CentOS7安装CDH 第一章：CentOS7系统安装

CentOS7安装CDH 第二章：CentOS7各个软件安装和启动

CentOS7安装CDH 第三章：CDH中的问题和解决方法

CentOS7安装CDH 第四章：CDH的版本选择和安装方式

CentOS7安装CDH 第五章：CDH的安装和部署-CDH5.7.0

CentOS7安装CDH 第六章：CDH的管理-CDH5.12

CentOS7安装CDH 第七章：CDH集群Hadoop的HA配置

CentOS7安装CDH 第八章：CDH中对服务和机器的添加与删除操作

CentOS7安装CDH 第九章：CDH中安装Kafka

CentOS7安装CDH 第十章：CDH中安装Spark2

CentOS7安装CDH 第十一章：离线升级CDH版本

CentOS7安装CDH 第十二章：YARN的资源调优

CentOS7安装CDH 第十三章：CDH资源池配置

CentOS7安装CDH 第十四章：CDH的优化

1. 静态资源池

在CDH中，一般情况下不建议使用静态资源池，在CDH中默认的资源池是动态资源池，为什么不建议使用静态资源池，原因如下：

假设给NodeManager分配了4G内存，刚刚开始使用的时候使用了3G，一段时间后任务增多，使用到了4G内存，当任务再增多时，静态资源池会OOM，但动态资源池会从其他地方调集资源过来接着使用。

2. 动态资源池的三种默认使用池

1、使用池已在运行时指定 ，如果该池不存在则加以创建：

　　hadoop jar -Dmapreduce.job.queuename=etl xxx.jar

　　假如有资源池就使用etl，没有创建etl

2、使用池 root.users.[username] ，如果该池不存在则加以创建：

　　hadoop jar xxxx.jar

　　以root来提交 root.users.root

　　以hdfs来提交 root.users.hdfs

3、使用池 root.default：

　　此规则始终满足。不会使用后续规则

3. 使用动态资源池

3.1. 动态资源池的其中2种性质

1、根据多个项目一个大的资源池的性质：

　　A项目(spark streaming)，B项目（spark sql/hive）

　　一个项目：

　　spark streaming  10%

　　hive 30%

　　spark sql 60%

　　—Dmapreduce.job.queuename=root.sparkstreaming

2、根据一个项目一个大的资源池性质:

　　生产项目product,开发项目develop, 测试项目qa, 默认资源池

　　人员:

　　product1、product2: product

　　develop1、develop2: develop

　　qa1、qa2: qa

3.2. 配置动态资源池示例

1、创建资源池product,develop,qa和default，这些都是root的子资源池，其中内存和CPU可以自己设置，但一般不设置，就只设置权重就可以了，记得修改后要刷新动态资源池：

2、创建我们自己的放置规则：

　　当product1用户提交hadoop jar xxxx.jar命令时，是使用的哪个资源池？

　　product1用户提交的时候，取用户组是product，拼接root.product

　　此时判断root.product池在不在系统配置里？

　　假如在，就使用root.product，假如不在，第二条规则

3、配置CDH集群的Java Home目录：

　　在所有主机界面的配置选项中，使用安装JDK建议使用tar包解压安装，解压的目录为/usr/java下，配置好Java Home目录后请到CDH主界面更新配置，如果不更新那该资源就不会生效。

4、开启HDFS权限检查(dfs.permissions)：

5、创建用户组和用户:

6、开启资源管理器ACL和设置相应的用户或者用户组:

　　管理ACL的格式为：” 以逗号分隔的用户列表＋空格＋以逗号分隔的用户组列表” ，例如 “user1,user2 group1,group2”

7、不允许未声明的池：

8、不使用默认队列时的 Fair Scheduler 用户：

9、生效配置，重启服务：

　　或点击电源按钮。

10、提交访问控制：

　　对root用户进行设置：

　　对其他用户进行设置，以下以develop举例，其他类似：

　　在动态资源池中主要刷新动态资源池就可以生效了，不需要重启服务。

3.3. 使用动态资源池示例

1、创建用户和用户组：

2、在HDFS中创建目录：

3、给创建的目录授权：

　　hdfs dfs -chmod -R 777 /example

4、使用product1用户上传一个文件到创建的目录下：

5、使用product1用户在HDFS中创建一个文件夹：

6、使用product1用户创建一个测试文件夹，并上传到/example/input/目录下：

7、进入到hadoop的跟目录下，并找到hadoop自带的测试jar包：

8、使用product1用户执行此jar包下的wordcount程序：

hadoop jar \

/opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0-cdh5.16.1.jar \

wordcount \

/example/input \

/example/output1

错误一：/user目录访问权限问题，可以通过修改HDFS的/user目录权限解决

修改前：

修改命令(需使用hdfs用户来修改)：

[hdfs@bigdata01 ~]$ hdfs dfs -chmod -R 777 /user/

修改后：

注：该文件列表中user文件夹可以进行修改，但一些业务数据的文件夹，比如hbase文件夹就不能进行修改了。

错误二：用户根无法向队列root.default提交应用程序

此错误为没有将任务提交到product资源池中，可以将default资源池池设置成所有用户都可以访问即可，还可以进行其他设置，请去百度查看。

3.4. 提交一个spark程序中遇到的问题

1、当在CDH中安装spark2后，提交spark程序的命令为spark2-submit \；

2、提交任务命令如下：

cd /opt/cloudera/parcels/SPARK2/lib/spark2/examples/jars

spark2-submit \

–master yarn \

–queue $QUEUE_NAME \

–class org.apache.spark.examples.GroupByTest \

spark-examples_2.11-2.2.0.cloudera4.jar

3、错误一

17/10/21 13:18:48 INFO spark.SparkContext: Successfully stopped SparkContext

Exception in thread “main” java.lang.IllegalArgumentException:

Required executor memory (1024+384 MB) is above the max threshold (1049 MB) of this cluster!

Please check the values of ‘yarn.scheduler.maximum-allocation-mb’ and/or ‘yarn.nodemanager.resource.memory-mb’.

at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.verifyClusterResources(Client.scala:334)

at org.apache.spark.deploy.yarn.Client.submitApplication(Client.scala:168)

需要在yarn中配置yarn.nodemanager.resource.memory-mb参数

4、错误二

job的日志 HDFS：

User [dr.who] is not authorized to view the logs for container_e25_1508567262904_0002_01_000001 in log file [i-bsbhj3uw_8041]

此时是没有权限访问hdfs中的日志，需要在hdfs的配置文件中查找core-site，然后添加如下配置：