一、 Alluxio HA
下载 tar 包，这里选择了 2.0 版本，下载后解压到 cdh01
ssh 免密
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配置：cp conf/alluxio-site.properties.template conf/alluxio-site.properties
# 主节点，使用 ip 的形式，每个主节点配置自己的 ip，worker 节点不配置 alluxio.master.hostname=192.168.12.38 # 配置日志文件目录 alluxio.master.journal.folder=hdfs://nameservice1/alluxio/journal/ # 必须配置，否则启动报错，默认使用 EMBEDDED，和 zookeeper 高可用不可共用 alluxio.master.journal.type=UFS # 必须配置，否则启动报错，且每个节点需创建该文件夹 alluxio.worker.tieredstore.level0.dirs.path=/opt/alluxio-2.0.0/ramdisk # zk 高可用 alluxio.zookeeper.enabled=true alluxio.zookeeper.address=cdh01:2181,cd02:2181,cdh07:2181 alluxio.zookeeper.session.timeout=120s # 关联hdfs配置文件 alluxio.underfs.hdfs.configuration=/etc/hadoop/conf/core-site.xml:/etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml 配置 conf/alluxio-env.sh，添加 JAVA_HOME ：export JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_231
配置 conf/nasters 及 conf/workers
分发到所有 master 和 worker 节点！
在任一台 master 节点运行格式化操作：./bin/alluxio format
在任一台 master 节点启动：./bin/alluxio-start.sh all SudoMount，倘若报错，就去每台 worker 节点先执行 ./bin/alluxio-start.sh worker ，然后再 ./bin/alluxio-stop.sh all -> ./bin/alluxio-start.sh all
./bin/alluxio fs leader 确定 leader，然后页面访问 http://<LEADER_HOSTNAME>:19999
二、HDFS 集成 Alluxio
报错： java.io.IOException No FileSystem for scheme: alluxio
2.1、Configuring core-site.xml
首先在 CDH 集群 core-site.xml 中添加：
<property>
<name>fs.alluxio.impl</name>
<value>alluxio.hadoop.FileSystem</value>
</property>
<property>
<name>alluxio.zookeeper.enabled</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>alluxio.zookeeper.address</name>
<value>cdh01:2181,cdh02:2181,cdh07:2181</value>
</property>
2.2、Configuring HADOOP_CLASSPATH
In order for the Alluxio client jar to be available to the MapReduce applications, you must add the Alluxio Hadoop client jar to the $HADOOP_CLASSPATH environment variable in hadoop-env.sh.
In the “YARN (MR2 Included)” section of the Cloudera Manager, in the “Configuration” tab, search for the parameter “Gateway Client Environment Advanced Configuration Snippet (Safety Valve) for hadoop-env.sh”. Then add the following line to the script:
HADOOP_CLASSPATH=/opt/alluxio-2.0.0/client/alluxio-2.0.0-client.jar:${HADOOP_CLASSPATH}
三、Spark 集成 Alluxio
3.1、配置
可直接通过如下命令的方式运行：
spark2-submit --master yarn --conf "spark.driver.extraClassPath=/opt/alluxio-2.0.0/client/alluxio-2.0.0-client.jar" --conf "spark.executor.extraClassPath=/opt/alluxio-2.0.0/client/alluxio-2.0.0-client.jar"
如果运行中配到如下错误：
alluxio.exception.status.UnauthenticatedException: Plain authentication failed: User yarn is not configured for any impersonation. impersonationUser: intellif
在 alluxio-site.properties 中添加如下配置，并重启 alluxio 集群。
# 配置用户模拟，允许yarn用户模拟任意用户
alluxio.master.security.impersonation.yarn.users=*
# 或者配置下面一大段
alluxio.master.security.impersonation.root.users=*
alluxio.master.security.impersonation.root.groups=*
alluxio.master.security.impersonation.client.users=*
alluxio.master.security.impersonation.client.groups=*
alluxio.security.login.impersonation.username=none
3.2、Spark SQL 读取 Alluxio
# 拷贝数据
./bin/alluxio fs copyFromLocal LICENSE /Input
spark2-shell --master yarn --conf "spark.driver.extraClassPath=/opt/alluxio-2.0.0/client/alluxio-2.0.0-client.jar" --conf "spark.executor.extraClassPath=/opt/alluxio-2.0.0/client/alluxio-2.0.0-client.jar"
进入 spark-shell 后运行：
val s = sc.textFile("alluxio://cdh02:19998/Input") // 地址选 leader 地址
val double = s.map(line => line + line)
double.saveAsTextFile("alluxio://cdh02:19998/Output")
四、Hive 集成 Alluxio
4.1、配置
在 hive-env.sh 中添加如下配置：
HIVE_AUX_JARS_PATH=/opt/alluxio-2.0.0/client/alluxio-2.0.0-client.jar:${HIVE_AUX_JARS_PATH}
同时在 alluxio 配置文件 alluxio-site.properties 中添加：
alluxio.master.security.impersonation.hive.users=*
4.2、Hive 内部表关联 Alluxio
# 下载文件
wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip
# 解压
unzip ml-100k.zip
# 拷贝到 alluxio，使用 alluxio://hostname:19998 访问失败，改为 alluxio://zk@zkHost1:2181,zkHost2:2181,zkHost3:2181/path
./bin/alluxio fs mkdir /ml-100k
./bin/alluxio fs copyFromLocal /home/intellif/wqf/ml-100k/u.user alluxio://zk@cdh01:2181,cdh02:2181,cdh07:2181/ml-100k/u.user
alluxio ui：
建立 hive 表，把路径关联上即可，和 hdfs 上的表操作差不多：
CREATE TABLE u_user (
userid INT,
age INT,
gender CHAR(1),
occupation STRING,
zipcode STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '|'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 'alluxio://zk@cdh01:2181,cdh02:2181,cdh07:2181/ml-100k';
其实只要指定 location 就行，其他的话和以前没啥区别。
然后可进行查询等操作：
select * from u_user;
4.3、调整原有 hdfs 上的表读取 alluxio
场景是以前的 hive 表是直接读取 hdfs 的，现在需要调整为 alluxio，这个场景带来的效果是，第一次读取表的时候还是读取 hdfs，但是读取完成时候，数据 hdfs 上加载到 alluxio 上，这个操作的前提是 alluxio 的根路径需要和 hdfs 的根路径关联，这个需要补充的是这里只要实现 hdfs 的路径和 alluxio 是重叠的，alluxio 可以感知到路径被读取了，需要调整配置，重启 alluxio：
alluxio.master.mount.table.root.ufs=hdfs://nameservice1/
接下来的是表的操作，首先是建立一张普通表：
CREATE TABLE u_user_3 (
userid INT,
age INT,
gender CHAR(1),
occupation STRING,
zipcode STRING)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '|'
STORED AS TEXTFILE ;
再导入数据：
LOAD DATA LOCAL INPATH '/home/intellif/ml-100k/u.user' OVERWRITE INTO TABLE u_user_3;
desc formatted u_user_3;
OK
# col_name data_type comment
userid int
age int
gender char(1)
occupation string
zipcode string
# Detailed Table Information
Database: bigdata_odl
OwnerType: USER
Owner: admin
CreateTime: Tue May 26 16:28:02 CST 2020
LastAccessTime: UNKNOWN
Protect Mode: None
Retention: 0
Location: hdfs://nameservice1/user/hive/warehouse/bigdata_odl.db/u_user_3
这里只是普通操作，数据还是存储在 hdfs 中，接下来需要修改表的存储路径到 alluxio 中：
alter table u_user_3 set location "alluxio://zk@cdh01:2181,cdh02:2181,cdh07:2181/user/hive/warehouse/bigdata_odl.db/u_user_3";
再对这个表查询：
select count(*) from u_user_3;
再去 alluxio 中可以看到表数据被 cache 住了。
