在Hadoop上运行Docker容器的六大陷阱
尽管在Hadoop上集成了容器负载的潜在价值，目前任职于Cloudera的Daniel Templeton仍然建议在部署Docker容器之前，等待Hadoop 3.0版本引入安全问题和其他问题的注意事项。在上周于迈阿密召开的北美Apache大会上，Daniel在演讲中表示：“它的潜在价值确实很大，但Hadoop3.0发布前，它仍然解决不了你的问题。容器很酷，但你确实还无法使用它。”
作为Cloudera 的YARN项目中的一名软件工程师，Templeton曾深入了解过由Hadoop Linux Container Executor提供的Docker支持（下载），也曾经探讨过何时会出现更好的选择。他曾在探讨中坚持地认为是Docker应用在Hadoop之上，而不是Hadoop应用在Docker上。
“如果你也有一个Hadoop集群，你会和我一样，想在Docker容器里执行工作负载的。”
虽然Hadoop的YARN调度引擎目前支持Docker作为已提交应用的执行引擎，但当你在现有版本的Hadoop中执行它的时候，还是需要提前了解那些“坑”。
陷阱一：Docker容器中必须开放应用权限
目前，当你在运行Docker容器时，需要指定一个用户运行它。如果你指定的是用户ID而不是用户名，假如这个用户ID不存在，它也会自动为你创建用户。这种重新映射在遇到大量image的时候是无法正常工作的，也就意味着用户必须事先指定，如若不然，你将无法访问任何内容，也不能启动脚本和记录日志，将完全处于宕掉的状态。
这个问题目前还没有一个很好的解决办法，如果你有好的想法，欢迎到YARN-4266上参与讨论（https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-4266）。 
图自Daniel Templeton的演讲内容
陷阱二：Docker容器和运行环境之间不独立
可移植性是Docker容器最主要的特性之一，但运行于Hadoop的时候Docker的可移植性却不怎么好。当你想访问HDFS或者当你需要反译令牌，又或者当你需要像MapReduce这样的框架，亦或你想做Spark的时候，你必须得拥有image中的代码文件才可以实现。因此Hadoop的版本必须升级。
升级Hadoop版本的补丁程序可以在YARN-5534上下载（下载地址：https://issues.apache.org/jira/browse/YARN-5534）。该补丁程序允许安装被列为白名单的存储卷，且开放管理员权限。当你拥有管理员权限，不仅这些目录可以被允许安装到Docker容器中，而且可以指定要挂载的目录。但需要注意的是，千万不要挂载任何可能会搞砸的东西。
陷阱三：image太大就会报错
当执行程序的时候，docker_run将隐含地从repo中拉出图像，虽然Spark和MapReduce都有10分钟的超时时间，但如果图像太大，网络下载时间超过了10分钟，程序就会报错。假如持续地重新提交程序，导致的最终结果将会是程序处在某个已经尝试过的节点上并运行。目前针对这种图像报错，YARN上对图像缓存暂无有效的解决方法。
陷阱四：不支持安全回收
Docker会将访问了client_config中安全备份的.docker / config.json文件进行存储备份，这个应该众所周知。这意味着当你访问安全备份时，无论从哪个节点管理器登录，你都会受到用户主目录中.docker / config.json文件的约束。恐怕这种限制没人能接受。
陷阱五：网络只有最基本的支持
众所周知，当应用Kubernetes、Mesos这类容器管理工具的时候，网络很容易就得到实现，CNS也能得到处理。但YARN却提供不了这样的网络管理服务。YARN没有内置的端口映射的概念，网络也没有真正的自动化管理。相反，如果你想请求访问网络，你只能通过所有节点管理器上的Docker来显式创建网络。
陷阱六：具备较大的安全隐患
Docker在Hadoop上运行是有安全隐患的。为什么这么说？Docker中的一个特权容器可以窥探底层操作系统，访问斜线进程和设备。假如是以root权限运行在容器当中，那么在底层操作系统中很有机会执行非常可怕的操作。当这种情况发生的时候，YARN目前是无法指定到用户的。虽然可以通过将其关闭或限制到某一特定用户组的做法来控制它，但这个安全隐患的问题必须得到重视。
Hadoop 3.0
虽然Hadoop2.8中存在Docker的修复程序，但仍然不够用。在本次更新版本中，Hadoop3.0新增功能点：
•支持本地化的文件目录作为卷进行安装；
•支持cgroups；
•支持不同的网络选项；
•支持文档；
据悉Hadoop3.0将很可能在年底发布，其主要功能Hbase擦除编码将得到改进，并将为用户提供1.5倍的存储空间。这意味着可以节省用户一半的硬盘成本，并对YARN和MapReduce的用户产生巨大的影响。
目前Hadoop3.0的项目一直与雅虎，Twitter和微软等主要用户合作，确保与现有系统的兼容性，并且不会出现任何痛苦的滚动升级。
原文：https://thenewstack.io/docker-hadoop-theres-good-bad-ugly/
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