Cloudera大数据平台环境搭建傻瓜式说明书

cdh运维手册CDH运维手册是一份详细介绍CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）运维过程的指南。

本文旨在帮助运维人员更好地掌握CDH的部署、管理、维护及优化方法，以确保集群稳定高效运行。

I.引言CDH是基于Apache Hadoop的分布式大数据处理平台，包括Hadoop、Spark、Hive、Pig等组件。

在实际应用中，CDH面临着复杂的运维挑战。

为了提高运维效率，降低故障风险，我们需要深入了解CDH的运维流程。

II.CDH简介CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）是Cloudera公司推出的一款大数据处理平台。

它包含了Hadoop的核心组件，如HDFS、YARN、MapReduce等，以及一系列数据处理工具，如Spark、Hive、Pig等。

CDH 提供了一整套大数据解决方案，满足企业在数据存储、分析、挖掘等方面的需求。

III.CDH运维流程A.环境搭建：根据业务需求，选择合适的硬件资源、网络环境和操作系统。

搭建CDH集群，包括配置核心组件和相关工具。

B.数据迁移：将原始数据迁移至CDH集群，根据数据特点选择合适的存储格式和压缩算法。

C.运维管理：监控CDH集群的运行状态，包括资源使用情况、任务进度、日志等。

定期进行性能评估，优化集群配置。

D.故障排查：遇到问题时，快速定位故障原因，采取相应措施进行解决。

E.性能优化：针对CDH集群的性能瓶颈，采取调整参数、优化任务流程等措施，提高集群性能。

F.安全防护：确保CDH集群的安全性，防范外部攻击和内部安全风险。

IV.运维工具与技巧A.常用工具：掌握CDH运维过程中所需的常用工具，如Hadoop DistCp、Hive Query、Spark Submission等。

B.自动化脚本：编写自动化脚本，实现批量任务调度、日志收集、性能监控等功能。

C.监控与报警：搭建CDH集群监控系统，实现实时报警，确保问题及时发现并处理。

Cloudera Manager大数据平台运维操作指南1登录Cloudera Manager首页使用谷歌或者火狐浏览器输入http://172.31.0.29:7180 进入Cloudera Manager管理系统登录页面，172.31.0.29为安装Cloudera Manage的机器IP地址，在BI集群里恰好是YUCLIENT的IP地址。

使用admin/admin登录到系统，如下图所示：2启动/停止/重启Cloudera Management Service2.1启动2.2重启2.3停止3启动/停止/重启Hadoop所有服务在启动Hadoop相关服务器前请务必保证已经启动了Cloudera Management Service相关服务！3.1启动当所有服务都启动成功后，各项服务均显示问绿灯状态才为正常，如下图所示：4启动/停止/重启Hadoop某项服务如HDFS、Hive、MapReduce、ZooKeeper 这里以重启HDFS服务为例，其他服务与之完全相同。

5启动/停止/重启单个节点上的Hadoop某项服务如HDFS、Hive、MapReduce、ZooKeeper启动/停止/重启节点上的单个服务包括Namenode, Datanode, Hive Server, Hive Metastore, Resource Manager, Nodemanager, Zookeeper等。

这里以重启一台节点上的Datanode服务为例进行说明，启动或停止与之相同，其他服务的操作也与之相同。

等待重启成功，该操作完成。

6修改HDFS、Hive、MapReduce、ZooKeeper等配置参数修改参数包括修改全局参数以及单个节点的某个参数，全局参数指针对整个集群所有节点适用的参数。

下一章会介绍如何修改单个节点的参数。

这里以修改HDFS的blocksize为例进行说明，其他参数修改与之相同。

修改参数并保存修改成功后回到CM主页面，CM会提示是否需要部署客户端配置或者重启服务。

大数据平台的架构与搭建指南随着科技的迅速发展和信息的爆炸性增长，大数据已经成为当今社会中不可忽视的一个重要领域。

大数据分析对企业决策、市场预测、用户行为分析以及社会趋势的研究等起着至关重要的作用。

为了处理和分析这些庞大的数据集，建立一个强大而可靠的大数据平台是非常重要的。

本文将介绍大数据平台的架构与搭建指南，帮助您了解如何构建一个符合需求的大数据平台。

一、架构设计1. 数据采集层：大数据平台的第一层是数据采集层，用于从不同的数据源中收集和获取数据。

这包括传感器、移动设备、日志文件等。

数据采集层需要考虑数据的格式、频率和可靠性等方面。

常见的数据采集工具包括Flume、Kafka和Logstash等。

2. 数据存储层：数据存储层用于存储从数据采集层收集的原始数据或已经处理的中间数据。

常见的数据存储技术包括传统的关系型数据库MySQL、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）以及分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）。

根据数据的类型和需求，可以选择合适的数据存储技术。

3. 数据处理层：数据处理层是大数据平台的核心组件，用于处理和分析存储在数据存储层的数据。

该层包括批处理和流式处理两种方式。

批处理可以通过Hadoop的MapReduce或Spark等技术来进行，用于处理大量的离线数据；而流式处理可以使用Apache Storm或Flink等技术，实时处理数据流。

此外，数据处理层还可以使用机器学习算法和人工智能技术来进行复杂的数据分析。

4. 数据可视化与应用层：数据可视化与应用层用于展示和应用数据处理结果。

通过数据可视化工具（如Tableau、Power BI等），可以将数据以图表、报表等形式直观地展示出来，帮助决策者更好地理解和利用数据。

此外，数据可视化与应用层还可以开发相应的应用程序或服务，满足不同的业务需求。

二、搭建指南1. 硬件与网络：搭建大数据平台需要考虑合适的硬件和网络基础设施。

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。

InCloud Sphere6.5.1升级指导手册济南浪潮数据技术有限公司2022年04月目录目录 (I)概要说明 (1)准备工作 (2)升级过程说明 (4)3.1确认ICS版本号 (4)3.2上传更新包 (6)3.3iCenter节点升级 (8)3.4iNode升级 (11)3.5确认升级成功 (14)3.6重启主机 (16)虚拟机在线升级 (18)升级后操作 (24)升级异常情况处理 (26)6.1升级检查不通过 (26)6.2升级实体失败 (26)6.3升级后ICS平台页面无法打开 (27)6.4其它异常情况 (28)升级指导手册1概要说明概要说明本文档可指导InCloud Sphere产品从6.5.0升级至6.5.1，在升级的过程中，请务必保证服务器稳定运行，尽量保证系统中无其他操作。

目前，本文档涉及的升级指导只针对InCloud Sphere6.5.0升级。

如果用户环境为InCloud Sphere6.5.0之前版本，请先升级至InCloud Sphere6.5.0版本，再参考本文档进行版本升级。

【注意】：（1）ICS6.5.0版本，不论其是否升级过hotfix，都可以直接升级到ICS6.5.0版本。

（2）用户在升级过程中，不能对主机进行断电以及强制重启操作。

（3）用户在升级时，需要先升级iCenter，然后再升级iNode。

准备工作1)下载好如下表格所示升级包，放到打开iCenter管理控制台的客户端（笔记本/台式机）上。

升级包文件可以联系浪潮工程师获取。

表2-1升级包2)核对升级包SHA256校验值的正确性。

Windows环境下推荐使用certutil 命令:certutil-hashfile C:\InCloudSphere-V6R05B1**-b*-x86_64-M001.upgrade.zip SHA256计算升级包的SHA256检验值。

Linux环境下推荐使用sha256sum命令：sha256sum/root/InCloudSphere-V6R05B1**-b*-x86_64-M001.upgrade.zip计算升级包的SHA256检验值。

某地慧城建设大数据系统需求规格说明书一、引言1.1编写目的本文档描述的项目需求范围是本项目开发实施内容，根据项目合同要求，项目的验收范围以本文档的描述为为准。

1.2编写背景1.3文档概述1.3.1定义说明与符号系统名称：某地大数据建设项目。

1.3.2参考资料二、综合概述某地大数据服务台是“某地智慧城”的大数据技术支撑台，主要承担城不同部门异构系统之间的资源共享、业务协同，并能为其他应用提供支撑与集成。

某地大数据台也是城公共数据的进出通道，是城信息资源综合管理中心，实现公共数据加工整合和信息资源的交换和共享。

同时，台对外提供多种接口、服务、通用技术和业务构件，满足其他应用快速建立的需求。

2.1系统建设背景2.1.1应用数据是大数据的重要来源之一，对大数据台需求迫切目前，应用系统已经是大数据的重要来源之一，多个部门之间，产生了大量的结构化和非结构化数据，包括的人口、企业、车辆数据，人社的社保、劳动等数据，卫计的卫生、计生数据，审批及工作中产生的大量文档数据，以及安城、执法所产生的海量的视频数据，构成了海量的、对城的方方面面具有重要影响的数据，海量的数据需要有海量的存储进行支撑。

数据具有公共属性，需要满足多个行业的应用需求，因而需要支撑多个部门的应用及综合类应用，而传统的电子建设方式，各部门各自为，各地域的数据也不能实现共享和协同，因而急需采用电子大数据处理台对基础数据资源进行整合和挖掘利用。

2.1.2大数据具有面向跨行业服务的特点和数据融合、比对的需求数据由于其历史原因，使得产生的数据往往来自不同的部门，即使是相同的数据，在不同的部门中也有不同的产生途径，往往会造成数据的不准确和错误，这也是经常出现“数据打架”的原因，因而需要充分利用大数据台实现数据质量的提升，而数据的清洗和跨部门数据之间的比对是实现数据质量提升的重要手段。

同时，城管理和民生服务中要求数据之间需要有更强的关联性，人、地、事、物、视频、物联网数据只有深度融合，才能实现对人口的全生命周期、事件的全过程进行管理，因而需要对不同来源的数据进行充分的关联比对和深度的融合。

计算平台概要设计说明书作者：日期：2013-01-28 批准：日期：审核：日期：（版权所有，翻版必究）文件修改记录目录1.引言............................................................................................1.1编写目的...............................................1.2术语与缩略词...........................................1.3对象及范围.............................................1.4参考资料...............................................2.系统总体设计 .............................................................................2.1需求规定...............................................2.1.1..................................................................................... 数据导入2.1.2..................................................................................... 数据运算2.1.3............................................................................. 运算结果导出2.1.4..................................................................................... 系统监控2.1.5..................................................................................... 调度功能2.1.6............................................................. 自动化安装部署与维护2.2运行环境...............................................2.3基本设计思路和处理流程.................................2.4系统结构...............................................2.4.1............................................................. 大数据运算系统架构图2.4.2................................................ hadoop体系各组件之间关系图2.4.3................................................................. 计算平台系统功能图2.4.4................................................................. 系统功能图逻辑说明2.4.5................................................................. 计算平台业务流程图2.5尚未解决的问题.........................................3.模块/功能设计............................................................................3.1计算驱动模块...........................................3.1.1..................................................................................... 设计思路3.1.2......................................................................................... 流程图3.1.3..................................................................................... 处理逻辑3.2调度模块...............................................3.2.1..................................................................................... 设计思路3.2.2......................................................................................... 流程图3.2.3..................................................................................... 处理逻辑3.3自动化安装部署模块.....................................3.3.1..................................................................................... 设计思路3.3.2..................................................................................... 处理逻辑3.4调度模块与计算驱动模块交互流程.........................3.4.1................................................................................. 处理流程图3.4.2..................................................................................... 处理逻辑3.4.3................................................ hadoop驱动模块调用驱动接口3.4.4....................................... 调度模块接收hadoop执行状态接口3.5调度模块与kettle交互流程..............................3.5.1................................................................................. 处理流程图3.5.2..................................................................................... 处理逻辑3.6对调度任务运行过程进行监控流程.........................3.6.1................................................................................. 处理流程图3.6.2..................................................................................... 处理逻辑3.7对hadoop驱动任务运行过程进行监控流程..................3.7.1................................................................................. 处理流程图3.7.2..................................................................................... 处理逻辑3.8对操作系统/应用程序监控流程............................3.8.1................................................................................. 处理流程图3.8.2..................................................................................... 处理逻辑3.9监控报警模块...........................................3.9.1..................................................................................... 设计思路3.9.2......................................................................................... 流程图3.9.3..................................................................................... 处理逻辑4.系统数据结构设计 ......................................................................4.1数据实体关系图.........................................4.2数据逻辑结构...........................................4.2.1......................................................................... 驱动任务设置表4.2.2................................................................................. 驱动设置表4.2.3................................................................. 驱动任务执行明细表4.2.4................................................................................. 调度任务表4.2.5................................................................................. 调度步骤表4.2.6................................................................. 调度步骤执行记录表4.2.7................................................................. 操作系统监控数据表4.2.8................................................................. 应用程序监控数据表4.2.9......................................................................... 监控系统配置表业务数据记录表....................................4.3数据物理结构...........................................5.安全设计 ....................................................................................6.容错设计 ....................................................................................6.1挽救措施...............................................6.2系统维护设计...........................................7.日志设计 ....................................................................................1.引言1.1 编写目的大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。

CDH大数据处理流程Cloudera的CDH（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop）是一个基于Apache Hadoop的大数据平台。

使用CDH进行大数据处理的基本流程包括以下几个步骤：1.环境准备：首先需要准备服务器。

安装CDH集群至少需要三台服务器，每台服务器的内存一般选用64G或32G。

2.配置主机名称映射：修改每个节点的主机名称，并确保所有节点的hostname都是唯一的。

然后修改/etc/hosts/文件，将主机名称和对应的IP地址进行映射。

修改完成后需要重启服务器。

3.安装JDK：在所有节点上安装JDK，版本必须为1.8或以上。

CDH默认识别JDK的路径为/usr，如果安装到别的路径，可能启动CDH时会报错。

4.选择集群服务组合：在CDH Manager中，可以选择一种集群服务组合。

如果不确定哪个组合更合适，选择“全部服务”也可以。

5.分配集群角色：这一步比较关键，需要根据实际需求将不同的角色（如NameNode、SecondaryNameNode、DataNode等）分配到相应的节点上。

这样做是为了简化数据节点的角色和职责，便于维护。

6.数据库设置：按照实际配置信息填写数据库设置。

CDHManager使用MySQL作为其后端数据库，用于存储集群的配置信息、运行状况数据和指标信息。

7.审核更改：检查DataNode和NameNode的数据目录设置是否正确。

默认情况下，副本数是3。

8.启动和监控集群：使用CDH Manager启动集群，并通过其提供的Web界面和API接口监控集群的运行状况。

以上是CDH大数据处理的基本流程。

在实际应用中，可能还需要根据具体需求进行更多的配置和优化。

！计算平台概要设计说明书作者：日期： 2013-01-28批准：日期：—审核：日期：（版权所有，翻版必究）文件修改记录目录\1.引言...................................................编写目的.................................................术语与缩略词.............................................对象及范围...............................................参考资料.................................................2.系统总体设计...........................................需求规定.................................................数据导入............................................:数据运算............................................运算结果导出........................................系统监控............................................调度功能............................................自动化安装部署与维护................................运行环境.................................................基本设计思路和处理流程...................................系统结构.................................................?大数据运算系统架构图................................hadoop体系各组件之间关系图.........................计算平台系统功能图..................................系统功能图逻辑说明..................................计算平台业务流程图..................................尚未解决的问题...........................................3.模块/功能设计..........................................计算驱动模块.............................................\设计思路............................................流程图..............................................处理逻辑............................................调度模块.................................................设计思路............................................流程图..............................................处理逻辑............................................自动化安装部署模块.......................................…设计思路............................................处理逻辑............................................调度模块与计算驱动模块交互流程...........................处理流程图..........................................处理逻辑............................................hadoop驱动模块调用驱动接口.........................调度模块接收hadoop执行状态接口.....................调度模块与kettle交互流程................................&处理流程图..........................................处理逻辑............................................对调度任务运行过程进行监控流程...........................处理流程图..........................................处理逻辑............................................对hadoop驱动任务运行过程进行监控流程....................处理流程图..........................................处理逻辑............................................~对操作系统/应用程序监控流程..............................处理流程图..........................................处理逻辑............................................监控报警模块.............................................设计思路............................................流程图..............................................处理逻辑............................................4.系统数据结构设计.......................................>数据实体关系图...........................................数据逻辑结构.............................................驱动任务设置表......................................驱动设置表..........................................驱动任务执行明细表..................................调度任务表..........................................调度步骤表..........................................调度步骤执行记录表..................................<操作系统监控数据表..................................应用程序监控数据表..................................监控系统配置表......................................业务数据记录表......................................数据物理结构.............................................5.安全设计...............................................6.容错设计...............................................挽救措施.................................................~系统维护设计.............................................7.日志设计...............................................1.引言1.1编写目的大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。

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。

CDP使用指南2021年05月12日目录1.文档说明 (8)2.CDP平台介绍 (8)2.1.CDP平台简介 (9)2.2.C LOUDERA M ANAGER概览 (10)2.3.C LOUDERA R UNTIME (11)2.4.工具 (11)2.5.设置对基于阿里云部署的CDP的访问权限 (12)2.5.1.配置SOCKS代理 (12)2.5.2.启动SOCKS代理 (12)2.5.3.配置Google Chrome浏览器以使用代理 (13)2.5.4.网络安全组 (14)3.CLOUDERA MANAGER (15)3.1.术语 (15)3.1.1.部署 (16)3.1.2.动态资源池 (16)3.1.3.集群 (16)3.1.4.主机 (16)3.1.5.机架 (16)3.1.6.服务 (16)3.1.7.服务实例 (17)3.1.8.角色 (17)3.1.9.角色实例 (17)3.1.10.角色组 (17)3.1.11.主机模板 (17)3.1.12.网关（Gateway） (17)3.1.13.Parcel (18)3.1.14.静态服务池 (18)3.2.C LOUDERA M ANAGER架构 (18)3.2.1.心跳 (19)3.3.状态管理 (19)3.4.C LOUDERA M ANAGER 管理控制台 (20)3.4.1.Cloudera Manager管理控制台主页 (24)3.4.2.自动登出 (28)3.5.进程管理 (30)3.6.主机管理 (30)3.7.C LOUDERA M ANAGER A GENT (31)3.7.1.cm_processes (31)3.8.资源管理 (32)3.9.用户管理 (33)3.10.安全管理 (33)3.11.使用C LOUDERA M ANAGER监控集群 (33)3.12.C LOUDERA M ANAGEMENT S ERVICE (35)3.12.1.健康测试 (35)3.12.2.指标收集和显示 (36)3.12.3.事件、警报和触发器 (36)3.13.集群配置概述 (37)3.14.服务器和客户端配置 (38)3.15.C LOUDERA M ANAGER API (39)3.16.虚拟专用集群和C LOUDERA SDX (39)3.16.1.分离计算和数据资源的优势 (40)3.16.2.架构 (40)3.16.3.权衡性能 (42)3.16.4.虚拟专用集群的兼容性注意事项 (42)3.16.5.虚拟专用集群的网络注意事项 (47)4.CDP核心组件 (53)4.1.C LOUDERA R UNTIME组件版本 (53)4.2.分布式文件系统HDFS (57)4.3.实时数据库HB ASE (58)4.4.列式存储引擎K UDU (60)4.5.统一资源管理和调度框架 (61)4.6.分布式计算框架–T EZ (66)4.7.数据仓库组件–H IVE (68)4.8.SQL分析引擎I MPALA (69)4.9.HB ASE SQL查询引擎P HOENIX (71)4.10.C LOUDERA整合全文检索引擎 (73)4.11.分布式内存计算框架–S PARK (76)4.12.数据库接入工具S QOOP (78)4.13.C LOUDERA一站式安全管理 (83)4.14.分布式消息队列K AFKA (93)4.15.A PACHE A TLAS (95)5.CLOUDERA安全概述 (98)5.1.概述 (98)5.1.1.安全要求 (99)5.1.2.安全等级 (99)5.1.3.Hadoop安全架构 (100)5.2.认证概述 (101)5.2.1.Kerberos概述 (102)5.2.2.Kerberos部署模型 (103)5.2.3.使用TLS/SSL进行安全的Keytab分发 (109)5.2.4.使用向导或手动过程来配置Kerberos身份验证 (110)5.2.5.集群组件使用的身份验证机制 (110)5.3.加密概述 (111)5.3.1.保护静态数据 (111)5.3.2.保护传输中的数据 (114)5.3.3.Hadoop项目中的数据保护 (115)5.3.4.加密机制概述 (117)5.4.授权概述 (117)5.4.1.Hadoop中的授权机制 (118)5.4.2.与身份验证机制的身份验证机制集成 (119)5.4.3.Hadoop项目中的授权 (120)5.5.治理概述 (121)5.5.1.什么是Apache Atlas？ (121)5.5.2.Apache Atlas使用元数据创建血统关系 (121)5.5.3.添加到实体元数据使搜索更加容易 (121)5.5.4.Apache Atlas体系结构 (122)6.CLOUDERA最佳实践 (123)6.1.I MPALA分区 (123)6.1.1.文件计数和文件大小 (123)6.1.2.分区注意事项 (124)6.1.3.指南总结 (126)6.2.I MPALA性能 (126)6.2.1.Kudu RPC (126)6.2.2.设立专门的协调员 (127)6.2.3.按需元数据和元数据管理 (130)6.3.加速S PARK ML应用 (153)6.3.1.Spark ML的原生数学库 (153)6.3.2.启用libgfortran库 (154)6.3.3.启用英特尔MKL库 (156)6.3.4.性能比较 (157)7.故障排查 (159)7.1.安全故障排查 (159)7.1.1.错误信息和各种故障 (159)7.1.2.身份验证和Kerberos问题 (167)7.1.3.HDFS加密问题 (179)7.1.4.Key Trustee KMS加密问题 (181)7.1.5.对Cloudera Manager中的TLS/SSL问题进行故障排除 (182)7.2.YARN、MR V1和L INUX OS安全性 (185)7.2.1.MRv1和YARN：jsvc程序 (185)7.2.2.仅限MRv1：Linux TaskController (186)7.2.3.仅限YARN：Linux容器执行器 (186)7.3.对I MPALA进行故障排除 (187)7.3.1.使用Breakpad Minidumps进行崩溃报告 (188)7.4.对A PACHE Y ARN进行故障排查 (190)7.4.1.在YARN上对Docker进行故障排除 (190)7.4.2.对Linux Container Executor进行故障排除 (200)7.5.对HB ASE进行故障排除 (202)7.5.1.使用HBCK2工具修复HBase集群 (203)7.5.2.Thrift Server在收到无效数据后崩溃 (203)7.5.3.HBase正在使用比预期更多的磁盘空间 (204)7.5.4.对RegionServer分组进行故障排除 (205)7.6.对APACHE KUDU进行故障排除 (206)7.6.1.启动或重启主服务器或者Tablet服务器时出现问题 (206)7.6.2.磁盘空间使用问题 (207)7.6.3.性能问题 (208)7.6.4.可用性问题 (214)7.6.5.象征堆栈跟踪 (216)7.6.6.在多主服务器部署中从死掉的Kudu主服务器中恢复 (218)7.7.对C LOUDERA S EARCH进行故障排除 (218)7.7.1.故障排除 (218)7.7.2.动态Solr分析 (219)7.7.3.其他故障排除信息 (220)7.7.4.找出Cloudera Search部署中的问题 (220)7.7.5.Cloudera Search配置和日志文件 (223)7.8.对H UE进行故障排查 (226)7.8.1.Hue负载平衡器无法在各个Hue服务器之间平均分配用户 (226)7.8.2.无法使用SAML对Hue中的用户进行身份验证 (227)7.8.3.清理旧数据以提高性能 (227)7.8.4.无法使用提供的凭据连接到数据库 (229)7.8.5.在Hue UI上激活Hive查询编辑器 (230)7.8.6.查询执行在Hue中完成，但显示为在Cloudera Manager Impala查询页面上执行 (231)7.8.7.查找Hue超级用户列表 (232)7.8.8.通过Knox访问Hue时，用户名或密码不正确 (233)7.8.9.从Knox访问Hue UI时出现HTTP 403错误 (234)7.8.10.无法从Knox Gateway UI访问Hue (236)7.8.11.引荐检查失败，因为域与任何受信任的来源都不匹配 (239)7.8.12.无法查看Snappy压缩文件 (239)7.8.13.启用SAML时出现“未知属性名称”异常 (241)7.8.14.Impala查询因无效的查询句柄错误而失败 (242)7.8.15.PostgreSQL支持的服务失败或挂起 (243)7.8.16.验证Hue中的LDAP用户时出错 (244)7.8.17.从负载均衡器访问Hue时出现502代理错误 (245)7.8.18.提交Hive查询后，无效的方法名称：“ GetLog”错误 (246)7.8.19.在Hue中提交查询时出现“授权异常”错误 (246)7.8.20.无法更改Hue中的压缩表 (248)7.8.21.从Hue访问“搜索”应用程序（Solr）时出现连接失败错误 (249)7.8.22.从顺化下载查询结果需要时间 (250)7.8.23.启用TLS后，Hue Load Balancer无法启动 (250)7.8.24.无法终止以Kerberized集群运行的Hue作业浏览器中的Hive查询 (251)7.8.25.无法在受Knox保护的集群上的Hue中查看或创建Oozie工作流 (252)7.8.26.1040，“连接太多”异常 (253)8.参考资料 (254)1.文档说明本文档主要是基于阿里云部署的CDP的操作使用和介绍，关于CDP平台的操作和使用信息来源Cloudera官网，大家可以访问https:///cdp-private-cloud-bas e/latest/index.html来获取对应的信息。

cdh运维手册一、简介CDH是指Cloudera Distribution Including Apache Hadoop，是一个大数据分析平台。

本手册旨在提供有关CDH运维的详细指南，包括安装、配置、监控、故障排除等方面的内容。

二、安装与配置1. 硬件要求CDH运维需要一定的硬件要求。

建议服务器拥有至少8GB内存、4核处理器和100GB可用磁盘空间。

2. 操作系统要求CDH支持多种操作系统，如CentOS、Red Hat Enterprise Linux等。

确保所选操作系统符合CDH的要求。

3. 安装步骤a) 下载CDH软件包并解压。

b) 配置操作系统环境变量。

c) 启动CDH安装向导，并按照提示进行安装和配置。

确保正确设置Hadoop、Hive、HBase等组件。

4. 高可用性设置对于大规模的部署，建议配置CDH集群的高可用性（HA）。

HA 可确保在故障发生时服务的连续性。

详细的HA配置步骤请参考官方文档。

三、监控与维护1. 集群监控CDH集成了Cloudera Manager，提供了全面的集群监控功能。

通过Cloudera Manager，可以实时查看集群各组件的状态、资源使用情况等。

2. 日志管理CDH将各个组件的日志集中管理，方便运维人员进行故障排查。

通过Cloudera Manager的日志管理功能，可以快速定位和解决问题。

3. 故障排除a) 检查集群状态和组件运行状况，确认是否有异常。

b) 查看日志文件，寻找异常或错误信息。

c) 根据错误信息和文档进行问题诊断和解决。

四、性能优化1. 资源管理合理配置集群的资源管理机制，如YARN和Fair Scheduler，以充分利用集群资源。

2. 数据压缩对于大型数据集，可以考虑启用数据压缩来减少存储空间的占用和提高读写效率。

3. 数据分区对数据进行合理的分区可以提高查询效率。

根据数据特点和查询需求，选择合适的分区策略。

五、安全与权限管理1. 集群安全CDH提供了多种安全机制，如Kerberos认证、SSL加密等，用于保护集群的安全性。

vRealize Operations Cloud 組態指南2022 年 1 月 25 日VMware vRealize Operations Cloud services您可以在 VMware 網站上找到最新的技術文件，網址如下：https:///tw/VMware, Inc.3401 Hillview Ave.Palo Alto, CA 94304Copyright ©2022 VMware, Inc. 保留所有權利。

版權與商標資訊。

vRealize Operations Cloud 組態指南目錄關於組態121可存取性符合性132將 vRealize Operations Cloud 連線到資料來源15[整合] 頁面17匯出和匯入帳戶18從 vRealize Automation 匯入帳戶19在 vRealize Operations Cloud 中管理解決方案和帳戶20管理帳戶20設定 Ping 介面卡執行個體22新增解決方案23管理解決方案認證24認證24管理認證25管理收集器群組25收集器群組工作區26新增收集器群組27編輯收集器群組27vSphere 28在 vRealize Operations Cloud 中設定 vCenter Server 雲端帳戶29為動作設定使用者存取權34雲端帳戶資訊 - vSphere 帳戶選項35VMware Cloud on AWS 37在 vRealize Operations Cloud 中設定 VMware Cloud on AWS37Azure VMware Solution41在 vRealize Operations Cloud 中設定 Azure VMware Solution 執行個體41已知限制44Oracle Cloud VMware Solution44在 vRealize Operations Cloud 中設定 Oracle Cloud VMware Solution 執行個體44已知限制45Google Cloud VMware Engine45在 vRealize Operations Cloud 中設定 Google Cloud VMware Engine 執行個體45已知限制45VMware Cloud on Dell EMC46在 vRealize Operations Cloud 中設定 VMware Cloud on Dell EMC 執行個體46已知限制46Amazon Web Services47支援的 AWS 服務47AWS 度量的費用51設定 AWS52檢視 AWS 物件61Microsoft Azure61支援的 Azure 服務62Azure 度量的費用64設定 Microsoft Azure65檢視 Microsoft Azure 的物件68作業系統和應用程式監控68簡介69監控應用程式的步驟72疑難排解152使用開放原始碼 Telegraf 監控應用程式服務和作業系統159設定開放原始碼 Telegraf159在雲端 Proxy 上啟用開放原始碼 Telegraf 資料收集172監控實體伺服器173開始使用 Telegraf 部署指令碼監控實體伺服器173監控實體伺服器上的 Hyper-V 應用程式服務177服務和應用程式探索179服務探索支援的平台和產品180支援的服務180設定服務和應用程式探索182管理服務184檢視應用程式186服務不可用的警示186探索到的應用程式和服務187服務探索度量188應用程式整合189應用程式探索190整合應用程式190vRealize Operations Cloud 和 vRealize Log Insight Cloud 的整合191 Business Management 193成本概觀193財務會計模型的成本設定196成本動因的概觀198雲端提供者概觀202Horizon Management Pack 和虛擬主機的計費增強功能202編輯成本動因203叢集成本概觀212發佈虛擬機器的每日成本度量214將以標籤為基礎的成本以個別度量發佈215定價概觀215新增定價卡216成本計算狀態概觀218成本計算增強功能218vRealize Automation 8.X221將 vRealize Automation Cloud 服務與 vRealize Operations Cloud 服務整合221支援的 vRealize Automation 版本222物件類型222工作負載置放223vRealize Operations Cloud 中 vRealize Automation 8.x 元件的定價223使用 vRealize Automation 8.x 整合管理公有雲端點225vRealize Operations Cloud 中的雲端區域225vSAN226設定 vSAN 介面卡執行個體227確認介面卡執行個體已連線且正在收集資料228vSAN 記錄分析增強功能230vRealize Network Insight230NSX-T231設定 NSX-T 介面卡231支援 NSX-T Management Pack 的主體身分識別驗證233設定雲端聯盟介面卡233Google Cloud Platform234支援的 GCP 服務234GCP 度量的費用235設定 VMware vRealize Operations Management Pack for Google Cloud Platform236檢視 Google Cloud Platform 的物件2393設定警示與動作240所有警示240警示的類型244警示資訊244設定警示245在 vRealize Operations Cloud 中定義警示246定義警示的症狀246為警示定義定義建議261警示定義263建立簡易警示定義271建立新警示定義272警示定義最佳做法273建立和管理警示通知274裝載範本291為部門物件建立警示定義294警示群組304檢視動作305vRealize Operations Cloud 動作清單305動作概觀清單307受支援的自動化動作308與 vRealize Automation 的動作整合310使用允許關閉電源的動作3104設定及使用 [工作負載最佳化] 功能313設定 [工作負載最佳化] 功能314商務用途工作區315設定工作負載最佳化警示316使用 [工作負載最佳化] 317範例：執行工作負載最佳化317範例：排程重複最佳化動作319範例：從建議的動作執行工作負載最佳化320工作負載放置步驟321規模最佳化325管理最佳化排程327工作負載自動化原則設定328檢視 DRS 摘要328最佳化排程329最佳化置放330VMware vRealize AI Cloud3315設定自動化工作332自動化中心332從自動化中心建立工作333從 [回收] 或 [規模最佳化] 建立工作3356設定原則336原則336原則決定和目標338原則程式庫338運作原則339原則類型340自訂原則340vRealize Operations Cloud 中的預設原則341vRealize Operations Cloud 提供的原則342使用原則工作區建立和修改運作原則342vRealize Operations Cloud 中的原則工作區3447設定符合性358什麼是符合性基準358符合性分數卡359符合性警示361如何設定符合性基準361啟用 VMware SDDC 基準361建立新的自訂基準362匯入或匯出自訂基準362安裝法規基準3638設定超級度量364建立超級度量365增強超級度量367匯出與匯入超級度量369[超級度量] 索引標籤370管理超級度量工作區371超級度量函數與運算子3719設定物件376物件探索376關於物件378在環境中管理物件379管理自訂物件群組393管理應用程式群組40110設定資料顯示406Widget406Widget 互動406管理度量組態407Widget 定義清單408存取預先定義的儀表板521儀表板521儀表板類型523建立與設定儀表板523管理儀表板525儀表板動作和選項529視圖531存取預先定義的視圖532視圖概觀532視圖與報告擁有權533建立與設定視圖534編輯、複製和刪除視圖544在清單視圖中包含已刪除的虛擬機器544使用者案例：建立、執行、匯出和匯入 vRealize Operations Cloud 視圖以追蹤虛擬機器545報告547[報告範本] 索引標籤547[產生的報告] 索引標籤548建立報告範本549為 vRealize Operations Cloud 報告新增網路共用外掛程式552報告範本概觀553產生的報告概觀553排程報告概觀555上傳報告的預設封面頁影像55711預先定義的儀表板559開始使用頁面563可用性儀表板568虛擬機器可用性儀表板568vSphere 可用性儀表板569Ping 概觀儀表板571容量儀表板571叢集容量儀表板573[資料存放區容量] 儀表板574ESXi 容量儀表板575虛擬機器容量儀表板576回收儀表板577vSAN 容量儀表板578vSAN 延伸的叢集579組態儀表板579[叢集組態] 儀表板583ESXi 組態儀表板585[網路組態] 儀表板586虛擬機器組態儀表板587vSAN 組態儀表板588工作負載管理組態儀表板589取用者 \ 是否要更正? 儀表板589取用者 \ 是否要最佳化? 儀表板591取用者 \ 是否要簡化?591取用者 \ 是否要更新? 儀表板593提供者 \ 是否要更正? 儀表板593提供者 \ 是否要最佳化? 儀表板595提供者 \ 是否要簡化? 儀表板596提供者 \ 是否要更新? 儀表板596成本儀表板598取用者層598提供者層599[投資報酬] 儀表板602效能儀表板603客體作業系統效能分析儀表板608網路熱門發送者儀表板610儲存區重量級儀表板611虛擬機器爭用儀表板612虛擬機器效能儀表板613虛擬機器使用量儀表板614疑難排解應用程式儀表板615叢集爭用儀表板615叢集效能儀表板619叢集使用量儀表板620虛擬機器規模最佳化儀表板621[資料存放區效能] 儀表板622ESXi 爭用儀表板623ESXi 使用量儀表板624網路效能儀表板625vSAN 爭用儀表板626vSAN 檔案服務627vSAN 效能儀表板628vSAN 使用量儀表板629可持續性630利用虛擬化實現的碳效率儀表板630碳透明度儀表板631[閒置虛擬機器的環境影響] 儀表板632 [綠色供應] 儀表板633儀表板程式庫633已過時的儀表板633內容摘要儀表板643網路作業中心646軟體定義的廣域網路儀表板650疑難排解 SD-WAN 儀表板651疑難排解 SD-WAN 閘道儀表板651疑難排解 SD-WAN Orchestrator 儀表板652 vRealize Automation 8.x 儀表板652雲端自動化環境概觀652雲端自動化 SDDC 專案價格概觀653雲端自動化 SDDC 資源耗用概觀653雲端自動化部署概觀654雲端自動化前 N 名儀表板654vRealize Operations 儀表板655vRealize Operations Cloud 計費655vRealize Operations Cloud Universal 計費655服務探索儀表板656服務散發儀表板656服務關聯性儀表板656服務可見度儀表板657虛擬機器關聯性儀表板657詳細目錄儀表板657vSphere 運算詳細目錄儀表板658vSphere 網路詳細目錄儀表板658vSphere 儲存區詳細目錄儀表板658工作負載管理詳細目錄儀表板659Microsoft Azure 儀表板659AWS 儀表板660AWS 執行個體使用量儀表板661AWS 自動調整群組儀表板662AWS 疑難排解儀表板662AWS 執行個體熱圖儀表板662AWS 磁碟區效能儀表板662AWS 磁碟空間儀表板663警示663VMware Cloud on AWS 中的儀表板663VMC 容量儀表板663VMC 成本概觀儀表板663VMC 詳細目錄儀表板664VMC 管理虛擬機器監控儀表板664VMC 使用量和效能儀表板665[VMC 組態上限] 儀表板665NSX-T 管理套件中的儀表板666NSX-T Configmax 度量666Cloud Federation Adapter 儀表板667[開始使用] - [雲端聯盟] 儀表板668基礎結構容量668vRealize Operations Cloud 組態指南基礎結構組態670SDDC 健全狀況與組態672VMware vRealize Operations Management Pack for Google Cloud Platform 中的儀表板67312設定商務應用程式675「業務應用程式」頁675新增商務應用程式67613設定管理設定679維護排程679管理維護排程680管理使用者和存取控制681角色和權限681使用者案例：管理使用者存取控制682存取控制683稽核使用者和環境692未受管理物件的計費架構694憑證695匯入 CA 憑證696移除介面卡憑證696修改全域設定697存取全域設定697全域設定清單697客戶經驗改進計畫701管理內容702建立備份702匯入內容703使用者案例：將內容從 vRealize Operations 內部部署移轉到 vRealize Operations Cloud704移轉內容的最佳做法704轉移儀表板和報告排程的擁有權705記錄705動態臨界值707自訂圖示708自訂物件類型圖示708自訂介面卡類型圖示709配置更多的虛擬記憶體710關於組態《VMware vRealize Operations Cloud 組態指南》說明如何設定和監控您的環境。

Cloudera Manager 5.13.1 Hadoop群集离线安装环境：宿主机 Win10 32G内存 CPU：i7 6700K软件：VMware Workstation 14硬盘：2块250G SSD系统：Cento是6.9网络：桥接Master节点：4核CPU 10G内存 60G 磁盘DataNode节点：2核，2G内存，20G磁盘1.系统设置网络配置(所有节点)vi /etc/sysconfig/network修改hostname：每一台虚拟机对应一个主机名：node1—node5NETWORKING=yesHOSTNAME=node1通过service network restart重启网络服务生效。

vi /etc/hosts,修改hosts (所有节点) 192.168.1.101 node1192.168.1.102 node2192.168.1.103 node3192.168.1.104 node4192.168.1.105 node5重启服务service network restart重启生效配置NTP服务master节点作为ntp服务器与外界对时中心同步时间，随后对所有datanode节点提供时间同步服务。

所有datanode节点以master节点为基础同步时间。

所有节点安装相关组件：yum install ntp配置开机启动：chkconfigntpd on主节点node5配置手动同步一下时间，ntpdate -u 65.55.56.206编辑ntp配置文件vi /var/lib/ntp/driftrestrict 127.0.0.1restrict -6 ::1restrict default nomodifynotrapserver 65.55.56.206 preferincludefile /etc/ntp/crypto/pwkeys /etc/ntp/keys配置文件完成，保存退出，启动服务，执行如下命令：service ntpd restart 配置ntp客户端（所有datanode节点）node1—node4vi /var/lib/ntp/driftrestrict127.0.0.1restrict -6 ::1restrictdefault kodnomodifynotrapnopeernoqueryrestrict -6 default kodnomodifynotrapnopeernoquery#这里是主节点的主机名或者ipserver nnode5includefile /etc/ntp/crypto/pwkeys /etc/ntp/keysntpdate手动同步一下时间：ntpdate -u node5 (主节点ntp服务器)polling server every 64 s启动服务：service ntpd restart安装Oracle的Java（所有节点）卸载自带的OpenJdk，使用rpm -qa | grep java查询java相关的包，使用rpm -e –nodeps 包名卸载。

ClouderaManager大数据平台部署指南一、介绍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，可以简化大数据平台的部署、配置和监控。

本文将详细介绍如何使用ClouderaManager来部署大数据平台。

二、准备工作在开始部署之前，需要确保以下准备工作已完成：1. 硬件要求：根据实际需求，选择适合的硬件配置，包括服务器、存储和网络设备等。

2. 操作系统要求：ClouderaManager支持多种操作系统，如CentOS、Red Hat Enterprise Linux等。

选择适合的操作系统，并进行安装和配置。

3. Java环境：ClouderaManager依赖Java环境，确保已正确安装和配置Java。

4. 网络配置：设置正确的网络配置，确保各个节点可以相互通信。

三、安装ClouderaManager1. 下载ClouderaManager：访问Cloudera官方网站，下载适合于您的操作系统的ClouderaManager安装包。

2. 安装ClouderaManager：解压下载的安装包，并按照官方文档中的指引进行安装。

安装过程中，可以选择安装所有组件或者自定义安装。

3. 配置数据库：ClouderaManager需要使用数据库来存储配置信息和监控数据。

可以选择使用内置的Derby数据库或者外部数据库，如MySQL、Oracle等。

根据实际情况选择并配置数据库。

4. 启动ClouderaManager：安装完成后，启动ClouderaManager服务，并访问管理界面。

四、配置ClouderaManager1. 添加主机：在ClouderaManager管理界面中，选择“主机”选项卡，点击“添加新主机”按钮，将要部署大数据平台的主机添加到集群中。

2. 安装Agent：在添加主机后，选择“主机”选项卡，点击“一键安装Agent”按钮，将ClouderaManager Agent安装到所有主机上。

使用ClouderaManager安装Hadoop-spark集群最新版Cloudera Manager 安装详细介绍目录1准备工作 (3)1.1说明 (3)1.2集群网络环境介绍 (3)2环境搭建 (5)2.1设置IP (5)2.2设置hosts (5)2.3关闭防火墙 (6)2.4关闭SElinux (8)2.5设置机器名 (8)3ClouderaManager安装 (11)3.1下载Cloudera Manager安装文件 (11)3.2下载Cloudera Manager所需的rpm包 (11)3.3安装rpm文件 (11)3.4安装CM (11)3.5登录CM (12)4 ClouderaManager配置及本地源配置 (13)4.1配置config.ini文件 (13)4.2配置本地源 (14)5 Hadoop及其组件安装 (17)5.1选择Cloudera版本 (17)5.2选中受管理的主机 (17)5.3选择安装方式（Cloudera推荐使用Parcel） (18)5.4把Parcel分配到主机 (18)5.5选择服务 (19)5.6测试数据库连接 (20)5.7等待所有服务启动 (20)6 向集群增加节点 (22)6.1添加主机 (22)6.2输入IP或主机名 (23)6.3 提供SSH登录凭据 (24)6.4 安装 (24)使用Cloudera Manager安装Hadoop 运行环境硬件环境l 操作系统：内存至少10G以上l 操作系统：CentOs 6.5版本以上l 节点建议至少4个或4个以上集群网络环境集群，节点之间局域网连接，可以相互ping通。

所有节点均是CentOS6.5以上同版本系统，防火墙iptables均禁用环境搭建(基础)本集群分为4个节点。

优先完成第一节点，余下节点，可通过添加主机来完成下载NTPYum install ntp同步时间命令ntpdate 设置IP(可不看)1. 设置该连接为手工方式，设置如下信息：IP地址： 192.168.23.100子网掩码：255.255.255.0网关：192.168.23.1DNS： 192.*.*.*vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0ifconifg eth0 upifconfig eth0 192.168.23.100设置JAVA(必看)1. 设置jdk-8u40-linux-x64.tar.gztar -xvzf jdk-8u40-linux-x64.tar.gzvim /etc/profileexport JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_40export JAVA_BIN=$JAVA_HOME/binexport JAVA_LIB=$JAVA_HOME/libexport CLASSPATH=.:$JAVA_LIB/tools.jar:$JAVA_LIB/dt.jarexport PATH=$JAVA_BIN:$PATHsource /etc/profile配置机器名(可不看)以root用户登录，使用vi/etc/sysconfig/network 打开配置文件，修改主机名称为master配置权限(必看)赋予某一用户root权限查看某用户vim /etc/passed查看某用户组vim /etc/group修改用户组权限，并增加用户hadoop:x:497:hdfs,mapred,yarn修改为bigdata:x:0:hdfs,mapred,yarn,cloudera-scm,flume,zookeeper,sqoop,hive,sqoop2,oozie,hbase,spark,hue, kafka,mysql HDFS设置里面dfs.permissions取消【重点】配置时间(必看)选择局域网中的一台机器作为ntp服务器，在这台机器上需要安装并启动ntpd其他机器上要关闭ntpd，安装ntpdate注意其他机器的ntpd必须关闭：# service ntpd stop修改ntp服务器上的/etc/ntp.conf，加上以下的配置：server 127.127.1.0fudge 127.127.1.0 stratum 10后面哪个数字在0-15之间都可以，这样就将这台机器的本地时间作为ntp服务提供给客户端重启ntpd：# service ntpd restart等五六分钟，让ntpd完成自身的时间同步，这期间可以用：# watch ntpq -p查看状态，第6列达到17时就可以了。

CloudServer使用手册是为了帮助用户更好地使用CloudServer而编写的指南。

手册详细介绍了CloudServer的安装、配置、使用和管理等方面的内容。

首先，手册介绍了CloudServer的硬件和软件要求，以及安装和配置的过程。

用户可以通过阅读这部分内容了解如何搭建自己的CloudServer环境。

其次，手册详细介绍了CloudServer的使用和管理。

用户可以了解到如何创建和管理虚拟机、如何配置网络和存储、如何进行备份和恢复等方面的内容。

此外，手册还提供了关于如何使用CloudServer的管理工具和API的详细说明。

最后，手册总结了一些常见的故障排除方法和系统维护技巧。

这些技巧包括如何解决虚拟机启动问题、如何优化系统性能、如何备份和恢复数据等。

总之，CloudServer使用手册是用户使用CloudServer的重要参考指南。

通过仔细阅读和遵循本手册的指导，用户将能够更好地利用CloudServer的功能，提高工作效率和系统稳定性。