Cloudera大数据平台环境搭建傻瓜式说明书
cdh运维手册
cdh运维手册CDH运维手册是一份详细介绍CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）运维过程的指南。
本文旨在帮助运维人员更好地掌握CDH的部署、管理、维护及优化方法，以确保集群稳定高效运行。
I.引言CDH是基于Apache Hadoop的分布式大数据处理平台，包括Hadoop、Spark、Hive、Pig等组件。
在实际应用中，CDH面临着复杂的运维挑战。
为了提高运维效率，降低故障风险，我们需要深入了解CDH的运维流程。
II.CDH简介CDH（Cloudera Distribution of Hadoop）是Cloudera公司推出的一款大数据处理平台。
它包含了Hadoop的核心组件，如HDFS、YARN、MapReduce等，以及一系列数据处理工具，如Spark、Hive、Pig等。
CDH 提供了一整套大数据解决方案，满足企业在数据存储、分析、挖掘等方面的需求。
III.CDH运维流程A.环境搭建：根据业务需求，选择合适的硬件资源、网络环境和操作系统。
搭建CDH集群，包括配置核心组件和相关工具。
B.数据迁移：将原始数据迁移至CDH集群，根据数据特点选择合适的存储格式和压缩算法。
C.运维管理：监控CDH集群的运行状态，包括资源使用情况、任务进度、日志等。
定期进行性能评估，优化集群配置。
D.故障排查：遇到问题时，快速定位故障原因，采取相应措施进行解决。
E.性能优化：针对CDH集群的性能瓶颈，采取调整参数、优化任务流程等措施，提高集群性能。
F.安全防护：确保CDH集群的安全性，防范外部攻击和内部安全风险。
IV.运维工具与技巧A.常用工具：掌握CDH运维过程中所需的常用工具，如Hadoop DistCp、Hive Query、Spark Submission等。
B.自动化脚本：编写自动化脚本，实现批量任务调度、日志收集、性能监控等功能。
C.监控与报警：搭建CDH集群监控系统，实现实时报警，确保问题及时发现并处理。
Cloudera Manager大数据平台运维操作指南
Cloudera Manager大数据平台运维操作指南1登录Cloudera Manager首页使用谷歌或者火狐浏览器输入http://172.31.0.29:7180 进入Cloudera Manager管理系统登录页面，172.31.0.29为安装Cloudera Manage的机器IP地址，在BI集群里恰好是YUCLIENT的IP地址。
使用admin/admin登录到系统，如下图所示：2启动/停止/重启Cloudera Management Service2.1启动2.2重启2.3停止3启动/停止/重启Hadoop所有服务在启动Hadoop相关服务器前请务必保证已经启动了Cloudera Management Service相关服务！3.1启动当所有服务都启动成功后，各项服务均显示问绿灯状态才为正常，如下图所示：4启动/停止/重启Hadoop某项服务如HDFS、Hive、MapReduce、ZooKeeper 这里以重启HDFS服务为例，其他服务与之完全相同。
5启动/停止/重启单个节点上的Hadoop某项服务如HDFS、Hive、MapReduce、ZooKeeper启动/停止/重启节点上的单个服务包括Namenode, Datanode, Hive Server, Hive Metastore, Resource Manager, Nodemanager, Zookeeper等。
这里以重启一台节点上的Datanode服务为例进行说明，启动或停止与之相同，其他服务的操作也与之相同。
等待重启成功，该操作完成。
6修改HDFS、Hive、MapReduce、ZooKeeper等配置参数修改参数包括修改全局参数以及单个节点的某个参数，全局参数指针对整个集群所有节点适用的参数。
下一章会介绍如何修改单个节点的参数。
这里以修改HDFS的blocksize为例进行说明，其他参数修改与之相同。
修改参数并保存修改成功后回到CM主页面，CM会提示是否需要部署客户端配置或者重启服务。
大数据平台的架构与搭建指南
大数据平台的架构与搭建指南随着科技的迅速发展和信息的爆炸性增长，大数据已经成为当今社会中不可忽视的一个重要领域。
大数据分析对企业决策、市场预测、用户行为分析以及社会趋势的研究等起着至关重要的作用。
为了处理和分析这些庞大的数据集，建立一个强大而可靠的大数据平台是非常重要的。
本文将介绍大数据平台的架构与搭建指南，帮助您了解如何构建一个符合需求的大数据平台。
一、架构设计1. 数据采集层：大数据平台的第一层是数据采集层，用于从不同的数据源中收集和获取数据。
这包括传感器、移动设备、日志文件等。
数据采集层需要考虑数据的格式、频率和可靠性等方面。
常见的数据采集工具包括Flume、Kafka和Logstash等。
2. 数据存储层：数据存储层用于存储从数据采集层收集的原始数据或已经处理的中间数据。
常见的数据存储技术包括传统的关系型数据库MySQL、NoSQL数据库（如MongoDB、Cassandra等）以及分布式文件系统（如Hadoop的HDFS）。
根据数据的类型和需求，可以选择合适的数据存储技术。
3. 数据处理层：数据处理层是大数据平台的核心组件，用于处理和分析存储在数据存储层的数据。
该层包括批处理和流式处理两种方式。
批处理可以通过Hadoop的MapReduce或Spark等技术来进行，用于处理大量的离线数据；而流式处理可以使用Apache Storm或Flink等技术，实时处理数据流。
此外，数据处理层还可以使用机器学习算法和人工智能技术来进行复杂的数据分析。
4. 数据可视化与应用层：数据可视化与应用层用于展示和应用数据处理结果。
通过数据可视化工具（如Tableau、Power BI等），可以将数据以图表、报表等形式直观地展示出来，帮助决策者更好地理解和利用数据。
此外，数据可视化与应用层还可以开发相应的应用程序或服务，满足不同的业务需求。
二、搭建指南1. 硬件与网络：搭建大数据平台需要考虑合适的硬件和网络基础设施。
Cloudera大数据平台环境搭建(CDH5.13.1)傻瓜式说明书
Cloudera大数据平台环境搭建（CDH5.13.1版）目录Cloudera大数据平台环境搭建 (1)（CDH5.13.1版） (1)1.基础环境 (4)1.1.软件环境 (4)1.2.配置规划 (4)1.3.所需要的软件资源 (4)1.4.修改机器名（所有节点） (5)1.5.设置防火墙（所有节点） (6)1.6.配置免密码登录SSH (6)1.7.关闭SELINUX（所有节点） (8)1.8.修改Linux内核参数（所有节点） (8)1.9.其他安装与配置（所有节点） (10)1.10.配置NTP服务 (10)1.11.安装oracle JDK1.8 （所有节点） (12)1.12.Mysql安装（主节点） (13)2.安装CM (15)2.1.传包，解包 (15)2.2.创建数据库 (15)2.3.创建用户 (16)2.4.制作本地YUM源 (16)2.5.拷贝jar包 (17)2.6.修改cloudera-scm-agent配置 (17)2.7.启动CM Server和Agent (18)2.8.访问CM (18)3.安装CDH (18)3.1.登录后界面 (18)3.2.选择CM版本 (19)3.3.指定主机 (20)3.4.选择CDH版本 (21)3.4.1.出现“主机运行状态不良”错误 (22)3.5.检查主机正确性 (23)3.6.选择安装的服务 (23)3.7.角色分配 (24)3.8.数据库设置 (24)3.8.1.测试连接报错： (25)3.9.群集设置 (26)3.10.开始安装 (28)3.11.安装完成 (29)3.11.1.警告信息： (29)4.常见错误 (31)4.1.初始化数据库错误： (31)4.2.未能连接到Host Monitor (32)1.基础环境1.1.软件环境本文将介绍Centos7.4 离线安装CDH和Cloudera Manager过程，软件版本如下：1.2.配置规划本次安装共5台服务器，服务器配置及用途如下：1.3.所需要的软件资源1)JDK环境：JDK版本：1.8.0_151jdk-8u151-linux-x64.rpm下载地址：/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html2)CM包：CM版本：5.13.1cloudera-manager-centos7-cm5.13.1_x86_64.tar.gz下载地址：/cm5/cm/5/cloudera-manager-centos7-cm5.13.1_x86_64.tar.gz3)CDH包CDH版本：5.13.1，CDH-5.13.1-1.cdh5.13.1.p0.2-el7.parcel；CDH-5.13.1-1.cdh5.13.1.p0.2-el7.parcel.sha1；manifest.json下载地址：/cdh5/parcels/5.13.1/manifest.json/cdh5/parcels/5.13.1/CDH-5.13.1-1.cdh5.13.1.p0.2-el7.parcel.sha1 /cdh5/parcels/5.13.1/CDH-5.13.1-1.cdh5.13.1.p0.2-el7.parcel4)JDBC连接jar包：jar包版本：5.1.43，mysql-connector-java-5.1.43.jar下载地址：/maven2/mysql/mysql-connector-java/5.1.43/mysql-connector-java-5.1.43.jar1.4.修改机器名（所有节点）1)修改机器名称这种方式，在Centos7中可以永久性改变主机名称。
InCloud Sphere 6.5.1升级指导手册说明书
InCloud Sphere6.5.1升级指导手册济南浪潮数据技术有限公司2022年04月目录目录 (I)概要说明 (1)准备工作 (2)升级过程说明 (4)3.1确认ICS版本号 (4)3.2上传更新包 (6)3.3iCenter节点升级 (8)3.4iNode升级 (11)3.5确认升级成功 (14)3.6重启主机 (16)虚拟机在线升级 (18)升级后操作 (24)升级异常情况处理 (26)6.1升级检查不通过 (26)6.2升级实体失败 (26)6.3升级后ICS平台页面无法打开 (27)6.4其它异常情况 (28)升级指导手册1概要说明概要说明本文档可指导InCloud Sphere产品从6.5.0升级至6.5.1，在升级的过程中，请务必保证服务器稳定运行，尽量保证系统中无其他操作。
目前，本文档涉及的升级指导只针对InCloud Sphere6.5.0升级。
如果用户环境为InCloud Sphere6.5.0之前版本，请先升级至InCloud Sphere6.5.0版本，再参考本文档进行版本升级。
【注意】：（1）ICS6.5.0版本，不论其是否升级过hotfix，都可以直接升级到ICS6.5.0版本。
（2）用户在升级过程中，不能对主机进行断电以及强制重启操作。
（3）用户在升级时，需要先升级iCenter，然后再升级iNode。
准备工作1)下载好如下表格所示升级包，放到打开iCenter管理控制台的客户端（笔记本/台式机）上。
升级包文件可以联系浪潮工程师获取。
表2-1升级包2)核对升级包SHA256校验值的正确性。
Windows环境下推荐使用certutil 命令:certutil-hashfile C:\InCloudSphere-V6R05B1**-b*-x86_64-M001.upgrade.zip SHA256计算升级包的SHA256检验值。
Linux环境下推荐使用sha256sum命令：sha256sum/root/InCloudSphere-V6R05B1**-b*-x86_64-M001.upgrade.zip计算升级包的SHA256检验值。
大数据平台项目需求规格说明书(仅用于学习的参考模板)
某地慧城建设大数据系统需求规格说明书一、引言1.1编写目的本文档描述的项目需求范围是本项目开发实施内容，根据项目合同要求，项目的验收范围以本文档的描述为为准。
1.2编写背景1.3文档概述1.3.1定义说明与符号系统名称：某地大数据建设项目。
1.3.2参考资料二、综合概述某地大数据服务台是“某地智慧城”的大数据技术支撑台，主要承担城不同部门异构系统之间的资源共享、业务协同，并能为其他应用提供支撑与集成。
某地大数据台也是城公共数据的进出通道，是城信息资源综合管理中心，实现公共数据加工整合和信息资源的交换和共享。
同时，台对外提供多种接口、服务、通用技术和业务构件，满足其他应用快速建立的需求。
2.1系统建设背景2.1.1应用数据是大数据的重要来源之一，对大数据台需求迫切目前，应用系统已经是大数据的重要来源之一，多个部门之间，产生了大量的结构化和非结构化数据，包括的人口、企业、车辆数据，人社的社保、劳动等数据，卫计的卫生、计生数据，审批及工作中产生的大量文档数据，以及安城、执法所产生的海量的视频数据，构成了海量的、对城的方方面面具有重要影响的数据，海量的数据需要有海量的存储进行支撑。
数据具有公共属性，需要满足多个行业的应用需求，因而需要支撑多个部门的应用及综合类应用，而传统的电子建设方式，各部门各自为，各地域的数据也不能实现共享和协同，因而急需采用电子大数据处理台对基础数据资源进行整合和挖掘利用。
2.1.2大数据具有面向跨行业服务的特点和数据融合、比对的需求数据由于其历史原因，使得产生的数据往往来自不同的部门，即使是相同的数据，在不同的部门中也有不同的产生途径，往往会造成数据的不准确和错误，这也是经常出现“数据打架”的原因，因而需要充分利用大数据台实现数据质量的提升，而数据的清洗和跨部门数据之间的比对是实现数据质量提升的重要手段。
同时，城管理和民生服务中要求数据之间需要有更强的关联性，人、地、事、物、视频、物联网数据只有深度融合，才能实现对人口的全生命周期、事件的全过程进行管理，因而需要对不同来源的数据进行充分的关联比对和深度的融合。
大数据平台概要设计说明书
计算平台概要设计说明书作者：日期：2013-01-28 批准：日期：审核：日期：（版权所有，翻版必究）文件修改记录目录1.引言............................................................................................1.1编写目的...............................................1.2术语与缩略词...........................................1.3对象及范围.............................................1.4参考资料...............................................2.系统总体设计 .............................................................................2.1需求规定...............................................2.1.1..................................................................................... 数据导入2.1.2..................................................................................... 数据运算2.1.3............................................................................. 运算结果导出2.1.4..................................................................................... 系统监控2.1.5..................................................................................... 调度功能2.1.6............................................................. 自动化安装部署与维护2.2运行环境...............................................2.3基本设计思路和处理流程.................................2.4系统结构...............................................2.4.1............................................................. 大数据运算系统架构图2.4.2................................................ hadoop体系各组件之间关系图2.4.3................................................................. 计算平台系统功能图2.4.4................................................................. 系统功能图逻辑说明2.4.5................................................................. 计算平台业务流程图2.5尚未解决的问题.........................................3.模块/功能设计............................................................................3.1计算驱动模块...........................................3.1.1..................................................................................... 设计思路3.1.2......................................................................................... 流程图3.1.3..................................................................................... 处理逻辑3.2调度模块...............................................3.2.1..................................................................................... 设计思路3.2.2......................................................................................... 流程图3.2.3..................................................................................... 处理逻辑3.3自动化安装部署模块.....................................3.3.1..................................................................................... 设计思路3.3.2..................................................................................... 处理逻辑3.4调度模块与计算驱动模块交互流程.........................3.4.1................................................................................. 处理流程图3.4.2..................................................................................... 处理逻辑3.4.3................................................ hadoop驱动模块调用驱动接口3.4.4....................................... 调度模块接收hadoop执行状态接口3.5调度模块与kettle交互流程..............................3.5.1................................................................................. 处理流程图3.5.2..................................................................................... 处理逻辑3.6对调度任务运行过程进行监控流程.........................3.6.1................................................................................. 处理流程图3.6.2..................................................................................... 处理逻辑3.7对hadoop驱动任务运行过程进行监控流程..................3.7.1................................................................................. 处理流程图3.7.2..................................................................................... 处理逻辑3.8对操作系统/应用程序监控流程............................3.8.1................................................................................. 处理流程图3.8.2..................................................................................... 处理逻辑3.9监控报警模块...........................................3.9.1..................................................................................... 设计思路3.9.2......................................................................................... 流程图3.9.3..................................................................................... 处理逻辑4.系统数据结构设计 ......................................................................4.1数据实体关系图.........................................4.2数据逻辑结构...........................................4.2.1......................................................................... 驱动任务设置表4.2.2................................................................................. 驱动设置表4.2.3................................................................. 驱动任务执行明细表4.2.4................................................................................. 调度任务表4.2.5................................................................................. 调度步骤表4.2.6................................................................. 调度步骤执行记录表4.2.7................................................................. 操作系统监控数据表4.2.8................................................................. 应用程序监控数据表4.2.9......................................................................... 监控系统配置表业务数据记录表....................................4.3数据物理结构...........................................5.安全设计 ....................................................................................6.容错设计 ....................................................................................6.1挽救措施...............................................6.2系统维护设计...........................................7.日志设计 ....................................................................................1.引言1.1 编写目的大数据泛指巨量的数据集，因可从中挖掘出有价值的信息而受到重视。
cdh大数据处理流程
CDH大数据处理流程Cloudera的CDH（Cloudera's Distribution Including Apache Hadoop）是一个基于Apache Hadoop的大数据平台。
使用CDH进行大数据处理的基本流程包括以下几个步骤：1.环境准备：首先需要准备服务器。
安装CDH集群至少需要三台服务器，每台服务器的内存一般选用64G或32G。
2.配置主机名称映射：修改每个节点的主机名称，并确保所有节点的hostname都是唯一的。
然后修改/etc/hosts/文件，将主机名称和对应的IP地址进行映射。
修改完成后需要重启服务器。
3.安装JDK：在所有节点上安装JDK，版本必须为1.8或以上。
CDH默认识别JDK的路径为/usr，如果安装到别的路径，可能启动CDH时会报错。
4.选择集群服务组合：在CDH Manager中，可以选择一种集群服务组合。
如果不确定哪个组合更合适，选择“全部服务”也可以。
5.分配集群角色：这一步比较关键，需要根据实际需求将不同的角色（如NameNode、SecondaryNameNode、DataNode等）分配到相应的节点上。
这样做是为了简化数据节点的角色和职责，便于维护。
6.数据库设置：按照实际配置信息填写数据库设置。
CDHManager使用MySQL作为其后端数据库，用于存储集群的配置信息、运行状况数据和指标信息。
7.审核更改：检查DataNode和NameNode的数据目录设置是否正确。
默认情况下，副本数是3。
8.启动和监控集群：使用CDH Manager启动集群，并通过其提供的Web界面和API接口监控集群的运行状况。
以上是CDH大数据处理的基本流程。
在实际应用中，可能还需要根据具体需求进行更多的配置和优化。
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Cloudera大数据平台环境搭建（版）目录Cloudera大数据平台环境搭建..................................................... 错误!未定义书签。
（版）......................................................................... 错误!未定义书签。
1.基础环境................................................................... 错误!未定义书签。
.软件环境...................................................................... 错误!未定义书签。
.配置规划...................................................................... 错误!未定义书签。
.所需要的软件资源 .............................................................. 错误!未定义书签。
.修改机器名（所有节点） ........................................................ 错误!未定义书签。
.设置防火墙（所有节点） ........................................................ 错误!未定义书签。
.配置免密码登录SSH ............................................................. 错误!未定义书签。
.关闭SELINUX（所有节点）....................................................... 错误!未定义书签。
.修改Linux内核参数（所有节点）................................................. 错误!未定义书签。
.其他安装与配置（所有节点） .................................................... 错误!未定义书签。
.配置NTP服务 .................................................................. 错误!未定义书签。
.安装oracle （所有节点）...................................................... 错误!未定义书签。
.Mysql安装（主节点）........................................................... 错误!未定义书签。
2.安装CM .................................................................... 错误!未定义书签。
.传包，解包 .................................................................... 错误!未定义书签。
.创建数据库 .................................................................... 错误!未定义书签。
.创建用户...................................................................... 错误!未定义书签。
.制作本地YUM源 ................................................................ 错误!未定义书签。
.拷贝jar包 .................................................................... 错误!未定义书签。
.修改cloudera-scm-agent配置 ................................................... 错误!未定义书签。
.启动CM Server和Agent ......................................................... 错误!未定义书签。
.访问CM ........................................................................ 错误!未定义书签。
3.安装CDH ................................................................... 错误!未定义书签。
.登录后界面 .................................................................... 错误!未定义书签。
.选择CM版本 ................................................................... 错误!未定义书签。
.指定主机...................................................................... 错误!未定义书签。
.选择CDH版本 .................................................................. 错误!未定义书签。
出现“主机运行状态不良”错误............................................. 错误!未定义书签。
.检查主机正确性 ................................................................ 错误!未定义书签。
.选择安装的服务 ................................................................ 错误!未定义书签。
.角色分配...................................................................... 错误!未定义书签。
.数据库设置 .................................................................... 错误!未定义书签。
测试连接报错：............................................................ 错误!未定义书签。
.群集设置...................................................................... 错误!未定义书签。
.开始安装...................................................................... 错误!未定义书签。
.安装完成...................................................................... 错误!未定义书签。
警告信息： ............................................................. 错误!未定义书签。
4.常见错误................................................................... 错误!未定义书签。
.初始化数据库错误： ............................................................ 错误!未定义书签。
.未能连接到 Host Monitor ....................................................... 错误!未定义书签。
1.基础环境1.1.软件环境1.2.配置规划1.3.所需要的软件资源1)JDK环境：JDK版本：2)下载地址：包：CM版本：3)下载地址：包CDH版本：，；；下载地址：4)连接jar包：jar包版本：，下载地址：1.4.修改机器名（所有节点）并设置authorized_keys的访问权限：测试：在node168点上执行ssh node169，正常情况下，不需要密码就能直接登陆进去了。
在node168节点出现下面表示成功登录node169节点：以同样的方式将公钥拷贝至其他节点服务器上。
1.5.关闭SELINUX（所有节点）关闭linux SELINUX安全内核（在Centos7中遇到SELINUX无法关闭的问题，重新启动机器恢复正常）1.6.修改Linux内核参数（所有节点）为避免安装过程中出现的异常问题，首先调整Linux内核参数。
1)设置swappiness，控制换出运行时内存的相对权重，Cloudera 建议将 swappiness 设置为 10：此问题原因：有些网上说是由文件句柄数限制引起，所以按照网上说明进行了修改：此步骤需要重启机器生效，可以设置完后再重启。
注：按照上面过程操作，但问题依然存在，后来通过用节中“主机运行状态不良”故障问题解决办法，问题得到解决。