docker 安装hadoop2.8.5和spark2.4.0

2024-02-15 11:08
文章标签 安装 docker hadoop2.8 spark2.4

本文主要是介绍docker 安装hadoop2.8.5和spark2.4.0，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

win7 + docker+ubuntu+java-1.8+hadoop-2.8.5+spark-2.4.0

win7系统下，docker的安装，本人是利用Docker Toolbox进行安装

参考博客：https://blog.csdn.net/xiangxiezhuren/article/details/79698913

下载地址https://docs.docker.com/toolbox/overview/

安装过程中，需要选择的方框都打勾即可，

安装完成后桌面会有三个快捷方式

1.Docker Quickstart Terminal：docker快速启动终端

2.Kitematic:进行镜像的管理 [其中，LOGIN是注册、登录Docker，需要连接外网进行注册]

 

进入docker终端，执行docker pull ubuntu，下载ubuntu镜像

docker images

docker ps -a 查看所有镜像

获取所有容器ip地址 docker inspect -f '{{.Name}} - {{.NetworkSettings.IPAddress }}' $(docker ps -aq)

更改tag：docker tag <images id>  <images name>:<tag>

                              e.g. docker tag 569dd6d0e296 ubuntu : 16.02

执行docker run -it ubuntu:16.02后，会生成一个新的容器【注意：每执行一次该命令，就会有新的容器被创建】

若想执行原来已创建的容器，需要首先执行：docker ps -a 查看容器对应id

然后执行

                          docker container start 569dd6d0e296

                      -->docker attach 569dd6d0e296,随后即进入指定版本的ubuntu创建的容器（linux系统中）

如图所示

对于新手会发现，创建的ubuntu无法使用vim编辑器，且执行apt-get install vim会报错

对于docker创建的ubuntu需要先执行 apt-get update【类似于更新系统，获取可下载的package】

然后执行apt-get install vim就可以正常下载了

类似的可以下载nano编辑器

vim常用命令：

o----下一行输入

i-----光标处输入

G---最后一行

上下左右--kjhl

删除x

多行删除
    首先在命令模式下，输入“：set nu”显示行号； 2.通过行号确定你要删除的行； 3.命令输入“：32,65d”,回车键，32-65行就被  删除了，
如果无意中删除错了，可以使用‘u’键恢复（命令模式下）

启动第一个容器（ubuntu：1.0），安装java

sudo apt-get install software-properties-common python-software-properties
sudo add-apt-repository ppa:webupd8team/java
sodu apt-get update
apt-get install oracle-java8-installer
java -version

这里安装的是java8（JDK1.8.）

将装好的java容器镜像保存为一个副本，可以在此基础上构建其他镜像

root@122a2cecdd14:~# exit
docker commit -m "java install" 122a2cecdd14 ubuntu:java

Hadoop安装

   启动已安装的java容器镜像

docker run -ti ubuntu:java

     安装wget

root@8ef06706f88d:cd ~
root@8ef06706f88d:~# mkdir soft
root@8ef06706f88d:~# cd soft/
root@8ef06706f88d:~/soft# mkdir apache
root@8ef06706f88d:~/soft# cd apache/
root@8ef06706f88d:~/soft/apache# mkdir hadoop
root@8ef06706f88d:~/soft/apache# cd hadoop/
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop# wget http://mirrors.sonic.net/apache/hadoop/common/hadoop-2.8.5/hadoop-2.8.5.tar.gz
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop# tar xvzf hadoop-2.8.5.tar.gz

  3.配置环境变量

修改~/.bashrc文件。在文件末尾加入下面配置信息：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracle
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JAVA_HOME/jre/bin
export HADOOP_HOME=/root/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

 配置完成后需要执行下面语句，使其立即生效

source ~/.bashrc

 

注意：我们使用apt-get安装java，不知道java装在什么地方的话可以使用下面的命令查看：

root@8ef06706f88d:~# update-alternatives --config java
There is only one alternative in link group java (providing /usr/bin/java): /usr/lib/jvm/java-7-oracle/jre/bin/java
Nothing to configure.
root@8ef06706f88d:~#

4.配置Hadoop

主要配置core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml这四个文件

root@8ef06706f88d:~# cd $HADOOP_HOME/
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5# mkdir tmp
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5# cd tmp/
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/tmp# pwd
/root/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/tmp
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/tmp# cd ../
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5# mkdir namenode
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5# cd namenode/
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/namenode# pwd
/root/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/namenode
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/namenode# cd ../
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5# mkdir datanode
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5# cd datanode/
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/datanode# pwd
/root/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/datanode
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5datanode# cd $HADOOP_CONF_DIR/
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/etc/hadoop# cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml
root@8ef06706f88d:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/etc/hadoop# nano hdfs-site.xml

1)core-site.xml

<configuration><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/root/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/tmp</value><description>A base for other temporary directories.</description></property><property><name>fs.default.name</name><value>hdfs://master:9000</value><final>true</final><description>The name of the default file system.  A URI whosescheme and authority determine the FileSystem implementation.  Theuri's scheme determines the config property (fs.SCHEME.impl) namingthe FileSystem implementation class.  The uri's authority is used todetermine the host, port, etc. for a filesystem.</description></property>
</configuration>

注意：

  • hadoop.tmp.dir配置项值即为此前命令中创建的临时目录路径。
  • fs.default.name配置为hdfs://master:9000，指向的是一个Master节点的主机（后续我们做集群配置的时候，自然会配置这个节点，先写在这里）

2)hdfs-site.xml 

 

<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>2</value><final>true</final><description>Default block replication.The actual number of replications can be specified when the file is created.The default is used if replication is not specified in create time.</description></property><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>/root/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/namenode</value><final>true</final></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>/root/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/datanode</value><final>true</final></property>
</configuration>

注意：

  • 我们后续搭建集群环境时，将配置一个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分别配置为之前创建的NameNode和DataNode的目录路径

3)mapred-site.xml

   先执行 cp mapred-site.xml.template mapred-site.xml

   再进行配置【移除可能老旧版本的配置】

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

4)yarn-site.xml 

<configuration><!-- Site specific YARN configuration properties -->
<property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>master</value>
</property>
<property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value>
</property></configuration>

5)修改JAVA_HOME环境变量

nano hadoop-env.sh

修改文件中：export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracle

6)格式化 namenode

hdfs/hadoop namenode -format

4.安装SSH

实现无密码登陆

root@8ef06706f88d:~# sudo apt-get install ssh

SSH装好了以后，由于我们是Docker容器中运行，所以SSH服务不会自动启动。需要我们在容器启动以后，手动通过/usr/sbin/sshd 手动打开SSH服务。未免有些麻烦，为了方便，我们把这个命令加入到~/.bashrc文件中。通过nano ~/.bashrc编辑.bashrc文件（nano没有安装的自行安装，也可用vi），在文件后追加下面内容：

#autorun
/usr/sbin/sshd

执行source ~/.bashrc

5.生成访问密钥

root@8ef06706f88d:/# cd ~/
root@8ef06706f88d:~# ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa
root@8ef06706f88d:~# cd .ssh
root@8ef06706f88d:~/.ssh# cat id_rsa.pub >> authorized_keys
root@8ef06706f88d:~/.ssh# chmod 600 authorized_keys

注意： 这里，我的思路是直接将密钥生成后写入镜像，免得在买个容器里面再单独生成一次，还要相互拷贝公钥，比较麻烦。当然这只是学习使用(这样会导致容器密钥就全都一样)

6.配置slaves

在master节点容器中执行如下命令：

root@master:~# cd $HADOOP_CONF_DIR/
root@master:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/etc/hadoop# nano slaves

将如下信息写入该文件末尾：

slave1
slave2

 

7.保存镜像副本

这里我们将安装好Hadoop的镜像保存为一个副本。

root@8ef06706f88d:~# exit
king@king:~$ docker commit -m "hadoop install" 8ef06706f88d ubuntu:hadoop

搭建分布式集群

这里有几个问题：

  1. Docker容器中的ip地址是启动之后自动分配的，且不能手动更改
  2. hostname、hosts配置在容器内修改了，只能在本次容器生命周期内有效。如果容器退出了，重新启动，这两个配置将被还原。且这两个配置无法通过commit命令写入镜像

我们搭建集群环境的时候，需要指定节点的hostname，以及配置hosts。hostname可以使用Docker run命令的h参数直接指定。但hosts解析有点麻烦，虽然可以使用run的--link参数配置hosts解析信息，但我们搭建集群时要求两台机器互相能够ping通，其中一个容器没有启动，那么ip不知道，所以--link参数对于我们的这个场景不实用。要解决这个问题，大概需要专门搭建一个域名解析服务，即使用--dns参数

我们这里只为学习，就不整那么复杂了，就手动修改hosts吧。

启动master容器

docker run -ti -h master ubuntu:hadoop

启动slave1容器

docker run -ti -h slave1 ubuntu:hadoop

启动slave2容器

docker run -ti -h slave2 ubuntu:hadoop

执行此步骤后，各hadoop容器配置均相同，只需修改hosts和slaves即可

配置hosts

（ifconfig不能用时，可先执行apt-get install net-tools,然后再执行ifconfig）

  1. 通过ifconfig命令分别获取各节点ip。环境不同获取的ip可能不一样，例如我本机获取的ip如下： 
    • master:172.17.0.2
    • slave1:172.17.0.3
    • slave2:172.17.0.4

  2. 使用sudo nano /etc/hosts命令将如下配置写入各节点的hosts文件，注意修改ip地址：

    172.17.0.2        master
172.17.0.3        slave1
172.17.0.4       slave2

启动Hadoop

在master节点上执行start-all.sh命令，启动Hadoop。

只不过每次重新启动都得修改各节点/etc/hosts

成功执行如下图所示：

【此处若仍需要输入密码请转至本文末尾，进行另一种ssh免密登录方式】

【此处若出现以下信息，只需依次输入yes ，出现yes输入不能识别情况可按以下所示操作】

jps

可以在其他slave结点输入jps，查看状态

在master节点上通过命令hdfs dfsadmin -report查看DataNode是否正常启动

执行自带wordcount例子

参考博客：https://www.cnblogs.com/xiaomila-study/p/4973662.html

1）
root@master:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/etc/hadoop# hadoop fs -mkdir -p /data/wordcount2）
root@master:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/etc/hadoop# hadoop fs -mkdir -p /output/3）
root@master:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/etc/hadoop# hadoop fs -ls /4）
#其中需要说明的是，作为执行的输入文件可以随意选择，root@master:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/etc/hadoop# hadoop fs -put ~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/LICENSE.txt /data/wordcount/#即我这里直接选择hadoop-2.8.5下的证书文件作为输入【执行put类似于cp命令不会导致原文件变动】5）
root@master:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/etc/hadoop# hadoop fs -ls /data/wordcount6）#执行wordcount
root@master:~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/etc/hadoop# hadoop jar ~/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.8.5.jar wordcount /data/wordcount /output/wordcount
7）#查看输出
hadoop fs -text /output/wordcount/part-r-00000

二、在hadoop基础上安装spark

1.scala环境搭建

1）下载scala-2.12.8.tgz，解压到/usr/share目录下


wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.12.8/scala-2.12.8.tgztar -zxvf scala-2.12.8.tgzmv scala-2.12.8 /usr/share

2）在~/.bashrc中添加配置：

export SCALA_HOME=/usr/share/scala-2.12.8
export PATH=$SCALA_HOME/bin:$PATH

生效  source /.bashrc

2.spark2.4.0环境搭建

1）创建目录并下载解压到指定位置

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark/spark-2.4.0/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgzcd $HADOOP_HOME
cd ..
cd ..
mkdir spark
tar -zxvf spark-2.4.0-bin-hadoop2.7.tgz

2) 在~/.bashrc中添加配置：

export SPARK_HOME=/root/soft/apache/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7/
export PATH=$PATH:$SPARK_HOME/bin

注意， 因spark sbin目录文件与hadoop sbin有相同，故这里不指定

生效  source /.bashrc

3）修改spark-env.sh

cd $SPARK_HOME/confcp spark-env.sh.template spark-env.shnano spark-env.sh #在末尾添加如下内容：export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracle
export SCALA_HOME=/usr/share/scala-2.12.8
export HADOOP_HOME=/root/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_HOME/etc/hadoop
export SPARK_HOME=/root/soft/apache/spark/spark-2.4.0-bin-hadoop2.7
export SPARK_MASTER_IP=master
export SPARK_WORKER_MEMORY=1g

4）修改slaves

      cp slaves.template slaves，打开后添加如下内容

slave1
slave2

 保存镜像副本

docker commit -m "spark install" XXX  ubuntu:spark

docker run -it -h master ubuntu:spark

.........重复前面hadoop步骤...........

5）

启动hadoop：start-all.sh

启动spark：

cd $SPARK_HOME/sbin

./start-all.sh

注意：

鉴于之前已启动过hadoop，因此使用docker run -it -h  <各节点hostname> ubuntu:spark 会导致 各个slave结点 的 $HADOOP_HOME路径下的tmp临时文件和存放datanode结点数据的文件/datanode/current/数据信息相同

出现Hadoop datanode正常启动，但是Live nodes中却缺少节点的问题且结点时而变化的问题

即 执行 hdfs dfsadmin -report 发现 datanode live 数量小于实际节点数

先停止slave节点服务，将slave节点的tmp和datanode文件下的文件删除，并重新启动 即可解决

参考博客：https://blog.csdn.net/u011462318/article/details/80439160

6）运行wordcount

#重复hadoop运行wordcount步骤     1）到6）

spark-shellscala> sc.textFile("/data/wordcount").flatMap(_.split(" ")).map((_,1)).reduceByKey(_+_).saveAsTextFile("/output/wordcount")#以空格分词

 查看输出略

 

附：

ubuntu可以通过编辑 sources list进行官方源和第三方源的更新【注意备份】

cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak  #备份
sudo vim /etc/apt/sources.list #修改
cp /etc/apt/sources.list  /etc/apt/sources.list.qinghua #备份第三方源

  apt-get update

 

VMware 虚拟环境ubuntu 安装docker不错的网站：

http://www.runoob.com/docker/ubuntu-docker-install.html

root@master:~#  scp  /root/soft/apache/hadoop/hadoop-2.8.5/etc/hadoop/yarn-site.xml  slave1:/root/soft/apache/hadoop/had
oop-2.8.5/etc/hadoop/ #实现远程文件发送

 

另一种操作【各节点容器已创建后，实现ssh免密登陆】，

在master节点容器中

ssh-copy-id -i slave1  #登录slave1,将公钥拷贝到hadoop01的authorized_keys中；
ssh-copy-id -i slave2 #登录slave2,将公钥拷贝到hadoop01的authorized_keys中；
。。。

注意：执行上述命令会要求输入slave的password 可能需要先在各个slave设置root密码（输入 passwd，按提示操作即可）

      然后可能需要修改sshd_config

1.修改root密码：#sudo passwd root2.辑配置文件，允许以 root 用户通过 ssh 登录：sudo vi /etc/ssh/sshd_config找到：PermitRootLogin prohibit-password禁用添加：PermitRootLogin yes3.sudo service ssh restart

授权authorized_keys文件，在.ssh目录下输入命令：

chmod 600 authorized_keys

将授权文件拷贝到slave1、slave2...,命令如下：

scp /root/.ssh/authorized_keys slave1:/root/.ssh/ #拷贝scp /root/.ssh/authorized_keys slave2:/root/.ssh/ #拷贝
参考博客 https://www.cnblogs.com/ivan0626/p/4144277.html

【Docker 安装hadoop 参考博客：https://www.cnblogs.com/onetwo/p/6419925.html该博客安装版本hadoop2.6.X版本与2.8.X有不同之处，不能照搬，请注意比较】

 

 

这篇关于docker 安装hadoop2.8.5和spark2.4.0的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/711216。

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