大数据软件安装

其他 2021-01-30 10:25:09 阅读次数: 0
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echo "echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled" >> /etc/rc.local
echo "echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/defrag" >> /etc/rc.local

截止kafka的学习的软件的集群搭建

​ 两个月左右的学习时间，快速学习了很多软件的使用及原理，但是没有真正搭建过完整的集群。现在是一个阶段的结束，要有一个实战项目了，趁着这个空，搭建一下高可用集群。

​ 学习的顺序是按照hadoop->hive->hue->hbase->zookeeper->redis->kafka，但是高可用的集群需要依赖zookeeper,而且kafka和redis与hadoop体系是相对独立的，所以这里先搭建zookeeper+kafka+redis。然后搭建hadoop的体系系统。

​ 这里选用的zookeeper版本为：3.5.8、kafka的版本为:kafka_2.12-2.4.1,选择redis的版本为： redis-5.0.5

zookeeper的集群搭建

  1. 解压zookeeper压缩包

  2. 创建zookeeper需要的目录

    ##创建zookeeper保存数据的目录和日志目录
mkdir /opt/zookeeper/data
mkdir /opt/zookeeper/data/logs

  3. 复制并修改zookeepr配置文件

     #复制配置文件
 cp /opt/zookeeper/conf/zoo_sample.cfg /opt/zookeeper/conf/zoo.cfg

  4. 修改配置文件

    #更新datadir
dataDir=/opt/zookeeper/data
#增加logdir
dataLogDir=/opt/zookeeper/data/logs
#增加集群配置
##server.服务器ID=服务器IP地址：服务器之间通信端⼝：服务器之间投票选举端⼝
server.1=master:2888:3888
server.2=slave0:2888:3888
server.3=slave2:2888:3888
#打开注释
#ZK提供了⾃动清理事务⽇志和快照⽂件的功能，这个参数指定了清理频率，单位是⼩时
autopurge.purgeInterval=1

  5. 添加myid配置

    在zookeeper的data目录下创建一个myid文件，内容为1，该文件是记录每个服务器的ID

    cd /opt/zookeeper/data
echo 1 > myid

  6. 分发安装包

    scp -r zookeeper slave0:/opt/
scp -r zookeeper slave2:/opt/
##或
rsync -av zookeeper slave0:/opt/
rsync -av zookeeper slave2:/opt/

  7. 修改slave0和slave2的myid值

    ##slave0
echo 2 > /opt/zookeeper/data/myid
## slave2
echo 3 > /opt/zookeeper/data/myid

  8. 修改环境变量

    export JAVA_HOME=/opt/jdk8
export KAFKA_HOME=/opt/kafka
export ZOOKEEPER_HOME=/opt/zookeeper
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$KAFKA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin

  9. 使用如下脚本启动zookeeper

    #!/bin/sh
echo "start zookeeper server..."
if(($#==0));then
echo "no params";
exit;
fi
hosts="master slave0 slave2"
for host in $hosts
do
ssh $host "source /etc/profile; /opt/zookeeper/bin/zkServer.sh $1"
done

    ./zk.sh start

  10. 使用如下命令查看启动状态

    ./zk.sh status

    如下图启动成功

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-9cAR77fi-1609320208171)(/Users/dengguoqing/IdeaProjects/lagou/image-20200824101548760.png)]

kafka集群搭建

  1. 解压kafka包

    tar /opt/kafka_2.12-2.4.1.tgz

  2. 修改配置文件，并使其生效

    # 配置环境变量，三台Linux都要配置
vim /etc/profile
# 添加以下内容：
export KAFKA_HOME=/opt/kafka_2.12-1.0.2
export PATH=$PATH:$KAFKA_HOME/bin

source /etc/profile

  3. 修改kafka配置文件server.properties

    vim /opt/kafka/config/server.properties
broker.id=0
listeners=PLAINTEXT://:9092
##其他机器，修改机器名
advertised.listeners=PLAINTEXT://master:9092
log.dirs=/var/kafka/kafka-logs
zookeeper.connect=master:2181,slave0:2181,slave2:2181/kafka

  4. 通过启动命令，启动kafka

    kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/server.properties

  5. 启动脚本

    #!/bin/sh
echo "start kafka server..."
hosts="master slave0 slave2"
for host in $hosts
do
ssh $host "source /etc/profile; kafka-server-start.sh -daemon $KAFKA_HOME/config/server.properties"
done

hadoop集群搭建

  1. 解压hadoop，这里hadoop版本为2.9.2

    tar -zxvf hadoop-2.9.2.tar.gz
  2. hdfs集群配置

    1. 修改hadoop-env.sh

      vim hadoop-env.sh	
export JAVA_HOME=/opt/java8

    2. 指定namenode节点以及数据存储目录

      vim core-site.xml
<!-- 指定HDFS中NameNode的地址 -->
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<!-- 指定Hadoop运⾏时产⽣⽂件的存储⽬录 -->
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/opt/hadoop-2.9.2/data</value>
</property>

    3. 指定secondaryNamenode节点

      vim hdfs-site.xml	

      <!-- 指定Hadoop辅助名称节点主机配置 -->
<property>
<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
<value>slave0:50090</value>
</property>
<!--副本数量 -->
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>3</value>
</property>

    4. 指定datanode从节点

      vim slaves

master
slave0
slave2
  3. mapReduce集群配置

    1. 指定MapReduce使⽤的jdk路径（修改mapred-env.sh）

      
export JAVA_HOME=/opt/jdk8

  4. 指定MapReduce计算框架运⾏Yarn资源调度框架(修改mapred-site.xml)

       cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
   vim mapred-site.xml

       <!-- 指定MR运⾏在Yarn上 -->
   <property>
   <name>mapreduce.framework.name</name>
   <value>yarn</value>
   </property>
  5. YARN集群配置

    1. 指定JDK路径

      vim yarn-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/java8

    2. 指定ResourceMnager的master节点信息(修改yarn-site.xml)

      vim yarn-site.xml

      <!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
<!-- Reducer获取数据的⽅式 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
  6. 配置历史服务器

    1. 配置mapred-site.xml

      <property>
<name>mapreduce.jobhistory.address</name>
<value>master:10020</value>
</property>
<!-- 历史服务器web端地址 -->
<property>
<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
<value>master:19888</value>
</property>

  7. 开启日志汇集功能

    1. 配置yarn-site.xml

      <!-- ⽇志聚集功能使能 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation-enable</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- ⽇志保留时间设置7天 -->
<property>
<name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
<value>604800</value>
</property>

    2. 配置完成的yarn-site.xml

    <configuration>
    <!-- Site specific YARN configuration properties -->
    <!-- 指定YARN的ResourceManager的地址 -->
    <property>
        <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
        <value>master</value>
    </property>
    <!-- Reducer获取数据的⽅式 -->
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
    </property>
    <!-- ⽇志聚集功能使能 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
        <value>true</value>
    </property>
    <!-- ⽇志保留时间设置7天 -->
    <property>
        <name>yarn.log-aggregation.retain-seconds</name>
        <value>604800</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
    </property>

    <property>
        <name>yarn.nodemanager.pmem-check-enabled</name>
        <value>false</value>
        <description>是否启动一个线程检查每个任务正使用的物理内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true</description>
    </property>
    <property>
        <name>mapred.child.java.opts</name>
        <value>-Xmx1024m</value>
    </property>
</configuration>

  8. 配置环境变量

    vim /etc/profile

export HADOOP_HOME=/opt/software/hadoop
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$KAFKA_HOME/bin:$ZOOKEEPER_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin


source /etc/profile

  9. 通过启动命令启动hdfs以及yarn

    #第一次启动hdfs需要执行
hadoop namenode -format


####

start-dfs.sh
start-yarn.sh	
##启动历史服务器
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

hive的集群安装

  1. 下载Hive软件，并解压缩

    cd /opt
tar zxvf apache-hive-2.3.7-bin.tar.gz
mv apache-hive-2.3.7-bin hive

  2. 修改环境变量

    # 在 /etc/profile 文件中增加环境变量
export HIVE_HOME=/opt/software/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
# 执行并生效
source /etc/profile

  3. 修改hive配置

    vi hive-site.xml

    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" standalone="no"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
    <!-- hive元数据的存储位置 -->
	<property>
		<name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
		<value>jdbc:mysql://master:3306/hive?
		createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false</value>
		<description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
	</property>
	<!-- 指定驱动程序 -->
	<property>
		<name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
		<value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
		<description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
	</property>

	<!-- 连接数据库的用户名 -->
	<property>
		<name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
		<value>hive</value>
		<description>username to use against metastore database</description>
	</property>

  	<!-- 连接数据库的口令 -->
	<property>
		<name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
		<value>12345678</value>
		<description>password to use against metastore
		database</description>
	</property>
	<property>
  		<!-- 数据默认的存储位置(HDFS) -->
  		<name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
  		<value>/user/hive/warehouse</value>
  		<description>location of default database for the warehouse</description>
	</property>
	<property>
  		<!-- 在命令行中，显示当前操作的数据库 -->
  		<name>hive.cli.print.current.db</name>
  		<value>true</value>
  		<description>Whether to include the current database in the Hive prompt.</description>
	</property>
	<property>
    	<name>hive.server2.thrift.client.user</name>
    	<value>root</value>
    	<description>Username to use against thrift client</description>
  	</property>
  	<property>
    	<name>hive.server2.thrift.client.password</name>
    	<value>12345678</value>
    	<description>Password to use against thrift client</description>
  	</property>
</configuration>

    #初始化hive元数据
schematool -dbType mysql -initSchema

  4. hiveServer2配置

    1. 修改集群上的 core-site.xml，增加如下内容

      <!-- HiveServer2 连不上10000；hadoop为安装用户 -->
<!-- root用户可以代理所有主机上的所有用户 -->
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.root.groups</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hadoop.hosts</name>
<value>*</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.proxyuser.hadoop.groups</name>
<value>*</value>
</property>

    2. 修改 集群上的 hdfs-site.xml，增加以下内容：

      <!-- HiveServer2 连不上10000；启用 webhdfs 服务 -->
<property>
<name>dfs.webhdfs.enabled</name>
<value>true</value>
</property>

    3. 远程配置，在三个机器同步hive配置

      nohup hive --service metastore &

    4. 修改 slave0 上hive-site.xml。删除配置文件中：MySQL的配置、连接数据库
      的用户名、口令等信息；增加连接metastore的配置：

    <!-- hive metastore 服务地址 -->
<property>
<name>hive.metastore.uris</name>
<value>thrift://master:9083,thrift://slave2:9083</value>
</property>

  5. 启动hiveserver2的命令

    nohup hiveserver2 &
##这样就可以通过idea连接了

HBase安装配置

  1. 解压habse并修改文件夹名称

    tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz
mv hbase-1.3.1 hbase
    • 配置hbase的环境变量
    export HBASE_HOME=/opt/hbase-1.2.1
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

  2. 修改配置文件，需要把hadoop中的配置core-site.xml 、 hdfs-site.xml拷⻉到hbase安装⽬录下的conf⽂件夹中。这里通过软连接的方式实现

    ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml core-site.xml
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml hdfs-site.xml

  3. 修改conf目录下的文件

    • 修改 hbase-env.sh

      #添加java环境变量
export JAVA_HOME=/opt/java8
#指定使⽤外部的zk集群
export HBASE_MANAGES_ZK=FALSE

    • 修改 hbase-site.xml

      <configuration>
	<!-- 指定hbase在HDFS上存储的路径 -->
	<property>
		<name>hbase.rootdir</name>
		<value>hdfs://master:9000/hbase</value>
	</property>
	<!-- 指定hbase是分布式的 -->
	
	<property>
		<name>hbase.cluster.distributed</name>
		<value>true</value>
	</property>
	<!-- 指定zk的地址，多个⽤“,”分割 -->
	
	<property>
		<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
		<value>master,slave0,slave2</value>
	</property>
</configuration>

    • 修改regionservers文件

      master
slave0
slave2

  4. 启动Hbase

    ## 前提条件：先启动hadoop和zk集群
##启动HBase：
start-hbase.sh
##停⽌HBase：
stop-hbase.sh

    启动好HBase集群之后，可以访问地址： HMaster的主机名:16010

Tez的配置

  1. 解压文件apache-tez-0.9.0-bin.tar.gz

    tar -zxvf apache-tez-0.9.2-bin.tar.gz -C /opt/software
cd /opt/software
mv apache-tez-0.9.2-bin tez
    1. 将tez的压缩包放到hdfs上
    cd /opt/software/tez/share
hdfs dfs -mkdir -p /user/tez
hdfs dfs -put tez.tar.gz /user/tez
    1. $HADOOP_HOME/etc/hadoop/ 下创建 tez-site.xml 文件，做如下配置
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<configuration>
<!-- 指定在hdfs上的tez包文件 -->
<property>
<name>tez.lib.uris</name>
<value>hdfs://master:9000/user/tez/tez.tar.gz</value>
</property>
</configuration>

    将配置分发到所有节点

    1. 增加客户端节点的配置(/etc/profile)
    export TEZ_CONF_DIR=$HADOOP_CONF_DIR
export TEZ_JARS=/opt/software/tez/*:/opt/software/tez/lib/*
export HADOOP_CLASSPATH=$TEZ_CONF_DIR:$TEZ_JARS:$HADOOP_CLASSPATH
    1. Hive设置TEZ执行
    hive> set hive.execution.engine=tez；
    1. 如果想默认使用Tez，可在$HIVE_HOME/conf目录下hive-site.xml 中增加
    <property>
<name>hive.execution.engine</name>
<value>tez</value>
</property>

Spark安装

  1. 下载软件解压缩，移动到指定位置

    cd /opt/software/
tar -zxvf spark-2.4.5-bin-without-hadoop.tgz -C ../
mv spark-2.4.5-bin-without-hadoop spark-2.4.5

  2. 设置环境变量

    vi /etc/profile
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.4.5
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin:$SPARK_HOME/sbin
source /etc/profile

  3. 修改配置

    文件位置：$SPARK_HOME/conf

    修改文件：slaves、spark-defaults.conf、spark-env.sh、log4j.properties

    Slaves

    master
slave0
slave2

    Spark-defaults.conf

    spark.master spark://master:7077
spark.  .enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://master:9000/sparkeventlog
spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.driver.memory 512m
spark.yarn.jars hdfs:///spark-yarn/jars/*.jar
spark.yarn.historyServer.address master:18080
spark.history.ui.port 18080

    创建HDFS目录：hdfs dfs -mkdir /spark-eventlog

    备注：

    spark.master。定义master节点，缺省端口号 7077
    spark.eventLog.enabled。开启eventLog
    spark.eventLog.dir。eventLog的存放位置
    spark.serializer。一个高效的序列化器
    spark.driver.memory。定义driver内存的大小（缺省1G

    修改spark-env.sh

    export JAVA_HOME=/opt/jdk8
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.9.2
export HADOOP_CONF_DIR=/opt/hadoop-2.9.2/etc/hadoop
export SPARK_DIST_CLASSPATH=$(/opt/hadoop-2.9.2/bin/hadoop classpath)
export SPARK_MASTER_HOST=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077

  4. 将Spark软件分发到集群；修改其他节点上的环境变量

    cd /opt/
scp -r spark-2.4.5/ slave0:$PWD
scp -r spark-2.4.5/ slave2:$PWD

  5. 启动集群

    cd $SPARK_HOME/sbin
./start-all.sh

以上模式为standAlone模式的部署

history server
# spark-defaults.conf
# history server
spark.eventLog.enabled true
spark.eventLog.dir hdfs://master:8020/spark-eventlog
spark.eventLog.compress true
# spark-env.sh
export SPARK_HISTORY_OPTS="-Dspark.history.ui.port=18080 -
Dspark.history.retainedApplications=50 
-Dspark.history.fs.logDirectory=hdfs://master:9000/sparkeventlog"

Flink的安装

standalone模式安装

Kylin安装

依赖环境
软件 版本
Hive 2.3.7
Hadoop 2.9.2
Hbase 1.1.2
Zookeeper 3.4.14
Kafka 1.0.2
Spark 2.4.5
kylin的安装配置

  1. 解压缩软件

    cd /opt/software
tar -zxvf apache-kylin-3.1.1-bin-hbase1x.tar.gz -C ../
mv apache-kylin-3.1.1-bin-hbase1x kylin-3.1.1

  2. 添加环境变量

    vi /etc/profile
# 增加以下内容
export KYLIN_HOME=/opt/kylin-3.1.1
export PATH=$PATH:$KYLIN_HOME/bin
source /etc/profile

  3. 增加kylin依赖组件的配置

    cd $KYLIN_HOME/conf
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml hdfs-site.xml
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml core-site.xml
ln -s $HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml hbase-site.xml
ln -s $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml hive-site.xml
ln -s $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf spark-defaults.conf

  4. 修改kylin.sh

    cd $KYLIN_HOME/bin
vim kylin.sh
# 在 kylin.sh 文件头部添加
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.9.2
export HIVE_HOME=/opt/hive-2.3.7
export HBASE_HOME=/opt/hbase-1.1.2
export SPARK_HOME=/opt/spark-2.4.5

druid的安装

  1. 下载druid,并解压
    cd /opt/software
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/druid/0.19.0/apache-druid-0.19.0-bin.tar.gz
tar -zxvf apache-druid-0.19.0-bin.tar.gz -C ../

cd ../
mv apache-druid-0.19.0 druid-0.19.0
  2. 设置环境变量
    vim /etc/profile
# 在文件中增加以下内容
export DRUID_HOME=/opt/druid-0.19.0
export PATH=$PATH:$DRUID_HOME/bin
  3. MySql中创建响应的数据库
    CREATE DATABASE druid DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4;
CREATE USER 'druid'@'%' IDENTIFIED BY '12345678';
GRANT ALL PRIVILEGES ON druid.* TO 'druid'@'%';
  4. 配置Druid参数

    1. 将hadoop配置文件core-hdfs.xml,hdfs-site.xml,yarn-site.xml,mapred.xml链接到conf/druid/cluster/_common下

      cd $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/_common
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml core-site.xml
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml hdfs-site.xml
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml yarn-site.xml
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml mapred-site.xml

    2. 配置mysql驱动程序

      ln -s $HIVE_HOME/lib/mysql-connector-java-5.1.46.jar mysql-connector-java-5.1.46.jar

    3. 修改配置文件（$DRUID_HOME/conf/druid/cluster/_common/common.runtime.properties）

      # 增加"mysql-metadata-storage"
druid.extensions.loadList=["mysql-metadata-storage", "druid-hdfs-storage", "druid-kafkaindexing-service", "druid-datasketches"]
# 每台机器写自己的ip或hostname
druid.host=master
# 填写zk地址
druid.zk.service.host=master:2181,salve0:2181,slave2:2181
druid.zk.paths.base=/druid

# 注释掉前面 derby 的配置
# 增加 mysql 的配置
druid.metadata.storage.type=mysql
druid.metadata.storage.connector.connectURI=jdbc:mysql://slave1:3306/druid
druid.metadata.storage.connector.user=druid
druid.metadata.storage.connector.password=12345678

# 注释掉local的配置
# 增加HDFS的配置，即使用HDFS作为深度存储
druid.storage.type=hdfs
druid.storage.storageDirectory=/druid/segments

# 注释掉 indexer.logs For local disk的配置
# 增加 indexer.logs For HDFS 的配置
druid.indexer.logs.type=hdfs
druid.indexer.logs.directory=/druid/indexing-logs

    4. 配置主节点文件（参数大小根据实际情况配置）

      $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/master/coordinator-overlord/jvm.config

      -server
-Xms512m
-Xmx512m
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-XX:+UseG1GC
-Duser.timezone=UTC+8
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

    5. 配置数据节点文件(参数大小根据实际情况配置)

      $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/data/historical/jvm.config

      -server
-Xms512m
-Xmx512m
-XX:MaxDirectMemorySize=1g
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-Duser.timezone=UTC+8
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

    6. 修改文件$DRUID_HOME/conf/druid/cluster/data/historical/runtime.properties

      # 修改这一个参数
druid.processing.buffer.sizeBytes=50000000

      备注：druid.processing.buffer.sizeBytes 每个查询用于聚合的堆外哈希表的大小
      maxDirectMemory= druid.processing.buffer.sizeBytes * (druid.processing.numMergeBuffers +
      druid.processing.numThreads + 1)
      如果 druid.processing.buffer.sizeBytes 太大，那么需要加大maxDirectMemory，否则 historical 服务无法启动

    7. 修改文件$DRUID_HOME/conf/druid/cluster/data/middleManager/jvm.config

      -server
-Xms128m
-Xmx128m
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-Duser.timezone=UTC+8
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

    8. 配置查询节点文件（参数大小根据实际情况配置）$DRUID_HOME/conf/druid/cluster/query/broker/jvm.config

      -server
-Xms512m
-Xmx512m
-XX:MaxDirectMemorySize=512m
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-Duser.timezone=UTC+8
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

      $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/query/broker/runtime.properties

      # 修改这一个参数
druid.processing.buffer.sizeBytes=50000000

      备注：
      druid.processing.buffer.sizeBytes 每个查询用于聚合的堆外哈希表的大小
      maxDirectMemory = druid.processing.buffer.sizeBytes*(druid.processing.numMergeBuffers +
      druid.processing.numThreads + 1)
      如果 druid.processing.buffer.sizeBytes 太大，那么需要加大maxDirectMemory，否则 broker 服务无法启动

      $DRUID_HOME/conf/druid/cluster/query/router/jvm.config

      -server
-Xms128m
-Xmx128m
-XX:+UseG1GC
-XX:MaxDirectMemorySize=128m
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
-Duser.timezone=UTC+8
-Dfile.encoding=UTF-8
-Djava.io.tmpdir=var/tmp
-Djava.util.logging.manager=org.apache.logging.log4j.jul.LogManager

      小结：各服务 JVM 内存分配设置如下：
      coordinator-overlord，512m
      historical，512m、堆外1g
      middleManager，128m
      broker，512m、堆外 512m
      router，128m、堆外 128m

  5. 分发并启动服务

    1. 向slave0、slave2

      scp -r druid-0.19.0/ slave0:$PWD
scp -r druid-0.19.0/ slave2:$PWD

    2. 在master节点启动服务

      nohup start-cluster-master-no-zk-server &

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转载自blog.csdn.net/guoqing2017/article/details/111995024
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