大数据学习环境搭建系列(一)大数据集群平台介绍

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。

基于Hadoop的大数据分析系统设计与开发一、引言随着互联网的快速发展和智能化技术的不断进步，大数据分析已经成为各行各业的重要组成部分。

在海量数据的背景下，如何高效地存储、处理和分析数据成为了企业发展的关键。

Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，被广泛应用于大数据处理领域。

本文将介绍基于Hadoop的大数据分析系统设计与开发。

二、Hadoop简介Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式系统基础架构，可以有效地存储和处理大规模数据。

其核心包括Hadoop Distributed File System（HDFS）和MapReduce计算模型。

HDFS用于存储数据，而MapReduce则用于并行处理数据。

三、大数据分析系统架构设计1. 数据采集在设计大数据分析系统时，首先需要考虑数据采集的问题。

数据可以来自各种来源，包括传感器、日志文件、数据库等。

在数据采集阶段，需要确保数据的完整性和准确性。

2. 数据存储HDFS作为大数据存储的核心组件，具有高可靠性和可扩展性。

在设计大数据分析系统时，可以将原始数据存储在HDFS中，以便后续的处理和分析。

3. 数据处理MapReduce是Hadoop中用于并行处理大规模数据集的编程模型。

通过MapReduce编程，可以实现对数据的高效处理和计算。

在设计大数据分析系统时，需要合理地设计MapReduce任务，以提高计算效率。

4. 数据分析除了MapReduce之外，Hadoop还支持其他数据处理框架，如Spark、Hive等。

这些框架可以帮助用户进行更复杂和多样化的数据分析工作。

在设计大数据分析系统时，需要根据实际需求选择合适的数据分析工具。

四、大数据分析系统开发1. 环境搭建在进行大数据分析系统开发之前，需要搭建好Hadoop集群环境。

通过配置Hadoop集群，可以实现多台机器之间的协同工作，提高系统的稳定性和可靠性。

2. 数据处理流程编写根据设计阶段确定的数据处理流程，开发人员可以编写相应的MapReduce程序。

一、实训背景随着信息技术的飞速发展，大数据已成为国家战略资源。

为了培养具备大数据技术能力的人才，我国高校纷纷开设大数据相关课程。

本实训旨在通过实际操作，使学生掌握大数据平台的搭建与配置，为今后从事大数据相关工作打下坚实基础。

二、实训目标1. 熟悉大数据平台的基本概念、架构及常用技术。

2. 掌握Hadoop、Hive、HBase等大数据组件的安装与配置。

3. 熟悉大数据平台的集群部署与维护。

4. 提高动手实践能力，培养团队合作精神。

三、实训环境1. 操作系统：CentOS 72. 虚拟机软件：VMware Workstation3. 大数据组件：Hadoop 3.1.0、Hive 3.1.2、HBase 2.2.4四、实训内容1. 创建虚拟机与操作系统的安装（1）使用VMware Workstation创建虚拟机，并安装CentOS 7操作系统。

（2）配置虚拟机网络，实现虚拟机与主机之间的网络互通。

2. 集群主节点JDK和Hadoop的安装与配置（1）修改主机名，便于区分不同节点。

（2）进入hosts文件，配置IP地址及对应的主机名。

（3）配置本机网卡配置文件，确保网络连通性。

（4）测试网络连接是否正常。

（5）安装JDK 8，为Hadoop提供运行环境。

（6）安装Hadoop 3.1.0，并配置Hadoop环境变量。

（7）初始化Hadoop集群，确保集群正常运行。

3. 集群从节点JDK和Hadoop的实现（1）将集群主节点的配置文件分发到其他子节点上。

（2）在从节点上安装JDK 8和Hadoop 3.1.0。

（3）修改从节点的hosts文件，确保集群内节点之间可以相互通信。

4. Hive和HBase的搭建与配置（1）安装Hive 3.1.2和HBase 2.2.4。

（2）配置Hive环境变量，并启动Hive服务。

（3）配置HBase环境变量，并启动HBase服务。

5. 大数据平台的集群部署与维护（1）测试Hadoop集群的MapReduce、YARN等组件是否正常运行。

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。

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。

Hadoop平台搭建与应用教案靠、高性能、分布式和面向列的动态模式数据库。

⑤ ZooKeeper（分布式协作服务）：其用于解决分布式环境下的数据管理问题，主要是统一命名、同步状态、管理集群、同步配置等。

⑥ Sqoop（数据同步工具）：Sqoop是SQL-to-Hadoop的缩写，主要用于在传统数据库和Hadoop之间传输数据。

⑦ Pig（基于Hadoop的数据流系统）：Pig的设计动机是提供一种基于MapReduce 的Ad-Hoc（计算在query时发生）数据分析工具。

⑧ Flume（日志收集工具）：Flume是Cloudera开源的日志收集系统，具有分布式、高可靠、高容错、易于定制和扩展的特点。

⑨ Oozie（作业流调度系统）：Oozie是一个基于工作流引擎的服务器，可以运行Hadoop的MapReduce和Pig任务。

⑩ Spark（大数据处理通用引擎）：Spark提供了分布式的内存抽象，其最大的特点就是快，是Hadoop MapReduce处理速度的100倍。

YARN（另一种资源协调者）：YARN是一种新的Hadoop资源管理器，它是一个通用资源管理系统，可为上层应用提供统一的资源管理和调度，它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。

Kafka（高吞吐量的分布式发布订阅消息系统）：Kafka可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。

任务1.1 认知大数据，完成系统环境搭建（1）安装CentOS系统（确保CentOS系统版本在7及以上，以便配合后续Docker 安装）。

①在VMware中设置CentOS 7镜像，进入后选择第一项安装CentOS 7，如图1-8所示。

②在新打开页面中设置时间(DATE&TIME)，分配磁盘(INSTALLATION DESTINATION)和网络设置(NETWORK&HOST NAME)等，如图1-9所示。

③单击“INSTALLATION DESTINATION”链接，在打开的界面中选择“I will configure partitioning”选项，然后单击“Done”按钮，跳转到分配磁盘页面即可进行磁盘分配，如图1-10所示。

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。

大数据竞赛平台介绍第一章平台介绍1.1 架构介绍大数据竞赛平台采用私有云系统建设，基于私有云环境架构建设大数据竞赛系统，结合当今大数据形势、主流竞赛设备、技术在数据挖掘与分析等方向为学校提供全面的竞赛环境。

通过动手实际操作，强化学生对大数据技术知识的理解，提高集群部署与数据分析操作能力。

整个平台的运行依托于云计算系统，将云计算系统的计算资源与各种教学资源整合在一起，向用户提供各种服务。

具体说明如下：底层IaaS层为整合各种IT资源，包括云资源计算设备、管理控制设备、资源调度设备资源。

统一的云系统将这些设备资源进行虚拟化管理，向上提供基础服务，包括分布式数据存储、计算服务、负载管理和备份等。

这一层使用虚拟化技术，将分布式计算资源进行整合，为实验室的运行提供统一管理和使用。

中间的PaaS层为云系统业务调度中心，包括统一身份认证管理、各种管理功能、竞赛考题资源管理、统一业务访问控制和数据监控、采集和分析功能等。

这一层将各种竞赛环境需要的开发支持与管理工具、实验教学管理工具等有机地整合在一起，对上一层资源工具打包整合进行按需分配。

SaaS层包含了向最终用户提供的各种服务以及各种资源调用。

方式为通过竞赛系统，将竞赛考题和所需要的实验环境进行整合为用户进行服务。

调用资源的终端可以为PC、笔记本电脑、各种云终端和平板电脑。

云系统的优点是可以通过网络进行访问，可在教室、办公室、图书馆、寝室访问使用，可有效的提高系统使用率。

1.2 竞赛平台该模块为此平台的核心内容，参赛选手在此进行大数据竞赛。

当开启比赛模式后，参赛选手统一在此页面下进行登录，登录后，竞赛平台页面包含以下主要信息：虚拟机信息、通知栏、当前成绩、比赛题目、排行榜、比赛信息等。

登录界面竞赛系统1.3 虚拟机信息虚拟机信息功能是为选手提供操作机连接服务，为保证比赛的公平性与安全性，每一支参赛队伍的账号密码都随机生成。

因此，选手需要根据虚拟机的信息进行登录访问。

大数据分析平台的搭建与配置手册随着信息技术的不断进步和大数据时代的到来，大数据分析平台逐渐成为许多企业和机构的重要工具。

搭建和配置一个稳定高效的大数据分析平台对于实现数据驱动的决策和创新至关重要。

本手册将为您详细介绍大数据分析平台的搭建和配置过程，帮助您步入大数据分析的世界。

一、平台基础环境搭建1. 需求分析：在搭建大数据分析平台之前，首先需要明确您的需求和目标。

了解您的数据源、数据规模、分析需求以及机器性能等方面的信息，可以帮助您选择适合的硬件和软件环境。

2. 硬件配置：根据您的需求和预算，选择合适的硬件设备。

一般情况下，大数据分析平台需要高性能的服务器、存储设备和网络设备来支持海量数据的存储和处理。

3. 网络环境搭建：搭建稳定可靠的网络环境对于大数据分析平台至关重要。

确保网络设备的带宽和稳定性，以及网络安全的防护措施。

4. 操作系统选择：根据您的数据分析软件和工具的要求，选择适合的操作系统。

常用的操作系统包括Linux、Windows Server等。

二、软件环境配置1. 数据存储配置：大数据分析平台的核心是数据存储。

根据您的数据大小和访问需求，可以选择不同的数据存储方案，如分布式文件系统（HDFS）、关系型数据库、NoSQL数据库等。

对于大规模数据分析，一般采用分布式存储系统，以实现高可用和容错性。

2. 数据处理配置：选择适合的数据处理框架和工具，如Hadoop、Spark等。

配置集群环境，以支持并行计算和数据处理。

安装并配置相关软件包，设置集群规模和节点配置。

3. 数据安全配置：在大数据分析平台中，数据安全是不可忽视的问题。

配置访问控制策略、加密传输等安全机制，确保敏感数据的保密性和隐私性。

4. 数据可视化配置：数据分析的结果通常通过可视化的方式呈现给用户。

选择适合的数据可视化工具，如Tableau、Power BI等，并配置相应的连接设置和权限控制。

三、平台管理与维护1. 集群管理：了解集群管理工具的使用，如Hadoop的YARN、Hive、Ambari等。