1.CCA介绍
Cloudera Certified Associate(CCA认证)是Cloudera面向初中级 Hadoop技术人员推出的认证考试。由于Cloudera的Hadoop发行版是目前 使用最广泛的版本，Cloudera的认证也因此被广泛承认。能够获得这类 证书对于技术人员求职、企业投标等都是有重要作用的。
CCA认证又分为以下三个方向：
CCA Spark and Hadoop Developer：学会使用Apache Spark和其他 Cloudera企业级工具，实现对大数据的集成、转换、处理。
CCA Data Analyst：学会对原始数据进行加载、转换、清洗、建模，从 而定义数据间的关系并抽取出有意义的结果。
CCA Administrator：学会针对部署Cloudera Hadoop发行版的企业进行 核心系统和集群运维的技能。
本文会以CCA Administrator考试中的集群配置、扩容、升级、高可用、故障排除，常用操作等20个实例来进行分享，帮助大家快速掌握CDH的使用
2.案例一
描述：某个集群的使用者需要通过客户端登录集群，请使用CM下载HDFS 和YARN的配置文件，保存到客户端机器的/home/cert/problem1目录下， 并保持文件名不变。
操作流程：
登陆CM界面，选择HDFS服务，点击操作下载客户端配置，将下载的文件移动到客户端机器的/home/cert/problem1目录下
3.案例二
描述:根据管理要求，需要限制HDFS服务的日志大小。其限制为， NameNode服务保留4个日志文件，总量不超过8GB;Secondary NameNode 服务也保留4个日志文件，总量不超过8GB;两个服务总占用的磁盘空间 量不超过16GB
解答：根据简单计算，单个服务的单个日志只要不超 过2GB，并将日志数设为4个，即可以满足要求。
操作流程：
（1）登陆CM界面，选择HDFS服务，点击配置，搜索“NameNode Max Log Size”设置namenode和secondary最大日志大小为2G
（2）分别搜索“DataNode 最大日志文件备份”和“secondary NameNode 最大日志文件备份”并设置值为4
4.案例三
描述：集群承接了日志分析需求，将保存百万、千万数量级的文件，因此需要扩大NameNode使用的堆内存，使其可以管理尽可能多的文件。物理内存的分配要求为:节点总物理内存为31GB，为系统服务保留的内存 为6.2GB;NameNode和Secondary NameNode需设置相等大小的堆内存; 所有服务的堆内存均需要除以1.3后计入总使用量中。需要为NameNode 和相关服务配置尽可能大且满足要求的内存量，且不能触发任何警告。
解答：根据计算(31 – 6.2) / 1.3 = 19，因此 NameNode和Secondary NameNode各可设置9.5GB的堆内存。
操作流程：登陆CM界面，选择HDFS服务，点击“配置“，搜索“NameNode 的 Java 堆栈大小”，分别设置NameNode和secondary Namenode的堆大小为9.5G，设置完成后重启HDFS服务。
5.案例四
描述：公司新购了一批机器，准备扩充DataNode节点。你决定使用host template功能来为新机器配置DataNode通用的服务。新节点需要作为 HDFS和YARN的工作节点，因此模版的设计如下:
名称: Temp1
HDFS roles：DataNode
YARN roles：NodeManager 要求需要套用HDFS和YARN的Default Group的配置。
考点：在企业级实战中，集群扩容是常见且重要的 操作，如果手工一台一台操作，不仅效率低下，而且容易出错。CM 供 了多种机制来简化扩容操作，其中host template就是其中重要的一种， 通过该特性，可以大大简化工作节点的配置(对于管理节点、工具节点、 边缘节点，如果有多台配置完全一样，也可以使用该特性来扩容)，如 DataNode，NodeManager，Kafka Broker等。
操作流程：
1、点击CM页面最上方的“主机”–> “主机模版”–>点击创建
2、输入模板名称，并根据要求选择角色，最后点击create保存
创建完成如下所示
6.案例五
描述：公司新购了一批机器，准备扩充DataNode节点。然而，新机器的 硬件配置和旧机器有一些差异。你决定为旧机器创建一个角色组，设置 合适的配置。新机器继续使用默认的角色组(Default Group)的配置， 就如前面我们配置的模版一样。新角色组的需求为，命名为DN1，先继 承默认的角色组的配置，并使旧机器套用DN1的配置。然后要变更一些 参数，DN1和Default Group的DataNode Volume Choosing Policy参数 都必需设置为Avaliable Space。Default Group的Available Space Policy Balanced Preference参数需要设置为0.85，DN1的Available Space Policy Balanced Preference参数需要设置为0.8。
操作流程：
1、选择HDFS服务，点击配置，点击右上的“角色组”，点击“创建”，输入指定的group name，然后选择从哪个角色组复制，最后点击创建。
2、点击左侧的DateNode Default Group这个组，全选所有节点，点击“已选定的操作”，点击“移动到另一个角色组”，选中DN1， 并Move。
3、回到配置页面，搜索”DataNode Volume Choosing Policy”，改为“可用空间”，保存。
4、搜索”Available Space Policy Balanced Preference”，点击属性名下 方的编辑单个值，将DN1的这一项改为0.8，DateNode Default Group的这一项改为0.85，保存。
5、点击集群名右侧的小箭头，“部署客户端配置”，然后重启 集群。
7.案例六
描述:正式地来将新节点加入集群。我们需要将hadoop6这个节点加入 CM的托管，并套用Temp1这个host template从而加入集群。
操作流程：
1、点击“主机” -“添加新主机到集群”，根据向导，搜索主机名 hadoop6.fblinux.com并选中，接下去的步骤和集群初始安装时基本一致，直到全部完成。
2、回到Hosts界面，选中hadoop6节点，点击已选定的操作-应用主机模板，选中Temp1，并打上勾，Confirm。全部执行完后， 该节点即具备DataNode和NodeManager的功能。
3、点击集群名右侧的小箭头，Deploy Client Configuration，然后重启集群。
8.案例七
描述：公司的数据分析师过去使用hive进行数据分析，由于impala的速度比hive更快，这些分析师很感兴趣，想在工作中使用这些组件。请你按照指定的要求来安装impala：Catalog Server和StateStore安装在Hadoop2上，impala Daemons安装在hadoop3和Hadoop4上。
操作流程：
1、在CM主界面集群选项中，点击“添加服务”即可，然后选择impala服务，选择对应的节点安装即可。
2、根据要求，选择安装的节点即可
9.案例八
描述:公司希望采用Kafka作为消息队列，需要你在当前集群中部署 Kafka服务。然而，之前有另一个管理员尝试部署Kafka但失败了。请部署Kafka，并解决安装过程中遇到的各种问题。
Kafka节点分配如下，Kafka Broker安装在hadoop5和hadoop6上，Gateway 安装在hadoop5上。
提示:如果没有干净卸载Kafka并再次安装，会出现”mismatched broker ID”的错误提示，可修改log.dirs参数并重启Kafka服务解决。
操作流程：
1、点击首页顶部的“主机”- “Parcels”
2、如果没有配置Kafka的源，需要加入源地址(http:// archive.cloudera.com/kafka/parcels/latest/)，然后依次执行下载、分发、激活
（1）指定Kafka按照源，Kafka默认没有在CDH的安装中
（2）指定完成Kafka的源之后，在指定的parcel后面点击下载就可以开始下载Kafka的安装程序了
（3）下载完成之后点击分配，激活即可安装Kafka程序
3、回到首页，点击集群右侧的小箭头，添加服务，选择Kafka，根据要求选择节点，并完成服务的安装，如果遇到提示的错误，修过log.dirs参数即可。
10.案例九
描述:公司的数据分析师希望将一些数据从关系型数据库中导入Hive用于查询。你知道Sqoop组件可以完成该任务，但目前集群上没有。具体需求为:源数据为mysql中lesson库的student表，需要导入到Hive中 question9库的student表，并尽可能不改变数据类型。Sqoop Gateway 安装在hadoop3上。
准备内容：mysql数据库创建相关表并插入数据。
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操作流程：
1、点击集群名右侧的小箭头，添加服务，安装Sqoop服务。
2、在hive中创建所需的库和表
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3、使用sqoop命令导入
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4、hive 下验证数据
11.案例十
描述:在讨论公司的运维策略时，有人如果误删了HDFS的文件，可能几天都不会发现，尤其是当周末前发生这样的情况时。为了提供足够的保护级别，你决定将HDFS数据删除后永久清除的时间改为4天。
操作流程：
点击hdfs，配置，搜索“Trash”设置为4day，确保“使用垃圾箱”，勾选，然后重启hdfs服务
11.案例十一
描述:公司集群的NameNode今天发生了故障，你想通过分析fsimage文件来排查问题。你需要下载最新的fsimage文件，命名为 “timestamp_xxxxxxxxxx”，其中xxxxxxxxxx为以秒为单位的Unix时间戳， 代表你操作时的当前时间。并上传到HDFS的/user/cert/problem11目录下。
操作流程：
1、进入gateway的命令行，hdfs dfsadmin -fetchImage ./
2、mv fsimage_00000xxxxx timestamp_`date +%s`
3、确认下HDFS的/user/cert/problem11目录是否存在，如不存在需要建立 hdfs dfs -mkdir -p /user/cert/problem11
4、上传fsimage文件：hdfs dfs -copyFromLocal timestamp_xxxxxxxxxx /user/cert/ problem11
12.案例十二
描述:公司的集群新扩充了一批工作节点，但是新的工作节点上没有数 据，造成整个集群数据分布不均衡。你知道HDFS的balancer功能可以解决这个问题。请将balancer操作占用的带宽限制为1G以内，并以阀值5 启动balancer操作。
操作流程：
1、点击HDFS，配置，找到” DataNode 平衡带宽”设 置为1GB，找到”重新平衡阈值”设置为5
2、点击“操作”- “重新平衡”(或者进入gateway的命令行，执行hdfs balancer -threshold 5)
13.案例十三
描述:公司的某用户在HDFS上存放了重要的文件，但是不小心将其删除 了。幸运的是，该目录被设置为可快照的，并曾经创建过几次快照。请 使用最近的一个快照恢复数据。要求为恢复/user/cert/problem13目录 下的所有文件，并恢复文件原有的权限、所有者、ACL。
操作步骤：
（1）快照功能需要升级到企业版
1、在主界面，右上角点击试用cloudera enterprise 60天，按照引导操作即可。
2、升级企业版过程中，有3个服务需要安装，这里安装到空闲的节点即可。
（2）上传测试数据
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（3）在CM中启用该目录的快照特性，并打快照
（4）删除之前上传的文件
[hdfs@hadoop1-fblinux ~]$ hdfs dfs -rm -f /fblinux/fstab（5）恢复快照
14.案例十四
描述:公司一个运维人员尝试优化集群，但反而使得一些以前可以运行 的MapReduce作业不能运行了。请你识别问题并予以纠正，并成功运行 性能测试，要求为在Linux文件系统上找到hadoop-mapreduce- examples.jar包，并使用它完成三步测试:
1、使用teragen 10000000 problem14/ts_input 生成10000000行测 试记录并输出到指定目录
2、使用terasort problem14/ts_input problem14/ts_output 进行 排序并输出到指定目录
3、使用teravalidate problem14/ts_output problem14/ ts_validate检查输出结果
操作步骤：
1、生成输入数据
[hdfs@hadoop1-fblinux ~]$ cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce/
[hdfs@hadoop1-fblinux hadoop-mapreduce]$ hadoop jar hadoop-mapreduce-examples.jar teragen 10000000 fblinux_input2、排序和输出
[hdfs@hadoop1-fblinux hadoop-mapreduce]$ hadoop jar hadoop-mapreduce-examples.jar terasort fblinux_input fblinux_output3、验证输出
[hdfs@hadoop1-fblinux hadoop-mapreduce]$ hadoop jar hadoop-mapreduce-examples.jar teravalidate fblinux_output fblinux/ts_validata15.案例十五
描述:今天hadoop3节点的DataNode和NodeManager进程频繁死掉，你决 定临时将该节点这两个进程的日志级别调整为DEBUG，以便于进行故障 排查。
操作步骤：
1、点击“主机”—“所有主机”，点开hadoop3节点的roles，点击HDFS datanode，进入配置页面
2、搜索“DataNode 记录阈值”将其改为DEBUG并保存。
3、回到“所有主机”页面，点开hadoop3节点的roles，点击YARN NodeManager，进入配置页面
16.案例十六
描述：公司的某个开发人员尝试在集群上运行wordcount程序，但作业 执行时发生错误，请你帮助解决。请将gateway机器cert家目录下的 input.txt文件上传到HDFS上cert家目录下的problem16/input中，并执行wordcount problem16/input/input.txt problem16/output来测试是否可以运行。
操作流程:
1、上传文件
su - cert
hdfs dfs -mkdir -p /user/cert/problem16/input
hdfs dfs -copyFromLocal input.txt /user/cert/problem16/input 22、执行wordcount
cd /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce/
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples.jar wordcount problem16/ input problem16/output发现报目录存在的Exception，于是:
hdfs dfs -rmr /user/cert/problem16/output
hadoop jar hadoop-mapreduce-examples.jar wordcount problem16/ input problem16/output17.案例十七
描述:对集群进行例行检查的时候，你发现有个别重要文件的副本数只 有2个，而集群默认的副本数参数为3个，并没有修改过。请解决/user/ cert/problem14/ts_input目录下的文件副本数不足的问题
操作步骤：
1、在命令行修改目录下所有文件的副本数
hdfs dfs -setrep 3 /user/cert/problem14/ts_input18.案例十八
描述:你发现，集群中一些大文件的块大小为64MB，导致MapReduce作 业使用这些文件时，默认会产生较多的map数，造成资源浪费。你决定 将这些文件以128MB的块大小备份到另一个目录中。请将/user/cert/ problem18/input下的文件以128MB的块大小备份到/user/cert/ problem18/output下。
操作:
1、确认集群默认的块大小，点击HDFS，配置，找到”HDFS Block Size”，已经是128MB了，因此备份时不需要加指定块大小的参数。
2、创建备份目录并复制
hdfs dfs -mkdir /user/cert/problem18/output
hdfs dfs -cp /user/cert/problem18/input/part-r-00000 /user/cert/ problem18/output19.案例十九
描述：升级集群版从CDH5.13.0到CDH5.14.0: 保持集群版本处于比较新的状态，可以尽量避免已知的bug，并享受新版 本的特性。通常实践中推荐使用比最新版本的版本号中间位低1-2的集群。 另外需要注意CM只能管理不高于其版本的CDH，如CM5.13最高只能将集群 版本升级到CDH5.13。如果CM版本不够，则需要先升级CM，后升级CDH。
CM升级参见:
https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-10-x/topics/ cm_ag_ug_cm5.html
CDH升级参见:
https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-10-x/topics/cm_mc_upgrading_cdh.html
步骤:
1、清理一下磁盘空间，保证每个节点有20G以上的空间，集群可以不用启动。
2、主机 – Parcels – 配置，在远程parcel存储库URL下新增一项https://archive.cloudera.com/cdh5/parcels/5.14.0/
3、集群名右侧的小箭头，升级集群
4、选择CDH 5.14.0-1.cdh5.14.0.p0.24，然后一路Continue
20.案例二十
开启NameNode HA:
NameNode HA的配置参见: https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-10-x/topics/ cdh_hag_hdfs_ha_config.html
操作步骤:
1、集群可以不用启动，但ZooKeeper需要先起来
2、点击HDFS服务，点击操作 – 启用High Availability
3、Nameservice Name默认即可
4、NameNode Hosts一个仍是hadoop1，另一个选hadoop2。JournalNode Hosts可选hadoop3-5
5、输入hadoop3-5上用于JN的磁盘目录，设为/dfs/jn
6、下一个页面等待运行完成即可。其中Format NameNode一步会失败，这 是符合预期的
7、HA配置完成之后，实例分布如下图所示
