基于docker快速搭建多节点Hadoop集群

2020-07-27 14:39:44 浏览数 (1)

一、概述

hadoop是什么

Hadoop被公认是一套行业大数据标准开源软件,在分布式环境下提供了海量数据的处理能力。几乎所有主流厂商都围绕Hadoop开发工具、开源软件、商业化工具和技术服务。今年大型IT公司,如EMC、Microsoft、Intel、Teradata、Cisco都明显增加了Hadoop方面的投入。

hadoop能干什么

hadoop擅长日志分析,facebook就用Hive来进行日志分析,2009年时facebook就有非编程人员的30%的人使用HiveQL进行数据分析;淘宝搜索中的自定义筛选也使用的Hive;利用Pig还可以做高级的数据处理,包括Twitter、LinkedIn 上用于发现您可能认识的人,可以实现类似Amazon.com的协同过滤的推荐效果。淘宝的商品推荐也是!在Yahoo!的40%的Hadoop作业是用pig运行的,包括垃圾邮件的识别和过滤,还有用户特征建模。(2012年8月25新更新,天猫的推荐系统是hive,少量尝试mahout!)

hadoop的核心

1.HDFS: Hadoop Distributed File System  分布式文件系统

2.YARN: Yet Another Resource Negotiator   资源管理调度系统

3.Mapreduce:分布式运算框架

HDFS的架构

主从结构

       •主节点, namenode

        •从节点,有很多个: datanode

namenode负责:

         •接收用户操作请求

         •维护文件系统的目录结构

         •管理文件与block之间关系,block与datanode之间关系

datanode负责:

         •存储文件

         •文件被分成block存储在磁盘上

         •为保证数据安全,文件会有多个副本

Secondary NameNode负责:

           合并fsimage和edits文件来更新NameNode的metedata

二、docker部署

环境说明

操作系统

docker版本

ip地址

配置

centos 7.6

19.03.12

192.168.31.229

4核8g

拉取镜像

这里采用dockerhub现有,镜像大小为:777MB

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docker pull kiwenlau/hadoop-master:0.1.0

运行容器

下载源代码

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cd /opt/
git clone https://github.com/kiwenlau/hadoop-cluster-docker

创建网桥

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docker network create hadoop

运行容器

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cd /opt/hadoop-cluster-docker/
./start-container.sh

运行结果:

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start master container...
start slave1 container...
start slave2 container...

一共开启了3个容器,1个master, 2个slave。开启容器后就进入了master容器root用户的根目录(/root)。

查看master的root用户家目录的文件:

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root@hadoop-master:~# ls
hdfs  input  run-wordcount.sh  start-hadoop.sh

start-hadoop.sh是开启hadoop的shell脚本,

run-wordcount.sh是运行wordcount的shell脚本,可以测试镜像是否正常工作。

开启hadoop

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bash start-hadoop.sh

 注意:这一步会ssh连接到每一个节点,确保ssh信任是正常的。

Hadoop的启动速度取决于机器性能

运行wordcount

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bash run-wordcount.sh

此脚本会连接到fdfs,并生成几个测试文件。

运行结果:

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...
input file1.txt:
Hello Hadoop

input file2.txt:
Hello Docker

wordcount output:
Docker  1
Hadoop  1
Hello   2

wordcount的执行速度取决于机器性能

三、配置文件说明

进入hadoop-master容器,hadoop的配置文件目录为:/usr/local/hadoop/etc/hadoop

core-site.xml

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<?xml version="1.0"?>
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop-master:9000/</value>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml

代码语言:javascript复制
<?xml version="1.0"?>
<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://hadoop-master:9000/</value>
    </property>
</configuration>
root@hadoop-master:/usr/local/hadoop/etc/hadoop# pwd
/usr/local/hadoop/etc/hadoop
root@hadoop-master:/usr/local/hadoop/etc/hadoop# cat hdfs-site.xml 
<?xml version="1.0"?>
<configuration>
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:///root/hdfs/namenode</value>
        <description>NameNode directory for namespace and transaction logs storage.</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:///root/hdfs/datanode</value>
        <description>DataNode directory</description>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>2</value>
    </property>
</configuration>

注意:这里是配置一个Master节点和两个Slave节点。所以dfs.replication配置为2。 dfs.namenode.name.dir和dfs.datanode.data.dir分别配置为NameNode和DataNode的目录路径

mapred-site.xml

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<?xml version="1.0"?>
<configuration>
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
</configuration>

指定运行mapreduce的环境是yarn

hadoop-env.sh

注意:这里必须要指定java的路径。否则启动Hadoop时,提示找不到变量JAVA_HOME

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# The java implementation to use.
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64

四、测试Hadoop

hadoop管理页面

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http://ip地址:8088/cluster/nodes

效果如下:

hdfs 管理页面

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http://ip地址:50070/

点击datanode,效果如下:

浏览文件系统

默认有2个文件夹,这里面的文件是看不到的。

由于默认开启了安全默认,默认是没有权限查看文件的。需要关闭安全模式才行!

关闭安全模式

进入hadoop-master容器,执行命令:

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hadoop dfsadmin -safemode leave

授权tmp文件权限

代码语言:javascript复制
hdfs dfs -chmod -R 755 /tmp

刷新页面,点击tmp

返回上一级目录,进入/user/root/input,就可以看到脚本创建的2个文件了!

注意:hdfs存放目录为:/root/hdfs。如果需要做持久化,将此目录映射出来即可!

本文参考链接:

http://dockone.io/article/395

https://blog.csdn.net/sb985/article/details/82722451

https://blog.csdn.net/gwd1154978352/article/details/81095592

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