使用docker部署hadoop集群的详细教程

最近要在公司里搭建一个hadoop测试集群，于是采用docker来快速部署hadoop集群。

0. 写在前面

网上也已经有很多教程了，但是其中都有不少坑，在此记录一下自己安装的过程。

目标：使用docker搭建一个一主两从三台机器的hadoop2.7.7版本的集群

准备：

首先要有一台内存8G以上的centos7机器，我用的是阿里云主机。

其次将jdk和hadoop包上传到服务器中。

我安装的是hadoop2.7.7。包给大家准备好了，链接：https://pan.baidu.com/s/15n_W-1rqOd2cUzhfvbkH4g 提取码：vmzw。

1. 步骤

大致分以下几步：

• 安装docker
• 基础环境准备
• 配置网络，并启动docker容器
• 配置host及ssh免密登录
• 安装配置hadoop

1.1 安装docker

依次执行如下步骤安装docker。如果有docker环境的可以跳过。

yum update

yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2

yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

yum install -y docker-ce
 
systemctl start docker

docker -v

1.2 基础环境准备

1.2.1 创建基础的centos7镜像拉取官方centos7镜像

docker pull centos

通过build Dockfile生成带ssh功能的centos镜像

创建Dockerfile文件

vi Dockerfile

将如下内容写入Dockerfile

FROM centos
MAINTAINER mwf

RUN yum install -y openssh-server sudo
RUN sed -i 's/UsePAM yes/UsePAM no/g' /etc/ssh/sshd_config
RUN yum install -y openssh-clients

RUN echo "root:qwe123" | chpasswd
RUN echo "root  ALL=(ALL)    ALL" >> /etc/sudoers
RUN ssh-keygen -t dsa -f /etc/ssh/ssh_host_dsa_key
RUN ssh-keygen -t rsa -f /etc/ssh/ssh_host_rsa_key

RUN mkdir /var/run/sshd
EXPOSE 22
CMD ["/usr/sbin/sshd", "-D"]

上述内容大概意思是：以centos镜像为基础，设置密码为wqe123，安装ssh服务并启动

构建Dockerfile

docker build -t="centos7-ssh" .

将生成一个名为centos7-ssh的镜像，可以通过docker images查看

1.2.2 生成有hadoop和jdk环境的镜像

• 将准备好的包放在当前目录下。hadoop-2.7.7.tar.gz和jdk-8u202-linux-x64.tar.gz
• 通过build Dockfile生成带hadoop和jdk环境的centos镜像

刚才已经创建了一个Dockerfile了，先将他移开。mv Dockerfile Dockerfile.bak

创建Dockerfile

vi Dockerfile

将以下内容写入：

FROM centos7-ssh
ADD jdk-8u202-linux-x64.tar.gz /usr/local/
RUN mv /usr/local/jdk1.8.0_202 /usr/local/jdk1.8
ENV JAVA_HOME /usr/local/jdk1.8
ENV PATH $JAVA_HOME/bin:$PATH

ADD hadoop-2.7.7.tar.gz /usr/local
RUN mv /usr/local/hadoop-2.7.7 /usr/local/hadoop
ENV HADOOP_HOME /usr/local/hadoop
ENV PATH $HADOOP_HOME/bin:$PATH

RUN yum install -y which sudo

上述内容大概意思是：以上面生成的centos7-ssh为基础，将hadoop和jdk包放进去，然后配好环境变量。

构建Dockerfile

docker build -t="hadoop" .

将生成一个名为hadoop的镜像

1.3 配置网络，并启动docker容器

因为集群间必须要能网络连通，所以要先配置好网络。

创建网络

docker network create --driver bridge hadoop-br

以上命令创建了一个名为hadoop-br的bridge类型的网络

启动docker时指定网络

docker run -itd --network hadoop-br --name hadoop1 -p 50070:50070 -p 8088:8088 hadoop
docker run -itd --network hadoop-br --name hadoop2 hadoop
docker run -itd --network hadoop-br --name hadoop3 hadoop

以上命令启动了3台机器，网络都指定为hadoop-br，hadoop1还开启了端口映射。

查看网络情况

docker network inspect hadoop-br 

执行以上命令就可以看到对应的网络信息：

[
  {
    "Name": "hadoop-br",
    "Id": "88b7839f412a140462b87a353769e8091e92b5451c47b5c6e7b44a1879bc7c9a",
    "Containers": {
"86e52eb15351114d45fdad4462cc2050c05202554849bedb8702822945268631": {
        "Name": "hadoop1",
        "IPv4Address": "172.18.0.2/16",
        "IPv6Address": ""
      },
      "9baa1ff183f557f180da2b7af8366759a0d70834f43d6b60fba2e64f340e0558": {
        "Name": "hadoop2",
        "IPv4Address": "172.18.0.3/16",
        "IPv6Address": ""
      }, "e18a3166e965a81d28b4fe5168d1f0c3df1cb9f7e0cbe0673864779b224c8a7f": {
        "Name": "hadoop3",
        "IPv4Address": "172.18.0.4/16",
        "IPv6Address": ""
      }
    },
  }
]

我们可以得知3台机器对应的ip：

172.18.0.2 hadoop1 
172.18.0.3 hadoop2 
172.18.0.4 hadoop3 

登录docker容器，互相之间就可以ping通了。

docker exec -it hadoop1 bash
docker exec -it hadoop2 bash
docker exec -it hadoop3 bash

1.4 配置host及ssh免密登录

1.4.1 配置host

分别在每台修改每台机器的host

vi /etc/hosts

将以下内容写入（注：docker分出来的ip对于每个人可能不一样，填你自己的）：

172.18.0.2 hadoop1 
172.18.0.3 hadoop2 
172.18.0.4 hadoop3 

1.4.2 ssh免密登录

因为上面在镜像中已经安装了ssh服务，所以直接分别在每台机器上执行以下命令：

ssh-keygen
一路回车
ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa -p 22 root@hadoop1
输入密码，如果按我的来得话就是qwe123
ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa -p 22 root@hadoop2
输入密码，如果按我的来得话就是qwe123
ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa -p 22 root@hadoop3
输入密码，如果按我的来得话就是qwe123

1.4.3 测试是否配置成功

ping hadoop1 
ping hadoop2
ping hadoop3
ssh hadoop1
ssh hadoop2
ssh hadoop3

1.5 安装配置hadoop

1.5.1 在hadoop1上操作

进入hadoop1

docker exec -it hadoop1 bash

创建一些文件夹，一会在配置中要用到

mkdir /home/hadoop
mkdir /home/hadoop/tmp /home/hadoop/hdfs_name /home/hadoop/hdfs_data

切换到hadoop配置的目录

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop/

编辑core-site.xml

<property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://hadoop1:9000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>file:/home/hadoop/tmp</value>
  </property>
  <property>
    <name>io.file.buffer.size</name>
    <value>131702</value>
  </property>

编辑hdfs-site.xml

 <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>file:/home/hadoop/hdfs_name</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file:/home/hadoop/hdfs_data</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>2</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
    <value>hadoop1:9001</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
    <value>true</value>
  </property>

编辑mapred-site.xml

mapred-site.xml默认不存在，要执行cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

 <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>hadoop1:10020</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
    <value>hadoop1:19888</value>
  </property>

编辑yarn-site.xml

 <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.address</name>
    <value>hadoop1:8032</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
    <value>hadoop1:8030</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>hadoop1:8031</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
    <value>hadoop1:8033</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
    <value>hadoop1:8088</value>
  </property>

编辑slaves

我这里把hadoop1当成主节点，hadoop2、3作为从节点

hadoop2
hadoop3

把文件拷贝到hadoop2和hadoop3上

依次执行以下命令：

scp -r $HADOOP_HOME/ hadoop2:/usr/local/
scp -r $HADOOP_HOME/ hadoop3:/usr/local/

scp -r /home/hadoop hadoop2:/
scp -r /home/hadoop hadoop3:/

1.5.2 在每台机器上操作

分别连接每台机器

docker exec -it hadoop1 bash
docker exec -it hadoop2 bash
docker exec -it hadoop3 bash

配置hadoop sbin目录的环境变量

因为hadoop bin目录在之前创建镜像时就配好了，但是sbin目录没有配，所以要单独配置。分配为每台机器配置：

vi ~/.bashrc

追加如下内容：

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

执行：

source ~/.bashrc

1.5.3 启动hadoop

在hadoop1上执行以下命令：

格式化hdfs

hdfs namenode -format

一键启动

start-all.sh

不出错的话，就可以庆祝一下了。出错的话，加油。

1.6 测试使用hadoopjps

# hadoop1
1748 Jps
490 NameNode
846 ResourceManager
686 SecondaryNameNode

# hadoop2
400 DataNode
721 Jps
509 NodeManager

# hadoop3
425 NodeManager
316 DataNode
591 Jps

上传文件

hdfs dfs -mkdir /mwf

echo hello > a.txt
hdfs dfs -put a.txt /mwf

hdfs dfs -ls /mwf

Found 1 items
drwxr-xr-x  - root supergroup     0 2020-09-04 11:14 /mwf

由于是云服务器，不想配端口，就不看ui界面了。

2. 最后

以上是我安装成功之后总结的过程，应该没有问题，也可能有遗漏。

3. 参考

https://cloud.tencent.com/developer/article/1084166

https://cloud.tencent.com/developer/article/1084157?from=10680

https://blog.csdn.net/ifenggege/article/details/108396249

到此这篇关于使用docker部署hadoop集群的详细教程的文章就介绍到这了,更多相关docker部署hadoop集群内容请搜索猪先飞以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持猪先飞！