Docker应用容器化 -- 以Hadoop集群为例
1、安装Docker容器
# 删除可能有的旧版本 sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc # 更新apt sudo apt-get update # 让apt支持https sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common # 安装官方GPG密钥 curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] https://download.docker.com/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" // 阿里云 // curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - // sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable" # 安装docker-ce sudo apt-get update sudo apt-get install docker-ce sudo apt-get install docker-ce-cli sudo apt-get install containerd.io
2、在Docker中拉取Ubuntu18.04镜像并创建容器
# 拉取ubuntu 18.04镜像 sudo docker pull ubuntu:18.04 # 查找拉取的镜像id sudo docker images # 启动一个master容器 sudo docker run -dit -h master <image-id> # 查找创建的容器id sudo docker ps # 进入容器 sudo docker exec -it <container-id> /bin/bash
# 绑定端口
sudo docker run -dit -h master -p 9870:9870 -p 8080:8080 -p 4040:4040 -p 8088:8088 -p 8099:8099 <image-id>
注：<container-id>和<container-id>需要换成对应的id，及生成的hash，如不清楚，可以查看附录1中查看Docker中image、container的命令。
3、配置容器
# 更新apt apt-get update apt-get pagrade # 安装net-tools apt-get install net-tools # 安装vim apt-get install vim # 安装ssh，配置无密码登录 apt-get install openssh-server ssh-keygen -t rsa -P '' 回车 cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys # 查询是否开启ssh /etc/init.d/ssh status # 开启ssh /etc/init.d/ssh start # 配置开机启动 vim /etc/rc.local # 在exit 0语句前加入 /etc/init.d/ssh start
4、安装与配置Java
#安装wget库 apt install wget #进入usr/local/src目录下 cd /usr/local/src #获取JDK1.8包 wget --no-check-certificate --no-cookies --header "Cookie: oraclelicense=accept-securebackup-cookie" http://download.oracle.com/otn-pub/java/jdk/8u131-b11/d54c1d3a095b4ff2b6607d096fa80163/jdk-8u131-linux-x64.tar.gz #解压jdk-8u161-linux-x64.tar.gz tar -zxvf jdk-8u131-linux-x64.tar.gz #重命名为JDK8 mv jdk1.8.0_131 jdk8 #配置环境变量 vim ~/.bashrc #打开环境变量配置文件 #增加下面内容到该文件最后 export JAVA_HOME=/usr/local/src/jdk8 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar #使环境生效 source ~/.bashrc
5、安装与配置Hadoop
# 安装hadoop
wget http://mirrors.hust.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-3.2.0/hadoop-3.2.0.tar.gz
# 解压
tar -zxvf hadoop-3.2.0.tar.gz
# 重命名
mv hadoop-3.2.0 hadoop
# 添加环境变量
sudo vim ~/.bashrc
# 添加以下代码
# hadoop
export HADOOP_HOME=/home/hadoop
export CLASSPATH=$($HADOOP_HOME/bin/hadoop classpath):$CLASSPATH
export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin
# 生效
sudo source ~/.bashrc
# 配置分布式hadoop
# 当前路径为/home/hadoop/
# 创建三个文件夹备用
mkdir -p hdfs/{data,name,tmp}
cd /home/hadoop/etc/hadoop
# 以下修改XXX，均使用“viｍ XXX”方式进行编写，不再赘述
修改hadoop-env.sh
# 在文中只改这一行
export JAVA_HOME=/home/bigdata/jdk1.8
# 修改core-site.xml
<configuration>
<property>
<name>fs.defaultFS</name>
<value>hdfs://master:9000</value>
</property>
<property>
<name>hadoop.tmp.dir</name>
<value>/home/bigdata/hdfs/tmp</value>
</property>
</configuration>
# 修改hdfs-site.xml
<configuration>
<property>
<name>dfs.namenode.name.dir</name>
<value>/home/bigdata/hadoop/hdfs/name</value>
</property>
<property>
<name>dfs.http.address</name>
<value>0.0.0.0:50070</value>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.data.dir</name>
<value>/home/bigdata/hdfs/data</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
</configuration>
# 修改mapred-site.xml，注意这里的目录一定要和上面定义的目录相统一，否则DataNode会崩溃，无法集群
<configuration>
<property>
<name>mapreduce.framework.name</name>
<value>yarn</value>
</property>
<property>
<name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.map.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.env</name>
<value>HADOOP_MAPRED_HOME=/home/hadoop</value>
</property>
</configuration>
# 修改yarn-site.xml
<configuration>
<property>
<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
<value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
<value>master</value>
</property>
</configuration>
# 创建workers文件
touch workers
vim workers
# 添加：
master
slave01
slave02
# 格式化HDFS
cd /home/hadoop/bin
# 该命令只需运行一次
hdfs namenode -format
# 修改运行文件
cd /home/hadoop/sbin
# 在start-dfs.sh，stop-dfs.sh文件顶部加入以下配置
#!/usr/bin/env bash
HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_SECURE_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
# 在start-yarn.sh，stop-yarn.sh文件顶部加入以下配置
#!/usr/bin/env bash
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root
6、安装与配置Spark
wget http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.3/spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz tar -zxvf spark-2.4.3-bin-hadoop2.7.tgz mv spark-2.4.3-bin-hadoop2.7 spark
# 配置 spark
cd /home/spark/conf
cp spark-env.sh.template spark-env.sh
# spark-env.sh添加以下代码
export JAVA_HOME=/home/jdk1.8
export HADOOP_HOME=/home/hadoop
export HADOOP_CONF_DIR=/home/hadoop/etc/hadoop
export SCALA_HOME=/home/scala
export SPARK_HOME=/home/spark
export SPARK_MASTER_HOST=master
export SPARK_MASTER_PORT=7077
export SPARK_MASTER_WEBUI_PORT=8099
export SPARK_WORKER_CORES=3
export SPARK_WORKER_INSTANCES=1
export SPARK_WORKER_MEMORY=5G
export SPARK_WORKER_WEBUI_PORT=8081
export SPARK_EXECUTOR_CORES=1
export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=1G
export LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH}:$HADOOP_HOME/lib/native
cp slaves.template slaves
# slaves添加以下代码
master
slave01
slave02
7、提交master并克隆出slaves
# 退出容器 exit # 提交容器更改 sudo docker commit <container-id> ubuntu-hadoop-spark:1.0 # 用刚刚提交的ubuntu-hadoop-spark:1.0创建两个slave sudo docker run -dit -h slave01 <image-id> sudo docker run -dit -h slave02 <image-id> # 运行两个slave sudo docker exec -it slave01 /bin/bash sudo docker exec -it slave02 /bin/bash
8、hosts配置
分别进入master、slave01和slave02，用ifconfig命令找出相应的ip，并分别修改hosts文件
vim /etc/hosts # 添加 xxx.xxx.xxx.xx1 master xxx.xxx.xxx.xx2 slave01 xxx.xxx.xxx.xx3 slave02
9、启动
分别进入三个容器，启动命令相同
# 启动hadoop cd /home/hadoop/sbin ./start-dfs.sh ./start-yarn.sh # 启动spark cd /home/spark/sbin ./start-all/sh
附录1 Docker常用命令
# 重启docker服务 sudo service docker restart # 关闭docker服务 sudo service docker stop # 开启docker服务 sudo service docker start # 拉取ubuntu 18.04镜像 sudo docker pull ubuntu:18.04 # docker create 命令为指定的镜像（image）添加了一个可读写层，构成了一个新的容器。注意，这个容器并没有运行。 sudo docker create <image-id> # docker run = docker create + docker start sudo docker run -p 宿主机端口:docker端口 <image-id> # 后台运行 sudo docker run -dit <image-id> # 运行直接进入bash，退出后后台不运行 sudo docker run -it <image-id> /bin/bash # 查看本地镜像 sudo docker images # 删除镜像 sudo docker rmi <image-id> # docker start命令为容器文件系统创建了一个进程隔离空间。注意，每一个容器只能够有一个进程隔离空间。 docker start <container-id> # 查看当前运行的容器 docker ps # 查询存在的容器 docker ps -a # 删除容器 docker rm <container-id> # 强制删除容器 docker rm -f <container-id> # 不能够删除一个正在运行的容器，会报错。需要先停止容器。 # 进入容器内部 sudo docker exec -it (container name or id) /bin/bash # 退出容器 exit # 容器重命名 docker container rename <container-id> newname # 提交 docker commit <container-id> <image-name>
注意：
这可以先把镜像保存一下个人镜像仓库，如果不保存，在容器关闭后就会失去所做的所有修改。首先到这个网址注册一个账号https://hub.docker.com/；账号注册成功后，然后在终端输入以下信息：
docker login
再输入你注册时的账号和密码即可登录,然后保存镜像，中间会卡顿一会，正常。
docker ps # 查看当前运行的容器，方便 id 的查看
docker commit [容器id] [新镜像名称]
