使用docker部署hadoop集群的详细教程（分布式服务器基于docker部署）

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：

安装docker 基础环境准备 配置网络，并启动docker容器 配置host及ssh免密登录 安装配置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镜像拉取官方centos7镜像

docker pull centos

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

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

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

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。

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

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

进入hadoop1

docker exec -it hadoop1 bash

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

切换到hadoop配置的目录

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop/

编辑core-site.xml

fs.defaultFS hdfs://hadoop1:9000 hadoop.tmp.dir file:/home/hadoop/tmp io.file.buffer.size 131702

编辑hdfs-site.xml

dfs.namenode.name.dir file:/home/hadoop/hdfs_name dfs.datanode.data.dir file:/home/hadoop/hdfs_data dfs.replication 2 dfs.namenode.secondary.http-address hadoop1:9001 dfs.webhdfs.enabled true

编辑mapred-site.xml

mapred-site.xml默认不存在，要执行cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

mapreduce.framework.name yarn mapreduce.jobhistory.address hadoop1:10020 mapreduce.jobhistory.webapp.address hadoop1:19888

编辑yarn-site.xml

yarn.nodemanager.aux-services mapreduce_shuffle yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler yarn.resourcemanager.address hadoop1:8032 yarn.resourcemanager.scheduler.address hadoop1:8030 yarn.resourcemanager.resource-tracker.address hadoop1:8031 yarn.resourcemanager.admin.address hadoop1:8033 yarn.resourcemanager.webapp.address hadoop1:8088

编辑slaves

我这里把hadoop1当成主节点，hadoop2、3作为从节点

hadoop2 hadoop3

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

分别连接每台机器

docker exec -it hadoop1 bash docker exec -it hadoop2 bash docker exec -it hadoop3 bash

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：

格式化hdfs

hdfs namenode -format

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hadoopjps

# 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。

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