使用Ambari快速部署Hadoop大数据环境

た入场券 2022-09-18 00:57 185阅读 0赞

作者:杨鑫奇

# 前言 #

做大数据相关的后端开发工作一年多来,随着Hadoop社区的不断发展,也在不断尝试新的东西,本文着重来讲解下[Ambari][],这个新的Apache的项目,旨在让大家能够方便快速的配置和部署Hadoop生态圈相关的组件的环境,并提供维护和监控的功能.

作为新手,我讲讲我自己的学习经历,刚刚开始学习的时候,当然最简单的 Google 下Hadoop ,然后下载相关的包,在自己的虚拟机(CentOS 6.3) 上安装一个单机的Hadoop版本用来做测试,写几个测试类,然后做下CRUD测试之类的,跑跑Map/Reduce的测试,当然这个时候对于Hadoop还不是很了解,不断的看别人的文章,了解下整体的架构,自己所做的就是修改conf下的几个配置文件,让Hadoop能够正常的跑起来,这个时候几种在修改配置上,这个阶段之后,又用到了HBase,这个Hadoop生态圈的另外一个产品,当然还是修改配置,然后 start-all.sh , start-hbase.sh 把服务起起来,然后就是修改自己的程序,做测试,随着用Hbase 学了下 Zookeeper 和Hive等, 接着过了这个操作阶段了之后,开始研究Hadoop2.0看了 [董的博客][Link 1] 的相关文章,还有CSDN上很多大牛的文章了之后, 算是对Hadoop的生态圈整体有一些了解,介于自己在公司所承担的开发所涉及到相关的技术仅仅就这些.但是作为一个爱好探索的人,是否想多了解下呢,它的性能怎么样? 它是具体如何运作的? 看大公司的那些PPT,人家(淘宝等大公司)动不动就是几十个,几百个,乃至几千个节点,人家是如何管理的,性能是怎么样的?看着PPT里面的那些性能测试的曲线,你是否也能够详细的了解,并且对自己的项目进行性能调优呢? 我貌似找到答案了,那就是 Ambari , 由 [HortonWorks][] 开发的一个Hadoop相关的项目,具体可以上官方去了解.

# 了解Hadoop生态圈 #

现在我们经常看到的一些关键字有: HDFS,MapReduce,HBase,Hive,ZooKeeper,Pig,Sqoop,Oozie,Ganglia,Nagios,CDH3,CDH4,Flume,Scribe,Fluented,HttpFS等等,其实应该还有更多,Hadoop生态圈现在发展算是相当繁荣了,而在这些繁荣的背后又是谁在推动的呢? 读过Hadoop历史的朋友可能知道,Hadoop最早是始于Yahoo,但是现在主要是由 HortonWorks ![18115410-1b9fe9942fdc47af89f9fa3389870bb8.png][]和  Cloudera ![18115424-5ab16cfaf0ef42f0bfd2d8b01cca0b44.png][] 这2家公司在维护者,大部分的commiter 都属于这2家公司,所以现在市面上看到的主要有2个版本,CDH系列,和社区版, 我最早用的是社区版本,后来换到CDH3,现在又换回社区版,因为有Ambari.当然,用什么和不用什么,只要自己的技术到家,还是都能修改的跑的正常的.这里就不多说了. 讲了这么多废话了,开始讲 Ambari安装吧.

# 开始部署 #

首先了解下Ambari, 项目地址在:[http://incubator.apache.org/ambari/][http_incubator.apache.org_ambari]

安装文档在: [http://incubator.apache.org/ambari/1.2.2/installing-hadoop-using-ambari/content/index.html][http_incubator.apache.org_ambari]

HortonWorks的人写的一篇介绍安装的文章我翻译了下: [http://www.cnblogs.com/scotoma/archive/2013/05/18/3085040.html][http_www.cnblogs.com_scotoma_archive_2013_05_18_3085040.html]  安装的时候请大家先看下安装文档吧,安装文档必须认真看,结合自己当前所使用的系统版本,配置不同的源,而且安装过程中需要的时间相对比较长,所以需要认真的做好安装文档的每个步骤. 这里我就说我遇到的一些问题.

以下说说我自己的安装过程.

机器准备:

我的测试环境采用 9 台 HP 的烂机器,分别是   cloud100  -  cloud108 ,    cloud108做为管理节点.

Ambari安装的环境路径:

各台机器的安装目录:

/usr/lib/hadoop

/usr/lib/hbase

/usr/lib/zookeeper

/usr/lib/hcatalog

/usr/lib/hive

Log路径, 这里需要看出错信息都可以在目录下找到相关的日志

/var/log/hadoop

/var/log/hbase

配置文件的路径

/etc/hadoop

/etc/hbase

/etc/hive

HDFS的存储路径

/hadoop/hdfs

安装过程需要注意的点:

1, 安装的时候,需要做好每台机器的ssh免密码登陆,这个之前的文章 [http://www.cnblogs.com/scotoma/archive/2012/09/18/2689902.html ][http_www.cnblogs.com_scotoma_archive_2012_09_18_2689902.html]  中提到了,做好之后,从 管理节点到各个集群节点之间,都能使用这个登陆.

2, 如果你的机器之前安装过 Hadoop的相关服务,特别是Hbase 里面配置了 HBASE\_HOME 的环境变量,需要 unset掉, 这个环境变量会影响,因为我之前把这些路径放到  /etc/profile 里面导致影响了HBase,因为Ambari安装的路径和你之前安装的可能不一样.

3,在服务选择页面的时候, NameNode 和 SNameNode 需要布置在一起, 我之前尝试做 HA 而把他们分开,但是SNameNode一直起不来,导致整个启动失败,接下来时间需要花在HA上.

![18110440-d7b2dfb5bb964b3f866fa571e97a9a2a.png][]

4. JobTrakcer 不和Namenode在一起也会导致 启动不起来.

5. Datanode的节点 不能少于 Block replication 中数, 基本都是需要 >= 3.

![18111524-913799b813f14a159d3a21a2a98704aa.png][]

6. Confirm Hosts 的时候,需要注意里面的 Warning 信息,把相关的Warning都处理掉,有一些Warning会导致安装出错.

7. 记住安装中所新建的用户,接下来需要用到这些用户.

![18111627-7e7cf2d6dfbd4983bd365c913cbe54e8.png][]

8. Hive和HBase Master 部署在同一个节点,这里当然你也可以分开. 设置好后就开始安装了.

![18111906-8ca43dafcae84a3799af3efff9574b10.png][]

9.如果安装失败的情况下,如何重新安装.

首先,先删除掉系统已经安装的文件相关的目录,

sh [file\_cp.sh][file_cp.sh] cmd "rm -rf /usr/lib/hadoop && rm -rf /usr/lib/hbase && rm -rf /usr/lib/zookeeper"

sh [file\_cp.sh][file_cp.sh] cmd "rm -rf /etc/hadoop && rm -rf /etc/hbase && rm -rf /hadoop && rm -rf /var/log/hadoop"

sh [file\_cp.sh][file_cp.sh] cmd "rm -rf /etc/ganglia && rm -rf /etc/hcatalog && rm -rf /etc/hive && rm -rf /etc/nagios && rm -rf /etc/sqoop && rm -rf /var/log/hbase && rm -rf /var/log/nagios && rm -rf /var/log/hive && rm -rf /var/log/zookeeper && rm -rf /var/run/hadoop && rm -rf /var/run/hbase && rm -rf /var/run/zookeeper "

再在Yum remove 掉安装的相关的包.

sh file\_cp.sh cmd "yum -y remove ambari-log4j hadoop hadoop-lzo hbase hive libconfuse nagios sqoop zookeeper"

我这里使用到了自己写的Shell,方便在多台机器之间执行命令:

[https://github.com/xinqiyang/opshell/tree/master/hadoop][https_github.com_xinqiyang_opshell_tree_master_hadoop]

Reset下Ambari-Server

ambari-server stop

ambari-server reset

ambari-server start

10.注意时间的同步,时间问题会导致regionserver起不来

![18112630-c115cbf6bfb44b519c98db5238c2b756.png][]

11. iptables 需要关闭,有的时候可能机器会重新启动,所以不单单需要 service stop 也需要chkconfig 关闭掉.

最后安装完成后,登陆地址查看下服务的情况:

http://管理节点ip:8080 , 比如我这里的: http://192.168.1.108:8080/  登陆之后,需要设置之前在安装Ambari-server时候输入的账号和密码,进入

![18112935-7e41ca8297c341c8a7355283e5cc4d84.png][]

查看 ganglia的监控

![18113129-59ecc615f1fc4adbb839c11a000fc271.png][]

查看 nagios 的监控

![18113150-dbaaf362ab634f30a7b8d996367ac1d1.png][]

# 测试 #

安装完成后,看着这些都正常了,是否需要自己验证一下呢? 不过基本跑了冒烟测试后,正常的话,基本还是正常的,但是我们自己也得来操作下吧.

验证HDFS

![18113515-b255338c579749feaebc84cbab7a870e.png][]

验证Map/Reduce

![18114510-93d29fd34ab94491a874288fc4ffddb1.png][]

验证HBase

![18113543-112e2131ef144196b1afac427691cb0b.png][]

验证Hive

![18113926-c6f9b486d3fc437faf4a3bdba9fbd0da.png][]

# 总结 #

到这里,相关的 hadoop 及 hbase 及hive 的相关配置就都配置完成了,接下来需要做一些压力测试.还有其他方面的测试, 对于Ambari带的是 HortonWorks 打包的rpm版本的 Hadoop相关的源码,所以这里可能会和其他的版本有一些不同,但是作为开发环境来说,暂时还是没有很多大的影响的,但是现在还没有在生产上使用, 所以也不管说如何的稳定,接下来我会在开发项目的过程中,将所遇到的Bug给列出来. 总体来说Ambari还是很值得使用的,毕竟能够减少很多不必要的配置时间,而且相对在单机环境下, 在集群环境下更能贴近生产做一些相关的性能测试和调优测试等等,而且配置的ganglia和nagios的监控也能够发布的让我们查看到集群相关的数据,总体来说还是推荐使用的,新东西有Bug是在所难免的,但是在用的过程中我们会不断的完善. 接下来如果有时间,会对Ambariserver的功能进行扩展,添加诸如redis/nginx之类的常用的高性能模块的监控选项. 这个有时间在弄了. 总之,欢迎使用Ambari.

//update:

最近遇到Ambari的一些问题:

1.在自定义里面开启了 append选项后,还是依旧无法append.

[Ambari]: http://incubator.apache.org/ambari/
[Link 1]: http://dongxicheng.org/
[HortonWorks]: http://hortonworks.com/
[18115410-1b9fe9942fdc47af89f9fa3389870bb8.png]: http://images.cnitblog.com/blog/19437/201305/18115410-1b9fe9942fdc47af89f9fa3389870bb8.png
[18115424-5ab16cfaf0ef42f0bfd2d8b01cca0b44.png]: /images/20220828/73cd5a82c9e044f09fd49e13e7c599a2.png
[http_incubator.apache.org_ambari]: http://incubator.apache.org/ambari/1.2.2/installing-hadoop-using-ambari/content/index.html
[http_www.cnblogs.com_scotoma_archive_2013_05_18_3085040.html]: http://www.cnblogs.com/scotoma/archive/2013/05/18/3085040.html
[http_www.cnblogs.com_scotoma_archive_2012_09_18_2689902.html]: http://www.cnblogs.com/scotoma/archive/2012/09/18/2689902.html%20
[18110440-d7b2dfb5bb964b3f866fa571e97a9a2a.png]: /images/20220828/8eaf958cea914749b341f701fdeddddc.png
[18111524-913799b813f14a159d3a21a2a98704aa.png]: /images/20220828/64ba5782d5af47cdaa19eee60182d1e9.png
[18111627-7e7cf2d6dfbd4983bd365c913cbe54e8.png]: /images/20220828/efb614a83f9249008af7b679591b4b3d.png
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[file_cp.sh]: http://file_cp.sh/
[https_github.com_xinqiyang_opshell_tree_master_hadoop]: https://github.com/xinqiyang/opshell/tree/master/hadoop
[18112630-c115cbf6bfb44b519c98db5238c2b756.png]: /images/20220828/efcdfd2464e340f78b8fb04135949753.png
[18112935-7e41ca8297c341c8a7355283e5cc4d84.png]: /images/20220828/f782de25abe14293bec4be83bfa3cf3f.png
[18113129-59ecc615f1fc4adbb839c11a000fc271.png]: /images/20220828/2ce55ce1f6464527be593f1d098b8291.png
[18113150-dbaaf362ab634f30a7b8d996367ac1d1.png]: /images/20220828/af0dbd8395ba459bad6076d4b4f4337f.png
[18113515-b255338c579749feaebc84cbab7a870e.png]: /images/20220828/48addcf08d7d4e75b1f2e4331898f4d5.png
[18114510-93d29fd34ab94491a874288fc4ffddb1.png]: /images/20220828/a12a8b48d65a4a0d9d4da756943542c0.png
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