docker desktop使用hbase docker配置hadoop

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mob6454cc6a8ab0 2024-04-10 18:05:23

文章标签 docker hadoop centos 文章分类 Docker 云计算

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
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

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

cd $HADOOP_HOME/etc/hadoop/

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>

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>

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>

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>

配置 hadoop-env.sh、mapred-env.sh、yarn-env.sh 文件的 JAVA_HOME参数
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hadoop

# 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

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