StreamSets学习系列之StreamSets的Core Tarball方式安装（图文详解） StreamSets学习系列之StreamSets支持多种安装方式【Core Tarball、Cloudera Parcel 、Full Tarball 、Full RPM 、Docker Image和Source Code 】（图文详解） StreamSets学习系列之启动StreamSets时出现Caused by: java.security.AccessControlException: access denied ("java.util.PropertyPermission" "test.to.ensure.security.is.configured.correctly" "read")错误的解决办法
不多说，直接上干货！
前期博客
核心安装包（Core Tarball）
该安装包包含核心的SDC软件，使该软件具有最小的软件连接器集合，当然你可以手动下载额外的节点（Stage）
① 通过Streamsets的UI进行安装，UI上点击的位置为：在该软件界面的右边（图标是一个礼物盒子。。。）。
② 也可以通过使用CLI进行安装，安装过程如下所示：
第一步、下载该【核心安装包】，比如版本为：streamsets-datacollector-core-3.3.0.tgz
第二步、解压该安装包
[hadoop@master app]$ tar -zxvf streamsets-datacollector-core-3.3.0.tgz
[hadoop@master streamsets-datacollector-3.3.0]$ ./bin/streamsets dc Java 1.8 detected; adding $SDC_JAVA8_OPTS of "-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -Djdk.nio.maxCachedBufferSize=262144" to $SDC_JAVA_OPTS Configuration of maximum open file limit is too low: 1024 (expected at least 32768). Please consult https://goo.gl/LgvGFl [hadoop@master streamsets-datacollector-3.3.0]$
注：在这个启动的过程中会出现启动报错的情况，错误提示是：最大的文件数为1024，而streamsets需要更大的文件数，因此就要必要的设置一下环境了。
设置方式有两种：
（1）修改配置文件，然后重启centos永久生效,
（2）通过一个命令进行生效：
ulimit -n 65535 Browse to http://<system-ip>:18630/ The default username and password are “admin” and “admin”.
[hadoop@master streamsets-datacollector-3.3.0]$ pwd /home/hadoop/app/streamsets-datacollector-3.3.0 [hadoop@master streamsets-datacollector-3.3.0]$ ./bin/streamsets dc Java 1.8 detected; adding $SDC_JAVA8_OPTS of "-XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+UseParNewGC -Djdk.nio.maxCachedBufferSize=262144" to $SDC_JAVA_OPTS Logging initialized @6514ms to org.eclipse.jetty.util.log.Slf4jLog Running on URI : 'http://master:18630'
通过这种方式：你就可以看到正真的streamsets真面目了。。。。后面我们看看他真面目里面的一些细节。。。。这个工具主要进行数据移动及数据清洗有很大的帮助。
或者
[hadoop@master streamsets-datacollector-3.3.0]$ pwd /home/hadoop/app/streamsets-datacollector-3.3.0 [hadoop@master streamsets-datacollector-3.3.0]$ nohup /home/hadoop/app/streamsets-datacollector-3.3.0/bin/streamsets dc & [1] 2881 [hadoop@master streamsets-da
也许，你在启动过程中，会出现
安装成功的后续步骤（建议去做）：
1、添加sdc用户的进程操作文件描述符的并行度
[root@master streamsets-datacollector-3.3.0]# vim /etc/security/limits.conf
sdc soft nofile 32768 sdc hard nofile 32768
2、vim /etc/profile
[root@master streamsets-datacollector-3.3.0]# vim /etc/profile
[root@master streamsets-datacollector-3.3.0]# source /etc/profile
3、创建文件目录，用于放日志信息
[root@master data]# su hadoop [hadoop@master data]$ pwd /data [hadoop@master data]$ cd /home/hadoop/app/streamsets-datacollector-3.3.0/ [hadoop@master streamsets-datacollector-3.3.0]$ pw bash: pw: command not found [hadoop@master streamsets-datacollector-3.3.0]$ pwd /home/hadoop/app/streamsets-datacollector-3.3.0 [hadoop@master streamsets-datacollector-3.3.0]$ [hadoop@master streamsets-datacollector-3.3.0]$ pwd /home/hadoop/app/streamsets-datacollector-3.3.0 [hadoop@master streamsets-datacollector-3.3.0]$ cd /data/ [hadoop@master data]$ pwd /data [hadoop@master data]$ ll total 4 drwxr-xr-x 3 hadoop hadoop 4096 Jul 27 2017 kafka-log [hadoop@master data]$ mkdir -p /data/streamsets/sdc-stand-alone [hadoop@master data]$ mkdir -p /data/streamsets/sdc-stand-alone-dirs/ [hadoop@master data]$ mkdir -p /data/streamsets/sdc-stand-alone-dirs/configuration [hadoop@master data]$ mkdir -p /data/streamsets/sdc-stand-alone-dirs/data [hadoop@master data]$ mkdir -p /data/streamsets/sdc-stand-alone-dirs/log [hadoop@master data]$ mkdir -p /data/streamsets/sdc-stand-alone-dirs/resource [hadoop@master data]$
修改配置文件
# directory where the data collector will store pipelines and their runtime information # #export SDC_DATA=/var/lib/sdc # directory where the data collector write its logs # #export SDC_LOG=/var/log/sdc # directory where the data collector will read its configuration # #export SDC_CONF=/etc/sdc # directory where the data collector will read pipeline resource files from # #export SDC_RESOURCES=/var/lib/sdc-resources
改为
# directory where the data collector will store pipelines and their runtime information # export SDC_DATA=/data/streamsets/sdc-stand-alone-dirs/data # directory where the data collector write its logs # export SDC_LOG=/data/streamsets/sdc-stand-alone-dirs/log # directory where the data collector will read its configuration # export SDC_CONF=/data/streamsets/sdc-stand-alone-dirs/configuration # directory where the data collector will read pipeline resource files from # export SDC_RESOURCES=/data/streamsets/sdc-stand-alone-dirs/resource
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