大数据高可用集群环境安装与配置（02）——配置ntp服务

NTP服务概述

NTP服务器【Network Time Protocol（NTP）】是用来使计算机时间同步化的一种协议，它可以使计算机对其服务器或时钟源（如石英钟，GPS等等)做同步化，它可以提供高精准度的时间校正（LAN上与标准间差小于1毫秒，WAN上几十毫秒），且可介由加密确认的方式来防止恶毒的协议攻击。时间按NTP服务器的等级传播。按照离外部UTC源的远近把所有服务器归入不同的Stratum（层）中。

安装部署

执行命令，安装ntp和ntpdate软件包

yum install ntp -y

配置NTP服务器端

vi /etc/ntp.conf

修改下面内容（没有的就添加，有的就修改）：

restrict default ignore
restrict 192.168.10.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
#server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst
server 127.127.1.0
fudge 127.127.1.0 stratum 10

PS：在配置中，192.168.10.0 这个是当前服务器所在IP段地址，你需要根据自己服务器的IP段进行修改，它将会开放可访问当前ntp服务器的地址段

启动ntp服务

systemctl start ntpd.service
systemctl enable ntpd.service

配置客户端服务器

vi /etc/ntp.conf

将server注释掉，并添加master主机为服务器节点

#server 0.centos.pool.ntp.org iburst
#server 1.centos.pool.ntp.org iburst
#server 2.centos.pool.ntp.org iburst
#server 3.centos.pool.ntp.org iburst
server master

将同步的系统时间写入到硬件(BIOS)时间里

vi /etc/sysconfig/ntpd

在里面添加

SYNC_HWCLOCK=yes

测试是否可以连主ntp服务

ntpdate -u master

在定时器中添加自动同步设置

vi /etc/crontab

添加下面命令

0 * * * * root /usr/sbin/ntpdate -u master

版权声明：本文原创发表于 博客园，作者为 AllEmpty 本文欢迎转载，但未经作者同意必须保留此段声明，且在文章页面明显位置给出原文连接，否则视为侵权。

作者博客：http://www.cnblogs.com/EmptyFS/

原文地址：https://www.cnblogs.com/EmptyFS/p/12113089.html

时间： 2024-11-09 01:18:30

大数据高可用集群环境安装与配置（02）——配置ntp服务的相关文章

大数据高可用集群环境安装与配置（09）——安装Spark高可用集群

1. 获取spark下载链接 登录官网:http://spark.apache.org/downloads.html 选择要下载的版本 2. 执行命令下载并安装 cd /usr/local/src/ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.4/spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz tar -zxvf spark-2.4.4-bin-hadoop2.7.tgz mv spark-2.4.4

大数据高可用集群环境安装与配置（06）——安装Hadoop高可用集群

下载Hadoop安装包 登录 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/ 镜像站,找到我们要安装的版本,点击进去复制下载链接 安装Hadoop时要注意版本与后续安装的HBase.Spark等相关组件的兼容,不要安装了不匹配的版本,而导致某些组件需要重装 输入命令进行安装操作 cd /usr/local/src/ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/

大数据高可用集群环境安装与配置（07）——安装HBase高可用集群

1. 下载安装包 登录官网获取HBase安装包下载地址 https://hbase.apache.org/downloads.html 2. 执行命令下载并安装 cd /usr/local/src/ wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hbase/2.1.8/hbase-2.1.8-bin.tar.gz tar -zxvf hbase-2.1.8-bin.tar.gz mv hbase-2.1.8 /usr/local/hbase/ 3

大数据高可用集群环境安装与配置（08）——安装Ganglia监控集群

1. 安装依赖包和软件 在所有服务器上输入命令进行安装操作 yum install epel-release -y yum install ganglia-web ganglia-gmetad ganglia-gmond –y 2. 在master服务器上配置监控端 vi /etc/ganglia/gmetad.conf 修改下面内容 data_source "server" 50 master:8649 master-backup:8649 node1:8649 node2:8649

大数据高可用集群环境安装与配置（03）——设置SSH免密登录

Hadoop的NameNode需要启动集群中所有机器的Hadoop守护进程,这个过程需要通过SSH登录来实现 Hadoop并没有提供SSH输入密码登录的形式,因此,为了能够顺利登录每台机器,需要将所有机器配置为NameNode可以免密登录 由于是双master,所以需要在master与master_backup服务器上都生成ssh密钥,都可以免密登录其他服务器 生成SSH公钥和私钥 在master与master_backup服务器输入命令 ssh-keygen -t rsa 按四次回车键,即可生

大数据高可用集群环境安装与配置（04）——安装JAVA运行环境

Hadoop运行在java环境,所以在安装Hadoop之前,需要安装好jdk 提前下载好jdk安装包(jdk-8u161-linux-x64.tar.gz),将它上传到指定的安装目录当中,然后运行安装 cd /usr/local/src/ rz # 在弹出的窗口中,选择本地的jdk安装包上传到服务器 tar -zxvf jdk-8u161-linux-x64.tar.gz mkdir /usr/local/java/ mv jdk1.8.0_161 /usr/local/java/jdk/ 配置

大数据高可用集群环境安装与配置（05）——安装zookeeper集群

1. 下载安装包 登录官网下载安装包 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/ 2. 执行命令下载并安装 cd /usr/local/src/ wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.14/zookeeper-3.4.14.tar.gz tar -zxvf zookeeper-3.4.14.tar.gz mv zookeep

大数据高可用集群环境安装与配置（10）——安装Kafka高可用集群

1. 获取安装包下载链接 访问https://kafka.apache.org/downloads 找到kafka对应版本 需要与服务器安装的scala版本一致(运行spark-shell可以看到当前安装的scala版本) 2. 执行命令下载并安装 cd /usr/local/src/ wget https://www.apache.org/dyn/closer.cgi?path=/kafka/2.2.2/kafka_2.11-2.2.2.tgz tar -zxvf kafka_2.11-2.2

Hadoop2.2.0-HA高可用集群环境搭建

Hadoop2.2.0-HA高可用集群环境搭建 集群主机信息 主机名称 主机ip 配置 主要功能 master1 硬盘300G,内存32G,CPU8核 管理主节点 master2 硬盘300G,内存32G,CPU8核 管理备份节点 slave1 硬盘300G,内存8G,CPU4核 数据节点 slave2 硬盘300G,内存8G,CPU4核 数据节点 slave3 硬盘300G,内存8G,CPU4核 数据节点 slave4 硬盘500G,内存4G,CPU2核 mysql数据库 本次集群使用6台物理