Hadoop系列(一)Docker部署Hadoop集群

偏执的太偏执、 2022-05-27 11:27 257阅读 0赞

搭建一个Hadoop集群环境时需要多台服务器，对于我们个人，这通常是个门槛，需要使用虚拟机，安装操作系统，然后运行起来多个虚机。

安装操作系统是个不太轻松的任务，并且运行多个虚机对个人电脑性能也有一定要求，这些门槛影响了很多小伙伴的实践积极性

使用Docker的话就简单了，不用安装操作系统，直接下载一个镜像，如centos，这样操作系统就有了，基于这个系统镜像运行多个容器，就相当于起了多个虚机，而且系统性能的消耗要远小于虚拟机。

假设我们有一个 centos7 镜像，启动多个容器，每个容器都有一个IP，都能通过SSH连接操作，这样就可以在每个容器中安装 JAVA Hadoop，从而搭建起集群环境了。

**使用Docker搭建Hadoop集群的过程包括：**

*  1、安装Docker
 *  2、获取centos镜像
 *  3、安装SSH
 *  4、构建Hadoop镜像
 *  5、为容器配置IP及SSH无密码登陆
 *  6、配置Hadoop
 *  7、Hadoop集群启动测试

# 一、安装Docker #

第1步比较简单，参考Docker系列之前的文章[Docker简介及安装][Docker]

# 二、获取centos镜像 #

$ docker pull centos

查看镜像列表的命令：

$ docker images

# 三、安装SSH #

以centos7镜像为基础，构建一个带有SSH功能的centos，使用Dockerfile创建

$ vi Dockerfile

内容：

FROM centos
    MAINTAINER dys
    
    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:111111" | 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"]

这段内容的大意是：以 centos 镜像为基础，安装SSH的相关包，设置了root用户的密码为 111111，并启动SSH服务

执行构建镜像的命令，新镜像命名为 centos7-ssh

$ docker build -t="centos7-ssh" .

执行完成后，可以在镜像列表中看到centos7-ssh镜像

$ docker images

# 四、构建Hadoop镜像 #

以前面构建的centos7-ssh镜像为基础，安装Java、Hadoop构建Hadoop镜像

$ vi Dockerfile

内容：

FROM centos7-ssh
    ADD jdk-8u101-linux-x64.tar.gz /usr/local/
    RUN mv /usr/local/jdk1.8.0_101 /usr/local/jdk1.8
    ENV JAVA_HOME /usr/local/jdk1.8
    ENV PATH $JAVA_HOME/bin:$PATH
    
    ADD hadoop-2.7.3.tar.gz /usr/local
    RUN mv /usr/local/hadoop-2.7.3 /usr/local/hadoop
    ENV HADOOP_HOME /usr/local/hadoop
    ENV PATH $HADOOP_HOME/bin:$PATH
    
    RUN yum install -y which sudo

这里是基于 centos7-ssh 这个镜像，把 JAVA 和 Hadoop 的环境都配置好了

前提：在Dockerfile所在目录下准备好 jdk-8u101-linux-x64.tar.gz 与 hadoop-2.7.3.tar.gz

执行构建命令，新镜像命名为 hadoop

$ docker build -t="hadoop" .

运行3个hadoop容器，分别命名为 hadoop0,hadoop1,hadoop2，hadoop0 作为master

$ docker run --name hadoop0 --hostname hadoop0 -d -P -p 50070:50070 -p 8088:8088 hadoop
    $ docker run --name hadoop1 --hostname hadoop1 -d -P hadoop
    $ docker run --name hadoop2 --hostname hadoop2 -d -P hadoop

容器hadoop0启动时，映射了端口号，50070和8088，是用来在浏览器中访问hadoop WEB界面的。

查看容器是否都正常启动：

$ docker ps

# 五、为容器配置IP及SSH无密码登陆 #

参考这篇文章[ Docker系列(四)Docker 网络模式及IP配置][Docker_Docker _IP]

## 5.1、为容器配置IP ##

**设置固定IP，需要用到 pipework，用于给容器设置IP**

#先下载
    $ git clone https://github.com/jpetazzo/pipework.git
    $ cp pipework/pipework /usr/local/bin/
    
    #安装bridge-utils
    $ yum -y install bridge-utils
    
    #创建网络
    $ brctl addbr br1
    $ ip link set dev br1 up
    $ ip addr add 192.168.10.1/24 dev br1

此时已经创建好网桥br1，为前面启动的容器hadoop0、hadoop1、hadoop2分别指定IP

**配置IP**

$ pipework br1 hadoop0 192.168.10.30/24
    $ pipework br1 hadoop1 192.168.10.31/24
    $ pipework br1 hadoop2 192.168.10.32/24

**分别使用 ping 与 ssh 命令进行验证，看是否可以ping通和成功登录**

$ ping 192.168.10.30
    $ ssh 192.168.10.30

## 5.2、容器间SSH无密码登陆 ##

前面已经为容器配置IP了，在进行ssh 时需要输入要登陆的容器的root密码，Hadoop集群要求集群间机器SSH连接时无密码登陆，下面讲述容器间如何配置 SSH无密码登陆。

新开3个终端窗口，分别连接到 hadoop0,hadoop1,hadoop2，便于操作

$ docker exec -it hadoop0 /bin/bash
    $ docker exec -it hadoop1 /bin/bash
    $ docker exec -it hadoop2 /bin/bash

**（1）修改HOST**  
在各个容器中修改 /etc/hosts，添加：

192.168.10.30    hadoop0
    192.168.10.31    hadoop1
    192.168.10.32    hadoop2

**注意：将原先容器创建时产生的host去掉，比如172.17.0.0这个网段的host，具体类似如下**：

172.17.0.1 hadoop0

**（2）SSH无密码登陆配置**

Hadoop镜像时基于centos7-ssh镜像创建的，而centos7-ssh镜像在centos镜像基础上安装了SSH相关的工具包，所以在每个Hadoop容器命令窗口内执行下面命令：

$ ssh-keygen
    （执行后会有多个输入提示，不用输入任何内容，全部直接回车即可）
    $ ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa -p 22 root@hadoop0
    $ ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa -p 22 root@hadoop1
    $ ssh-copy-id -i /root/.ssh/id_rsa -p 22 root@hadoop2

#测试
    $ ssh hadoop1
    #测试完，回退到原先窗口
    $ exit

# 六、配置Hadoop #

**(1)环境确认检查**

在配置Hadoop之前，在hadoop0、hadoop1、hadoop2各命令窗口检查下java、hadoop环境变量是否设置正确（构建Hadoop镜像的时候，已经安装Java、Hadoop并设置了相关环境变量）

$ java
    $ hadoop

如上述两命令不起作用，则需要手动配置下两者的环境变量

$ vi /etc/profile

添加以下环境变量

export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
    
    export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

加载刷新环境变量

source /etc/profile

重新检查下java 和hadoop命令

**（2）Hadoop文件配置**

**hadoop0中执行**

$ cd /opt/module/hadoop
    $ mkdir tmp hdfs
    $ mkdir hdfs/data hdfs/name

**1、core-site.xml配置**

vi /opt/module/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml

在 < configuration> 块儿中添加：

<property>
            <name>fs.defaultFS</name>
            <value>hdfs://hadoop0:9000</value>
        </property>
        
        <property>
            <name>hadoop.tmp.dir</name>
            <value>file:/opt/module/hadoop/tmp</value>
        </property>
        <property>
            <name>io.file.buffer.size</name>
            <value>131702</value>
        </property>

**2、hdfs-site.xml配置**

vi /opt/module/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml

在 < configuration> 块儿中添加：

<property>
            <name>dfs.namenode.name.dir</name>
            <value>file:/opt/module/hadoop/hdfs/name</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.datanode.data.dir</name>
            <value>file:/opt/module/hadoop/hdfs/data</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>2</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
            <value>hadoop0:9001</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
            <value>true</value>
        </property>

**3、mapred-site.xml配置**

这个文件默认不存在，需要从 mapred-site.xml.template 复制过来

$ cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

vi /opt/module/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

在 < configuration> 块儿中添加：

<property>
            <name>mapreduce.framework.name</name>
            <value>yarn</value>
        </property>
        <property>
            <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
            <value>hadoop0:10020</value>
        </property>
        <property>
            <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
            <value>hadoop0:19888</value>
        </property>

**4、yarn-site.xml配置**

vi /opt/module/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml

在 < configuration> 块儿中添加：

<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>hadoop0:8032</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
            <value>hadoop0:8030</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
            <value>hadoop0:8031</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
            <value>hadoop0:8033</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
            <value>hadoop0:8088</value>
        </property>

**5、slaves配置**

vi /opt/module/hadoop/etc/hadoop/slaves

删除已有内容，添加：

hadoop1
    hadoop2

**6、hadoop-env.sh配置**

找到 export JAVA\_HOME=$\{JAVA\_HOME\}，改为自己JAVA\_HOME的绝对路径，比如：

export JAVA_HOME=/opt/module/hadoop/jdk1.8

**7、hadoop集群配置分发**

**在 hadoop0 上执行**

$ scp -r /opt/module/hadoop hadoop1:/opt/module
    $ scp -r /opt/module/hadoop hadoop2:/opt/module

**注意：如果各台服务器中JAVA\_HOME位置不同，记得对 hadoop-env.sh 进行相应修改**

# 七、Hadoop集群启动测试 #

**（1）、集群启动**

**在主节点(hadoop0)启动hadoop，从节点（hadoop1、hadoop2）会自动启动**

**1、初始化**

第一次启动集群时，需要初始化

$ hdfs namenode -format

**2、依次启动配置文件**

$ hadoop-daemon.sh start namenode
    $ hadoop-daemon.sh start datanode
    $ start-dfs.sh
    $ start-yarn.sh
    $ mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

附：停止hadoop集群

$ hadoop-daemon.sh stop namenode
    $ hadoop-daemon.sh stop datanode
    $ stop-dfs.sh
    $ stop-yarn.sh
    $ mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

**注：hadoop集群启动和停止可以使用start/stop-all.sh，但不推荐。**

**3、检查**

查看状态，在3台服务器上分别执行jps

[root@hadoop0 hadoop]# jps
    10257 Jps
    9122 JobHistoryServer
    8675 SecondaryNameNode
    8376 DataNode
    8281 NameNode
    8828 ResourceManager
    [root@hadoop0 hadoop]#

[root@hadoop1 hadoop]# jps
    2263 NodeManager
    2152 DataNode
    2523 Jps
    [root@hadoop1 hadoop]#

浏览器中访问(宿主机Host可以配置下hadoop0的IP地址)：

[http://hadoop0:50070/][http_hadoop0_50070]

![这里写图片描述][640_wx_fmt_png_tp_webp_wxfrom_5_wx_lazy_1]

[http://hadoop0:8088/][http_hadoop0_8088]

![这里写图片描述][640_wx_fmt_png_tp_webp_wxfrom_5_wx_lazy_1 1]

可以正常访问的话，可以说明集群启动成功了，但不一定可以正常运行，还需要下面的实际验证。

**（2）测试验证**

**1、hdfs 操作**

**创建本地测试文件**  
在/opt/module/hadoop目录下创建测试文件目录

$ mkdir wcinput
    $ cd wcinput
    $ vi wc.input

wc.input文件内容如下：

hadoop mapreduce
    hadoop yarn
    hadoop hdfs
    mapreduce spark
    hadoop hello

**创建HDFS目录**

$ hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/input

**上传文件，把测试文件上传到刚刚创建的目录中**

$ hdfs dfs -put /opt/module/hadoop/wcinput/wc.input /user/hadoop/input

**查看文件上传是否正确**

[root@hadoop0 hadoop]# hdfs dfs -ls /user/hadoop/input
    Found 1 items
    -rw-r--r--   2 root supergroup         71 2018-04-17 09:12 /user/hadoop/input/wc.input
    [root@hadoop0 hadoop]#

**运行mapreduce程序**

hadoop 安装包中提供了一个示例程序，我们可以使用它对刚刚上传的文件进行测试

hadoop jar /home/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar wordcount /user/hadoop/input /user/hadoop/output

**注：在执行过程中，如果长时间处于 running 状态不动，虽然没有报错，但实际上是出错了，后台在不断重试，需要到 logs 目录下查看日志文件中的错误信息。**

**查看输出结果**

[root@hadoop0 hadoop]# hdfs dfs -ls /user/hadoop/output
    Found 2 items
    -rw-r--r--   2 root supergroup          0 2018-04-17 09:14 /user/hadoop/output/_SUCCESS
    -rw-r--r--   2 root supergroup         51 2018-04-17 09:14 /user/hadoop/output/part-r-00000
    [root@hadoop0 hadoop]#

\_SUCCESS表示HDFS文件状态，生成的结果在part-r-00000中，可查看

[root@hadoop0 hadoop]# hdfs dfs -cat /user/hadoop/output/part-r-00000
    hadoop  4
    hdfs    1
    hello   1
    mapreduce   2
    spark   1
    yarn    1
    [root@hadoop0 hadoop]#

总结：以上就是使用Docker环境搭建Hadoop镜像容器，配置Hadoop集群，并启动和测试的实例，测试用的是hadoop官方给的一个wordcount统计，利用hadoop安装包里的mapreduce示例jar 计算指定HDFS文件里的单词数，并将结果输出到指定HDFS目录。后面会介绍HDFS常用文件操作命令。

参考文章：  
[https://blog.csdn.net/u011537073/article/details/52799371][https_blog.csdn.net_u011537073_article_details_52799371]

[https://mp.weixin.qq.com/s?\_\_biz=MzA4Nzc4MjI4MQ==&mid=2652402238&idx=1&sn=44d2a68fb5097db61daacc061ce9d300&scene=21\#wechat\_redirect][https_mp.weixin.qq.com_s_biz_MzA4Nzc4MjI4MQ_mid_2652402238_idx_1_sn_44d2a68fb5097db61daacc061ce9d300_scene_21_wechat_redirect]

[Docker]: https://blog.csdn.net/u012834750/article/details/79888817
[Docker_Docker _IP]: https://blog.csdn.net/u012834750/article/details/79917992
[http_hadoop0_50070]: http://hadoop0:50070/
[640_wx_fmt_png_tp_webp_wxfrom_5_wx_lazy_1]: /images/20220527/4962777a928d4b69b70e3f8f5c59b191.png
[http_hadoop0_8088]: http://hadoop0:8088/
[640_wx_fmt_png_tp_webp_wxfrom_5_wx_lazy_1 1]: /images/20220527/4c87a7e80f004ff1aa43c38f609250a0.png
[https_blog.csdn.net_u011537073_article_details_52799371]: https://blog.csdn.net/u011537073/article/details/52799371
[https_mp.weixin.qq.com_s_biz_MzA4Nzc4MjI4MQ_mid_2652402238_idx_1_sn_44d2a68fb5097db61daacc061ce9d300_scene_21_wechat_redirect]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4Nzc4MjI4MQ==&mid=2652402238&idx=1&sn=44d2a68fb5097db61daacc061ce9d300&scene=21#wechat_redirect