系统综合实践(四)-综合实践

1.使用Docker-compose实现Tomcat+Nginx负载均衡

  • 理解nginx反向代理原理

    • 参考资料:nginx反向代理原理和配置讲解
    • 原理:以代理服务器来接受Internet上的连接请求,然后将请求转发给内部网络上的服务器;并将从服务器上得到的结果返回给Internet上请求连接的客户端,此时代理服务器对外就表现为一个服务器。
  • nginx代理tomcat集群,代理2个以上tomcat;

            upstream tomcats {
                 server cat1:8080;
                 server cat2:8080;
                 server cat3:8080;
            }
    
            server {
                listen 2020;
                server_name localhost;
    
                location / {
                    proxy_pass http://tomcats; # 请求转向tomcats
                }
            }
    
    • docker-compose.yml
            version: "3.3"
            services:
              nginx:
                image: nginx
                container_name: ex4ngx
                ports:
                  - 80:2420
                volumes:
                  - ./nginx/default.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf # 挂载配置文件
                depends_on:
                  - cat1
                  - cat2
                  - cat3
    
         cat1:
                hostname: cat1
                image: tomcat
                container_name: cat1
                volumes:
                  - ./webapps:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT # 挂载web目录
    
    
         cat2:
                hostname: cat2
                image: tomcat
                container_name: cat2
                volumes:
                  - ./webapps:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT # 挂载web目录
    
    
         cat3:
                hostname: cat3
                image: tomcat
                container_name: cat3
                volumes:
                  - ./webapps:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT # 挂载web目录
    
  • 了解nginx的负载均衡策略,并至少实现nginx的2种负载均衡策略;

    • 编写py:

      import requests
      
      url="http://localhost"
      
      for i in range(10):
      	response = requests.get(url)
      	print(response.text)
      
    • 轮询策略:
      默认就是轮询算法

    • 权重策略:
      修改weight后

1.使用Docker-compose实现Tomcat+Nginx负载均衡

  • 理解nginx反向代理原理

    • 参考资料:nginx反向代理原理和配置讲解
    • 原理:以代理服务器来接受Internet上的连接请求,然后将请求转发给内部网络上的服务器;并将从服务器上得到的结果返回给Internet上请求连接的客户端,此时代理服务器对外就表现为一个服务器。
  • nginx代理tomcat集群,代理2个以上tomcat;

            upstream tomcats {
                 server cat1:8080;
                 server cat2:8080;
                 server cat3:8080;
            }
    
            server {
                listen 2020;
                server_name localhost;
    
                location / {
                    proxy_pass http://tomcats; # 请求转向tomcats
                }
            }
    
    • docker-compose.yml
            version: "3.3"
            services:
              nginx:
                image: nginx
                container_name: ex4ngx
                ports:
                  - 80:2420
                volumes:
                  - ./nginx/default.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf # 挂载配置文件
                depends_on:
                  - cat1
                  - cat2
                  - cat3
    
         cat1:
                hostname: cat1
                image: tomcat
                container_name: cat1
                volumes:
                  - ./webapps:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT # 挂载web目录
    
    
         cat2:
                hostname: cat2
                image: tomcat
                container_name: cat2
                volumes:
                  - ./webapps:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT # 挂载web目录
    
    
         cat3:
                hostname: cat3
                image: tomcat
                container_name: cat3
                volumes:
                  - ./webapps:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT # 挂载web目录
    
  • 了解nginx的负载均衡策略,并至少实现nginx的2种负载均衡策略;

    • 编写爬虫:

      import requests
      
      url="http://localhost"
      
      for i in range(10):
      	response = requests.get(url)
      	print(response.text)
      
    • 轮询策略:
      默认就是轮询算法

    • 权重策略:

      修改weight后

二、使用Docker-compose部署javaweb运行环境

1.部署项目

这里用了老师推荐的博客里的webapp

├── docker-compose.yml
├── default.conf
├── docker-entrypoint.sh
├── grogshop.sql
├── Dockerfile
└── webapps
    ├── docs
    ├── examples
    ├── host-manager
    ├── manager
    ├── ROOT
    ├── ssmgrogshop_war
    └── ssmgrogshop_war.war

docker-compose.yml

version: "3"   #版本
services:     #服务节点
  tomcat00:     #tomcat 服务
    image: tomcat    #镜像
    hostname: hostname       #容器的主机名
    container_name: tomcat00   #容器名
    ports:      #端口
     - "5050:8080"
    volumes:  #数据卷
     - "./webapps:/usr/local/tomcat/webapps"
     - ./wait-for-it.sh:/wait-for-it.sh
    networks:   #网络设置静态IP
      webnet:
        ipv4_address: 15.22.0.15
  tomcat01:     #tomcat 服务
    image: tomcat    #镜像
    hostname: hostname       #容器的主机名
    container_name: tomcat01   #容器名
    ports:      #端口
     - "5055:8080"
    volumes:  #数据卷
     - "./webapps:/usr/local/tomcat/webapps"
     - ./wait-for-it.sh:/wait-for-it.sh
    networks:   #网络设置静态IP
      webnet:
        ipv4_address: 15.22.0.16
  mymysql:  #mymysql服务
    build: .   #通过MySQL的Dockerfile文件构建MySQL
    image: mymysql:test
    container_name: mymysql
    ports:
      - "3309:3306" 
#红色的外部访问端口不修改的情况下,要把Linux的MySQL服务停掉
#service mysql stop
#反之,将3306换成其它的
    command: [
            '--character-set-server=utf8mb4',
            '--collation-server=utf8mb4_unicode_ci'
    ]
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: "123456"
    networks:
      webnet:
        ipv4_address: 15.22.0.6
  nginx:
      image: nginx
      container_name: "nginx-tomcat"
      ports:
          - 8080:8080
      volumes:
          - ./default.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf # 挂载配置文件
      tty: true
      stdin_open: true
      depends_on:
          - tomcat00
          - tomcat01
      networks:
       webnet:
        ipv4_address: 15.22.0.7
networks:   #网络设置
 webnet:
   driver: bridge  #网桥模式
   ipam:
     config:
      - 
       subnet: 15.22.0.0/24   #子网

default.conf:

upstream tomcat123 {
    server tomcat00:8080;
    server tomcat11:8080;
}

server {
    listen 8080;
    server_name localhost;

    location / {
        proxy_pass http://tomcat123;
    }
}

docker-entrypoint.sh:

#!/bin/bash
mysql -uroot -p123456 << EOF    #  << EOF 必须要有
source /usr/local/grogshop.sql;

Dockerfile:

#  这个是构建MySQL的dockerfile
FROM registry.saas.hand-china.com/tools/mysql:5.7.17
# mysql的工作位置
ENV WORK_PATH /usr/local/
# 定义会被容器自动执行的目录
ENV AUTO_RUN_DIR /docker-entrypoint-initdb.d
#复制gropshop.sql到/usr/local 
COPY grogshop.sql  /usr/local/
#把要执行的shell文件放到/docker-entrypoint-initdb.d/目录下,容器会自动执行这个shell
COPY docker-entrypoint.sh  $AUTO_RUN_DIR/
#给执行文件增加可执行权限
RUN chmod a+x $AUTO_RUN_DIR/docker-entrypoint.sh
# 设置容器启动时执行的命令
#CMD ["sh", "/docker-entrypoint-initdb.d/import.sh"]

2.修改连接数据库的IP

ifconfig查看虚拟机ip,然后修改连接数据库的IP

3.启动容器

docker-compose up -d

4.浏览器访问前端页面

http://127.0.0.1:8080/ssmgrogshop_war或http://主机ip地址:8080/ssmgrogshop_war
img

5.nginx代理之后,主机访问localhost/ssmgrogshop_war/

账户sa 密码123登陆。
img
测试两个tomcat服务器负载均衡。
http://主机ip地址:5050/ssmgrogshop_war
http://主机ip地址:5055/ssmgrogshop_war
img
img

三、使用Docker搭建大数据集群环境

参考材料:
Hadoop 参考文档
使用Docker搭建Hadoop分布式集群

1.配置

树形结构
在个人文件下创建一个目录,用于向Docker内部的Ubuntu系统传输文件。创建并运行容器。
├── Dockerfile
├── build
│ └── hadoop-3.1.3.tar.gz
└── sources.list
img
Dockerfile:

#Base images 基础镜像
FROM ubuntu:18.04

#MAINTAINER 维护者信息
MAINTAINER wrq

COPY ./sources.list /etc/apt/sources.list

source.list:

deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-updates main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-backports main restricted universe multiverse
deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-security main restricted universe multiverse
# 预发布软件源,不建议启用
# deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse
# deb-src http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ focal-proposed main restricted universe multiverse

创建并运行容器:

docker build -t ubuntu:18.04 .
docker run -it --name ubuntu ubuntu:18.04

2. 容器初始化

安装必要工具:

apt-get update
apt-get install vim       # 安装vim软件
apt-get install ssh       # 安装sshd,因为在开启分布式Hadoop时,需要用到ssh连接slave:
/etc/init.d/ssh start     # 运行脚本即可开启sshd服务器
vim ~/.bashrc             
/etc/init.d/ssh start  # 在该文件中最后一行添加如下内容,实现进入Ubuntu系统时,都能自动启动sshd服务

配置ssh:

ssh-keygen -t rsa # 一直按回车即可
cd ~/.ssh
cat id_rsa.pub >> authorized_keys 

img

3. 安装JDK

因为Hadoop有用到Java,因此还需要安装JDK。
JDK用了jdk1.8。

apt-get install openjdk-8-jdk

4. 安装hadoop

把下载好的hadoop-3.1.3.tar.gz放在挂载的目录下并安装。

docker cp ./build/hadoop-3.1.3.tar.gz 容器ID:/root/hadoop-3.1.3.tar.gz
cd /root
tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /usr/local

配置环境:

vim ~/.bashrc # 在文件末尾添加以下五行,配置Java、hadoop环境变量:
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.1.3
export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin

使配置环境生效:

source ~/.bashrc # 使.bashrc生效

验证是否安装完成:

java -version
hadoop version

img
img

5. 置Hadoop集群

hadoop-env.sh
cd /usr/local/hadoop-3.1.3/etc/hadoop #进入配置文件存放目录
vim hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/ # 在任意位置添加

img

core-site.xml:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl" ?>
<configuration>
          <property> 
                  <name>hadoop.tmp.dir</name>
                  <value>file:/usr/local/hadoop-3.1.3/tmp</value>
                  <description>Abase for other temporary directories.</description>
          </property>
          <property>
                  <name>fs.defaultFS</name>
                  <value>hdfs://master:9000</value>
          </property>
</configuration>

hdfs-site.xml:

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl" ?>
<configuration>
        <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>1</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.namenode.name.dir</name>
		        <value>file:/usr/local/hadoop-3.1.3/tmp/dfs/name</value>
	</property>
	<property>
                <name>dfs.datanode.data.dir</name>
                <value>file:/usr/local/hadoop-3.1.3/tmp/dfs/data</value>
	</property>
	<property>
                <name>dfs.permissions.enabled</name>
                <value>false</value>
        </property>
</configuration>

mapred-site.xml:

<?xml version="1.0" ?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl" ?>
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <property>
        <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.1.3</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.map.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.1.3</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.reduce.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.1.3</value>
    </property>
</configuration>

yarn-site.xml:

<?xml version="1.0" ?>
<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
        <property>
               <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
               <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <property>
               <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
               <value>Master</value>
        </property>
        <!--虚拟内存和物理内存比,不加这个模块程序可能跑不起来-->
        <property>
               <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
               <value>2.5</value>
        </property>
</configuration>

进入脚本目录。

cd /usr/local/hadoop-3.1.3/sbin

img
对于start-dfs.sh和stop-dfs.sh文件,添加下列参数:

HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

对于start-yarn.sh和stop-yarn.sh,添加下列参数:

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

6. 运行

从三个终端分别开启三个容器运行ubuntu/hadoopinstalled镜像,分别表示Hadoop集群中的master,slave01和slave02:

# 第一个终端
sudo docker run -it -h master --name master ubuntu/hadoopinstalled
# 第二个终端
sudo docker run -it -h slave01 --name slave01 ubuntu/hadoopinstalled
# 第三个终端
sudo docker run -it -h slave02 --name slave02 ubuntu/hadoopinstalled

img
三个终端分别打开/etc/hosts,根据各自ip修改为如下形式:

172.17.0.4    master
172.17.0.5    slave01
172.17.0.6    slave02

img
img
img
在master结点测试ssh;连接到slave结点:

ssh slave01
ssh slave02
exit 退出

img
master主机上修改workers:

vim /usr/local/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers
slave01
slave02

在master上测试hadoop集群:

cd /usr/local/hadoop-3.1.3
bin/hdfs namenode -format # 格式化文件系统
sbin/start-dfs.sh # 开启NameNode和DataNode服务
sbin/start-yarn.sh # 开启ResourceManager和NodeManager服务
jps # 查看服务状态

img
img
img

7.运行hadoop示例程序

在master上建立HDFS文件夹:

bin/hdfs dfs -mkdir /user 
bin/hdfs dfs -mkdir /user/root      #注意input文件夹是在root目录下
bin/hdfs dfs -mkdir input

在master终端上vim一个测试样例,并将其上传到input文件夹;注意test文件的路径:

bin/hdfs dfs -put ~/test.txt input

img
img

bin/hadoop jar /usr/local/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount input output

img
cat查看output文件夹结果显示:

./bin/hdfs dfs -cat output/*

img
停止所有服务:

sbin/stop-all.sh
posted @ 2020-05-14 19:55  跟谁脑子好使似的  阅读(489)  评论(0编辑  收藏  举报