大数据平台 CentOS7.x 部署指南

"大数据平台部署文档，包括Hadoop、Flink、Flume、Spark和Hive的部署步骤。" 本文档详细介绍了在一个真实环境中部署大数据处理平台的过程，主要涉及Hadoop、Flink、Flume、Spark和Hive等关键组件。首先，部署前的准备工作至关重要，包括选用合适的操作系统（如CentOS7.x）以及满足硬件需求（至少8GB内存的三台虚拟机）。接下来，我们将逐步解析部署过程中的各个环节。 1. 防火墙配置 在开始部署之前，必须确保防火墙不会干扰服务通信。在CentOS7.x中，可以使用`firewall-cmd`命令来查看、开启、关闭和配置防火墙的开机启动状态。关闭防火墙并禁止其开机启动的命令分别为`systemctl stop firewalld`和`systemctl disable firewalld`。 2. 用户与权限 创建新用户`hxr`并为其设置密码。为了方便管理，将用户加入sudoers文件，赋予全权限，并在/opt目录下创建`module`和`software`两个文件夹，分配给`hxr`用户。 3. SSH免密登录 为了简化集群间的交互，配置SSH免密登录是必要的。首先，生成RSA密钥对，然后将公钥复制到所有需要免密登录的节点。最后，使用自定义的`xsync`脚本同步`.ssh`文件夹，确保所有节点间能无密码访问。 4. JDK安装与环境变量配置 将JDK安装包放在`/opt/software`目录，解压到`/opt/module`。接着，创建一个名为`env.sh`的环境变量脚本，设置`JAVA_HOME`指向JDK的安装路径，并将其添加到`/etc/profile.d`，使得每次登录都会自动加载这个环境变量。 5. 框架部署 - Hadoop：Hadoop通常包括HDFS和YARN，需要配置包括NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager在内的各个节点，以及配置HDFS的存储和YARN的资源调度策略。 - Flink：安装Flink后，需要配置`flink-conf.yaml`，设置JobManager和TaskManager的数量、网络参数等，并根据实际需求调整高可用性设置。 - Flume：Flume用于日志收集，配置代理（Agent）及其源（Source）、处理器（Processor）和接收器（Sink），确保数据流从源头正确流向目的地。 - Spark：Spark部署涉及Master和Worker节点的设置，以及`spark-defaults.conf`的配置，如内存分配、并行度等。 - Hive：Hive需要配置Metastore服务器，创建数据库和表，以及连接MySQL等外部元数据存储。 6. 集群优化 在所有这些框架部署完成后，还需要进行集群优化，包括网络调优、内存分配、I/O性能提升等，确保系统高效稳定运行。 搭建大数据处理平台是一个涉及多个层面的复杂过程，需要细心规划和精确执行。本文档提供的步骤和注意事项对于成功部署Hadoop、Flink、Flume、Spark和Hive等组件具有指导价值。在实际操作中，还应根据具体环境和需求进行适当的调整。