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大数据云计算——Docker环境下部署Hadoop集群及运行集群案列

本文着重介绍了在Docker环境下部署Hadoop集群以及实际案例中的集群运行。首先，文章详细解释了Hadoop的基本概念和其在大数据处理中的重要性，以及为何选择在Docker环境下部署Hadoop集群。接着，阐述了在Docker中配置和启动Hadoop集群所需的步骤和技术要点。
在展示部署过程中，文章包含了针对Docker容器的Hadoop组件设置，并指导读者如何通过Docker Compose或其他相关工具建立一个多节点的Hadoop集群。特别强调了节点间的通信和配置，确保集群可以有效协同工作。
进一步，本文通过案例描述了在已搭建的Hadoop集群上运行的具体应用场景。案例可能涉及到数据存储、MapReduce任务或其他Hadoop支持的数据处理方式。这些案例旨在展示Hadoop集群在实际大数据处理中的应用和价值。
通过本文，读者可以深入了解如何利用Docker环境快速搭建Hadoop集群，并通过案例展示集群的运行过程，为大数据云计算中的Hadoop应用提供了实用的指导和参考。

首先查看版本环境（docker中没有下载docker和docker-compose的可以看我上一篇博客
Linux 安装配置Docker 和Docker compose 并在docker中部署mysql和中文版portainer图形化管理界面

查看docker和docker-compose版本：

 docker version

docker-compose version

​​

OK，环境没问题，我们正式开始Docker中部署hadoop

<Docker中部署Hadoop>

更新系统

sudo apt update

​

sudo apt upgrade

​

国内加速镜像下载修改仓库源

创建或修改 /etc/docker/daemon.json 文件

sudo vi /etc/docker/daemon.json

{"registry-mirrors": [ "http://hub-mirror.c.163.com","https://docker.mirrors.ustc.edu.cn","https://registry.docker-cn.com","https://kfp63jaj.mirror.aliyuncs.com"]
}

​

重载docker让CDN配置生效

sudo systemctl daemon-reload

sudo systemctl restart docker

​

抓取ubuntu 20.04的镜像作为基础搭建hadoop环境

sudo docker pull ubuntu:20.04

​

使用该ubuntu镜像启动，填写具体的path替代

sudo docker run -it -v <host-share-path>:<container-share-path> ubuntu

例如

sudo docker run -it -v ~/hadoop/build:/home/hadoop/build ubuntu

 ​

容器启动后，会自动进入容器的控制台

在容器的控制台安装所需软件

apt-get update

​

apt-get upgrade

​

 安装所需软件

apt-get install net-tools vim openssh-server

 ​

/etc/init.d/ssh start

让ssh服务器自动启动

vi ~/.bashrc

在文件的最末尾按O进入编辑模式，加上：

/etc/init.d/ssh start

 ​

按ESC返回命令模式，输入:wq保存并退出。

让修改即刻生效

source ~/.bashrc

​

配置ssh的无密码访问

ssh-keygen -t rsa

连续按回车

​

cd ~/.ssh

cat id_rsa.pub >> authorized_keys

​

进入docker中ubuntu里面的容器

docker start 11f9454b301f

docker exec -it clever_gauss  bash

​

安装JDK 8

hadoop 3.x目前仅支持jdk 7, 8

apt-get install openjdk-8-jdk

在环境变量中引用jdk，编辑bash命令行配置文件

vi ~/.bashrc

在文件的最末尾加上

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

​

让jdk配置即刻生效

source ~/.bashrc

​

测试jdk正常运作

java -version

​

将当前容器保存为镜像

sudo docker commit <CONTAINER ID> <IMAGE NAME> #自己起的镜像名字

 sudo docker commit 11f9454b301f  ubuntu204 #我的是ubuntu204

​

 可以看到该镜像已经创建成功，下次需要新建容器时可直接使用该镜像

​

注意！！！此过程的两个相关路径如下（不要搞混了）：
<host-share-path>指的是~/hadoop/build
<container-share-path>指的是/home/hadoop/build

下载hadoop，下面以3.2.3为例

https://hadoop.apache.org/releases.html

cd  ~/hadoop/build

wget https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-3.2.3/hadoop-3.2.3.tar.gz

（这种方法能下载但是会出现下载的包大小不对，我们可以用第二种方法）

方法二：

在自己电脑浏览器输入下载https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.2.3/hadoop-3.2.3.tar.gz

下载到自己电脑上 通过winscp上传到虚拟机中

​

然后有安装包的目录打开终端， 输入

sudo mv hadoop-3.2.3.tar.gz ~/hadoop/build

移动文件到目录 ~/hadoop/build

​

在容器控制台上解压hadoop（就是之前创建的容器的控制台，不是自己的控制台!

docker start 11f9454b301f

docker exec -it clever_gauss  bash

cd /home/hadoop/build

tar -zxvf hadoop-3.2.3.tar.gz -C /usr/local

​

 ​

安装完成了，查看hadoop版本

cd /usr/local/hadoop-3.2.3

./bin/hadoop version

​

为hadoop指定jdk位置

vi etc/hadoop/hadoop-env.sh

​

查找到被注释掉的JAVA_HOME配置位置，更改为刚才设定的jdk位置

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/

hadoop联机配置

配置core-site.xml文件

vi etc/hadoop/core-site.xml

加入：

<configuration><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop-3.2.3/tmp</value><description>Abase for other temporary directories.</description></property><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://master:9000</value></property>
</configuration>

​

配置hdfs-site.xml文件

vi etc/hadoop/hdfs-site.xml

​

加入

<configuration><!--- 配置保存Fsimage位置 --><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop-3.2.3/namenode_dir</value></property><!--- 配置保存数据文件的位置 --><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:/usr/local/hadoop-3.2.3/datanode_dir</value></property><property><name>dfs.replication</name><value>3</value></property>
</configuration>

​

MapReduce配置

该配置文件的定义：

https://hadoop.apache.org/docs/r<Hadoop版本号>/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml

配置mapred-site.xml文件

vi etc/hadoop/mapred-site.xml

​

加入： 

<configuration><!--- mapreduce框架的名字 --><property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property><! -- 设定HADOOP的位置给yarn和mapreduce程序 --><property><name>yarn.app.mapreduce.am.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value></property><property><name>mapreduce.map.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value></property><property><name>mapreduce.reduce.env</name><value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value></property>
</configuration>

​

配置yarn-site.xml文件

vi etc/hadoop/yarn-site.xml

​

 加入

<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties --><!-- 辅助服务，数据混洗 --><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>master</value></property>
</configuration>

​

服务启动权限配置

配置start-dfs.sh与stop-dfs.sh文件

vi sbin/start-dfs.sh 和 vi sbin/stop-dfs.sh

vi sbin/start-dfs.sh

HDFS_DATANODE_USER=rootHADOOP_SECURE_DN_USER=hdfsHDFS_NAMENODE_USER=rootHDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

​

继续修改配置文件

vi sbin/stop-dfs.sh

HDFS_DATANODE_USER=rootHADOOP_SECURE_DN_USER=hdfsHDFS_NAMENODE_USER=rootHDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

​

配置start-yarn.sh与stop-yarn.sh文件

vi sbin/start-yarn.sh 和 vi sbin/stop-yarn.sh

vi sbin/start-yarn.sh

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=rootHADOOP_SECURE_DN_USER=yarnYARN_NODEMANAGER_USER=root

​

vi sbin/stop-yarn.sh

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=rootHADOOP_SECURE_DN_USER=yarnYARN_NODEMANAGER_USER=root

​

 核心文件一定不能配错，否则后面会出现很多问题！

配置完成，保存镜像

docker ps

docker commit 11f9454b301f ubuntu-myx

保存的镜像名为 ubuntu-myx

​

 ​

启动hadoop，并进行网络配置

打开三个宿主控制台，启动一主两从三个容器

master

打开端口映射：8088 => 8088

sudo docker run -p 8088:8088 -it -h master --name master ubuntu-myx

​

启动节点worker01

sudo docker run -it -h worker01 --name worker01 ubuntu-myx

​

节点worker02

sudo docker run -it -h worker02 --name worker02 ubuntu-myx

​

​

分别打开三个容器的/etc/hosts，将彼此的ip地址与主机名的映射信息补全（三个容器均需要如此配置）

vi /etc/hosts

使用以下命令查询ip

ifconfig

​

添加信息（每次容器启动该文件都需要调整）

172.17.0.3      master

172.17.0.4      worker01

172.17.0.5      worker02

​

 ​

​

检查配置是否有效

ssh master

ssh worker01

ssh worker02

master 连接worker01节点successfully：

​

worker01节点连接master 成功:

​

  worker02连接worker01节点successfully:

​

在master容器上配置worker容器的主机名

cd /usr/local/hadoop-3.2.3

vi etc/hadoop/workers

​

删除localhost，加入

worker01

worker02

​

网络配置完成

启动hadoop

在master主机上

cd /usr/local/hadoop-3.2.3

./bin/hdfs namenode -format

正常启动 

​

​

启动服务

./sbin/start-all.sh

​

效果如下表示正常

​

在hdfs上建立一个目录存放文件

假设该目录为：/home/hadoop/input

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /home/hadoop/input

./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml /home/hadoop/input

​

查看分发复制是否正常

./bin/hdfs dfs -ls /home/hadoop/input

​

运行案例：

在hdfs上建立一个目录存放文件

例如

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /home/hadoop/wordcount

把文本程序放进去

./bin/hdfs dfs -put hello /home/hadoop/wordcount

查看分发情况

./bin/hdfs dfs -ls /home/hadoop/wordcount

​

​

运行MapReduce自带wordcount的示例程序(自带的样例程序运行不出来，可能是虚拟机性能的问题，这里就换成了简单的wordcount程序)

./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.3.jar wordcount /home/hadoop/wordcount /home/hadoop/wordcount/output

​

 运行成功：

​

 ​

运行结束后，查看输出结果

./bin/hdfs dfs -ls /home/hadoop/wordcount/output

./bin/hdfs dfs -cat /home/hadoop/wordcount/output/*

​

 至此，Docker部署hadoop成功！跟着步骤走一般都没有什么问题。