使用docker部署hadoop集群

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:

  1. 安装docker
  2. 基础环境准备
  3. 配置网络,并启动docker容器
  4. 配置host及ssh免密登录
  5. 安装配置hadoop
  6. 测试使用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

  1. 拉取官方centos7镜像
docker pull centos
  1. 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

  1. 将准备好的包放在当前目录下。hadoop-2.7.7.tar.gzjdk-8u202-linux-x64.tar.gz

  2. 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。

  1. 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

  2. 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。

  3. 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 
    
  4. 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

  1. 进入hadoop1

    docker exec -it hadoop1 bash
    
  2. 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
    
  3. 切换到hadoop配置的目录

    cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop/
    
  4. 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>
    
  5. 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>
    
  6. 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>
    
  7. 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>
    
  8. 编辑slaves

    我这里把hadoop1当成主节点,hadoop2、3作为从节点

    hadoop2
    hadoop3
    
  9. 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

  1. 分别连接每台机器

    docker exec -it hadoop1 bash
    docker exec -it hadoop2 bash
    docker exec -it hadoop3 bash
    
  2. 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:

  1. 格式化hdfs

    hdfs namenode -format
    
  2. 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hadoop

  • jps
# 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。

大家安装过程中遇到什么问题欢迎交流。有写错的地方也欢迎指正。

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

posted @ 2020-09-04 20:45  upupfeng  阅读(6118)  评论(1编辑  收藏  举报