【大数据平台技术（二）】—— 使用Docker搭建Hadoop分布式集群

使用Docker搭建Hadoop分布式集群

背景

搭建Hadoop分布式集群通常容易想到的两种方法如下：
（1） 采用多太机器构建分布式集群；
（2） 在一台机器上安装多个虚拟机，每个虚拟机上运行一个Hadoop节点。
但是，上述两种方式都有缺点。如果采用第一种方法，通常需要多台机器，对于很多大数据学习者而言，通常难以找到多台机器用于构建分布式实验环境；如果采用第二种方法，通常对于单台机器的配置要求很高，否则在一台机器上同时运行多个虚拟机会非常卡且非常慢。
而随着虚拟化技术的发展，尤其是Docker容器技术的诞生，使得人们有了第3种搭建Hadoop分布式集群的方法——使用Docker搭建Hadoop分布式集群。

一、安装Docker

安装Docker之前，必须首先保证机器上安装的是64位Linux系统；其次，内核版本必须大于3.10。可以用如下命令来检测机器上以及安装好了的Ubuntu系统的内核版本：

uname –r

效果如下：

然后需要先更新apt，安装CA证书，因为访问Docker使用的是HTTPS协议，命令如下：

sudo apt-get update
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates

接着执行如下命令添加新的GPG key

sudo apt-key adv \ --keyserver hkp://ha.pool.sks-keyservers.net:80 \ --recv-keys 58118E89F3A912897C070ADBF76221572C52609D

执行效果如下：
执行如下命令位Ubuntu系统添加Docker安装源（也就是可以获得Docker安装包的地方）：

echo deb https://apt.dockerproject.org/repo ubuntu-xenial main | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list

效果如下：

接着可以用如下命令验证一下是否正确地从仓库拉取到了安装包：

apt-cache policy docker-engine

如果有类似于下面的输出，则说明从仓库中正确地获取到了包：

接下来可以直接安装Docker，命令如下：

sudo apt-get install docker-engine

当这个安装过程结束后，即表示Docker安装完成，可以通过如下命令开启Docker服务：

sudo service docker start

然后可以运行Docker官方提供的hello-world程序来检测Docker是否能够顺利运行程序：

sudo docker run hello-world

这一部分的过程如下：

若能出现这些信息，即表示安装完成。
对于Docker而言，默认情况下只有root用户才能执行Docker命令，因此，还需要添加用户权限。首先需要使用如下命令创建Docker用户组：

sudo groupadd docker

然后添加当前用户（zed）到Docker用户组，命令如下：

sudo usermod -aG docker zed

二、在Docker上安装Ubuntu系统

在安装好Docker之后，接下来就要在Docker上安装Ubuntu。可以直接从Docker上下载Ubuntu镜像文件，命令如下：

docker pull ubuntu

docker pull命令表示从Docker hub上拉取Ubuntu镜像到本地。执行该命令以后，可以再执行下面的命令看是否安装成功：

docker images

该命令表示列出Docker上所有的镜像。镜像也是一堆文件，如果输出类似如下信息则表示安装成功:

然后需要在Docker上开启Ubuntu系统，也就是启动Ubuntu镜像。在启动Ubuntu镜像之前，需要先在当前登陆用户的用户目录下创建一个子目录，用于向Docker内部的Ubuntu系统传输文件，这时候需要在本地Ubuntu系统（不是Docker中的Ubuntu系统）中执行如下命令：

mkdir ~/build

现在就可以在Docker上启动运行Ubuntu系统了，在本地Ubuntu系统中执行如下命令：

docker run -it -v /home/zed/build:/root/build --name ubuntu ubuntu

此命令的含义如下：
① docker run表示运行一个镜像文件
② -i表示开启交互模式；-t表示分配一个tty(可以理解为一个控制台)；因此-it可以理解为在当前终端上与Docker内部的Ubuntu系统进行交互。
③ -v表示Docker内部的Ubuntu系统中的/root/build目录与本地的/home/zed/build目录共享，这样就可以很方便地将本地文件上传到Docker内部的Ubuntu系统中。
④ --name ubuntu表示镜像启动名称，如果没有指定，那么Docker将会随机分配一个名字。
⑤ 最后的ubuntu表示docker run启动的镜像文件。
当此命令执行成功时，会出现以下界面:

三、Docker中Ubuntu系统的初始化

刚安装好的Ubuntu系统是一个纯净的系统，很多软件是没有安装的，所以需要先更新一下Ubuntu系统的软件源并安装一些必备的软件。
（1）更新系统软件源

apt-get update

（2）安装vim编辑器

apt-get install vim

（3）安装和配置sshd
因为在开启分布式Hadoop时，需要用到SSH连接Slave机器，在Docker上的Ubuntu系统中执行如下命令：

apt-get install ssh

然后在Docker上的Ubuntu系统中运行如下脚本即可开启sshd服务器：

/etc/init.d/ssh start

但是这样在每次启动镜像的时候，都需要手动开启sshd服务，因此可以把启动命令写进bashrc文件，从而在每次登陆Ubuntu系统时，都能自动启动sshd服务。用vim编辑器打开~/.bashrc文件，在该文件的最后一行添加如下内容：

/etc/init.d/ssh start

安装好ssh之后，需要配置SSH无密码连接本地sshd服务，在Docker上的Ubuntu系统中执行如下命令：

ssh-keygen -t rsa 				#一直按Enter键即可
cd ~/.ssh
cat id_rsa.pub >> authorized_keys

执行完上述命令之后，即可无密码访问本地sshd服务了。

（4）安装java
因为Hadoop需要使用Java环境，因此，需要安装JDK。可以在Docker上的Ubuntu系统中直接输入以下命令来安装JDK：

apt-get install default-jdk

这个命令会安装较多的库，需要消耗较长时间。等到这个命令运行结束之后，JDK安装就顺利完成了。然后，需要配置环境变量，打开~/.bashrc文件，在文件的最开始位置增加如下内容：

export JAVA_HOME=/usr
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

接着在Docker上的Ubuntu系统中执行以下命令使~/.bashrc配置文件立即生效：

source ~/.bashrc

（5）保存镜像文件。
在Docker内部对容器的修改是不会自动保存到镜像中的，也就是说，上面尽管对容器进行了大量配置，但是一旦把容器关闭，然后重新开启容器，之前的全部设置都将全部消失。因此需要保存当前的容器配置。
为了达到复用容器的配置信息，在每个步骤完成之后，都应该保存成一个新的镜像，首先需要到Docker官网（http://hub.docker.com/）注册一个账号，账号注册成功后，在本地Ubuntu系统（而不是Docker中的Ubuntu系统）中新建一个账号，输入如下命令：

docker login

然后会有下面的提示信息，输入你在注册时的用户名和密码即可：

登陆之后，首先在本地的Ubuntu系统中使用如下命令查看当前运行的容器的信息：

docker ps

输出结果如下：

从上面的结果信息可以看出，当前运行的Ubuntu镜像的ID是44a215d5c68b。然后在本地Ubuntu系统中输入以下指令，把修改后的容器保存成为一个新的镜像，新镜像的名称是ubuntu/jdkinstalled，表示该镜像中以及包含了JDK：

docker commit 44a215d5c68b ubuntu/jdkinstalled

其中，docker commit后面的44a215d5c68b是当前运行Ubuntu镜像的ID。输出结果如下：

最后在本地Ubuntu系统的另一个终端中使用如下命令查看所有镜像，确认新的镜像是否保存成功：

docker images

输出结果如下：

从上面输出结果可以看出，目前系统中已经有两个镜像：一个是ubuntu镜像；另一个是刚才新建的镜像ubuntu/jdkinstalled。

四、安装Hadoop

下面开始安装Hadoop。需要首先在本地Ubuntu系统中启动之前保存的镜像ubuntu/jdkinstalled，命令如下：

docker run -it -v /home/zed/build:/root/build --name ubuntu-jdkinstalled ubuntu/jdkinstalled

效果如下：

可以在本地Ubuntu系统中的另一个终端中使用如下命令查看启动的容器：

docker ps

输出结果如下：

启动容器之后，在这个容器中就运行了Ubuntu系统（包含JDK）。我们需要先下载一个Hadoop安装文件，然后把这个安装文件放到本地Ubuntu系统的共享目录/home/zed/build下面；然后在Docker内部Ubuntu系统的/root/build目录即可获取到该Hadoop安装文件。
实际上，在Docker内部的Ubuntu系统上安装Hadoop的过程和之前介绍的单机模式安装Hadoop是一样的，在此就不再赘述。

五、配置Hadoop集群

这个配置过程其实就是一个修改配置文件的过程，下面给出需要修改的文件列表：

1. core-site.xml
2. hdfs-site.xml
3. mapred-site.xml
4. yarn-site.xml

如下图:

下面给出具体的修改过程：
首先是修改hadoop-env.sh配置文件，先输入以下指令：

cd /usr/local/hadoop

接着用vim打开该文件（vim etc/hadoop/hadoop-env.sh），然后在该文件的最前面增加如下内容：

export JAVA_HOME=/usr

如下：


然后退出并保持，如上图所示。
类似的，修改core-site.xml文件，在其中输入以下内容：

        
                hadoop.tmp.dir</name>
                file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
        </property>
        
                fs.defaultFS</name>
                hdfs://master:9000</value>
        </property>

</configuration>

如下图所示：

修改hdfs-site.xml文件，在其中输入以下内容：

        
                dfs.namenode.name.dir</name>
                file:/usr/local/hadoop/namenode_dir</value>
        </property>
        
                dfs.datanode.data.dir</name>
                file:/usr/local/hadoop/datanode_dir</value>
        </property>
        
                dfs.replication</name>
                3</value>
        </property>

</configuration>

如下图所示：

然后是修改mapred-site.xml文件，在其中输入以下内容：

        
                mapreduce.framework.name</name>
                yarn</value>
        </property>

</configuration>

最后是修改yarn-site.xml文件，在其中输入以下内容：

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
        
                yarn.nodemanager.aux-services</name>
                mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        
                yarn.resourcemanager.hostname</name>
                master</value>
        </property>

</configuration>

如下图所示：

至此，Hadoop集群配置顺利结束（建议在这里也将这个镜像保存下来，并命名为ubuntu/hadoopinstalled）。

接下来在本地Ubuntu系统中（不是Docker内部的Ubuntu系统）打开3个终端窗口，每个终端上分别启动一个容器运行ubuntu/hadoopinstalled镜像。分别表示Hadoop集群中的Master、Slave01和Slave02：
在第一个终端中执行以下命令：

docker run -it -h master --name master ubuntu/hadoopinstalled

在第二个终端中执行以下命令：

docker run -it -h master --name slaver01 ubuntu/hadoopinstalled

在第三个终端中执行以下命令

docker run -it -h master --name slaver02 ubuntu/hadoopinstalled

如下：

接着需要配置Master、Slave01和Slave02的地址信息，使得它们可以找到彼此。在三个终端中分别打开/etc/hosts文件，可以查看本机的IP和主机名信息，如下：

最后得到三个IP和主机地址信息如下：
172.18.0.2 Master
172.18.0.3 Slaver01
172.18.0.4 Slaver02
最后把上述三个地址信息分别复制到Master、Slave01和Slave02的/etc/hosts文件中，也就是复制到各自Docker容器内部的Ubuntu系统的/etc/hosts文件中。如下：

然后，可以在作为Master节点的Docker容器内部的Ubuntu系统的终端中，使用如下命令来检测一下Master是否可以成功连上Slave01和Slave02：

ssh slave01
ssh slave02

最后还需要打开Master节点上的slaves文件，输入两个Slave节点的主机名。步骤如下：到文件存放的指定位置并打开该文件：

cd /usr/local/hadoop
vim etc/hadoop/slaves

执行上面的指令后便打开了slaves文件，接下来需要修改该文件的配置，把文件中的localhost替换成两个Slave节点的主机名，分别存放在两行上，最终使得该文件的内容如下：
slave01
slave02
至此，Hadoop集群已经配置完成，现在可以启动集群，在Master节点的终端中执行以下命令：

cd /usr/local/hadoop
bin/hdfs namenode -format
sbin/start-all.sh

这时Hadoop集群就已经启动，可以在Master、Slave01和Slave02这三个节点上分别执行命令jps查看运行结果，如下图所示：

如果能得到类似上述的结果则说明启动集群成功。

六、运行Hadoop程序实例

至此我们已经采用容器的方式成功启动了Hadoop分布式集群，接下来可以利用Hadoop自带的grep实例进行测试。因为要用到HDFS，所以，需要先在HDFS上创建一个目录，在Master节点的终端中执行如下命令：

cd /usr/local/hadoop
./bin/hdfs dfs -mkdir -p /user/hadoop/input

然后将/usr/local/hadoop/etc/hadoop目录下的所有文件复制到HDFS中，需要在Master节点的终端中继续执行如下命令：

./sbin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml /user/hadoop/input

然后通过ls命令查看下是否正确将文件上传到HDFS，需要在Master节点的终端里继续执行如下命令：

./bin/hdfs dfs -ls /user/hadoop/input

输出结果如下：

如果能得到类似上述的结果则说明在Hadoop分布式集群中顺利执行了grep程序。