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前言云耀云服务器L实例简介Docker简介 一、配置环境购买云耀云服务器L实例查看云耀云服务器L实例状态重置密码查看弹性公网IP地址FinalShell连接服务器 二、docker安装配置CentOS7阿里云yum源yum源更新安装Docker所需依赖包配置阿里云Docker yum源查看Docker版本安装Docker 18.03.0版本启动Docker服务 三、创建hadoop容器宿主机环境准备拉取镜像进入存放安装包目录上传jdk和hadoop解压软件包创建用于保存数据的文件夹容器环境准备启动hadoop容器进入hadoop容器安装vim安装ssh配置免密登录生成秘钥设置密码拷贝公钥测试免密登录配置JDK配置Hadoop 四、初始化并启动Hadoop格式化hdfs启动hadoop测试hadoopimage-0918194247221查看进程 五、配置开启容器启动Hadoop创建启动脚本加入自动启动服务为宿主机配置域名映射 六、查看web ui总结前言
本博客将介绍在云耀云服务器L实例服务器下如何部署Docker容器Hadoop。Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集。通过使用Docker，我们可以轻松地在任何环境中部署Hadoop，而无需担心依赖性和配置问题。本博客将详细介绍如何在Docker中安装和配置Hadoop。无论您是初学者还是有经验的开发人员，本博客都将为您提供有关在Docker中部署Hadoop的详细指南。
这是Maynor创作的华为云云耀云服务器L实例测评的第三篇，华为云评测系列传送门：
华为云云耀云服务器L实例评测｜单节点环境下部署ClickHouse21.1.9.41数据库
华为云云耀云服务器L实例评测｜伪分布式环境下部署hadoop2.10.1
云耀云服务器L实例简介
云耀云服务器L实例是新一代的轻量应用云服务器，专门为中小企业和开发者打造，提供开箱即用的便利性。云耀云服务器L实例提供丰富且经过严格挑选的应用镜像，可以一键部署应用，极大地简化了客户在云端构建电商网站、Web应用、小程序、学习环境以及各类开发测试等任务的过程。
Docker简介
Docker是一种开源的容器化平台，它可以帮助开发者将应用程序及其依赖项打包成一个独立的容器，以实现快速、可靠和可移植的应用部署。Docker的核心概念是容器，它是一个轻量级的、可移植的、自包含的软件单元，包含了运行应用程序所需的所有组件，如代码、运行时环境、系统工具和系统库。
一、配置环境
购买云耀云服务器L实例
检查配置，确认购买。在云耀云服务器L实例详情页，点击购买。
查看云耀云服务器L实例状态
查看购买的云耀云服务器L实例状态，处在正常运行中。
重置密码
重置密码，点击重置密码选项，需要进行身份验证，选择手机验证后，即可重置密码成功。
查看弹性公网IP地址
复制弹性公网IP地址，远程连接服务器时使用。FinalShell连接服务器
在FinalShell工具中，填写服务器弹性公网IP地址、账号密码信息，ssh连接远程服务器。
二、docker安装
配置CentOS7阿里云yum源
cd /etc/yum.repos.d/mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo.bakwget -O CentOs-Base.repo /repo/Centos-7.repo
yum源更新
yum clean allyum makecache
安装Docker所需依赖包
yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2
配置阿里云Docker yum源
yum-config-manager --add-repo /docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
查看Docker版本
yum list docker-ce --showduplicates
安装Docker 18.03.0版本
yum install docker-ce-18.03.0.ce
启动Docker服务
systemctl enable dockersystemctl start dockersystemctl status docker
三、创建hadoop容器
宿主机环境准备
拉取镜像
docker pull centos:7
进入存放安装包目录
cd /mnt/docker_share
上传jdk和hadoop
前提：安装上传软件工具(yum install lrzsz)rz jdk*.tar.gz;rz hadoop*.tar.gz
解压软件包
解压到opt目录，后续我们将映射该目录下的软件包到docker容器
tar -xvzf jdk-8u141-linux-x64.tar.gz -C /opttar -xvzf hadoop-2.7.0.tar.gz -C /opt
创建用于保存数据的文件夹
mkdir -p /data/dfs/nnmkdir -p /data/dfs/dn
容器环境准备
启动hadoop容器
注意一定要添加 --privileged=true，否则无法使用系统服务docker run \--net docker-bd0 --ip 172.33.0.121 \-p 50070:50070 -p 8088:8088 -p 19888:19888 \-v /mnt/docker_share:/mnt/docker_share \-v /etc/hosts:/etc/hosts \-v /opt/hadoop-2.7.0:/opt/hadoop-2.7.0 \-v /opt/jdk1.8.0_141:/opt/jdk1.8.0_141 \-v /data/dfs:/data/dfs \--privileged=true \-d -it --name hadoop centos:7 \/usr/sbin/init
注意：确保在主机上禁用SELinux
进入hadoop容器
docker exec -it hadoop bash
安装vim
为了后续方便编辑配置文件，安装一个vim
yum install -y vim
安装ssh
因为启动Hadoop集群需要进行免密登录，Centos7容器需要安装sshyum install -y openssl openssh-serveryum install -y openssh-client*
修改ssh配置文件
vim /etc/ssh/sshd_config# 在文件最后添加PermitRootLogin yesRSAAuthentication yesPubkeyAuthentication yes
启动ssh服务
systemctl start sshd.service# 设置开机自动启动ssh服务systemctl enable sshd.service# 查看服务状态systemctl status sshd.service
配置免密登录
生成秘钥
ssh-keygen
设置密码
设置root用户的密码为123456
passwd
拷贝公钥
ssh-copy-id
测试免密登录
ssh
配置JDK
vim /etc/profile# 配置jdk的环境变量export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_141export CLASSPATH=${JAVA_HOME}/libexport PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH# 让上一步配置生效source /etc/profile
配置Hadoop
core-site.xml
<property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://:9000</value></property><property><name>hadoop.proxyuser.root.hosts</name><value>*</value></property><property><name>hadoop.proxyuser.root.groups</name><value>*</value></property><property><name>hadoop.http.staticuser.user</name><value>root</value></property>
hdfs-site.xml
<property><name>dfs.namenode.http-address</name><value>:50070</value></property><property><name>dfs.namenode.secondary.http-address</name><value>:50090</value></property><property><name>dfs.replication</name><value>1</value></property><property><name>dfs.namenode.name.dir</name><value>file:///data/dfs/nn</value></property><property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:///data/dfs/dn</value></property><property><name>dfs.permissions</name><value>false</value></property>
yarn-site.xml
<property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value>hadoop-yarn</value></property><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.hostname</name><value></value></property><property><name>yarn.log-aggregation-enable</name><value>true</value></property><property><name>yarn.nodemanager.remote-app-log-dir</name><value>/user/container/logs</value></property>
mapred-site.xml
<property><name>mapreduce.framework.name</name><value>yarn</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.address</name><value>:10020</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.webapp.address</name><value>:19888</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.intermediate-done-dir</name><value>/tmp/mr-history</value></property><property><name>mapreduce.jobhistory.done-dir</name><value>/tmp/mr-done</value></property>
hadoop-env.sh
export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_141
slaves
配置环境变量
vim /etc/profilesource /etc/profile
export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.0export PATH=${HADOOP_HOME}/sbin:${HADOOP_HOME}/bin:$PATH
四、初始化并启动Hadoop
格式化hdfs
hdfs namenode -format
启动hadoop
start-all.sh # 启动history servermr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
测试hadoop
cd $HADOOP_HOMEbin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.0.jar pi 2 1
查看进程
bash-4.1# jps561 ResourceManager659 NodeManager Jps1559 NameNode1752 SecondaryNameNode249 DataNode
五、配置开启容器启动Hadoop
创建启动脚本
创建新文件存放启动脚本
touch /etc/bootstrap.shchmod a+x /etc/bootstrap.shvim /etc/bootstrap.sh
文件内容
#!/bin/bashsource /etc/profilecd /opt/hadoop-2.7.0start-dfs.shstart-yarn.shmr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
加入自动启动服务
vim /etc/rc.d/rc.local /etc/bootstrap.sh# 开启执行权限chmod 755 /etc/rc.d/rc.local
为宿主机配置域名映射
为了方便将来访问，在window上配置宿主机域名映射，C:\Windows\System32\drivers\etc目录下的hosts文件
添加以下映射（此处可以把规划好的域名映射都加进来）
192.168.88.100
六、查看web ui
HDFS
http://192.168.88.100:50070
YARN
http://192.168.88.100:8088
Job History Server
http://192.168.88.100:19888
总结
本博客介绍了在云耀云服务器L实例上使用Docker部署Hadoop的步骤。通过购买云服务器L实例并配置环境，我们可以轻松地安装和配置Docker，并创建Hadoop容器。在容器中，我们可以上传和解压所需的软件包，并创建用于保存数据的文件夹。最后，我们可以通过访问相应的Web UI来验证Hadoop的安装和配置。通过使用Docker，我们可以避免依赖性和配置问题，轻松地在任何环境中部署Hadoop。
