最近在学习黑马程序员的云计算大数据教程中，老师讲到了CentOS的离线安装方法，亲自实践简单有效，在这里分享给大家~
CDH5的安装配置
Cloudera Manager Server和Agent都启动以后，就可以进行CDH5的安装配置了。
这时可以通过浏览器访问主节点的7180端口测试一下了（由于CM Server的启动需要花点时间，这里可能要等待一会才能访问），默认的用户名和密码均为admin：
可以看到，免费版本的CM5已经没有原来50个节点数量的限制了。
各个Agent节点正常启动后，可以在当前管理的主机列表中看到对应的节点。选择要安装的节点，点继续。
接下来，出现以下包名，说明本地Parcel包配置无误，直接点继续就可以了。
点击，继续，如果配置本地Parcel包无误，那么下图中的已下载，应该是瞬间就完成了，然后就是耐心等待分配过程就行了，大约10多分钟吧，取决于内网网速。
接下来是服务器检查，可能会遇到以下问题：
Cloudera 建议将 /proc/sys/vm/swappiness 设置为 0。当前设置为 60。使用 sysctl 命令在运行时更改该设置并编辑 /etc/sysctl.conf 以在重启后保存该设置。您可以继续进行安装，但可能会遇到问题，Cloudera Manager 报告您的主机由于交换运行状况不佳。以下主机受到影响：
通过
echo 0 > /proc/sys/vm/swappiness即可解决。
接下来是选择安装服务：
服务配置，一般情况下保持默认就可以了（Cloudera Manager会根据机器的配置自动进行配置，如果需要特殊调整，自行进行设置就可以了）：
接下来是数据库的设置，检查通过后就可以进行下一步的操作了：
下面是集群设置的审查页面，我这里都是保持默认配置的：
终于到安装各个服务的地方了，注意，这里安装Hive的时候可能会报错，因为我们使用了MySql作为hive的元数据存储，hive默认没有带mysql的驱动，通过以下命令拷贝一个就行了：
cp /opt/cm-5.1.3/share/cmf/lib/mysql-connector-java-5.1.33-bin.jar /opt/cloudera/parcels/CDH-5.1.3-1.cdh5.1.3.p0.12/lib/hive/lib/
服务的安装过程大约半小时内就可以完成：
安装完成后，就可以进入集群界面看一下集群的当前状况了。
这里可能会出现无法发出查询：对 Service Monitor 的请求超时的错误提示，如果各个组件安装没有问题，一般是因为服务器比较卡导致的，过一会刷新一下页面就好了：
测试
在集群的一台机器上执行以下模拟Pi的示例程序：
sudo -u hdfs hadoop jar /opt/cloudera/parcels/CDH/lib/hadoop-mapreduce/hadoop-mapreduce-examples.jar pi 10 100
执行过程需要花一定的时间，通过YARN的后台也可以看到MapReduce的执行状态：
检查Hue
首次登陆Hue会让设置一个初试的用户名和密码，设置好，登陆到后台，会做一次检查，一切正常后会提示：
到这里表明我们的集群可以使用了。
遇到的问题
Agent启动后，安装阶段“当前管理的主机”中显示的节点不全，每次刷新显示的都不一样。
这是由于在主节点上启动了Agent后，又将Agent scp到了其他节点上导致的，首次启动Agent，它会生成一个uuid，路径为：
/opt/cm-5.1.3/lib/cloudera-scm-agent/uuid
这样的话每台机器上的Agent的uuid都是一样的了，就会出现紊乱的情况。
解决方案：
删除
/opt/cm-5.1.3/lib/cloudera-scm-agent/目录下的所有文件。
清空主节点CM数据库。
最佳实践
在内网单独搭建yum的repo，然后CM的管理界面安装Agent，这样安装比较快，也不会出现什么问题。
如果手动添加添加Agent的话，需要注意启动之前删除相关的标示文件，否则Server端在数据库中记录Agent的信息，还得清理数据库中的信息，就麻烦了。
我在学习大数据云计算的过程中，发现黑马程序员的免费教程还是很适合零基础小白去参考学习的，放在这里供大家参考使用：
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