基于Docker快速搭建多節點Hadoop集群

c5fr 9年前發布 | 175K 次閱讀 Docker

Docker最核心的特性之一，就是能夠將任何應用包括Hadoop打包到Docker鏡像中。這篇教程介紹了利用Docker在單機上快速搭建多節點 Hadoop集群的詳細步驟。作者在發現目前的Hadoop on Docker項目所存在的問題之后，開發了接近最小化的Hadoop鏡像，并且支持快速搭建任意節點數的Hadoop集群。

一. 項目簡介

GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker

直接用機器搭建Hadoop集群是一個相當痛苦的過程，尤其對初學者來說。他們還沒開始跑wordcount，可能就被這個問題折騰的體無完膚了。而且也不是每個人都有好幾臺機器對吧。你可以嘗試用多個虛擬機搭建，前提是你有個性能杠杠的機器。

我的目標是將Hadoop集群運行在Docker容器中，使Hadoop開發者能夠快速便捷地在本機搭建多節點的Hadoop集群。其實這個想法已經有了不少實現，但是都不是很理想，他們或者鏡像太大，或者使用太慢，或者使用了第三方工具使得使用起來過于復雜。下表為一些已知的Hadoop on Docker項目以及其存在的問題。

項目                               鏡像大小         問題
sequenceiq/hadoop-docker:latest   1.491GB    鏡像太大，只支持單個節點
sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0    1.76 GB   
sequenceiq/hadoop-docker:2.60     1.624GB   


sequenceiq/ambari:latest          1.782GB    鏡像太大，使用太慢，使用復雜
sequenceiq/ambari:2.0.0           4.804GB   
sequenceiq/ambari:latest:1.70     4.761GB   


alvinhenrick/hadoop-mutinode      4.331GB    鏡像太大，構建太慢，增加節點麻煩，有bug</pre>

我的項目參考了alvinhenrick/hadoop-mutinode項目，不過我做了大量的優化和重構。alvinhenrick/hadoop-mutinode項目的GitHub主頁以及作者所寫的博客地址如下：


    

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

  • 博客：Hadoop (YARN) Multinode Cluster with Docker 
    • 
</ul>

    
下面兩個表是alvinhenrick/hadoop-mutinode項目與我的kiwenlau/hadoop-cluster-docker項目的參數對比：
    

    

    鏡像名稱                     構建時間     鏡像層數     鏡像大小
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

    

    鏡像名稱                     構建時間     鏡像層數    鏡像大小
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，我主要優化了這樣幾點：
    

      

    • 更小的鏡像大小 
      • 

    • 更快的構造時間 
      • 

    • 更少的鏡像層數 
      • 
</ul>

      
更快更方便地改變Hadoop集群節點數目
      
另外，alvinhenrick/hadoop-mutinode項目增加節點時需要手動修改Hadoop配置文件然后重新構建hadoop-nn-dn 鏡像,然后修改容器啟動腳本，才能實現增加節點的功能。而我通過shell腳本實現自動話，不到1分鐘可以重新構建hadoop-master鏡像，然后立即運行！本項目默認啟動3個節點的Hadoop集群，支持任意節點數的Hadoop集群。
      

      
另外，啟動Hadoop，運行wordcount以及重新構建鏡像都采用了shell腳本實現自動化。這樣使得整個項目的使用以及開發都變得非常方便快捷。
      

      
開發測試環境
      

        

      • 操作系統：ubuntu 14.04 和 ubuntu 12.04 
        • 

      • 內核版本: 3.13.0-32-generic 
        • 

      • Docker版本：1.5.0 和1.6.2 
        • 
</ul>

        
小伙伴們，硬盤不夠，內存不夠，尤其是內核版本過低會導致運行失敗。
        

        

        二. 鏡像簡介 
        
本項目一共開發了4個鏡像：
        

          

        • serf-dnsmasq 
          • 

        • hadoop-base 
          • 

        • hadoop-master 
          • 

        • hadoop-slave 
          • 
</ul>

          
serf-dnsmasq鏡像
          

            

          • 基于ubuntu:15.04 （選它是因為它最小，不是因為它最新） 
            • 

          • 安裝serf: serf是一個分布式的機器節點管理工具。它可以動態地發現所有Hadoop集群節點。 
            • 

          • 安裝dnsmasq: dnsmasq作為輕量級的DNS服務器。它可以為Hadoop集群提供域名解析服務。 
            • 
</ul>

            
容器啟動時，master節點的IP會傳給所有slave節點。serf會在container啟動后立即啟動。slave節點上的serf agent會馬上發現master節點（master IP它們都知道嘛），master節點就馬上發現了所有slave節點。然后它們之間通過互相交換信息，所有節點就能知道其他所有節點的存在了。（Everyone will know Everyone）。serf發現新的節點時，就會重新配置dnsmasq，然后重啟dnsmasq。所以dnsmasq就能夠解析集群的所有節點的域名啦。這個過程隨著節點的增加會耗時更久，因此，若配置的Hadoop節點比較多，則在啟動容器后需要測試serf是否發現了所有節點，DNS是否能夠解析所有節點域名。稍等片刻才能啟動Hadoop。這個解決方案是由SequenceIQ公司提出的，該公司專注于將Hadoop運行在Docker中。參考這個演講稿。
            

            
hadoop-base鏡像 
            

              

            • 基于serf-dnsmasq鏡像 
              • 

            • 安裝JDK（OpenJDK） 
              • 

            • 安裝openssh-server，配置無密碼SSH 
              • 

            • 安裝vim：介樣就可以愉快地在容器中敲代碼了 
              • 

            • 安裝Hadoop 2.3.0: 安裝編譯過的Hadoop（2.5.2， 2.6.0， 2.7.0 都比2.3.0大，所以我懶得升級了） 
              • 
</ul>

              
另外，編譯Hadoop的步驟請參考我的博客。
              

              
如果需要重新開發我的hadoop-base, 需要下載編譯過的hadoop-2.3.0安裝包，放到hadoop-cluster-docker/hadoop-base/files目錄內。我編譯的64位hadoop-2.3.0下載地址：
              
http://pan.baidu.com/s/1sjFRaFz
              

              
另外，我還編譯了64位的Hadoop 2.5.2、2.6.0,、2.7.0, 其下載地址如下：
              

                

              • hadoop-2.3.0: http://pan.baidu.com/s/1sjFRaFz 
                • 

              • hadoop-2.5.2: http://pan.baidu.com/s/1jGw24aa 
                • 

              • hadoop-2.6.0:http://pan.baidu.com/s/1eQgvF2M 
                • 

              • hadoop-2.7.0: http://pan.baidu.com/s/1c0HD0Nu 
                • 
</ul>

                
hadoop-master鏡像
                

                  

                • 基于hadoop-base鏡像 
                  • 

                • 配置hadoop的master節點 
                  • 

                • 格式化namenode 
                  • 
</ul>

                  
這一步需要配置slaves文件，而slaves文件需要列出所有節點的域名或者IP。因此，Hadoop節點數目不同時，slaves文件自然也不一樣。因此，更改Hadoop集群節點數目時，需要修改slaves文件然后重新構建hadoop-master鏡像。我編寫了一個resize- cluster.sh腳本自動化這一過程。僅需給定節點數目作為腳本參數就可以輕松實現Hadoop集群節點數目的更改。由于hadoop-master 鏡像僅僅做一些配置工作，也無需下載任何文件，整個過程非常快，1分鐘就足夠了。
                  

                  
hadoop-slave鏡像
                  

                    

                  • 基于hadoop-base鏡像 
                    • 

                  • 配置hadoop的slave節點 
                    • 
</ul>

                    
鏡像大小分析
                    

                    
下表為sudo docker images的運行結果：
                    

                    REPOSITORY                                TAG      IMAGE ID        CREATED         VIRTUAL SIZE
index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-slave     0.1.0    d63869855c03    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    bd94ae587483    3 weeks ago     131.3 MB

                    
易知以下幾個結論：
                    

                      

                    • serf-dnsmasq鏡像在ubuntu:15.04鏡像的基礎上增加了75.4MB 
                      • 

                    • hadoop-base鏡像在serf-dnsmasq鏡像的基礎上增加了570.7MB 
                      • 

                    • hadoop-master和hadoop-slave鏡像在hadoop-base鏡像的基礎上大小幾乎沒有增加 
                      • 
</ul>

                      
下表為sudo docker history index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-base:0.1.0的部分運行結果
                      

                      IMAGE           CREATED             CREATED BY                                      SIZE
2039b9b81146    44 hours ago        /bin/sh -c #(nop) ADD multi:a93c971a49514e787   158.5 MB
cdb620312f30    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：
                      

                        

                      • 基礎鏡像ubuntu:15.04為131.3MB 
                        • 

                      • 安裝OpenJDK需要324.6MB 
                        • 

                      • 安裝Hadoop需要158.5MB 
                        • 

                      • Ubuntu、OpenJDK與Hadoop均為鏡像所必須，三者一共占了614.4MB 
                        • 
</ul>

                        
因此，我所開發的hadoop鏡像以及接近最小，優化空間已經很小了。
                        

                        

                        三. 3節點Hadoop集群搭建步驟 
                        
1. 拉取鏡像
                        

                        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分鐘OK~也可以直接從我的DokcerHub倉庫中拉取鏡像，這樣就可以跳過第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

                        

                        
查看下載的鏡像：
                        

                        sudo docker images

                        
運行結果：
                        

                        REPOSITORY                                TAG      IMAGE ID        CREATED         VIRTUAL SIZE
index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-slave     0.1.0    d63869855c03    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鏡像是基于serf-dnsmasq鏡像的，hadoop-slave鏡像和hadoop-master鏡像都是基于hadoop-base鏡像。所以其實4個鏡像一共也就777.4MB。
                        

                        
2. 修改鏡像tag
                        

                        sudo docker tag d63869855c03 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后鏡像：
                        

                        sudo docker images

                        
運行結果：
                        

                        REPOSITORY                               TAG      IMAGE ID        CREATED         VIRTUAL SIZE
index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-slave    0.1.0    d63869855c03    17 hours ago    777.4 MB
kiwenlau/hadoop-slave                    0.1.0    d63869855c03    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

                        
之所以要修改鏡像，是因為我默認是將鏡像上傳到Dockerhub, 因此Dokerfile以及shell腳本中得鏡像名稱都是沒有alauada前綴的，sorry for this....不過改tag還是很快滴。若直接下載我在DockerHub中的鏡像，自然就不需要修改tag...不過Alauda鏡像下載速度很快的哈~
                        

                        
3.下載源代碼
                        

                        

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

                        
為了防止GitHub被XX，我把代碼導入到了開源中國的Git倉庫：
                        

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

                        
4. 運行容器
                        

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

                        
運行結果：
                        

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

                        
一共開啟了3個容器，1個master, 2個slave。開啟容器后就進入了master容器root用戶的根目錄（/root）。
                        

                        
查看master的root用戶家目錄的文件：
                        

                        ls

                        
運行結果：
                        

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

                        
start-hadoop.sh是開啟hadoop的shell腳本，run-wordcount.sh是運行wordcount的shell腳本，可以測試鏡像是否正常工作。
                        

                        
5.測試容器是否正常啟動（此時已進入master容器）
                        

                        
查看hadoop集群成員：
                        

                        serf members

                        
運行結果：
                        

                        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

                        
若結果缺少節點，可以稍等片刻，再執行“serf members”命令。因為serf agent需要時間發現所有節點。
                        

                        
測試ssh：
                        

                        ssh slave2.kiwenlau.com

                        
運行結果：
                        

                        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)
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root@slave2:~# 

                        
退出slave2：
                        

                        exit

                        
運行結果：
                        

                        logout
Connection to slave2.kiwenlau.com closed.

                        
若ssh失敗，請稍等片刻再測試，因為dnsmasq的dns服務器啟動需要時間。測試成功后，就可以開啟Hadoop集群了！其實你也可以不進行測試，開啟容器后耐心等待一分鐘即可！
                        

                        
6. 開啟Hadoop
                        

                        ./start-hadoop.sh

                        
上一步ssh到slave2之后，請記得回到master啊！運行結果太多，忽略，Hadoop的啟動速度取決于機器性能....
                        

                        
7. 運行wordcount
                        

                        

                        ./run-wordcount.sh

                        
運行結果：
                        

                        input file1.txt:
Hello Hadoop
                        

                        input file2.txt:
Hello Docker
                        

                        wordcount output:
Docker  1
Hadoop  1
Hello   2</pre>
                        
wordcount的執行速度取決于機器性能....
                        

                        

                        四. N節點Hadoop集群搭建步驟 
                        
1. 準備工作
                        

                          

                        • 參考第二部分1~3：下載鏡像，修改tag，下載源代碼 
                          • 

                        • 注意，你可以不下載serf-dnsmasq，但是請最好下載hadoop-base，因為hadoop-master是基于hadoop-base構建的。 
                          • 
</ul>

                          
2. 重新構建hadoop-master鏡像
                          

                          

                          ./resize-cluster.sh 5

                          

                            

                          • 不要擔心，1分鐘就能搞定 
                            • 

                          • 你可以為resize-cluster.sh腳本設不同的正整數作為參數數1, 2, 3, 4, 5, 6... 
                            • 
</ul>

                            
3. 啟動容器
                            

                            

                            ./start-container.sh 5

                            

                              

                            • 你可以為resize-cluster.sh腳本設不同的正整數作為參數數1, 2, 3, 4, 5, 6... 
                              • 

                            • 這個參數呢，最好還是得和上一步的參數一致:) 
                              • 

                            • 這個參數如果比上一步的參數大，你多啟動的節點，Hadoop不認識它們.. 
                              • 

                            • 這個參數如果比上一步的參數小，Hadoop覺得少啟動的節點掛掉了.. 
                              • 
</ul>

                              
4. 測試工作
                              

                                

                              • 參考第三部分5~7：測試容器，開啟Hadoop，運行wordcount 
                                • 

                              • 請注意，若節點增加，請務必先測試容器，然后再開啟Hadoop, 因為serf可能還沒有發現所有節點，而dnsmasq的DNS服務器表示還沒有配置好服務 
                                • 

                              • 測試等待時間取決于機器性能.... 
                                • 
</ul>

                                
==================================
                                
作者介紹
                                
劉凱：畢業于中國科學技術大學，目前在日本國立信息學研究所攻讀云計算方向的博士學位，近期專注于Docker技術的研究。
                                

                                
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