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,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 和 Cloudera 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/
安装文档在: http://incubator.apache.org/ambari/1.2.2/installing-hadoop-using-ambari/content/index.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.(也可参考hadoop集群监控工具ambari安装)
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,可以参考CentOS6.4之图解SSH无验证双向登陆配置,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.
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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.
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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.
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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.
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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 cmd "rm -rf /usr/lib/hadoop && rm -rf /usr/lib/hbase && rm -rf /usr/lib/zookeeper"
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 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
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
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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
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查看 ganglia的监控
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查看 nagios 的监控
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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
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验证Map/Reduce
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验证HBase
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验证Hive
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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.
原文链接：http://www.uml.org.cn/sjjm/201305244.asp
