多台机器执行同一命令_hadoop完全分布式搭建步骤

【编者的话】Docker最核心的特性之一，就是能够将任何应用包括Hadoop打包到Docker镜像中。这篇教程介绍了利用Docker在单机上快速搭建多节点Hadoop集群的详细步骤。作者在发现目前的Hadoop on Docker项目所存在的问题之后，开发了接近最小化的Hadoop镜像，并且支持快速搭建任意节点数的Hadoop集群。

项目已经更新!!!

请查看 基于Docker搭建Hadoop集群之升级版

一. 项目简介

GitHub:  kiwanlau/hadoop-cluster-docker




直接用机器搭建Hadoop集群是一个相当痛苦的过程，尤其对初学者来说。他们还没开始跑wordcount，可能就被这个问题折腾的体无完肤了。而且也不是每个人都有好几台机器对吧。你可以尝试用多个虚拟机搭建，前提是你有个性能杠杠的机器。




我的目标是将Hadoop集群运行在Docker容器中，使Hadoop开发者能够快速便捷地在本机搭建多节点的Hadoop集群。其实这个想法已经有了不少实现，但是都不是很理想，他们或者镜像太大，或者使用太慢，或者使用了第三方工具使得使用起来过于复杂。下表为一些已知的Hadoop on Docker项目以及其存在的问题。

项目                               镜像大小         问题 sequenceiq/hadoop-docker:latest   1.491GB    镜像太大，只支持单个节点 sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0    1.76 GB    sequenceiq/hadoop-docker:2.60     1.624GB    sequenceiq/ambari:latest          1.782GB    镜像太大，使用太慢，使用复杂 sequenceiq/ambari:2.0.0           4.804GB    sequenceiq/ambari:latest:1.70     4.761GB    alvinhenrick/hadoop-mutinode      4.331GB    镜像太大，构建太慢，增加节点麻烦，有bug 

我的项目参考了alvinhenrick/hadoop-mutinode项目，不过我做了大量的优化和重构。alvinhenrick/hadoop-mutinode项目的GitHub主页以及作者所写的博客地址如下：

• GitHub：Hadoop (YARN) Multinode Cluster with Docker
• 博客：Hadoop (YARN) Multinode Cluster with Docker

下面两个表是alvinhenrick/hadoop-mutinode项目与我的kiwenlau/hadoop-cluster-docker项目的参数对比：

镜像名称                     构建时间     镜像层数     镜像大小 alvinhenrick/serf           258.213s    21         239.4MB alvinhenrick/hadoop-base    2236.055s   58         4.328GB alvinhenrick/hadoop-dn      51.959s     74         4.331GB alvinhenrick/hadoop-nn-dn   49.548s     84         4.331GB 

镜像名称                     构建时间     镜像层数    镜像大小 kiwenlau/serf-dnsmasq       509.46s     8         206.6 MB kiwenlau/hadoop-base        400.29s     7         775.4 MB kiwenlau/hadoop-master      5.41s       9         775.4 MB kiwenlau/hadoop-slave       2.41s       8         775.4 MB 

可知，我主要优化了这样几点：

• 更小的镜像大小
• 更快的构造时间
• 更少的镜像层数

更快更方便地改变Hadoop集群节点数目


另外，alvinhenrick/hadoop-mutinode项目增加节点时需要手动修改Hadoop配置文件然后重新构建hadoop-nn-dn镜像,然后修改容器启动脚本，才能实现增加节点的功能。而我通过shell脚本实现自动话，不到1分钟可以重新构建hadoop-master镜像，然后立即运行！本项目默认启动3个节点的Hadoop集群，支持任意节点数的Hadoop集群。




另外，启动Hadoop，运行wordcount以及重新构建镜像都采用了shell脚本实现自动化。这样使得整个项目的使用以及开发都变得非常方便快捷。




开发测试环境

• 操作系统：ubuntu 14.04 和 ubuntu 12.04
• 内核版本: 3.13.0-32-generic
• Docker版本：1.5.0 和1.6.2

小伙伴们，硬盘不够，内存不够，尤其是内核版本过低会导致运行失败。

二. 镜像简介

本项目一共开发了4个镜像：

• serf-dnsmasq
• hadoop-base
• hadoop-master
• hadoop-slave

serf-dnsmasq镜像

• 基于ubuntu:15.04 （选它是因为它最小，不是因为它最新）
• 安装serf: serf是一个分布式的机器节点管理工具。它可以动态地发现所有Hadoop集群节点。
• 安装dnsmasq: dnsmasq作为轻量级的DNS服务器。它可以为Hadoop集群提供域名解析服务。

容器启动时，master节点的IP会传给所有slave节点。serf会在container启动后立即启动。slave节点上的serf agent会马上发现master节点（master IP它们都知道嘛），master节点就马上发现了所有slave节点。然后它们之间通过互相交换信息，所有节点就能知道其他所有节点的存在了。（Everyone will know Everyone）。serf发现新的节点时，就会重新配置dnsmasq，然后重启dnsmasq。所以dnsmasq就能够解析集群的所有节点的域名啦。这个过程随着节点的增加会耗时更久，因此，若配置的Hadoop节点比较多，则在启动容器后需要测试serf是否发现了所有节点，DNS是否能够解析所有节点域名。稍等片刻才能启动Hadoop。这个解决方案是由SequenceIQ公司提出的，该公司专注于将Hadoop运行在Docker中。参考这个 演讲稿
。




hadoop-base镜像
 

• 基于serf-dnsmasq镜像
• 安装JDK（OpenJDK）
• 安装openssh-server，配置无密码SSH
• 安装vim：介样就可以愉快地在容器中敲代码了
• 安装Hadoop 2.3.0: 安装编译过的Hadoop（2.5.2， 2.6.0， 2.7.0 都比2.3.0大，所以我懒得升级了）

另外，编译Hadoop的步骤请参考我的 博客
。




如果需要重新开发我的hadoop-base, 需要下载编译过的hadoop-2.3.0安装包，放到hadoop-cluster-docker/hadoop-base/files目录内。我编译的64位hadoop-2.3.0下载地址： hadoop-2.3.0




另外，我还编译了64位的Hadoop 2.5.2、2.6.0,、2.7.0, 其下载地址如下：


-  hadoop-2.3.0


-  hadoop-2.5.2


-  hadoop-2.6.0


-  hadoop-2.7.0




hadoop-master镜像

• 基于hadoop-base镜像
• 配置hadoop的master节点
• 格式化namenode

这一步需要配置slaves文件，而slaves文件需要列出所有节点的域名或者IP。因此，Hadoop节点数目不同时，slaves文件自然也不一样。因此，更改Hadoop集群节点数目时，需要修改slaves文件然后重新构建hadoop-master镜像。我编写了一个resize-cluster.sh脚本自动化这一过程。仅需给定节点数目作为脚本参数就可以轻松实现Hadoop集群节点数目的更改。由于hadoop-master镜像仅仅做一些配置工作，也无需下载任何文件，整个过程非常快，1分钟就足够了。




hadoop-slave镜像

• 基于hadoop-base镜像
• 配置hadoop的slave节点

镜像大小分析




下表为
sudo docker images
的运行结果：

REPOSITORY                                TAG      IMAGE ID        CREATED         VIRTUAL SIZE index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-slave     0.1.0    dc03    17 hours ago    777.4 MB index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-master    0.1.0    7c9d32ede450    17 hours ago    777.4 MB index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-base      0.1.0    5571bd5de58e    17 hours ago    777.4 MB index.alauda.cn/kiwenlau/serf-dnsmasq     0.1.0    09ed89c24ee8    17 hours ago    206.7 MB ubuntu                                    15.04    bd94ae    3 weeks ago     131.3 MB 

易知以下几个结论：

• serf-dnsmasq镜像在ubuntu:15.04镜像的基础上增加了75.4MB
• hadoop-base镜像在serf-dnsmasq镜像的基础上增加了570.7MB
• hadoop-master和hadoop-slave镜像在hadoop-base镜像的基础上大小几乎没有增加

下表为
sudo docker history index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-base:0.1.0
的部分运行结果

IMAGE           CREATED             CREATED BY                                      SIZE 2039b9b81146    44 hours ago        /bin/sh -c #(nop) ADD multi:a93c971a49514e787   158.5 MB cdbf30    44 hours ago        /bin/sh -c apt-get install -y openjdk-7-jdk     324.6 MB da7d10c790c1    44 hours ago        /bin/sh -c apt-get install -y openssh-server    87.58 MB c65cb568defc    44 hours ago        /bin/sh -c curl -Lso serf.zip https://dl.bint   14.46 MB 3e22b3d72e33    44 hours ago        /bin/sh -c apt-get update && apt-get install    60.89 MB b68f8c8d2140    3 weeks ago         /bin/sh -c #(nop) ADD file:d90f7467c470bfa9a3   131.3 MB 

可知：

• 基础镜像ubuntu:15.04为131.3MB
• 安装OpenJDK需要324.6MB
• 安装Hadoop需要158.5MB
• Ubuntu、OpenJDK与Hadoop均为镜像所必须，三者一共占了614.4MB

因此，我所开发的hadoop镜像以及接近最小，优化空间已经很小了。




下图显示了这个项目的镜像结构：

三. 3节点Hadoop集群搭建步骤

1. 拉取镜像

sudo docker pull index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-master:0.1.0 sudo docker pull index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-slave:0.1.0 sudo docker pull index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-base:0.1.0 sudo docker pull index.alauda.cn/kiwenlau/serf-dnsmasq:0.1.0 

3~5分钟OK~也可以直接从我的DokcerHub仓库中拉取镜像，这样就可以跳过第2步：

sudo docker pull kiwenlau/hadoop-master:0.1.0 sudo docker pull kiwenlau/hadoop-slave:0.1.0 sudo docker pull kiwenlau/hadoop-base:0.1.0 sudo docker pull kiwenlau/serf-dnsmasq:0.1.0 

查看下载的镜像：

sudo docker images 

运行结果：

REPOSITORY                                TAG      IMAGE ID        CREATED         VIRTUAL SIZE index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-slave     0.1.0    dc03    17 hours ago    777.4 MB index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-master    0.1.0    7c9d32ede450    17 hours ago    777.4 MB index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-base      0.1.0    5571bd5de58e    17 hours ago    777.4 MB index.alauda.cn/kiwenlau/serf-dnsmasq     0.1.0    09ed89c24ee8    17 hours ago    206.7 MB 

其中hadoop-base镜像是基于serf-dnsmasq镜像的，hadoop-slave镜像和hadoop-master镜像都是基于hadoop-base镜像。所以其实4个镜像一共也就777.4MB。




2. 修改镜像tag

sudo docker tag dc03 kiwenlau/hadoop-slave:0.1.0 sudo docker tag 7c9d32ede450 kiwenlau/hadoop-master:0.1.0 sudo docker tag 5571bd5de58e kiwenlau/hadoop-base:0.1.0 sudo docker tag 09ed89c24ee8 kiwenlau/serf-dnsmasq:0.1.0  

查看修改tag后镜像：

sudo docker images 

运行结果：

REPOSITORY                               TAG      IMAGE ID        CREATED         VIRTUAL SIZE index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-slave    0.1.0    dc03    17 hours ago    777.4 MB kiwenlau/hadoop-slave                    0.1.0    dc03    17 hours ago    777.4 MB index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-master   0.1.0    7c9d32ede450    17 hours ago    777.4 MB kiwenlau/hadoop-master                   0.1.0    7c9d32ede450    17 hours ago    777.4 MB kiwenlau/hadoop-base                     0.1.0    5571bd5de58e    17 hours ago    777.4 MB index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-base     0.1.0    5571bd5de58e    17 hours ago    777.4 MB kiwenlau/serf-dnsmasq                    0.1.0    09ed89c24ee8    17 hours ago    206.7 MB index.alauda.cn/kiwenlau/serf-dnsmasq    0.1.0    09ed89c24ee8    17 hours ago    206.7 MB 

之所以要修改镜像，是因为我默认是将镜像上传到Dockerhub, 因此Dokerfile以及shell脚本中得镜像名称都是没有alauada前缀的，sorry for this....不过改tag还是很快滴。若直接下载我在DockerHub中的镜像，自然就不需要修改tag...不过Alauda镜像下载速度很快的哈~




3.下载源代码

git clone https://github.com/kiwenlau/hadoop-cluster-docker 

为了防止GitHub被XX，我把代码导入到了开源中国的Git仓库：

git clone http://git.oschina.net/kiwenlau/hadoop-cluster-docker 

4. 运行容器

cd hadoop-cluster-docker ./start-container.sh 

运行结果：

start master container... start slave1 container... start slave2 container... root@master:~#  

一共开启了3个容器，1个master, 2个slave。开启容器后就进入了master容器root用户的根目录（/root）。




查看master的root用户家目录的文件：

ls 

运行结果：

hdfs  run-wordcount.sh   serf_log  start-hadoop.sh  start-ssh-serf.sh 

start-hadoop.sh是开启hadoop的shell脚本，run-wordcount.sh是运行wordcount的shell脚本，可以测试镜像是否正常工作。




5.测试容器是否正常启动（此时已进入master容器）




查看hadoop集群成员：

serf members 

运行结果：

master.kiwenlau.com  172.17.0.65:7946  alive   slave1.kiwenlau.com  172.17.0.66:7946  alive   slave2.kiwenlau.com  172.17.0.67:7946  alive 

若结果缺少节点，可以稍等片刻，再执行“serf members”命令。因为serf agent需要时间发现所有节点。




测试ssh：

ssh slave2.kiwenlau.com 

运行结果：

Warning: Permanently added 'slave2.kiwenlau.com,172.17.0.67' (ECDSA) to the list of known hosts. Welcome to Ubuntu 15.04 (GNU/Linux 3.13.0-53-generic x86_64) * Documentation:  https://help.ubuntu.com/ The programs included with the Ubuntu system are free software; the exact distribution terms for each program are described in the individual files in /usr/share/doc/*/copyright. Ubuntu comes with ABSOLUTELY NO WARRANTY, to the extent permitted by applicable law. root@slave2:~#  

退出slave2：

exit 

运行结果：

logout Connection to slave2.kiwenlau.com closed. 

若ssh失败，请稍等片刻再测试，因为dnsmasq的dns服务器启动需要时间。测试成功后，就可以开启Hadoop集群了！其实你也可以不进行测试，开启容器后耐心等待一分钟即可！




6. 开启Hadoop

./start-hadoop.sh 

上一步ssh到slave2之后，请记得回到master啊！运行结果太多，忽略，Hadoop的启动速度取决于机器性能....




7. 运行wordcount

./run-wordcount.sh 

运行结果：

input file1.txt: Hello Hadoop input file2.txt: Hello Docker wordcount output: Docker  1 Hadoop  1 Hello   2 

wordcount的执行速度取决于机器性能....

四. N节点Hadoop集群搭建步骤

1. 准备工作

• 参考第二部分1~3：下载镜像，修改tag，下载源代码
• 注意，你可以不下载serf-dnsmasq，但是请最好下载hadoop-base，因为hadoop-master是基于hadoop-base构建的。

2. 重新构建hadoop-master镜像

./resize-cluster.sh 5 

• 不要担心，1分钟就能搞定
• 你可以为resize-cluster.sh脚本设不同的正整数作为参数数1, 2, 3, 4, 5, 6...

3. 启动容器

./start-container.sh 5 

• 你可以为start-container.sh脚本设不同的正整数作为参数数1, 2, 3, 4, 5, 6...
• 这个参数呢，最好还是得和上一步的参数一致:)
• 这个参数如果比上一步的参数大，你多启动的节点，Hadoop不认识它们..
• 这个参数如果比上一步的参数小，Hadoop觉得少启动的节点挂掉了..

4. 测试工作

• 参考第三部分5~7：测试容器，开启Hadoop，运行wordcount
• 请注意，若节点增加，请务必先测试容器，然后再开启Hadoop, 因为serf可能还没有发现所有节点，而dnsmasq的DNS服务器表示还没有配置好服务
• 测试等待时间取决于机器性能....

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作者介绍


刘凯(KiwenLau)：毕业于中国科学技术大学，目前在日本国立信息学研究所攻读云计算方向的博士学位，近期专注于Docker技术的研究。个人站点： GitHub
,  博客