Cloudera Hadoop 环境搭建(离线安装)
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:VMware虚拟机
- 操作系统:CentOS 7 x64
- Cloudera Manager:5.13.0
- CDH: 5.13.0
安装说明
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
CDH5下载地址:http://archive.cloudera.com/cdh5/parcels/5.13/
Cloudera Manager下载地址:http://archive.cloudera.com/cm5/redhat/7/x86_64/cm/5.13.0/RPMS/x86_64/
准备工作:系统环境搭建
1. 关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service #停止firewall
systemctl disable firewalld.service #禁止firewall开机启动
firewall-cmd --state #查看默认防火墙状态
2. 关闭SElinux
l 修改/etc/selinux/config 文件
l 将SELINUX=enforcing改为SELINUX=disabled
l 重启机器即可
3. 各节点可以SSH登陆
ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa root@xxx,xxx,xxx,xxx
4. 在修改/etc/hostname主机名称,/etc/hosts中添加各节点的主机名,
5. 设置时间同步
yum -y install ntp ntpdate #安装ntpdate工具
ntpdate cn.pool.ntp.org #设置系统时间与网络时间同步
hwclock --systohc #将系统时间写入硬件时间
安装Cloudrea Manager
安装rpm文件
l 将下载的rpm包放入文件夹rpm(文件夹名随意)
l cd ./rpm(进入rpm目录)
l yum localinstall –-nogpgcheck *.rpm(安装rpm包)
server节点安装

agent节点安装

启动server节点服务
service cloudera-scm-server start;
配置config.ini文件
修改主机名
修改前为:localhost 修改后为:master

配置本地源
把以下载的.parcel文件,.parcel.sha文件和manifest.json文件拷贝到/opt/cloudera/parcel-repo/文件夹下
登录CM (账号:admin 密码:admin)


安装集群,包括Hadoop,YARN,Hive等
Hadoop及其组件安装选择Cloudera版本

选中受管理的主机

选择安装方式(Cloudera推荐使用Parcel)

安装选定 Parcel

添加服务

服务安装完成

向集群增加节点增加主机



主机添加完成

添加选定 Parcel

验证,安装完成

Cloudera Hadoop 环境搭建(离线安装)的更多相关文章
- VS2010+Qt5.4.0 环境搭建(离线安装)
原创作者:http://blog.csdn.net/solomon1558/article/details/44084969 前言 因项目需要Qt开发GUI,我根据网上资料及自己的经验整理了搭建vs2 ...
- Hadoop环境搭建2_hadoop安装和运行环境
1 运行模式: 单机模式(standalone): 单机模式是Hadoop的默认模式.当首次解压Hadoop的源码包时,Hadoop无法了解硬件安装环境,便保守地选择了最小配置.在这种默认模式下所有 ...
- 使用Docker搭建Cloudera Hadoop 环境搭建
单节点 单节点:https://hub.docker.com/r/cloudera/quickstart/ 相关命令 docker pull cloudera/quickstart:latest do ...
- Ubuntu中Hadoop环境搭建
Ubuntu中Hadoop环境搭建 JDK安装 方法一:通过命令行直接安装(不建议) 有两种java可以安装oracle-java8-installer以及openjdk (1)安装oracle-ja ...
- 大数据学习之Hadoop环境搭建
一.Hadoop的优势 1)高可靠性:因为Hadoop假设计算元素和存储会出现故障,因为它维护多个工作数据副本,在出现故障时可以对失败的节点重新分布处理. 2)高扩展性:在集群间分配任务数据,可方便的 ...
- 转 史上最详细的Hadoop环境搭建
GitChat 作者:鸣宇淳 原文:史上最详细的Hadoop环境搭建 关注公众号:GitChat 技术杂谈,一本正经的讲技术 [不要错过文末活动哦] 前言 Hadoop在大数据技术体系中的地位至关重要 ...
- 【转】RHadoop实践系列之一:Hadoop环境搭建
RHadoop实践系列之一:Hadoop环境搭建 RHadoop实践系列文章,包含了R语言与Hadoop结合进行海量数据分析.Hadoop主要用来存储海量数据,R语言完成MapReduce 算法,用来 ...
- eclipse工具下hadoop环境搭建
eclipse工具下hadoop环境搭建: window10操作系统中搭建eclipse64开发系统,配置hadoop的eclipse插件,让eclipse可以查看Hdfs中的文件内容. ...
- Linux集群搭建与Hadoop环境搭建
今天是8月19日,距离开学还有15天,假期作业完成还是遥遥无期,看来开学之前的恶补是躲不过了 今天总结一下在Linux环境下安装Hadoop的过程,首先是对Linux环境的配置,设置主机名称,网络设置 ...
随机推荐
- 130、TensorFlow操作多个计算图
# Programming with multiple graphs # 当训练一个模型的时候一个常用的方式就是使用一个图来训练你的模型 # 另一个图来评价和计算训练的效果 # 在许多情况下前向计算和 ...
- 简单了解winform
WinForm是·Net开发平台中对Windows Form的一种称谓. Windows窗体可用于设计窗体和可视控件,以创建丰富的基于Windows的窗体应用程序.可以访问数据库中的数据,并在窗体上显 ...
- ArrayList 源码解读
ArrayList 源码解读 基于JDk 1.7.0_80 public class ArrayList<E> extends AbstractList<E> impl ...
- Vagrant 手册之 Provisioning - File
原文地址 Provisioner 名字:"file" Vagrant 的 file provisioner 允许将文件或目录从主机上传到客户机. File provisioning ...
- Support Vector Machine(3):Soft Margin 平衡之美
很多材料上面讲道“引入Soft Margin的原因是因为数据线性不可分”,个人认为有些错误,其实再难以被分解的数据,如果我们用很复杂的弯弯绕曲线去做,还是可以被分解,并且映射到高维空间后认为其线性可分 ...
- vim-tabe多标签切换
vim-tabe多标签切换 本文转载自https://www.cnblogs.com/liqiu/archive/2013/03/26/2981949.html 1.新建标签页 使用:tabe命令和文 ...
- [功能集锦] 003 - 一键生成mysql数据字典/数据库速查表
写在前面: 因为工作时候经常遇到半路接手项目的情况,由于年代久远,数据库字典这块经常缺失.故写此篇,以便复用,也希望对大家有点帮助. 随笔内容不高级,如有不妥,不吝指正. ps:有另一篇详细随笔可以参 ...
- Kubernetes V1.16.2部署Dashboard V2.0(beta5)
Kubernetes V1.16.2部署Dashboard V2.0(beta5) 在Master上部署Dashboard 集群安装部署请看安装Kubernetes V1.16.2 kubectl g ...
- 9、numpy——数组操作
Numpy 中包含了一些函数用于处理数组,大概可分为以下几类: (1)修改数组形状 (2)翻转数组 (3)修改数组维度 (4)连接数组 (5)分割数组 (6)数组元素的添加与删除 1.修改数组形状 函 ...
- 1481:Maximum sum (前缀和+dp)
[题目描述] 对一个序列A={a1, a2,..., an}给出函数: t1 t2 d(A) = max{ ∑ai + ∑aj | 1 <= s1 <= t1 < s2 <= ...