大数据动手实践第一步就是要搭建hadoop环境，需要虚拟机虚拟环境，然而繁琐的工作可以变得更简单完成。
这里非常感谢GitHub开源作者的源码贡献。在作者源码基础上进行了dockerfile重写并相关软件的升级和兼容性调整。
项目地址 https://github.com/liuchengts/docker-hadoop使用方式可以参考项目中的说明文档，基本上下载下来执行几个脚本就能完成，非常方便。
所有的环节在开源项目中已经说明了，所以这里我只介绍Dockerfile的部分以及未来如何升级hadoop或者加入自己其他的组件。
Dockerfile:
1、拉取一个ubuntu镜像(centos也是可以的)
2、声明工作空间便于外部定义的配置文件存放。
3、声明启动时可更改的参数，这里我将所有用到的软件版本进行了参数声明，可以根据参数更改软件的版本，注意更改了版本后核实外部的配置文件是否能适用。
4、声明环境变量
5、因为是纯净的系统，所以需要安装必须的一些工具（axel 多线程下载的工具），其他软件就是常规软件了
6、jdk是必须要的，这里使用到了我个人的七牛云公共库，因为现在下载oracle的jdk需要登录了，意味着以前脚本方式下载jdk不再可用
7、下载hadoop官方安装包，安装完成之后复制hadoop配置文件到相应的目录，注意hadoop版本不一样配置会有些差别，尤其是2到3的版本
8、hadoop的hdfs文件系统是在第一次使用必须格式化的，所以这里需要执行以下格式化
9、生成秘钥并且配置免密登录，因为hadoop集群之间是需要相互访问的
10、清理资源，清理掉下载的文件，复制进镜像的配置文件，尽可能减少镜像大小
11、增加相应脚本的执行权限
12、最后启动ssh
基于这个镜像可以做很多事情了，注意项目代码中是用docker run 方式启动的 换成docker-compose也是可以的，这里因为原作者的方式比较方便，所以我采用了原作者的启动方式。
发现一个问题：在Dockerfile中使用相对路径 cat追加文件会不执行，表现为没有权限执行，但是本身是root用户了。进入容器执行又是可以的，这里没有仔细研究，后续搭建完spark之后再来整这个问题
