Linux下安装配置各种软件和服务
2024-05-13 12:36:02
1. JDK
1.1. 解压Linux版本的JDK压缩包
yum -y install glibc.i686 #安装jdk源glibc（需要联网下载源）
mkdir /usr/local/src/jdk #按习惯用户自己安装的软件存放到/usr/local/src目录下
cd /usr/local/src/jdk #进入刚刚创建的目录
rz 上传jdk tar包 #利用xshell的rz命令上传文件
tar -xvf jdk-8u111-linux-x64.tar.gz #解压压缩包
chown -R root:root jdk1.8.0_111 #修改整个目录所属用户
1.2. 配置环境变量
编辑配置文件
vi /etc/profile在尾行添加以下内容
#set java environment export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar注意
JAVA_HOME要和自己系统中的jdk目录保持一致，如果是使用的rpm包安装的jdk，安装完之后jdk的根目录为：/usr/java/jdk1.8.0_111保存编辑的文件，然后退出
使更改的配置立即生效
source /etc/profile查看JDK版本信息，如显示版本号则证明成功。
java -version
2. Scala
2.1. 解压Linux版本的scala压缩包
tar -xvf scala-2.12.12.tgz
chown -R root:root scala-2.12.12
然后将压缩包移动到合适的位置。
2.2. 配置环境变量
编辑配置文件
vi /etc/profile在尾行添加以下内容
export SCALA_HOME=/data/soft/scala-2.12.12 export PATH=$PATH:$SCALA_HOME/bin注意
SCALA_HOME要和自己系统中的scala目录保持一致。保存文件，然后退出编辑
使更改的配置立即生效
source /etc/profile查看JDK版本信息。如显示版本号则证明成功。
scala -version
3. Python
3.1. 下载
地址
找到自己想要下载的版本，然后下载如下图所示的源码。对于 linux 上 Python 的安装需要自己编译，官网并没有提供对应的二进制包。
下载之后上传到 linux 机器上。注意，后面安装的目录和上传到机器上的目录可以不一样。
也可以在机器上直接通过 wget 命令直接下载。
3.2. 解压
tar -xvf Python-3.8.10.tgz
之后对其进行重命名以及目录所属用户修改操作
mv Python-3.8.10/ python-3.8.10
chown -R root:root python-3.8.10/
3.3. 准备编译环境
yum -y install zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel libffi-devel gcc make
3.4. 编译安装
切换到 python 目录下，然后依次执行以下命令
# 注意，--prefix 后面指定的是安装 python 的目录
./configure --prefix=/data/soft/python-3.8.10
make && make install
如果没有出现错误则表示安装成功。
如果出现了错误，则可以运行以下命令重新安装
# make clean 表示清除上次编译时产生的文件
make clean
make && make install
3.5. 建立软连接
先通过以下命令来查看是否已有 python3 和 pip3 的软连接
ll /usr/bin | grep python
ll /usr/bin | grep pip
从该图中也可以看出，系统默认 python 版本为 2 。
如果没有，则通过下面的命令来创建软连接
ln -s /data/soft/python-3.8.10/bin/python3.8 /usr/bin/python3
ln -s /data/soft/python-3.8.10/bin/pip3.8 /usr/bin/pip3
如果提示已存在，或者想要改变软连接位置，则可以添加 -f 参数。
通过下面的命令进入 python 客户端，或者是查看 python 的版本号
python3
python3 --version
退出 python 客户端的命令为 exit() 。
如果想要改变系统默认的 python 版本为自己安装的版本，而且想要输入 python 命令时直接使用自己安装的 python 环境，则可以改变系统默认的 python 软连接。不建议修改，因为 yum 命令是使用 python2 编写的，如果修改为 python3 则 yum 命令使用会报错。
cd /usr/bin
ln -s -f python3 python
然后直接执行 python 就可以看到使用的 python 版本就是自己安装的版本了。
如果想要改回去，只需要重新创建连接指向原来的版本即可。
ln -s -f python2 python
3.6. 配置环境变量
vim /etc/profile
export PYTHON_HOME=/data/soft/python-3.8.10
export PATH=$PYTHON_HOME/bin:$PATH
4. maven
4.1. 解压Linux版本的maven压缩包
tar -xvf apache-maven-3.8.6-bin.tar.gz
然后将压缩包移动到合适的位置。
4.2. 配置环境变量
编辑配置文件
vi /etc/profile在尾行添加以下内容
export MAVEN_HOME=/data/soft/apache-maven-3.8.6 export PATH=$PATH:$MAVEN_HOME/bin注意
MAVEN_HOME要和自己系统中的maven目录保持一致。保存文件，然后退出编辑
使更改的配置立即生效
source /etc/profile查看JDK版本信息。如显示版本号则证明成功。
maven -v
4.3. 仓库地址
4.3.1. maven设置使用
<!-- 阿里云仓库 -->
<mirror><id>nexus-aliyun</id><name>aliyun maven</name><url>https://maven.aliyun.com/repository/public</url><mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>
<!-- Maven中央仓库中国镜像 -->
<mirror><id>maven cn repo</id><name>oneof the central mirrors in china</name><url>http://maven.net.cn/content/groups/public/</url><mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>
<mirror><id>maven cn repo</id><name>oneof the central mirrors in china</name><url>http://maven.net.cn/content/groups/public/</url><mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>
<mirror><id>maven repo</id><name>Maven Repository Switchboard</name><url>http://repo1.maven.org/maven2/</url><mirrorOf>central</mirrorOf>
</mirror>
<mirror><id>maven repo2</id><mirrorOf>central</mirrorOf><name>Human Readable Name for this Mirror.</name><url>http://repo2.maven.org/maven2/</url>
</mirror>
4.3.2. 项目pom文件使用
下面的代码添加到pom文件根节点下可以对项目单独设置
<repositories><!-- 阿里云仓库 --><repository><id>alimaven</id><name>aliyun maven</name><url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/repositories/central/</url></repository><repository><id>nexus-aliyun</id><name>aliyun maven</name><url>http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public/</url></repository><!-- Maven中央仓库中国镜像 --><repository><id>maven cn repo</id><name>oneof the central mirrors in china</name><url>http://maven.net.cn/content/groups/public/</url></repository><repository><id>maven cn repo</id><name>oneof the central mirrors in china</name><url>http://maven.net.cn/content/groups/public/</url></repository><repository><id>maven repo</id><name>Maven Repository Switchboard</name><url>http://repo1.maven.org/maven2/</url></repository><repository><id>maven repo2</id><name>Human Readable Name for this Mirror.</name><url>http://repo2.maven.org/maven2/</url></repository>
</repositories>
5. MySQL-5.x
5.1. 卸载centos7自带MySQL
rpm -qa | grep postfix
rpm -e postfix --nodepsrpm -qa | grep mariadb
rpm -e mariadb-libs --nod epsrpm -qa | grep mysql
说明：本案例中将mysql及其数据文件全部放到 /usr/local 目录下，这个要根据实际情况存放。通过 df -h 命令可以看到各个分区的实际大小，一定要安装到空间最大的分区。下面为两个案例：
另外，本步骤是按照`` /usr/local/mysql`目录来安装mysql的，如果在实际操作中修改了mysql的安装位置，一定要注意修改每一步中有关mysql目录的步骤。
5.2. 关闭selinux
临时关闭
setenforce 0 # 临时关闭
getenforce # 查看运行状态（Permissive/Disabled表示关闭，Enforcing表示运行）
永久关闭
vim /etc/selinux/config
5.3. 解压及创建目录
切换到 /usr/local 目录下
cd /usr/local
要保证解压之后的的文件在 ``/usr/local` 下
tar -xzvf mysql-5.7.27-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz
mv mysql-5.7.27-linux-glibc2.12-x86_64 mysql
mkdir mysql/arch mysql/data mysql/tmp
chown -R root.root mysql
5.4. 创建my.cnf文件
vim /etc/my.cnf
一定要注意下面所有有关目录的配置，一定要修改为自己安装的对应目录，另外，还要注意有关内存的一些设置，生产环境下，可以适当调大。
[client]
port = 3306
socket = /usr/local/mysql/data/mysql.sock
default-character-set=utf8[mysqld]
port = 3306
socket = /usr/local/mysql/data/mysql.socktls_version = TLSv1.2skip-slave-start
default-time_zone = '+8:00'
log_timestamps=SYSTEM
explicit_defaults_for_timestamp=true
character-set-server=utf8
init_connect='SET NAMES utf8'skip-external-locking
key_buffer_size = 256M
sort_buffer_size = 2M
read_buffer_size = 2M
read_rnd_buffer_size = 4M
query_cache_size= 32M
max_allowed_packet = 32M
myisam_sort_buffer_size=128M
tmp_table_size=32Mtable_open_cache = 512
open-files-limit=10000
thread_cache_size = 8
wait_timeout = 86400
interactive_timeout = 86400
max_connections = 600# Try number of CPU's*2 for thread_concurrency
#thread_concurrency = 32 #isolation level and default engine
default-storage-engine = INNODB
transaction-isolation = READ-COMMITTEDserver-id = 173
basedir = /usr/local/mysql
datadir = /usr/local/mysql/data
pid-file = /usr/local/mysql/data/hostname.pid#open performance schema
log-warnings
sysdate-is-nowbinlog_format = ROW
log_bin_trust_function_creators=1
log-error = /usr/local/mysql/data/hostname.err
log-bin = /usr/local/mysql/arch/mysql-bin
expire_logs_days = 7innodb_write_io_threads=16relay-log = /usr/local/mysql/relay_log/relay-log
relay-log-index = /usr/local/mysql/relay_log/relay-log.index
relay_log_info_file= /usr/local/mysql/relay_log/relay-log.infolog_slave_updates=1
gtid_mode=OFF
enforce_gtid_consistency=OFF
event_scheduler=1# slave
slave-parallel-type=LOGICAL_CLOCK
slave-parallel-workers=4
master_info_repository=TABLE
relay_log_info_repository=TABLE
relay_log_recovery=ON#other logs
#general_log =1
#general_log_file = /usr/local/mysql/data/general_log.err
#slow_query_log=1
#slow_query_log_file=/usr/local/mysql/data/slow_log.err#for replication slave
sync_binlog = 500#for innodb options
innodb_data_home_dir = /usr/local/mysql/data/
innodb_data_file_path = ibdata1:1G;ibdata2:1G:autoextendinnodb_log_group_home_dir = /usr/local/mysql/arch
innodb_log_files_in_group = 4
innodb_log_file_size = 1G
innodb_log_buffer_size = 200M#根据生产需要，调整pool size
innodb_buffer_pool_size = 2G
#innodb_additional_mem_pool_size = 50M #deprecated in 5.6
tmpdir = /usr/local/mysql/tmpinnodb_lock_wait_timeout = 1000
#innodb_thread_concurrency = 0
innodb_flush_log_at_trx_commit = 2innodb_locks_unsafe_for_binlog=1#innodb io features: add for mysql5.5.8
performance_schema
innodb_read_io_threads=4
innodb-write-io-threads=4
innodb-io-capacity=200
#purge threads change default(0) to 1 for purge
innodb_purge_threads=1
innodb_use_native_aio=on#case-sensitive file names and separate tablespace
innodb_file_per_table = 1
lower_case_table_names=1[mysqldump]
quick[mysql]
no-auto-rehash
default-character-set=utf8mb4[mysqlhotcopy]
interactive-timeout[myisamchk]
key_buffer_size = 256M
sort_buffer_size = 256M
read_buffer = 2M
write_buffer = 2M
5.5. 创建用户组及用户
groupadd -g 101 dba
useradd -u 514 -g dba -G root -d /usr/local/mysql mysqladmin
注意上面粗体部分，这个目录是mysql安装路径
id mysqladmin
uid=514(mysqladmin) gid=101(dba) groups=101(dba),0(root)
## 一般不需要设置mysqladmin的密码，直接从root或者LDAP用户sudo切换
passwd mysqladmin
## 如果mysqladmin用户已存在，则使用以下命令修改用户的所属组
usermod -u 514 -g dba -G root -d /usr/local/mysql mysqladmin
5.6. 拷贝环境变量
拷贝环境变量配置文件至 mysqladmin 用户的 home 目录中,为了以下步骤配置个人环境变量
cp /etc/skel/.* /usr/local/mysql
5.7. 配置环境变量
vim mysql/.bash_profile
注意下面有关目录的设置
# .bash_profile
# Get the aliases and functionsif [ -f ~/.bashrc ]; then. ~/.bashrc
fi# User specific environment and startup programs
export MYSQL_BASE=/usr/local/mysql
export PATH=${MYSQL_BASE}/bin:$PATHunset USERNAME#stty erase ^H
set umask to 022
umask 022
PS1=`uname -n`":"'$USER'":"'$PWD'":>"; export PS1## end
5.8. 赋权限和用户组
chown mysqladmin:dba /etc/my.cnf
chmod 640 /etc/my.cnf
chown -R mysqladmin:dba /usr/local/mysql
chmod -R 755 /usr/local/mysql
5.9. 配置服务及开机自启动
root 用户操作
cd /usr/local/mysql
#将服务文件拷贝到init.d下，并重命名为mysql
cp support-files/mysql.server /etc/rc.d/init.d/mysql
#赋予可执行权限
chmod +x /etc/rc.d/init.d/mysql
#删除服务
chkconfig --del mysql
#添加服务
chkconfig --add mysql
chkconfig --level 345 mysql on
#查看服务状况
chkconfig --list
5.10. 服务初始化
yum -y install libaio
su - mysqladmin
后面有关数据库的操作，均在 mysqladmin 用户下操作，因为之前已经设置了 mysql 目录用户为 mysqladmin，注意下面命令中有关 mysql 的目录设置
./bin/mysqld --defaults-file=/etc/my.cnf --user=mysqladmin --basedir=/usr/local/mysql/ --datadir=/usr/local/mysql/data/ --initialize
这是创建的 root 对应的临时密码。
如果没有显示临时密码，可以去 data 目录下的 hostname.err 文件中查找密码，关键字：password
如果没有临时密码，则参考下面的步骤。
如果能找到临时密码，则跳过下面的步骤。
5.10.1. 修改root用户密码
在初始安装之后找不到root密码，或者是后来忘了root密码，则可以按照下面的步骤来修改root密码。
首先确认服务器出于安全的状态，也就是没有人能够任意地连接MySQL数据库。因为在重新设置MySQL的root密码的期间，MySQL数据库完全出于没有密码保护的状态下，其他的用户也可以任意地登录和修改MySQL的信息。可以采用将MySQL对外的端口封闭，并且停止Apache以及所有的用户进程的方法实现服务器的准安全状态。最安全的状态是到服务器的Console上面操作，并且拔掉网线。
修改MySQL的登录设置（注意MySQL修改的是
my.cnf文件）。vim /etc/my.cnf在
[mysqld]的段中加上两句：skip-grant-tables 、 skip-networking ，保存并且退出 vim，如下图所示：重新启动mysqld
/etc/init.d/mysql restart #或者是 service mysql restart登录并修改MySQL的root密码
mysql -uroot mysql> USE mysql; mysql> UPDATE user SET authentication_string = password ('root') WHERE User = 'root'; mysql> flush privileges; mysql> quit;将MySQL的登录设置修改回来
vim /etc/my.cnf注释掉或删除刚才在
[mysqld]的段中加上的 skip-grant-tables和 skip-networking 。
保存并且退出vim。重新启动mysqld
/etc/init.d/mysqld restart #或者是 service mysqld restart systemctl restart mysqld.service恢复服务器到正常工作状态
5.11. 启动
启动时，必须通过 mysqladmin 用户登录，然后通过 service mysql start 来执行，如果提示需要输入 root 用户的密码，则直接终止命令执行（Ctral+C），然后重新执行即可。
5.12. 登录及修改用户密码
hadoop39.ruoze:mysqladmin:/usr/local/mysql/data:>mysql -uroot -p'o1Xunzy5Pq<N'
mysql> alter user root@localhost identified by 'root';
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY 'root' WITH GRANT OPTION;
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.02 sec)
mysql> flush privileges;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)
mysql> exit;
Bye
5.13. 配置主从数据库
具体参考 MySQL-8.x 章节中对应的内容，这里不做赘述。
6. MySQL-8.x
6.1. 卸载centos7自带MySQL
rpm -qa | grep postfix
rpm -e postfix --nodepsrpm -qa | grep mariadb
rpm -e mariadb-libs --nodepsrpm -qa | grep mysql
说明：
本案例中将mysql及其数据文件全部放到 /usr/local 目录下，这个要根据实际情况存放。通过 df -h 命令可以看到各个分区的实际大小，一定要安装到空间最大的分区。下面为两个案例：
另外，本步骤是按照 /usr/local/mysql目录来安装mysql的，如果在实际操作中修改了mysql的安装位置，一定要注意修改每一步中有关mysql目录的步骤。
6.2. 关闭selinux
临时关闭：
setenforce 0 #临时关闭
getenforce #查看运行状态（Permissive/Disabled表示关闭，Enforcing表示运行）
永久关闭：
vim /etc/selinux/config
6.3. 目录切换
切换到 /usr/local 目录下
cd /usr/local
6.4. 解压及创建目录
要保证解压之后的文件在 /usr/local下
tar -xvf mysql-8.0.30-linux-glibc2.17-x86_64-minimal.tar.xz
mv mysql-8.0.30-linux-glibc2.17-x86_64 mysql
mkdir mysql/arch mysql/data mysql/tmp
chown -R root.root mysql
6.5. 创建my.cnf
vim /etc/my.cnf
注意下面配置文件中特殊说明的地方，要注意修改
[client]
port = 3306
# 注意 socket 文件的位置，要放到自己解压的 mysql 目录中
socket = /usr/local/mysql/data/mysql.sock
default-character-set=utf8[mysqld]
port = 3306
# 注意 socket 文件的位置，要放到自己解压的 mysql 目录中
socket = /usr/local/mysql/data/mysql.socktls_version = TLSv1.2skip_replica_start
default-time_zone = '+8:00'
log_timestamps=SYSTEM
explicit_defaults_for_timestamp=true
character-set-server=UTF8MB4
init_connect='SET NAMES utf8'skip-external-locking
key_buffer_size = 256M
sort_buffer_size = 2M
read_buffer_size = 2M
read_rnd_buffer_size = 4M
max_allowed_packet = 32M
myisam_sort_buffer_size=128M
tmp_table_size=32Mtable_open_cache = 512
open-files-limit=10000
thread_cache_size = 8
wait_timeout = 86400
interactive_timeout = 86400
max_connections = 600# Try number of CPU's*2 for thread_concurrency
#thread_concurrency = 32 #isolation level and default engine
default-storage-engine = INNODB
transaction-isolation = READ-COMMITTED# 要注意一台机器上的多个 mysql 运行实例 id 要不一样
server-id = 173
# 注意下面这三个目录和文件的位置，要放在自己解压的 mysql 的目录下
basedir = /usr/local/mysql
datadir = /usr/local/mysql/data
pid-file = /usr/local/mysql/data/hostname.pid#open performance schema
sysdate-is-nowbinlog_format = ROW
log_bin_trust_function_creators=1
# 注意下面这两个目录和文件的位置，要放在自己解压的 mysql 的目录下
log-error = /usr/local/mysql/data/hostname.err
log-bin = /usr/local/mysql/arch/mysql-bin
binlog_expire_logs_seconds = 86400innodb_write_io_threads=16# 注意下面这三个目录和文件的位置，要放在自己解压的 mysql 的目录下
relay-log = /usr/local/mysql/relay_log/relay-log
relay-log-index = /usr/local/mysql/relay_log/relay-log.indexlog_replica_updates=1
gtid_mode=OFF
enforce_gtid_consistency=OFF
event_scheduler=1# slave
replica_parallel_workers=4
relay_log_recovery=ON#for replication slave
sync_binlog = 500#for innodb options
# 注意下面这个目录和文件的位置，要放在自己解压的 mysql 的目录下
innodb_data_home_dir = /usr/local/mysql/data/
innodb_data_file_path = ibdata1:1G;ibdata2:1G:autoextend# 注意下面这个目录和文件的位置，要放在自己解压的 mysql 的目录下
innodb_log_group_home_dir = /usr/local/mysql/arch
innodb_redo_log_capacity=4294967296
innodb_log_buffer_size = 200M#根据生产需要，调整pool size
innodb_buffer_pool_size = 2G# 注意下面这个目录和文件的位置，要放在自己解压的 mysql 的目录下
tmpdir = /usr/local/mysql/tmpinnodb_lock_wait_timeout = 1000
#innodb_thread_concurrency = 0
innodb_flush_log_at_trx_commit = 2#innodb io features: add for mysql5.5.8
performance_schema
innodb_read_io_threads=4
innodb-write-io-threads=4
innodb-io-capacity=200
#purge threads change default(0) to 1 for purge
innodb_purge_threads=1
innodb_use_native_aio=on#case-sensitive file names and separate tablespace
innodb_file_per_table = 1
lower_case_table_names=1[mysqldump]
quick[mysql]
no-auto-rehash
default-character-set=utf8mb4[mysqlhotcopy]
interactive-timeout[myisamchk]
key_buffer_size = 256M
sort_buffer_size = 256M
read_buffer = 2M
write_buffer = 2M
6.6. 创建用户组及用户
groupadd -g 101 dba# 注意 -d 后面的参数，这个目录是mysql安装路径
useradd -u 514 -g dba -G root -d /usr/local/mysql mysqladminid mysqladmin
# 运行结果如下，则正确
# uid=514(mysqladmin) gid=101(dba) groups=101(dba),0(root)## 一般不需要设置mysqladmin的密码，直接从root或者LDAP用户sudo切换
passwd mysqladmin## 如果mysqladmin用户已存在，则使用以下命令修改用户的所属组
usermod -u 514 -g dba -G root -d /usr/local/mysql mysqladmin
6.7. 拷贝环境变量
copy 环境变量配置文件至mysqladmin用户的home目录中,为了以下步骤配置个人环境变量
cp /etc/skel/.* /usr/local/mysql
6.8. 配置环境变量
vim mysql/.bash_profile
内容如下：
# .bash_profile
# Get the aliases and functionsif [ -f ~/.bashrc ]; then. ~/.bashrc
fi# User specific environment and startup programs
export MYSQL_BASE=/usr/local/mysql
export PATH=${MYSQL_BASE}/bin:$PATHunset USERNAME#stty erase ^H
set umask to 022
umask 022
PS1=`uname -n`":"'$USER'":"'$PWD'":>"; export PS1## end
6.9. 赋权限和用户组
chown mysqladmin:dba /etc/my.cnf
chmod 640 /etc/my.cnf
chown -R mysqladmin:dba /usr/local/mysql
chmod -R 755 /usr/local/mysql
6.10. 配置服务及开机自启动
使用root用户操作
cd /usr/local/mysql#将服务文件拷贝到init.d下，并重命名为mysql
cp support-files/mysql.server /etc/rc.d/init.d/mysql#赋予可执行权限
chmod +x /etc/rc.d/init.d/mysql#删除服务
chkconfig --del mysql#添加服务
chkconfig --add mysql
chkconfig --level 345 mysql on#查看服务状况
chkconfig --list
查看服务情况，正确结果应该如下
6.11. 配置全局变量
在/etc/profile文件中添加如下代码
export MYSQL_HOME=/data/soft/mysql
export PATH=$PATH:$MYSQL_HOME/bin
6.12. 安装libaio及安装mysql的初始db
yum -y install libaio
su - mysqladmin
后面有关数据库的操作，均在mysqladmin用户下操作，因为之前已经设置了mysql目录用户为mysqladmin。注意下面命令中有关mysql的目录。
./bin/mysqld --defaults-file=/etc/my.cnf --user=mysqladmin --initialize --console
操作成功，界面如下
这是创建的root对应的临时密码
如果没有显示临时密码，可以去data目录下的hostname.err文件中查找密码，关键字：password。
如果没有临时密码，则参考下面的步骤。
如果能找到临时密码，则跳过下面的步骤。
6.12.1. 修改root用户密码
在初始安装之后找不到root密码，或者是后来忘了root密码，则可以按照下面的步骤来修改root密码。
首先确认服务器出于安全的状态，也就是没有人能够任意地连接MySQL数据库。因为在重新设置MySQL的root密码的期间，MySQL数据库完全出于没有密码保护的状态下，其他的用户也可以任意地登录和修改MySQL的信息。可以采用将MySQL对外的端口封闭，并且停止Apache以及所有的用户进程的方法实现服务器的准安全状态。最安全的状态是到服务器的Console上面操作，并且拔掉网线。
修改MySQL的登录设置（注意MySQL修改的是
my.cnf文件）。vim /etc/my.cnf在
[mysqld]的段中加上两句：skip-grant-tables 、 skip-networking ，保存并且退出vim，如下图所示：
重新启动mysqld
/etc/init.d/mysql restart #或者是 service mysql restart登录并修改MySQL的root密码
mysql -uroot mysql> USE mysql; mysql> UPDATE user SET authentication_string = password ('root') WHERE User = 'root'; mysql> flush privileges; mysql> quit;将MySQL的登录设置修改回来
vim /etc/my.cnf注释掉或删除刚才在
[mysqld]的段中加上的 skip-grant-tables和 skip-networking 。
保存并且退出vim。重新启动mysqld
/etc/init.d/mysqld restart #或者是 service mysqld restart systemctl restart mysqld.service恢复服务器到正常工作状态
6.13. 启动
启动时，必须通过mysqladmin用户登录，然后通过service mysql start来执行。该安装可能会有操作权限的问题。
6.14. 登录及修改用户密码
hadoop39.ruoze:mysqladmin:/usr/local/mysql/data:>mysql -uroot -p'o1Xunzy5Pq<N'mysql> alter user root@localhost identified by 'root';
Query OK, 0 rows affected (0.05 sec)mysql> use mysql;
Database changedmysql> update user set user.host='%' where user.user='root';
Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.02 sec)mysql> flush privileges;
Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)mysql> exit;
Bye
6.15. 配置主从数据库
6.15.1. 停止mysql服务
systemctl stop mysqld.service
systemctl status mysqld.service
6.15.2. 配置主从关系
6.15.2.1. 修改主配置文件
编辑主master服务器配置文件/etc/my.cnf
在[mysqld]节点下加入两句话
server-id=1
log-bin=mysql-bin #启用二进制日志；
6.15.2.2. 修改从配置文件
修改/etc/my.cnf，增加一行，注意只增加service-id，不需要开启二进制文件，因为从库产生的是relay中继日志文件，以后添加新的从数据库，只需要添加新的server-id即可，不过要不一致。
server-id=2
注意：在修改完数据库的配置文件之后，要记得重启数据库服务。
6.15.2.3. 配置主从关系
登录主数据库，执行以下 mysql 命令：
flush tables with read lock; #数据库锁表，设置为只读
show master status; #查看master状态，主要看file和position值
unlock tables; #从服务启动之后，要记得解除锁定
登录从数据库，执行以下 mysql 命令：
change master to master_host='192.168.170.43', #主数据库IP地址
master_port=3306, #主数据库端口号
master_user='root', #主数据库用户名
master_password='root', #主数据库密码
master_log_file='mysql-bin.000007', #主数据库二进制文件名（注意要修改该值）
master_log_pos=609; #主数据库二进制文件位置（注意要修改该值）
FLUSH PRIVILEGES;
start slave; #开启从服务
stop slave; #停止从服务
reset slave; #重置从服务
show slave status; #查看从服务状态
注意：
在配置从服务时，需要主服务锁表，然后运行代码配置从服务，并启动从服务，查看从服务状态，如果状态正确，则主服务解锁。
配置第二个从服务时，需要停止第一个从服务，并且主服务锁表。
如果第二个从服务配置失败，重新配置前需要停止本从服务，并且重置本从服务，然后重新配置。
从服务配置好启动之后，要记得主服务解锁之后，才能对主服务进行写操作。
6.15.3. 同步部分库或表
实际应用中可能会用到单个表的同步，或者部分表的同步，只需要在主库的/etc/my.cnf里加上
replicate-do-table=tablename #只复制某个表
replicate-wild-do-table=tablename% #只复制某些表（可用匹配符）
replicate-do-db=dbname #只复制某个库
replicte-wild-do-db=dbname% #只复制某些库
replicate-ignore-table=tablename #不复制某个表
配置，然后重启数据库即可。
7. redis
7.1. 安装源
yum -y install gcc g++ gcc-c++ make cpp binutils glibc glibc-kernheaders glibc-common glibc-devel
7.2. 安装redis
mkdir -p data01/app/study
cd data01/app/study
wget http://download.redis.io/releases/redis-5.0.8.tar.gz #这是从网上下载，也可以拷贝。
tar -xvf redis-5.0.8.tar.gz
cd redis-5.0.8/src
make MALLOC=libc #编译，这种方式编译之后可以将脚本文件生成到bin目录中
make install #进行安装
make install PREFIX=/usr/local/src/redis #指定安装目录，注意该安装方式只会将脚本文件放到指定目录下的bin目录，不会移动配置文件，可以不添加后面的PREFIX。
注：
如果报错：
cc: error: ../deps/hiredis/libhiredis.a: No such file or directorycc: error: ../deps/lua/src/liblua.a: No such file or directory
则进入redis目录下的deps目录下运行如下命令，就OK了
make lua hiredis linenoise
7.3. 配置
编译redis.conf文件，修改以下参数，注意不要写后面的注释
bind 172.16.22.123 #修改为本机IP地址，不要使用127.0.0.1，表示外部访问需要通过该IP地址访问（可以注释掉该配置，不限制访问IP）protected-mode no #去除保护模式，如果为yes，则只能在本机访问，别的机器都访问不了port 6379 #设置redis服务的端口号，如果配置多个实例，需要多个实例的端口号不一致timeout 30 #设置连接redis的超时时间（秒），所有上线的项目必须设置这个值daemonize yes #设置服务后台运行databases 16 #设置redis内存数据库数量，默认即可pidfile /data01/app/study/redis-5.0.8/redis_6379.pid #设置pid文件位置dir ./ #AOF文件和RDB文件所在目录，如果有主从配置，需要指定具体目录logfile /data01/app/study/redis-5.0.8/log/redis-6379.log # 日志文件目录，默认空字符串不会将日志记录到文件中save m n #表示在时间m秒内被修改的键的个数大于n时，会触发BGSAVE命令的执行。它是BGSAVE命令自动触发的条件；如果没有设置该配置，则表示自动的RDB持久化被关闭dbfilename dump-6379.rdb #设置数据落地的存储文件名，如果配置多实例，必须更改该值，否则会发生数据落地错误maxmemory 512mb #设置redis占用系统内存的大小，一般为512mb/1gb/2gb/5gb,在实际开发中必须设置，如果不设置，redis会占领所有的物理内存。requirepass 123 #设置客户端连接后进行任何其他指定前需要使用的密码，这个是客户端连接密码，如果这个节点为主节点，则从节点的masterauth属性值则该属性的值，建议主从节点都设置这两个属性，用于从节点提升为主节点时使用
7.4. 启动
./bin/redis-server redis.conf & 如果添加 & 符号，表示是后台启动，不过在配置文件中指定后台运行，则可省略这个./bin/redis-cli 默认连接：IP 127.0.0.1 端口 6379./bin/redis-cli –h 172.16.22.123 –p 6379 指定IP端口
7.5. 停止
./bin/redis-cli -h 172.16.22.123 -p 6379 -a 123456 shutdown -a 指定密码，如果没有设置，可以不指定
7.6. 多实例
redis多实例，复制redis.conf，修改端口号、数据存储文件名和配置文件名即可，一个配置文件对应一个redis实例。
启动命令：
redis-server redis6380.conf
要启动多个实例，只需按照上面的命令启动多个配置文件即可。
7.7. 主从复制
启动三个节点，然后选择两个节点作为从节点，都设置对应的主节点即可。
7.7.1. 注意
为了区分不同主从不同节点的文件，可以新建一个目录专门用户保存备份文件（AOF、RDB）、配置文件、日志文件，主从配置中都需要修改dir、logfile、dbfilename、pidfile属性，比如创建的目录为/data01/app/study/redis-5.0.8/cluster，配置了集群模式，则dir配置为/data01/app/study/redis-5.0.8/cluster，logfile配置为/data01/app/study/redis-5.0.8/cluster/log.log，dbfilename配置只需要修改dump-6379.rdb中的端口号，用于辨认即可，pidfile配置为/data01/app/study/redis-5.0.8/cluster/redis.pid。如果所有节点都在同一个机器上，可以再增加一个目录，目录名即为端口号，用于区分不同端口号节点信息。最后增加slaveof 配置，用于配置连接的主节点IP和端口号即可，具体一个slave实例如下，注意，该节点是在redis安装的根目录下创建了cluster/6380目录，然后所有文件统一放到该目录下。
将单节点配置好的文件复制到对应目录下，修改名称为redis-6380.conf
port 6380
pidfile /data01/app/study/redis-5.0.8/cluster/6380/redis_6380.pid
slaveof 172.16.22.123 6379 #配置主节点IP和端口号
dbfilename dump-6380.rdb
dir /data01/app/study/redis-5.0.8/cluster/6380
logfile /data01/app/study/redis-5.0.8/cluster/6380/redis_6380.log
masterauth 123 #如果主节点设置了requirepass，则从节点需要设置这个参数和主节点密码保持一致，用于连接主节点时验证使用
7.7.2. 启动
./bin/redis-server cluster/6380/redis-6380.conf
多节点需要指定对应的配置文件启动多次
7.7.3. 停止
./bin/redis-cli shutdown -h 172.16.22.123 -p 6380
7.7.4. 检查配置
./bin/redis-cli -h 172.16.22.123 -p 6379 -a 123
info #查看所有信息
info Replication #只查看Replication片段信息
7.8. 哨兵
主要是设置配置文件的端口号和监控redis节点
修改sentinel.conf配置文件
bind 127.0.0.1 172.16.22.156
protected-mode no
port 26379
daemonize yes
pidfile /data01/app/study/redis-5.0.8/sentinel/1002/sentinel_1002.pid
logfile pidfile /data01/app/study/redis-5.0.8/sentinel/1002/log_1002.logsentinel monitor mymaster 172.16.22.156 1001 2 #mymaster表示监视集群名称，监视多个集群，需要配置不同的集群名称，后面跟着的是主节点的IP和端口号，最后的是选举，多少个sentinel角色认为主节点挂了，才客观认为主节点挂了sentinel auth-pass mymaster 123 #监视集群主节点的密码
启动
./bin/redis-sentinel sentinel.conf #启动哨兵
./bin/redis-sentinel sentinel2.conf #启动哨兵2，形成哨兵的高可用
7.9. 集群
7.9.1. 配置集群
在单节点配置的基础上修改一下配置，需要几个节点，就赋值几个配置文件用以启动节点服务即可
cluster-enabled yes
cluster-config-file /data/app/redis-5.0.8/cluster/7001/nodes-7001.conf
7.9.2. 启动各个节点
按照单节点配置的命令启动即可，启动之后，查看
ps -ef|grep redis #查看redis启动状态
7.9.3. 创建集群
执行以下命令，只需要执行一次
./bin/redis-cli --cluster create --cluster-replicas 1 -a 123456 192.168.163.201:7000 192.168.163.201:7001 192.168.163.201:7002 192.168.163.201:7003 192.168.163.201:7004 192.168.163.201:7005 192.168.163.201:7006 192.168.163.201:7007 192.168.163.201:7008
7.9.4. 登录集群
redis-cli -c -h 192.168.161.41 -p 7000 -a 123 #注意IP地址为集群所在系统的IP地址
8. zookeeper
8.1. 安装ZooKeeper
tar -xvf apache-zookeeper-3.6.3-bin.tar.gz
mv apache-zookeeper-3.6.3-bin/ zookeeper-3.6.3
chown -R root:root zookeeper-3.6.3/
cd zookeeper-3.6.3 #进入zookeeper根目录
mkdir log #创建日志文件路径
mkdir data #创建数据文件路径，默认/tmp/zookeeper下
cd data #进入数据目录
vim myid #创建myid文件，这个文件在data目录中，第一个 zookeeper节点，这个文案内容为1，对应zoo.cfg中配置的server.1（注意，必须是server.后面的那个数字）
8.2. 配置zoo.cfg文件
cd conf #进入配置目录
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg #复制模板文件
vim zoo.cfg #修改模板文件
需修改文件内容如下
tickTime=2000 #tickTime心跳时间，
clientPort=2181 #访问端口
dataDir=/usr/local/src/zookeeper/zookeeper-3.6.3/data #设置数据文件路径（注意路径）
dataLogDir=/usr/local/src/zookeeper/zookeeper-3.6.3/log #设置日志路径autopurge.purgeInterval=1 # 开启日志与镜像（ZooKeeper快照）文件自动清理，否则运行一段时间后日志与镜像文件会占满磁盘server.1=192.168.163.5:2888:3888 #配置集群，最少3个节点，注意IP地址（注意，必须是以server.开头，后面跟一个数字，这个数字和data目录下的myid文件里面的数字保持一致）server.2=192.168.163.6:2888:3888 #2888指follower连接leader端口，原子广播端口
server.3=192.168.163.7:2888:3888 #3888指定选举的端口
server.3=192.168.163.7:2888:3888:observe #设置该节点为观察者，可选设置
然后将整个目录拷贝到其他机器，并且修改myid文件内容为对应机器的编号，即可完成多节点 zookeeper 的部署。
8.3. 启动
sh bin/zkServer.sh start #启动ZK服务
sh bin/zkServer.sh start-foreground #日志启动方式
sh bin/zkServer.sh stop #停止ZK服务
sh bin/zkServer.sh restart #重启ZK服务
jps #检查服务
sh bin/zkServer.sh status #查看ZK状态
9. rabbitMQ
9.1. 安装Erlang
添加yum支持
cd /usr/local/src/
mkdir rabbitmq
cd rabbitmq
在线安装（比较慢）
wget http://packages.erlang-solutions.com/erlang-solutions-1.0-1.noarch.rpm
rpm -ivh erlang-solutions-1.0-1.noarch.rpm
yum -y install erlang
注意上面的命令将下载60个rpm，可能因为网络慢而其中某个下载失败，再次运行即可，成功的会自动跳过。
或者手动安装
#下载
https://packages.erlang-solutions.com/erlang/esl-erlang-src/otp_src_17.0-rc2.tar.gz
#上传
esl-erlang_17.3-1~centos~6_amd64.rpm
#安装
yum install esl-erlang_17.3-1~centos~6_amd64.rpm
#上传
esl-erlang-compat-R14B-1.el6.noarch.rpm
#安装
yum install esl-erlang-compat-R14B-1.el6.noarch.rpm
9.2. 安装rabbitMQ
上传：rabbitmq-server-3.6.1-1.noarch.rpm文件到/usr/local/src/rabbitmq/
安装：
rpm –ivh rabbitmq-server.3.6.1-1.noarch.rpm
9.3. 开启远程用户访问
默认只允许localhost用户访问。
cp /usr/share/doc/rabbitmq-server-3.6.1/rabbitmq.config.example /etc/rabbitmq/rabbitmq.config
安装目录：/usr/share/doc/rabbitmq-server-3.6.1
vi /etc/rabbitmq/rabbitmq.config
修改第64行
注意：文件有两处下面代码，vi/vim都有提示行数，必须找到64行的修改，否则会导致启动失败。
%% {loopback_users, []},
修改1：去掉前面的两个%%
修改2：最后面的逗号，保存。
9.4. 开启后台web管理界面
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_management
9.5. 防火墙打开15672和5672端口
/sbin/iptables –I INPUT –p tcp --dport 15672 –j ACCEPT #控制台端口
/sbin/iptables –I INPUT –p tcp --dport 5672 –j ACCEPT #程序访问端口
/etc/rc.d/init.d/iptables save
/etc/init.d/iptables status
9.6. 启动、停止、重启服务
service rabbitmq-server start
service rabbitmq-server stop
service rabbitmq-server restart
chkconfig rabbitmq-server on #设置开机启动
错误日志目录：/var/log/rabbitmq/startup_err
9.7. 登录rabbitMQ
9.7.1. 登录
http://localhost:15672/
默认用户名密码都为guest
9.7.2. 创建用户
9.7.3. 添加Virtual Hosts
9.7.4. 设置权限
9.7.5. 选择可以访问的用户
10. Hadoop单机搭建-2.x
10.1. 提前工作
安装配置jdk、关闭防火墙
10.2. 修改主机名
查看主机名：
hostname
临时修改：
hostname node01
永久修改：
hostnamectl set-hostname node01
10.3. 配置hosts文件
vim /etc/hosts
修改hosts文件，以后用到IP连接的地方就可以直接使用hadoop01代替IP地址了。
10.4. 配置免密登录
ssh-keygen
ssh-copy-id root@hadoop01 #想从这台机器免密登录哪个机器，就把公钥文件发送到哪个机器上。
10.5. 上传解压
过程省略，解压路径为：
要记着这个路径，后面的配置要用到。
bin目录：命令脚本
etc/hadoop:存放hadoop的配置文件
lib目录：hadoop运行的依赖jar包
sbin目录：启动和关闭hadoop等命令都在这里
libexec目录：存放的也是hadoop命令，但一般不常用
最常用的就是bin和etc目录
10.6. 在根目录下创建tmp目录
mkdir tmp #存放Hadoop运行时产生的文件目录
10.7. 配置hadoop-env.sh文件
cd etc/hadoop
vim hadoop-env.sh
修改JAVA_HOME路径和HADOOP_CONF_DIR路径，注意路径一定要写对，里面原始的获取系统路径的方式可能不起作用。
source hadoop-env.sh #使配置立即生效
10.8. 修改core-site.xml
vim core-site.xml
<configuration><!-- 指定hdfs的老大，namenode的地址 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://hadoop01:9000</value></property><!-- 指定hadoop运行时产生文件的存放目录 --><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/home/software/hadoop/hadoop-2.7.1/tmp</value></property><!-- 设置Hadoop的回收站，value是分钟数，如果是0表示不启用回收站，1440为一天，一天过去之后，该文件将被彻底删除。 --><property><name>fs.trash.interval</name><value>1440</value></property>
</configuration>
10.9. 修改hdfs-site.xml
vim hdfs-site.xml
<configuration><!--指定hdfs保存数据副本的数量，包括自己，默认值是3。如果是伪分布模式，此值是1 --><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property><!--设置hdfs的操作权限，false表示任何用户都可以在hdfs上操作文件 --><property><name>dfs.permissions</name><value>false</value></property>
</configuration>
10.10. 修改mapred-site.xml
cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml #拷贝模板文件并重命名
vim mapred-site.xml
<configuration><!-- 指定mapreduce运行在yarn上 --><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property>
</configuration>
10.11. 修改yarn-site.xml
vim yarn-site.xml
<configuration><!-- 指定yarn的老大resoucemanager的地址 --><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>hadoop01</value></property><!-- 指定NodeManager获取数据的方式 --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property>
</configuration>
10.12. 配置slaves文件
vim slaves
添加主机名
hadoop01
10.13. 配置hadoop的环境变量
vim /etc/profile #修改配置文件，使hadoop命令可以在任何目录下执行，下面是修改后的代码
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_111
HADOOP_HOME=/home/software/hadoop/hadoop-2.7.1
JAVA_BIN=/usr/java/jdk1.8.0_111/bin
PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HAME/sbin:$PATH
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
export JAVA_HOME JAVA_BIN PATH CLASSPATH HADOOP_HOME
注意PATH多个参数值之间用冒号隔开，所有的参数都在**$PATH**之前
source /etc/profile #使配置文件生效
10.14. 格式化namenode
hadoop namenode -format
中间如果提示是否需要重新格式化，则根据自己的需求输入即可。
如果出现successfully formatted，则表示格式化成功。
10.15. 启动分布式文件系统
进入Hadoop安装目录下的sbin目录，执行：
sh start-dfs.sh
如果要停止,执行
sh stop-dfs.sh
之后执行
jps
如果出现下图则表示执行成功
10.16. HDFS控制台页面
通过浏览器访问：http://node01:50070来查看hdfs系统
11. Hadoop集群搭建-3.x
11.1. 角色介绍
| node01 | node02 | node03 | |
|---|---|---|---|
| NameNode | nn1 | nn1 | |
| JournalNode | √ | √ | √ |
| DataNode | √ | √ | √ |
| ZKFC | √ | √ | |
| ResourceManager | rm1 | rm2 | |
| NodeManager | √ | √ | √ |
11.2. 准备工作
永久关闭每台机器的防火墙（略），安装配置JDK（略），配置open file
无需重启
ulimit -n 131072
需重启
vim /etc/security/limits.conf
增加以下内容
* soft nofile 131072
* hard nofile 131072
11.3. 修改每台主机名
查看主机名
hostname
临时修改
hostname node01
永久修改
hostnamectl set-hostname node01
11.4. 配置每台主机的hosts文件
vim /etc/hosts
增加以下内容
192.168.244.101 node01
192.168.244.102 node02
192.168.244.103 node03
可以手动配置每台主机的hosts文件，也可以通过：scp /etc/hosts root@node02:/etc/ 命令将 node01 的 hosts 文件远程拷贝至所有的主机。
11.5. 为所有主机之间配置免密登录
可以在每台主机上手动执行 ssh-keygen、ssh-copy-id root@node01来生成密钥文件，然后分别拷贝至所有的主机（包括自己），也可以写一个脚本文件来简化操作，下面是脚本文件代码示例：
#!/bin/bash
echo "\n","\n","\n" > ssh-keygen
echo yes,root > ssh-copy-id root@node01
echo yes,root > ssh-copy-id root@node02
echo yes,root > ssh-copy-id root@node03
编写完这个脚本文件之后，修改该文件的权限，增加可执行权限，之后直接执行即可。
将这个脚本文件远程传输给所有的主机之后，分别修改脚本文件的权限，之后执行。执行完之后所有主机之间就可以互相免密登录了。
11.6. 安装配置zookeeper
安装和配置zookeeper
11.7. 安装和配置01节点的hadoop
11.7.1. 解压
解压hadoop文件
tar -xvf hadoop-3.2.4.tar.gz
11.7.2. 修改hadoop环境文件
cd hadoop-3.2.4/etc/hadoop/
hadoop-env.sh
#Java安装目录，建议使用JDK 1.8：
export JAVA_HOME=/data/soft/jdk1.8.0_341
#hadoop配置文件目录：
export HADOOP_CONF_DIR=/data/soft/hadoop-3.2.4/etc/hadoop
#配置Hadoop NameNode运行堆内存为12 GB
export HDFS_NAMENODE_OPTS="-Xmx12g -Xms12g -Dhadoop.security.logger=${HADOOP_SECURITY_LOGGER:-INFO,RFAS} -Dhdfs.audit.logger=${HDFS_AUDIT_LOGGER:-INFO,NullAppender} $HADOOP_NAMENODE_OPTS"
#配置Hadoop DataNode运行堆内存为12 GB
export HDFS_DATANODE_OPTS="-Xmx12g -Xms12g -Dhadoop.security.logger=ERROR,RFAS $HADOOP_DATANODE_OPTS"
#配置Hadoop进程id文件路径，默认路径为/tmp操作系统重启的时候可能会被清除
export HADOOP_PID_DIR=/home/hadoop/hadoop-3.2.4/pid
export HADOOP_SECURE_PID_DIR=/data/app/hadoop-3.2.4/pid
mapred-env.sh
export HADOOP_MAPRED_PID_DIR=/data/soft/hadoop-3.2.4/pid
yarn-env.sh
export HADOOP_PID_DIR=/data/soft/hadoop-3.2.4/pid
切换到 hadoop-3.2.4/sbin/ 目录下
hadoop-daemon.sh
export HADOOP_PID_DIR=/data/soft/hadoop-3.2.4/pid
yarn-daemon.sh
export YARN_PID_DIR=/data/soft/hadoop-3.2.4/pid
11.8. 配置01节点的core-site.xml
切换到 hadoop-3.2.4/etc/hadoop 目录下
vim core-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration><!-- 集群名称，其他服务会用到，访问hdfs时，可以直接通过这个地址访问，不用管是哪个namenode为active状态 --><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://hadoopCluster</value><final>true</final></property><!-- 流文建缓冲区大小，单位为KB --><property><name>io.file.buffer.size</name><value>131072</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/data/soft/hadoop-3.2.4/tmp</value></property><!-- ZooKeeper集群的连接地址 --><property><name>ha.zookeeper.quorum</name><value>node01:2181,node02:2181,node03:2181</value></property><!-- 数据压缩编码 --><property><name>io.compression.codecs</name><value>org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value></property><property><name>fs.trash.interval</name><value>1440</value></property><property><name>fs.trash.checkpoint.interval</name><value>720</value></property><property><name>ha.failover-controller.cli-check.rpc-timeout.ms</name><value>60000</value></property><property><name>ipc.client.connect.timeout</name><value>60000</value></property><!-- 开启root用户所有访问权限 --><property><name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name><value>*</value></property><property><name>hadoop.proxyuser.root.groups</name><value>*</value></property><!-- 当需要开启机柜感知的情况下使用，指定机柜感知脚本路径 --><!-- <property><name>topology.script.file.name</name><value>/data/soft/hadoop-3.2.4/etc/hadoop/topology.sh</value></property> -->
</configuration>
11.9. 配置01节点的hdfs-site.xml
vim hdfs-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration><property><!-- namenode名称，高可用配置，和fs.defaultFS配置成一样，注意此处修改之后，其他位置的hadoopCluster也要修改 --><name>dfs.nameservices</name><value>hadoopCluster</value></property><!--ns下有两个namenode,分别是nn1,nn2--><property><name>dfs.ha.namenodes.hadoopCluster</name><value>nn1,nn2</value></property><!-- 开启自动切换 --><property><name>dfs.ha.automatic-failover.enabled.ns</name><value>true</value></property><property><name>ha.zookeeper.quorum</name><value>node01:2181,node02:2181,node03:2181</value></property><!--nn1的RPC通信地址--><property><name>dfs.namenode.rpc-address.hadoopCluster.nn1</name><value>node01:9000</value></property><!--nn2的RPC通信地址--><property><name>dfs.namenode.rpc-address.hadoopCluster.nn2</name><value>node02:9000</value></property><!--nn1的http通信地址--><property><name>dfs.namenode.http-address.hadoopCluster.nn1</name><value>node01:50070</value></property><!--nn2的http通信地址--><property><name>dfs.namenode.http-address.hadoopCluster.nn2</name><value>node02:50070</value></property><property><name>dfs.namenode.servicerpc-address.hadoopCluster.nn1</name><value>node01:53310</value></property><property><name>dfs.namenode.servicerpc-address.hadoopCluster.nn2</name><value>node02:53310</value></property><!--配置namenode数据存放的位置,可以不配置，如果不配置，默认用的是core-site.xml里配置的hadoop.tmp.dir的路径--><property><name>dfs.namenode.name.dir.hadoopCluster</name><value>file:/data/soft/hadoop-3.2.4/nn</value><final>true</final></property><!--指定namenode的元数据在JournalNode上的存放位置,这样，namenode2可以从jn集群里获取最新的namenode的信息，达到热备的效果--><property><name>dfs.namenode.shared.edits.dir</name><value>qjournal://node01:8485;node02:8485;node03:8485/hadoopCluster</value></property><!-- 为了避免Hadoop NameNode单点故障，一般会在集群中部署两个NameNode，该参数设置为true的时候表示开启高可用，即当当前活跃的NameNode故障时，另外一个NameNode会自动从备用状态转为活跃状态提供服务 --><property><name>dfs.ha.automatic-failover.enabled</name><value>true</value></property><!--配置切换的实现方式--><property><name>dfs.client.failover.proxy.provider.hadoopCluster</name><value>org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.ha.ConfiguredFailoverProxyProvider</value></property><!--指定JournalNode存放数据的位置--><property><name>dfs.journalnode.edits.dir</name><value>/data/soft/hadoop-3.2.4/tmp/journal</value></property><!--配置隔离机制--><property><name>dfs.ha.fencing.methods</name><value>sshfence</value></property><!--配置隔离机制的ssh登录秘钥所在的位置--><property><name>dfs.ha.fencing.ssh.private-key-files</name><value>/root/.ssh/id_rsa</value></property><!-- 指定HDFS DataNode数据存储的路径，一般建议一台机器挂载多个盘，一方面可以增大存储容量，另一方面可以减少磁盘单点故障以及磁盘读写压力，多个路径之间使用英文逗号分隔即可--><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>/data/soft/hadoop-3.2.4/dn</value><final>true</final></property><!-- 做checkpoint操作时，secondary namenode的本地工作目录 --><property><name>dfs.namenode.checkpoint.dir.hadoopCluster</name><value>/data/soft/hadoop-3.2.4/dfs/namesecondary</value><final>true</final></property><!-- 表示每个DataNode上面需要预留的空间，以免DataNode写数据将磁盘耗尽，下面设置的是30G --><property><name>dfs.datanode.du.reserved</name><value>32212254720</value><final>true</final></property><!-- 设置不包含的节点，在删除节点是使用 --><property><name>dfs.hosts.exclude</name> <value>/data/soft/hadoop-3.2.4/etc/hadoop/hosts.exclude</value> </property><!-- 每个数据块保留的备份数据，用来保证数据的高可用 --><property><name>dfs.replication</name><value>3</value><final>true</final></property><!-- 限制HDFS负载均衡运行时占用的最大带宽 --><property><name>dfs.datanode.balance.bandwidthPerSec</name><value>104857600</value></property><!-- 配合HBase或者其他dfs客户端使用，表示开启短路径读，可以用来优化客户端性能，需要配合dfs.domain.socket.path使用 --><property><name>dfs.client.read.shortcircuit</name><value>true</value></property><property><name>dfs.domain.socket.path</name><value>/data/soft/hadoop-3.2.4/dn_socket</value></property><!--设置hdfs的操作权限，false表示任何用户都可以在hdfs上操作文件--><property><name>dfs.permissions</name><value>false</value></property><property><!-- datanode 本地磁盘之间容量均衡 --><name>dfs.datanode.fsdataset.volume.choosing.policy</name><value>org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.fsdataset.AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy</value></property><property><!--上述均衡策略的阈值 100GB --><name>>dfs.datanode.available-space-volume-choosing-policy.balanced-space-threshold</name><value>107374182400</value></property>
</configuration>
11.10. 配置01节点的mapred-site.xml
vim mapred-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration><!--指定mapreduce运行在yarn上--><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property><!-- 记录已运行完的MapReduce信息到指定的HDFS目录下，注意最后要在配置的机器上启动historyserver服务 --><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>node01:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>node01:19888</value></property><property><name>mapreduce.cluster.local.dir</name><value>/data/soft/hadoop-3.2.4/mapred/local</value></property><!-- mapred存放控制文件所使用的文件夹，可配置多块硬盘，逗号分隔 --><property><name>mapreduce.jobtracker.system.dir</name><value>${hadoop.tmp.dir}/mapred/system</value></property><property> <name>mapreduce.jobtracker.heartbeats.in.second</name><value>100</value> </property><property><name>mapreduce.tasktracker.outofband.heartbeat</name><value>true</value></property><property><name>mapreduce.jobtracker.staging.root.dir</name><value>${hadoop.tmp.dir}/mapred/staging</value></property><property><name>mapreduce.cluster.temp.dir</name><value>${hadoop.tmp.dir}/mapred/temp</value></property><!-- 注意下面配置的内存不要超过yarn中配置的容器可收集的最大内存 --><property><name>mapreduce.map.memory.mb</name><value>2048</value></property><property><name>mapreduce.map.java.opts</name><value>-Xmx2048m</value></property><property><name>mapreduce.reduce.java.opts</name><value>-Xmx2048m</value></property><property><name>mapreduce.map.cpu.vcores</name><value>1</value></property><property><name>mapreduce.reduce.cpu.vcores</name><value>1</value></property><property><name>mapreduce.map.output.compress</name><value>true</value></property><property><name>mapreduce.map.output.compress.codec</name><value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value></property><property><name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress</name><value>true</value></property><property><name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.type</name><value>BLOCK</value></property><property><name>mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec</name><value>org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec</value></property><property><name>mapreduce.task.timeout</name><value>180000</value></property><property><name>mapreduce.jobtracker.handler.count</name><value>60</value></property><!-- JobTracker可以启动的线程数，一般为tasktracker节点的4% --><property><name>mapreduce.reduce.shuffle.parallelcopies</name><value>20</value></property><!-- 配置HTTP线程数目 --><property><name>mapreduce.tasktracker.http.threads</name><value>60</value></property><!-- 当Map Task完成的比例达到该值后才会为Reduce Task申请资源，默认是0.05 --><property><name>mapreduce.job.reduce.slowstart.completedmaps</name><value>0.8</value></property><!-- Reduce Task中合并小文件时，一次合并的文件数据，每次合并的时候选择最小的前10进行合并 --><property><name>mapreduce.task.io.sort.factor</name><value>60</value></property><!-- 控制reduce任务接收到的数据可以使用多少内存，默认为0，表示全部从磁盘读取 --><property><name>mapreduce.reduce.input.buffer.percent</name><value>0.8</value></property><property><name>mapreduce.map.combine.minspills</name><value>3</value></property><property><name>mapreduce.jobtracker.taskscheduler</name><value>org.apache.hadoop.mapred.FairScheduler</value></property>
</configuration>
11.11. 配置01节点的yarn-site.xml
vim yarn-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration><!-- 开启YARN HA --><property><name>yarn.resourcemanager.ha.enabled</name><value>true</value></property><!-- 指定两个resourcemanager的名称 --><property><name>yarn.resourcemanager.ha.rm-ids</name><value>rm1,rm2</value></property><!-- 配置rm1，rm2的主机 --><property><name>yarn.resourcemanager.hostname.rm1</name><value>node01</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.hostname.rm2</name><value>node02</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm1</name><value>node01:8088</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.address.rm2</name><value>node02:8088</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address.rm2</name><value>node02:8088</value></property><!--指定yarn的老大 resoucemanager的地址--><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>node01</value></property><!--开启yarn恢复机制--><property><name>yarn.resourcemanager.recovery.enabled</name><value>true</value></property><!--执行rm恢复机制实现类--><property><name>yarn.resourcemanager.store.class</name><value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.ZKRMStateStore</value></property><!-- 配置zookeeper的地址 --><property><name>yarn.resourcemanager.zk-address</name><value>node01:2181,node02:2181,node03:2181</value></property><!-- 指定YARN HA的名称 --><property><name>yarn.resourcemanager.cluster-id</name><value>yarn-ha</value></property><!--NodeManager获取数据的方式，如果暂时不使用spark的话，取消下面的spark_shuffle配置内容和下面的spark_shuffle相关的class配置项--><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce_shuffle.class</name><value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.class</name><value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.CapacityScheduler</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.monitor.enable</name><value>true</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.monitor.policies</name><value>org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.monitor.capacity.ProportionalCapacityPreemptionPolicy</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.monitor.capacity.preemption.observe_only</name><value>true</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.monitor.capacity.preemption.total_preemption_per_round</name><value>1</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.monitor.capacity.preemption.max_ignored_over_capacity</name><value>0</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.monitor.capacity.preemption.natural_termination_factor</name><value>1</value></property><property><name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name><value>12</value></property><property><name>yarn.nodemanager.local-dirs</name><value>/home/hadoop/data01/nm-local-dir</value><final>true</final></property><property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>604800</value></property>
<!-- 配置运行环境的classpath路径，将前面的换成实际环境的根目录即可 --><property><name>yarn.application.classpath</name><value>/data/soft/hadoop-3.2.4/etc/hadoop,/data/soft/hadoop-3.2.4/share/hadoop/common/*,/data/soft/hadoop-3.2.4/share/hadoop/common/lib/*,/data/soft/hadoop-3.2.4/share/hadoop/hdfs/*,/data/soft/hadoop-3.2.4/share/hadoop/hdfs/lib/*,/data/soft/hadoop-3.2.4/share/hadoop/mapreduce/*,/data/soft/hadoop-3.2.4/share/hadoop/mapreduce/lib/*,/data/soft/hadoop-3.2.4/share/hadoop/yarn/*,/data/soft/hadoop-3.2.4/share/hadoop/yarn/lib/*</value></property><property><name>yarn.log.server.url</name><value>http://node01:19888/jobhistory/logs</value></property><property><description>The hostname of the Timeline service web application.</description><name>yarn.timeline-service.hostname</name><value>node01</value></property><property><description>Address for the Timeline server to start the RPC server.</description><name>yarn.timeline-service.address</name><value>${yarn.timeline-service.hostname}:10200</value></property><property><description>The http address of the Timeline service web application.</description><name>yarn.timeline-service.webapp.address</name><value>${yarn.timeline-service.hostname}:8188</value></property><property><description>The https address of the Timeline service web application.</description><name>yarn.timeline-service.webapp.https.address</name><value>${yarn.timeline-service.hostname}:8190</value></property><property><description>Handler thread count to serve the client RPC requests.</description><name>yarn.timeline-service.handler-thread-count</name><value>60</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.client.thread-count</name><value>60</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.client.thread-count</name><value>60</value></property><!-- 关闭虚拟内存检查 --><property><name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name><value>false</value></property><property><name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name><value>4086</value></property><property><name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name><value>1024</value></property><property><name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name><value>4</value></property><property><name>mapred.child.java.opts</name><value>-Xmx1024m</value></property><!-- 开启日志聚集功能 --><property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value></property><!-- 设置日志聚集服务器地址 --><property><name>yarn.log.server.url</name><value>http://node01:19888/jobhistory/logs</value></property><!-- 设置日志保留时间为7天 --><property><name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name><value>604800</value></property>
</configuration>
11.12. 配置01节点的workers文件
vim workers
内容为主机名称
node01
node02
node03
11.13. 远程拷贝
将整个hadoop文件夹远程拷贝至其他所有的主机上对应的位置。
scp -r hadoop-3.2.4/ node02:/data/soft/
scp -r hadoop-3.2.4/ node03:/data/soft/
11.14. 配置hadoop的环境变量
vim /etc/profile
增加以下内容
export HADOOP_HOME=/data/soft/hadoop-3.2.4
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export PATH=$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HAME/sbin:$PATH
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`
# 设置 hadoop 允许以 root 用户运行
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export HDFS_ZKFC_USER=root
export HDFS_JOURNALNODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root
export HADOOP_SHELL_EXECNAME=root
使修改生效
source /etc/profile
修改所有主机的profile文件，然后分别使他们生效。
11.15. 启动zookeeper集群
分贝进入01、02、03节点zookeeper的bin目录下，然后执行：
sh zkServer.sh start
如果之前已经启动了 zookeeper 集群，就不需要执行了。
11.16. 格式化zookeeper
在01节点上执行
hdfs zkfc -formatZK
这个指令的作用是在zookeeper集群上生成ha节点，而且这个命令只可在初始化时执行一次。集群运行过程中出现了问题，要尽量使用其他方式进行解决，最后的手段才应该是使用该命令格式化 zookeeper 中数据。
11.17. 启动journalnode集群
根据 hdfs-site.xml 文件中 dfs.namenode.shared.edits.dir 配置，在所有节点上执行（注意观察日志，看是否都起来了）.
hdfs --daemon start journalnode
在 3.x 版本，所有角色的启动，都可以使用上面的 hdfs 命令进行启动。
11.18. 格式化01节点的namenode
在01节点上执行（bin目录下）
hdfs namenode -format
11.19. 启动01节点的namenode
在01节点上执行
hdfs --daemon start namenode
jps -ml | grep namenode
11.20. 启动02节点的namenode节点
复制元数据，注意路径为 dfs.namenode.name.dir.hadoopCluster 配置的路径
scp -r /data/soft/hadoop-3.2.4/nn node02:/data/soft/hadoop-3.2.4/
在02节点上执行
hdfs --daemon start namenode
jps -ml | grep namenode
11.21. 启动zkfc
FalioverControllerActive失败重启，高可用
在01,02节点上执行
hdfs --daemon start zkfc
jps -ml | grep DFSZKFailoverController
11.22. 在01,02,03节点上启动datanode节点
在01,02,03节点上分别执行（sbin目录下）
hdfs --daemon start datanode
jps -ml | grep datanode
曾发现错误：
自动生成的一些本地目录，所属用户和所属用户组并不是安装用户导致无法启动，因此需要查看安装目录下自动生成的目录权限，如果不对，则需要修改所属用户。
11.23. 在01节点上启动yarn进程
在01节点上执行
yarn --daemon start resourcemanager
jps -ml | grep resourcemanager
启动成功后，01节点上应该有 resourcemanager 的进程
11.24. 在02节点上启动副Resoucemanager
在02节点上执行
yarn --daemon start resourcemanager
jps -ml | grep resourcemanager
11.25. 启动所有NodeManager
在所有节点执行
yarn --daemon start nodemanager
jps -ml | grep nodemanager
11.26. 启动historyserver服务
根据mapred-site.xml文件中的配置mapreduce.jobhistory.address值，在对应的机器上执行以下命令：
mapred --daemon start historyserver
11.27. 测试
输入地址：http://192.168.30.31:50070，查看 namenode 的信息，是active状态的
输入地址：http://192.168.30.322:50070，查看*namenode的信息，是standby**状态
然后停掉01节点的namenode,此时发现02节点standby的namenode变为active。之后再次启动01节点的namenode，发现01节点的namenode为standby状态。
11.28. 查看yarn的管理界面
地址为01节点：http://192.168.30.31:8088
12. hive
hive 可多客户端部署，以方便很多组件去连接 hive 。
12.1. 要求
java、mysql、zookeeper、hadoop、均已安装完毕
12.2. 解压
解压hive
tar -xvf apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz
mv apache-hive-3.1.3-bin/ hive-3.1.3
chown -R root:root hive-3.1.3/
配置/etc/profile文件
export HIVE_HOME=/data/soft/hive-3.1.3
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
进入 hive 目录，创建 logs 目录，存放运行日志
mkdir logs
12.3. 修改配置文件
切换到hive的conf目录下
cp hive-env.sh.template hive-env.sh #拷贝环境文件
cp hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties #拷贝日志文件
cp hive-default.xml.template hive-site.xml #拷贝生成xml文件
修改hive-env.sh文件
HADOOP_HOME=/data/soft/hadoop-3.2.4
export HIVE_CONF_DIR=/data/soft/hive-3.1.3/conf
修改hive-log4j2.properties文件
property.hive.log.dir = /data/soft/hive-3.1.3/logs
修改hive-site.xml文件
> hive-site.xml
vim hive-site.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration><!-- hive元数据地址，默认是/user/hive/warehouse --><property><name>hive.metastore.warehouse.dir</name><value>/user/hive/warehouse</value></property><property><name>hive.querylog.location</name><value>/data/soft/hive-3.1.3/iotmp</value><description>Location of Hive run time structured log file</description></property><property><name>hive.exec.local.scratchdir</name><value>/data/soft/hive-3.1.3/iotmp</value><description>Local scratch space for Hive jobs</description></property><property><name>hive.downloaded.resources.dir</name><value>/data/soft/hive-3.1.3/iotmp</value><description>Temporary local directory for added resources in the remote file system.</description></property><!-- hive查询时输出列名 --><property><name>hive.cli.print.header</name><value>true</value></property><!-- 显示当前数据库名 --><property><name>hive.cli.print.current.db</name><value>true</value></property><!-- 元数据使用mysql数据库，注意url后面，如果要设置多个参数，参数之间使用“&”，这是xml文件规定 --><property><name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name><value>jdbc:mysql://node01:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&allowPublicKeyRetrieval=true</value><description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name><value>root</value><description>username to use against metastore database</description></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name><value>root</value><description>password to use against metastore database</description></property><property><name>hive.metastore.db.type</name><value>mysql</value><description>Expects one of [derby, oracle, mysql, mssql, postgres].Type of database used by the metastore. Information schema & JDBCStorageHandler depend on it.</description></property><property><name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name><value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value><description>Driver class name for a JDBC metastore</description></property><property><name>hive.metastore.schema.verification</name><value>false</value></property><!-- 配置 hive thrift 服务 url --><property><name>hive.metastore.uris</name><value>thrift://node01:9083</value></property><!-- 配置 hive thrift 服务端口号 --><property><name>hive.server2.thrift.port</name><value>10000</value></property><!-- 配置 hive thrift 服务主机名 --><property><name>hive.server2.thrift.bind.host</name><value>node01</value></property>
</configuration>
12.4. 在hdfs上创建hive元数据路径
hdfs dfs -mkdir /tmp
hdfs dfs -mkdir -p /user/hive/warehouse
hdfs dfs -chmod g+w /tmp
hdfs dfs -chmod g+w /user/hive/warehouse
12.5. 添加mysql驱动
将mysql驱动放到hive的lib目录下
12.6. 初始化mysql元数据库
初始化mysql元数据库
切换到 hive 的 bin 目录下，然后执行以下命令：
./schematool -initSchema -dbType mysql --verbose
成功之后如下图所示：
12.6.1. 初始化时报错
错误1：
Exception in thread "main" java.lang.NoSuchMethodError: com.google.common.base.Preconditions.checkArgument(ZLjava/lang/String;Ljava/lang/Object;)Vat org.apache.hadoop.conf.Configuration.set(Configuration.java:1357)at org.apache.hadoop.conf.Configuration.set(Configuration.java:1338)at org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setJar(JobConf.java:536)at org.apache.hadoop.mapred.JobConf.setJarByClass(JobConf.java:554)at org.apache.hadoop.mapred.JobConf.<init>(JobConf.java:448)at org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.initialize(HiveConf.java:5144)at org.apache.hadoop.hive.conf.HiveConf.<init>(HiveConf.java:5107)at org.apache.hive.beeline.HiveSchemaTool.<init>(HiveSchemaTool.java:96)at org.apache.hive.beeline.HiveSchemaTool.main(HiveSchemaTool.java:1473)at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:323)at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:236)
这是因为 hadoop 下的 guava 包和 hive 下的 guava 包版本不一致造成的。
我们需要将 hadoop 下的 guava 包拷贝到 hive 下，并删除 hive 下的 guava 包。
hadoop 下的 guava 包位置：hadoop-home/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar。
hive 下的 guava 包位置：hive-home/lib/guava-19.0.jar。
12.7. 修改mysql表字符集
登录 mysql 然后执行以下 sql 语句，以防止建表语句中出现中文时显示乱码，下面是 mysql8 的示例。
use hive;
alter database hive character set latin1;
alter table columns_v2 modify column COMMENT varchar(256) character set UTF8MB4;
alter table table_params modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set UTF8MB4;
alter table partition_params modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set UTF8MB4;
alter table partition_keys modify column PKEY_COMMENT varchar(4000) character set UTF8MB4;
alter table index_params modify column PARAM_VALUE varchar(4000) character set UTF8MB4;
12.8. 启动元数据服务和hiveserver2服务
进入 hive 的 bin 目录，然后执行以下命令
nohup ./hive --service metastore > ../logs/metastore.log 2>&1 &
nohup ./hive --service hiveserver2 > ../logs/hiveserver2.log 2>&1 &
12.9. 进入hive客户端测试
旧客户端
hive
新客户端
beeline -u jdbc:hive2://192.168.244.101:10000
如果没有设置密码，在输入用户名和密码的地方直接回车就行。
13. Hbase
13.1. 准备工作
安装jdk、Hadoop、zookeeper，并且配置jdk和Hadoop环境变量
13.2. 上传解压
上传解压Hbase，将hadoop下的hdfs-site.xml和core-site.xml复制到hbase配置文件目录。
cp /home/hadoop/hadoop-2.6.5/etc/hadoop/hdfs-site.xml /home/hadoop/hbase-1.2.6/conf/
cp /home/hadoop/hadoop-2.6.5/etc/hadoop/core-site.xml /home/hadoop/hbase-1.2.6/conf/
13.3. 增加环境变量
vim /etc/profile
增加以下内容
export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase-1.2.6
export PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH
13.4. 修改conf/hbase-env.sh
vim hbase-env.sh
export JAVA_HOME=/data/soft/jdk1.8.0_271
export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.6.5
export HADOOP_CONF_DIR=${HADOOP_HOME}/etc/hadoop
export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase-1.2.6
export HBASE_MANAGES_ZK=false #禁用Hbase对zookeeper的管理#配置HBase HMaster进程运行堆内存为16GB
export HBASE_MASTER_OPTS="-Xmx16384m"#配置HBase分区服务器进程运行JVM参数，读者需要根据节点内存做调整，下面是16核64G服务器示例代码。
export HBASE_REGIONSERVER_OPTS="-Xss256k -Xmx24g -Xms24g -Xmn8g -XX:SurvivorRatio=8 -XX:+UseParNewGC -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:MaxTenuringThreshold=10 -XX:CMSInitiatingOccupancyFraction=80 -XX:+UseCMSCompactAtFullCollection -XX:+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX:+DisableExplicitGC -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -verbose:gc -XX:+PrintGCDateStamps -XX:+PrintGCTimeStamps -XX:+PrintGCDetails -XX:+PrintTenuringDistribution -XX:+PrintCommandLineFlags -XX:ErrorFile=${HBASE_HOME}/logs/hs_err_pid-$(hostname).log -XX:HeapDumpPath=${HBASE_HOME}/logs/ -Xloggc:${HBASE_HOME}/logs/gc-$(hostname)-hbase.log"export HBASE_SSH_OPTS="-p 16120"
export HBASE_LOG_DIR=${HBASE_HOME}/logs
export HBASE_PID_DIR=${HBASE_HOME}/pid#配置HBase运行相关的依赖库地址
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:${HADOOP_HOME}/lib/native/:/usr/local/lib/
export HBASE_LIBRARY_PATH=${HBASE_LIBRARY_PATH}:${HBASE_HOME}/lib/native/Linux-amd64-64:/usr/local/lib/:${HADOOP_HOME}/lib/native/
13.5. 修改hbase-site.xml
vim hbase-site.xml
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration><!-- 设置高可用 --><property><name>hbase.rootdir</name><value>hdfs://hadoopCluster/user/hbase</value></property><!-- Hbase集群在zookeeper中保存信息的父节点名称 --><property><name>zookeeper.znode.parent</name><value>/hbase</value></property><!-- 开启完全分布式模式 --><property><name>hbase.cluster.distributed</name><value>true</value></property><!-- 临时文件存放目录 --><property><name>hbase.tmp.dir</name><value>/home/hadoop/data01/hbase/hbase_tmp</value></property><!-- 配置zk本地数据存放目录 --><property><name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name><value>/home/hadoop/data01/hbase/zookeeper_data</value></property><!-- 禁止检查流功能 --><property><name>hbase.unsafe.stream.capability.enforce</name><value>false</value></property><property><name>hbase.master.port</name><value>61000</value></property><property><name>hbase.zookeeper.quorum</name><value>master1,master2,slave1</value></property><property><name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name><value>2181</value></property><!-- 设置keyvalue大小最大限制，设置为0表示禁止客户端限制。该值决定了cell的最大大小。 --><property><name>hbase.client.keyvalue.maxsize</name><value>0</value></property><!-- 是否开启分布式日志文件切分，也就是region切分 --><property><name>hbase.master.distributed.log.splitting</name><value>true</value></property><!-- 一次RPC请求读取的数据行数，该参数设置有助于优化读取效率 --><property><name>hbase.client.scanner.caching</name><value>500</value></property><!-- 分配给HFile/StoreFile使用的块缓存的最大堆百分比，默认值是0.4 --><property><name>hfile.block.cache.size</name><value>0.2</value></property><!-- 当分区中StoreFile大小超过该值时，该分区可能会被拆分（受是否开启了自动split影响），一般线上集群会关闭自动split以免影响性能，因此会将该值设置的比较大，如100G --><property><name>hbase.hregion.max.filesize</name><!-- 100G --><value>107374182400</value></property><!-- memoryStore缓冲区大小 --><property><name>hbase.hregion.memstore.flush.size</name><!-- 256M --><value>268435456</value></property><property><name>hbase.regionserver.handler.count</name><value>100</value></property><property><name>hbase.regionserver.global.memstore.lowerLimit</name><value>0.38</value></property><property><name>hbase.regionserver.global.memstore.size</name><value>0.45</value></property><property><name>hbase.hregion.memstore.block.multiplier</name><value>8</value></property><property><name>hbase.server.thread.wakefrequency</name><value>1000</value></property><property><name>hbase.rpc.timeout</name><value>400000</value></property><!-- 当HStore的StoreFile数量超过该配置值时，MemStore刷新到磁盘之前需要进行拆分（split）或者压缩（compact），除非超过hbase.hstore.blockingWaitTime配置的时间。因此，当禁止自动主压缩（major compact）的时候该配置项一定要注意配置一个较大的值 --><property><name>hbase.hstore.blockingStoreFiles</name><value>5000</value></property><property><name>hbase.client.scanner.timeout.period</name><value>1000000</value></property><property><name>zookeeper.session.timeout</name><value>180000</value></property><!-- 以毫秒为单位：每次持续等待多久以获取row lock,也就是每次获取行锁的超时时间.默认30秒 --><property><name>hbase.rowlock.wait.duration</name><value>90000</value></property><!-- 客户端扫描程序租约周期 --><property><name>hbase.client.scanner.timeout.period</name><value>180000</value></property><property><name>hbase.regionserver.optionallogflushinterval</name><value>5000</value></property><!-- HTable客户端写缓冲区的大小，默认2M，更大的缓冲区可以减少cpc请求次数 --><property><name>hbase.client.write.buffer</name><value>5242880</value></property><!-- 当HStore的StoreFile数量超过该配置的值时，可能会触发压缩，该值不能设置得过大，否则会影响读性能，一般建议设置为3～5 --><property><name>hbase.hstore.compactionThreshold</name><value>5</value></property><property><name>hbase.hstore.compaction.max</name><value>12</value></property><!-- 将该值设置为1以禁止线上表region区域的自动拆分（split），可以在建表的时候预分区或者之后手动分区 --><property><name>hbase.regionserver.regionSplitLimit</name><value>1</value></property><!-- regionserver做Major Compaction时线程池里线程数目--><property><name>hbase.regionserver.thread.compaction.large</name><value>8</value></property><!-- regionserver做Minor Compaction时线程池里线程数目--><property><name>hbase.regionserver.thread.compaction.small</name><value>5</value></property><!-- .oldlogdir中WAL日志文件保存时间 --><property><name>hbase.master.logcleaner.ttl</name><value>3600000</value></property><!-- blockCache缓存相关设置 --><property><name>hbase.bucketcache.ioengine</name><value>offheap</value></property><property><name>hbase.bucketcache.percentage.in.combinedcache</name><value>0.9</value></property><property><name>hbase.bucketcache.size</name><value>16384</value></property><property><name>hbase.replication</name><value>true</value></property><!-- 开启镜像（snapshot）功能支持 --><property><name>hbase.snapshot.enabled</name><value>true</value></property><!-- 复制带宽限制:默认为0表示不限速，如果复制带宽限速100MB，即100*1024*1024 --><property><name>replication.source.per.peer.node.bandwidth</name><value>104857600</value></property><!-- 复制主集群能够选择从集群的服务器百分比，如果从集群有3台机器，则配置值1表示主集群能够选择所有的3台机器用来推送复制数据 --><property><name>replication.source.ratio</name><value>1</value></property><!-- 配置主压缩的间隔时间，0表示禁止自动主压缩，如果是线上响应时间敏感的应用，则建议禁止,等到非高峰期手动压缩，否则很有可能导致HBase响应超时而引起性能抖动，下面是默认值7天 --><property><name>hbase.hregion.majorcompaction</name><value>604800000</value></property>
</configuration>
13.6. 配置region服务器
13.6.1. 修改regionservers文件
如果配置的是主机名，需要修改每个Linux系统的主机名，而且还需要在hosts文件中配置所有主机名和IP地址的对应关系
vim regionservers
hadoop01
hadoop02
hadoop03
配置所有hbase主机，每个主机名独占一行，hbase在启动或关闭时会按照该配置顺序启动或关闭对应主机中的hbase。
13.6.2. 修改backup-masters文件
配置备用主节点，可以配置多个，启动多个备用节点。
vim backup-masters
hadoop04
13.7. 拷贝
将配置好的整个Hbase目录远程拷贝至其他所有的Linux系统。
13.8. 启动集群
启动zookeeper
启动hadoop
启动hbase集群master（进入bin目录）
sh hbase-daemon.sh start master #在两台主节点上分别启动master服务
启动HBase分区服务器
sh hbase-daemon.sh start regionserver #在所有需要启动regionserver的节点上执行
sh hbase shell #通过shell脚本进入Hbase
13.9. 访问http://192.168.30.23:16010
访问web界面，通过web界面管理hbase
Active Master界面：
如果上面启动了多个master，这儿就会有多个。
Backup Master界面：
13.10. 关闭集群
sh stop-hbase.sh #该指令会关闭整个Hbase集群，不需要一个一个关闭。
13.11. 集群增加节点
13.11.1. hadoop
在集群所有节点的hosts文件中添加新机器名与ip的绑定。
在hadoop的
etc/hadoop/slaves文件中添加新节点机器名。刷新集群节点，在namenode上运行以下命令：
/hadoop-2.5.6/bin/hadoop dfsadmin -refreshNodes
- 在新节点上启动dataNode服务，命令如下：
hadoop-2.6.5/sbin/hadoop-daemon.sh start datanode
- 运行数据的负载均衡，命令如下：
/hadoop-2.5.6/bin/hdfs balancer -threshold 5
5表示如果集群每个节点存储百分比差距在5％以内则结束该次负载均衡
13.11.2. Hbase
增加HBase分区服务器，在所有hbase节点上的
/hbase-1.2.6/conf/regionservers文件中添加新节点机器名在新节点上启动HBase分区服务器，命令如下：
hbase-1.2.6/bin/hbase-daemon.sh start regionserver
13.12. 集群删除节点
13.12.1. hbase
下线HBase分区服务器，在下线节点上执行如下命令
hbase-1.2.6/bin/graceful_stop.sh slave2
13.12.2. hadoop
在 hadoop-2.6.5/etc/hadoop/hdfs-site.xml 文件中添加如下内容
<!-- hadoop集群包括的所有从节点 --> <property><name>dfs.hosts</name> <value>/home/hadoop/hadoop2.6.5/etc/hadoop/slaves</value> </property> <!-- hadoop家禽不包括的从节点，将需要下线的从节点机器名配置到对应的文件中 --> <property> <name>dfs.hosts.exclude</name> <value>/home/hadoop/hadoop2.6.5/etc/hadoop/exclude-slaves</value> </property>执行节点刷新命令，下线Hadoop数据节点
hadoop-2.5.6/bin/hadoop dfsadmin -refreshNodes然后执行命令
hadoop dfsadmin -report或者用浏览器打开链接 http://master1:50070，可以看到，该数据节点状态转为正在退役（Decommission In Progress），等退役进程完成数据迁移后，数据节点的状态会变成已退役（Decommissioned），然后数据节点进程会自动停止。此时节点slave2已经转移到下线节点（dead nodes）列表中。
清理slave2。将
slaves与exclude-slaves文件中slave2这行数据删除，然后执行刷新hadoop节点命令，到此slave2即已经成功下线。
14. Phoenix
14.1. 下载
https://phoenix.apache.org/download.html
注意看好自己 hbase 的版本。
14.2. 上传到linux进行解压
14.3. 拷贝jar包
这个jar包就在Phoenix的根目录下
将phoenix-4.14.3-HBase-1.4-server.jar包拷贝到所有的master和regionserver上hbase安装的lib目录下
14.4. 修改配置
bin/hbase-site.xml
添加如下代码：
namespace和schema的对应关系
<property><name>phoenix.schema.isNamespaceMappingEnabled</name><value>true</value>
</property>
<property><name>phoenix.schema.mapSystemTablesToNamespace</name><value>true</value>
</property>
支持二级索引
<property><name>hbase.regionserver.wal.codec</name><value>org.apache.hadoop.hbase.regionserver.wal.IndexedWALEditCodec</value>
</property>
<property><name>hbase.region.server.rpc.scheduler.factory.class</name><value>org.apache.hadoop.hbase.ipc.PhoenixRpcSchedulerFactory</value><description>Factory to create the Phoenix RPC Scheduler that uses separate queues for index and metadataupdates</description>
</property>
<property><name>hbase.rpc.controllerfactory.class</name><value>org.apache.hadoop.hbase.ipc.controller.ServerRpcControllerFactory</value><description>Factory to create the Phoenix RPC Scheduler that uses separate queues for index and metadataupdates</description>
</property>
将该配置文件拷贝到phoenix的bin目录下，替换原本的hbase-site.xml文件。
重启hbase集群。
14.5. 配置HBase的环境变量
vim /etc/profile
增加以下内容
export HBASE_HOME=/home/hadoop/hbase-1.2.6
source /etc/profile
14.6. 测试
进入Phoenix的lib目录执行（注意不能用sh指令执行该脚本，这个使用Python语言编写的，并不是shell脚本）：
./sqlline.py hadoop01,hadoop02,hadoop03:2181
如果进不去命令行，重启即可
如果进入Phoenix命令行状态，则证明Phoenix安装完成
14.7. 启动thin-client支持
启动queryserver：
./queryserver.py start
连接：
./sqlline-thin.py hadoop:8765
15. kafka
15.1. 下载Kafka安装包
https://kafka.apache.org/downloads
15.2. 上传解压
tar -xvf kafka_2.12-3.2.1.tgz
chown -R root:root kafka_2.12-3.2.1/
15.3. 修改一些linux参数
所有机器上都要修改
ulimit -a #查看 open_file、max_user_processes 等参数值，如果是1024，则需要修改
临时修改：
ulimit -u 131072
永久修改：
vim /etc/security/limits.conf
在最后添加如下内容：
* soft nproc 131072
* hard nproc 131072
* soft nofile 131072
* hard nofile 131072
nofile对应open_files，nproc对应max_user_processes
15.4. 定期删除kafka自身运行日志
脚本clean-logs-7.sh的代码：
#!/usr/bin/env bash
#清理kafka自身七天之前的运行日志
find /data/soft/kafka_2.12-3.2.1/logs -mtime +7 -name "*log*" -exec rm -rf {} \;
exit 0
添加可执行权限：
chmod 754 clean-logs-7.sh
linux添加定时任务：
crontab -e
增加以下内容：
#清理kafka自身7天前的运行日志
00 00 * * * sh /data/soft/kafka_2.12-3.2.1/bin/clean-logs-7.sh
15.5. 修改server.properties文件
在config目录下，修改server.properties，在文件中修改如下参数：
broker.id=0 #当前server编号
listeners=PLAINTEXT://172.16.22.156:9092 #配置访问地址和端口号
#advertised.listeners=PLAINTEXT://172.16.22.156:9092 #如果是多网卡，并且对外提供服务，需要用到外网网卡，则上面配置内网地址，这儿配置外网地址
log.dirs=/data/soft/kafka_2.12-3.2.1/topic_log #日志存储目录（主题数据全部存放在该目录下，一定要修改，不能使用默认的/tmp目录）
compression.type=lz4 #指定主题数据日志文件压缩类型，指定之后，生产者如果指定了压缩类型，要和此处保持一致
message.max.bytes=5242880 #单条消息的最大大小，默认976k，有可能较小，根据需要修改
replica.fetch.max.bytes=6291456 #replica角色拉取leader角色日志数据最大大小，要大于单条消息的最大大小，默认1M
offsets.topic.replication.factor=3 #offsets主题的副本数量，默认为1，一定要修改，至少要大于3
transaction.state.log.replication.factor=3 #事务副本数量，默认为1，如果用不到kafka的事务保证exactly once，可以不配置
log.retention.hours=168 #主题数据保存时间，这是7天，ms配置优先级大于该参数
auto.create.topics.enable=false #是否可以自动创建主题，而不是通过kafka脚本创建，线上建议设置为false，以控制kafka主题数量
delete.topic.enable=true #是否可以删除kafka主题，建议为true，删除主题之后，集群自动删除主题所有数据
zookeeper.connect=hadoop01:2181,hadoop02:2181,hadoop03:2181 #zookeeper连接信息，如果是多个主题，可以在最后添加 /kafka2 节点区分。
15.6. 拷贝
将kafka目录远程拷贝至其他主机对应的目录，然后修改server.properties文件中的broker.id、listeners、advertised.listeners值。
15.7. 启动
启动zookeeper
启动kafka
在各个机器的kafka的bin目录下执行（必须指定配置文件的具体路径）：
sh kafka-server-start.sh -daemon ../config/server.properties
16. sqoop
准备sqoop安装包，官网地址：http://sqoop.apache.org
配置jdk环境变量和Hadoop的环境变量，因为sqoop在使用时会去找环境变量中对应的路径，从而完成工作。
sqoop解压后即可使用（前提是环境变量都配好了）
将要连接数据库的驱动包放入sqoop的
lib目录下利用指令操作sqoop。
17. tess4j安装
17.1. 下载
tesseract-ocr-3.02.02.tar.gz及安装需要的leptonica-1.68.tar.gz ，英文语言包 eng.traineddata.gz
17.2. 编译环境
yum -y install gcc gcc-c++ make autoconf automake libtool libjpeg-devel libpng-devel libtiff-devel zlib-devel
17.3. 安装leptonica
下载 leptonica-1.78.tar.gz
上传解压
tar -zxvf leptonica-1.78.tar.gz
进入 leptonica-1.78文件夹内，然后执行下面的命令
./configure
make
make install
ldconfig
如果make的时候发现错误，提示如下
pngio.c:119: error: ‘Z_DEFAULT_COMPRESSION’ undeclared here (not in a function)
这是因为pngio.c这个文件有个BUG，在MAC下无法找到zlib1g包，修改Leptionica/src/pngio.c文件，在#include "png.h"后插入一下代码即可
#ifdef HAVE_LIBZ
#include "zlib.h"
#endif
17.4. 安装tesseract
下载 tesseract-ocr-3.02.02.tar.gz
上传解压
进入 tesseract-ocr-3.02.02文件夹内，执行以下命令
./autogen.sh
./configure
make
make install
ldconfig
如果需要在linux上运行带tess4j的项目，需要将**/usr/local/lib下相关的tesseract和leptonica的library.so的文件复制到/usr/lib**下
17.5. 安装语言包
将 eng.traineddata文件 拷贝到 /usr/local/share/tessdata下 ,如果没有tessdata文件夹，就去tesseract的安装文件位置，将目录下的tessdata拷贝到**/usr/local/share/**
17.6. 执行安装命令
如果出现下图，就安装成功了
18. Elasticsearch单机搭建
18.1. 新建es用户
下面的命令使用root用户执行
useradd -d /app_data/bonces -m #es用户根目录自己指定
设置es用户密码
passwd es
18.2. 修改/etc/sysctl.conf
vim /etc/sysctl.conf
添加以下内容
vm.max_map_count=655360
fs.file-max=655360
执行
sysctl -p
命令使其生效
18.3. 修改/etc/security/limits.conf
vim /etc/security/limits.conf
添加以下内容
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 4096
* hard nproc 4096
es soft memlock unlimited
es hard memlock unlimited
18.4. 上传解压
上传并解压elasticsearch-7.7.1-linux-x86_64.tar.gz，最好是将elasticsearch解压到es用户的家目录，不过要注意后面配置的数据文件路径要有es的读写权限，日志放在elasticsearch的安装目录下就行。
解压之后，要修改elasticsearch解压目录的所属用户为es用户。
tar -xvf elasticsearch-7.7.1-linux-x86_64.tar.gz
mv elasticsearch-7.7.1 /home/es/
cd /home/es/
chown -R es:es elasticsearch-7.7.1/
mkdir /data/soft/elasticsearch_data #这是创建给es使用的数据目录
chown -R es:es /data/soft/elasticsearch_data/
18.5. 修改配置文件
下面的命令使用es用户执行
修改elasticsearch.yml
path.data: /data/soft/elasticsearch_data
path.logs: /home/es/elasticsearch-7.7.1/logs
network.host: 192.168.244.151
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["node1"] #注意在linux中安装时，需要配置这个，即使是单机，也需要配置那个机器的主机名。
cluster.initial_master_nodes: ["node1"]
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
注意，path.data是上面创建的给es使用的数据目录。
18.6. 启动ES
./elasticsearch -d
18.7. 单机启动多实例
./elasticsearch -E node.name=node1 -E cluster.name=wzq -E path.data=../node1_data -E http.port=9200 -d
./elasticsearch -E node.name=node2 -E cluster.name=wzq -E path.data=../node2_data -E http.port=9201 -d
./elasticsearch -E node.name=node3 -E cluster.name=wzq -E path.data=../node3_data -E http.port=9202 -d
18.8. 验证
浏览器访问http://172.16.87.116:9200，查看信息
浏览器访问http://172.16.87.116:9200/_cat/nodes，查看所有节点信息
18.9. cerebro插件
18.9.1. 下载
地址：https://github.com/lmenezes/cerebro/releases
18.9.2. 解压并配置
将压缩包解压到某一目录，然后修改所属用户
unzip cerebro-0.9.2.zip
chown -R root:root cerebro-0.9.2/
18.9.2.1. cerebro的配置
在conf目录下找到application.conf文件，在文件最后的hosts配置中配置要连接集群的地址和名称，格式如下：
hosts = [{host = "http://some-authenticated-host:9200"name = "Secured Cluster"auth = {username = "username"password = "secret-password"}}
]
上面的是一个完整的配置，包含了验证用户名和密码，如果用不到用户名和密码，可以不设置。
也可以直接配置多个集群信息，如下：
hosts = [{host = "http://localhost:9200"name = "wzq"},{host = "http://localhost:9201"name = "wzq2"}
]
18.9.2.2. elasticsearch配置
在conf目录下找到elasticsearch.yml文件，然后配置：
http.cors.enabled: true
http.cors.allow-origin: "*"
18.9.3. 启动
切换到cerebro的bin目录下，然后执行
nohup ./cerebro >/dev/null &
启动。
18.9.4. 访问
http://192.168.244.151:9000/
启动成功，则会出现上述界面。
Known clusters下面显示的是在配置文件中配置的集群信息，点击某个集群就可以连上。
Node address下面的输入框可以填写其他集群的访问地址，然后点击Connect按钮就可以连接到其他集群。
19. Elasticsearch集群搭建
注意以下1~4步骤，所有节点都需要做。
19.1. 1.新建es用户
下面的命令使用root用户执行
useradd es #用户根目录自己指定
设置es用户密码
passwd es
19.2. 2.修改/etc/sysctl.conf
vim /etc/sysctl.conf
添加以下内容
vm.max_map_count=655360
fs.file-max=655360
执行
sysctl -p
使其生效。
19.3. 3.修改/etc/security/limits.conf
vim /etc/security/limits.conf
添加以下内容
* soft nofile 65536
* hard nofile 65536
* soft nproc 4096
* hard nproc 4096
es soft memlock unlimited
es hard memlock unlimited
19.4. 4.创建数据目录
这是创建给es使用的数据目录
mkdir -p /data/soft/elasticsearch_data
chown -R es:es /data/soft/elasticsearch_data
19.5. 上传解压
以下步骤可以在一个节点上做，然后拷贝到其他节点，修改配置文件即可。
上传并解压elasticsearch-7.7.1-linux-x86_64.tar.gz，最好是将elasticsearch解压到es用户的家目录，不过要注意后面配置的数据文件路径要有es的读写权限，日志放在elasticsearch的安装目录下就行。
解压之后，要修改elasticsearch解压目录的所属用户为es用户。
tar -xvf elasticsearch-7.7.1-linux-x86_64.tar.gz
mv elasticsearch-7.7.1 /home/es/
cd /home/es/
chown -R es:es elasticsearch-7.7.1/
19.6. 修改配置文件
打开es的配置文件
vim config/elasticsearch.yml
cluster.name: es-1 #设置集群的名称，使用同一个集群名称的节点会组成集群，不要使用默认值
node.master: true #是否允许节点成为一个master节点，ES默认集群中的第一台机器成为master，如果这台机器停止就会重新选举
node.data: true #许该节点存储索引数据（默认开启）
node.name: node-1 #节点名称，每个节点必须不一样
path.data: /data/soft/elasticsearch_data #注意不同机器，这个数据目录位置。如果有多块磁盘，可以配置多个目录，中间用英文逗号隔开。
path.logs: /home/es/elasticsearch-7.7.1/logs
bootstrap.memory_lock: true #使用内存锁可以在ES启动时，锁住一段堆内存，保证堆内存不被挤到磁盘中。锁定内存大小一般为可用内存的一半左右。
network.host: 192.168.244.151 #注意不同机器，配置对应机器的ip地址
http.port: 9200
discovery.seed_hosts: ["node1", "node2", "node3"] #集群发现，所有配置到这里的节点，都会被添加到该集群
cluster.initial_master_nodes: ["node1", "node2"] #手动指定可以成为 mater 的所有节点的 name 或者 ip，这些配置将会在第一次选举中进行计算
http.cors.enabled: true #开启跨域访问
http.cors.allow-origin: "*" #开启跨域访问后的地址限制，*表示无限制
19.7. 修改内存大小
vim config/jvm.options
-Xms1g
-Xmx1g
上面这两个参数分别指定初始堆大小和最大堆大小，建议设置为相同的值，并且不超过30G。建议不要超过物理内存的一半，因为es要先将数据写入到文件缓存中，需要给操作系统留下足够的内存。
19.8. 拷贝至其他节点
scp -r elasticsearch-7.7.1/ node2:/home/es/
scp -r elasticsearch-7.7.1/ node3:/home/es/
修改配置文件中需要修改的节点名称和IP信息。
19.9. 启动
分别在每个节点执行
bin/elasticsearch -d
19.10. 停止
只能通过**kill**的方式结束进程。
19.11. 访问
http://192.168.244.151:9200/_cat/nodes
20. kibana
20.1. 上传解压
将kibana压缩包上传到机器上，然后解压，并修改目录所属用户。将kibana安装到es的安装用户的目录下即可，用户也是用安装es的用户。
tar -xvf kibana-7.7.1-linux-x86_64.tar.gz
chown -R es:es kibana-7.7.1-linux-x86_64/
20.2. 修改配置文件
切换到conf目录下，修改kibana.yml文件
server.port: 5601
server.host: "192.168.244.151"
server.name: "kib-server"
elasticsearch.hosts: ["http://192.168.244.151:9200","http://192.168.244.152:9200","http://192.168.244.153:9200"]
i18n.locale: "zh-CN"
elasticsearch.username: "kibana"
elasticsearch.password: "pass"
i18n.locale用来设置kibana界面语言，zh-CN表示中文。
20.3. 启动
切换到bin目录下，然后执行以下命令：
nohup ./kibana >> log.log &
可以先直接执行：
./kibana
命令在前台运行，看是否能正确运行，然后在切换到后台运行。
20.4. 访问
http://192.168.244.151:5601
20.5. ES JDBC
先后在kibana中执行以下访问：
激活免费试用：
POST /_license/start_trial?acknowledge=true
查看许可证信息：
GET /_license
21. logstash
注意以下安装作为一个演示使用，演示的是从文件中导入数据到ES。
21.1. 上传解压
tar -xvf logstash-7.7.1.tar.gz
chown -R root:root logstash-7.7.1
21.2. 下载样例文件
https://grouplens.org/datasets/movielens/
https://gitee.com/fengjun5/geektime-ELK/tree/master/part-1/2.4-Logstash%E5%AE%89%E8%A3%85%E4%B8%8E%E5%AF%BC%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE
将下载好的样例文件movies.csv上传到linux某一目录下。
21.3. 添加配置文件
切换到logstash的conf目录下，然后拷贝logstash-sample.conf文件
cp logstash-sample.conf logstash.conf
然后修改logstash.conf文件，内容如下（注意修改待导入文件的路径和ES的访问地址）：
input {file {path => "/data/data/movies.csv"start_position => "beginning"sincedb_path => "/dev/null"}
}
filter {csv {separator => ","columns => ["id","content","genre"]}mutate {split => { "genre" => "|" }remove_field => ["path", "host","@timestamp","message"]}mutate {split => ["content", "("]add_field => { "title" => "%{[content][0]}"}add_field => { "year" => "%{[content][1]}"}}mutate {convert => {"year" => "integer"}strip => ["title"]remove_field => ["path", "host","@timestamp","message","content"]}}
output {elasticsearch {hosts => "http://192.168.244.151:9200"index => "movies"document_id => "%{id}"}stdout {}
}
21.4. 启动
./bin/logstash -f config/logstash.conf
-f后面指定的是要使用的自定义的配置文件，配置文件中配置的是要输入、转化和输出的信息。
运行成功之后，可以在cerebro中看到新建的索引。
22. InfluxDB
22.1. 添加yum源
直接执行下面的 linux 命令即可
cat <<EOF | sudo tee /etc/yum.repos.d/influxdb.repo
[influxdb]
name = InfluxDB Repository - RHEL \$releasever
baseurl = https://repos.influxdata.com/rhel/\$releasever/\$basearch/stable
enabled = 1
gpgcheck = 1
gpgkey = https://repos.influxdata.com/influxdb.key
EOF
22.2. 安装
yum -y install influxdb
22.3. 修改配置文件
vim /etc/influxdb/influxdb.conf
[http]下配置bind-address参数
[meta]下修改 dir 参数，该参数设置的是元数据存储地址，目录统一放到一个固定的influxdb下，注意该目录应该有充足的空间。
[data]下修改dir和wal-dir，他们分别设置数据存储目录和预写日志目录，目录统一放到一个固定的influxdb下。
22.4. 修改用户
修改配置文件中influxdb目录的所属用户
chown -R influxdb:influxdb /data01/soft/influxdb
22.5. 启动和停止
systemctl status influxdb
systemctl start influxdb
systemctl statop influxdb
23. mongodb
23.1. 上传解压
tar -xvf mongodb-linux-x86_64-rhel70-4.2.6.tgz
23.2. 修改/etc/profile
添加以下内容
export MONGODB_HOME=/data01/soft/mongodb-4.2.6
export PATH=$MONGODB_HOME/bin:$PATH
source /etc/profile #使文件修改生效
23.3. 创建目录
创建用于存放数据和日志文件的文件夹
进入mongodb根目录
mkdir -p data/db
mkdir logs
cd logs
touch mongodb.log
23.4. mongodb启动配置
进入到bin目录，增加一个配置文件
cd bin
vim mongodb.conf
增加以下内容
dbpath = /data01/soft/mongodb-4.2.6/data/db #数据文件存放目录
logpath = /data01/soft/mongodb-4.2.6/mongodb.log #日志文件存放目录
port = 27017 #端口
fork = true #以守护程序的方式启用，即在后台运行
23.5. 启动/停止
cd bin
./mongod -f mongodb.conf
./mongod --shutdown -f mongodb.conf
23.6. 控制台登录
./mongo
23.7. 设置密码
use admin
db.createUser({user:"admin",pwd:"admin",roles:["root"]})
db.auth("admin", "admin")
24. Neo4j
24.1. 创建neo4j用户
useradd neo4j
24.2. 给该用户安装jdk11
上传并解压jdk11到neo4j用户的家目录
tar -xvf openjdk-11.0.2_linux-x64_bin.tar.gz
编辑neo4j用户家目录下的**.bash_profile**文件，添加以下代码
export JAVA_HOME=/home/neo4j/jdk-11.0.2
export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar
使**.bash_profile**文件生效
source .bash_profile
24.3. 上传并解压neo4j压缩包
tar -zxvf neo4j-community-4.0.3-unix.tar.gz
24.4. 修改neo4j的配置文件
cd neo4j-community-4.0.3
vim conf/neo4j.conf
修改如下：
dbms.default_listen_address=172.16.32.142
dbms.default_advertised_address=172.16.32.142
24.5. 启动/停止
在bin目录下执行
./neo4j start
./neo4j stop
注：
需要切换到neo4j用户去执行启动/停止命令，而且切换到neo4j用户之后，需要使**.bach_profile**文件生效，以使neo4j用户读取到jdk11信息，具体命令如下：
source /home/neo4j/.bach_profile
25. EMQX集群
25.1. 安装unzip工具
yum -y install unzip zip
25.2. 上传并解压缩
unzip emqx-centos7-v3.2.7.zip
25.3. 修改配置文件
位于软件根目录下：etc/emqx.conf
cluster.name = emqxcl #集群名称
cluster.discovery = static #集群模式
cluster.static.seeds = emqx1@172.16.32.134,emqx2@172.16.32.128 #集群所有节点IP
node.name = emqx1@172.16.32.134 #具体节点名称和ip，集群模式只有这个配置不同
#node.name = emqx2@172.16.32.128
25.4. 拷贝
将第一个节点的软件目录全部拷贝到其他节点，并修改配置文件中的node.name值为具体节点信息。
25.5. 启动/停止
./bin/emqx start
./bin/emqx stop
每个节点上都需要执行。
./emqx_ctl status #查看节点运行状态
./emqx_ctl cluster status #查看集群运行状态
25.6. 登录界面
http://某个节点IP:18083
如果能看到集群所有节点信息即为成功。
26. clickhouse单机
26.1. 准备文件
地址：
https://packagecloud.io/Altinity/clickhouse
https://repo.yandex.ru/clickhouse/rpm/stable/x86_64/
文件：
clickhouse-client-${version}.noarch.rpmclickhouse-common-static-dbg-${version}.x86_64.rpmclickhouse-common-static-${version}.x86_64.rpmclickhouse-server-${version}.noarch.rpm
注意四个文件的版本号要完全一致。
26.2. 修改创建文件大小限制文件
vim /etc/security/limits.d/clickhouse.conf
增加以下内容
# 添加 core file size，允许程序 crash 时创建的 dump 文件大小
clickhouse soft core 1073741824
clickhouse hard core 1073741824
26.3. 安装
通过rpm命令直接安装即可，注意顺序，并且所有节点都需要安装。
rpm -ivh clickhouse-common-static-19.17.4.11-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh clickhouse-common-static-dbg-19.17.4.11-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh clickhouse-server-19.17.4.11-1.el7.x86_64.rpm
rpm -ivh clickhouse-client-19.17.4.11-1.el7.x86_64.rpm
安装过程中如果提示缺少依赖，则通过yum安装相应的依赖即可。
如果yum不能使用，则去网络上下载上传对应的rpm文件进行安装。
如果这些文件都在同一个目录下，可以直接使用 ipm -ivh *.rpm 直接安装。
26.4. 修改config.xml文件
说明：
默认日志文件目录：/var/log/clickhouse-server/
客户端和服务端配置目录如下：/etc/clickhouse-server、/etc/clickhouse-client
修改服务端配置文件：/etc/clickhouse-server/config.xml
<logger><!-- Possible levels: https://github.com/pocoproject/poco/blob/develop/Foundation/include/Poco/Logger.h#L105 --><level>trace</level><log>/data/app/clickhouse/log/clickhouse-server/clickhouse-server.log</log><errorlog>/data/app/clickhouse/log/clickhouse-server/clickhouse-server.err.log</errorlog><size>1000M</size><count>10</count><!-- <console>1</console> --> <!-- Default behavior is autodetection (log to console if not daemon mode and is tty) -->
</logger>
<!-- :: 表示通配符 -->
<listen_host>::</listen_host>
<!-- Path to data directory, with trailing slash. 存放数据文件的目录-->
<path>/data/app/clickhouse/data/</path>
<!-- Path to temporary data for processing hard queries. 临时文件目录-->
<tmp_path>/data/app/clickhouse/tmp/</tmp_path>
<!-- Directory with user provided files that are accessible by 'file' table function. -->
<user_files_path>/data/app/clickhouse/user_files/</user_files_path>
<!-- Directory in <clickhouse-path> containing schema files for various input formats. The directory will be created if it doesn't exist. -->
<format_schema_path>/data/app/clickhouse/format_schemas/</format_schema_path>
注意：上述文件位置应该放到剩余空间充足的目录下。
26.5. 新建目录
在上面指定的目录下新建clickhouse目录，并修改目录所属用户为clickhouse
cd /data/app
mkdir clickhouse
chown -R clickhouse:clickhouse clickhouse/
26.6. 启动
systemctl start clickhouse-server
systemctl status clickhouse-server
systemctl restart clickhouse-server
26.7. 进入客户端
clickhouse-client
直接运行上述命令，即可进入客户端
clickhouse-client -m
-m表示进入客户端之后，sql语句可以写多行来执行，用英文分号结束。
也可直接运行运行sql语句：
clickhouse-client --query "CREATE DATABASE IF NOT EXISTS tutorial"
26.8. 卸载
查看
rpm -qa | grep clickhouse
卸载命令：
rmp -e rpm包名
26.9. 密码设置
直接在linux里面运行以下命令生成密码
PASSWORD=$(base64 < /dev/urandom | head -c8); echo "$PASSWORD"; echo -n "$PASSWORD" | sha1sum | tr -d '-' | xxd -r -p | sha1sum | tr -d '-'
上面的是明文密码，通过mysql客户端连接时使用，下面的是加密之后的密文密码，需要配置到clickhouse的users.xml文件中
配置users.xml文件
vim /etc/clickhouse-server/users.xml
<password_double_sha1_hex>0226d1ddf78bb5626237b55b48d228aaafeb7058</password_double_sha1_hex>
记得要删除里面的<password></password>标签，这是用来配置明文密码的。配置好之后，不用重启clickhouse。这个配置在默认用户default下面。
如果要去掉设置的密码，则删除配置的标签，并且配置<password></password>标签即可。
27. Prometheus
官网：https://prometheus.io/
下载地址：https://prometheus.io/download
27.1. 安装Prometheus Server
注意，该角色只需要安装一台即可。
27.1.1. 上传
上传prometheus-2.26.0.linux-amd64.tar.gz到虚拟机的 /opt/software 目录。
27.1.2. 解压
解压到/opt/module目录下
tar -zxvf prometheus-2.26.0.linux-amd64.tar.gz -C /opt/module修改目录名
cd /opt/module mv prometheus-2.26.0.linux-amd64 prometheus-2.26.0 chown -R root:root prometheus-2.26.0
27.1.3. 修改配置文件prometheus.yml
cd prometheus-2.26.0
vim prometheus.yml
在scrape_configs配置项下添加配置，注意一定要保持该有的缩进，这是 yml 文件的固定格式：
# my global config
global:scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.# scrape_timeout is set to the global default (10s).# Alertmanager configuration
alerting:alertmanagers:- static_configs:- targets:# - alertmanager:9093# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.- job_name: "prometheus"# metrics_path defaults to '/metrics'# scheme defaults to 'http'.static_configs:- targets: ["node01:9090"]# 添加 PushGateway 监控配置，这个是为了从网关来拉取指标数据，比如 flink on yarn 任务- job_name: 'pushgateway'static_configs:- targets: [ 'node01:9091' ]labels:instance: pushgateway# 添加 Node Exporter 监控配置，拉取对机器的监控指标- job_name: 'node_exporter'static_configs:- targets: [ 'node01:9100', 'node02:9100', 'node03:9100' ]
配置说明：
- global配置块：控制Prometheus服务器的全局配置
- scrape_interval：配置拉取数据的时间间隔，默认为1分钟。
- evaluation_interval：规则验证（生成alert）的时间间隔，默认为1分钟。
- rule_files配置块：规则配置文件
- scrape_configs配置块：配置采集目标相关，prometheus监视的目标。Prometheus自身的运行信息可以通过HTTP访问，所以Prometheus可以监控自己的运行数据。
- job_name：监控作业的名称
- static_configs：表示静态目标配置，就是固定从某个target拉取数据
- targets：指定监控的目标，其实就是从哪儿拉取数据。Prometheus会从http://hadoop1:9090/metrics上拉取数据。
- Prometheus是可以在运行时自动加载配置的。启动时需要添加：
--web.enable-lifecycle
27.1.4. 配置sysmtemctl
vim /usr/lib/systemd/system/prometheus.service
[Unit]
Description=https://prometheus.io
[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/opt/software/prometheus-2.26.0/prometheus --config.file=/opt/software/prometheus-2.26.0/prometheus.yml
[Install]
WantedBy=multi-user.target设置开机自启
systemctl daemon-reload
systemctl enable prometheus
systemctl start prometheus
systemctl stop prometheus
systemctl status prometheus
27.2. 安装PushGateway
注意，该角色只需要安装一台即可。
27.2.1. 上传
上传pushgateway-1.4.0.linux-amd64.tar.gz到虚拟机的 /opt/software 目录
27.2.2. 解压
解压到/opt/module目录下
tar -zxvf pushgateway-1.4.0.linux-amd64.tar.gz -C /opt/module修改目录名
cd /opt/module mv pushgateway-1.4.0.linux-amd64 pushgateway-1.4.0 chown -R root:root pushgateway-1.4.0
27.2.3. 设置systemctl
vim /usr/lib/systemd/system/pushgateway.service
[Unit]
[Unit]
Description=https://pushgateway.io
[Service]
Restart=on-failure
ExecStart=/opt/module/pushgateway-1.4.0/pushgateway --web.listen-address :9091
[Install]
WantedBy=multi-user.target
设置开启自启和 systemctl
systemctl daemon-reload
systemctl enable pushgateway
systemctl start pushgateway
systemctl stop pushgateway
systemctl status pushgateway
27.3. 安装NodeExporter（可选）
注意，在需要监控机器性能的所有节点都需要安装。
27.3.1. 上传
上传node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz到虚拟机的/opt/software目录
27.3.2. 安装
解压到/opt/module目录下
tar -zxvf node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz -C /opt/module修改目录名
cd /opt/modulemv node_exporter-1.1.2.linux-amd64 node_exporter-1.1.2chown -R root:root node_exporter-1.1.2启动并页面查看是否成功
cd node_exporter-1.1.2 ./node_exporter该命令为临时启动，下面使用了其他方式启动
浏览器输入：http://node01:9100/metrics，可以看到当前node exporter获取到的当前主机的所有监控数据。
27.3.3. 部署其他节点
将整个目录直接拷贝到其他节点即可。
该角色安装不需要修改任何配置文件，多个节点信息，最后会通过主机名来区分。
27.3.4. 修改prometheus配置文件
修改Prometheus配置文件prometheus.yml中需要对单个机器修改的地方，上面已经添加过配置，主要是添加需要收集的 node exporter 节点数据。
27.3.5. 设置为开机自启
创建service文件（所有机器都执行）
vim /usr/lib/systemd/system/node_exporter.service[Unit] Description=node_export After=network.target[Service] Type=simple User=root ExecStart=/opt/module/node_exporter-1.1.2/node_exporter Restart=on-failure[Install] WantedBy=multi-user.target注意修改目录。
设为开机自启动（所有机器都执行）
systemctl daemon-reload systemctl enable node_exporter启动服务（所有机器都执行）
systemctl start node_exporter systemctl status node_exporter
27.4. 启动Prometheus Server 和 Pushgateway
27.4.1. Prometheus Server
在 Prometheus Server 目录下执行启动命令
nohup ./prometheus > prometheus.log 2>&1 &
27.4.2. Pushgateway
nohup ./pushgateway --web.listen-address :9091 > pushgateway.log 2>&1 &
注意，不要删除指定的端口参数中的空格，这是 yml 文件的固定格式
27.4.3. 通过浏览器查看
浏览器输入：http://node01:9090
点击 Status，选中 Targets：
prometheus、pushgateway 和 node exporter 都是 up 状态，表示安装启动成功。
28. Flink的集成
Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是否异常等，开发人员无法实时查看所有的 Task 日志。 Metrics 可以很好的帮助开发人员了解作业的当前状况。
Flink 官方支持Prometheus，并且提供了对接 Prometheus 的 jar 包，很方便就可以集成。
flink 的 plugin 目录下的 jar 包无需拷贝到 lib 目录下，可在运行时被 flink 加载。
28.1. 修改Flink配置
进入到Flink的conf目录，修改flink-conf.yaml
vim flink-conf.yaml
添加如下配置：
##### 与Prometheus集成配置 #####
metrics.reporter.promgateway.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusPushGatewayReporter
# PushGateway的主机名与端口号
metrics.reporter.promgateway.host: node01
metrics.reporter.promgateway.port: 9091
# Flink metric在前端展示的标签（前缀）与随机后缀
metrics.reporter.promgateway.jobName: flink-application
metrics.reporter.promgateway.randomJobNameSuffix: true
metrics.reporter.promgateway.deleteOnShutdown: false
metrics.reporter.promgateway.interval: 30 SECONDS
之后启动一个 flink 任务，然后就可以通过 grafana 来查询 prometheus 中网关的数据了。
29. Grafana
下载地址：https://grafana.com/grafana/download
有两种方式安装，第一种是下载 tar.gz 包，然后上传解压安装，另一种是下载 rpm 包，直接使用 yum 命令进行安装。推荐使用第二种，更方便。
29.1. tar
29.1.1. 上传并解压
将 grafana-enterprise-7.5.2.linux-amd64.tar.gz 上传并解压：
tar -zxvf grafana-enterprise-7.5.2.linux-amd64.tar.gz
mv grafana-enterprise-7.5.2.linux-amd64 grafana-7.5.2
chown -R root:root grafana-7.5.2
可修改 conf 目录下的 sample.ini 文件来修改一些配置，比如数据文件存放目录等。
29.1.2. 启动
nohup ./grafana-server web > grafana.log 2>&1 &
打开 web：http://node01:3000,默认用户名和密码：admin/admin
29.2. rpm
将 rpm 包上传之后，直接使用 yum 命令安装
yum -y install grafana-enterprise-7.5.2.x86_64.rpm
安装之后的服务名称为 grafana-server 之后就可以使用 systemctl 命令来对 grafana 服务进行启停。
systemctl status grafana-server
systemctl start grafana-server
systemctl stop grafana-server
systemctl restart grafana-server
29.2.1. 一些文件位置
安装之后的所有目录和文件所属用户均为：grafana
配置文件：/etc/grafana/grafana.ini
数据文件目录：/var/lib/grafana
运行日志文件：/var/log/grafana/grafana.log
如果想要修改一些配置，则可以直接修改配置文件，然后对 grafana-server 服务重启。
29.3. 监控方案
https://grafana.com/search/?term=flink&type=dashboard
通过上面的网址，我们可以去搜索到很多其他用户共享的监控方案，我们只需找到适合自己的方案，然后下载 json 文件，上传到自己的 grafana 即可。
30. nginx
30.1. 版本区别
常用版本分为四大阵营
Nginx开源版：[干净纯粹，二次开发难]：nginx news
Nginx plus 商业版 【可以直接使用】：Advanced Load Balancer, Web Server, & Reverse Proxy - NGINX
openresty [nginx + lua 整合 + 个人定制话功能 + 免费开源]：OpenResty® - 中文官方站
Tengine [性能高、无需二次开发、稳定]：The Tengine Web Server
30.2. windows下安装
下载nginx
地址：http://nginx.org/en/download.html
下载稳定版本即可。解压
解压之后，目录如下：
启动
有很多种方法启动nginx
- 直接双击nginx.exe，双击后一个黑色的弹窗一闪而过即为启动成功。
- 打开cmd命令窗口，切换到nginx解压目录下，输入命令
nginx.exe，回车即可。
检查nginx是否启动成功
直接在浏览器地址栏输入网址 http://localhost:80，回车，出现以下页面说明启动成功！
关闭nginx
如果使用cmd命令窗口启动nginx，关闭cmd窗口是不能结束nginx进程的，可使用两种方法关闭nginx
输入nginx命令：
nginx -s stop(快速停止nginx) 或nginx -s quit(完整有序的停止nginx)使用taskkill命令：
taskkill /f /t /im nginx.exetaskkill 是用来终止进程的
/f 是强制终止
/t 终止指定的进程和任何由此启动的子进程
/im 用来指定进程名称
30.3. linux下安装
30.3.1. 安装必要的依赖
yum install gcc-c++ pcre pcre-devel zlib zlib-devel openssl openssl-devel
30.3.2. 下载安装包
地址：https://nginx.org/en/download.html
下载完毕上传到服务器上
30.3.3. 解压
tar -zxvf nginx-1.18.0.tar.gz
cd nginx-1.18.0
解压位置无所谓，下面编译安装的时候，可以指定具体的安装位置。
30.3.4. 配置
使用默认配置，在nginx根目录下执行
./configure
#或者是
./configure --prefix=/usr/local/nginxmake
make install
编译时，通过 –prefix 命令指定的参数，就是最后安装的位置，建议手动指定到自己想要安装的位置。
查找安装路径：
whereis nginx
30.3.5. 启动
切换到安装目录的 sbin 目录，然后执行：
./nginx
即可启动。
./nginx #启动
./nginx -s stop #快速停止
./nginx -s quit #优雅关闭，在退出前完成已经接受的连接请求
./nginx -s reload #重新加载配置
30.3.5.1. 防火墙设置
##关闭防火墙
systemctl stop firewalld.service
#禁止防火墙开机启动
systemctl disable firewalld.service
#放行端口
firewall-cmd --zone=public --add-port=80/tcp --permanent
#重启防火墙
firewall-cmd --reload
30.3.6. 配置为系统服务
创建服务脚本
vim /usr/lib/systemd/system/nginx.service内容：
[Unit] Description=nginx - web server After=network.target remote-fs.target nss-lookup.target [Service] Type=forking PIDFile=/usr/local/nginx/logs/nginx.pid ExecStartPre=/usr/local/nginx/sbin/nginx -t -c /usr/local/nginx/conf/nginx.conf ExecStart=/usr/local/nginx/sbin/nginx -c /usr/local/nginx/conf/nginx.conf ExecReload=/usr/local/nginx/sbin/nginx -s reload ExecStop=/usr/local/nginx/sbin/nginx -s stop ExecQuit=/usr/local/nginx/sbin/nginx -s quit PrivateTmp=true [Install] WantedBy=multi-user.target注意修改内容中有关 nginx 的相关文件的位置。
重新加载系统服务
systemctl daemon-reload测试系统命令
systemctl start nginx.service systemctl reload nginx.service systemctl status nginx.service systemctl enable nginx.service
31. keepalived
31.1. 下载+安装
地址：https://www.keepalived.org/download.html
下载之后解压，然后运行命令：
./configure
来编译安装。
在编译安装过程中出现一些依赖错误时，可以通过 yum 来安装对应的依赖。
31.2. yum安装
yum install keepalived -y
安装完之后，配置文件的位置为：/etc/keepalived/keepalived.conf
推荐使用 yum 来安装。
安装过程会将软件配置为系统服务，可以通过 systemctl 来进行服务的启动停止等操作。
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