SuperMap 大数据基础环境搭建

2020-02-24 本文已影响0人 Gerhard_杨光辉

作者：Gerhard_杨光辉
Linux版本：CentOS 7.2

一、准备

1.1软件版本

hadoop-2.6.5.tar.gz
zookeeper.3.4.10.tar.gz
hbase1.3.1.bin.tar.gz
geomesa-hbase_2.11-2.0.1-bin.tar.gz
jdk-8u181-linux-x64.tar.gz
spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
supermap-iserver-10.0.1-linux64.tar.gz
百度网盘软件包
提取码：zxgr

1.2网络规划

规划搭建3台机器组成集群模式，IP与计算机名分别为

192.168.30.128 master
192.168.30.129 slave1
192.168.30.130 slave2

1.3 软件包拷贝

可将上述1.1软件包拷贝到主节点的 opt 目录下

1.4 SSH 设置

修改/etc/ssh/sshd_config 文件，将以下三项开启 yes 状态

PermitRootLogin yes
PermitEmptyPasswords yes
PasswordAuthentication yes

重启 ssh 服务

systemctl restart sshd.service

这样 root 用户可直接登陆，以及为后续 ssh 无密码登录做准备。

scp -r /etc/ssh/sshd_config root@192.168.30.129:/etc/ssh/sshd_config
scp -r /etc/ssh/sshd_config root@192.168.30.130:/etc/ssh/sshd_config

将配置文件覆盖到另外两台机器

1.5 绑定 IP 和修改计算机名

修改/etc/hosts,添加 IP 绑定注释 127.0.1.1 绑定（不注释会影响 hadoop集群）

192.168.30.128 master
192.168.30.129 slave1
192.168.30.130 slave2

修改/etc/hostname,为绑定计算机名。（计算机名和上面 hosts 绑定名必须一致）

1.6 SSH 无密码登陆

用 rsa 生成密钥（需提前安装 ssh）

ssh keygen  t rsa  #一路回车。
chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys
cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys #无密码登录本地

本机装有 sshcopyid 命令，可以通过

ssh-copy-id root@192.168.30.129
ssh-copy-id root@192.168.30.130

然后输入密码，在此之后可以直接 ssh[空格]机器名进行访问，首次设置需要输入密码，第二次之后不再需要输入密码。

1.7 JDK 安装

将jdk安装包解压，将 JDK 环境变量配置到/etc/profile 中

export JAVA_HOME=/opt/jdk
export JRE_HOME=/opt/jdk/jre
export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

检查 JDK 是否配置好

source /etc/profile
java -version

同步jdk与配置文件

scp -r /opt/jdk root@另一台机器名:/opt/jdk
scp -r /etc/profile root@另一台机器名:/etc/profile

二、Hadoop 部署

2.1 Hadoop 安装

解压 tar zxvf hadoop2.6.5.tar.gz ，并在主目录下创建 tmp、dfs、dfs/name、
dfs/node、dfs/data

root@master:/opt/hadoop-2.6.5# mkdir tmp
root@master:/opt/hadoop-2.6.5# mkdir dfs
root@master:/opt/hadoop-2.6.5# mkdir dfs/name
root@master:/opt/hadoop-2.6.5# mkdir dfs/node
root@master:/opt/hadoop-2.6.5# mkdir dfs/data

2.2 Hadoop 配置

以下操作都在 hadoop2.6.5/etc/hadoop 下进行

2.2.1 编辑 hadoopenv.sh 文件

修改 JAVA_HOME 配置项为 JDK 安装目录

export JAVA_HOME=/opt/jdk

2.2.2 编辑 coresite.xml 文件

添加以下内容，其中 master 为计算机名，/opt/hadoop2.6.5/tmp 为手动创建的目录

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>file:/opt/hadoop-2.6.5/tmp</value>
<description>Abasefor other temporary directories.</description>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.spark.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.spark.groups</name>
<value>*</value>
</property>
</configuration>

2.2.3 编辑hdfssite.xml文件

添加以下内容其中master为计算机名，file:/opt/hadoop2.6.5/dfs/name和file:/opt/hadoop2.6.5/dfs/data为手动创建目录

<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>master:9001</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>file:/opt/hadoop-2.6.5/dfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:/opt/hadoop-2.6.5/dfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.http.address</name>
<value>master:50070</value>
</property>
</configuration>

2.2.4 编辑mapredsite.xml文件

复制mapredsite.xml.template并重命名为mapredsite.xml 添加以下内容其中master为计算机名

<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>master:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>master:19888</value>
</property>
</configuration>

2.2.5 编辑yarnsite.xml文件

添加以下内容其中master为计算机名

<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
<value>master:8032</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>master:8030</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>master:8035</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>master:8033</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>master:8088</value>
</property>
</configuration>

2.2.6 修改slaves文件，添加本机作为集群节点

master
slave1
slave2

2.3Hadoop集群搭建

hadoop配置集群，可以将hadoop内容同步到其他机器上，既2.2.12.2.6无需
在一个个配置。

scp -r /opt/hadoop-2.6.5 root@另一台机器名:/opt/hadoop-2.6.5/

2.4 Hadoop启动

格式化一个新的文件系统，进入到hadoop2.6.5/bin下执行：

./hadoop namenode -format

启动hadoop，进入到hadoop2.6.5/sbin下执行：

./start-all.sh

看到如下内容说明启动成功

浏览器访问http://192.168.30.128:50070/ （其中192.168.30.128为master节点IP）
能看到三个节点，则表示HBase集群搭建成功

2.4 Hadoop集群检查

检查hadoop集群，进入hadoop2.6.5/bin下执行

./hdfs dfsadmin -report

三、ZooKeeper集群部署

3.1 ZooKeeper安装

解压zookeeper3.4.10.tar.gz，并将解压后的目录名进行修改

tar -zxvf zookeeper-3.4.10.tar.gz
mv zookeeper-3.4.10 zookeeper

3.2 ZooKeeper配置

1.进入解压后的的zookeeper目录，创建存储数据目录zkdata

cd /opt/zookeeper
mkdir zkdata

2.进入zookeeper/conf目录，复制zoo_sample.cfg并重命名为zoo.cfg

cd /opt/zookeeper/conf
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg

3.修改zoo.cfg文件，修改dataDir为我们新创建地址，并增加其他zookeeper节点

dataDir=/opt/zookeeper/zkdata
server.1=192.168.20.122:2888:3888
server.2=192.168.20.123:2888:3888
server.3=192.168.20.124:2888:3888

进入zkdata目录，新建一个文件myid文件，写入标识ID即可，ID与上面server.X相匹配

cd /opt/zookeeper/zkdata
vi myid

注意：
比如我配置的三个server，myid里面写的X就是server.X=ip:2888:3888 中ip所对应的X
server.1=192.168.20.122:2888:3888【192.168.20.122服务器上面的myid填写1】
server.2=192.168.20.123:2888:3888【192.168.20.123服务器上面的myid填写2】
server.3=192.168.20.124:2888:3888【192.168.20.124服务器上面的myid填写3】

3.3 ZooKeeper集群搭建

ZooKeeper配置集群，可以将ZooKeeper内容同步到其他机器上，既无需一个个安装配置。

scp -r /opt/zookeeper root@另一台机器名:/opt/zookeeper

3.4 ZooKeeper启动

在三台机器上分别手动一个个启动ZooKeeper，进入/opt/zookeeper/bin目录

cd /opt/zookeeper/bin
./zkServer.sh start

是否启动成功，执行以下命令

./zkServer.sh status

主节点机器输出

root@master:/opt/zookeeper/bin# ./zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: leader

从节点机器输出

root@master:/opt/zookeeper/bin# ./zkServer.sh status
ZooKeeper JMX enabled by default
Using config: /opt/zookeeper/bin/../conf/zoo.cfg
Mode: follower

启动过程命令：

./zkServer.sh start foreground

四、HBase部署

4.1 HBase安装

解压hbase1.3.1bin.tar.gz

tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz

4.2 HBase配置

cd /opt/hbase-1.3.1/conf

编辑hbaseenv.sh文件，添加Java环境变量并关闭HBase自带的Zookeeper

export JAVA_HOME=/opt/jdk/
export HBASE_MANAGES_ZK=false

编辑hbasesite.xml 文件，添加配置

<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://master:9000/hbase</value>
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.master</name>
<value>master:60000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.handler.count</name>
<value>100</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>master:2181,slave1:2181,slave2:2181</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zoopkeeper.property.dataDir</name>
<value>/opt/zookeeper/zkdata</value>
</property>
</configuration>

编辑regionservers文件，将三台机器名添加其中

root@master:/opt/hbase-1.3.1/conf# cat regionservers
master
slave1
slave2

4.3 第三方包导入

第三方包，我们只需要geomesahbase中的一个jar文件，将该jar包复制到hbase中的lib目录。
geomesahbase下载地址:https://github.com/locationtech/geomesa/releases
此次我们使用2.112.0.1版本，下载后完整包名为:geomesahbase_2.112.0.1bin.tar.gz
所使用的jar包位于geomesahbase_2.112.0.1/dist/hbase/geomesahbasedistributedruntime_2.112.0.1.jar

cd /opt/hbase-1.3.1/lib
cp /opt/geomesa-hbase-distributed-runtime_2.11-2.0.1.jar .

4.4 Hbase集群搭建

cd /opt
scp -r hbase-1.3.1 root@slave1:/opt
scp -r hbase-1.3.1 root@slave2:/opt

4.5 HBase启动

进入HBase中bin目录下，执行以下命令，完成HBase集群启动

./start-hbase.sh

4.6 检查HBase集群

浏览器访问http://192.168.30.128:16010/ （其中192.168.30.128为master节点IP）
能看到三个节点，则表示HBase集群搭建成功

五、Spark&iObjectsForSpark&objectsjava集群安装和配置

5.1安装配置

5.1.1 准备超图大数据依赖库

将【iServer目录】/support/objectsjava拷贝到/opt/objectsjava
将【iServer目录】/support/iObjectsForSpark拷贝到/opt/iObjectsForSpark

5.1.2 解压安装包

tar –xzvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz
mv spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 spark
cd spark

5.1.3创建设置环境变量脚本spark-env.sh

cp conf/spark-env.sh.template conf/spark-env.sh
vim conf/spark-env.sh

增加一下配置信息：

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_181
export UGO_HOME=/opt/objectjava
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$UGO_HOME/bin:$LD_LIBRARY_PATH
export SPARK_CLASS_PATH=/opt/iObjectsForSpark

5.1.4 配置Slaves

cp conf/slaves.template conf/slaves
vim conf/slaves

内容如下

master
slave1
slave2

5.2集群部署

cd /opt
scp -r spark root@机器名:/opt/
scp -r objectsjava root@机器名:/opt/
scp -r iObjectsForSpark root@机器名:/opt/

5.3启动Spark集群

cd /opt/spark/sbin/
./start-all.sh

5.4 集群检查

浏览器访问http://192.168.30.128:8080/ （其中192.168.30.128为master节点IP）
能看到三个节点，则表示HBase集群搭建成功

六、附录

6.1 Hadoop配置正确，节点显示不全

解决办法：
1.先停止Hadoop，bin/stop-all.sh
2.三台机器都把hadoop1.2.1/tmp下所有文件删除，rm -rf tmp/*
3.重新格式化DFS bin/hadoop namenode -format
4.再重启bin/start-all.sh
5.查看各节点jps，就有DataNode和TaskTracker了

6.2 修改dns

方法一通过/etc/network/interfaces，在它的最后增加一句：
dns-nameservers 222.246.129.80
222.246.129.80是电信提供的DNS服务，这里只是举一个例子。重启后DNS就生效了，这时候再看/etc/resolv.conf，最下面就多了一行：

Dynamic resolv.conf(5) file for glibc resolver(3) generated by resolvconf(8)
DO NOT EDIT THIS FILE BY HAND -- YOUR CHANGES WILL BE OVERWRITTEN
nameserver 222.246.129.80

方法二通过修改：
/etc/resolvconf/resolv.conf.d/base（这个文件默认是空的）
在里面插入：
nameserver 222.246.129.80

6.3 修改时区时间

查看时区

timedatectl

修改时区

 ln -sf /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai    /etc/localtime

6.4 时间同步

Hbase默认的是30s这个时间差，在部署过程中时间不同步，导致集群无法启动
1.安装ntpdate工具

sudo yum -y install ntp ntpdate

2.设置系统时间与网络时间同步

sudo ntpdate cn.pool.ntp.org

3.将系统时间写入硬件时间

 sudo hwclock --systohc

4.查看系统时间

timedatectl

输出信息如下：

Universal time: 四 2017-09-21 05:54:09 UTC
RTC time: 四 2017-09-21 13:54:09
Time zone: Asia/Shanghai (CST, +0800)
NTP enabled: no
NTP synchronized: no
RTC in local TZ: yes
如果没有执行步骤3，则Local time与RTC time显示的值可能不一样