离线安装Cloudera Manager 5和CDH5(最新版5.1.3) 完全教程 - StanZhai

标签: 离线 cloudera manager | 发表时间:2014-10-13 01:44 | 作者:StanZhai
出处:

关于CDH和Cloudera Manager

CDH (Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop),是Hadoop众多分支中的一种,由Cloudera维护,基于稳定版本的Apache Hadoop构建,并集成了很多补丁,可直接用于生产环境。

Cloudera Manager则是为了便于在集群中进行Hadoop等大数据处理相关的服务安装和监控管理的组件,对集群中主机、Hadoop、Hive、Spark等服务的安装配置管理做了极大简化。

系统环境

  • 实验环境:Mac下VMware虚拟机
  • 操作系统:CentOS 6.5 x64 (至少内存2G以上,这里内存不够的同学建议还是整几台真机配置比较好,将CDH的所有组件全部安装会占用很多内存,我已开始设置的虚拟机内存是1G,安装过程中直接卡死了)
  • Cloudera Manager:5.1.3
  • CDH: 5.1.3

安装说明

官方参考文档:
http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/cloudera-manager/v5-latest/Cloudera-Manager-Installation-Guide/cm5ig_install_path_C.html

官方共给出了3中安装方式:第一种方法必须要求所有机器都能连网,由于最近各种国外的网站被墙的厉害,我尝试了几次各种超时错误,巨耽误时间不说,一旦失败,重装非常痛苦。第二种方法下载很多包。第三种方法对系统侵入性最小,最大优点可实现全离线安装,而且重装什么的都非常方便。后期的集群统一包升级也非常好。这也是我之所以选择离线安装的原因。

相关包的下载地址

Cloudera Manager下载地址:
http://archive.cloudera.com/cm5/cm/5/cloudera-manager-el6-cm5.1.3_x86_64.tar.gz
下载信息:
http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/cloudera-manager/v5-latest/Cloudera-Manager-Version-and-Download-Information/Cloudera-Manager-Version-and-Download-Information.html#cmvd_topic_1

CDH安装包地址: http://archive.cloudera.com/cdh5/parcels/latest/,由于我们的操作系统为CentOS6.5,需要下载以下文件:

  • CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel
  • CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha1
  • manifest.json

注意:与CDH4的不同,原来安装CDH4的时候还需要下载IMPALA、Cloudera Search(SOLR),CDH5中将他们包含在一起了,所以只需要下载一个CDH5的包就可以了。

准备工作:系统环境搭建

以下操作均用root用户操作。

1. 网络配置(所有节点)

vi /etc/sysconfig/network修改hostname:

NETWORKING=yes
HOSTNAME=n1

通过 service network restart重启网络服务生效。

vi /etc/hosts,修改ip与主机名的对应关系

192.168.1.106 n1
192.168.1.107 n2
192.168.1.108 n3

注意:这里需要将每台机器的ip及主机名对应关系都写进去,本机的也要写进去,否则启动Agent的时候会提示hostname解析错误。

2.打通SSH,设置ssh无密码登陆(所有节点)

在主节点上执行 ssh-keygen -t rsa一路回车,生成无密码的密钥对。

将公钥添加到认证文件中: cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys,并设置authorized_keys的访问权限: chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys

scp文件到所有datenode节点:

scp ~/.ssh/authorized_keys [email protected]:~/.ssh/

测试:在主节点上ssh n2,正常情况下,不需要密码就能直接登陆进去了。

3.安装Oracle的Java(所有节点)

CentOS,自带OpenJdk,不过运行CDH5需要使用Oracle的Jdk,需要Java 7的支持。

卸载自带的OpenJdk,使用 rpm -qa | grep java查询java相关的包,使用 rpm -e --nodeps 包名卸载之。

去Oracle的官网下载jdk的rpm安装包,并使用 rpm -ivh 包名安装之。

由于是rpm包并不需要我们来配置环境变量,我们只需要配置一个全局的JAVA_HOME变量即可,执行命令:

echo "JAVA_HOME=/usr/java/latest/" >> /etc/environment

4.安装配置MySql(主节点)

通过 yum install mysql-server安装mysql服务器。 chkconfig mysqld on设置开机启动,并 service mysqld start启动mysql服务,并根据提示设置root的初试密码: mysqladmin -u root password 'xxxx'

mysql -uroot -pxxxx进入mysql命令行,创建以下数据库:

#hive
create database hive DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;
#activity monitor
create database amon DEFAULT CHARSET utf8 COLLATE utf8_general_ci;

设置root授权访问以上所有的数据库:

#授权root用户在主节点拥有所有数据库的访问权限
grant all privileges on *.* to 'root'@'n1' identified by 'xxxx' with grant option;
flush privileges;

官方MySql配置文档: http://www.cloudera.com/content/cloudera/en/documentation/cloudera-manager/v5-latest/Cloudera-Manager-Installation-Guide/cm5ig_mysql.html#cmig_topic_5_5

5.关闭防火墙和SELinux

注意: 需要在所有的节点上执行,因为涉及到的端口太多了,临时关闭防火墙是为了安装起来更方便,安装完毕后可以根据需要设置防火墙策略,保证集群安全。

关闭防火墙:

service iptables stop (临时关闭)
chkconfig iptables off (重启后生效)

关闭SELINUX(实际安装过程中发现没有关闭也是可以的,不知道会不会有问题,还需进一步进行验证):

setenforce 0 (临时生效)
修改 /etc/selinux/config 下的 SELINUX=disabled (重启后永久生效)

6.所有节点配置NTP服务

集群中所有主机必须保持时间同步,如果时间相差较大会引起各种问题。 具体思路如下:

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。完成后,配置开机启动: chkconfig ntpd on,检查是否设置成功: chkconfig --list ntpd其中2-5为on状态就代表成功。

主节点配置

在配置之前,先使用ntpdate手动同步一下时间,免得本机与对时中心时间差距太大,使得ntpd不能正常同步。这里选用65.55.56.206作为对时中心, ntpdate -u 65.55.56.206

ntp服务只有一个配置文件,配置好了就OK。 这里只给出有用的配置,不需要的配置都用#注掉,这里就不在给出:

driftfile /var/lib/ntp/drift
restrict 127.0.0.1
restrict -6 ::1
restrict default nomodify notrap
server 65.55.56.206 prefer
includefile /etc/ntp/crypto/pw
keys /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 start

检查是否成功,用ntpstat命令查看同步状态,出现以下状态代表启动成功:

synchronised to NTP server () at stratum 2
time correct to within 74 ms
polling server every 128 s

如果出现异常请等待几分钟,一般等待5-10分钟才能同步。

配置ntp客户端(所有datanode节点)

driftfile /var/lib/ntp/drift
restrict 127.0.0.1
restrict -6 ::1
restrict default kod nomodify notrap nopeer noquery
restrict -6 default kod nomodify notrap nopeer noquery
#这里是主节点的主机名或者ip
server n1
includefile /etc/ntp/crypto/pw
keys /etc/ntp/keys

ok保存退出,请求服务器前,请先使用ntpdate手动同步一下时间: ntpdate -u n1 (主节点ntp服务器)

这里可能出现同步失败的情况,请不要着急,一般是本地的ntp服务器还没有正常启动,一般需要等待5-10分钟才可以正常同步。启动服务: service ntpd start

因为是连接内网,这次启动等待的时间会比master节点快一些,但是也需要耐心等待一会儿。

正式开工

安装Cloudera Manager Server 和Agent

主节点解压安装

cloudera manager的目录默认位置在/opt下,解压: tar xzvf cloudera-manager*.tar.gz将解压后的cm-5.1.3和cloudera目录放到/opt目录下。

为Cloudera Manager 5建立数据库

首先需要去MySql的官网下载JDBC驱动, http://dev.mysql.com/downloads/connector/j/,解压后,找到mysql-connector-java-5.1.33-bin.jar,放到/opt/cm-5.1.3/share/cmf/lib/中。

在主节点初始化CM5的数据库:

/opt/cm-5.1.3/share/cmf/schema/scm_prepare_database.sh mysql cm -hlocalhost -uroot -pxxxx --scm-host localhost scm scm scm

Agent配置

修改/opt/cm-5.1.3/etc/cloudera-scm-agent/config.ini中的server_host为主节点的主机名。

同步Agent到其他节点

scp -r /opt/cm-5.1.3 [email protected]:/opt/

在所有节点创建cloudera-scm用户

useradd --system --home=/opt/cm-5.1.3/run/cloudera-scm-server/ --no-create-home --shell=/bin/false --comment "Cloudera SCM User" cloudera-scm

准备Parcels,用以安装CDH5

将CHD5相关的Parcel包放到主节点的/opt/cloudera/parcel-repo/目录中(parcel-repo需要手动创建)。

相关的文件如下:

  • CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel
  • CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha1
  • manifest.json

最后将CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha1,重命名为CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel.sha,这点必须注意,否则,系统会重新下载CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12-el6.parcel文件。

相关启动脚本

通过 /opt/cm-5.1.3/etc/init.d/cloudera-scm-server start启动服务端。

通过 /opt/cm-5.1.3/etc/init.d/cloudera-scm-agent start启动Agent服务。

我们启动的其实是个service脚本,需要停止服务将以上的start参数改为stop就可以了,重启是restart。

CDH5的安装配置

Cloudera Manager Server和Agent都启动以后,就可以进行CDH5的安装配置了。

这时可以通过浏览器访问主节点的7180端口测试一下了(由于CM Server的启动需要花点时间,这里可能要等待一会才能访问),默认的用户名和密码均为admin:

可以看到,免费版本的CM5已经没有原来50个节点数量的限制了。

各个Agent节点正常启动后,可以在当前管理的主机列表中看到对应的节点。选择要安装的节点,点继续。

接下来,出现以下包名,说明本地Parcel包配置无误,直接点继续就可以了。

点击,继续,如果配置本地Parcel包无误,那么下图中的已下载,应该是瞬间就完成了,然后就是耐心等待分配过程就行了,大约10多分钟吧,取决于内网网速。

接下来是服务器检查,可能会遇到以下问题:

Cloudera 建议将 /proc/sys/vm/swappiness 设置为 0。当前设置为 60。使用 sysctl 命令在运行时更改该设置并编辑 /etc/sysctl.conf 以在重启后保存该设置。您可以继续进行安装,但可能会遇到问题,Cloudera Manager 报告您的主机由于交换运行状况不佳。以下主机受到影响:

通过 echo 0 > /proc/sys/vm/swappiness即可解决。

接下来是选择安装服务:

服务配置,一般情况下保持默认就可以了(Cloudera Manager会根据机器的配置自动进行配置,如果需要特殊调整,自行进行设置就可以了):

接下来是数据库的设置,检查通过后就可以进行下一步的操作了:

下面是集群设置的审查页面,我这里都是保持默认配置的:

终于到安装各个服务的地方了,注意,这里安装Hive的时候可能会报错,因为我们使用了MySql作为hive的元数据存储,hive默认没有带mysql的驱动,通过以下命令拷贝一个就行了:

cp /opt/cm-5.1.3/share/cmf/lib/mysql-connector-java-5.1.33-bin.jar /opt/cloudera/parcels/CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12/lib/hive/lib/

服务的安装过程大约半小时内就可以完成:

安装完成后,就可以进入集群界面看一下集群的当前状况了。

这里可能会出现 无法发出查询:对 Service Monitor 的请求超时的错误提示,如果各个组件安装没有问题,一般是因为服务器比较卡导致的,过一会刷新一下页面就好了:

测试

在集群的一台机器上执行以下模拟Pi的示例程序:

sudo -u hdfs hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar pi 10 100

执行过程需要花一定的时间,通过YARN的后台也可以看到MapReduce的执行状态:

MapReduce执行过程中终端的输出如下:

Number of Maps = 10
Samples per Map = 100
Wrote input for Map #0
Wrote input for Map #1
Wrote input for Map #2
Wrote input for Map #3
Wrote input for Map #4
Wrote input for Map #5
Wrote input for Map #6
Wrote input for Map #7
Wrote input for Map #8
Wrote input for Map #9
Starting Job
14/10/13 01:15:34 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at n1/192.168.1.161:8032
14/10/13 01:15:36 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 10
14/10/13 01:15:37 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:10
14/10/13 01:15:39 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1413132307582_0001
14/10/13 01:15:40 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1413132307582_0001
14/10/13 01:15:40 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://n1:8088/proxy/application_1413132307582_0001/
14/10/13 01:15:40 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1413132307582_0001
14/10/13 01:17:13 INFO mapreduce.Job: Job job_1413132307582_0001 running in uber mode : false
14/10/13 01:17:13 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0%
14/10/13 01:18:02 INFO mapreduce.Job: map 10% reduce 0%
14/10/13 01:18:25 INFO mapreduce.Job: map 20% reduce 0%
14/10/13 01:18:35 INFO mapreduce.Job: map 30% reduce 0%
14/10/13 01:18:45 INFO mapreduce.Job: map 40% reduce 0%
14/10/13 01:18:53 INFO mapreduce.Job: map 50% reduce 0%
14/10/13 01:19:01 INFO mapreduce.Job: map 60% reduce 0%
14/10/13 01:19:09 INFO mapreduce.Job: map 70% reduce 0%
14/10/13 01:19:17 INFO mapreduce.Job: map 80% reduce 0%
14/10/13 01:19:25 INFO mapreduce.Job: map 90% reduce 0%
14/10/13 01:19:33 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0%
14/10/13 01:19:51 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100%
14/10/13 01:19:53 INFO mapreduce.Job: Job job_1413132307582_0001 completed successfully
14/10/13 01:19:56 INFO mapreduce.Job: Counters: 49
File System Counters
FILE: Number of bytes read=91
FILE: Number of bytes written=1027765
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of large read operations=0
FILE: Number of write operations=0
HDFS: Number of bytes read=2560
HDFS: Number of bytes written=215
HDFS: Number of read operations=43
HDFS: Number of large read operations=0
HDFS: Number of write operations=3
Job Counters
Launched map tasks=10
Launched reduce tasks=1
Data-local map tasks=10
Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=118215
Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=11894
Total time spent by all map tasks (ms)=118215
Total time spent by all reduce tasks (ms)=11894
Total vcore-seconds taken by all map tasks=118215
Total vcore-seconds taken by all reduce tasks=11894
Total megabyte-seconds taken by all map tasks=121052160
Total megabyte-seconds taken by all reduce tasks=12179456
Map-Reduce Framework
Map input records=10
Map output records=20
Map output bytes=180
Map output materialized bytes=340
Input split bytes=1380
Combine input records=0
Combine output records=0
Reduce input groups=2
Reduce shuffle bytes=340
Reduce input records=20
Reduce output records=0
Spilled Records=40
Shuffled Maps =10
Failed Shuffles=0
Merged Map outputs=10
GC time elapsed (ms)=1269
CPU time spent (ms)=9530
Physical memory (bytes) snapshot=3792773120
Virtual memory (bytes) snapshot=16157274112
Total committed heap usage (bytes)=2856624128
Shuffle Errors
BAD_ID=0
CONNECTION=0
IO_ERROR=0
WRONG_LENGTH=0
WRONG_MAP=0
WRONG_REDUCE=0
File Input Format Counters
Bytes Read=1180
File Output Format Counters
Bytes Written=97
Job Finished in 262.659 seconds
Estimated value of Pi is 3.14800000000000000000

检查Hue

首次登陆Hue会让设置一个初试的用户名和密码,设置好,登陆到后台,会做一次检查,一切正常后会提示:

到这里表明我们的集群可以使用了。


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