CDH6.x企业级大数据平台的安装与配置指南

# 1. 介绍CDH6.x企业级大数据平台

## 1.1 什么是CDH6.x企业级大数据平台

CDH6.x企业级大数据平台是由Cloudera提供的一套集成了Hadoop生态系统的完整解决方案。CDH（Cloudera Distribution including Apache Hadoop）是Cloudera推出的一款基于Apache Hadoop生态系统的发行版本，它包含了Hadoop的核心组件及其相关组件，并添加了一些由Cloudera研发的增强功能和工具。CDH6.x是CDH系列的最新版本，它引入了许多新特性和改进，提供了更好的性能和稳定性。

CDH6.x企业级大数据平台可以用于处理大规模的数据集，支持以分布式方式进行数据存储、处理和分析。它的核心组件包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、YARN（Yet Another Resource Negotiator）、MapReduce等，同时还提供了一些常用的大数据处理组件，如Hive、HBase、Spark、Impala等。通过这些组件的集成和协作，CDH6.x企业级大数据平台可以为企业提供一套完整的大数据处理解决方案。

## 1.2 CDH6.x企业级大数据平台的优势和特点

CDH6.x企业级大数据平台具有以下优势和特点：

- **完整的生态系统**：CDH6.x包含了Hadoop的核心组件及其相关组件，提供了完整的大数据生态系统。用户无需自行组装各个组件，可以直接使用CDH6.x提供的集成解决方案。

- **高性能和可靠性**：CDH6.x引入了许多新特性和改进，能够提供更高的性能和更好的可靠性。例如，新版本的HDFS引入了Erasure Coding等技术，提高了数据的冗余度和存储效率；新版本的YARN引入了容器化支持，提升了资源利用率和任务调度效果。

- **灵活的扩展性**：CDH6.x支持横向扩展，可以根据需求灵活增加节点和服务器。同时，CDH6.x还支持容器化部署，可以根据需要灵活分配和管理计算资源。

- **丰富的工具和功能**：CDH6.x提供了大量的工具和功能，帮助用户方便地进行集群管理、作业监控、性能调优等工作。例如，CDH6.x提供了Cloudera Manager用于集群管理和监控，提供了Cloudera Navigator用于数据管理和安全性控制。

总之，CDH6.x企业级大数据平台是一套成熟且强大的大数据处理解决方案，具有完整的生态系统、高性能和可靠性、灵活的扩展性以及丰富的工具和功能。利用CDH6.x，企业可以轻松构建和管理大规模的大数据处理集群。

# 2. 准备工作

### 2.1 硬件需求和建议配置

在安装CDH6.x企业级大数据平台之前，首先需要满足一定的硬件需求和建议配置。以下是CDH6.x的硬件需求和建议配置：

- CPU：至少4核以上的处理器，推荐8核或更高。
- 内存：至少8GB以上的内存，推荐16GB或更高。
- 硬盘：至少50GB以上的可用磁盘空间，推荐100GB或更高。此外，还需要额外的磁盘空间用于存储数据和日志。
- 网络：至少1Gbps以上的网络带宽，推荐10Gbps或更高。
- 操作系统：支持的操作系统包括CentOS、Red Hat Enterprise Linux（RHEL）、Ubuntu等，推荐使用最新版本的操作系统。

### 2.2 软件依赖和所需组件

在安装CDH6.x之前，还需要满足一些软件依赖和所需的组件。以下是CDH6.x的软件依赖和所需组件：

- Java开发工具包（JDK）：CDH6.x依赖于Java运行环境，因此需要安装JDK。推荐安装最新版本的JDK。

# Java版本验证
java -version

- SSH：CDH6.x集群的安装和配置需要使用SSH协议进行远程连接和操作。在安装CDH6.x之前，需要确保SSH已经正确安装并能够正常连接到目标主机。

# SSH连接测试
ssh <username>@<hostname>

- 安装包仓库：CDH6.x安装和配置过程中需要使用Cloudera提供的安装包。需要配置正确的安装包仓库，并确保能够正常访问。

# 修改yum源配置文件
sudo vi /etc/yum.repos.d/cloudera-cdh6.repo

# 文件内容示例
[cloudera-cdh6]
name=Cloudera's Distribution for Hadoop, Version 6
baseurl=https://archive.cloudera.com/cdh6/6.x/parcels/
gpgcheck=1
gpgkey=https://archive.cloudera.com/cdh6/6.x/parcels/CDH-GPG-KEY

# 安装包仓库配置验证
sudo yum repolist

- 网络配置：为了确保CDH6.x集群内部通信的正常运行，需要配置网络参数。具体配置内容根据网络环境的不同而异，可以参考CDH6.x的官方文档进行配置。

以上是CDH6.x准备工作的硬件需求和软件依赖。在进行安装和配置之前，务必按照以上要求进行准备，以确保CDH6.x的正常运行和使用。

# 3. 安装CDH6.x

在本章中，我们将详细介绍如何安装CDH6.x企业级大数据平台。首先我们会讲解安装前的准备工作，然后逐步解释CDH6.x的安装步骤，并提供常见安装问题的解决方案。

#### 3.1 安装前的准备

在安装CDH6.x之前，需要确保系统环境和软件依赖已经满足以下要求：

1. **操作系统要求：** 确保所使用的操作系统符合CDH6.x的支持范围，建议使用CentOS 7.x或更高版本。

2. **硬件要求：** 确保集群中的服务器硬件满足CDH6.x的最低要求，包括CPU、内存、存储等方面。

3. **网络配置：** 确保集群内部的网络连接正常，并且各个节点之间可以互相通信。

4. **安全设置：** 关闭防火墙或者配置防火墙放行必须的端口，以便集群各个节点之间正常通信。

5. **数据库准备：** 若安装需要数据库支持的组件（如Hive、Hue等），需要预先准备MySQL或者其他支持的数据库，并创建相应的数据库和用户。

#### 3.2 安装CDH6.x的步骤详解

以下是安装CDH6.x的基本步骤：

1. **安装Java环境：** CDH6.x需要Java环境的支持，因此首先需要安装和配置JDK。

# 在CentOS上安装OpenJDK
sudo yum install java-1.8.0-openjdk

2. **安装CDH Repository：** 安装CDH Repository，以便系统可以从Cloudera的仓库中获取CDH相关的软件包。

# 下载并安装CDH Repository
sudo wget https://archive.cloudera.com/cdh6/6.3.2/redhat7/yum/cloudera-cdh6.repo -P /etc/yum.repos.d/

3. **安装CDH Manager：** 使用yum命令安装CDH Manager，CDH Manager提供了图形化界面，方便进行集群管理和监控。

sudo yum install cloudera-manager-daemons cloudera-manager-server

4. **配置CDH Manager：** 配置CDH Manager的相关参数，如数据库连接、端口等。

5. **安装CDH Agent：** 在集群的各个节点上安装CDH Agent，用于与CDH Manager进行通信并接收其管理指令。

6. **启动CDH Manager和Agent：** 启动CDH Manager和Agent服务。

sudo systemctl start cloudera-scm-server
sudo systemctl start cloudera-scm-agent

#### 3.3 安装CDH6.x常见问题解决方案

在安装CDH6.x的过程中，可能会遇到一些常见问题，下面是一些常见问题的解决方案：

1. **依赖软件包问题：** 如果安装过程中提示缺少依赖的软件包，使用yum命令手动安装缺失的软件包。

2. **端口占用问题：** 在启动CDH Manager或Agent时，如果遇到端口占用问题，可使用netstat命令查看端口占用情况，并释放占用的端口。

3. **数据库连接问题：** 如果配置CDH Manager连接数据库时遇到问题，检查数据库连接信息和权限设置，并确保数据库服务正常运行。

通过以上步骤和常见问题的解决方案，您将能够顺利安装CDH6.x企业级大数据平台，并搭建起一个稳定高效的大数据集群。

# 4. CDH6.x配置详解

CDH6.x企业级大数据平台的配置十分重要，它涉及到集群的稳定性和性能优化。本章将详细介绍CDH6.x的核心组件配置、集群规模和负载均衡配置、安全性配置与用户管理、以及网络和数据存储配置。

#### 4.1 配置CDH6.x的核心组件

在配置CDH6.x的核心组件时，需要关注各个组件的配置文件、参数设置以及组件之间的协作关系。例如，HDFS的配置需注意副本数量以及数据块大小，YARN的配置需关注调度器和资源管理器的参数调整，Hive和HBase的配置需关注元数据存储和数据存储的优化等。在配置过程中，应充分考虑集群规模、业务需求以及硬件资源情况。

以下是一个简单的HDFS副本数量参数设置的示例：

# 修改HDFS副本数量
sudo -u hdfs hdfs dfsadmin -setrep -R 3 /user

注释：以上命令将HDFS中/user目录下的文件副本数量设置为3。

代码总结：通过上述命令，我们成功的将HDFS中特定目录下的文件副本数量设置为3，确保了数据的冗余备份，提高了数据的容错性。

结果说明：执行命令后，可通过HDFS管理界面或命令行确认副本数量已经成功修改。

#### 4.2 集群规模和负载均衡配置

CDH6.x集群的规模和负载均衡配置对于大数据平台的稳定性和性能至关重要。在搭建集群时，需要仔细评估业务需求和资源情况，合理规划集群规模和负载均衡策略。同时，针对不同的组件，可以采取多种方式进行负载均衡配置，例如使用HAProxy、Nginx等负载均衡工具对Hadoop集群的服务进行负载均衡。

以下是一个简单的使用Nginx对Hadoop集群进行负载均衡的示例：

# 配置Nginx进行Hadoop集群负载均衡
upstream hdfs_nodes {
  server hdfs-node1:50070;
  server hdfs-node2:50070;
  server hdfs-node3:50070;
}

server {
  listen 80;
  server_name hadoop-cluster;

  location / {
    proxy_pass http://hdfs_nodes;
  }
}

注释：以上Nginx配置实现了对Hadoop HDFS NameNode服务的负载均衡，将请求分发到多个NameNode节点上以实现负载均衡。

代码总结：通过上述Nginx配置，我们成功地使用Nginx实现了Hadoop集群中NameNode服务的负载均衡，提高了集群的稳定性和性能。

结果说明：配置完成后，可通过访问Nginx的地址进行验证，确保请求已经成功地按照负载均衡策略分发到各个NameNode节点上。

#### 4.3 安全性配置与用户管理

对于CDH6.x企业级大数据平台的安全性配置与用户管理至关重要。这涉及到对集群的访问控制、身份认证、加密传输、数据权限管理等方面。在配置安全性时，需要充分考虑业务需求和安全标准，进行相应的安全策略配置和用户权限管理。

以下是一个简单的HDFS访问控制列表（ACL）配置示例：

# 设置HDFS目录的访问控制列表
sudo -u hdfs hdfs dfs -setfacl -m user:username:rwx /user/sensitive-data

注释：以上命令将HDFS中/user/sensitive-data目录设置为特定用户可读、可写、可执行。

代码总结：通过上述命令，我们成功地对HDFS中的特定目录设置了访问控制列表，限制了特定用户对该目录的访问权限。

结果说明：执行命令后，可通过HDFS管理界面或命令行确认ACL已经成功地应用到指定目录。

#### 4.4 网络和数据存储配置

在CDH6.x的配置中，网络和数据存储的优化是非常重要的一环。合理的网络配置可以保障集群内部通信畅通，而数据存储的优化可以提高数据读写性能和容错能力。在配置网络时，需要注意网络拓扑结构、带宽、以及防火墙等；在数据存储配置中，需关注磁盘类型、RAID设置、以及数据分布等方面。

以下是一个简单的调整HBase数据块缓存大小的参数示例：

# 修改HBase数据块缓存大小
sudo -u hbase hbase shell
hbase(main):001:0> alter 't1', {NAME => 'cf1', BLOCKCACHE => true}

注释：以上命令通过HBase的Shell工具修改表t1中列族cf1的BLOCKCACHE属性为true，开启数据块缓存。

代码总结：通过上述命令，我们成功地修改了HBase表的数据块缓存属性，提高了访问该表时的数据读取性能。

结果说明：执行命令后，可通过HBase的Web界面确认数据块缓存已经成功地开启。

以上是CDH6.x配置的部分详解，通过合理的配置可以有效提高集群的稳定性和性能，满足不同业务场景的需求。

# 5. CDH6.x应用部署与管理

### 5.1 Hadoop集群的应用部署

在部署Hadoop集群的应用程序时，需要首先确保集群正在运行，并且具备足够的资源来支持应用程序的运行。以下是一个示例，演示如何部署一个简单的WordCount应用程序。

#### 5.1.1 示例：WordCount应用程序部署

##### 场景说明：
我们有一个包含多个文本文件的Hadoop分布式文件系统(HDFS)。我们想要计算这些文件中每个单词的出现次数。

##### 代码：

import org.apache.hadoop.fs.Path;  
import org.apache.hadoop.io.IntWritable;  
import org.apache.hadoop.io.Text;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat;  
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat;  

import java.io.IOException;  
import java.util.StringTokenizer;  

public class WordCount {  
    public static class TokenizerMapper extends Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {  
        private final static IntWritable one = new IntWritable(1);  
        private Text word = new Text();  

        public void map(Object key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException {  
            StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString(), " \t\n\r\f,.:;?![]'");  
            while (itr.hasMoreTokens()) {  
                word.set(itr.nextToken());  
                context.write(word, one);  
            }  
        }  
    }  

    public static class IntSumReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {  
        private IntWritable result = new IntWritable();  

        public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException {  
            int sum = 0;  
            for (IntWritable val : values) {  
                sum += val.get();  
            }  
            result.set(sum);  
            context.write(key, result);  
        }  
    }  

    public static void main(String[] args) throws Exception {  
        Job job = new Job();  
        job.setJarByClass(WordCount.class);  
        job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);  
        job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);  
        job.setReducerClass(IntSumReducer.class);  
        job.setOutputKeyClass(Text.class);  
        job.setOutputValueClass(IntWritable.class);  
        FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0]));  
        FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1]));  
        System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);  
    }  
}

##### 代码总结：
上述代码定义了一个WordCount类，它包含一个TokenizerMapper类和一个IntSumReducer类。TokenizerMapper类将输入文本按照空格、标点符号等分割成单词，并将每个单词映射成(单词, 1)键值对。IntSumReducer类将相同的单词键值对聚合，并计算总次数。最终，结果将作为键值对(Text, IntWritable)写入输出。

##### 结果说明：
通过运行上述代码，Hadoop集群将读取输入文件，并对所有文件中的单词进行计数。最后，结果将写入指定的输出路径。可以通过查看输出路径来获取结果。

### 5.2 Hive、HBase、Spark等常用组件的部署与配置

在CDH6.x平台上，除了Hadoop之外，常用的大数据组件还包括Hive、HBase和Spark等。这些组件需要额外的部署和配置。以下是简要的步骤：

1. Hive部署与配置：Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构。它提供了类似于SQL的查询语言，可以方便地执行数据分析任务。Hive需要初始化和配置元数据存储，以及配置Hive Server等组件。

2. HBase部署与配置：HBase是一个分布式的面向列的NoSQL数据库，可以提供快速随机访问大规模结构化数据。HBase需要开始分布式模式并配置HBase Master和RegionServer等组件。

3. Spark部署与配置：Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，可以用于批处理、交互式查询和流处理等场景。Spark需要设置集群模式以及配置Spark Master和Spark Worker等组件。

详细的部署和配置步骤可以参考各个组件的官方文档。

### 5.3 监控和性能调优

一个良好配置的CDH6.x集群应该保持良好的性能，并能够及时发现和处理潜在的问题。为了实现这一点，可以使用CDH提供的监控和性能调优工具，如Cloudera Manager和Apache Ambari。

Cloudera Manager提供了一个集中化的管理平台，可以监视集群的状态、配置和性能。它还提供了警报功能和自动化任务，以及准确的集群报告。

Apache Ambari是一个用于管理、监视和部署Hadoop集群的开源工具。它提供了一个直观的Web界面，可以对集群进行配置和管理，并提供实时监控和警报功能。

使用这些工具，可以及时发现和解决集群中的性能问题，并对集群进行优化，以提高工作负载的处理能力。

以上是CDH6.x企业级大数据平台的安装和配置指南的第五章节内容。在这一章节中，我们学习了如何部署Hadoop集群的应用程序，以及Hive、HBase和Spark等常用组件的部署和配置。同时，我们也了解了如何使用监控和性能调优工具来确保集群的稳定和高效运行。

# 6. 故障排除与升级

在使用CDH6.x企业级大数据平台的过程中，我们可能会遇到各种故障情况，接下来将介绍一些常见故障以及相应的解决方法。同时，我们也会探讨执行CDH6.x版本升级的步骤和注意事项。

#### 6.1 常见故障及解决方法

##### 6.1.1 服务无法启动或异常退出

在CDH6.x平台中，有时候会遇到某些服务无法正常启动或出现异常退出的情况。这可能是由于配置错误、资源不足、软件bug等原因导致的。

针对这种情况，我们可以通过以下步骤来解决：

// Java示例代码
1. 检查日志文件，查找错误信息
2. 确保配置项的正确性，特别是路径、权限等设置
3. 检查硬件资源，确认是否满足服务要求的最低配置
4. 查看官方文档或社区讨论，寻求帮助
5. 如有必要，尝试重启相关服务或节点

根据具体情况，我们需要结合日志信息和错误提示来进行针对性的排查和修复。

##### 6.1.2 数据丢失或损坏

在大数据平台中，数据的丢失或损坏是一个严重的问题。这可能是由于硬件故障、软件错误、人为操作失误等多种原因引起的。

针对数据丢失或损坏，我们可以采取以下措施：

# Python示例代码
1. 备份数据是预防丢失的最有效手段，确保定期进行数据备份
2. 使用HDFS的数据冗余机制，保证数据的多副本存储
3. 定期进行数据校验和一致性检查，发现问题及时修复
4. 通过监控系统实时观测数据状态，一旦发现异常立即处理

通过以上策略，我们可以最大程度地预防和减少数据丢失或损坏的风险。

#### 6.2 执行CDH6.x版本升级的步骤和注意事项

CDH6.x版本升级是一个复杂的过程，需要慎重对待并且确保充分的测试和准备工作。以下是一般情况下的升级步骤和注意事项：

// Go示例代码
1. 详细阅读官方提供的升级文档，了解升级路径和注意事项
2. 在测试环境中进行全面的升级测试，检查各个组件和应用的兼容性和稳定性
3. 在升级之前，对当前版本的数据和配置进行备份，保证可以回滚至原版本
4. 逐步升级各个节点和组件，避免一次性升级导致的集群不可用
5. 升级完成后，进行全面的功能验证和性能测试，确保新版本的稳定性和可用性
6. 将升级过程中的问题和经验总结成文档，为今后的维护和升级提供参考

通过以上步骤和注意事项，可以保证CDH6.x版本升级的安全、顺利和稳定进行。

通过以上内容，我们详细介绍了CDH6.x企业级大数据平台的故障排除方法以及版本升级的步骤和注意事项。在实际应用中，我们需要根据具体情况进行深入的分析和调整，确保大数据平台的稳定性和可用性。