docker搭建hadoop集群(为分布式、完全分布式)

第1章 写在前面必读

1.1 Hadoop生态简单说明

说明:hadoop只是一个存储数据的平台,mapreduce是一个计算框架,需要编程人员去编写处理数据的程序。然后hadoop是一个生态,就是说在其上还运行着hbase数据库,sqoop,shark等等工具,这样才能将hadoop存储的数据加以利用。Hbase是一种时序数据库,可用来往hadoop写数据,并通过hadoop读取数据,搭建这些的时候还要用到zookeeper软件去管理消息。总之hadoop生态涉及的东西太多,学习起来复杂,但是并不难,就是多看官网,理清概念。

1.2 本文的目的

如果想在一台电脑上搭建一个多节点的Hadoop集群,传统的方式是使用多个虚拟机。但这种方式占用的资源比较多,一台笔记本能同时运行的虚拟机的数量是很有限的。这个时候我们可以使用Docker。Docker可以看做是一种轻量级的虚拟机,占用资源少,用起来和传统的虚拟机很像,使用的时候可以类比VMware或VirtualBox。
本文不能让你精通Docker,但能让你快速上手,并搭建好这个集群,前提是你对Hadoop和Linux有所了解。

第2章 准备工作

2.1 准备Docker宿主机

目前Docker只能运行在内核版本为3.10或以上的64位Linux上。安装Docker的Linux系统称为Docker的宿主机。如果你的系统不符合,可以先安装一台符合要求的虚拟机,然后再在这个虚拟机上使用Do

### 使用 Docker 搭建 Hadoop 完全分布式集群 #### 准备工作 为了成功搭建Hadoop完全分布式集群,需要先准备好基础环境。这包括但不限于安装Docker以及确保主机具备足够的资源来运行多个容器实例。对于Java和Hadoop本身的安装及其环境配置,请参照hadoop安装之保姆级教程1.1.1节至1.2.1节的内容[^3]。 #### 启动 Master 和 Slave 节点 创建并启动用于模拟多节点集群Docker容器。通常情况下会有一个Master节点负责管理整个集群的操作,并有若干Slave节点执行具体的数据处理任务。可以利用官方提供的镜像或者自定义构建适合特定需求的镜像文件。 ```bash # 下载官方Hadoop镜像或使用已有的本地镜像 docker pull sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 # 运行master节点 docker run -itd --name=hadoop_master sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 /etc/bootstrap.sh -bash # 运行slave节点 (这里假设两个slaves) docker run -itd --name=hadoop_slave1 sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 /etc/bootstrap.sh -bash docker run -itd --name=hadoop_slave2 sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 /etc/bootstrap.sh -bash ``` #### 设置静态IP地址 为了让各个节点之间能够稳定通信,在创建这些容器的时候应该为其分配固定的内部网络IP地址。可以通过`pipework`工具实现这一点: ```bash sudo pipework docker0 hadoop_master 172.17.42.2/24@172.17.42.1 sudo pipework docker0 hadoop_slave1 172.17.42.3/24@172.17.42.1 sudo pipework docker0 hadoop_slave2 172.17.42.4/24@172.17.42.1 ``` 上述命令中的IP地址可以根据实际情况调整,但要保证在同一子网内且不冲突[^4]。 #### 修改核心配置文件 进入每个容器内部修改必要的Hadoop配置文件(如core-site.xml, hdfs-site.xml等),使得它们指向正确的namenode和服务端口。这部分操作依赖具体的业务场景和个人偏好设定。 #### 初始化 NameNode 及格式化存储空间 在完成所有前期准备工作之后,还需要初始化NameNode并将数据目录进行格式化以便后续正常使用: ```bash docker exec -it hadoop_master bash -c 'hdfs namenode -format' ``` #### 开启服务 最后一步就是分别开启各组件的服务进程了。一般而言,只需要在Master上启动Namenode和其他全局性的守护程序;而在Slaves上面则主要关注DataNodes等相关角色即可。 通过以上流程就可以借助Docker技术快速建立起一套功能完备的Hadoop分布式计算平台[^1]。
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