Docker部署hadoop 和使用docker构建spark运行环境（全网最详细教程）

首先查看版本环境（docker中没有下载docker和docker-compose的可以看我上一篇博客
Linux 安装配置Docker 和Docker compose 并在docker中部署mysql和中文版portainer图形化管理界面）

查看docker和docker-compose版本：

 docker version

docker-compose version

OK，环境没问题，我们正式开始Docker中部署hadoop

<Docker中部署Hadoop>

更新系统

sudo apt update

sudo apt upgrade

国内加速镜像下载修改仓库源

创建或修改 /etc/docker/daemon.json 文件

sudo vi /etc/docker/daemon.json

{
    "registry-mirrors": [ 
    "http://hub-mirror.c.163.com",
    "https://docker.mirrors.ustc.edu.cn",
    "https://registry.docker-cn.com",
    "https://kfp63jaj.mirror.aliyuncs.com"]
}

重载docker让CDN配置生效

sudo systemctl daemon-reload

sudo systemctl restart docker

抓取ubuntu 20.04的镜像作为基础搭建hadoop环境

sudo docker pull ubuntu:20.04

使用该ubuntu镜像启动，填写具体的path替代

sudo docker run -it -v <host-share-path>:<container-share-path> ubuntu

例如

sudo docker run -it -v ~/hadoop/build:/home/hadoop/build ubuntu

 

容器启动后，会自动进入容器的控制台

在容器的控制台安装所需软件

apt-get update

apt-get upgrade

 安装所需软件

apt-get install net-tools vim openssh-server

 

/etc/init.d/ssh start

让ssh服务器自动启动

vi ~/.bashrc

在文件的最末尾按O进入编辑模式，加上：

/etc/init.d/ssh start

 

按ESC返回命令模式，输入:wq保存并退出。

让修改即刻生效

source ~/.bashrc

配置ssh的无密码访问

ssh-keygen -t rsa

连续按回车

cd ~/.ssh

cat id_rsa.pub >> authorized_keys

进入docker中ubuntu里面的容器

docker start 11f9454b301f

docker exec -it clever_gauss  bash

安装JDK 8

hadoop 3.x目前仅支持jdk 7, 8

apt-get install openjdk-8-jdk

在环境变量中引用jdk，编辑bash命令行配置文件

vi ~/.bashrc

在文件的最末尾加上

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/

export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

让jdk配置即刻生效

source ~/.bashrc

测试jdk正常运作

java -version

将当前容器保存为镜像

sudo docker commit <CONTAINER ID> <IMAGE NAME> #自己起的镜像名字

 sudo docker commit 11f9454b301f  ubuntu204 #我的是ubuntu204

 可以看到该镜像已经创建成功，下次需要新建容器时可直接使用该镜像

注意！！！此过程的两个相关路径如下（不要搞混了）：
<host-share-path>指的是~/hadoop/build
<container-share-path>指的是/home/hadoop/build

下载hadoop，下面以3.2.3为例

https://hadoop.apache.org/releases.html

cd  ~/hadoop/build

wget https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/hadoop/common/hadoop-3.2.3/hadoop-3.2.3.tar.gz

（这种方法能下载但是会出现下载的包大小不对，我们可以用第二种方法）

方法二：

在自己电脑浏览器输入下载https://dlcdn.apache.org/hadoop/common/hadoop-3.2.3/hadoop-3.2.3.tar.gz

下载到自己电脑上 通过winscp上传到虚拟机中

然后有安装包的目录打开终端， 输入

sudo mv hadoop-3.2.3.tar.gz ~/hadoop/build

移动文件到目录 ~/hadoop/build

在容器控制台上解压hadoop（就是之前创建的容器的控制台，不是自己的控制台!

docker start 11f9454b301f

docker exec -it clever_gauss  bash

cd /home/hadoop/build

tar -zxvf hadoop-3.2.3.tar.gz -C /usr/local

 

安装完成了，查看hadoop版本

cd /usr/local/hadoop-3.2.3

./bin/hadoop version

为hadoop指定jdk位置

vi etc/hadoop/hadoop-env.sh

查找到被注释掉的JAVA_HOME配置位置，更改为刚才设定的jdk位置

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/

hadoop联机配置

配置core-site.xml文件

vi etc/hadoop/core-site.xml

加入：

<configuration>
    <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop-3.2.3/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
    </property>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
        </property>
</configuration>

配置hdfs-site.xml文件

vi etc/hadoop/hdfs-site.xml

加入

<configuration>
    <!--- 配置保存Fsimage位置 -->
    <property>
        <name>dfs.namenode.name.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop-3.2.3/namenode_dir</value>
    </property>
    <!--- 配置保存数据文件的位置 -->
    <property>
        <name>dfs.datanode.data.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop-3.2.3/datanode_dir</value>
    </property>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>3</value>
    </property>
</configuration>

MapReduce配置

该配置文件的定义：

https://hadoop.apache.org/docs/r<Hadoop版本号>/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-client-core/mapred-default.xml

配置mapred-site.xml文件

vi etc/hadoop/mapred-site.xml

加入： 

<configuration>
    <!--- mapreduce框架的名字 -->
    <property>
        <name>mapreduce.framework.name</name>
        <value>yarn</value>
    </property>
    <! -- 设定HADOOP的位置给yarn和mapreduce程序 -->
    <property>
        <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.map.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
    <property>
        <name>mapreduce.reduce.env</name>
        <value>HADOOP_MAPRED_HOME=${HADOOP_HOME}</value>
    </property>
</configuration>

配置yarn-site.xml文件

vi etc/hadoop/yarn-site.xml

 加入

<configuration>
<!-- Site specific YARN configuration properties -->
        <!-- 辅助服务，数据混洗 -->
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
            <value>master</value>
        </property>
</configuration>

服务启动权限配置

配置start-dfs.sh与stop-dfs.sh文件

vi sbin/start-dfs.sh 和 vi sbin/stop-dfs.sh

vi sbin/start-dfs.sh

HDFS_DATANODE_USER=root

HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs

HDFS_NAMENODE_USER=root

HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

继续修改配置文件

vi sbin/stop-dfs.sh

HDFS_DATANODE_USER=root

HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs

HDFS_NAMENODE_USER=root

HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root

配置start-yarn.sh与stop-yarn.sh文件

vi sbin/start-yarn.sh 和 vi sbin/stop-yarn.sh

vi sbin/start-yarn.sh

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root

HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn

YARN_NODEMANAGER_USER=root

vi sbin/stop-yarn.sh

YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root

HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn

YARN_NODEMANAGER_USER=root

 核心文件一定不能配错，否则后面会出现很多问题！

配置完成，保存镜像

docker ps

docker commit 11f9454b301f ubuntu-myx

保存的镜像名为 ubuntu-myx

 

启动hadoop，并进行网络配置

打开三个宿主控制台，启动一主两从三个容器

master

打开端口映射：8088 => 8088

sudo docker run -p 8088:8088 -it -h master --name master ubuntu-myx

启动节点worker01

sudo docker run -it -h worker01 --name worker01 ubuntu-myx

节点worker02

sudo docker run -it -h worker02 --name worker02 ubuntu-myx

分别打开三个容器的/etc/hosts，将彼此的ip地址与主机名的映射信息补全（三个容器均需要如此配置）

vi /etc/hosts

使用以下命令查询ip

ifconfig

添加信息（每次容器启动该文件都需要调整）

172.17.0.3      master

172.17.0.4      worker01

172.17.0.5      worker02

 

检查配置是否有效

ssh master

ssh worker01

ssh worker02

master 连接worker01节点successfully：

worker01节点连接master 成功:

  worker02连接worker01节点successfully:

在master容器上配置worker容器的主机名

cd /usr/local/hadoop-3.2.3

vi etc/hadoop/workers

删除localhost，加入

worker01

worker02

网络配置完成

启动hadoop

在master主机上

cd /usr/local/hadoop-3.2.3

./bin/hdfs namenode -format

正常启动 

启动服务

./sbin/start-all.sh

效果如下表示正常

在hdfs上建立一个目录存放文件

假设该目录为：/home/hadoop/input

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /home/hadoop/input

./bin/hdfs dfs -put ./etc/hadoop/*.xml /home/hadoop/input

查看分发复制是否正常

./bin/hdfs dfs -ls /home/hadoop/input

运行案例：

在hdfs上建立一个目录存放文件

例如

./bin/hdfs dfs -mkdir -p /home/hadoop/wordcount

把文本程序放进去

./bin/hdfs dfs -put hello /home/hadoop/wordcount

查看分发情况

./bin/hdfs dfs -ls /home/hadoop/wordcount

运行MapReduce自带wordcount的示例程序(自带的样例程序运行不出来，可能是虚拟机性能的问题，这里就换成了简单的wordcount程序)

./bin/hadoop jar ./share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.3.jar wordcount /home/hadoop/wordcount /home/hadoop/wordcount/output

 运行成功：

 

运行结束后，查看输出结果

./bin/hdfs dfs -ls /home/hadoop/wordcount/output

./bin/hdfs dfs -cat /home/hadoop/wordcount/output/*

 至此，Docker部署hadoop成功！跟着步骤走一般都没有什么问题。

下面我们使用docker构建spark运行环境

<使用docker构建spark运行环境>

使用docker hub查找我们需要的镜像

参考 Docker Hub

curl -LO https://raw.githubusercontent.com/bitnami/containers/main/bitnami/spark/docker-compose.yml

提示:curl: (7) Failed to connect to raw.githubusercontent.com port 443: Connection refused

原因应该是国外的ip，撞墙了 直接看解决方案吧

解决方案：

1、打开网站，https://www.ipaddress.com/，在此网站中查询一下 raw.githubusercontent.com对应的IP 地址

到这个网站查找这个域名绑定的ip

Vi etc/hosts

末尾加上：

185.199.108.133 raw.githubusercontent.com

curl运行成功

curl -LO https://raw.githubusercontent.com/bitnami/containers/main/bitnami/spark/docker-compose.yml

 docker-compose up

 

 

安装 Spark 的 docker 镜像

docker pull bitnami/spark:latest

docker pull bitnami/spark:[TAG]

git clone出现 fatal: unable to access ‘https://github.com/...‘的解决方法

查阅了一些资料，发现需要在hosts文件中添加映射。

vi /etc/hosts

在hosts文件中加入两行

140.82.113.4 github.com

140.82.113.4 www.github.com

git clone

cd bitnami/APP/VERSION/OPERATING-SYSTEM

找到对应目录：

cd /home/rgzn/containers/bitnami//spark/3.2/debian-11

 

 # . 表示当前目录

docker build -t bitnami/spark:latest .

参数说明：

-t ：指定要创建的目标镜像名

. ：Dockerfile 文件所在目录，可以指定Dockerfile 的绝对路径

找到包含 Dockerfile 的目录并执行命令来自己构建映像

使用yml部署文件部署spark环境

spark.yml文件可以从本机编辑好再上传的虚拟机或服务器。spark.yml文件内容如下：

version: '3.8'

services:
  spark-master:
    image: bde2020/spark-master
    container_name: spark-master
    ports:
      - "8080:8080"
      - "7077:7077"
    volumes:
      - ~/spark:/data
    environment:
      - INIT_DAEMON_STEP=setup_spark
  spark-worker-1:
    image: bde2020/spark-worker:latest
    container_name: spark-worker-1
    depends_on:
      - spark-master
    ports:
      - "8081:8081"
    volumes:
      - ~/spark:/data
    environment:
      - "SPARK_MASTER=spark://spark-master:7077"
  spark-worker-2:
    image: bde2020/spark-worker:latest
    container_name: spark-worker-2
    depends_on:
      - spark-master
    ports:
      - "8082:8081"
    volumes:
      - ~/spark:/data
    environment:
      - "SPARK_MASTER=spark://spark-master:7077"

使用yml部署文件部署spark环境

cd /usr/local/bin

创建文件sudo vim spark.yml

sudo chmod 777 spark.yml

在spark.yml文件所在的目录下，执行命令：

sudo docker-compose -f spark.yml up -d

查看容器创建与运行状态

sudo docker ps

对输出进行格式化

sudo docker ps --format '{{.ID}} {{.Names}}'

使用浏览器查看master的web ui界面

127.0.0.1:8080

http://192.168.95.171:50070

进入spark-master容器

sudo docker exec -it <master容器的id，仅需输入一部分即刻> /bin/bash

sudo docker exec -it 98600cfa9ba7 /bin/bash

查询spark环境，安装在/spark下面。

ls /spark/bin

进入spark-shell

/spark/bin/spark-shell --master spark://spark-master:7077 --total-executor-cores 8 --executor-memory 2560m

或者

/spark/bin/spark-shell

进入浏览器查看spark-shell的状态

测试：创建RDD与filter处理

创建一个RDD

val rdd=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))

打印rdd内容

rdd.collect()

 查询分区数

rdd.partitions.size

选出大于5的数值

val rddFilter=rdd.filter(_ > 5)

打印rddFilter内容

rddFilter.collect()

退出spark-shell

:quit

 运行案列成功！

以上就是Docker部署hadoop 和使用docker构建spark运行环境，我也是为这教程准备了好久，环境没啥问题的话按着操作基本都能完成docker部署hadoop和运行spark,祝大家一切顺利！

                                                                                               “与其临渊羡鱼，不如退而结网”