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        使用Docker部署Hadoop集群

        一、主機規劃

        3臺主機:1個master、2個slaver/worker

        ip地址使用docker默認的分配地址:

        master:

        主機名: Hadoop2、ip地址: 172.17.0.2

        slaver1:

        主機名: hadoop3、ip地址: 172.17.0.3

        主機名: hadoop4、ip地址: 172.17.0.4

        二、軟件安裝

        1、在docker中安裝CentOS鏡像,并啟動centos容器,安裝ssh。–詳見”docker上安裝centos鏡像”一文。

        2、通過ssh連接到centos容器,安裝jdk1.8、hadoop3.0

        可以按照傳統linux安裝軟件的方法,通過將jdk和hadoop的tar包上傳到主機進行安裝。

        獲取centos7鏡像

        $ docker pull centos

        大概是70多M,使用阿里云等Docker加速器的話很快就能下載完,之后在鏡像列表中就可以看到

        查看鏡像列表的命令:

        $ docker images

        安裝SSH

        以centos7鏡像為基礎,構建一個帶有SSH功能的centos

        $ vi Dockerfile

        內容:

        FROM centos
        MAINTAINER linuxidc@linuxidc.com

        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:abc123” | 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”]

        這段內容的大意是:以 centos 鏡像為基礎,安裝SSH的相關包,設置了root用戶的密碼為 abc123,并啟動SSH服務

        執行構建鏡像的命令,新鏡像命名為 centos7-ssh

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

        執行完成后,可以在鏡像列表中看到

        $ docker images

        構建Hadoop鏡像

        上面是運行了3個centos容器,需要在每個容器中單獨安裝Hadoop環境,我們可以像構建SSH鏡像一樣,構建一個Hadoop鏡像,然后運行3個Hadoop容器,這樣就更簡單了

        $ vi Dockerfile

        內容:

        FROM centos7-ssh
        ADD jdk-8u151-linux-x64.tar.gz /usr/local/
        RUN mv /usr/local/jdk1.8.0_151 /usr/local/jdk1.8
        ENV JAVA_HOME /usr/local/jdk1.8
        ENV PATH $JAVA_HOME/bin:$PATH

        ADD hadoop-3.1.0.tar.gz /usr/local
        RUN mv /usr/local/hadoop-3.1.0 /usr/local/hadoop
        ENV HADOOP_HOME /usr/local/hadoop
        ENV PATH $HADOOP_HOME/bin:$PATH

        RUN yum install -y which sudo

        這里是基于 centos7-ssh 這個鏡像,把 JAVA 和 Hadoop 的環境都配置好了

        前提:在Dockerfile所在目錄下準備好 jdk-8u101-linux-x64.tar.gz 與 hadoop-2.7.3.tar.gz

        執行構建命令,新鏡像命名為 hadoop

        $ docker build -t=”hadoop” .

        在/etc/hosts文件中添加3臺主機的主機名和ip地址對應信息

        172.17.0.2      hadoop2
        172.17.0.3      hadoop3
        172.17.0.4      hadoop4

        在docker中直接修改/etc/hosts文件,在重啟容器后會被重置、覆蓋。因此需要通過容器啟動腳本docker run的–add-host參數將主機和ip地址的對應關系傳入,容器在啟動后會寫入hosts文件中。如:

        docker run –name hadoop2–add-host hadoop2:172.17.0.2 –add-host hadoop3:172.17.0.3 –add-host hadoop4:172.17.0.4 hadoop

        docker exec -it hadoop2 bash

        $ ssh-keygen -t rsa -P ” -f ~/.ssh/id_rsa
        $ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
        $ chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

        hadoop部署

        1.在workers文件中定義工作節點

        在hadoop根目錄下的etc/hadoop目錄下新建workers文件,并添加工作節點主機信息。

        按照步驟一中的主機規劃,工作節點主機為hadoop3和hadoop4兩臺主機。如:

        [root@9e4ede92e7db ~]# cat /usr/local/hadoop/etc/hadoop/workers
        hadoop3
        hadoop4

        2、修改配置文件信息

        a、在hadoop-env.sh中,添加JAVA_HOME信息

        [root@9e4ede92e7db ~]# cat /usr/local/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh |grep JAVA_HOME
        #  JAVA_HOME=/usr/java/testing hdfs dfs -ls
        # Technically, the only required environment variable is JAVA_HOME.
        # export JAVA_HOME=
        JAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8

        b、core-site.xml

        configuration><property>
        <name>fs.default.name</name>
        <value>hdfs://hadoop2:9000</value>
        </property>
        <property>
        <name>io.file.buffer.size</name>
        <value>131072</value>
        </property>
        <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>/home/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
        </property>
        </configuration>

        c、hdfs-site.xml

        <configuration>
        <property>
        <name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>
        <value>hadoop2:9001</value>
        <description># 通過web界面來查看HDFS狀態 </description>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>/home/hadoop/dfs/name</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>/home/hadoop/dfs/data</value>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
        <description># 每個Block有2個備份</description>
        </property>
        <property>
        <name>dfs.webhdfs.enabled</name>
        <value>true</value>
        </property>
        </configuration>

        d、yarn-site.xml

        <configuration>
        <!– Site specific YARN configuration properties –>
        <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
        <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
        <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.address</name>
        <value>hadoop2:8032</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
        <value>hadoop2:8030</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
        <value>hadoop2:8031</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
        <value>hadoop2:8033</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
        <value>hadoop2:8088</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
        <value>1024</value>
        </property>
        <property>
        <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
        <value>1</value>
        </property>
        </configuration>

        e、mapred-site.xml

        <configuration>
        <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
        </property>
        <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
        <value>hadoop2:10020</value>
        </property>
        <property>
        <name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>
        <value>hadoop2:19888</value>
        </property>
        </configuration>

        f、為防止進坑提前做好準備

        vi start-dfs.sh  vi stop-dfs.sh

        HDFS_DATANODE_USER=root
        #HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
        HDFS_NAMENODE_USER=root
        HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
        HDFS_DATANODE_SECURE_USER=hdfs

        vi start-yarn.sh  vi stop-yarn.sh

        YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
        HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
        YARN_NODEMANAGER_USER=root

        注意:

        以上步驟完成以后停止當前容器,并使用docker命令保持到一個新的鏡像。使用新的鏡像重新啟動集群,這樣集群每臺機器都有相同的賬戶、配置和軟件,無需再重新配置。如:

        a、停止容器

        docker stop hadoop2

        b、保存鏡像

        docker commit hadoop2 hadoop_me:v1.0

        測試

        1、端口映射

        集群啟動后,需要通過web界面觀察集群的運行情況,因此需要將容器的端口映射到宿主主機的端口上,可以通過docker run命令的-p選項完成。比如:

        將yarn任務調度端口映射到宿主主機8088端口上:

        docker run -it -p 8088:8088 hadoop_me:v1.0

        2、從新鏡像啟動3個容器

        docker run –name hadoop2 –add-host hadoop2:172.17.0.2 –add-host hadoop3:172.17.0.3 –add-host hadoop4:172.17.0.4 -d -p 5002:22 -p 9870:9870 -p 8088:8088 -p 19888:19888
        hadoop_me:v1.0

        docker run –name hadoop3 –add-host hadoop2:172.17.0.2 –add-host hadoop3:172.17.0.3 –add-host hadoop4:172.17.0.4 -d -p 5003:22 hadoop_me:v1.0

        docker run –name hadoop4 –add-host hadoop2:172.17.0.2 –add-host hadoop3:172.17.0.3 –add-host hadoop4:172.17.0.4 -d -p 5004:22 hadoop_me:v1.0

        3.格式化
        進入到/usr/local/hadoop目錄下
        執行格式化命令

        bin/hdfs namenode -format

        修改hadoop2中hadoop的一個配置文件etc/hadoop/slaves
        刪除原來的所有內容,修改為如下

        hadoop3
        hadoop4

        在hadoop2中執行命令

         scp  -rq /usr/local/hadoop  hadoop3:/usr/local
         scp  -rq /usr/local/hadoop  hadoop4:/usr/local

        4.在master主機上執行start-all.sh腳本啟動集群

        5.通過web頁面訪問

        使用Docker部署Hadoop集群

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        使用Docker部署Hadoop集群

        Hadoop2.3-HA高可用集群環境搭建  http://m.0106606.com/Linux/2017-03/142155.htm
        Hadoop項目之基于CentOS7的Cloudera 5.10.1(CDH)的安裝部署  http://m.0106606.com/Linux/2017-04/143095.htm
        CentOS 7.4下Hadoop 2.7.6安裝部署 http://m.0106606.com/Linux/2018-08/153353.htm
        Hadoop2.7.2集群搭建詳解(高可用)  http://m.0106606.com/Linux/2017-03/142052.htm
        使用Ambari來部署Hadoop集群(搭建內網HDP源)  http://m.0106606.com/Linux/2017-03/142136.htm
        Ubuntu 14.04下Hadoop集群安裝  http://m.0106606.com/Linux/2017-02/140783.htm
        CentOS 6.7安裝Hadoop 2.7.2  http://m.0106606.com/Linux/2017-08/146232.htm
        Ubuntu 16.04上構建分布式Hadoop-2.7.3集群  http://m.0106606.com/Linux/2017-07/145503.htm
        CentOS 7 下 Hadoop 2.6.4 分布式集群環境搭建  http://m.0106606.com/Linux/2017-06/144932.htm
        Hadoop2.7.3+Spark2.1.0完全分布式集群搭建過程  http://m.0106606.com/Linux/2017-06/144926.htm
        CentOS 7.4下編譯安裝Hadoop 2.7.6 及所需文件  http://m.0106606.com/Linux/2018-06/152786.htm
        Ubuntu 16.04.3 下安裝配置 Hadoop http://m.0106606.com/Linux/2018-04/151993.htm

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