docker安装hadoop集群

26点 林涛 2948℃ 0评论

首先,我们来安装docker.

一.docker的安装

sudo yum install -y docker-io

sudo wget https://get.docker.com/builds/Linux/x86_64/docker-latest -O /usr/bin/docker

我们来启动我们的docker:

sudo service docker start

开机也自启动docker

sudo chkconfig docker on

二.拉取一个镜像

如果我们要6.5的centos 版本,额,不要问我问什么用6.5的,因为宿主机是内核6.5的…

sudo docker pull insaneworks/centos

然后我们就可以去吃个饭喝壶茶了……反正你就就慢慢等吧…..

…….

ok,饭吃完了,我们来产生一个容器吧.

sudo docker run -it insaneworks/centos /bin/bash

ctrl+p ctrl+q可以帮助我们从容器返回宿主机.

sudo docker ps 可以查看运行的容器.

ok,我们不想要这个容器了,怎么办呢?

sudo docker stop b152861ef001

同时再把容器删除

sudo docker rm b152861ef001

三.制作一个hadoop镜像

这是这里最繁琐的过程,不过,我们可以分解来做.少年郎,我夹你杠哦,你会了这个,就再也不用担心hadoop

不会装了.走起!

sudo docker run -it -h master –name master insaneworks/centos /bin/bash

进入到容器里,我们第一步就是把gcc给我装了.

yum install -y gcc

装vim

yum install -y vim

装lrzsz

yum install -y lrzsz

装ssh:

yum -y install openssh-server

yum -y install openssh-clients

注意,这里我们要改一下ssh的一些配置:vim /etc/ssh/sshd_config

放开PermitEmptyPasswords no

更改UsePAM no

放开PermitRootLogin yes

启动sshd

service sshd start

然后我们要用到ssh密码设置

ssh-keygen -t rsa -P ” -f ~/.ssh/id_dsa

cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

这样完了后呢,我们ssh连自己试试

ssh master

不错,非常好使.

接下来我们把java给装了.

通过rz将java rpm包给传上去,好了,又该去喝一壶了……..

rpm -ivh jdk-7u75-linux-x64.rpm

修改环境变量

export PATH USER LOGNAME MAIL HOSTNAME HISTSIZE HISTCONTROL

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

source /etc/profile

下面我们该装hadoop了,激动吧,呵呵,先把tar给装了先.

yum install -y tar

一样,我们用rz把hadoop的tar包传到容器内.事先埋个伏笔,之后会有一件很坑爹的事情,反正到时候你就知道了.

嗯……等的真是好漫长……….

咚咚哒哒呼噜娃…….咚咚哒哒呼噜娃…….

好了,解压:

tar zxvf hadoop-2.6.0.tar.gz

完美!

配置环境变量

export HADOOP_HOME=/home/hadoop/hadoop-2.6.0

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

然后又一件事情要做,这件事情看上去好像不用做,但老子试过n次,不做就是hadoop起不来.

vi m hadoop-env.sh 和 yarn-env.sh 在开头添加如下环境变量(一定要添加切勿少了)

export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75

哦,这个文件都在hadoop解压目录的etc中.

下面我们来写配置文件.

修改hadoop core-site.xml文件

<configuration>

<property>

<name>fs.defaultFS</name>

<value>hdfs://master:9000</value>

</property>

<property>

<name>io.file.buffer.size</name>

<value>131702</value>

</property>

<property>

<name>hadoop.tmp.dir</name>

<value>file:/home/songfy/hadoop-2.6.0/tmp</value>

</property>

</configuration>

修改hdfs-site.xml文件

<configuration>

<property>

<name>dfs.namenode.name.dir</name>

<value>file:/home/songfy/hadoop-2.6.0/dfs/name</value>

</property>

<property>

<name>dfs.datanode.data.dir</name>

<value>file:/home/songfy/hadoop-2.6.0/dfs/data</value>

</property>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>2</value>

</property>

<property>

<name>dfs.namenode.secondary.http-address</name>

<value>master:9001</value>

</property>

<property>

<name>dfs.webhdfs.enabled</name>

<value>true</value>

</property>

</configuration>

修改mapred-site.xml文件

<configuration>

<property>

<name>mapreduce.framework.name</name>

<value>yarn</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.address</name>

<value>master:10020</value>

</property>

<property>

<name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name>

<value>master:19888</value>

</property>

</configuration>

修改yarn-site.xml

<configuration>

<property>

<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>

<value>mapreduce_shuffle</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.auxservices.mapreduce.shuffle.class</name>

<value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.address</name>

<value>master:8032</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>

<value>master:8030</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>

<value>master:8031</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.admin.address</name>

<value>master:8033</value>

</property>

<property>

<name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name>

<value>master:8088</value>

</property>

<property>

<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>

<value>1024</value>

</property>

</configuration>

在slaves文件中添加

slave1

slave2

slave3

似乎一切都好像搞定了,少年,别急,吓死你!

ldd /home/hadoop/hadoop-2.6.0/lib/native/libhadoop.so.1.0.0

然后你会看到:

/home/hadoop/hadoop-2.6.0/lib/native/libhadoop.so.1.0.0: /lib64/libc.so.6: version `GLIBC_2.14′ not found (required by /home/hadoop/hadoop-2.6.0/lib/native/libhadoop.so.1.0.0)

linux-vdso.so.1 => (0x00007fff24dbc000)

libdl.so.2 => /lib64/libdl.so.2 (0x00007ff8c6371000)

libc.so.6 => /lib64/libc.so.6 (0x00007ff8c5fdc000)

/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007ff8c679b000)

人生是这样的无情,人生是这样的冷酷,之前有个小朋友问过我这个问题……我没有理,现在,然我亲手灭了这个问题!

不过大家可能明白了为什么我一上来就装个gcc了吧.

yum install -y wget

wget http://ftp.gnu.org/gnu/glibc/glibc-2.14.tar.gz

tar zxvf glibc-2.14.tar.gz

cd glibc-2.14

mkdir build

cd build

../configure –prefix=/usr/local/glibc-2.14

make

make install

ln -sf /usr/local/glibc-2.14/lib/libc-2.14.so /lib64/libc.so.6

此时,ldd /home/hadoop/hadoop-2.6.0/lib/native/libhadoop.so.1.0.0

就没有任何问题了

linux-vdso.so.1 => (0x00007fff72b7c000)

libdl.so.2 => /lib64/libdl.so.2 (0x00007fb996ce9000)

libc.so.6 => /lib64/libc.so.6 (0x00007fb99695c000)

/lib64/ld-linux-x86-64.so.2 (0x00007fb997113000

这样,我们的镜像就可以commit了

docker commit master songfy/hadoop

我们可以用docker images来查看镜像.

REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED VIRTUAL SIZE

songfy/hadoop latest 311318c0a407 42 seconds ago 1.781 GB

insaneworks/centos latest 9d29fe7b2e52 9 days ago 121.1 MB

下面我们来启动hadoop集群

三.启动hadoop集群

docker rm master

sudo docker run -it -p 50070:50070 -p 19888:19888 -p 8088:8088 -h master –name master songfy/hadoop /bin/bash

sudo docker run -it -h slave1 –name slave1 songfy/hadoop /bin/bash

sudo docker run -it -h slave2 –name slave2 songfy/hadoop /bin/bash

sudo docker run -it -h slave3 –name slave3 songfy/hadoop /bin/bash

attach到每个节点上执行

source /etc/profile

service sshd start

接下来我们还要给每台机器配host

docker inspect –format='{{.NetworkSettings.IPAddress}}’ master

这条语句可以查看ip

172.17.0.4 master

172.17.0.5 slave1

172.17.0.6 slave2

172.17.0.7 slave3

用scp将hosts文件分发到各个node中.

好了,我们终于要启动hadoop了.

hadoop namenode -format

/home/hadoop/hadoop-2.6.0/sbin/start-dfs.sh

/home/hadoop/hadoop-2.6.0/sbin/start-yarn.sh

用jps查看,发现都起来了.

下面我们简单来对hdfs操作一下.

hadoop fs -mkdir /input

hadoop fs -ls /

drwxr-xr-x   – root supergroup          0 2015-08-09 09:09 /input

下面我们来运行一下大名鼎鼎的wordcount程序来看看.

hadoop fs -put /home/hadoop/hadoop-2.6.0/etc/hadoop/* /input/

hadoop jar /home/hadoop/hadoop-2.6.0/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.6.0.jar wordcount /input/ /output/wordcount/

不要以为一下就成功了.我们发现事实上,程序并没有跑出来,查了下日志,看到:

2015-08-09 09:23:23,481 WARN org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.scheduler.capacity.LeafQueue: Node : slave1:41978 does not have sufficient resource for request : {Priority: 0, Capability: <memory:2048, vCores:1>, # Containers: 1, Location: *, Relax Locality: true} node total capability : <memory:1024, vCores:8>

嗯,意思是内存不够,我们就分2G过去.

我们发现大名鼎鼎的hadoop运行的简直奇慢无比……..所以说,当你机器多,你会跑的很快,如果是docker,就歇了吧.

当然,本人也试过多宿主机部署hadoop,不过因为没有那么多实体机,因此是在多个vmvare虚拟机上部署的docker hadoop集群.

这就是虚拟机上的云端hadoop……..事实上,除了统计次数的时候,把其中一台宿主虚拟机跑跪以外,几乎没什么软用…….

好了,结果出来了,我们来看看:

policy 3

port 5

ports 2

ports. 2

potential 2

preferred 3

prefix. 1

present, 1

principal 4

principal. 1

printed 1

priorities. 1

priority 1

privileged 2

privileges 1

privileges. 1

properties 6

property 11

protocol 6

protocol, 2

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(5)个小伙伴在吐槽
  1. 程序猿最累了,天天加班
    农产品价格2016-08-01 14:52 回复
  2. 26点,几点?
    一键转发2016-07-18 00:40 回复
  3. ,博客很简洁。我只是来看看的
    任务易2016-07-14 09:38 回复