大数据devops脚本

一套最适合公司内网下的，最适合开发ansible脚本的devops

我们搞大数据开发，多数是集群环境，有大量的配置，有时一个环境问题花费大量时间排查，为了提升效率，开发了这套脚本。

这套脚本安装一个3台机器的zookeeper、kafka、storm、hadoop、elasticsearch、hbase、flink、clickhouse集群，从无到有都只需要4分钟，而且脚本极其简单。

开发规则

充分利用"约定大于配置"使脚本简化，系统hostname命名，相互无密访问，甚至用户名等都是vagrant实现的，约定自动脚本只实现安装，服务启动用手动脚本，使用脚本前，都要自己从网上下载好需要安装的安装包，并解压到tools目录下面。

需要安装的工具

vagrant
vagrant-hostmanager

使用说明

1、默认在tools目录下下载好、解压、并重命名为jdk、zookeeper、hadoop、storm、kafka、flink、clickhouse等等
2、cp ~/.ssh/id_rsa* install/roles/common/files
5、vagrant --tags=kafka up

脚本说明

默认全部安装，vagrant相关的脚本只完成安装
使用vagrant reload或者vagrant halt，下次启动会还原成一个干净的系统，不想还原请用vagrant suspend/resume

服务操作

ansible-playbook --tags=start/restart/stop/status opt/zookeeper.yml
ansible-playbook --tags=start/restart/stop/status opt/hadoop.yml
ansible-playbook --tags=start/stop/status opt/storm.yml
ansible-playbook --tags=start/stop/status opt/kafka.yml
ansible-playbook --tags=start/stop/status opt/elasticsearch.yml
ansible-playbook --tags=start/stop/status opt/hbase.yml
ansible-playbook --tags=start/stop/status opt/flink.yml

脚本测试

ansible-playbook install/dev/testplay.yml

部署计划

hadoop

hadoop-ha

storm

kafka

elasticsearch

hbase

flink-standalone

flink-yarn

已经测试过的版本

java 1.8
zookeeper 3.6.2
storm 0.9.2（storm.yaml要改），1.2.1，2.2.0
kafka 2.6.0
hadoop 3.2.1
elasticsearch 7.9.3
hbase 2.3.3
flink 1.6.1，1.11.2, 1.12.0
clickhouse 20.11.4.13