大数据平台环境搭建

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任务一：大数据平台环境搭建

注：配上大数据组件下载地址：[Index of /dist (apache.org)](https://archive.apache.org/dist/)
一、Docker 容器环境安装配置

1. 安装 Docker 服务

Docker 旧版本
Docker 新版本（手动安装）
Docker 新版本（自动安装）
2. Docker 服务
3. 配置 docker 镜像加速器
4. Docker 镜像基本命令

查看镜像
搜索镜像
拉取镜像
删除镜像
把镜像保存为具体文件
把镜像加载到 docker 中
5. Docker 容器基本命令

创建容器
查看容器
启动容器
停止容器
进入容器
退出容器
重启容器
删除容器
一步完成新建和启动容器
启动 MySQL 容器
获取所有的容器 ID
删除所有容器
杀死所有运行容器
启动所有容器
导入和导出容器
容器与主机之间复制文件
二、Hadoop 完全分布式安装配置

1. 修改 IP 和 MAC 地址
2. 修改主机名
3. 设置 IP 和域名映射
4. 关闭防火墙
5. 关闭 SELINUX
6. 免密登录
7. 时钟同步
8. JDK 安装
9. HADOOP 安装
10. HADOOP 官方文档
三、Mysql 安装配置

1. 卸载系统自带的 Mariadb
2. 删除 etc 目录下的 my.cnf 文件
3. 检查 MySQL 是否存在
4. 上传并解压
5. 新建配置文件 my.cnf
6. 初始化 mysqld
7. 设置开机启动
8. 配置环境变量
9. 修改访问密码
四、Hive 安装配置

1. 上传并解压
2. 配置环境变量
3. 将 Hive 元数据配置到 MySQL
5. 再次启动 Hive
6. 使用元数据服务的方式访问 Hive
7. 使用 JDBC 方式访问 Hive
8. 常见属性配置
9. 解决 hive shell 中有许多日志信息的方法
五、Zookeeper 安装配置

1. 上传并解压
2. 配置环境变量
3. 修改配置文件
4. 添加 myid 配置
5. 分发并修改 myid 的值
6. 启动 zookeeper 服务
7. 启动zookeeper 脚本
六、Kafka 安装配置

1. 上传并解压
2. 修改配置文件
3. 分发文件
4. 配置环境变量
5. 启动集群
6. Kafka 操作
七、Spark Standalone 安装配置

1. 上传并解压
2. 修改配置文件
3. 分发文件
4. 启动集群
5. 提交应用
6. Spark on Yarn 提交应用
八、Flink 安装配置

1. 上传并解压
2. 修改集群配置
3. 分发文件
3. 本地启动和关闭
5. 提交应用
6. Flink on Yarn（flink-per-job）提交应用
九、Flume 安装配置

1. 上传并解压
2. 修改配置文件
3. 查看 flume 是否安装成功
4. flume 对接 kafka
十、HBase 安装配置

1. 上传并解压
2. 修改配置文件
3. HBase 服务的启动
4. 查看 HBase 页面
十一、Maxwell 安装配置

1. 上传并解压
2. MYSQL 环境准备
3. 初始化 Maxwell 元数据库
4. Maxwell 进程启动
十二、ClickHouse 安装配置

1. 上传并解压
2. ClickHouse 安装
3. 连接 ClickHouse

4. ClickHouse 卸载

任务一：大数据平台环境搭建

注：配上大数据组件下载地址：Index of /dist (apache.org)

一、Docker 容器环境安装配置

1. 安装 Docker 服务

Docker 旧版本

yum install -y docker

查看 docker 是否安装成功

docker -v

rpm -qa | grep -i docker

卸载 docker

yum remove -y docker-*

Docker 新版本（手动安装）

安装依赖的软件包

yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

添加 docker 的 Yum 源

配置 docker 的 yum 源是为了安装 docker 的时候速度更快，更稳定，成功率高

yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

安装 docker

yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io

查看 docker 是否安装成功

docker -v

Docker 新版本（自动安装）

卸载 docker

yum remove -y docker-*

安装 docker

curl -fsSL https://get.docker.com | bash -s docker --mirror Aliyun

查看 docker 是否安装成功

docker -v

2. Docker 服务

启动 docker 服务

systemctl start docker

开机启动 docker 服务

systemctl enable docker

查看 docker 服务状态

systemctl status docker

重启 docker 服务

systemctl restart docker

3. 配置 docker 镜像加速器

配置镜像加速器是为了让我们从仓库拉取镜像的时候速度更快，更稳定，成功率高

配置加速器

vim /etc/docker/daemon.json

{
"registry-mirrors": [
        "http://hub-mirror.c.163.com",
        "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
        "https://mirror.ccs.tencentyun.com",
        "https://3iy7bctt.mirror.aliyuncs.com"
 ]
}

重新加载配置文件

systemctl daemon-reload

重启 docker 服务

systemctl restart docker

查看 docker 服务状态

systemctl status docker

查看加速器是否配置成功

docker info

4. Docker 镜像基本命令

查看镜像

docker images

REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE

注意：

REPOSITORY：来源仓库

TAG：镜像的标签信息，表示镜像的版本，只是标记，并不能表示镜像内容

IMAGE ID：镜像 id，唯一表示一个镜像，如果两个镜像的 ID 相同，说明它们实际上指向了同一个镜像，只是具有不同标签名称而已

CREATED：镜像的最后更新时间

SIZE：镜像大小

搜索镜像

docker search centos

拉取镜像

当我们在本地主机上使用一个不存在的镜像时，Docker 就会自动下载这个镜像，如果我们想预先下载这个镜像，我们可以使用 docker pull 命令来下载它

docker pull centos:7.5.1804
docker pull mysql:5.7
docker pull hello-world
docker images

注意：如果不加版本号，则默认版本号为最新的

注意：镜像拉取完成后，我们可以用镜像来运行容器

删除镜像

使用 tag 标签删除镜像

注意：如果删除的时候报错：有容器使用了该镜像，则需要先删除使用过该镜像的容器，才能删除该镜像

# docker rmi 镜像名:版本号
docker rmi -f hello-world:latest

docker images

使用 id 删除镜像

# docker rmi id号
docker rmi -f feb5d9fea6a5

把镜像保存为具体文件

# docker save -o 本地路径+文件名
# 注意：文件名建议.tar结尾
docker save -o centos.tar centos:7.5.1804

把镜像加载到 docker 中

方法一：

docker load -i centos.tar

docker load --input centos.tar

方法二：

docker load < centos.tar

5. Docker 容器基本命令

创建容器

docker create -i -t -h bigdata2 --name centos100 centos:7.5.1804 /bin/bash
# -h HOSTNAME：设定容器的主机名，它会被写到容器内的 /etc/hostname 和 /etc/hosts
# docker create -i -t -h master --name masterbigdata centos:7.5.1804 /bin/bash
# --name="名称": 为容器指定一个名称
docker create -it centos:7.5.1804 /bin/bash

注意：

容器的名称是唯一的

如果不指定容器名称，docker 会自动分配

查看容器

# 查看所有容器
docker ps -a
# 查看所有运行状态的容器
docker ps

启动容器

docker start 容器名称/ID

停止容器

docker stop 容器名称/ID

进入容器

方式一：

# docker exec -i -t 容器ID/名称 /bin/bash

方式二：

# docker attach 容器ID/名称

区别：exec 用 exit 退出时，不停止容器；attach 用 exit 退出时，停止容器

	exit	ctrl+p->ctrl+q
exec	退出不停止容器	退出不停止容器
attach	退出停止容器	退出不停止容器

退出容器

exit

重启容器

# docker restart 容器ID/名称

删除容器

删除未启动的容器

# docker rm 容器ID/名称

删除启动的容器

# docker stop 容器ID/名称

强制删除启动的容器

# docker rm -f 容器ID/名称

一步完成新建和启动容器

docker run -i -t -h bigdata2 --name centos102 centos:7.5.1804 /bin/bash
# -h HOSTNAME：设定容器的主机名，它会被写到容器内的 /etc/hostname 和 /etc/hosts
# docker run -i -t -h master --name masterbigdata centos:7.5.1804 /bin/bash
# --name="名称": 为容器指定一个名称

docker run -i -t -d -h master --name masterbigdata centos:7.5.1804 /bin/bash
docker run -i -t -d -h slave1 --name slave1bigdata centos:7.5.1804 /bin/bash
docker run -i -t -d -h slave2 --name slave2bigdata centos:7.5.1804 /bin/bash
# docker exec -i -t 容器ID/名称 /bin/bash

相当于

docker pull # (本地不存在镜像，则会拉取)
docker create
docker start
docker exec

后台启动容器

docker run -i -t -h bigdata3 --name centos103 -d centos:7.5.1804 /bin/bash

注意：

-d 指启动容器后，但不进入容器，挂后台

启动 MySQL 容器

docker run -p 3307:3306 --name mysql1 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=000000 -d mysql:5.7

注意：

-p 指定主机映射的端口号和 MySQL 的端口号，格式为 3307:3306

-e 指定 root 用户名密码：-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=000000

获取所有的容器 ID

docker ps -a -q

删除所有容器

docker rm -f $(docker ps -a -q)

docker rm -f `docker ps -a -q`

杀死所有运行容器

docker stop $(docker ps -a -q)

docker stop `docker ps -a -q`

docker kill $(docker ps -a -q)

docker kill `docker ps -a -q`

注意：docker kill 比 docker stop 停止容器要快

启动所有容器

docker start $(docker ps -a -q)

docker start `docker ps -a -q`

导入和导出容器

思路：修改 centos 容器 --> 导出成 .tar 文件 --> .tar 文件导入到新系统（以镜像的方式存在） --> 通过镜像启动容器

导出容器

docker export -o abc.tar 0925e9bc7ef1

docker export 0925e9bc7ef1 > abc.tar

导入容器

# docker import 文件路径/文件名 镜像名:版本号
docker import abc.tar centos:2

容器与主机之间复制文件

容器和主机之间复制文件的时候，要保证容器已经启动

从主机复制文件到容器中：

docker cp ./docker101.txt 18e9a72a0bd4:/

从容器复制文件到主机中：

docker cp 18e9a72a0bd4:/docker102.txt ./

注意：

容器与主机之间复制文件，容器需要是启动状态

容器与容器之间不能复制文件

二、Hadoop 完全分布式安装配置

1. 修改 IP 和 MAC 地址

三台机器都要修改

vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-ens33	# 进入本机网卡配置文件

添加如下内容

ONBOOT="yes"	# 启动时是否激活 yes | no
BOOTPROTO="static"	# 协议类型
IPADDR=192.168.44.100	# 网络IP地址
NETMASK=255.255.255.0	# 网络子网地址
GATEWAY=192.168.44.2	# 网关地址
HWADDR=00:0C:29:11:26:A1	# 网卡MAC地址
DNS1=8.8.8.8	# 域名服务

重启网卡

service network restart

使用 ping 命令测试网络的连通性

ping www.baidu.com

关闭 centos7 蜂鸣器声音

cd /etc/modprobe.d
vi pcspkr.conf
# 添加内容如下
blacklist pcspkr

保存之后重启

安装 net-tools 包

yum install net-tools

安装 vim 命令

yum -y install vim*

2. 修改主机名

vim /etc/hostname

添加如下内容

bigdata1

另外两台分别添加

slave1

slave2

或者

三台机器同时执行

hostnamectl set-hostname bigdata1
bash	# 查看更改是否生效

hostnamectl set-hostname slave1
bash	# 查看更改是否生效

hostnamectl set-hostname slave2
bash	# 查看更改是否生效

3. 设置 IP 和域名映射

vim /etc/hosts

添加内容如下，另外两台也分别添加

192.168.44.100 bigdata1
192.168.44.110 slave1 
192.168.44.120 slave2

设置完成后，重启三台主机（用第二种方式修改主机名可不重启）

reboot

4. 关闭防火墙

三台机器同时执行

systemctl stop firewalld	# 关闭防火墙
systemctl disable firewalld	# 禁止开机启动
systemctl status firewalld	# 检查防火墙状态

5. 关闭 SELINUX

三台机器同时执行

修改 SELINUX 的配置文件

vim /etc/selinux/config

修改内容如下

# 将 SELINUX=enforcing 修改为 SELINUX=disabled
SELINUX=disabled

6. 免密登录

三台机器同时执行

ssh-keygen -t rsa	# 生成公私钥

三台机器同时执行

ssh-copy-id bigdata1	# 拷贝公钥到bigdata1

在 bigdata1 机器上使用如下命令

scp -r /root/.ssh/authorized_keys slave1:/root/.ssh
scp -r /root/.ssh/authorized_keys slave2:/root/.ssh

7. 时钟同步

三台机器同时执行

crontab -e

添加内容如下

*/1 * * * * /usr/sbin/ntpdate ntp4.aliyun.com;

或者

三台机器同时执行

timedatectl timezones Aisa/Shanghai

8. JDK 安装

查看自带的 openjdk 并卸载

rpm -qa | grep java	# 搜索java相关的rpm包
yum -y remove	# 卸载当前jdk的rpm包

创建安装目录

mkdir -p /export/softwares	# 软件包存放目录
mkdir -p /export/servers   # 安装目录

上传并解压

在客户端（SerT）中进行登录，用 rz -E 的命令工具进行上传，如果没有，则进行下载

yum -y install lrzsz

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf jdk-8u212-linux-x64.tar.gz -C /export/servers	# 解压到/export/servers

将 jdk1.8.0_212 重命名为 java

cd /export/servers/
mv jdk1.8.0_212 java

配置环境变量

vim /etc/profile

添加内容如下

# JDK
export JAVA_HOME=/export/servers/java
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

重启生效

source /etc/profile

测试是否成功安装

java -version

在 bigdata1 机器上执行如下命令

scp -r /export/servers/java/ slave1:/export/servers	# 将JDK发送给slave1
scp -r /export/servers/java/ slave2:/export/servers	# 将JDK发送给slave2
scp -r /etc/profile slave1:/etc/profile	# 将/etc/profile发送给slave1
scp -r /etc/profile slave2:/etc/profile	# 将/etc/profile发送给slave2

在 slave1 和 slave2 执行如下命令

source /etc/profile	# 重启生效

配置环境变量对当前 root 用户生效

vim /root/.bash_profile

配置环境变量对全局生效

vim /etc/profile

9. HADOOP 安装

集群规划

	Bigdata1	Slave1	Slave2
HDFS	NameNode
	DataNode	DataNode	DataNode
	SecondaryNameNode
YARN	NodeManager	NodeManager	NodeManager
	ResourceManager

上传并解压

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /export/servers	# 解压到/export/servers

将 hadoop-3.1.3 重命名为 hadoop

cd /export/servers/
mv hadoop-3.1.3 hadoop

配置环境变量

vim /etc/profile

添加内容如下

# HADOOP
export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

重启生效

source /etc/profile

测试是否成功安装

hadoop version

在 bigdata1 机器上执行如下命令

scp -r /export/servers/hadoop/ slave1:/export/servers/	# 将HADOOP发送给slave1
scp -r /export/servers/hadoop/ slave2:/export/servers/	# 将HADOOP发送给slave1
scp -r /etc/profile slave1:/etc/profile	# 将/etc/profile发送给slave1
scp -r /etc/profile slave2:/etc/profile	# 将/etc/profile发送给slave2

在 slave1 和 slave2 执行如下命令

source /etc/profile	# 重启生效

进入 HADOOP 配置文件目录下

cd /export/servers/hadoop/etc/hadoop

修改 hadoop-env.sh 配置文件

vim hadoop-env.sh
# 添加内容如下
export JAVA_HOME=/export/servers/java
export HDFS_NAMENODE_USER=root
export HDFS_DATANODE_USER=root
export HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
export YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
export YARN_NODEMANAGER_USER=root

修改 core-site.xml 配置文件

vim core-site.xml


        
        
                fs.defaultFS
                hdfs://bigdata1:8020
        
        
        
        
                hadoop.tmp.dir
                /export/servers/hadoop/data
        
        
        
		
			 hadoop.http.staticuser.user
             root

修改 hdfs-site.xml 配置文件

vim hdfs-site.xml


		
        
                dfs.namenode.http-address
                bigdata1:9870
        
        
        
        
                dfs.namenode.secondary.http-address
                bigdata1:9868

修改 yarn-site.xml 配置文件

vim yarn-site.xml


		
        
                yarn.nodemanager.aux-services
                mapreduce_shuffle
        
        
        
                yarn.resourcemanager.hostname
                bigdata1
        
        
        
                yarn.nodemanager.env-whitelist
            	JAVA_HOME,HADOOP_COMMON_HOME,HADOOP_HDFS_HOME,HADOOP_C
ONF_DIR,CLASSPATH_PREPEND_DISTCACHE,HADOOP_YARN_HOME,HADOOP_MAPRED_HOME

修改 mapred-site.xml 配置文件

vim mapred-site.xml


		
        
                mapreduce.framework.name
                yarn

修改 workers 配置文件

vim workers
# 添加内容如下
bigdata1
slave1
slave2

在 bigdata1 机器上执行如下命令

scp -r /export/servers/hadoop/etc/hadoop/ slave1:/export/servers/hadoop/etc/	# 将HADOOP的配置文件发送给slave1
scp -r /export/servers/hadoop/etc/hadoop/ slave2:/export/servers/hadoop/etc/	# 将HADOOP的配置文件发送给slave2

启动集群

在 bigdata1 机器上对 NameNode 进行格式化
```
hdfs namenode -format
```

启动 HDFS

cd /export/servers/hadoop

sbin/start-dfs.sh

查看 HDFS 是否启动

[root@bigdata1 hadoop]# jps
1683 NameNode
2053 SecondaryNameNode
1853 DataNode
2174 Jps

启动 YARN

cd /export/servers/hadoop

sbin/start-yarn.sh

查看 YARN 是否启动

[root@bigdata1 hadoop]# jps
1683 NameNode
2053 SecondaryNameNode
2774 Jps
2312 ResourceManager
2459 NodeManager
1853 DataNode

Web 端查看 HDFS 的 NameNode

浏览器中输入：http://192.168.44.100:9870

查看 HDFS 上存储的数据信息

Web 端查看 YARN 的 ResourceManager

浏览器中输入：http://192.168.44.100:8088

查看 YARN 上运行的 Job 信息

配置历史服务器

cd /export/servers/hadoop/etc/hadoop

vim mapred-site.xml


		
        
                mapreduce.jobhistory.address
                bigdata1:10020
        
        
        
        
                mapreduce.jobhistory.webapp.address
                bigdata1:19888

在 bigdata1 机器上执行如下命令

scp -r /export/servers/hadoop/etc/hadoop/ slave1:/export/servers/hadoop/etc/	# 将HADOOP的配置文件发送给slave1
scp -r /export/servers/hadoop/etc/hadoop/ slave2:/export/servers/hadoop/etc/	# 将HADOOP的配置文件发送给slave2

重新启动 YARN 后在 bigdata1 机器上启动历史服务器

stop-yarn.sh
start-yarn.sh

mapred --daemon start historyserver

查看历史服务器是否启动

[root@bigdata1 ~]# jps
10689 ResourceManager
10838 NodeManager
9079 DataNode
11399 Jps
8908 NameNode
9278 SecondaryNameNode
11342 JobHistoryServer

Web 端查看 YARN 的 JobHistory

浏览器中输入：http://192.168.44.100:19888

查看 YARN 上运行的 JobHistory 信息

10. HADOOP 官方文档

在比赛期间，如果忘记了 hadoop 的配置文件该如何去写，可以用一种方法，在虚拟机上原有的 hadoop 安装包下载到我们 windows 上

cd /export/softwares
# 使用sz命令下载到Windows上
sz hadoop-3.1.3.tar.gz

查看 windows 下下载的 hadoop-3.1.3.tar.gz 压缩文件，进行解压缩，解压缩后进入 hadoop-3.1.3 文件夹

进入 hadoop-3.1.3\share\doc\hadoop 这个目录下，有一个 index 的 html 文件，双击进去

里面有相关 hadoop 的配置文档供我们查看并记忆，而且这样比赛不算违规

三、Mysql 安装配置

1. 卸载系统自带的 Mariadb

rpm -qa | grep mariadb

rpm -e --nodeps mariadb-libs-5.5.68-1.el7.x86_64

2. 删除 etc 目录下的 my.cnf 文件

rm -rf /etc/my.cnf

3. 检查 MySQL 是否存在

rpm -qa | grep mysql

检查 mysql 组是否存在

cat /etc/group | grep mysql

检查 mysql 用户是否存在

cat /etc/passwd | grep mysql

创建 mysql 用户组

groupadd mysql

创建 mysql 用户，并将 mysql 用户添加到 mysql 用户组

useradd -g mysql mysql

为 mysql 用户指定密码为 passwd

passwd mysql

4. 上传并解压

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf mysql-5.7.18-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz -C /export/servers	# 解压到/export/servers

将文件重命名为 mysql

cd /export/servers/
mv mysql-5.7.18-linux-glibc2.5-x86_64/ mysql

在 mysql 文件下创建 data 文件夹

cd /export/servers/mysql/
mkdir data

更改 mysql 文件夹所属的组和用户

cd /export/servers
# 更改 mysql 文件夹所属用户 
chown -R mysql mysql/
# 更改 mysql 文件夹所属用户组 
chgrp -R mysql mysql/

5. 新建配置文件 my.cnf

# 新建 my.cnf 文件
touch /etc/my.cnf 
# 编辑 my.cnf 文件
vim /etc/my.cnf

在 my.cnf 文件内添加以下配置

[mysql] 
# 设置 mysql 客户端默认字符集 
default-character-set=utf8 
[mysqld] 
# skip-name-resolve
# 设置 3306 端口 
port=3306 
# 设置 mysql 的安装目录
basedir=/export/servers/mysql/
# 设置 mysql 数据库的数据的存放目录
datadir=/export/servers/mysql/data
# 允许最大连接数 
max_connections=200 
# 服务端使用的字符集默认为 8 比特编码的 latin1 字符集 
character-set-server=utf8 
# 创建新表时将使用的默认存储引擎 
default-storage-engine=INNODB 
# lower_case_table_name=1
max_allowed_packet=16M

6. 初始化 mysqld

生成初始化密码

cd /export/servers/mysql

./bin/mysqld --initialize --user=mysql --basedir=/export/servers/mysql --datadir=/export/servers/mysql/data

7. 设置开机启动

将 mysql.server 脚本复制到资源目录 /etc/rc.d/init.d/mysqld，并赋予执行权限

cd /export/servers/mysql

# 将mysql.server脚本复制到资源目录/etc/rc.d/init.d/mysqld
cp ./support-files/mysql.server /etc/rc.d/init.d/mysqld 
# 赋予执行权限 
chmod +x /etc/rc.d/init.d/mysqld

执行下面命令将 mysqld 服务加入到系统服务

chkconfig --add mysqld

检测是否生效

chkconfig --list mysqld

执行下面命令启动 mysqld 服务

service mysqld start

8. 配置环境变量

vim /etc/profile

添加内容如下

# MYSQL
export MYSQL_HOME=/export/servers/mysql 
export PATH=$PATH:$MYSQL_HOME/bin

重启生效

source /etc/profile

查看环境变量的值

echo $PATH

9. 修改访问密码

访问 mysql 数据库

mysql -uroot -p

注意：此时密码使用前面自动生成的初始化密码

执行 sql 语句，设置 root 密码

set password=password('123456');

选择数据库

use mysql;

修改 root 用户的访问密码

update user set authentication_string=PASSWORD('123456') where user='root';

设置远程访问

grant all privileges on *.* to root@"%" identified by "123456" with grant option;

刷新授权表使其生效

flush privileges;

退出

exit;

四、Hive 安装配置

1. 上传并解压

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz -C /export/servers	# 解压到/export/servers

将 apache-hive-3.1.2-bin 重命名为 hive

cd /export/servers/
mv apache-hive-3.1.2-bin hive

2. 配置环境变量

vim /etc/profile

添加内容如下

# HIVE
export HIVE_HOME=/export/servers/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

重启生效

source /etc/profile

3. 将 Hive 元数据配置到 MySQL

上传驱动

cd /export/softwares/
rz -E

拷贝 mysql jdbc 驱动到 hive 安装包 lib 下

cp /export/softwares/mysql-connector-java-5.1.38.jar /export/servers/hive/lib

解决 Hive 与 Hadoop 之间guava版本差异

cd /export/servers/hive/lib/
rm -rf guava-19.0.jar
cp /export/servers/hadoop/share/hadoop/common/lib/guava-27.0-jre.jar ./

修改 hive-env.sh 配置文件

cd /export/servers/hive/conf/
mv hive-env.sh.template hive-env.sh
vim hive-env.sh
# 添加内容如下
export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop
export HIVE_CONF_DIR=/export/servers/hive/conf
export HIVE_AUX_JARS_PATH=/export/servers/hive/lib

在 /export/servers/hive/conf 目录下新建 hive-site.xml 文件

vim hive-site.xml


	
	
		javax.jdo.option.ConnectionURL
		jdbc:mysql://bigdata1:3306/metastore?createDatabaseIfNotExist=true
	
 
	
	
		javax.jdo.option.ConnectionDriverName
		com.mysql.jdbc.Driver
	
	
	
		javax.jdo.option.ConnectionUserName
		root
	
	
	
		javax.jdo.option.ConnectionPassword
		123456
	
   
	 
	
		hive.metastore.event.db.notification.api.auth
		false

如在比赛时忘记 hive-site.xml 文件的内容，可以进入 conf 目录下 hive-default.xml.template 模板文件搜索

cd /export/servers/hive/conf
vim hive-default.xml.template

初始化 Hive 元数据库

schematool -initSchema -dbType mysql -verbose

在 hdfs 创建 hive 存储目录（如存在则不用操作）

hadoop fs -mkdir /tmp
hadoop fs -mkdir -p /user/hive/warehouse
hadoop fs -chmod 777 /tmp
hadoop fs -chmod 777 /user/hive/warehouse

5. 再次启动 Hive

先启动 hadoop 集群

start-all.sh

在第一个窗口中启动，进行查询数据表的操作

cd /export/servers/hive
bin/hive

hive> show databases;
hive> show tables;

克隆一个窗口，在克隆窗口中启动 Hive

hive

克隆窗口和原窗口都可以进行数据查询访问，即 MySQL 数据库已作为 Hive 元数据库

6. 使用元数据服务的方式访问 Hive

在 hive-site.xml 文件中添加如下配置信息

cd /export/servers/hive/conf
vim hive-site.xml
# 添加内容如下



        hive.metastore.uris
        thrift://bigdata1:9083

启动 metastore 服务

# 前台启动
hive --service metastore
# 后台启动
nohup /export/servers/hive/bin/hive --service metastore &

启动 hive

cd /export/servers/hive
bin/hive

7. 使用 JDBC 方式访问 Hive

在 hive-site.xml 文件中添加如下配置信息

cd /export/servers/hive/conf
vim hive-site.xml
# 添加内容如下



        hive.server2.thrift.bind.host
        bigdata1

启动 hiveserver2 服务

# 前台启动
hive --service hiveserver2
# 后台启动
nohup /export/servers/hive/bin/hive --service hiveserver2 &

在 hadoop 的配置文件 core-site.xml 中添加如下属性：

cd /export/servers/hadoop/etc/hadoop
vim core-site.xml
# 添加内容如下


        hadoop.proxyuser.root.hosts
        *


        hadoop.proxyuser.root.groups
        *

在 bigdata1 机器上执行如下命令

scp -r /export/servers/hadoop/etc/hadoop/ slave1:/export/servers/hadoop/etc/	# 将HADOOP的配置文件发送给slave1
scp -r /export/servers/hadoop/etc/hadoop/ slave2:/export/servers/hadoop/etc/	# 将HADOOP的配置文件发送给slave2

重新启动 hadoop 集群

stop-all.sh
start-all.sh

启动 beeline 客户端（需要多等待一会）

连接访问

/export/servers/hive/bin/beeline
beeline> ! connect jdbc:hive2://bigdata1:10000
beeline> root
beeline> 123456

8. 常见属性配置

Hive 运行日志信息配置

Hive 的 log 默认存放在 /tmp/root 目录下（当前用户名下）

修改 hive 的 log 存放日志

cd /export/servers/hive/conf/
mv hive-log4j2.properties.template hive-log4j2.properties
vim hive-log4j2.properties
# 修改如下内容
# 原内容
property.hive.log.dir = ${sys:java.io.tmpdir}/${sys:user.name}
# 修改后内容
property.hive.log.dir = /export/servers/hive/logs

打印当前库和表头

cd /export/servers/hive/conf
vim hive-site.xml
# 添加内容如下


		hive.cli.print.header
		true
	

		hive.cli.print.current.db
		true

这样子进入 hive 客户端时，便可以清楚的知道是在哪个数据库，哪个表头

9. 解决 hive shell 中有许多日志信息的方法

在 hive 的安装目录下，在 conf 目录创建 log4j.properties日志的配置文件，然后写入以下信息就可以了

cd /export/servers/hive/conf
vim log4j.properties

log4j.rootLogger=WARN, CA
log4j.appender.CA=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.CA.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.CA.layout.ConversionPattern=%-4r [%t] %-5p %c %x - %m%n

五、Zookeeper 安装配置

1. 上传并解压

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf zookeeper-3.4.5.tar.gz -C /export/servers	# 解压到/export/servers

将 zookeeper-3.4.5 重命名为 zookeeper

cd /export/servers/
mv zookeeper-3.4.5 zookeeper

2. 配置环境变量

vim /etc/profile

添加内容如下

# ZOOKEEPER
export ZOOKEEPER_HOME=/export/servers/zookeeper
export PATH=$PATH:$ZOOKEEPER_HOME/bin

刷新环境变量

source /etc/profile

3. 修改配置文件

cd /export/servers/zookeeper/conf/
cp zoo_sample.cfg zoo.cfg
mkdir -p /export/servers/zookeeper/zkdatas/
vim zoo.cfg
# 添加内容如下
dataDir=/export/servers/zookeeper/zkdatas
# 保留多少个快照  (保留多少个生成的日志文件数)
autopurge.snapRetainCount=3
# 日志多少小时清理一次
autopurge.purgeInterval=1
# 集群中服务器地址  集群中myid==1 的服务器为bigdata1，并开启2888和3888两个端口
server.1=bigdata1:2888:3888
server.2=slave1:2888:3888
server.3=slave2:2888:3888

4. 添加 myid 配置

cd /export/servers/zookeeper/zkdatas/
touch myid
echo 1 > /export/servers/zookeeper/zkdatas/myid

5. 分发并修改 myid 的值

在 bigdata1 机器上执行如下命令

scp -r /export/servers/zookeeper/ slave1:/export/servers	# 将/export/servers/zookeeper/发送给slave1
scp -r /export/servers/zookeeper/ slave2:/export/servers	# 将/export/servers/zookeeper/发送给slave2
scp -r /etc/profile slave1:/etc/profile	# 将/etc/profile发送给slave1
scp -r /etc/profile slave2:/etc/profile	# 将/etc/profile发送给slave

在 slave1 和 slave2 执行如下命令

source /etc/profile	# 重启生效

在 slave1 机器上修改myid的值为2

cd /export/servers/zookeeper/zkdatas/
echo 2 > /export/servers/zookeeper/zkdatas/myid

在 slave2 机器上修改myid的值为3

cd /export/servers/zookeeper/zkdatas/
echo 3 > /export/servers/zookeeper/zkdatas/myid

6. 启动 zookeeper 服务

三台机器同时执行：

/export/servers/zookeeper/bin/zkServer.sh start

查看启动状态

/export/servers/zookeeper/bin/zkServer.sh status

启动 zookeeper 客户端

zkCli.sh

7. 启动zookeeper 脚本

cd /export/servers/zookeeper/bin	# 进入到zookeeper的bin目录
vim start_zk.sh	# 新建脚本文件
# 添加内容如下
#! /bin/sh
for host in bigdata1 slave1 slave2
do
        ssh $host "source /etc/profile;zkServer.sh start"
        echo "$host zookeeper Server 正在启动......"
done
# 为start_zk.sh脚本文件赋予777权限
chmod 777 start_zk.sh
# 运行start_zk.sh脚本文件
cd /export/servers/zookeeper/bin
./start_zk.sh	# 即可启动三台主机的zookeeper服务

六、Kafka 安装配置

1. 上传并解压

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf kafka_2.12-2.4.1.tgz -C /export/servers	# 解压到/export/servers

将 kafka 重命名为 kafka

cd /export/servers/
mv kafka_2.12-2.4.1 kafka

2. 修改配置文件

cd /export/servers/kafka/config/
vim server.properties
# 修改内容如下
broker.id=0
log.dirs=/export/servers/kafka/data
zookeeper.connect=bigdata1:2181,slave1:2181,slave2:2181/kafka

3. 分发文件

scp -r /export/servers/kafka slave1:/export/servers/	# 将/export/servers/kafka发送给slave1
scp -r /export/servers/kafka slave2:/export/servers/	# 将/export/servers/kafka发送给slave2

在 slave1 机器上修改 /export/servers/kafka/config/server.properties 中的 broker.id=1 的值为1

cd /export/servers/kafka/config/
vim server.properties
# 修改内容如下
broker.id=1

在 slave2 机器上修改 /export/servers/kafka/config/server.properties 中的 broker.id=1 的值为2

cd /export/servers/kafka/config/
vim server.properties
# 修改内容如下
broker.id=2

4. 配置环境变量

vim /etc/profile

添加内容如下

# KAFKA
export KAFKA_HOME=/export/servers/kafka/
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

刷新环境变量

source /etc/profile

在 bigdata1 机器上执行如下命令

scp -r /etc/profile slave1:/etc/profile	# 将/etc/profile发送给slave1
scp -r /etc/profile slave2:/etc/profile	# 将/etc/profile发送给slave

在 slave1 和 slave2 执行如下命令

source /etc/profile	# 重启生效

5. 启动集群

在 bigdata1 机器上启动 zookeeper 脚本，再去启动 kafka

start_zk.sh

然后依次在 bigdata1、slave1、slave2 节点上启动 kafka

cd /export/servers/kafka/
bin/kafka-server-start.sh -daemon config/server.properties

查看集群启动状态

[root@bigdata1 kafka]# jps
7942 Kafka
8038 Jps
7466 QuorumPeerMain

关闭集群

cd /export/servers/kafka/
bin/kafka-server-stop.sh

注意事项

停止 Kafka 集群时，一定要等 Kafka 所有节点进程全部停止后再停止 Zookeeper 集群。因为 Zookeeper 集群当中记录着 Kafka 集群相关信息，Zookeeper 集群一旦先停止， Kafka 集群就没有办法再获取停止进程的信息，只能手动杀死 Kafka 进程了

6. Kafka 操作

创建主题

zookeeper - 旧版Kafka的参数

cd /export/servers/kafka/
bin/kafka-topics.sh --create \
--topic news \
--partitions 3 \
--replication-factor 1 \
--zookeeper bigdata1:2181,slave1:2181,slave2:2181
# --create 创建主题
# --topic 主题名称
# --partitions 分区数量
# --replication-factor 每个分区副本因子个数即每个分区有多少副本
# --zookeeper zookeeper 集群地址

bootstrap.server - 新版Kafka的参数

cd /export/servers/kafka/
bin/kafka-topics.sh --create --bootstrap-server bigdata1:9092 --topic news

其中，2181是 ZooKeeper 的监听端口，9092是 Kafka 的监听端口

查看主题

cd /export/servers/kafka/
bin/kafka-topics.sh --list \
--zookeeper bigdata1:2181,slave1:2181,slave2:2181

cd /export/servers/kafka/
bin/kafka-topics.sh --list --bootstrap-server bigdata1:9092

删除主题

cd /export/servers/kafka/
bin/kafka-topics.sh --delete \
--zookeeper bigdata1:2181,slave1:2181,slave2:2181 --topic news

cd /export/servers/kafka/
bin/kafka-topics.sh --delete --bootstrap-server bigdata1:9092 --topic news

创建生产者

在 slave1 机器上创建生产者，发送数据

cd /export/servers/kafka/
bin/kafka-console-producer.sh \
--broker-list bigdata1:9092,slave1:9092,slave2:9092 \
--topic news

cd /export/servers/kafka/
bin/kafka-console-consumer.sh --topic news --bootstrap-server bigdata1:9092

创建消费者

在 slave2 机器上创建消费者，查看数据

cd /export/servers/kafka/
bin/kafka-console-consumer.sh \
--from-beginning --topic news \
--bootstrap-server bigdata1:9092,slave1:9092,slave2:9092

后续会直接启动脚本来创建消费者数据

七、Spark Standalone 安装配置

1. 上传并解压

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz -C /export/servers	# 解压到/export/servers

将 spark-3.1.1-bin-hadoop3.2 重命名为 spark

cd /export/servers/
mv spark-3.1.1-bin-hadoop3.2 spark

2. 修改配置文件

cd /export/servers/spark/conf
mv workers.template workers
mv spark-env.sh.template spark-env.sh
vim workers
# 添加内容如下
bigdata1
slave1
slave2
vim spark-env.sh
# 添加内容如下
export JAVA_HOME=/export/servers/java
SPARK_MASTER_HOST=bigdata1
SPARK_MASTER_PORT=7077
# standalone模式下可以不配置以下内容
export YARN_CONF_DIR=/export/servers/hadoop/etc/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=/export/servers/hadoop/etc/hadoop

3. 分发文件

scp -r /export/servers/spark/ slave1:/export/servers	# 将/export/servers/spark/发送给slave1
scp -r /export/servers/spark/ slave2:/export/servers	# 将/export/servers/spark/发送给slave2

4. 启动集群

cd /export/servers/spark/
sbin/start-all.sh

Web 端查看 SPARK 的启动状态

浏览器中输入：http://192.168.44.100:8080

5. 提交应用

cd /export/servers/spark
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master spark://192.168.44.100:7077 \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1.jar 10

查看运行结果

6. Spark on Yarn 提交应用

关闭 Spark 集群

cd /export/servers/spark/sbin
./stop-all.sh

启动 HDFS 和 YARN

start-all.sh

提交应用

cd /export/servers/spark
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode cluster \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1.jar 10

在 cluster 模式下不会出现 Pi

cd /export/servers/spark
bin/spark-submit \
--class org.apache.spark.examples.SparkPi \
--master yarn \
--deploy-mode client \
./examples/jars/spark-examples_2.12-3.1.1.jar 10

查看运行结果

八、Flink 安装配置

1. 上传并解压

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf flink-1.14.0-bin-scala_2.12.tgz -C /export/servers/	# 解压到/export/servers

将 flink-1.14.0 重命名为 flink

cd /export/servers/
mv flink-1.14.0 flink

2. 修改集群配置

修改 flink-conf.yaml 文件

cd /export/servers/flink/conf
vim flink-conf.yaml 
# 原内容
jobmanager.rpc.address: localhost
# 修改后内容
jobmanager.rpc.address: bigdata1

这就指定了 bigdata1 节点服务器为 JobManager 节点

修改 masters 文件，指定管理者

cd /export/servers/flink/conf
vim masters
bigdata1:8081

修改 workers 文件，将另外两台节点服务器添加为本 Flink 集群的 TaskManager 节点

cd /export/servers/flink/conf
vim workers
slave1
slave2

这样就指定了 slave1 和 slave2 为 TaskManager 节点

3. 分发文件

scp -r /export/servers/flink/ slave1:/export/servers	# 将/export/servers/flink-1.14.0/发送给slave1
scp -r /export/servers/flink/ slave2:/export/servers	# 将/export/servers/flink-1.14.0/发送给slave2

3. 本地启动和关闭

cd /export/servers/flink/bin
./start-cluster.sh
./stop-cluster.sh

查看 Web UI

浏览器中输入：http://192.168.44.100:8081，对 flink 集群和任务进行监控管理

5. 提交应用

进入 examples/batch/ 目录

cd /export/servers/flink/examples/batch
/export/servers/flink/bin/flink run WordCount.jar

6. Flink on Yarn（flink-per-job）提交应用

进入 flink 下的 conf 目录，修改 flink-conf.yaml 文件

cd /export/servers/flink/conf
vim flink-conf.yaml
# 添加内容如下
classloader.check-leaked-classloader: false	# false 前面有空格

将四个 jar 文件包拷贝到 flink 的 lib 目录下

cd /export/servers/hadoop/share/hadoop/yarn/
cp hadoop-yarn-api-3.1.3.jar /export/servers/flink/lib/

cd /export/servers/hadoop/share/hadoop/yarn/sources/
cp hadoop-yarn-api-3.1.3-sources.jar /export/servers/flink/lib/

cd /export/servers/flink/lib/
rz -E
commons-cli-1.4.jar

cd /export/servers/flink/lib/
rz -E
flink-shaded-hadoop-3-uber-3.1.1.7.2.9.0-173-9.0.jar

或者

将 hadoop 的环境全部加载出来，且不用上传 jar 包（简单）

cd /export/servers/flink/
export HADOOP_CLASSPATH=`hadoop classpath`

提交应用

先启动 Hadoop 集群

start-all.sh

直接使用 flink run 运行即可（无需启动 flink 集群）

cd /export/servers/flink/
bin/flink run -m yarn-cluster examples/batch/WordCount.jar
bin/flink run -m yarn-cluster -p 2 -yjm 2G -ytm 2G examples/batch/WordCount.jar

九、Flume 安装配置

1. 上传并解压

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf apache-flume-1.9.0-bin.tar.gz -C /export/servers/	# 解压到/export/servers

将 apache-flume-1.9.0-bin 重命名为 flume

cd /export/servers/
mv apache-flume-1.9.0-bin flume

2. 修改配置文件

进入 flume 文件下的 conf 目录，将 flume-env.sh.template 这个文件修改为 flume-env.sh 文件

cd /export/servers/flume/conf/
mv flume-env.sh.template flume-env.sh

修改 flume-env.sh 文件，将 flume 配置指定路径

vim flume-env.sh
# 修改内容如下
export JAVA_HOME=/export/servers/java

3. 查看 flume 是否安装成功

cd /export/servers/flume
bin/flume-ng version	# 显示版本号为安装成功

4. flume 对接 kafka

cd /export/servers/flume/
mkdir job
cd /export/servers/flume/job
# flume_kafka_netcat.conf 在 job 目录下
vim flume_kafka_netcat.conf
# 添加内容如下
a1.sources = r1
a1.sinks = k1
a1.channels = c1
# 描述/配置源
a1.sources.r1.type = netcat
a1.sources.r1.bind = localhost
a1.sources.r1.port = 25001
# 描述接收器
a1.sinks.k1.type = org.apache.flume.sink.kafka.KafkaSink
a1.sinks.k1.kafka.bootstrap.servers = bigdata1:9092,slave1:9092,slave2:9092
a1.sinks.k1.kafka.topic = maxwell
# 使用一个通道缓冲内存中的事件 
a1.channels.c1.type = memory
a1.channels.c1.capacity = 10000
a1.channels.c1.transactionCapacity = 1000
# 将source和sink绑定到通道
a1.sources.r1.channels = c1
a1.sinks.k1.channel = c1

启动 flume

cd /export/servers/flume/
bin/flume-ng agent -n a1 -c conf/ -f job/flume_kafka_netcat.conf

十、HBase 安装配置

1. 上传并解压

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf hbase-2.2.3-bin.tar.gz -C /export/servers/	# 解压到/export/servers

将 hbase-2.2.3 重命名为 hbase

cd /export/servers/
mv hbase-2.2.3 hbase

2. 修改配置文件

进入 hbase 的 conf 目录下，修改 hbase-env.sh 文件

cd /export/servers/hbase/conf/
vim hbase-env.sh
# 修改内容如下
export HBASE_MANAGES_ZK=false
export JAVA_HOME=/export/servers/java

进入 hbase 的 conf 目录下，修改 regionservers 文件

cd /export/servers/hbase/conf/
vim regionservers
# 修改内容如下
bigdata1
slave1
slave2

进入 hbase 的 conf 目录下，修改 hbase-site.xml 文件

cd /export/servers/hbase/conf/
vim hbase-site.xml
# 修改内容如下


	hbase.zookeeper.quorum
	bigdata1,slave1,slave2


	hbase.rootdir
	hdfs://bigdata1:8020/hbase


	hbase.cluster.distributed
	true


	hbase.unsafe.stream.capability.enforce
	false

3. HBase 服务的启动

分发 HBase 文件

scp -r /export/servers/hbase/ slave1:/export/servers/
scp -r /export/servers/hbase/ slave2:/export/servers/

首先要启动 Zookeeper 和 hadoop

start_zk.sh
start-all.sh

群起命令

cd /export/servers/hbase/
bin/start-hbase.sh

4. 查看 HBase 页面

访问 HBase 管理页面

浏览器中输入：http://192.168.44.100:16010

十一、Maxwell 安装配置

1. 上传并解压

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf maxwell-1.29.0.tar.gz -C /export/servers/	# 解压到/export/servers

将 maxwell-1.29.0 重命名为 maxwell

cd /export/servers/
mv maxwell-1.29.0 maxwell

2. MYSQL 环境准备

修改 mysql 的配置文件，开启 MySQL Binlog 设置

vim /etc/my.cnf
# 在[mysqld]模块下添加如下内容
[mysqld]
server_id=1
log-bin=mysql-bin
binlog_format=row
# binlog-do-db=test_maxwell	# 指定数据库监听
# 可不记
plugin-load-add=validate_password.so
validate-password=FORCE_PLUS_PERMANENT

重启 MySQL 服务

service mysqld restart

mysql -uroot -p123456

show variables like '%binlog%';

进入 mysql 下的 data 目录，查看 MySQL 生成的 binlog 文件

cd /export/servers/mysql/data

注：MySQL 生成的 binlog 文件初始大小一定是 154 字节，然后前缀是 log-bin 参数配置的，后缀是默认从.000001，然后依次递增。除了 binlog 文件以外，MySQL 还会额外生产一个.index 索引文件用来记录当前使用的 binlog 文件

3. 初始化 Maxwell 元数据库

在 MySQL 中建立一个 maxwell 库用于存储 Maxwell 的元数据

mysql -uroot -p123456

create database maxwell;

设置 mysql 用户密码安全级别（可不记）

set global validate_password_length=4;
set global validate_password_policy=0;

分配一个账号可以操作该数据库

grant all on maxwell.* to 'maxwell'@'%' identified by '123456';

分配这个账号可以监控其他数据库的权限

grant select,replication slave,replication client on *.* to maxwell@'%';

刷新 mysql 表权限

flush privileges;

退出

exit;

4. Maxwell 进程启动

Maxwell 进程启动方式有如下两种：

使用命令行参数启动 Maxwell 进程

cd /export/servers/maxwell/
bin/maxwell --user='maxwell' --password='123456' --host='bigdata1' --producer=stdout 
# --user 连接 mysql 的用户
# --password 连接 mysql 的用户的密码
# --host mysql 安装的主机名
# --producer 生产者模式(stdout：控制台 kafka：kafka 集群)

修改配置文件，定制化启动 Maxwell 进程

cd /export/servers/maxwell/
cp config.properties.example config.properties
vim config.properties
bin/maxwell --config ./config.properties

十二、ClickHouse 安装配置

1. 上传并解压

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf clickhouse-common-static-21.9.4.35.tgz -C /export/servers/	# 解压到/export/servers

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf clickhouse-common-static-dbg-21.9.4.35.tgz -C /export/servers/	# 解压到/export/servers

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf clickhouse-server-21.9.4.35.tgz -C /export/servers/	# 解压到/export/servers

cd /export/softwares/
rz -E
tar -zxvf clickhouse-client-21.9.4.35.tgz -C /export/servers/	# 解压到/export/servers

2. ClickHouse 安装

cd /export/servers/clickhouse-common-static-21.9.4.35/install/
./doinst.sh

cd /export/servers/clickhouse-common-static-dbg-21.9.4.35/install/
./doinst.sh

cd /export/servers/clickhouse-server-21.9.4.35/install/
./doinst.sh
# 可输入 ClickHouse 默认用户名的密码，也可以不输入，直接回车跳过即可

cd /export/servers/clickhouse-client-21.9.4.35/install/
./doinst.sh

3. 连接 ClickHouse

clickhouse start
clickhouse-client	# 无密码进入 ClickHouse 客户端
clickhouse-client --password	# 有密码进入 ClickHouse 客户端

show databases;

4. ClickHouse 卸载

# 删除 ClickHouse 相关配置文件
rm -rf /usr/bin/clickhouse*
rm -rf /var/lib/clickhouse
rm -rf /etc/clickhouse*

db标签

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