Docker安装Hadoop

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• 一、概述
• 二、安装Hadoop
• 三、保存镜像
• 四、搭建基于docker的hadoop集群

 

正文

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一、概述

形成了安装有vim、jdk、ssh的centos镜像，现在我们在这个的基础上继续搭建haoop。

在正式开始前，了解一些docker容器的操作命令

docker  ps：查看活动的容器

 

docker ps -a：查看所有的容器（包括终止状态的）

docker images：查看镜像

 

docker run：基于镜像新建一个容器

docker container start 容器id：启动已经终止的容器，但不会进入容器，容器在后台执行

docker container stop 容器id：终止容器

docker container rm 容器id：删除终止状态的容器

docker image rm 镜像id：删除镜像

进入容器有两个命令：attach和exec

docker attach 容器id：进入容器，使用exit退出时，容器会终止

docker exec -it 容器id  bash：进入容器，使用exit退出时，容器不会终止（推荐）

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二、安装Hadoop

以之前保存的centos_basic 镜像新建一个名为hadoop1的容器，容器中是centos系统，主机名为 hadoop1。

[docker@bigdata ~]$ docker run -it -v /home/docker/build:/root/build --privileged -h hadoop1 --name hadoop1 centos_basic /bin/bash

打开一个新的终端输入命令docker ps查看开启的名为hadoop1的容器

开启系统之后，我们把下载下来的Hadoop安装文件放到共享目录/home/hadoop/build下面，然后在Docker内部centos系统的/root/build目录即可获取到Hadoop安装文件；在Docker内部的CentOS系统安装Hadoop和本地安装一样

放好Hadoop的安装文件后，进入Docker内部centos系统的/root/build目录，解压压缩包

[root@hadoop1 build]# tar -zxvf hadoop-2.7.5.tar.gz -C /root/apps/

 

具体的安装可以参考http://www.cnblogs.com/qingyunzong/p/8634335.html

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三、保存镜像

基于已有的docker容器，做一新的dokcer image.

$ docker commit <container_id> <image_name>

另开一个窗口

举例：

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四、搭建基于docker的hadoop集群

开启三个新的终端。然后基于centos/zk_hadoop镜像，创建三个容器，容器名分别为spark1、spark2和spark3

[docker@bigdata ~]$ docker run -it -v /home/docker/build:/root/build --privileged -h spark1 --name spark1 centos/zk_hadoop /bin/bash

[docker@bigdata ~]$ docker run -it -v /home/docker/build:/root/build --privileged -h spark1 --name spark1 centos/zk_hadoop /bin/bash

[docker@bigdata ~]$ docker run -it -v /home/docker/build:/root/build --privileged -h spark3 --name spark3 centos/zk_hadoop /bin/bash

在每个容器主机中开启ssh服务

用ssh localhost 查看ssh服务是否开启成功

/etc/hosts修改本机的ip和主机名信息

[root@spark3 ~]# vi /etc/hosts

可以用如下命令来检测下是否spark1是否可以连上spark2和spark3

修改zookeeper的变化spark2和spark3修改为2和3

[root@spark1 ~]# vi data/zkdata/myid 

创建hadoop的数据目录

[root@spark3 ~]# mkdir -p /root/data/hadoopdata/dfs/name
[root@spark3 ~]# mkdir -p /root/data/hadoopdata/dfs/data

启动zookeeper

在你配置的各个journalnode节点启动该进程

格式化namenode

[root@spark1 ~]# hadoop namenode -format