HDP集群搭建全过程及技术验证指南

资源摘要信息:"hdp集群从0到1搭建" 一、环境搭建 1. Ambari简介： Ambari是一个基于Web的工具，用于配置、管理和监控Hadoop集群。它为集群的安装、配置和管理工作提供了一种简单而直观的方式，尤其适合于对Hadoop集群的管理不熟悉的用户。Ambari也支持集群的自动化安装和配置，可以大大简化Hadoop集群的搭建过程。 2. 环境准备： 环境准备是搭建Hadoop集群的第一步，包括操作系统的选择、硬件的准备和网络环境的配置。在Linux操作系统上搭建Hadoop集群是主流选择，常用的Linux发行版包括Ubuntu、CentOS等。硬件配置至少需要一台主机作为NameNode和ResourceManager，其他主机作为DataNode和NodeManager。 3. 安装HDP： HDP（Hortonworks Data Platform）是Hortonworks公司提供的一个Hadoop发行版。安装HDP包括安装HDP的各个组件，如HDFS、YARN、MapReduce、HBase、Hive等。 3.1 安装数据库（mysql与达梦dm）： Hadoop集群中的许多组件，如Hive、HBase等，需要使用数据库来存储元数据。常用的数据库有mysql和达梦dm等。 3.2 部署Ambari-server： Ambari-server是Ambari的核心组件，负责集群的安装、管理和监控。部署Ambari-server包括安装和配置Ambari-server。 3.3 部署Hadoop集群： Hadoop集群是Hadoop的核心，包括NameNode、DataNode、ResourceManager和NodeManager等组件。部署Hadoop集群需要在各个主机上安装和配置这些组件。 3.4 部署HBase： HBase是一个开源的非关系型分布式数据库（NoSQL），运行在HDFS之上。部署HBase需要在Hadoop集群上安装和配置HBase。 3.5 部署Hive + Tez： Hive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库工具，提供了类SQL查询功能。Tez是一个可伸缩的高性能执行引擎，可以作为Hive的执行引擎。部署Hive需要在Hadoop集群上安装和配置Hive，同时也可以选择安装Tez作为Hive的执行引擎。 3.6 部署Spark： Spark是一个开源的分布式计算系统，提供了快速的大数据处理能力。部署Spark需要在Hadoop集群上安装和配置Spark。 3.7 部署Kafka： Kafka是一个分布式流处理平台，主要用于构建实时数据管道和流应用程序。部署Kafka需要在Hadoop集群上安装和配置Kafka。 3.8 部署Oozie： Oozie是一个用于管理Hadoop作业的工作流调度系统。部署Oozie需要在Hadoop集群上安装和配置Oozie。 3.9 部署Ranger： Ranger是一个开源的安全框架，用于管理和监控Hadoop集群的安全。部署Ranger需要在Hadoop集群上安装和配置Ranger。 3.10 部署Sqoop： Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间传输数据的工具。部署Sqoop需要在Hadoop集群上安装和配置Sqoop。 3.11 部署DataX： DataX是一个由阿里巴巴开源的大数据同步工具，用于在不同数据源之间高效同步数据。部署DataX需要在Hadoop集群上安装和配置DataX。 3.12 部署Azkaban： Azkaban是一个由LinkedIn开源的工作流管理系统，用于在大数据平台上管理和调度工作流。部署Azkaban需要在Hadoop集群上安装和配置Azkaban。 3.13 部署Presto： Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，用于对大数据进行实时查询。部署Presto需要在Hadoop集群上安装和配置Presto。 3.14 部署Elasticsearch： Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎，提供了全文搜索功能。部署Elasticsearch需要在Hadoop集群上安装和配置Elasticsearch。 3.15 卸载Ambari集群： 如果需要卸载Ambari集群，需要先停止Ambari-server和所有Ambari-agent，然后删除相关的配置文件和数据目录。 3.16 故障排除： 在搭建和使用Hadoop集群的过程中，可能会遇到各种问题。故障排除是解决这些问题的重要环节，需要根据具体的错误信息和日志进行分析和处理。 二 hadoop技术验证（鲲鹏） 1. 数据同步性能（sqoop\datax）： 这部分内容主要是验证Sqoop和DataX在数据同步过程中的性能。 2. ETL加工性能（hive\spark）： 这部分内容主要是验证Hive和Spark在ETL（数据提取、转换和加载）过程中的性能。 3. 数据查询性能（hive\spark\presto）： 这部分内容主要是验证Hive、Spark和Presto在数据查询过程中的性能。 4. Hive数据同步到Clickhouse： 这部分内容主要是验证Hive数据同步到Clickhouse的过程。 5. 测试问题： 这部分内容主要是记录在进行Hadoop技术验证过程中遇到的问题和解决方案。 三... 四 Oozie技术验证： 这部分内容主要是对Oozie的工作流管理和调度功能进行验证。 五 hadoop技术验证（华为）： 这部分内容与hadoop技术验证（鲲鹏）类似，主要是对华为环境下的Hadoop集群进行技术验证。 以上是hdp集群从0到1搭建的知识点，希望对你有所帮助。