云平台及性能监控搭建（一）

2017-10-03 本文已影响157人 0过把火0

云平台及监控工具的部署流程

说在前面的话

云平台的基础搭建流程是一项基本但又必备的技能，从大四做毕业设计到研究生在实验室集群搭建hadoop及spark再到参与某为公司大型集群性能预测项目，可以说对于这一部分的搭建工作，真的是闭着眼不参考任何资料可以在很短时间内完成。

本篇博客将完整地介绍Hadoop+Spark+hive+Ganglia+Nagios+Nmon的搭建流程，涉及到的内容较多，因此打算分为两部分进行总结。本次先介绍基础的云平台的搭建。

效果预览

先贴上最终搭建完成后Web端的图吧。

Hadoop HDFS界面

hdfs.png

Hadoop NM界面

nm.png

Spark界面

spark.png

Hive database查看

datebase.png

Hive 创建表

createtable.png

Hive 表查询

showtable.png

Ganglia整体集群监控图（以CPU为例）

allcpu.png

Ganglia单节点CPU监控图

onecpu.png

Ganglia对Hadoop的监控（以heartbeat为例）

hearbeat.png

Nagios对集群的整体预警效果

nagiosall.png

Nagios对单节点的预警效果

nagioseverynode.png

Nagios对各个主机服务及进程的预警效果

nagioseveryservice.png

Nagios对各个主机健康情况的监控情况

nagioshealth.png

生产环境下是需要使用各类监控工具对集群整体进行健康预警的。除此之外，其实有很多开源的项目可以集成这些工具，例如：Ambari等，国内腾讯华为也有相关的一些产品，不过貌似用于商业的，自己用的话Ambari是比较好的选择，另外就是传统的Ganglia和Nagios。

环境配置

我使用了实验室的十台DELL服务器进行搭建，配置不算太高，毕竟服务器年事已高，但10台一起还是能够应付了日常研究和学习的。因为需要环境的同态，所以事先全部进行CentOS6.5的重新安装。系统安装就不介绍啦，毕竟大家都是搞IT的。

软件环境：
Hadoop-2.7.3
Spark-2.1.0
Hive-2.1.1
Ganglia-3.7.1
Nagios-3.5.1

10台节点划分：1台master，9台数据节点

Hadoop+Spark部署

第一步准备安装包

在Apache官网下载自己想要的版本，当然现在spark最新稳定版到2.2.0了，我们这里使用hadoop-2.7.3和spark-2.1.0. 下载.tgz的压缩包，Spark下载编译好的版本，如果自己要自己编译，也可以使用未编译版本，然后使用SBT或是Maven进行手动编译即可，这里我们直接使用编译版本spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz即可。除此之外，需要下载JDK-Linux, 1.8版本及以上都可以，还有Scala-Linux，2.11及以上都可以，同样进行相同目录的解压。

下载好后可使用FTP工具将压缩包上传到集群主节点（先在主节点将各种配置文件修改好后可以分发到各个数据节点）

我这里在主节点root用户下，进入/home/下创建了 /cluster 目录，用户安装全部所需的包。

将hadoop和spark压缩包解压至/home/cluster下，解压过后分别对应文件名：hadoop-2.7.3 和 spark-2.1.0

第二步 SSH免密码

网上其他帖子都先安装了ssh免密钥服务，其实只要还没有分发文件，什么时候配置这个都是可以的。

ssh服务提供一个各个机器之间方便访问以及通信的功能，试想一下，假如没有这样一个东东，那么我们的hadoop启动时就会弹出数次要求输入密码的提示，这都不算啥，你敢想象启动后发送心跳还得手动输密码有多烦不，因此，需要配置一下ssh。

配置方法网上都有，不过首先先进入~/.ssh目录下，将其内容全部清空，然后敲入 ssh-key gen -t RSA，然后一直回车即可，你会看到~/.ssh目录下会产生id_rsa ， id_rsa.pub这俩文件，同样的操作在次节点执行一次，将次节点的id_rsa.pub通过scp命令发送到主节点（随便间隔文件夹先存着，如果要放入主节点的_{/.ssh目录下，请提前修改其他节点传过来的id_ras.pub的名字，例如修改为id_rsa_node01.pub即可）。与此同时，请先在主节点的}/.ssh目录下手动创建一个authorized_key文件。( scp命令格式如下：)

scp ~/.ssh/id_rsa.pub root@sist01:~/sshkey/sist02_id_rsa.pub
（其中sist01是主节点，实例代码是从sist02中远程拷贝id_rsa.pub到主节点sist01中）

待全部拷贝到主节点后，依次将次节点和主节点的这些id_rsa.pub的内容追加进主节点~/.ssh下的authorized_key文件中，追加内容的代码如下所示：

cat sshkey/id_rsa.pub>> ~/.ssh/authorized_keys

此时再次使用scp远程将我们追加后的authorized_key文件传到各个次节点的~/.ssh目录下

至此，你的ssh，不妨可以来测试一下，在主节点root下敲入·ssh sist02，首次会要求输入密码，连接到sist02后，敲入exit退回到sist01，再次ssh sist02此时就可以无密码访问啦。

第三步配置Hadoop以及Spark

注意：
以下配置均先在主节点下完成

3.1 Linux环境变量

我们需要配置的Linux系统文件有两个，因为我要在root下安装hadoop等，所以均在root下配置如下两个文件：

/etc/profile
/etc/hosts

对文件的修改使用vim file_name命令

hosts文件中将集群中所有所节点的主机名和ip配置进去，例如：

sist01 192.168.xxx.xxx
sist02 192.168.xxx.xxx
.....

profile文件中需要添加解压后的JDK，Scala，spark和hadoop的路径等信息。
可以参考我的profile文件（只需将路径换为自己的路径即可）：

## JAVA
export JAVA_HOME=/home/hadoop/softwares/jdk1.8.0_65
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

## HADOOP
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/softwares/hadoop-2.7.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"

## scala
export SCALA_HOME=/home/hadoop/softwares/scala-2.11.7
export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin

## spark
export SPARK_HOME=/home/hadoop/softwares/spark-2.1.0

export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

配置结束后，需要在root下敲入source /etc/profile使配置立即生效。

此时分别敲入java -version scala -version查看是否显示版本号，验证是否安装成功。
同时敲入hadoop，如果打印出一大堆信息，那么证明成功。

3.2 配置Hadoop

我们需要配置hadoop-2.7.3/etc/hadoop/目录下的如下几个文件。同样可以使用vim命令来修改，或是使用WinSCP工具来本地远程修改。（建议还是vim吧，毕竟保持linux的熟悉度还是重要的）

core-site.xml
hdfs-site.xml
mapred-site.xml
slaves
yarn-site.xml
hadoop-env.sh

注意：如果文件夹下上述文件是.template结尾，那么就用cp file_name.template file_name复制一份出来即可。

配置前，需要创建hadoop tmp临时目录以及pid的存放目录。pid可以不配置，默认放在系统tmp下，但是一般生产集群都是有自己的pid文件夹，有利于集群的高可用。

自己找个目录，mkdir hadooptmp创建该文件夹，进入hadooptmp目录，接着分别创建name、data、local、log、pid文件夹。

core-site.xml中我的配置如下：

<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://主节点ip:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/hadoop/hadooptmp/tmp</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.native.lib </name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>io.file.buffer.size</name>
<value>131072</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.native.lib </name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>

hdfs-site.xml：

<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>主节点ip:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>主节点ip:50090</value>
</property>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/home/hadoop/hadooptmp/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/hadoop/hadooptmp/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.client.block.write.replace-datanode-on-failure.enable</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>dfs.permissions</name>
<value>false</value>
</property>
</configuration>

mapred-site.xml：

<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>主节点ip:10020</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>主节点ip:19888</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name>
<value>/jobhistory/done</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name>
<value>/jobhistory/done_intermediate</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps</name>
<value>1</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.max-age-ms</name>
<value>2419200000</value>   %保存4周
<source>mapred-default.xml</source>
</property>
</configuration>

其中我们配置了日志聚合，打开了jobhistory server，并设置日志保存4周。日志聚合全部在HDFS中的目录下，因此正如上述配置的目录：/jobhistory/done、/jobhistory/done_intermediate，都将在启动hadoop后手动创建好后再启动history server。

slaves:

写入全部的次节点的hostname,分行即可，不需要逗号，例如：
sist02
sist03
......

yarn-site.xml

<configuration>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>主机点hostname</value>
</property>

<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>主节点ip:8032</value>
</property>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
<value>主节点ip:8030</value>
</property>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
<value>主节点ip:8031</value>
</property>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>主节点ip:8033</value>
</property>

<property>
<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
<value>主节点ip:8088</value>
</property>


<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name>
<value>/transfered/logs</value>
</property>

<property>
<name>yarn.log.server.url</name>
<value>http://主节点ip:19888/jobhistory/logs</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.disk-health-checker.min-healthy-disks</name>
<value>0.0</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.disk-health-checker.max-disk-utilization-per-disk-percentage</name>
<value>100.0</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.disk-health-checker.enable</name>
<value>false</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.local-dirs</name>
<value>/home/hadoop/hadooptmp/local</value>
</property>

<property>
<name>yarn.nodemanager.log-dirs</name>
<value>/home/hadoop/hadooptmp/log</value>
</property>

</configuration>

其中配置的/transfered/logs同样是在HDFS中创建，用于日志聚合。

hadoop-env.sh:
找到如下PID配置项，修改为自己预先创建的pid路径：

export HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR=/home/hadoop/softwares/pid

修改java路径为自己的JDK路径：

export JAVA_HOME=/home/hadoop/softwares/jdk1.8.0_65

到这里，hadoop的配置文件就全部完成。

3.3 Spark文件配置

Spark需要配置的文件为/spark-2.1.0/conf/下的几个文件：

slaves
spark-env.sh
spark-default.conf

同样cp命令复制.template文件

slaves:

次节点的全部hostname，与hadoop中的slaves配置相同

spark-env.sh最后添加如下配置:

export SCALA_HOME=/home/hadoop/softwares/scala-2.11.7
export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/softwares/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
export YARN_CONF_DIR=/home/hadoop/software/hadoop-2.7.3/etc/hadoop
export SPARK_MASTER_IP=主节点ip
export SPARK_MASTER_HOST=主节点hostname
export JAVA_HOME=/home/hadoop/softwares/jdk1.8.0_65
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/softwares/hadoop-2.7.3
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/home/hadoop/softwares/hadoop-2.7.3/bin/hadoop classpath)
export SPARK_LIBARY_PATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JAVA_HOME/jre/lib:$HADOOP_HOME/lib/native
export SPARK_LOCAL_DIRS=/home/hadoop/softwares/spark-2.1.0
export MASTER=spark://主节点hostname:7077
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8080
export SPARK_MASTER_PORT=7077
#export SPARK_WORKER_MEMORY=5g
#export SPARK_WORKER_CORES=4
#export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
#export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=5g
#export SPARK_DRIVER_MEMORY=2g

上面注视调的配置可以根据自己的集群进行修改，不做配置的话会按照默认配置。

spark-default.conf最后添加如下配置：

spark.eventLog.enabled           true
 spark.eventLog.dir               hdfs://主节点ip:9000/historyforSpark
spark.executor.extraJavaOptions  -XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three"
spark.yarn.historyServer.address  http://主节点ip:9000:18080
spark.history.fs.logDirectory     hdfs://主节点ip:9000:9000/historyforSpark

至此Spark配置完毕。

3.4 分发文件到此节点

一个个进行SCP将上述全部文件拷贝到次节点太繁琐，所以提供一个脚本，用于批处理远程拷贝（可兼容拷贝文件夹）：

#/usr/bin/sh
SOURCEFILE=$1
TARGETDIR=$2
hosts="sist02 sist03 sist04 sist05 sist06 sist07 sist08 sist09 sist10"
for host in $hosts
do 
    echo $host;
    scp -r $SOURCEFILE root@$host:$TARGETDIR;
done

使用上述脚本，修改脚本中的hostname即可。
使用方法:

./scptool.sh (要拷贝的文件夹或文件名) (远程节点的目录)

依次将 Scala/ ，JDK/， Spark-2.1.0/， Hadoop-2.7.3/， hadooptmp/，/etc/hosts， /etc/profile进行远程拷贝，记得每台机子都要敲入source \etc\profile使文件生效。
每台机子确认一下java scala hadoop都生效，按照前文所说的方法进行验证。（此处如果节点较多也可自行写脚本进行查看）

第四步启动Hadoop和Spark

4.1 hadoop启动

主节点

hadoop namenode -format

运行结束后，在打印的日志倒数几行如果出现了format successful，则说明格式化正确。
此时可以启动hadoop集群啦！
使用命令：

start-all.sh

jps查看各个进程是否都正常启动。浏览器登录http://主节点ip:50070查看HDFS详细信息，里面顺便查看datanode一栏，看看自己所有的次节点是否都被正常启动。

此时先不要开启jobhistory server。

需要先在HDFS上创建日志聚合目录，也就是上文所提到的那几个目录。使用命令：

hadoop fs -mkdir /name

以此创建好，进入hadoop-2.7.3/sbin下，敲入如下命令：

./mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

浏览器登录http://主节点ip:19888查看historyserver是否正常启动。

恭喜你，Hadoop部署成功！！

4.2 spark启动

启动前，先在HDFS创建historyforSpark目录，用于存放spark history server的日志。
随后，进入spark-2.1.0/sbin下输入以下命令启动spark

./start-all.sh

jps查看主节点下master进行是否正常。浏览器登录http://主节点ip:8080查看各节点是否正常。

紧接着敲入一下命令来启动spark的history server

./start-history-server.sh

jps查看进程是否正常，登录http://主节点ip:18888查看是否正常启动。

恭喜你Spark也启动成功！！！

问题解决

1、如果启动不成功，不管是进程启动不全还是全部都没起起来，先检查防火墙是否关闭！在检查selinux是否设置为disabled。方法如下

临时关闭selinux：
setenforce 0    //设置SELinux 成为permissive模式
彻底禁用selinux：
使用root用户，vim /etc/sysconfig/selinux，将SELINUX=enforcing修改成SELINUX=disabled。
重启后才能生效。
 
临时关闭防火墙：
service iptables stop
永久关闭防火墙：
chkconfig iptables off

2、如果不存在上述问题，需要视情况而定！列举一些情况：

如果报错信息透漏出时间不同步的情况，则说明各台节点的时间不相同，如果服务器没有联网，则最简单的办法可以使用ntp来手动同步，同样适用于联网服务器，当然有网的话可以网上直接同步。ntp安装及使用如下：

1、yum install -y ntpdate                 安装ntp服务
2、service ntpd stop　　　　　　　　关闭时间服务器
3、ntpdate us.pool.ntp.org　　　　更新时间
4、service ntpd start　　　　　　　　开启
5、date　　　　　　　　　　　　　　查看时间

如果依然是时间类似的问题，上述方法未能解决的话，可能是同步后各个节点的时间戳依旧没能同步，此时可以先停掉全部进程，然后删除各个节点下hadooptmp下所有子目录下的全部文件，注意不要删除文件，只需要删除data、name、tmp等目录下的全部东西即可。可用如下批量删除脚本：

/usr/bin/sh
SOURCEFILE=$1
    rm -rf /home/hadoop/hadooptmp/data/*;
    rm -rf /home/hadoop/hadooptmp/name/*;
    rm -rf /home/hadoop/hadooptmp/tmp/*;
    rm -rf /home/hadoop/softwares/hadoop-2.7.3/logs/*;
    rm -rf /home/hadoop/softwares/spark-2.1.0/logs/*;
    rm -rf /home/hadoop/hadooptmp/nmlocal/*
    rm -rf /home/hadoop/hadooptmp/nmlog/*

删除完后，重新format namenode，再看看是否还有问题。

如果出现权限问题，请注意启动hadoop的用户须和安装hadoop的用户是同一个用户。

如果是文件夹权限问题，无论是本次的tmp、name等还是HDFS上的日志聚合文件，都可以手动更改权限为755来解决。

我的博客 : https://NingSM.github.io

转载请注明原址，谢谢。

云平台及性能监控搭建（一）

云平台及监控工具的部署流程

说在前面的话

效果预览

环境配置

Hadoop+Spark部署

第一步准备安装包

第二步 SSH免密码

第三步配置Hadoop以及Spark

3.1 Linux环境变量

3.2 配置Hadoop

3.3 Spark文件配置

3.4 分发文件到此节点

第四步启动Hadoop和Spark

4.1 hadoop启动

4.2 spark启动

问题解决

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3.2 配置Hadoop

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第四步 启动Hadoop和Spark

4.1 hadoop启动

4.2 spark启动

问题解决

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