关键词：
数仓采集之环境搭建hadoop,zookeeper,kafka
前期的阿里云ECS环境已装好，现在开始正式搭建项目的环境
hadoop安装配置
1.集群规划
| 服务器hadoop102 | 服务器hadoop103 | 服务器hadoop104 | |
|---|---|---|---|
| HDFS | NameNodeDataNode | DataNode | DataNodeSecondaryNameNode |
| Yarn | NodeManager | ResourcemanagerNodeManager | NodeManager |
2.部署安装
hadoop我这里使用的版本是hadoop-3.1.3.tar.gz
# 解压
[atguigu@hadoop102 software]$ pwd
/opt/software
[atguigu@hadoop102 software]$ ll |grep hadoop
-rw-rw-r-- 1 atguigu atguigu 338075860 Oct 16 21:37 hadoop-3.1.3.tar.gz
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C ../module/
# 配置环境变量 /etc/profile.d/my_env.sh， 然后 source /etc/profile
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-3.1.3
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
# hadoop version 检验hadoop是否安装成功
3.配置集群
core-site.xml,在configuration中添加如下配置
<!-- 指定NameNode的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://hadoop102:8020</value>
</property>
<!-- 指定hadoop数据的存储目录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/module/hadoop-3.1.3/data</value>
</property>
<!-- 配置HDFS网页登录使用的静态用户为atguigu -->
<property>
<name>hadoop.http.staticuser.user</name>
<value>atguigu</value>
</property>
<!-- 配置该atguigu(superUser)允许通过代理访问的主机节点 -->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.atguigu.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<!-- 配置该atguigu(superUser)允许通过代理用户所属组 -->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.atguigu.groups</name>
<value>*</value>
</property>
<!-- 配置该atguigu(superUser)允许通过代理的用户-->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.atguigu.groups</name>
<value>*</value>
</property>
hdfs-site.xml
<!-- nn web端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.http-address</name>
<value>hadoop102:9870</value>
</property>
<!-- 2nn web端访问地址-->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>hadoop104:9868</value>
</property>
yarn-site.xml
<!-- 指定MR走shuffle -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<!-- 指定ResourceManager的地址-->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>hadoop103</value>
</property>
<!-- 环境变量的继承 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.env-whitelist</name>
<value>JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_CONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME</value>
</property>
<!-- yarn容器允许分配的最大最小内存 -->
<property>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
<value>512</value>
</property>
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<value>4096</value>
</property>
<!-- yarn容器允许管理的物理内存大小 默认8个G-->
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<value>4096</value>
</property>
<!-- 关闭yarn对物理内存和虚拟内存的限制检查 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
mapred-site.xml
<!-- 指定MapReduce程序运行在Yarn上 -->
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
配置works
hadoop102
hadoop103
hadoop104
4.配置历史服务器
mapred-site.xml
<!-- 历史服务器端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>hadoop102:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>hadoop102:19888</value>
</property>
5.配置日志聚集
yarn-site.xml
<!-- 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://hadoop102:19888/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>
ok,配到这里，所有的配置已经配置完毕，接下来就把整个hadoop的安装目录分发到hadoop103,hadoop104机器，环境变量也分发一下。
[atguigu@hadoop102 module]$ pwd
/opt/module
# 分发hadoop安装目录
[atguigu@hadoop102 module]$ my_rsync.sh hadoop-3.1.3
# 分发环境变量
[atguigu@hadoop102 module]$ my_rsync.sh /etc/profile.d/my_env.sh
# 查看各个机器的hadoop环境变量是否生效
[atguigu@hadoop102 module]$ all.sh hadoop version
测试完成，现在所有机器的hadoop的环境已经装好
6.启动hadoop
# 102
[atguigu@hadoop102 module]$ hdfs namenode -format
# 102
[atguigu@hadoop102 module]$ start-dfs.sh
# 103
[atguigu@hadoop102 module]$ start-yarn.sh
ok.启动成功，
# namenode web地址
hadoop102:9870
# yarn web地址
hadoop103:8088
7.简单跑个mr测试一下
hadoop fs -mkdir /input
hadoop fs -put READ.txt /input
hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount /input /output
# 启动历史服务器
mapred --daemon start historyserver
多目录存储
先熟悉一下，将来生产环境一定会用到
1.生产环境服务器磁盘情况
2.在hdfs-site.xml文件中配置多目录，注意新挂载磁盘的访问权限问题。
HDFS的DataNode节点保存数据的路径由dfs.datanode.data.dir参数决定，其默认值为file://$hadoop.tmp.dir/dfs/data，若服务器有多个磁盘，必须对该参数进行修改。如服务器磁盘如上图所示，则该参数应修改为如下的值。
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>file:///dfs/data1,file:///hd2/dfs/data2,file:///hd3/dfs/data3,file:///hd4/dfs/data4</value>
</property>
注意：每台服务器挂载的磁盘不一样，所以每个节点的多目录配置可以不一致。单独配置即可。
不慌，到时候看下磁盘挂载情况，然后datanode属性dfs.datanode.data.dir相应的配置就行
注意：每台服务器挂载的磁盘不一样，所以每个节点的多目录配置可以不一致。单独配置即可。
集群数据均衡
节点间数据均衡
开启数据均衡命令：
start-balancer.sh -threshold 10
对于参数10，代表的是集群中各个节点的磁盘空间利用率相差不超过10%，可根据实际情况进行调整。
停止数据均衡命令：
stop-balancer.sh
磁盘间数据均衡
（1）生成均衡计划（我们只有一块磁盘，不会生成计划）
hdfs diskbalancer -plan hadoop103
（2）执行均衡计划
hdfs diskbalancer -execute hadoop103.plan.json
（3）查看当前均衡任务的执行情况
hdfs diskbalancer -query hadoop103
（4）取消均衡任务
hdfs diskbalancer -cancel hadoop103.plan.json
LZO压缩配置
hadoop本身并不支持lzo压缩，故需要使用twitter提供的hadoop-lzo开源组件。hadoop-lzo需依赖hadoop和lzo进行编译。编译步骤略，编译后打成jar包： hadoop-lzo-0.4.20.jar
# 1.将编译好后的hadoop-lzo-0.4.20.jar 放入hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/
[atguigu@hadoop102 common]$ pwd
/opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common
[atguigu@hadoop102 common]$ ls
hadoop-lzo-0.4.20.jar
# 2.同步hadoop-lzo-0.4.20.jar到hadoop103、hadoop104
[atguigu@hadoop102 common]$ my_rsync.sh hadoop-lzo-0.4.20.jar
# 3.core-site.xml增加配置支持LZO压缩
<configuration>
<property>
<name>io.compression.codecs</name>
<value>
org.apache.hadoop.io.compress.GzipCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec,
org.apache.hadoop.io.compress.BZip2Codec,
org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec,
com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec,
com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec
</value>
</property>
<property>
<name>io.compression.codec.lzo.class</name>
<value>com.hadoop.compression.lzo.LzoCodec</value>
</property>
</configuration>
# 4.同步core-site.xml到hadoop103、hadoop104
[atguigu@hadoop102 hadoop]$ my_rsync.sh core-site.xml
# 5.启动及查看集群
[atguigu@hadoop102 hadoop-3.1.3]$ start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-3.1.3]$ start-yarn.sh
# 5.测试lzo压缩
hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount -Dmapreduce.output.fileoutputformat.compress=true -Dmapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=com.hadoop.compression.lzo.LzopCodec /input /lzo-output
# 5.测试lzo切片
# 注意：lzo的切片必须要创建索引，执行后会新建一个后缀为.index的文件
hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar com.hadoop.compression.lzo.DistributedLzoIndexer /lzo-input/bigtable.lzo
# 测试lzo切片(把默认的TextInputFormat替换为LzoInputFormat)
hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount - Dmapreduce.job.inputformat.class=com.hadoop.mapreduce.LzoTextInputFormat /lzo-input /lzo-output
基准测试
测试HDFS写性能
# 测试命令(-nrFiles设置为cpu数量-2)hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -write -nrFiles 4 -fileSize 128MB
测试HDFS读性能
hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -read -nrFiles 4 -fileSize 128MB
删除测试生成的数据
hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-client-jobclient-3.1.3-tests.jar TestDFSIO -clean
hadoop参数调优
HDFS参数调优hdfs-site.xml
The number of Namenode RPC server threads that listen to requests from clients. If dfs.namenode.servicerpc-address is not configured then Namenode RPC server threads listen to requests from all nodes.
NameNode有一个工作线程池，用来处理不同DataNode的并发心跳以及客户端并发的元数据操作。
对于大集群或者有大量客户端的集群来说，通常需要增大参数dfs.namenode.handler.count的默认值10。
<property>
<name>dfs.namenode.handler.count</name>
<value>10</value>
</property>
计算公式：
YARN参数调优yarn-site.xml
（1）情景描述：总共7台机器，每天几亿条数据，数据源->Flume->Kafka->HDFS->Hive
面临问题：数据统计主要用HiveSQL，没有数据倾斜，小文件已经做了合并处理，开启的JVM重用，而且IO没有阻塞，内存用了不到50%。但是还是跑的非常慢，而且数据量洪峰过来时，整个集群都会宕掉。基于这种情况有没有优化方案。
（2）解决办法：
内存利用率不够。这个一般是Yarn的2个配置造成的，单个任务可以申请的最大内存大小，和Hadoop单个节点可用内存大小。调节这两个参数能提高系统内存的利用率。
（a）yarn.nodemanager.resource.memory-mb
表示该节点上YARN可使用的物理内存总量，默认是8192（MB），注意，如果你的节点内存资源不够8GB，则需要调减小这个值，而YARN不会智能的探测节点的物理内存总量。
（b）yarn.scheduler.maximum-allocation-mb
单个任务可申请的最多物理内存量，默认是8192（MB）。
zookeeper安装配置
集群规划
| 服务器hadoop102 | 服务器hadoop103 | 服务器hadoop104 | |
|---|---|---|---|
| Zookeeper | Zookeeper | Zookeeper | Zookeeper |
解压安装
# 解压
[atguigu@hadoop102 module]$ tar -zxvf apache-zookeeper-3.5.7-bin.tar.gz -C ../module/
# 配置环境变量
# zookeeper
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/module/zookeeper-3.5.7
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin
# 修改zookeeper的配置文件（创建zkData文件夹，myid文件，不重复id:2,3,4,）
# 还要zoo.sample.conf 改名为 zoo.cfg
dataDir=/opt/module/zookeeper-3.5.7/zkData
server.2=hadoop102:2888:3888
server.3=hadoop103:2888:3888
server.4=hadoop104:2888:3888
# 文件分发到103，104
[atguigu@hadoop102 module]$ my_rsync.sh zookeeper-3.5.7/
# 分发后各自改 myid文件3，4
# 分发环境变量
[atguigu@hadoop102 module]$ scp /etc/profile.d/my_env.sh root@hadoop103:/etc/profile.d/
[atguigu@hadoop102 module]$ scp /etc/profile.d/my_env.sh root@hadoop104:/etc/profile.d/
zk群启脚本zk_cluster.sh
#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
echo "USAGE: zk.sh start|stop|status"
exit
fi
case $1 in
start)
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo "=================> START $i ZK <================="
ssh $i /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh start
done
;;
stop)
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo "=================> STOP $i ZK <================="
ssh $i /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh stop
done
;;
status)
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo "=================> STATUS $i ZK <================="
ssh $i /opt/module/zookeeper-3.5.7/bin/zkServer.sh status
done
;;
*)
echo "USAGE: zk.sh start|stop|status"
exit
;;
esac
kafka安装配置
集群规划
| 服务器hadoop102 | 服务器hadoop103 | 服务器hadoop104 | |
|---|---|---|---|
| Kafka | Kafka | Kafka | Kafka |
解压安装
# 解压
[atguigu@hadoop102 config]$ tar -zxvf kafka_2.11-2.4.1.tgz -C ../module/
# 在安装目录新建data目录，用来存消息数据
# 修改配置文件
broker.id=2
log.dirs=/opt/module/kafka_2.11-2.4.1/datas
zookeeper.connect=hadoop102:2181,hadoop103:2181,hadoop104:2181/kafka
# 编写环境变量
#kafka
export KAFKA_HOME=/opt/module/kafka_2.11-2.4.1
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin
# 分发kafka安装目录（各自修改broker.id）以及环境变量
[atguigu@hadoop102 module]$ my_rsync.sh kafka_2.11-2.4.1/
[atguigu@hadoop102 module]$ scp /etc/profile.d/my_env.sh root@hadoop103:/etc/profile
[atguigu@hadoop102 module]$ scp /etc/profile.d/my_env.sh root@hadoop104:/etc/profile
kafka群启脚本
#!/bin/bash
if [ $# -lt 1 ]
then
echo "USAGE: kafka.sh start|stop"
exit
fi
case $1 in
start)
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo "=================> START $i KF <================="
ssh $i /opt/module/kafka_2.11-2.4.1/bin/kafka-server-start.sh -daemon /opt/module/kafka_2.11-2.4.1/config/server.properties
done
;;
stop)
for i in hadoop102 hadoop103 hadoop104
do
echo "=================> STOP $i KF <================="
ssh $i /opt/module/kafka_2.11-2.4.1/bin/kafka-server-stop.sh
done
;;
*)
echo "USAGE: kafka.sh start|stop"
exit
;;
esac
kafka压力测试
用Kafka官方自带的脚本，对Kafka进行压测。Kafka压测时，可以查看到哪个地方出现了瓶颈（CPU，内存，网络IO）。一般都是网络IO达到瓶颈。
kafka-consumer-perf-test.sh
kafka-producer-perf-test.sh
# Kafka Producer压力测试
（1）在/opt/module/kafka/bin目录下面有这两个文件。我们来测试一下
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-producer-perf-test.sh --topic test --record-size 100 --num-records 100000 --throughput -1 --producer-props bootstrap.servers=hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092
# 说明：
record-size是一条信息有多大，单位是字节。
num-records是总共发送多少条信息。
throughput 是每秒多少条信息，设成-1，表示不限流，可测出生产者最大吞吐量。
（2）Kafka会打印下面的信息
100000 records sent, 95877.277085 records/sec (9.14 MB/sec), 187.68 ms avg latency, 424.00 ms max latency, 155 ms 50th, 411 ms 95th, 423 ms 99th, 424 ms 99.9th.
参数解析：本例中一共写入10w条消息，吞吐量为9.14 MB/sec，每次写入的平均延迟为187.68毫秒，最大的延迟为424.00毫秒。
# Kafka Consumer压力测试
Consumer的测试，如果这四个指标（IO，CPU，内存，网络）都不能改变，考虑增加分区数来提升性能。
[atguigu@hadoop102 kafka]$ bin/kafka-consumer-perf-test.sh --broker-list hadoop102:9092,hadoop103:9092,hadoop104:9092 --topic test --fetch-size 10000 --messages 10000000 --threads 1
参数说明：
--zookeeper 指定zookeeper的链接信息
--topic 指定topic的名称
--fetch-size 指定每次fetch的数据的大小
--messages 总共要消费的消息个数
测试结果说明：
start.time, end.time, data.consumed.in.MB, MB.sec, data.consumed.in.nMsg, nMsg.sec
2019-02-19 20:29:07:566, 2019-02-19 20:29:12:170, 9.5368, 2.0714, 100010, 21722.4153
开始测试时间，测试结束数据，共消费数据9.5368MB，吞吐量2.0714MB/s，共消费100010条，平均每秒消费21722.4153条。
kafka机器数量计算
经验计算公式
Kafka机器数量（经验公式）=2*（峰值生产速度*副本数/100）+1
先拿到峰值生产速度，再根据设定的副本数，就能预估出需要部署Kafka的数量。
比如我们的峰值生产速度是50M/s。副本数为2。
Kafka机器数量=2*（50*2/100）+ 1=3台
kafka分区计算公式
https://blog.csdn.net/weixin_42641909/article/details/89294698
1）创建一个只有1个分区的topic
2）测试这个topic的producer吞吐量和consumer吞吐量。
3）假设他们的值分别是Tp和Tc，单位可以是MB/s。
4）然后假设总的目标吞吐量是Tt，那么分区数=Tt / min（Tp，Tc）
例如：producer吞吐量=20m/s；consumer吞吐量=50m/s，期望吞吐量100m/s；
分区数=100 / 20 =5分区
分区数一般设置为：3-10个
flume安装配置
解压安装
# 解压
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz -C ../module/
# 配置环境变量
#flume
export FLUME_HOME=/opt/module/flume-1.9.0
export PATH=$PATH:$FLUME_HOME/bin
# 刷新配置
[atguigu@hadoop102 lib]$ source /etc/profile
# 删除/opt/module/flume-1.9.0/lib目录下的 guava jar包
[atguigu@hadoop102 lib]$ rm -rf guava-11.0.2.jar
项目架构图
flume采集通道规划
第一层flume:
source: taildir
channel: kafka channel
sink:无
第二层flume:
source: 无 source: kafka source 使用第二种:可以在source这里加拦截器
channel: kafka channel channel: file channel
sink: hdfs sink sink: hdfs sink
拦截器配置
思考一个问题：就在在第一层的flume读取数据时，可能存在不合法的数据（比如不是json格式），如果这样这样的数据进入到hdfs,将来使用解析时必然解析不了。所以有必要在第一层flume这里添加一个拦截器。
pom.xml
<dependency>
<groupId>org.apache.flume</groupId>
<artifactId>flume-ng-core</artifactId>
<version>1.9.0</version>
<scope>provided</scope>
</dependency>
<dependency>
<groupId>com.alibaba</groupId>
<artifactId>fastjson</artifactId>
<version>1.2.62</version>
</dependency>
<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>2.3.2</version>
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