⼀步：选择“虚拟磁盘类型为SCSI(S)”，然后单击“下⼀步” 按钮，如图2.12所⽰。
图2.12第⼗⼆步：选择“创建新虚拟磁盘”，然后单击“下⼀步” 按钮，如图2.13所⽰。
图2.13第⼗三步：根据本机的磁盘⼤⼩给Linux虚拟机分配磁盘，并选择“将虚拟机磁盘拆分为多个⽂件”，然后单击“下⼀步”按钮，如图2.14所⽰。
大数据--Hadoop集群环境搭建
⼤数据--Hadoop集群环境搭建⾸先我们来认识⼀下HDFS， HDFS（Hadoop Distributed File System ）Hadoop分布式⽂件系统。
它其实是将⼀个⼤⽂件分成若⼲块保存在不同服务器的多个节点中。
通过联⽹让⽤户感觉像是在本地⼀样查看⽂件，为了降低⽂件丢失造成的错误，它会为每个⼩⽂件复制多个副本（默认为三个），以此来实现多机器上的多⽤户分享⽂件和存储空间。
Hadoop主要包含三个模块：HDFS模块：HDFS负责⼤数据的存储，通过将⼤⽂件分块后进⾏分布式存储⽅式，突破了服务器硬盘⼤⼩的限制，解决了单台机器⽆法存储⼤⽂件的问题，HDFS是个相对独⽴的模块，可以为YARN提供服务，也可以为HBase等其他模块提供服务。
YARN模块：YARN是⼀个通⽤的资源协同和任务调度框架，是为了解决Hadoop中MapReduce⾥NameNode负载太⼤和其他问题⽽创建的⼀个框架。
YARN是个通⽤框架，不⽌可以运⾏MapReduce，还可以运⾏Spark、Storm等其他计算框架。
MapReduce模块：MapReduce是⼀个计算框架，它给出了⼀种数据处理的⽅式，即通过Map阶段、Reduce阶段来分布式地流式处理数据。
它只适⽤于⼤数据的离线处理，对实时性要求很⾼的应⽤不适⽤。
多相关信息可以参考博客：。
本节将会介绍Hadoop集群的配置，⽬标主机我们可以选择虚拟机中的多台主机或者多台阿⾥云服务器。
注意：以下所有操作都是在root⽤户下执⾏的，因此基本不会出现权限错误问题。
⼀、Vmware安装VMware虚拟机有三种⽹络模式，分别是Bridged(桥接模式)、NAT(⽹络地址转换模式)、Host-only(主机模式)：桥接：选择桥接模式的话虚拟机和宿主机在⽹络上就是平级的关系，相当于连接在同⼀交换机上；NAT：NAT模式就是虚拟机要联⽹得先通过宿主机才能和外⾯进⾏通信；仅主机：虚拟机与宿主机直接连起来。
Hadoop环境搭建
Hadoop环境搭建啥是⼤数据？问啥要学⼤数据？在我看来⼤数据就很多的数据，超级多，咱们⽇常⽣活中的数据会和历史⼀样，越来越多⼤数据有四个特点(4V)：⼤多样快价值学完⼤数据我们可以做很多事，⽐如可以对许多单词进⾏次数查询（本节最后的实验），可以对股市进⾏分析，所有的学习都是为了赚⼤钱！（因为是在Linux下操作，所以⽤到的全是Linux命令，不懂可以百度，这篇⽂章有⼀些简单命令。
常⽤）第⼀步安装虚拟机配置环境1.下载虚拟机，可以⽤⾃⼰的，没有的可以下载这个 passowrd：u8lt2.导⼊镜像，可以⽤这个 password：iqww （不会创建虚拟机的可以看看，不过没有这个复杂，因为导⼊就能⽤）3.更换主机名，vi /etc/sysconfig/network 改HOSTNAME=hadoop01 (你这想改啥改啥，主要是为了清晰，否则后⾯容易懵)注：在这⾥打开终端4.查看⽹段，从编辑-虚拟⽹络编辑器查看，改虚拟机⽹段，我的是192.168.189.128-254（这个你根据⾃⼰的虚拟机配置就⾏，不⽤和我⼀样，只要记住189.128这个段就⾏）5.添加映射关系，输⼊：vim /etc/hosts打开⽂件后下⾯添加 192.168.189.128 hadoop01（红⾊部分就是你们上⾯知道的IP）（这⾥必须是hadoop01，为了⽅便后⾯直接映射不⽤敲IP）6.在配置⽂件中将IP配置成静态IP 输⼊： vim /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 （物理地址也要⼀样哦！不知道IP的可以输⼊：ifconfig 查看⼀下）7.重启虚拟机输⼊：reboot (重启后输⼊ ping 能通就说明没问题)第⼆步克隆第⼀台虚拟机，完成第⼆第三虚拟机的配置1.⾸先把第⼀台虚拟机关闭，在右击虚拟机选项卡，管理-克隆即可（克隆两台⼀台hadoop02 ⼀台hadoop03）2.克隆完事后，操作和第⼀部基本相同唯⼀不同的地⽅是克隆完的虚拟机有两块⽹卡，我们把其中⼀个⽹卡注释就好（⼀定牢记！通过这⾥的物理地址⼀定要和配置⽂件中的物理地址相同）输⼊：vi /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules 在第⼀块⽹卡前加# 将第⼆块⽹卡改为eth03.当三台机器全部配置完之后，再次在hosts⽂件中加⼊映射达到能够通过名称互相访问的⽬的输⼊：vim /etc/hosts （三台都要如此设置）（改完之后记得reboot重启）第三步使三台虚拟机能够通过SHELL免密登录1.查看SSH是否安装 rmp -qa | grep ssh （如果没有安装，输⼊sudo apt-get install openssh-server）2.查看SSH是否启动 ps -e | grep sshd （如果没有启动，输⼊sudo /etc/init.d/ssh start）3.该虚拟机⽣成密钥 ssh-keygen -t rsa（连续按下四次回车就可以了）4.将密钥复制到另外⼀台虚拟机⽂件夹中并完成免密登录输⼊：ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub 2 （同样把秘钥给hadoop03和⾃⼰）（输⼊完后直接下⼀步，如果下⼀步失败再来试试改这个修改/etc/ssh/ssh_config中的StrictHostKeyCheck ask ）5.之后输⼊ ssh hadoop02就可以正常访问第⼆台虚拟机啦注：可能你不太理解这是怎么回事，我这样解释⼀下，免密登录是为了后⾯进⾏集群操作时⽅便，⽣成秘钥就像是⽣成⼀个钥匙，这个钥匙是公钥，公钥可以打开所有门，之后把这个钥匙配两把，⼀把放在hadoop02的那⾥，⼀把放在hadoop03的那⾥，这样hadoop01可以对hadoop02和hadoop03进⾏访问。
大数据集群部署方案
大数据集群部署方案摘要：本文介绍了大数据集群的部署方案。
大数据集群是处理大规模数据的关键基础设施，对于各种行业的企业和组织来说至关重要。
我们将从硬件需求、软件选择、网络架构、数据安全等方面逐一讨论大数据集群部署的关键要点，并给出相应的解决方案。
1. 引言随着互联网的快速发展和数据量的不断增长，企业和组织面临着越来越多的大数据处理需求。
传统的单机处理已经无法胜任这些任务，因此大数据集群应运而生。
大数据集群是由多台服务器组成的集群，可以并行处理大规模的数据，并提供高可用性和可扩展性。
本文将介绍如何部署一个稳定、高效的大数据集群。
2. 硬件需求大数据集群的性能和可扩展性与硬件选择密切相关。
在选择硬件时，需要考虑以下几个因素：- 处理能力：选择具有高性能的服务器，包括多核处理器、大内存和高带宽网络接口。
- 存储容量：根据数据量的大小选择合适的硬盘或固态硬盘（SSD）。
- 网络带宽：为了确保数据传输的高效率，选择具有高速网络接口的服务器。
- 冗余机制：为了提高系统的可用性，采用冗余机制，如使用冗余电源和冗余网络。
3. 软件选择在大数据集群部署过程中，选择合适的软件是至关重要的。
以下是一些常见的大数据软件：- Apache Hadoop：用于分布式存储和处理大规模数据的开源软件框架。
- Apache Spark：用于并行处理大规模数据的高性能计算引擎。
- Apache Kafka：用于实时数据流处理的分布式流平台。
- Apache HBase：基于Hadoop的分布式数据库，适用于海量结构化数据存储和查询。
根据实际需求和预算限制，选择适合自己的软件组合。
此外，还需要考虑软件的版本兼容性和稳定性。
4. 网络架构大数据集群的网络架构应该能够支持高效的数据传输和通信。
以下是一些网络架构的关键要点：- 高带宽网络：确保集群内服务器之间的快速数据传输。
- 低延迟通信：减少节点之间的通信延迟，提高集群的性能。
- 有效的负载均衡：确保数据在集群中的平衡传输，避免节点之间的负载不均衡。
mysql集群环境搭建(windowslinux)(精)
mysql集群环境搭建Windows环境Mysql-clusteran安装包下载地/downloads/cluster/;本文档以mysql-cluster-gpl-7.4.6-winx64.zip安装包为例,三台机器搭建mysql集成环境。
管理结点:192.168.1.132数据结点:192.168.1.159,192.168.1.66Sql结点:192.168.1.159,192.168.1.66一、管理节点配置(192.168.1.1321、将mysql-cluster安装包解压至C盘,进入/mysql-cluster-gpl-7.4.6-winx64/目录新建cluster-logs日志存储文件夹,然后进入mysql-cluster-gpl-7.4.6-winx64/bin 目录,将config.ini,my.ini拷贝至该目录下。
配置文件具体内容如下:Config.ini文件:[NDBD DEFAULT]NoOfReplicas=2//副本结点数量datadir=c:\mysqlcluster\datanode\mysql\bin\cluster-data//管理节点运行时文件储存目录,可以自定义路径,但要保证是有效的路径。
datamemory=1Gindexmemory=200M[MYSQLD DEFAULT][NDB_MGMD DEFAULT][TCP DEFAULT][NDB_MGMD]Nodeid=1HostName=192.168.1.132//管理结点IPdatadir=C:\mysqlcluster\mysql-cluster-gpl-7.4.6-winx64\cluster-logs//管理结点日志文件储存路径。
[NDBD]Nodeid=2HostName=192.168.1.159//数据结点IPDataDir=c:\mysqlcluster\datanode\mysql\bin\cluster-data//数据结点2运行时文件储存目录,可以自定义路径,但要保证是有效的路径。
如何使用虚拟机搭建多机集群环境
虚拟机搭建多机集群环境是一个相对复杂的技术，但对于很多开发人员和系统管理员来说，它是必不可少的。
在这篇文章中，我们将探讨如何使用虚拟机来搭建多机集群环境，帮助读者更好地理解和应用。
一、什么是多机集群环境多机集群环境是指将多个物理计算机连接在一起，通过组网和分布式计算技术，实现资源共享和负载均衡的一种计算环境。
它可以提高性能、可靠性和可扩展性，适用于大数据处理、高性能计算等场景。
二、为什么使用虚拟机搭建多机集群环境使用虚拟机搭建多机集群环境的好处主要有以下几点：1. 节省成本和资源：通过虚拟化技术，可以在一台物理机上运行多个虚拟机，降低硬件设备和维护成本。
2. 灵活性和可扩展性：虚拟机可以根据需求进行动态调整，可以在不同的物理机上迁移和复制，方便扩展和管理。
3. 高可用性和容错性：通过搭建虚拟机集群，可以实现资源的冗余和故障自动转移，提高系统的可用性和容错性。
三、步骤一：选择合适的虚拟化软件虚拟化软件是搭建多机集群环境的基石，选择合适的虚拟化软件非常重要。
常用的虚拟化软件有VMware、VirtualBox和KVM等。
VMware是业界常用的商业虚拟化软件，拥有强大的功能和性能，适用于中小型企业和个人用户。
VirtualBox是一款开源虚拟化软件，功能相对简单，适合个人用户学习和测试使用。
KVM是Linux内核自带的虚拟化模块，具有良好的性能和稳定性，适用于大规模部署。
根据实际需求和技术水平选择合适的虚拟化软件，对于搭建多机集群环境至关重要。
步骤二：设置虚拟网络在搭建多机集群环境之前，需要设置虚拟网络。
虚拟网络可以连接虚拟机和宿主机，也可以连接多个虚拟机。
虚拟网络可以通过桥接模式、NAT模式或者仅主机模式等方式设置。
桥接模式可以使虚拟机和宿主机在同一网络中，实现虚拟机和物理机之间的通信。
NAT模式可以为虚拟机提供上网功能，但无法实现虚拟机之间的通信。
仅主机模式可以实现虚拟机和宿主机之间的通信，但无法接入外部网络。
Hadoop大数据开发基础教案Hadoop集群的搭建及配置教案
Hadoop大数据开发基础教案-Hadoop集群的搭建及配置教案教案章节一：Hadoop简介1.1 课程目标：了解Hadoop的发展历程及其在大数据领域的应用理解Hadoop的核心组件及其工作原理1.2 教学内容：Hadoop的发展历程Hadoop的核心组件（HDFS、MapReduce、YARN）Hadoop的应用场景1.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节二：Hadoop环境搭建2.1 课程目标：学会使用VMware搭建Hadoop虚拟集群掌握Hadoop各节点的配置方法2.2 教学内容：VMware的安装与使用Hadoop节点的规划与创建Hadoop配置文件（hdfs-site.xml、core-site.xml、yarn-site.xml）的编写与配置2.3 教学方法：演示与实践相结合手把手教学，确保学生掌握每个步骤教案章节三：HDFS文件系统3.1 课程目标：理解HDFS的设计理念及其优势掌握HDFS的搭建与配置方法3.2 教学内容：HDFS的设计理念及其优势HDFS的架构与工作原理HDFS的搭建与配置方法3.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节四：MapReduce编程模型4.1 课程目标：理解MapReduce的设计理念及其优势学会使用MapReduce解决大数据问题4.2 教学内容：MapReduce的设计理念及其优势MapReduce的编程模型（Map、Shuffle、Reduce）MapReduce的实例分析4.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节五：YARN资源管理器5.1 课程目标：理解YARN的设计理念及其优势掌握YARN的搭建与配置方法5.2 教学内容：YARN的设计理念及其优势YARN的架构与工作原理YARN的搭建与配置方法5.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节六：Hadoop生态系统组件6.1 课程目标：理解Hadoop生态系统的概念及其重要性熟悉Hadoop生态系统中的常用组件6.2 教学内容：Hadoop生态系统的概念及其重要性Hadoop生态系统中的常用组件（如Hive, HBase, ZooKeeper等）各组件的作用及相互之间的关系6.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节七：Hadoop集群的调优与优化7.1 课程目标：学会对Hadoop集群进行调优与优化掌握Hadoop集群性能监控的方法7.2 教学内容：Hadoop集群调优与优化原则参数调整与优化方法（如内存、CPU、磁盘I/O等）Hadoop集群性能监控工具（如JMX、Nagios等）7.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点教案章节八：Hadoop安全与权限管理8.1 课程目标：理解Hadoop安全的重要性学会对Hadoop集群进行安全配置与权限管理8.2 教学内容：Hadoop安全概述Hadoop的认证与授权机制Hadoop安全配置与权限管理方法8.3 教学方法：互动提问，巩固知识点教案章节九：Hadoop实战项目案例分析9.1 课程目标：学会运用Hadoop解决实际问题掌握Hadoop项目开发流程与技巧9.2 教学内容：真实Hadoop项目案例介绍与分析Hadoop项目开发流程（需求分析、设计、开发、测试、部署等）Hadoop项目开发技巧与最佳实践9.3 教学方法：案例分析与讨论团队协作，完成项目任务教案章节十：Hadoop的未来与发展趋势10.1 课程目标：了解Hadoop的发展现状及其在行业中的应用掌握Hadoop的未来发展趋势10.2 教学内容：Hadoop的发展现状及其在行业中的应用Hadoop的未来发展趋势（如Big Data生态系统的演进、与大数据的结合等）10.3 教学方法：讲解与案例分析相结合互动提问，巩固知识点重点和难点解析：一、Hadoop生态系统的概念及其重要性重点：理解Hadoop生态系统的概念，掌握生态系统的组成及相互之间的关系。
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大数据环境搭建
1、CentOS 6.5
2、JDK 1.8
3、Hadoop 2.6
4、Hive 1.1.0
5、ZooKeeper-3.4.9
6、kafka_2.11-
7、Spark 2.1.1
8、flume-ng-1.6.0
CentOS 6.5防火墙和DNS配置
1、关闭防火墙
2、配置yum
JDK 1.7安装
1、将jdk-8u131-linux-
2、安装JDK：把压缩包放到/usr/java/目录下
3、配置jdk相关的环境变量
5、rm -f /etc/udev/rules.d/70-persistent-net.rules
安装第二台和第三台服务器
1、安装上述步骤，再安装两台一模一样环境的服务器，因为后面hadoop和spark都是要搭建集群的。
2、集群的最小环境就是三台。
因为后面要搭建ZooKeeper、kafka等集群。
3、另外两台机器的hostname分别设置为spark2和spark3即可，ip分别为
4、在安装的时候，另外两台服务器的centos镜像文件必须重新拷贝一份，放在新的目录里，使用各自自己的镜像文件。
5、服务器的硬盘文件也必须重新选择一个新的目录，以更好的区分。
6、安装好之后，记得要在三台机器的/etc/hosts文件中，配置全三台机器的ip地址到hostname 的映射，而不能只配置本机，这个很重要！
7、在windows的hosts文件中也要配置全三台机器的ip地址到hostname的映射。
配置集群ssh免密码登录
1、首先在三台机器上配置对本机的ssh免密码登录
生成本机的公钥，过程中不断敲回车即可，ssh-keygen命令默认会将公钥放在/root/.ssh目录下
ssh-keygen -t rsa
将公钥复制为authorized_keys文件，此时使用ssh连接本机就不需要输入密码了
cd /root/.ssh
cp id_rsa.pub authorized_keys
2、接着配置三台机器互相之间的ssh免密码登录
使用ssh-copy-id -i spark命令将本机的公钥拷贝到指定机器的authorized_keys文件中（方便好用）
Hadoop
安装hadoop包
1、使用hadoop-，使用W in SCP上传到CentOS的/usr/local目录下。
2、将hadoop包进行解压缩：tar -zxvf hadoop-
3、对hadoop目录进行重命名：mv hadoop-2.4.1 hadoop
4、配置hadoop相关环境变量
修改hadoop相关的配置文件
进入/usr/local/hadoop/etc/hadoop 目录下
修改core-site.xml
修改hdfs-site.xml //设置hdfs的一些目录，放在/usr/local/data的目录下面
修改mapred-site.xml//mapreduce的框架设置为yarn
修改yarn-site.xml
修改slaves文件
在另外两台机器上搭建hadoop
启动hdfs集群
启动yarn集群
安装hive包
1、将的apache-hive-
2、解压缩hive安装包：tar -zxvf apache-hive-
3、重命名hive目录：mv apache-hive- hive
4、配置hive相关的环境变量，下面以.bashrc文件操作
2、使用yum安装mysql server。
3、使用yum安装mysql connector
4、将mysql connector拷贝到hive的lib包中
配置hive-site.xml
配置hive-env.sh和hive-config.sh
验证hive是否安装成功
直接输入hive命令，可以进入hive命令行
ZooKeeper
安装ZooKeeper包
1、将zookeeper-
2、对zookeeper- -zxvf zookeeper-
3、对zookeeper目录进行重命名：mv zookeeper-3.4.5 zk。
4、配置zookeeper相关的环境变量
设置zk节点标识
搭建zk集群
1、在另外两个节点上按照上述步骤配置ZooKeeper，使用scp将zk和.bashrc拷贝到spark2和spark3上即可。
scp -r zk root@slave1:/usr/local/
2、唯一的区别是spark2和spark3的标识号分别设置为1和2。
及myid 中的值修改为1 和2
启动ZooKeeper集群
kafka_
2、对scala- -zxvf scala-
3、对scala目录进行重命名：mv scala-2.11.4 scala
4、配置scala相关的环境变量
5、查看scala是否安装成功：scala -version
6、按照上述步骤在spark2和spark3机器上都安装好scala。
使用scp将scala和.bashrc拷贝到spark2和spark3上即可。
安装Kafka包
1、将kafka_
2、对kafka_ -zxvf kafka_
3、对kafka目录进行改名：mv kafka_ kafka
4、配置kafka
5、安装slf4j
将slf4j-
unzip slf4j-
把slf4j中的slf4j-nop-
搭建kafka集群
1、按照上述步骤在spark2和spark3分别安装kafka。
用scp把kafka拷贝到spark2和spark3行即可。
2、唯一区别的，就是server.properties中的broker.id，要设置为1和2
启动kafka集群
1、在三台机器上分别执行以下命令：nohup bin/kafka-server-start.sh config/server.properties & （必须在kafka的主目录下执行cd /kafka）
2、解决kafka Unrecognized VM option ‘UseCompressedOops’问题
3、使用jps检查启动是否成功
测试kafka集群
使用基本命令检查kafka是否搭建成功
Spark
安装spark包
1、将spark-
2、解压缩spark包：tar zxvf spark-
3、更改spark目录名：mv spark- spark
4、设置spark环境变量
安装spark集群
在另外两个节点进行一模一样的配置，使用scp将spark和.bashrc拷贝到spark2和spark3即可。
启动spark集群
1、在spark目录下的sbin目录
2、执行./start-all.sh
3、使用jsp和8080端口可以检查集群是否启动成功
4、进入spark-shell查看是否正常
安装spark包
1、停止Spark
2、将spark-
3、解压缩spark包：tar zxvf spark-
4、修改spark环境变量
安装spark集群
在另外两个节点进行一模一样的配置，使用scp将spark和.bashrc拷贝到spark2和spark3即可。
scp -r spark- root@spark1:/usr/local/
启动spark集群
1、在spark目录下的sbin目录
2、执行./start-all.sh
3、使用jsp和8080端口可以检查集群是否启动成功
4、进入spark-shell查看是否正常
flume-ng-
安装flume
1、将flume-ng-
2、对flume进行解压缩：tar -zxvf flume-ng-
3、对flume目录进行重命名：mv apache-flume- flume
4、配置scala相关的环境变量
修改flume配置文件
vi /usr/local/flume/conf/flume-conf.properties
agent1表示代理名称
agent1.sources=source1
agent1.sinks=sink1
agent1.channels=channel1
配置source1
= false
= i1
= timestamp
配置channel1
配置sink1
创建需要的文件夹
本地文件夹：mkdir /usr/local/logs HDFS文件夹：hdfs dfs -mkdir /logs 启动flume-agent
测试flume
新建一份文件，移动到/usr/local/logs目录下，flume就会自动上传到HDFS的/logs目录中。