大数据启动节点详解与运维管理

在大数据领域，启动节点是确保集群正常运行的关键步骤。将详细探讨涉及的大数据组件及其启动、管理和监控方法。以下是各组件的操作指南：

Tomcat是一个广泛使用的轻量级Java应用服务器，用于部署Web应用程序。

- 启动方法：进入Tomcat目录，cd /usr/lib/tomcat/apache-tomcat-9.0.55/bin，执行./startup.sh启动服务。

- 关闭方法：执行./shutdown.sh关闭服务。

- 开机自启：systemctl enable mysqld，确保系统启动时自动运行。

MySQL是常用的数据库管理系统。

- 启动命令：systemctl start mysqld

- 开机自启：systemctl enable mysqld

- 查看状态：systemctl status mysqld

Hadoop是大数据处理的核心组件（版本2.7.7）。

- 启动Hadoop集群：切换到Hadoop安装目录/usr/local/hadoop，执行sbin/start-all.sh

- 关闭Hadoop集群：使用sbin/stop-all.sh

- 安装模式：支持单机版、伪分布式和高可用模式

Spark是用于大规模数据处理的计算框架（版本2.4.6）。

- 启动Spark集群：在/usr/local/spark/sbin下执行start-all.sh

- 关闭集群：使用stop-all.sh

- 关闭Master节点：在slave1上执行stop-master.sh

Kafka版本2.6.1的启动方式：

- 启动命令：kafka-server-start.sh -daemon /usr/local/kafka/config/server.properties &

- 关闭方法：通常通过kill -9 id号强制停止

Hive是基于Hadoop的数据仓库工具。

- 启动服务：使用hiveserver2启动服务

- 初始化Hive schema：执行相关初始化命令