从0开始用docker搭建 hadoop分布式环境

* 以下命令均是在centos7使用root用户操作
  1. 在centos7中安装docker :

yum install -y docker

  1. 启动docker服务:

service docker start

  1. 从阿里云的仓库拉取一个具有jdk和hadoop环境的一个基础镜像,当然也可以自己一步一步配置 ,在这里我就直接拉取一个基础镜像来使用

docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/kaibb/hadoop

  1. 拉取成功后,利用docker image 可以看到拉取的基础镜像已经在电脑里面了
    镜像.png
  2. 接下来通过docker镜像启动三个容器 ,分别为hadoop0,hadoop1和hadoop2

docker run -it --name hadoop0 -h hadoop0 [拉取的镜像名称] /bin/bash

  • -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: 为容器指定一个名称;
  • -h:指定容器的主机名;
    启动容器.png
  1. 现在我么你已经启动了一个docker容器 ;重复上面操作创建hadoop1和hadoop2
    然后在这个容器里面已经安装好了jdk和hadoop ,我们可以利用hadoop version和java -version 查看。


    hadoop版本.png
    jdk版本.png
  2. 经过上面的操作后,我们可以使用 ctrl +d 退出容器,回到centos7虚拟机中 ,使用

docker exec -it 【容器名】/bin/bash

可以启动容器

  • docker attach 【容器名】也可以启动容器,但是当我们ctrl+d退出容器后。容器就会自动关闭,下次还要用docker start 【容器名】启动容器,所以我们选择上面那条命令启动,然后用docker ps 命令来查看我们当前运行的容器

docker ps

![当前容器.png]@$N@)K~@SMZCN.png

  1. 经过以上操作后我们的集群基本环境就好了,接下来我们来配置单个容器hadoop环境
    ①: 先配置SSH,配置无密的SSH

/etc/init.d/ssh start

启动sshd服务
生成密钥


密钥.png

现在我们生成的密钥存放在/root/.ssh/id_rsa.pub 中


密钥.png
  1. 将密钥写入 /root/.ssh/authorized_keys 中

cat /root/.ssh/id_rsa.pub > /root/.ssh/authorized_keys

写入密钥.png
  1. 写入成功后,使用 ssh localhost 可以登上本机,代表设置成功
    设置成功.png
  2. 将三台机器的密钥全都写入hadoop0的 /root/.ssh/authorized_keys中 ,

    如下图所示:
    写入三台机器的密钥.png
  3. 配置hadoop0的ip与主机名的映射表
    首先查看本容器ip地址:

ip addr

查看ip.png

分别获取到三台机器的IP ,写入下列文件

vim /etc/hosts

主机名与ip的映射表.png

保存退出后
如果使用ssh hadoop1 命令能够直接登陆到hadoop1 ,说明以上操作成功,那么我们继续下面操作


配置成功.png
  1. 现在我们来配置hadoop运行环境,刚才我们从阿里云仓库拉取的镜像jdk和hadoop均是放在/opt/tools/文件夹下的 ,然后我们进入到/opt/tools/hadoop/etc/hadoop目录下;
    我们需要配置下面几个文件
    ①:hadoop-env.sh:修改有关java的环境
    修改第25行的java环境

export JAVA_HOME=/opt/tools/jdk1.8.0_77

②:配置core-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://hadoop0:9000</value>
  </property>
<property>
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/hadoop/tmp</value>
</property>
<property>
    <name>fs.trash.interval</name>
    <value>1440</value>
  </property>
</configuration>

fs.defaultFS:表示集群namenode的地址
hadoop.tmp.dir:表示临时文件路径
fs.trash.interval:表示回收站的保留时间(分钟),也即hdfs的文件删除后,在回收站里面保留的时长
③:配置hdfs-site.xml

<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>1</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>/hadoop/data</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>/hadoop/name</value>
  </property>
 <property>
    <name>dfs.namenode.checkpoint.dir</name>
    <value>/home/ahadoop/hadoop-data/checkpoint</value>
  </property>
<property>
    <name>dfs.blocksize</name>
    <value>134217728</value>
  </property>
</configuration>

dfs.replication:表示hdfs的数据块备份数量,默认是3
dfs.datanode.data.dir :表示datanode的数据路径
dfs.namenode.name.dir:表示namenode的数据路径
dfs.namenode.checkpoint.dir:表示checkpoint的数据路径
dfs.blocksize:表示数据块的大小,此处设置为128M
④:配置mapred-site.xml

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

mapreduce.framework.name:表示使用的yarn框架
⑤:配置yarn-site.xml

<configuration>
 <property>
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
 <value>Master:8032</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
    <value>hadoop0:8030</value> </property> <property>
    <name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
    <value>hadoop0:8031</value>
</property>
<property>
<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>
<value>hadoop0:8033</value>
</property>
<property>
    <name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>
    <value>hadoop0:8088</value>
</property>
 <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
</property>
 <property>
 <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
 <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
</property>
</configuration>
  • yarn.resourcemanager.address : 表示resourcemanager的地址
  • yarn.resourcemanager.webapp.address : 表示resourcemanager的网页访问地址和端口;
  • yarn.nodemanager.aux-services:NodeManager上运行的附属服务,需配置成mapreduce_shuffle,才可运行MapReduce程序,否则会报错;
    ⑥:修改hadoop0中hadoop的一个配置文件etc/hadoop/slaves
    删除原来的所有内容,修改为如下


    配置节点.png
  1. 做完上述操作后
    我们通过scp命令将所有配置全部发送到其他容器
scp -rq /opt/tools/hadoop/ hadoop1:/opt/tools/hadoop/
scp /etc/hosts hadoop1:/etc/hosts
scp /root/.ssh/authorized_keys hadoop1:/root/.ssh/authorized_keys

![]SQ7TSJACFC@LYOO(NR]]_I.png](http://upload-images.jianshu.io/upload_images/6071674-ee56bb6751d68ae5.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)
到这里为止,所有的配置工作都做好了。

然后格式化namenode

hadoop namenode -format
没有报错则代表刚才的配置成功了,有报错的话需要根据报错查找问题

格式化成功.png

接着启动集群

cd /opt/tools/hadoop/sbin/

./start-all.sh

分布式集群就启动了

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