docker一键部署 docker一键部署大数据集群

Docker容器搭建大数据集群

首先准备好Centos7(之前准备好的模板机)

安装Docker

更新yum包（期间选择全选’y’）

yum update

安装需要的软件包，yum-util提供yum-config-manager功能,另外两个是devicemapper驱动依赖

yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

设置yum源为阿里云

yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

安装Docker

yum -y install docker-ce

• 检查安装是否成功

docker -v

设置ustc的镜像

• 创建docker目录

mkdir -p /etc/docker

• 编辑daemon.json

vim /etc/docker/daemon.json

{
  "registry-mirrors": ["https://yxzrazem.mirror.aliyuncs.com"]
}

启动Docker(完成此步骤最好保存快照，以免后面环境出错难以恢复)

systemctl start docker

• 查看是否启动成功

systemctl status docker

Hadoop集群安装准备

基础镜像准备

• 拉取centos镜像

docker pull centos:7.5.1804

• 创建docker-hadoop

mkdir docker-hadoop

• 把jdk上传~/docker-hadoop
• 创建Dockerfile

vim Dockerfile

FROM centos:7.5.1804
#安装JDK
RUN mkdir -p /opt/software && mkdir -p /opt/service
ADD jdk-8u212-linux-x64.tar.gz /opt/service

#安装语言包
RUN yum -y install kde-l10n-Chinese glibc-common vim
RUN localedef -c -f UTF-8 -i zh_CN zh_CN.utf8
RUN echo "LANG=zh_CN.UTF-8" >> /etc/locale.conf

#解决login环境变量失效问题
RUN touch /etc/profile.d/my_env.sh
RUN echo -e "export LC_ALL=zh_CN.UTF-8\nexport JAVA_HOME=/opt/service/jdk1.8.0_212\nexport PATH=\$PATH:\$JAVA_HOME/bin" >> /etc/profile.d/my_env.sh

#安装ssh服务
#更换国内阿里云yum源
RUN curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo
RUN sed -i -e '/mirrors.cloud.aliyuncs.com/d' -e '/mirrors.aliyuncs.com/d' /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo
RUN yum makecache

#安装sshd
RUN yum install -y openssh-server openssh-clients vim net-tools lrzsz
RUN sed -i '/^HostKey/'d /etc/ssh/sshd_config
RUN echo 'HostKey /etc/ssh/ssh_host_rsa_key' >> /etc/ssh/sshd_config

#生成ssh-key
RUN ssh-keygen -t rsa -b 2048 -f /etc/ssh/ssh_host_rsa_key

#更改root用户登录密码
RUN echo 'root:123456' | chpasswd

#声明22端口 
EXPOSE 22
#容器运行时启动sshd
RUN mkdir -p /opt
RUN echo '#!/bin/bash' >> /opt/run.sh
RUN echo '/usr/sbin/sshd -D' >> /opt/run.sh
RUN chmod +x /opt/run.sh
#CMD ["/opt/run.sh"]
CMD [ "/usr/sbin/init"]

• 生成基础镜像

docker build -t hadoopbase:1.0 ./

• 查看镜像是否成功构建

docker images

• 测试镜像

• 起一个容器测试

docker run -itd --name test -p 222:22 hadoopbase:1.0

• 可以新打开一个xshell窗口，IP地址和宿主机一致，端口号改为222即可连接

集群环境配置

• 创建三个容器

docker create -it --name hadoop102 --privileged=true -h hadoop102 hadoopbase:1.0 /usr/sbin/init
docker create -it --name hadoop103 --privileged=true -h hadoop103 hadoopbase:1.0 /usr/sbin/init
docker create -it --name hadoop104 --privileged=true -h hadoop104 hadoopbase:1.0 /usr/sbin/init

• 创建脚本

• 先进入目录/usr/local/bin/

cd /usr/local/bin/

• 把pipework拷贝上传上去
• 创建docker.sh

vim docker.sh

#!/bin/bash

#启动容器
docker start hadoop102
docker start hadoop103
docker start hadoop104

#搭建网桥,下面8.8.8.80是宿主机的IP
brctl addbr br0; \
ip link set dev br0 up; \
ip addr del 8.8.8.80/24 dev ens33; \
ip addr add 8.8.8.80/24 dev br0; \
brctl addif br0 ens33; \
ip route add default via 8.8.8.1 dev br0

#睡眠5秒
sleep 5

#给容器配置ip和网关
pipework br0 hadoop102 8.8.8.102/24@8.8.8.2
pipework br0 hadoop103 8.8.8.103/24@8.8.8.2
pipework br0 hadoop104 8.8.8.104/24@8.8.8.2

• 增加脚本执行权限并下载工具

chmod 777 docker.sh
chmod 777 pipework
yum install bridge-utils

• 执行脚本

docker.sh

• 用xshell连接三个容器
• 配置主机和ip映射，三台容器都需要执行

vim /etc/hosts

• 配置如下

8.8.8.102 hadoop102
8.8.8.103 hadoop103
8.8.8.104 hadoop104

• 配置免密登录

• 设置公钥和私钥(此步骤需要在三台容器都执行)

#输入命令后一直按回车
ssh-keygen -t rsa

• 拷贝公钥(此步骤需要在三台容器都执行)

#输入命令之后会输入yes，然后输入密码
ssh-copy-id hadoop102
ssh-copy-id hadoop103
ssh-copy-id hadoop104

Hadoop安装

• 在三台机子都运行如下命令

#安装所需要的工具
yum install -y psmisc nc net-tools rsync vim lrzsz ntp libzstd openssl-static tree iotop git

• 创建分发文件脚本(写在hadoop102上102是我们的主机)

cd ~
mkdir bin
cd bin
touch my_rsync.sh
#提升权限
chmod 744 my_rsync.sh
vim my_rsync.sh

#!/bin/bash

#参数预处理
if [ $# -lt 1 ]
then
	echo '参数不能为空!!!'
	exit
fi

#遍历集群中的机器一次分发内容
for host in hadoop103 hadoop104
do
	#依次分发内容
	for file in $@
	do
		#判断当前文件是否存在
		if [ -e $file ]
		then
			#存在
			#1.获取当前文件的目录结构
			pdir=$(cd -P $(dirname $file); pwd)
			#2.获取当前的文件名
			fname=$(basename $file)
			#3.登录目标机器，创建同一目录结构
			ssh $host "mkdir -p $pdir"
			#4.依次把要分发的文件或目录进行分发
			rsync -av $pdir/$fname $host:$pdir
		else
			#不存在
			echo "$file 不存在"
			exit
		fi
	done
done

• 将hadoop导入到/opt/software文件下(hadoop102上操作)

cd /opt/software/

• 将其解压到/opt/service/

tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /opt/service/

• 进入目录查看

cd /opt/service/

• 将hadoop添加到环境变量

• 第一步到hadoop家目录下获取路径

cd /opt/service/hadoop-3.1.3/
pwd

• 第二步：打开/etc/profile.d/my_env.sh文件

vim /etc/profile.d/my_env.sh

• 第三步：在my_env.sh中添加如下配置

#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/service/hadoop-3.1.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADDOP_HOME/sbin

• 第四步：刷新配置文件

source /etc/profile.d/my_env.sh

• 修改配置文件，进入$HADOOP_HOME/etc/hadoop

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop

• 修改core-site.xml

vim core-site.xml

• 修改内容如下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- 指定NameNode的地址 -->
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop102:9820</value>
    </property>
    <!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>/opt/service/hadoop-3.1.3/data</value>
    </property>


        <property>
            <name>hadoop.http.staticuser.user</name>
            <value>root</value>
    </property>


        <property>
            <name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
            <value>*</value>
    </property>

        <property>
            <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
            <value>*</value>
    </property>

        <property>
            <name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
            <value>*</value>
    </property>

</configuration>

• 配置hdfs-site.xml

vim hdfs-site.xml

• 文件配置如下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- nn web端访问地址-->
	<property>
        <name>dfs.namenode.http-address</name>
        <value>hadoop102:9870</value>
    </property>
	<!-- 2nn web端访问地址-->
    <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>hadoop104:9868</value>
    </property>
</configuration>

• 配置yarn-site.xml

vim yarn-site.xml

• 文件配置如下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- 指定MR走shuffle -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 指定ResourceManager的地址-->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>hadoop103</value>
</property>
<!-- 环境变量的继承 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
        <value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
</property>
<!-- yarn容器允许分配的最大最小内存 -->
    <property>
        <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
        <value>512</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
        <value>4096</value>
</property>
<!-- yarn容器允许管理的物理内存大小 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>4096</value>
</property>
<!-- 关闭yarn对物理内存和虚拟内存的限制检查 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

• 配置mapred-site.xml

vim mapred-site.xml

• 配置如下

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>

<configuration>
	<!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

• 把文件分发到各个主机（使用前面所写的分发脚本）

cd $HADOOP_HOME
my_rsync.sh /opt/service/hadoop-3.1.3/
#把环境变量配置也分发过去，因为我们图方便用的root用户登录，所以可以直接用分发脚本
my_rsync.sh /etc/profile.d/my_env.sh

• 格式化namenode

cd $HADOOP_HOME
hdfs namenode -format

• 配置群起脚本(hadoop102上执行下面步骤)

• 先修改配置

vim /opt/service/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

• 配置内容如下(切记不能有然后空格和空行)

hadoop102
hadoop103
hadoop104

• 分发刚才修改之后的文件

my_rsync.sh /opt/service/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers

• 回到home目录，并创建编写脚本

cd ~/bin
touch my_cluster.sh
chmod 744 my_cluster.sh
vim my_cluster.sh

• 脚本内容如下

#!/bin/bash

if [ $# -lt 1 ]
then
	echo '参数不能为空！！！'
	exit
fi

case $1 in
"start")
	#启动HDFS集群
	echo "===========启动HDFS集群============"
	ssh hadoop102 /opt/service/hadoop-3.1.3/sbin/start-dfs.sh
	
	#启动YARN集群
	echo "===========启动YARN集群============"
	ssh hadoop103 /opt/service/hadoop-3.1.3/sbin/start-yarn.sh
;;
"stop")
	#启动HDFS集群
	echo "===========停止HDFS集群============"
	ssh hadoop102 /opt/service/hadoop-3.1.3/sbin/stop-dfs.sh
	
	#启动YARN集群
	echo "===========停止YARN集群============"
	ssh hadoop103 /opt/service/hadoop-3.1.3/sbin/stop-yarn.sh
;;
*)
	echo '参数错误！！！'
;;
esac

• 在环境变量中添加如下几个配置

vim /etc/profile

#添加在末尾
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

• 使用分发脚本把/etc/profile分发下去，并source /etc/profile(三台机子都需要执行source命令)

my_rsync.sh /etc/profile
source /etc/profile

• 在$HADOOP_HOME/sbin路径下查找start-dfs.sh和stop-dfs.sh两个文件，在其顶部都添加上

#!/usr/bin/env bash
HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

• 顺便在start-yarn.sh和stop-yarn.sh两个文件顶部也分别加上

#!/usr/bin/env bash
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

• 然后使用分发脚本把sbin分发下去

my_rsync.sh /opt/service/hadoop-3.1.3/sbin/*

• 编写一个脚本方便查看集群状态

cd ~/bin
vim my_jps.sh

• 内容如下

#!/bin/bash

#查看集群中所有的状态

for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
	echo "=========$host========="
	ssh $host jps
done

chmod 744 my_jps.sh

• 在hadoop102上运行测试

#就使用刚才所写的群起脚本
my_cluster.sh start

• 在物理机上访问8.8.8.102:9870

如果有3个就证明成功,建议在此保留一份快照

搭建MySQL【主机上】（hadoop102是我们的主机）

1.卸载Linux自带的MySQL

• 1.1查自带的软件

#如果查询有没有结果就可以跳过卸载步骤
rpm -qa | grep -E mysql\|mariadb

• 1.2卸载

#后面的mariadb-libs-5.5.68-1.el7.x86_64是前一步查询出的结果
rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.68-1.el7.x86_64

2.正式安装MySQL

• 上传MySQL软件包

cd /opt/software/

• 在/opt/software/目录下创建一个文件来收纳tar包的解压文件

mkdir mysql-rpm
tar -xvf mysql-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar -C ./mysql-rpm/

• 到刚才解压到的包

cd /opt/software/mysql-rpm/
#安装依赖，防止MySQL安装报错
yum install -y libaio numactl
#安装MySQL，严格按照顺序安装
rpm -ivh mysql-community-common-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-libs-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-libs-compat-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-client-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh mysql-community-server-5.7.28-1.el7.x86_64.rpm

• 检查是否安装完成

rpm -qa | grep mysql

• 初始化数据库

mysqld --initialize --user=mysql

• 启动MySQL服务

systemctl start mysqld

• 查看MySQL状态
• 查看临时密码

cat /var/log/mysqld.log | grep password

• 复制好刚才查看到的临时密码，登录MySQL

#不建议把刚才复制的密码直接粘贴到-p之后，建议下面命令回车之后再粘贴密码
mysql -uroot -p

• 修改密码

set password = password('123456');

• 修改远程连接，修改之后就可以使用Navicat连接MySQL

use mysql;
update user set host = '%' where user = 'root';
flush privileges;

搭建Hive集群（Hadoop103和Hadoop104）

• 上传hive安装包

cd /opt/software/

• 解压包

tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /opt/service/

• 查看软件包，并修改名字

cd /opt/service/
mv apache-hive-3.1.2-bin/ hive-3.1.2

• 配置环境变量

vim /etc/profile.d/my_env.sh

#hive
export HIVE_HOME=/opt/service/hive-3.1.2
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

source /etc/profile.d/my_env.sh

• 解决日志冲突

• 删除jar包

cd /opt/service/hive-3.1.2/lib/
rm -rf log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar

• hive元数据配置到MySQL

cd $HIVE_HOME/conf
touch hive-site.xml
vim hive-site.xml

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <!-- jdbc连接的URL -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://hadoop102:3306/metastore?useSSL=false</value>
</property>

    <!-- jdbc连接的Driver-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
</property>

	<!-- jdbc连接的username-->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>

    <!-- jdbc连接的password -->
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>123456</value>
</property>

    <!-- Hive默认在HDFS的工作目录 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
        <value>/user/hive/warehouse</value>
    </property>
    
   <!-- Hive元数据存储的验证 -->
    <property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
        <value>false</value>
    </property>
   
    <!-- 元数据存储授权  -->
    <property>
        <name>hive.metastore.event.db.notification.api.auth</name>
        <value>false</value>
    </property>
</configuration>

• 将MySQL的JDBC驱动拷贝到Hive的lib目录下

cd $HIVE_HOME/lib

上传驱动包

• 初始化源数据库

• 回到hadoop102，连接MySQL创建数据库

mysql -uroot -p123456

create database metastore;

• 回到hadoop103，初始化Hive元数据库

schematool -initSchema -dbType mysql -verbose

• 启动测试Hive

• 首先要启动Hadoop集群

#启动好Hadoop集群之后在hadoop103执行命令
hive

• 最后把文件和配置好的环境变量分发到hadoop104

scp -r /opt/service/hive-3.1.2/ root@hadoop104:/opt/service/

• 环境变量也发送到hadoop104

scp -r /etc/profile.d/my_env.sh root@hadoop104:/etc/profile.d/

• 此时Hive集群已完成

搭建Flume 【主机】

• 上传安装包到/opt/software/

cd /opt/software/

• 解压软件包

tar -zxvf apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz -C /opt/service/

• 修改名字

cd /opt/service/
mv apache-flume-1.9.0-bin/ flume-1.9.0

• 配置环境变量

vim /etc/profile.d/my_env.sh

#flume
export FLUME_HOME=/opt/service/flume-1.9.0
export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin

• source /etc/profile.d/my_env.sh

• 解决与Hadoop的冲突

cd $FLUME_HOME/lib
rm -rf guava-11.0.2.jar

到此就已经安装完成

搭建Zookeeper(hadoop102上操作)

• 先停掉Hadoop集群

#在hadoop102执行
my_cluster.sh stop

• 上传软件包到/opt/software/

cd /opt/software/

• 解压软件包

tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C /opt/service/

• 修改解压之后的名字

cd /opt/service/
mv apache-zookeeper-3.5.7-bin/ zookeeper-3.5.7

• 创建数据目录

cd /opt/service/zookeeper-3.5.7/
mkdir zkData

• 修改配置文件

cd /opt/service/zookeeper-3.5.7/conf/
mv zoo_sample.cfg zoo.cfg
vim zoo.cfg

• 修改dataDir

dataDir=/opt/service/zookeeper-3.5.7/zkData

server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888

• 给集群配标号

cd /opt/service/zookeeper-3.5.7/zkData/
touch myid
vim myid

在文件中输入2

• 分发文件，讲zookeeper分发到集群

cd /opt/service/
my_rsync.sh zookeeper-3.5.7/

• 到另外两个容器中修改myid文件，hadoop103对应3，hadoop104对应4

cd /opt/service/zookeeper-3.5.7/zkData/
vim myid

• 封装zookeeper集群启停脚本(hadoop102容器上操作)

cd ~/bin/
touch zk_cluster.sh
chmod 744 zk_cluster.sh
vim zk_cluster.sh

#!/bin/bash

if [ $# -lt 1 ]
then
	echo '参数不能为空！！！'
	exit
fi

for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
	case $1 in
	"start")
		echo "$1*****$host*******ZK**********"
		ssh $host /opt/service/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh $1
	;;
	"stop")
		echo "$1*****$host*******ZK**********"
                ssh $host /opt/service/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh $1
	;;
	"status")
		echo "$1*****$host*******ZK**********"
                ssh $host /opt/service/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh $1
	;;
	*)
		echo '参数有误！！！'
		exit
	;;
	esac
done

到此zookeeper集群就搭建完成

搭建HBASE集群

• 上传软件包到hadoop102的/opt/software/目录下

cd /opt/software/

• 解压安装包

tar -zxvf hbase-2.0.5-bin.tar.gz -C /opt/service/

• 配置环境变量

vim /etc/profile.d/my_env.sh

#hbase
export HBASE_HOME=/opt/service/hbase-2.0.5
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

source /etc/profile.d/my_env.sh

• 修改配置文件

#先到目录下
cd /opt/service/hbase-2.0.5/conf/
vim hbase-env.sh

• 打开export HBASE_MANAGES_ZK=false配置

vim hbase-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>hbase.rootdir</name>
        <value>hdfs://hadoop102:9820/hbase</value>
    </property>

    <property>
        <name>hbase.cluster.distributed</name>
        <value>true</value>
    </property>

    <property>
        <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
        <value>hadoop102,hadoop103,hadoop104</value>
    </property>
</configuration>

vim regionservers

hadoop102
hadoop103
hadoop104

• 分发文件

cd /opt/service/
my_rsync.sh hbase-2.0.5/
my_rsync.sh /etc/profile.d/my_env.sh

• 启动测试

#启动Hadoop集群
my_cluster.sh start
#启动zookeeper集群
zk_cluster.sh start
#启动Hbase
start-hbase.sh

• 在物理机访问8.8.8.102:16010

若进程和我一样，并且能访问web那个界面证明hbase就安装成功了

搭建SQOOP集群

• 我们在hadoop103上配置
• 上传软件包到/opt/software/

cd /opt/software/

• 解压软件包

tar -zxvf sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0.tar.gz -C /opt/service/

• 修改名字

mv sqoop-1.4.7.bin__hadoop-2.6.0/ sqoop-1.4.7

• 配置环境变量

vim /etc/profile.d/my_env.sh

#sqoop
export SQOOP_HOME=/opt/service/sqoop-1.4.7
export PATH=$PATH:$SQOOP_HOME/bin

source /etc/profile.d/my_env.sh

• 修改配置文件

cd $SQOOP_HOME/conf
#重命名配置文件
mv sqoop-env-template.sh sqoop-env.sh
vim sqoop-env.sh

• 拷贝jdbc驱动到sqoop的lib

#到了这个目录上传驱动
cd $SQOOP_HOME/lib

• 验证连接

sqoop list-databases --connect jdbc:mysql://hadoop102:3306/ --username root --password 123456

如此便成功安装sqoop

搭建Kafaka集群（hadoop102上操作）

• 上传软件包到/opt/software/

cd /opt/software/

• 解压软件包

tar -zxvf kafka_2.11-2.4.1.tgz -C /opt/service/

• 修改名字

cd /opt/service/
mv kafka_2.11-2.4.1/ kafka

• 配置环境变量

vim /etc/profile.d/my_env.sh

#kafka
export KAFKA_HOME=/opt/service/kafka
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

• 分发文件（分发完之后三个容器都运行一下 source /etc/profile.d/my_env.sh）

my_rsync.sh /etc/profile.d/my_env.sh

• 修改配置文件

cd $KAFKA_HOME/config
vim server.properties

• 修改broker.id

broker.id=2

• 修改log.dirs

log.dirs=/opt/service/kafka/logs

• 修改zookeeper.connect

zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka

• 分发文件

cd /opt/service/
my_rsync.sh kafka/

• 修改另外两个容器的broker.id

• 到hadoop103

vim /opt/service/kafka/config/server.properties

• 到hadoop014

vim /opt/service/kafka/config/server.properties

• 启动测试

• 编写群起脚本

cd ~/bin/
touch kafka_all.sh
chmod 744 Kafka_all.sh
vim kafka_all.sh

#!/bin/bash

for host in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
	ssh $host kafka-server-start.sh -daemon /opt/service/kafka/config/server.properties
done

• 启动之前一定要先启动zookeeper，可以先查看状态（只启动zookeeper就可以了，其他东西尽量关掉）

my_jps.sh

• 启动kafka

kafka_all.sh

#查看所有jps
my_jps.sh

如果和我进程一样就说明成功安装好了kafka

搭建Spark集群

• 上传文件到/opt/software

cd /opt/software

• 解压文件

tar -zxvf spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz -C /opt/service/

• 修改文件名

cd /opt/service
mv spark-3.0.0-bin-hadoop3.2/ spark-standalone

• 修改配置文件

cd /opt/service/spark-standalone/conf/
#修改文件名
mv slaves.template slaves
vim slaves

hadoop102
hadoop103
hadoop104

mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vim spark-env.sh

export JAVA_HOME=/opt/service/jdk1.8.0_212
SPARK_MASTER_HOST=hadoop102
SPARK_MASTER_PORT=7077

• 分发文件

cd /opt/service/
my_rsync.sh spark-standalone/

• 启动集群

cd /opt/service/spark-standalone/
sbin/start-all.sh

• 使用my_jps.sh查看进程

• 访问web ui

8.8.8.102:8080

• 如此便安装成功

搭建Redis

• 上传文件到/opt/software/

cd /opt/software/

• 解压文件

tar -zxvf redis-5.0.2.tar.gz -C /opt/service/

• 进入解压目录执行make命令

#先下载依赖包
yum -y install gcc automake autoconf libtool make
cd /opt/service/redis-5.0.2/
make

• 执行make install 创建快捷方式

cd /opt/service/redis-5.0.2/
make install

• 启动redis

redis-server

• 如此便完全安装成功了