使用Docker轻松部署Hadoop单节点 docker搭建hadoop

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技术领航舵手 2024-07-18 19:50:28

文章标签 hadoop hive mysql 文章分类 Docker 云计算

跟着这篇教程做的时候，遇到的问题都记录在这里面

本次使用的各版本配置如下：

Docker 19.03.8
JDK 1.8
Hadoop 3.2.0
Hive 3.1.2
mysql 8.0.1
mysql-connector-java-5.1.49.jar
hive_jdbc_2.5.15.1040

Hadoop部分：

一、拉取镜像

docker pull /hadoop_test/hadoop_base

二、运行容器

进入容器看worker里面有三台机子，分别是Master、Slave1、Slave2

关于worker路径，通过etc/profile环境变量配置的文件即可查看hadoop安装目录

#随意建立个容器查看配置情况
docker run -it --name hadopp-test /hadoop_test/hadoop_base
#查看系统变量路径
vim etc/profile
#查看worker情况
vim /usr/local/hadoop/etc/hadoop/workers

建立hadoop用的内部网络

#指定固定ip号段
docker network create --driver=bridge --subnet=172.19.0.0/16  hadoop

建立Master容器，映射端口

10000端口为hiveserver2端口，后面本地客户端要通过beeline连接hive使用，有其他组件要安装的话可以提前把端口都映射出来，毕竟后面容器运行后再添加端口还是有点麻烦的

docker run -it --network hadoop -h Master --name Master -p 9870:9870 -p 8088:8088 -p 10000:10000 /hadoop_test/hadoop_base bash

创建Slave1容器

docker run -it --network hadoop -h Slave1 --name Slave1 /hadoop_test/hadoop_base bash

创建Slave2容器

docker run -it --network hadoop -h Slave2 --name Slave2 /hadoop_test/hadoop_base bash

三台机器，都修改host vim /etc/hosts

172.20.0.4	Master
172.20.0.3	Slave1
172.20.0.2	Slave2

三、启动hadoop

虽然容器里面已经把hadoop路径配置在系统变量里面，但每次进入需要运行source /etc/profile才能生效使用

进入master，启动hadoop，先格式化hdfs

#进入Master容器
docker exec -it Master bash
#进入后格式化hdfs
root@Master:/# hadoop namenode -format

启动全部，包含hdfs和yarn

root@Master:/usr/local/hadoop/sbin# ./

可以看到服务起来了，本地范围宿主机ip的8088及9870端口可以看到监控信息

Starting namenodes on [Master]
Master: Warning: Permanently added 'master,172.19.0.4' (ECDSA) to the list of known hosts.
Starting datanodes
Slave1: Warning: Permanently added 'slave1,172.19.0.3' (ECDSA) to the list of known hosts.
Slave2: Warning: Permanently added 'slave2,172.19.0.2' (ECDSA) to the list of known hosts.
Slave1: WARNING: /usr/local/hadoop/logs does not exist. Creating.
Slave2: WARNING: /usr/local/hadoop/logs does not exist. Creating.
Starting secondary namenodes [Master]
Starting resourcemanager
Starting nodemanagers

使用Docker轻松部署Hadoop单节点 docker搭建hadoop_mysql

查看分布式文件系统状态

root@Master:/usr/local/hadoop/sbin# hdfs dfsadmin -report

四、运行内置WordCount例子

把license作为需要统计的文件

root@Master:/usr/local/hadoop# cat LICENSE.txt > file1.txt
root@Master:/usr/local/hadoop# ls
LICENSE.txt  NOTICE.txt  README.txt  bin  etc  file1.txt  include  lib  libexec  logs  sbin  share

在 HDFS 中创建 input 文件夹

root@Master:/usr/local/hadoop# hadoop fs -mkdir /input

上传 file1.txt 文件到 HDFS 中

root@Master:/usr/local/hadoop# hadoop fs -put file1.txt /input
2020-09-14 11:02:01,183 INFO sasl.SaslDataTransferClient: SASL encryption trust check: localHostTrusted = false, remoteHostTrusted = false

查看 HDFS 中 input 文件夹里的内容

root@Master:/usr/local/hadoop# hadoop fs -ls /input
Found 1 items
-rw-r--r--   2 root supergroup     150569 2020-09-14 11:02 /input/file1.txt

运作 wordcount 例子程序

root@Master:/usr/local/hadoop# hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar wordcount /input /output

查看 HDFS 中的 /output 文件夹的内容

root@Master:/usr/local/hadoop# hadoop fs -ls /output
Found 2 items
-rw-r--r--   2 root supergroup          0 2020-09-14 11:09 /output/_SUCCESS
-rw-r--r--   2 root supergroup      35324 2020-09-14 11:09 /output/part-r-00000

查看part-r-00000文件的内容，就是运行的结果

root@Master:/usr/local/hadoop# hadoop fs -cat /output/part-r-00000

Hadoop 部分结束了

HIVE部分：

Hive下载后上传到容器目录下：

下载地址：Index of /apache/hive/hive-3.1.2

一、解压安装包

# 拷贝安装包进Master容器
docker cp apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz Master:/usr/local
# 进入容器
docker exec -it Master bash
cd /usr/local/
# 解压安装包
tar xvf apache-hive-3.1.2-bin.tar.gz

二、修改配置文件

root@Master:/usr/local/apache-hive-3.1.2-bin/conf# cp hive-default.xml.template hive-site.xml
root@Master:/usr/local/apache-hive-3.1.2-bin/conf# vim hive-site.xml

在最前面添加下面配置：

<property>
    <name>system:java.io.tmpdir</name>
    <value>/tmp/hive/java</value>
  </property>
  <property>
    <name>system:</name>
    <value>${}</value>
  </property>

三、配置Hive相关环境变量

vim /etc/profile

#文本最后添加
export HIVE_HOME="/usr/local/apache-hive-3.1.2-bin"
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

配置后执行source /etc/profile 生效

source /etc/profile

四、配置mysql作为元数据库

1.拉取Mysql镜像并生产容器：

#拉取镜像
docker pull mysql:8:0.18
#建立容器
docker run --name mysql_hive -p 4306:3306 --net hadoop --ip 172.19.0.5 -v /root/mysql:/var/lib/mysql -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=abc123456 -d mysql:8.0.18
#进入容器
docker exec -it mysql_hive bash
#进入myslq
mysql -uroot -p
#密码上面建立容器时候已经设置abc123456
#建立hive数据库
create database hive;
#修改远程连接权限
ALTER USER 'root'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'abc123456';

ps：容器ip地址类似window的分配机制，如果不设置固定ip容器重启后会自动分配ip，因此数据库相关的容器建议设置为固定ip。

2.回去Master容器，修改关联数据库的配置

docker exec -it Master bash
vim /usr/local/apache-hive-3.1.2-bin/conf/hive-site.xml

搜索关键词修改数据库url、驱动、用户名，url根据上面建容器时候地址。

#还请注意hive配置文件里面使用&作为分隔，高版本myssql需要SSL验证，在这里设置关闭
  <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
        <value>root</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
        <value>abc123456</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
        <value>jdbc:mysql://172.19.0.5:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false</value>
    </property>
    <property>
        <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
        <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    </property>
    <property>
        <name>hive.metastore.schema.verification</name>
    <value>false</value>
    <property>

3.mysql驱动上传到hive的lib下

#前面已经跟hive安装包一起上传到容器/usr/local目录
root@Master:/usr/local# cp mysql-connector-java-5.1.49.jar /usr/local/apache-hive-3.1.2-bin/lib

4.jar包配置修改

对hive的lib文件夹下的部分文件做修改，不然初始化数据库的时候会报错

#slf4j这个包hadoop及hive两边只能有一个，这里删掉hive这边
root@Master:/usr/local/apache-hive-3.1.2-bin/lib# rm log4j-slf4j-impl-2.10.0.jar

#guava这个包hadoop及hive两边只删掉版本低的那个，把版本高的复制过去，这里删掉hive，复制hadoop的过去
root@Master:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib# cp guava-27.0-jre.jar /usr/local/apache-hive-3.1.2-bin/lib
root@Master:/usr/local/hadoop/share/hadoop/common/lib# rm /usr/local/apache-hive-3.1.2-bin/lib/guava-19.0.jar

#把文件hive-site.xml第3225行的特殊字符删除
root@Master: vim /usr/local/apache-hive-3.1.2-bin/conf/hive-site.xml

五、初始化元数据库

root@Master:/usr/local/apache-hive-3.1.2-bin/bin# schematool -initSchema -dbType mysql

成功后提示:

Metastore connection URL:        jdbc:mysql://172.19.0.5:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false
Metastore Connection Driver :    com.mysql.jdbc.Driver
Metastore connection User:       root
Starting metastore schema initialization to 3.1.0
Initialization script hive-schema-3.1.0.mysql.sql
Initialization script completed
schemaTool completed

六、验证

我们先创建一个数据文件放到/usr/local下

cd /usr/local
vim test.txt

1,jack
2,hel
3,nack

进入hive交互界面

root@Master:/usr/local# hive
Hive Session ID = 7bec2ab6-e06d-4dff-8d53-a64611875aeb

Logging initialized using configuration in jar:file:/usr/local/apache-hive-3.1.2-bin/lib/hive-common-3.1.2.jar!/hive-log4j2.properties Async: true
Hive-on-MR is deprecated in Hive 2 and may not be available in the future versions. Consider using a different execution engine (i.e. spark, tez) or using Hive 1.X releases.
Hive Session ID = 5cdee915-5c95-4834-bd3b-bec6f3d90e5b
hive> create table test(
    >     id      int
    >    ,name    string
    > )
    > row format delimited
    > fields terminated by ',';
OK
Time taken: 1.453 seconds
hive> load data local inpath '/usr/local/test.txt' into table test;
Loading data to table default.test
OK
Time taken: 0.63 seconds
hive> select * from test;
OK
1       jack
2       hel
3       nack
Time taken: 1.611 seconds, Fetched: 3 row(s)

hive安装完毕

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