Docker部署hadoop+运行wordcount详解

一、拉取 ubuntu镜像

抓取ubuntu的镜像作为基础搭建hadoop环境

# 如果不指定版本号的话，默认拉取最新的ubuntu版本
docker pull ubuntu

二、创建容器

# 1.查看已拉取的镜像
docker images

# 2.创建容器
docker run -it --name myhadoop -p 80:80 ubuntu
# docker run :创建并运行一个容器
# -i: 以交互模式运行容器，通常与 -t 同时使用；
# -t: 为容器重新分配一个伪输入终端，通常与 -i 同时使用；
# --name:给容器起一个名字，比如叫做：myhadoop
# -p：将宿主机端口与容器端口映射，冒号左侧是宿主机端口，右侧是docker容器端口
# ubuntu：容器名称

容器启动后，会自动进入容器的控制台

在容器的控制台安装所需软件和更换源

# 3.更换国内源
sed -i s@/archive.ubuntu.com/@/mirrors.aliyun.com/@g /etc/apt/sources.list
sed -i s@/security.ubuntu.com/@/mirrors.aliyun.com/@g /etc/apt/sources.list
apt-get clean
apt-get update

安装所需软件

apt-get install net-tools vim openssh-server

/etc/init.d/ssh start

让ssh服务器自动启动

vi ~/.bashrc

在文件的最末尾按O进入编辑模式，加上：

/etc/init.d/ssh start

按ESC返回命令模式，输入:wq保存并退出。

让修改即刻生效

source ~/.bashrc

配置ssh的无密码访问

ssh-keygen -t rsa

连续按回车

cd ~/.ssh
cat id_rsa.pub >> authorized_keys

三、安装JDK 8

进入docker中ubuntu里面的容器

安装JDK 8

hadoop 3.x目前仅支持jdk 7, 8

apt-get install openjdk-8-jdk

在环境变量中引用jdk，编辑bash命令行配置文件

vi ~/.bashrc

在文件的最末尾加上

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

让jdk配置即刻生效

source ~/.bashrc

测试jdk正常运作

java -version

将当前容器保存为镜像

sudo docker commit a4157fc08b47 ubuntu-hadoop

可以看到该镜像已经创建成功，下次需要新建容器时可直接使用该镜像

四、下载hadoop-3.2.3

上传到虚拟机中

将压缩包复制到Docker容器中

docker cp /home/cyh/hadoop-3.2.3.tar.gz a4157fc08b47:/home/hadoop/build/

在容器控制台上解压hadoop（就是之前创建的容器的控制台，不是自己的控制台!)

tar -zxvf hadoop-3.2.3.tar.gz -C /usr/local

安装完成了，查看hadoop版本

cd /usr/local/hadoop-3.2.3
./bin/hadoop version

为hadoop指定jdk位置

vi etc/hadoop/hadoop-env.sh

查找到被注释掉的JAVA_HOME配置位置，更改为刚才设定的jdk位置

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/

五、hadoop联机配置

1、配置core-site.xml文件

vi etc/hadoop/core-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>hadoop.tmp.dir</name>
                <value>file:/usr/local/hadoop-3.2.3/tmp</value>
                <description>Abase for other temporary directories.</description>
        </property>
        <property>
                <name>fs.defaultFS</name>
                <value>hdfs://master:9000</value>
        </property>
</configuration>

2、配置hdfs-site.xml文件

vi etc/hadoop/hdfs-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>dfs.namenode.name.dir</name>
                <value>file:/usr/local/hadoop-3.2.3/namenode_dir</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.datanode.data.dir</name>
                <value>file:/usr/local/hadoop-3.2.3/datanode_dir</value>
        </property>
        <property>
                <name>dfs.replication</name>
                <value>3</value>
        </property>
</configuration>

3、配置mapred-site.xml文件

vi etc/hadoop/mapred-site.xml

<configuration>
        <property>
                <name>mapreduce.framework.name</name>
                <value>yarn</value>
        </property>
        <property>
                <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
                <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.map.env</name>
                <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
        </property>
        <property>
                <name>mapreduce.reduce.env</name>
                <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
        </property>
</configuration>

4、配置yarn-site.xml文件

vi etc/hadoop/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>

过程 如下

六、服务启动权限配置

1、配置start-dfs.sh与stop-dfs.sh文件

vi sbin/start-dfs.sh 和 vi sbin/stop-dfs.sh
vi sbin/start-dfs.sh
HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

继续修改配置文件

vi sbin/stop-dfs.sh
HDFS_DATANODE_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
HDFS_NAMENODE_USER=root
HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

2、配置start-yarn.sh与stop-yarn.sh文件

vi sbin/start-yarn.sh 和 vi sbin/stop-yarn.sh
vi sbin/start-yarn.sh
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

vi sbin/stop-yarn.sh
YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
YARN_NODEMANAGER_USER=root

核心文件一定不能配错，否则后面会出现很多问题！

配置完成，保存镜像

docker ps

docker commit 11f9454b301f ubuntu-myx

保存的镜像名为 ubuntu-myx

七、网络配置

启动hadoop，并进行网络配置

打开三个宿主控制台，启动一主两从三个容器

1、master

打开端口映射：8088 => 8088

sudo docker run -p 8088:8088 -it -h master --name master ubuntu-myx

2、启动节点worker01

sudo docker run -it -h worker01 --name worker01 ubuntu-myx

3、节点worker02

sudo docker run -it -h worker02 --name worker02 ubuntu-myx

4、映射信息补全

分别打开三个容器的/etc/hosts，将彼此的ip地址与主机名的映射信息补全（三个容器均需要如此配置）

vi /etc/hosts

使用以下命令查询ip

ifconfig

5、检查配置

检查配置是否有效

ssh master
ssh worker01
ssh worker02

master 连接worker01节点successfully：

worker01节点连接master 成功:

worker02连接worker01节点successfully:

6、master容器上配置

在master容器上配置worker容器的主机名

cd /usr/local/hadoop-3.2.3
vi etc/hadoop/workers

网络配置完成

八、启动hadoop

在master主机上

cd /usr/local/hadoop-3.2.3
./bin/hdfs namenode -format

1、正常启动

2、启动服务

./sbin/start-all.sh

3、hdfs上建立目录

在hdfs上建立一个目录存放文件

假设该目录为：/home/hadoop/input

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /home/hadoop/input
./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml /home/hadoop/input

4、查看分发复制

查看分发复制是否正常

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

5、运行案例

在hdfs上建立一个目录存放文件

例如

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /home/hadoop/wordcount

把文本程序放进去

./bin/hdfs dfs -put hello /home/hadoop/wordcount

查看分发情况

./bin/hdfs dfs -ls /home/hadoop/wordcount

运行MapReduce自带wordcount的示例程序(自带的样例程序运行不出来，可能是虚拟机性能的问题，这里就换成了简单的wordcount程序)

./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.3.jar wordcount /home/hadoop/wordcount /home/hadoop/wordcount/output

6、运行成功

运行结束后，查看输出结果

./bin/hdfs dfs -ls /home/hadoop/wordcount/output
./bin/hdfs dfs -cat /home/hadoop/wordcount/output/*

至此，Docker部署hadoop成功！ 此处应该有掌声！！！