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大数据平台部署文档

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大数据平台搭建方案

大数据平台搭建方案

大数据平台搭建方案引言随着数据的爆炸式增长和数据分析的需求不断增加，大数据平台的搭建成为了许多企业追求的目标。

通过构建一个强大而稳定的大数据平台，企业可以更好地利用数据来进行决策、优化业务流程以及发现商机。

本文将介绍一个大数据平台的搭建方案，并提供一些建议和最佳实践。

技术架构一个典型的大数据平台由以下几个核心组成部分：1.数据源：包括结构化数据（例如数据库、日志文件等）和非结构化数据（例如图像、音频、文本等）。

2.数据采集：负责从各种数据源中收集和提取数据，并将其转换为可用于分析的格式。

常用的工具包括Flume、Logstash等。

3.数据存储：用于存储和管理海量数据的系统。

推荐使用分布式文件系统（例如Hadoop HDFS）和列存储数据库（例如Apache HBase）来满足不同场景下的存储需求。

4.数据处理：包括数据清洗、数据集成、数据转换、数据计算等。

Hadoop生态系统（例如MapReduce、Hive、Pig）和实时计算引擎（例如Apache Storm、Spark Streaming）是常用的工具。

5.数据分析：使用统计学和机器学习算法对数据进行分析和建模，提取有价值的信息。

Apache Spark和TensorFlow等工具可以帮助实现这一目标。

6.数据可视化：将分析结果可视化，以便用户更直观地理解和使用数据。

常用的工具包括Kibana、Tableau等。

部署方式大数据平台的部署方式可以有多种选择，取决于具体的业务需求和资源情况。

以下是几个常见的部署方式：1.本地部署：将所有的组件都部署在本地服务器上。

这种方式的优点是控制权高，可以更好地满足特定需求。

然而，需要投入更多的资源来建设和维护。

2.云平台部署：将大数据平台部署在云平台上，例如Amazon Web Services（AWS）、Microsoft Azure等。

这种方式可以极大地减少硬件投入和管理成本，同时还可以根据需要灵活地扩展资源。

大数据平台部署方案

大数据平台部署方案

大数据平台部署方案引言大数据技术的快速发展和应用广泛地推动了大数据平台的建设和部署。

本文将重点介绍大数据平台的部署方案，包括硬件环境、软件框架和架构设计等内容，以帮助读者深入了解和实施大数据平台。

本方案旨在满足大数据处理的高效性、可扩展性和稳定性需求。

硬件环境在部署大数据平台时，需要考虑以下硬件环境：服务器大数据平台通常需要部署在多台服务器上，以实现高可用和负载均衡。

可以选择根据需求购买多台高性能服务器，并设置适当的硬件参数，例如内存、处理器和存储器等。

此外，还需要确保服务器之间具有良好的网络连接，以便数据传输和通信。

存储系统大数据平台需要处理大量的数据，因此需要一个可扩展的存储系统。

可以选择使用分布式存储系统，例如Hadoop分布式文件系统（HDFS）或Ceph等。

这些分布式存储系统可以将数据分布到多个存储节点上，并提供故障恢复和数据冗余等功能，以保证数据的可靠性和可用性。

网络设备为了确保大数据平台的稳定性和可靠性，需要考虑网络设备的选择。

可以选择高性能的交换机和路由器，并配置适当的网络带宽，以满足数据传输和通信的需求。

此外，还需要设置防火墙和安全设备，以保护大数据平台免受网络攻击和数据泄露的威胁。

软件框架在部署大数据平台时，需要选择合适的软件框架来支持大数据处理和分析。

以下是几个常用的大数据软件框架：Apache HadoopApache Hadoop是一个开源的大数据处理框架，可以处理大量的数据并提供高性能和可扩展性。

Hadoop包括两个核心组件：Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop分布式计算框架（MapReduce）。

Hadoop提供了数据的分布式存储和分布式处理能力，可以支持大规模的数据处理和分析任务。

Apache SparkApache Spark是一个快速且通用的大数据处理引擎，具有内存计算和分布式计算的能力。

Spark提供了一系列的API和工具，可以支持大规模的数据处理、流处理、图计算和机器学习等任务。

大数据平台的架构设计与部署

大数据平台的架构设计与部署

大数据平台的架构设计与部署随着互联网和移动互联网的普及，大数据时代已经来临。

大数据平台成为企业和政府机构日常工作中不可或缺的一部分，它可以帮助企业和机构提高工作效率、优化流程、降低成本和风险等。

然而，要实现一个高效稳定的大数据平台，需要经过严密的架构设计和精心的部署。

一、大数据平台架构设计大数据平台的架构设计主要包括硬件架构、软件架构和网络架构。

其中，硬件架构包括服务器和存储设备的选择；软件架构涉及到大数据处理框架的选择和配置；网络架构包括网络拓扑和传输协议的选择。

下面分别介绍一下这些内容。

1、硬件架构：在选择服务器和存储设备时，需要考虑数据量大小、数据处理速度、数据安全和稳定性等因素。

通常情况下，服务器可以选择高主频、高核数的CPU和大内存、高速度的硬盘；存储设备可选择高速度、高稳定性的硬盘和SSD。

此外，为了提高系统的可靠性和扩展性，可以采用分布式存储方案，将数据分散存储在多个存储设备中。

2、软件架构：在软件架构的选择上，需要根据数据处理需求选择适合的大数据处理框架。

例如，实时流数据处理可以采用Apache Storm；批处理数据可以使用Apache Hadoop。

此外，为了提高数据处理速度，可以采用Spark、Impala和Hive等内存计算框架。

3、网络架构：在网络架构的设计上，需要考虑网络拓扑的选择和传输协议的配置。

可以采用星型、环形、总线型、树型和混合型等多种拓扑方式。

在传输协议的选择上，可以选择TCP/IP、HTTP、REST、SOAP等协议，还可以采用专用的数据传输协议，例如HDFS、MapReduce、YARN和HBase等。

二、大数据平台部署在设计完大数据平台的架构之后，需要进行部署。

大数据平台的部署分为服务器物理部署和软件部署两个阶段。

下面对这两个阶段进行详细介绍。

1、服务器物理部署：服务器物理部署包括服务器机箱的安装、电源线和网络线的连接、服务器机箱的风扇、电源和硬盘等部件的安装等。

实验文档1-部署Hadoop

实验文档1-部署Hadoop

Hadoop大数据技术实验资料airyqinHadoop大数据管理与分析处理平台部署实验手册CentOS 6集群下部署Hadoop(Airy qin)Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）启动两台虚拟客户机：打开VMware Workstation10打开之前已经安装好的虚拟机：HadoopMaster和HadoopSlave出现异常，选择“否”进入Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）如果之前没有打开过两个虚拟机，请使用“文件”->“打开”选项，选择之前的虚拟机安装包（在一体软件包里面的）第1步 Linux系统配置以下操作步骤需要在HadoopMaster和HadoopSlave节点上分别完整操作，都使用root用户，从当前用户切换root用户的命令如下：su root输入密码：zkpkHadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）本节所有的命令操作都在终端环境，打开终端的过程如下图的Terminal菜单：终端打开后如下图中命令行窗口所示。

1.拷贝软件包和数据包将完整软件包“H adoop In Action Experiment”下的software包和sogou-data整体拖拽到HadoopMaster 节点的桌面上，并且在终端中执行下面的移动文件命令：mv ~/Desktop/software ~/Hadoop大数据实验实战资料（请勿在互联网上传播）mv ~/Desktop/sogou-data ~/1.1配置时钟同步1.1.1 配置自动时钟同步使用Linux命令配置crontab -e键入下面的一行代码：输入i，进入插入模式0 1 * * * /usr/sbin/ntpdate 1.1.2 手动同步时间/usr/sbin/ntpdate 1.2配置主机名1.2.1 HadoopMaster节点使用gedit 编辑主机名gedit /etc/sysconfig/network配置信息如下，如果已经存在则不修改，将HadoopMaster节点的主机名改为master，即下面代码的第3行所示。

大数据集群部署方案

大数据集群部署方案
7.运维支持：持续优化运维体系，保障集群稳定运行。
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。

联通大数据平台规划方案

联通大数据平台规划方案
联通大数据平台规划方案
2023-11-04
目录
• 引言 • 大数据平台需求分析 • 大数据平台架构设计 • 大数据平台关键技术选型 • 大数据平台实施方案 • 大数据平台效益评估 • 结论与展望
01
引言
项目背景
当前社会已经进入大数据时代，大数据技术广泛应用于各个领域，为企业和社会 带来了巨大的价值和潜力。
感谢您的观看
THANKS
降低运营成本
通过大数据分析，可以更精确地预 测市场需求，减少库存和物流成本 ，提高运营效率。
提高运营效率
大数据平台可以实时监测网络状况 ，优化网络资源配置，提高网络运 行效率。
增加收益
通过大数据分析，可以更精准地定 位目标客户，提高营销效果，增加 收益。
社会效益评估
总结词
联通大数据平台的社会效益主要体现 在改善公共服务、促进社会公平、推
系统架构设计
计算系统架构
采用分布式计算框架如 Hadoop、Spark，利用多台 服务器集群进行大规模数据处
理，提高计算效率。
数据存储架构
采用分布式文件系统如HDFS、S3 ，实现海量数据存储和快速访问 。
资源管理架构
采用资源调度系统如YARN、 Mesos，实现资源统一管理和动态 分配，提高资源利用率。
详细描述
分布式文件系统，如Hadoop的HDFS，可以提供大规模数据的可靠存储，并 且具有高吞吐量和低成本的特点。它能够处理大量数据，同时保证了数据的 安全性和完整性。
数据处理技术选型
总结词
MapReduce编程模型，适用于大规模数据的并行处理。
详细描述
MapReduce是一种适用于大规模数据处理的编程模型，它将 任务分解成多个小任务，并在集群中并行执行。这种方法可 以处理大量数据，同时保证了处理效率和准确性。

ClouderaManager大数据平台部署指南

ClouderaManager大数据平台部署指南一、简介ClouderaManager是一款用于管理和监控大数据平台的工具，它提供了一套集中式的管理界面，可以帮助用户轻松部署、配置和监控大数据集群。

本文将详细介绍ClouderaManager的部署过程，包括环境准备、安装步骤和常见问题解决方法。

二、环境准备1. 操作系统要求ClouderaManager支持多种操作系统，包括CentOS、Red Hat Enterprise Linux、Ubuntu等。

在开始部署之前，请确保您的操作系统符合ClouderaManager的要求，并已经完成了基本的系统设置。

2. 硬件要求为了保证ClouderaManager的性能和稳定性，建议您在部署之前对硬件进行评估，并选择合适的硬件配置。

通常情况下，建议至少具备以下硬件配置：- CPU：双核或更高- 内存：8GB或更高- 硬盘：至少100GB的可用空间3. 网络要求ClouderaManager需要与集群中的各个节点进行通信，因此请确保网络连通性良好，并且所有节点都能够访问ClouderaManager的管理界面。

4. 软件要求在开始部署之前，您需要安装以下软件：- Java Development Kit (JDK)：ClouderaManager需要JDK来运行，请确保您已经安装了适当版本的JDK。

- 数据库：ClouderaManager需要一个数据库来存储配置信息和监控数据。

常见的选择包括MySQL、PostgreSQL等。

三、安装步骤1. 下载ClouderaManager首先，您需要从Cloudera官方网站上下载ClouderaManager的安装包。

请确保您选择了与您操作系统版本相对应的安装包。

2. 安装ClouderaManager Server在安装ClouderaManager Server之前，请确保您已经满足了所有的环境准备要求。

接下来，您可以按照以下步骤来安装ClouderaManager Server：- 解压安装包：使用适当的命令解压下载的安装包。

大数据规划方案

2.设备选型与采购：根据需求，选择合适的大数据硬件设备；
3.系统设计与开发：设计大数据平台架构，开发相关功能模块；
4.数据整合与治理：梳理数据来源，整合数据资源，提高数据质量；
5.数据安全与合规性保障：制定数据安全策略，确保合规性；
6.系统部署与调试：部署大数据平台，进行系统调试；
7.培训与验收：对相关人员进行培训，确保系统顺利投入使用；
-结合业务需求，定制化展示关键数据指标。
（2）数据分析
-深入挖掘业务数据，为决策层提供有力支持；
-结合行业特点，构建数据分析模型，助力业务发展。
（3）决策支持
-基于数据分析结果，为决策层提供有针对性的建议；
-建立决策支持系统，实现业务与数据的紧密结合。
五、实施步骤
1.调研与分析：了解企业现状，明确需求，制定实施计划；
大数据规划方案
第1篇
大数据规划方案
一、概述
随着信息化建设的不断深入，大数据作为一种新型战略资源，对于企业及组织的发展具有重要意义。本方案旨在制定一套合法合规的大数据规划方案，以充分发挥数据价值，提升企业运营效率，为决策层提供有力支持。
二、现状分析
1.数据来源丰富，但缺乏有效整合；
2.数据存储及处理能力不足，制约了数据价值的发挥；
3.数据安全与合规性存在隐患；
4.数据分析及应用能力不足，影响了决策效率。
三、目标定位
1.构建统一的大数据平台，实现数据资源的整合与共享；
2.提升数据存储、处理和分析能力，满足业务发展需求；
3.确保数据安全与合规性，降低企业风险；
4.提高数据分析及应用能力，为决策层提供有力支持。
四、规划内容
1.大数据基础设施建设
（1）数据采集与整合

大数据系统部署方案范本

大数据系统部署方案范本摘要：本文旨在提供一个范本，以帮助各个组织在部署大数据系统时有一个清晰的指导。

该方案包含系统架构、硬件与软件需求、以及部署流程等内容，可以根据具体情况进行调整和定制。

通过本文，读者将能够全面了解大数据系统部署的过程和要点，为自己的组织制定一个有效的部署方案。

1. 引言大数据系统已经成为各个组织获取、存储和分析海量数据的重要工具。

为了确保大数据系统能够稳定运行且满足业务需求，一个清晰的部署方案就非常必要。

在本节中，我们将介绍大数据系统部署方案的整体框架和目标。

2. 系统架构在设计大数据系统部署方案时，首先需要考虑系统的整体架构。

典型的大数据系统包括数据源、数据存储、数据处理和数据可视化等组件。

在本节中，我们将详细讨论这些组件的功能和布局。

2.1 数据源数据源是系统中的数据输入节点，可以是传感器、数据库、日志文件等。

在部署方案中，需要确定数据源的类型、数量和连接方式，并进行相应的配置和集成。

2.2 数据存储数据存储是系统中用于存储大数据的节点。

该节点通常包括分布式文件系统和数据库等。

在部署方案中，需要选择适合业务需求的存储方案，并进行容量规划和配置。

2.3 数据处理数据处理是系统中对大数据进行计算和分析的关键环节。

该环节通常包括数据清洗、数据分析和模型训练等。

在部署方案中，需要确定处理节点的数量、配置和任务分配方式，以确保系统的性能和可扩展性。

2.4 数据可视化数据可视化是系统中将分析结果以直观的方式展示给用户的环节。

该环节通常包括报表、图表和仪表盘等。

在部署方案中，需要选择适合业务需求的可视化工具，并进行相应的布局和配置。

3. 硬件与软件需求在部署大数据系统之前，需要明确系统的硬件和软件需求。

在本节中，我们将列出一些常见的硬件和软件需求，并针对每个需求进行详细的说明。

3.1 硬件需求硬件需求是指用于支撑大数据系统运行的物理设备。

这些设备包括服务器、存储设备和网络设备等。

在部署方案中，需要确定硬件的规格、数量和配置方式，以满足系统的性能和可靠性要求。

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。

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大数据平台搭建一．Linux环境准备1)格式化磁盘mkfs.ext4 /dev/dm-0mkdir /datamount /dev/dm-0 /data 系统重启需要手动挂载把mount /dev/dm-0 /data 的命令放到/etc/rc.d/rc.local 重启自动挂载。

df -h 查看挂载点2)网卡绑定(当服务器有多块网卡需要网卡绑定)•配置绑定网卡[root@hadoop001 network-scripts]# vi/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-bond0DEVICE=bond0TYPE=EthernetONBOOT=yesBOOTPROTO=staticIPADDR=19.106.64.7NETMASK=255.255.255.0GATEWAY=19.106.64.254NDS1=19.104.4.3DNS2=19.104.8.3USERCTL=no•各网卡设置[root@hadoop001 network-scripts]# vi/etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0DEVICE=eth0TYPE=EthernetBOOTPROTO=noneONBOOT=yesMASTER=bond0SLAVE=yes•配置文件添加vi /etc/modprobe.d/dist.conf 末尾追加alias bond0 bondingoptions bond0 miimon=100 mode=0#每100ms检测一次链路mode=0网卡冗余机制•设置服务service NetworkManager stop chkconfig NetworkManager off service network restartchkconfig network on•测试绑定网卡modprobe bond0#如果报错就配置错误查看bond0网卡信息3)添加用hadoopuseradd hadooppasswd hadoop #hadoop4)修改主机名文件vi /etc/sysconfig/network#修改该文件Hostname=hadoop0015）修改本地hosts文件19.106.64.7 hadoop00119.106.64.8 hadoop00219.106.64.9 hadoop00319.106.64.10 hadoop00419.106.64.11 hadoop00519.106.64.12hadoop0066）关闭防火墙（root 用户下操作）service iptables status 查看防火墙状态service iptables stop 临时关闭防火墙chkconfig iptables off 永久关闭防火墙7）修改selinuxvi /etc/selinux/configselinux = disabled8）ssh互信（hadoop用户下）生成密钥对ssh-keygen #一路回车就行ssh-copy-id hadoop001 分发公钥ssh-copy-id hadoop002ssh-copy-id hadoop003测试连接获取主机名文件；cd /home/hadoop/.ssh 将私钥和hosts文件分发各个节点确保完全互信scp id_rsa known_hosts hadoop@hadoop002:/home/hadoop/.ssh scp id_rsa known_hosts hadoop@hadoop003:/home/hadoop/.ssh ……9)配置时间同步服务设置NTP服务自动同步硬件时间vi /etc/sysconfig/ntpdSYNC_HWCLOCK=yesServer端：restrict 19.106.64.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrapserver 127.127.1.0fudge 127.127.1.0 stratum 8client端：restrict 19.106.64.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrapserver 19.106.64.7service ntpd startchkconfig ntpd on10）卸载系统自带的jdk[root@hadoop001 ~]# rpm -qa|grep javajava-1.7.0-openjdk-1.7.0.45-2.4.3.3.el6.x86_64java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.66.1.13.0.el6.x86_64tzdata-java-2013g-1.el6.noarch[root@hadoop001 ~]# rpm -e --nodeps tzdata-java-2013g-1.el6.noarch [root@hadoop001 ~]# rpm -qa|grep javajava-1.7.0-openjdk-1.7.0.45-2.4.3.3.el6.x86_64java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.66.1.13.0.el6.x86_64[root@hadoop001 ~]# rpm -e --nodepsjava-1.7.0-openjdk-1.7.0.45-2.4.3.3.el6.x86_64[root@hadoop001 ~]# rpm -e --nodepsjava-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.66.1.13.0.el6.x86_64[root@hadoop001 ~]# rpm -qa|grep java二．Mysql 主从备份安装配置选择hadoop001 和hadoop002 安装mysql数据库（slave节点实时复制master节点的mysql数据库）master 为hadoop001 ，ip 19.106.64.7slave 为hadoop002 ，ip 19.106.64.8mysql下载地址https:///archives/community/1)检查系统是否自带mysql以防安装冲突[root@Mysql1 mysql]# rpm -qa|grep -i mysqlmysql-libs-5.1.71-1.el6.x86_64[root@Mysql1 mysql]# rpm -e mysql-libs-5.1.71-1.el6.x86_64 –nodeps#解除依赖卸载2)安装Mysql(Master和slave都适合此安装过程)上传：MySQL-5.6.30-1.linux_glibc2.5.x86_64.rpm-bundle.tar 到/home目录下解压，需要用到的是server 和client两个包安装：rpm -ivh MySQL-server-5.6.30-1.linux_glibc2.5.x86_64.rpmrpm -ivh MySQL-client-5.6.30-1.linux_glibc2.5.x86_64.rpm启动服务service mysql start ；查看root用户密码使用root用户登录mysql -uroot -p3HYHXyQWoQo68IYW修改root密码为rootset password for 'root'@'localhost' password=('root');flush privileges;给hadoop用户相关权限：grant all privileges on *.* to hadoop@"%" identified by 'hadoop'; flush privileges;把mysql中所有库下的表的权限都给任意ip下的hadoop用户，登录密码为hadoop3)主从服务设置vim /etc/f#修改Master配置文件[mysqld]log_bin=master-bin.logserver_id = 7innodb_flush_log_at_trx_commit=1sync_binlog=1binlog_format=mixedmax_connections=1000relay-log=master-relay-binrelay-log-recovery=1sql_mode=NO_ENGINE_SUBSTITUTION,STRICT_TRANS_TABLES explicit_defaults_for_timestamp=truevim /etc/f#修改Slave配置文件[root@hadoop002 f.d]# service mysql stopShutting down MySQL..[ OK ]vim /etc/f#修改Slave配置文件[mysqld]log_bin=slave-bin.logserver_id=8innodb_flush_log_at_trx_commit=1log-slave-updatessync_binlog=1binlog_format=mixedmax_connections=1000relay-log=slave-relay-binmaster-info-repository=tablerelay-log-info-repository=tablerelay-log-recovery=1sql_mode=NO_ENGINE_SUBSTITUTION,STRICT_TRANS_TABLES explicit_defaults_for_timestamp=truemaster节点创建权限用户[root@hadoop001 ~]# service mysql restart[root@hadoop001 ~]# mysql -uroot -prootmysql> grant replication slave,reload,super on *.* torepl_user@19.106.64.8 identified by 'repl_password';Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> flush privileges;Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)slave节点创建replication连接mysql>change master tomaster_host='19.106.64.7',master_user='repl_user',master_password='re pl_password',master_log_file='master-bin.000001',master_log_pos=427; Query OK, 0 rows affected, 2 warnings (0.01 sec)检测replication状态检测从节点mysql> show slave status\G*************************** 1. row ***************************Slave_IO_State:Master_Host: 19.106.64.7Master_User: repl_userMaster_Port: 3306Connect_Retry: 60Master_Log_File: master-bin.000001Read_Master_Log_Pos: 1011Relay_Log_File: slave-relay-bin.000001Relay_Log_Pos: 4Relay_Master_Log_File: master-bin.000001Slave_IO_Running: YesSlave_SQL_Running: Yes #这两个线程必须成功启动Replicate_Do_DB:Replicate_Ignore_DB:Replicate_Do_Table:Replicate_Ignore_Table:Replicate_Wild_Do_Table:Replicate_Wild_Ignore_Table:Last_Errno: 0Last_Error:Skip_Counter: 0Exec_Master_Log_Pos: 154Relay_Log_Space: 1204Until_Condition: NoneUntil_Log_File:Until_Log_Pos: 0Master_SSL_Allowed: NoMaster_SSL_CA_File:Master_SSL_CA_Path:Master_SSL_Cert:Master_SSL_Cipher:Master_SSL_Key:Seconds_Behind_Master: 0Master_SSL_Verify_Server_Cert: NoLast_IO_Errno: 0Last_IO_Error:Last_SQL_Errno: 0Last_SQL_Error:Replicate_Ignore_Server_Ids:Master_Server_Id: 39Master_UUID:ab9ed14c-30a9-11e7-a2a1-0cda411d826dMaster_Info_File: mysql.slave_master_infoSQL_Delay: 0SQL_Remaining_Delay: NULLSlave_SQL_Running_State: Slave has read all relay log; waiting for more updatesMaster_Retry_Count: 86400Master_Bind:Last_IO_Error_Timestamp:Last_SQL_Error_Timestamp:Master_SSL_Crl:Master_SSL_Crlpath:Retrieved_Gtid_Set:Executed_Gtid_Set:Auto_Position: 0Replicate_Rewrite_DB:Channel_Name:Master_TLS_Version:1 row in set (0.00 sec)三.集群部署1)zookeeper部署•vi /opt/beh/beh/core/zookeeper/conf/zoo.cfg tickTime=2000initLimit=10syncLimit=5dataDir=/opt/beh/core/zookeeper/dataclientPort=2181maxSessionTimeout=60000autopurge.snapRetainCount=10server.1=hadoop004:2888:3888server.2=hadoop005:2888:3888server.3=hadoop006:2888:3888autopurge.purgeInterval=4在hadoop004,hadoop005,hadoop006 dataDir目录下创建myid文件和zoo.cfg文件保持一致。