正文

大数据集群环境搭建(代码片段)

赵广陆  赵广陆  2022-12-09  370

关键词：

1. 设计一个规模合适的集群

目标
- 给定需求和数据规模, 能够设计一个合适的集群
步骤
1. 资源预估
2. 选择服务器
3. 为服务器选择服务(角色)

1.1. 资源预估

明确需求

需求点	量
标签数量	150个
标签计算任务数量	150个
数据抽取相关任务数量	10个
最少支持并发任务数量	5个
日数据增量	260G

如果一个Spark任务需要计算260G的数据, 需要260G的内存吗?

给出一段 Spark 代码

rdd1 = sc.readTextFile(...)
rdd2 = rdd1.map(...)
rdd3 = rdd2.flatMap(...)

分析执行策略, 简化的逻辑如下

rdd3 = rdd2.flatMap(...)
rdd3 = rdd1.map(...).flatMap(...)
rdd3 = sc.readTestFile(...).map(...).flatMap(...)

按照这个逻辑, 没有必要把所有的数据都加载出来, 再逐个数据集去计算

在这里插入图片描述

得出结论, 如果计算 260G 的数据, 可能和计算 60G 的数据, 所需要的内存一样, Spark 会逐个取数据, 逐个计算, 计算完成后抛弃, 再取下一条

真的是这样吗? 再看一段代码

给出一段Spark代码, 这段代码多了一个Shuffle算子

rdd1 = sc.readTextFile()
rdd2 = rdd1.map(...)
rdd3 = rdd2.flatMap(...)
rdd4 = rdd3.reduceByKey(...)

分析执行过程

rdd4 = sc.readTestFile(...).map(...).flatMap(...).reduceByKey(...)

flatMap 出去的数据可能要汇总一下, 才能流入 reduceByKey

在这里插入图片描述

得出结论, 如果计算 260G 的数据, 和计算 60G 的数据, 所需要的内存确实不一样, 有 Shuffle 的情况下要稍微多一些才行

那么, 如何设计集群规模?

Spark 这样启动

spark-submit \\
  --class org.apache.spark.examples.SparkPi \\
  --master yarn \\
  --deploy-mode cluster \\
  --executor-memory 16G \\
  --executor-cores 4 \\
  --executor-num 10 \\
  --total-executor-cores 100 \\
  http://path/to/examples.jar \\
  1000

executor-memory, executor-cores, executor-num 设置的原则
1. executor-memory 是 executor-cores 的 2-4 倍, 取决于 Spark 任务是否有很多计算
2. 通过 executor-num 来控制整个 Job 的内存占用

所以, 可以得到如下表格

点	量
Executor cores	4 cores
Executor num	10
Executor memory	16 G
Spark parallelism	128
Driver memory	6 G
Total cores	exenum * execores = 40
Total memory	exenum * exemem = 160
Pre job needs	40 core + 160 G
Cluster	(40, 160) * 5 * 1.2 = (240,1080) = 240 核心, 1080 G 内存

1.2. 选择服务器

假设公司很有钱, 选择在京东上买新的 Dell 服务器, 选择了一个比较好的机器如下

在这里插入图片描述

配置如下

类型	型号	容量	数量
CPU	Intel 至强 E5-2690V4	14 cores	2颗
内存	Dell ECC DDR4	32 G	4条(可扩展至24条)
硬盘	Dell SAS 3.5英寸	4 TB	3块(可扩展至8块)

所以, 单台服务器可以有 128G 内存, 28 cores, 那我们需要的集群数量如下

类型	数量
Master	3
Worker	10
Edge	2 (可 1U 低配)

这样的话, 我们集群的总资源量就如下, 可以看到, 已经非常够用了

类型	大小
CPU	280 cores
内存	1280 G
硬盘	120 T

1.3. 分配集群角色

按照如下方式分配是比较推荐的, 而且一般生产级别的大数据集群, 一定是要 HA 的

	Master 1-2	Master 3	Work 1-10	Gateway	Utility 1
NameNode	✔️
JournalNode	✔️	✔️
FailoverController	✔️
ResourceManager	✔️
HMaster	✔️	✔️
Zookeeper	✔️	✔️
JobHistory		✔️
SparkHistory		✔️
DataNode			✔️
NodeManager			✔️
HRegionsServer			✔️
Hue				✔️
Oozie				✔️
HiveServer2				✔️
Flume				✔️
用户画像系统				✔️
ClouderaManager					✔️
ManagementService					✔️
HiveMetastore					✔️

2. 部署和管理集群的工具

目标
- 理解 Hadoop 发型版的历史和作用
步骤
1. Hadoop 的发展历程
2. 部署和管理 Hadoop 集群并不简单
3. 三种工具的部署方式

2.1. Hadoop 的发展历程

阶段一: 三篇论文
1. GFS, 2003, 存储大量数据
2. MapReduce, 2004, 使得大量数据可以被计算
3. BigTable, 2006, 使得大量数据可以被及时访问
阶段二: Hadoop
1. DougCutting 在 2002 年创业做了 Lucene, 遇到了性能问题, 无法索引全网的数据
2. Google 发布了 GFS 以后, DougCutting 把 Lucene 的底层实现改为类似 GFS 的形式
3. 2006 年 DougCutting 投靠了 Yahoo!, 带去了 Lucene, 抽出底层的存储和计算, 变为子项目 Hadoop
4. 从 2006 年开始, Yahoo! 把多个业务迁移到 Hadoop 中, 这个时代 Hadoop 才进入高速发展期

所以, Hadoop 是 Yahoo! 一个半内部的项目, 不是商业产品, 其部署和运维都需要专业的团队

2.2. 部署和管理 Hadoop 的集群并不简单

想要部署和运维 Hadoop 的集群有一些难点如下

Hadoop 是一个大规模的分布式工具, 想要在 4000 个节点上安装无疑非常困难
而想要保证几千个节点上的 Hadoop 都正常运行, 无疑更加困难

所以, 第一个发现这个问题的人并不是我们, 而是 Cloudera 的老板

2008 年的时候, 一个 Google 的工程师负责和另外一家公司一起合作搞项目, 在部署 Hadoop 的时候, 发现这玩意太难部署了, 于是出来创业, 创办了 Cloudera
2011 年的时候, 原 Yahoo! 的 Hadoop 团队独立出来, 创办了一家公司, 叫做 Hortonworks

而 Hortonworks 和 Cloudera 所负责的事情大致如下

帮助社区改进 Hadoop 和周边工具, 并提供发行版, 类似于 RedHat 和 Linux 的关系
帮助客户部署 Hadoop 集群
提供工具帮助客户管理 Hadoop 集群

但是他们的产品又是不同的, 如下

Hortonworks
- Ambari, 集群管理和监控
- HDP, Hadoop 发行版
Cloudera
- Cloudera Manager, 简称 CM, 集群管理和监控
- CDH, Hadoop 发行版

所以, 现在如果想要部署一个 Hadoop 的集群, 我们大致有三种选择

直接部署 Hadoop 开源版本, 简称 Apache 版本
部署 HDP 和 Ambari
部署 CDH 和 CM

2.3. 三种工具的部署方式

一 : 想要部署 Apache 版本的工具是最难的

要为所有节点配置环境, 例如关闭防火墙之类的
要在所有节点中安装 Hadoop, Hive, HBase, Spark 等

二 : 想要部署 CDH 集群, 其实也并不容易, 因为 CM 是主从结构的, 分为如下两个部分

Cloudera Manager Server, 简称 SCM
Cloudera Manager Agents, 简称 SCM Agents

所以, 我们需要做如下这件事

要为所有节点配置环境, 例如关闭防火墙之类的
要为所有节点安装 Agents
要在主节点安装 SCM
访问 SCM 部署 CDH 集群

三 : 想要部署 HDP 的集群, 理论上比 CM 更难一些

要为所有节点配置环境, 例如关闭防火墙之类的
要为所有节点安装 Ambari Agents
要在主节点安装 Ambari Server
访问 Ambari Server 建立集群

四 : 大家有没有发现, 这三种部署方式都有一个事情要做

在所有节点执行 xxx 命令

想象一下, 4000 个节点, 你准备怎么处理?

使用自动化运维工具, 自动的在所有节点执行相同的操作

例如, 在 4000 个节点中执行同样的 Shell 脚本, 无论怎么做, 其实都挺折腾的, 不是吗?

五 : 那为什么我们不能直接使用 Apache 版本的工具, 使用 Shell 脚本去安装呢?

集群部署出来以后, 可能会出错, 如何运维
集群部署出来以后, 可能配置文件要修改, 难道再在所有节点修改一遍吗?
集群部署出来以后, 我不知道它出错没, 需要监控

而上述这些功能, Ambari 和 SCM 都提供了, 所以我们当时的生产环境中, 运行的是 Cloudera Manager

3. 自动创建虚拟机

目标
- 能够通过自动化的方式创建虚拟机
步骤
1. 什么是 Vagrant
2. 安装 Vagrant 和概念介绍
3. 使用 Vagrant 构建一个虚拟机集群

3.1. 什么是 Vagrant

从现在就开始要搭建一个测试集群了, 回顾前面的课程, 先来说说虚拟机的痛点

安装麻烦
- 建立虚拟机的时候, 我的网段好像写错了, 和别人的 IP 不一样, 总是操作失误
- 虚拟机弄好以后, 还需要安装操作系统, 步骤那么多, 怎么可能不出错呢, 老师你肯定没讲清楚
- WC, 虚拟机终于装好了!! 什么? 还需要安装 Hadoop, 几十个步骤!!!
工程和环境分离
- 唉, 又要学习新项目了, 又要折腾环境, 算了, 请一天假放松放松
分发困难
- 为啥老师发给我的虚拟机我运行不起来? 这是为什么!!!
- 可能因为你和老师的环境不同. 什么!? 又是环境不同!!!

卒😩

为了解决这些问题, 本项目中为大家引入 Vagrant

Vagrant 可以通过一个脚本配置虚拟机的参数
Vagrant 可以帮助我们自动创建一个虚拟机
Vagrant 可以帮助我们自动安装操作系统
Vagrant 可以帮助我们配置网络
Vagrant 可以帮助我们把文件拷贝到创建好的虚拟机上
Vagrant 可以在创建虚拟机后, 执行我们制定的自动化脚本, 安装服务
我们可以使用 Vagrant 的命令登录到虚拟机中
我们可以使用 Vagrant 的命令开启或者关闭虚拟机

大家想一下, 如果我们可以通过 Vagrant, 使用一个配置文件来创建虚拟机, 是不是就能做到如下事情

创建一个项目, 顺手写一个脚本, 需要运行项目的时候, 让同事执行脚本即可
虚拟机中的程序版本变化了, 修改一下脚本, 同事重新运行一下脚本即可同步环境变动
再也不用担心虚拟机关闭以后再也打不开, 重新运行一下就好, 也就一分钟

所以, 不仅仅是为了让大家学习, 很多企业中也使用 Vagrant 构建测试环境, 保证每个人的环境一致

3.2. 安装 Vagrant 和概念介绍

安装步骤如下

下载 VirtualBox, 因为 VMWare 是收费的, Vagrant 不允许我们使用破解版, 有版权问题
安装 VirtualBox
下载 Vagrant, 地址是 https://releases.hashicorp.com/vagrant/2.2.7/vagrant_2.2.7_x86_64.msi
安装 Vagrant
考虑到大家网络比较慢, 已经将下载过的 Vagrant 相关的安装包放在了 Files/Setup 中

Vagrant 中的概念

作用: 帮助我们管理虚拟机, 自动化的创建虚拟机, 自动化的初始化虚拟机, 提供了命令帮助我们管理虚拟机

Vagrantfile, 这个文件是虚拟机的配置文件
vagrant up, 使用这个命令, 即可创建一个符合 Vagrantfile 配置的虚拟机
Provision, 当 Vagrant 建立虚拟机后, 会执行通过 Provision 配置的自动化脚本, 自动化的安装服务

Vagrant 初体验, 创建一个虚拟机

步骤

编写脚本, 配置虚拟机
1. 定义 Vagrant 配置
2. 新增一台虚拟机的配置
3. 配置虚拟机所使用的操作系统
4. 配置网络
5. 配置虚拟机的硬件配置
执行命令创建虚拟机
登入虚拟机, 查看同步的目录

编写脚本

Vagrant.configure("2") do |config|
    config.vm.define "edge" do |config|
        config.vm.box = 'centos/7'
        config.disksize.size = '50GB'
        config.vm.network 'private_network', ip: '192.168.56.101'
        config.vm.hostname = 'edge'

        config.vm.provider 'virtualbox' do |vb|
            vb.gui = false
            vb.name = 'edge'
            vb.memory = 2048
            vb.cpus = 1
            vb.customize ["modifyvm", :id, "--cpuexecutioncap", "50"]
        end
    end
end

在脚本所在目录执行命令

# 因为用到了修改磁盘大小的插件, 需要安装
vagrant plugin install vagrant-disksize

# 建立虚拟机
vagrant up

登入虚拟机, 查看同步的目录

# 登录
vagrant ssh edge

# 查看同步的目录
cd /vagrant

Vagrant 还有一个很强大的功能, 就是在创建虚拟机完毕时, 执行初始化任务

关闭已经创建的虚拟机
```
vagrant destroy
```

编写脚本

Vagrant.configure("2") do |config|
    config.vm.define "edge" do |config|
        config.vm.box = 'centos/7'
        config.disksize.size = '50GB'
        config.vm.network 'private_network', ip: '192.168.56.101'
        config.vm.hostname = 'edge'

        config.vm.provider 'virtualbox' do |vb|
            vb.gui = false
            vb.name = 'edge'
            vb.memory = 2048
            vb.cpus = 1
            vb.customize ["modifyvm", :id, "--cpuexecutioncap", "50"]
        end
      
        config.vm.provision "shell", path: "script.sh"
    end
end

编写 Shell 脚本
```
echo "Hello everyone"
```
运行查看
```
vagrant up
```

目前, 除了 Shell 的 Provision, Vagrant 还支持 Ansible, Chef, Docker, Puppet 等

3.3. 使用 Vagrant 构建一个虚拟机集群

接下来, 要使用 Vagrant 构建一个集群了, 在开始之前, 根据我们的情况, 要规划一下集群

主机名	角色	配置
master01	Master	1 cores, 16G -> 6G, 32G -> 8G
workder 01 - 02	Worker	1 cores, 16G -> 4G, 32G -> 5G

如果只有 8G 内存, 建议去下载 Cloudera quick start vm
Cloudera CDH 的每一个服务的内存配置, 是按照比例来的

然后, 进行集群搭建

编写脚本

Vagrant.configure("2") do |config|
    config.vm.define "master01" do |master01|
        master01.vm.box = 'centos/7'
        master01.disksize.size = '50GB'
        master01.vm.network 'private_network', ip: '192.168.56.101'
        master01.vm.hostname = 'master01'

        master01.vm.provider 'virtualbox' do |vb|
            vb.gui = false
            vb.name = 'master01'
            vb.memory = 6000
            vb.cpus = 1
            vb.customize ["modifyvm", :id, "--cpuexecutioncap", "50"]
        end
    end

    config.vm.define "worker01" do |worker01|
        worker01.vm.box = 'centos/7'
        worker01.disksize.size = '50GB'
        worker01.vm.network 'private_network', ip: '192.168.56.102'
        worker01.vm.hostname = 'worker01'

        worker01.vm.provider 'virtualbox' do |vb|
            vb.gui = false
            vb.name = 'worker01'
            vb.memory = 2048
            vb.cpus = 1
            vb.customize ["modifyvm", :id, "--cpuexecutioncap", "50"]
        end
    end

    config.vm.define "worker02" do |worker02|
        worker02.vm.box = 'centos/7'
        worker02.disksize.size = '50GB'
        worker02.vm.network 'private_network', ip: '192.168.56.103'
        worker02.vm.hostname = 'worker02'

        worker02.vm.provider 'virtualbox' do |vb|
            vb.gui = false
            vb.name = 'worker02'
            vb.memory = 2048
            vb.cpus = 1
            vb.customize ["modifyvm", :id, "--cpuexecutioncap", "50"]
        end
    end

    config.vm.define "edge" do |edge|
        edge.vm.box = 'centos/7'
        edge.disksize.size = '50GB'
        edge.vm.network 'private_network', ip: '192.168.56.104'
        edge.vm.hostname = 'edge'

        edge.vm.provider 'virtualbox' do |vb|
            vb.gui = false
            vb.name = 'edge'
            vb.memory = 1024
            vb.cpus = 1
            vb.customize ["modifyvm", :id, "--cpuexecutioncap", "50"]
        end
    end
end

运行集群
```
vagrant up
```

这个时候, 我们已经建立起来了测试集群, 但是有一个问题, 似乎无法在外部登录

使用 MobaXterm 使用 SSH 登录虚拟机
发现无法登录

原因是, Vagrant 自动创建出来的虚拟机是关闭了 SSH 登录功能的, 只能使用 vagrant ssh 登录, 这是为了保障安全性, 但是测试集群的话, 其实我们还是需要它方便, 解决办法也很简单, 修改 SSH 配置, 再打包一下系统, 让 Vagrant 下次创建的时候使用我们修改过的系统

修改 SSH 登录

# 修改文件 /etc/ssh/sshd_config
PasswordAuthentication no

打包
```
vagrant package
```

脚本中使用

Vagrant.configure("2") do |config|
    config.ssh.password = "vagrant" # 此处使用密码登录

    config.vm.define "master01" do |master01|
        master01.vm.box = './pkgs/package.box' # 此处引用打包好的 box
        master01.disksize.size = '50GB'    
        master01.vm.network 'private_network', ip: '192.168.56.101'
        master01.vm.hostname = 'master01'

        master01.vm.provider 'virtualbox' do |vb|
            vb.gui = false
            vb.name = 'master01'
            vb.memory = 6000
            vb.cpus = 1
            vb.customize ["modifyvm", :id, "--cpuexecutioncap", "50"]
        end
    end

    config.vm.define "worker01" do |worker01|
        worker01.vm.box = './pkgs/package.box'
        worker01.disksize.size = '50GB'    
        worker01.vm.network 'private_network', ip: '192.168.56.102'
        worker01.vm.hostname = 'worker01'

        worker01.vm.provider 'virtualbox' do |vb|
            vb.gui = false
            vb.name = 'worker01'
            vb.memory = 2048
            vb.cpus = 1
            vb.customize ["modifyvm", :id, "--cpuexecutioncap", "50"]
        end
    end

    config.vm.define "worker02" do |worker02|
        worker02.vm.box = './pkgs/package.box'
        worker02.disksize.size = '50GB'    
        worker02.vm.network 'private_network', ip: '192.168.56.103'
        worker02.vm.hostname = 'worker02'

        worker02.vm.provider 'virtualbox' do |vb|
            vb.gui = false
            vb.name = 'worker02'
            vb.memory = 2048
            vb.cpus = 1
            vb.customize ["modifyvm", :id, "--cpuexecutioncap", "50"]
        end
    end

    config.vm.define "edge" do |edge|
        edge.vm.box = './pkgs/package.box'
        edge.disksize.size = '50GB'    
        edge.vm.network 'private_network', ip: '192.168.56.104'
        edge.vm.hostname = 'edge'

        edge.vm.provider 'virtualbox' do |vb|
            vb.gui = false
            vb.name = 'edge'
            vb.memory = 1024
            vb.cpus = 1
            vb.customize ["modifyvm", :id, "--cpuexecutioncap", "50"]
        end

        edge.vm.provision "shell" do |s|
            s.path       = "install_ansible.sh"
            s.privileged = true
        end
    end
end

下面再次查看, 即可使用 MobaXterm 登录虚拟机

4. 自动化部署服务 (了解, 运维领域)

目标
- 能够通过自动化脚本安装 CM 服务
步骤
1. 痛点和 Ansible
2. 使用 Vagrant 整合 Ansible
3. 离线安装 Ansible

4.1. 痛点和 Ansible

好了, 我们现在要开始安装 CM 服务了, 大概有如下步骤

配置好每一台机器的系统环境
1. 修改主机名
2. 关闭防火墙
3. 关闭 SELinux
4. 安装 JDK
5. 安装 MySQL
6. … 一上午过去了
在每一台机器上安装 SCM Agents
1. Master 01 上下载 Agents
2. Worker 01上下载 Agents
3. Worker 02 上下载 Angents
4. 配置 Master 01
5. 配置 Worker 01
6. 配置 Worker 02
7. 启动 Maser 01 的 Agents
8. … 一小时又过去了, 逐渐恼怒 😡
在 Master 01 上安装 SCM
1. 创建 Linux 用户, hadoop, hive, yarn, hdfs, oozie 等所有服务都要有一个系统用户
2. 创建 MySQL 用户, 大概六七个
3. 安装 SCM
4. 启动
5. 报错
6. … 一下午过去了, 老子不学习! 😡😡
安装 CDH …

好了, 这些痛点我们都懂, 于是引入 Ansible, Ansible 非常重要, 几乎是运维领域的银弹, 但是如果大家不打算在运维领域发展, 了解即可, Ansible 可以帮助我们做如下事情

上述所有步骤, Ansible 可以帮助我们以配置的形式编写
Ansible 可以帮助我们在多台机器上执行配置文件表示的过程

Ansible 有如下概念

名称	解释
Playbook	剧本, 是 Ansible 中的总控, 根配置文件比如说这次运行 Ansible 的最终任务是搭建好一个 CM 集群, 那我们应该就有一个 Playbook 叫做 `cm_playbook.yml`
Roles	Ansible 任务中的角色例如为了完成 CM 集群的搭建, 可能要配置操作系统, 那应该就把配置操作系统所需要执行的所有配置都放在一个叫做 `system_common` 的 Roles 中
Inventory	Ansible 中的服务器地址配置 Ansible 需要在多个主机中执行任务, Inventory 的作用就是告诉 Ansible 主机的地址等信息

首先来看看 PlayBook

- name: Create hosts file in locally
  hosts: 192.168.56.101
  any_errors_fatal: True
  become: yes
  roles:
    - hosts

- name: Set yum locally
  hosts: cdh_cluster
  any_errors_fatal: True
  become: yes
  roles:
    - yum_locally

在 192.168.56.101 中配置 hosts 文件
在 cdh_cluster 所对应的机器中配置本地 Yum 仓库
cdh_cluster 是一个分组, 这个分组在 Inventory 中配置
hosts 和 yum_locally 就是角色

然后再来看看 Roles yum_locally

- name: Set yum repo locally
  yum_repository:
    name: itcast-locally
    description: Local yum repo
    baseurl: http://master01/
    failovermethod: priority
    file: itcast
    priority: 1
    gpgcheck: no
    enabled: yes

- name: Clean yum meata
  command: yum clean all

第一个任务是通过 Ansible 提供的 Yum repository 插件, 配置本地 Yum 仓库
第二个任务是执行一个命令 yum clean all 清理 Yum 缓存

4.2. 使用 Vagrant 整合 Ansible

Ansible 是一个非常知名的自动化运维工具, 不仅仅只是为了搭建测试环境, 在测试环境和正式环境中, 其应用都很广泛, 先来看看在正式环境中该如何使用 Ansible

在 13 台机器中, 选择一台作为主控
在主控机器中放入 Ansible 脚本
执行命令运行 Ansible, Ansible 会在 Playbook 中标示的机器上运行

ansible-playbook --inventory-file=/vagrant/inventory -v /vagrant/playbooks/cdh_cm.yml

明白了如何在正式环境使用 Ansible 以后, 使用 Vagrant 搭建测试环境的时候也可以使用 Ansible 脚本, Vagrant 提供了对应的 Provision

编写 Ansible playbook, 文件名为 testing.yml

- hosts: worker_servers
  tasks:
    debug:
      msg: "Hello from  inventory_hostname "

编写 Inventory, 文件名为 inventory

[master_servers]
master01 ansible_host=192.168.56.101 ansible_user=vagrant ansible_ssh_pass=vagrant

[worker_servers]
worker01 ansible_host=192.168.56.102 ansible_user=vagrant ansible_ssh_pass=vagrant
worker02 ansible_host=192.168.56.103 ansible_user=vagrant ansible_ssh_pass=vagrant

编写 Vagrantfile

Vagrant.configure("2") do |config|
    config.ssh.password = "vagrant"

    config.vm.define "master01" do |master01|
        master01.vm.box = './pkgs/package.box'
        master01.disksize.size = '50GB'    
        master01.vm.network 'private_network', ip: '192.168.56.101'
        master01.vm.hostname = 'master01'

        master01.vm.provider 'virtualbox' do |vb|
            vb.gui = false
            vb.name = 'master01'
            vb.memory = 6000
            vb.cpus = 1
            vb.customize ["modifyvm", :id, "--cpuexecutioncap", "50"]
        end
    end

    config.vm.define "worker01" do |worker01|
        worker01.vm.box = './pkgs/package.box'
        worker01.disksize.size = '50GB'    
        worker01.vm.network 'private_network', ip: '192.168.56.102'
        worker01.vm.hostname = 'worker01'

        worker01.vm.provider 'virtualbox' do |vb|
            vb.gui = false
            vb.name = 'worker01'
            vb.memory = 2048
            vb.cpus = 1
            vb.customize ["modifyvm", :id, "--cpuexecutioncap", "50"]
        end
    end

    config.vm.define "worker02" do |worker02|
        worker02.vm.box = './pkgs/package.box'
        worker02.disksize.size = '50GB'    
        worker02.vm.network 'private_network', ip: '192.168.56.103'
        worker02.vm.hostname = 'worker02'

        worker02.vm.provider 'virtualbox' do |vb|
            vb.gui = false
            vb.name = 'w大数据超详细大数据常用框架集群搭建合集|附带详细安装过程(代码片段)
🚀作者：“大数据小禅”🚀简介：本篇文章是对大数据常用框架的系列总结，包括了大数据常用组件的搭建过程。🚀安装包|文档获取：获取对应的安装包可以通过最下方公众号联系我备注获取。一....  查看详情  
                
大数据超详细大数据常用框架集群搭建合集|附带详细安装过程(代码片段)
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大数据运维hadoop完全分布式环境搭建(代码片段)
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“红亚杯”-大数据环境搭建与数据采集技能线上专题赛赛题(代码片段)
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集群安装搭建赛题解析(代码片段)
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sqoop集群环境搭建|mysql数据导出hdfs测试(代码片段)
🚀作者：“大数据小禅”🚀简介：详细讲解Sqoop的环境搭建，通过Sqoop将mysql导出到HDFS，附带过程截图。🚀安装包获取：获取对应的安装包可以通过最下方公众号联系我备注获取。1.Sqoop简介ApacheSqo...  查看详情  
                
docker容器搭建大数据集群(代码片段)
Docker容器搭建大数据集群首先准备好Centos7(之前准备好的模板机)安装Docker更新yum包（期间选择全选’y’）yumupdate安装需要的软件包，yum-util提供yum-config-manager功能,另外两个是devicemapper驱动依赖yuminstall-yyum-utilsdevice-mapp...  查看详情  
                
使用docker一键搭建hadoop,hbase,hive等大数据集群(代码片段)
注意资源的下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/1jB3j_wKFOXaWOfVR9o9WVg?pwd=f16j提取码:f16j有问题联系我:lizhenchao@atguigu.cn脚本的运行环境:centos7.5+目录说明不要更改docker_bigdata及子目录的目录结构进入到docker_bigdata目录下再执行脚...  查看详情  
                
大数据之—zookeeper环境搭建(代码片段)
目录前言一、下载二、安装三、集群部署四、注意前言参考博客：https://blog.csdn.net/weixin_55008454/article/details/128445784一、下载zk仓库地址：https://archive.apache.org/dist/zookeeper/软件包：https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.8.1/apache-zo...  查看详情  
                
大数据kudu：kudu集群搭建(代码片段)
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大数据开发基础入门与项目实战hadoop核心及生态圈技术栈之1.hadoop简介及apachehadoop完全分布式集群搭建(代码片段)
文章目录前言1.大数据简介（1）知识体系（2）大数据定义及应用场景（3）大数据发展趋势及从业人员发展路线2.Hadoop简介3.Hadoop的重要组成4.ApacheHadoop完全分布式集群搭建（1）虚拟机环境准备（...  查看详情  
                
hadoop完全分布式集群搭建（超详细）-大数据集群搭建(代码片段)
hadoop完全分布式集群搭建本次搭建完全分布式集群用到的环境有：jdk1.8.0hadoop-2.7.7本次搭建集群所需环境也给大家准备了，下载链接地址：https://share.weiyun.com/dk7WgaVk密码：553ubk本次完全分布式集群搭建需要提前建...  查看详情  
                
zookeeper集群搭建(代码片段)
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基于大数据平台的毕业设计01：基于docker的hdp集群搭建(代码片段)
前言好多人问我，这种基于大数据平台的xxxx的毕业设计要怎么做。这个可以参考之前写得关于我大数据毕业设计的文章基于大数据平台的毕业设计。这篇文章是将对之前的毕设进行优化。个人觉得可以分为两个部分。第一个...  查看详情  
                
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zookeeper集群搭建详细过程|附带详细过程截图(代码片段)
🚀作者：“大数据小禅”🚀简介：详细讲解Zookeeper的环境搭建，附带过程截图。🚀安装包获取：获取对应的安装包可以通过最下方公众号联系我备注获取。1.Zookeeper简介ZooKeeper顾名思义动物园管理员&#...  查看详情  
                
zookeeper集群搭建详细过程|附带详细过程截图(代码片段)
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cdh搭建大数据集群（5.10.0）(代码片段)
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