基於Docker快速搭建多節點Hadoop集羣

時間  2019-11-06
標籤 基於 docker 快速 搭建 節點 hadoop 集羣 欄目 Docker 简体版
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一. 項目簡介

GitHub:  kiwanlau/hadoop-cluster-docker
博客： 基於Docker快速搭建多節點Hadoop集羣

直接用機器搭建Hadoop集羣是一個至關痛苦的過程，尤爲對初學者來講。他們還沒開始跑wordcount，可能就被這個問題折騰的體無完膚了。並且也不是每一個人都有好幾臺機器對吧。你能夠嘗試用多個虛擬機搭建，前提是你有個性能槓槓的機器。

個人目標是將Hadoop集羣運行在Docker容器中，使Hadoop開發者可以快速便捷地在本機搭建多節點的Hadoop集羣。其實這個想法已經有了很多實現，可是都不是很理想，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於複雜。下表爲一些已知的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，使用複雜
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，增長節點麻煩，有bug

個人項目參考了alvinhenrick/hadoop-mutinode項目，不過我作了大量的優化和重構。alvinhenrick/hadoop-mutinode項目的GitHub主頁以及做者所寫的博客地址以下：

下面兩個表是alvinhenrick/hadoop-mutinode項目與個人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

更快更方便地改變Hadoop集羣節點數目
另外，alvinhenrick/hadoop-mutinode項目增長節點時須要手動修改Hadoop配置文件而後從新構建hadoop-nn-dn鏡像,而後修改容器啓動腳本，才能實現增長節點的功能。而我經過shell腳本實現自動話，不到1分鐘能夠從新構建hadoop-master鏡像，而後當即運行！本項目默認啓動3個節點的Hadoop集羣，支持任意節點數的Hadoop集羣。

另外，啓動Hadoop，運行wordcount以及從新構建鏡像都採用了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很是方便快捷。

開發測試環境
  • 操做系統：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

小夥伴們，硬盤不夠，內存不夠，尤爲是內核版本太低會致使運行失敗。

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

serf-dnsmasq鏡像
  • 基於ubuntu:15.04 （選它是由於它最小，不是由於它最新）
  • 安裝serf: serf是一個分佈式的機器節點管理工具。它能夠動態地發現全部Hadoop集羣節點。
  • 安裝dnsmasq: dnsmasq做爲輕量級的DNS服務器。它能夠爲Hadoop集羣提供域名解析服務。

容器啓動時，master節點的IP會傳給全部slave節點。serf會在container啓動後當即啓動。slave節點上的serf agent會立刻發現master節點（master IP它們都知道嘛），master節點就立刻發現了全部slave節點。而後它們之間經過互相交換信息，全部節點就能知道其餘全部節點的存在了。（Everyone will know Everyone）。serf發現新的節點時，就會從新配置dnsmasq，而後重啓dnsmasq。因此dnsmasq就可以解析集羣的全部節點的域名啦。這個過程隨着節點的增長會耗時更久，所以，若配置的Hadoop節點比較多，則在啓動容器後須要測試serf是否發現了全部節點，DNS是否可以解析全部節點域名。稍等片刻才能啓動Hadoop。這個解決方案是由SequenceIQ公司提出的，該公司專一於將Hadoop運行在Docker中。參考這個 演講稿 。

hadoop-base鏡像  
  • 基於serf-dnsmasq鏡像
  • 安裝JDK（OpenJDK）
  • 安裝openssh-server，配置無密碼SSH
  • 安裝vim：介樣就能夠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，因此我懶得升級了）

另外，編譯Hadoop的步驟請參考個人 博客 。

若是須要從新開發個人hadoop-base, 須要下載編譯過的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： hadoop-2.3.0

另外，我還編譯了64位的Hadoop 2.5.二、2.6.0,、2.7.0, 其下載地址以下：
-  hadoop-2.3.0
-  hadoop-2.5.2
-  hadoop-2.6.0
-  hadoop-2.7.0

hadoop-master鏡像
  • 基於hadoop-base鏡像
  • 配置hadoop的master節點
  • 格式化namenode

這一步須要配置slaves文件，而slaves文件須要列出全部節點的域名或者IP。所以，Hadoop節點數目不一樣時，slaves文件天然也不同。所以，更改Hadoop集羣節點數目時，須要修改slaves文件而後從新構建hadoop-master鏡像。我編寫了一個resize-cluster.sh腳本自動化這一過程。僅需給定節點數目做爲腳本參數就能夠輕鬆實現Hadoop集羣節點數目的更改。因爲hadoop-master鏡像僅僅作一些配置工做，也無需下載任何文件，整個過程很是快，1分鐘就足夠了。

hadoop-slave鏡像
  • 基於hadoop-base鏡像
  • 配置hadoop的slave節點

鏡像大小分析

下表爲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

易知如下幾個結論：
  • serf-dnsmasq鏡像在ubuntu:15.04鏡像的基礎上增長了75.4MB
  • hadoop-base鏡像在serf-dnsmasq鏡像的基礎上增長了570.7MB
  • hadoop-master和hadoop-slave鏡像在hadoop-base鏡像的基礎上大小几乎沒有增長

下表爲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爲131.3MB
  • 安裝OpenJDK須要324.6MB
  • 安裝Hadoop須要158.5MB
  • Ubuntu、OpenJDK與Hadoop均爲鏡像所必須，三者一共佔了614.4MB

所以，我所開發的hadoop鏡像以及接近最小，優化空間已經很小了。

下圖顯示了這個項目的鏡像結構：
image_architecture.jpg


三. 3節點Hadoop集羣搭建步驟

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~也能夠直接從個人DokcerHub倉庫中拉取鏡像，這樣就能夠跳過第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鏡像是基於serf-dnsmasq鏡像的，hadoop-slave鏡像和hadoop-master鏡像都是基於hadoop-base鏡像。因此其實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後鏡像： 
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

之因此要修改鏡像，是由於我默認是將鏡像上傳到Dockerhub, 所以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仍是很快滴。若直接下載我在DockerHub中的鏡像，天然就不須要修改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

爲了防止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:~# 

一共開啓了3個容器，1個master, 2個slave。開啓容器後就進入了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是開啓hadoop的shell腳本，run-wordcount.sh是運行wordcount的shell腳本，能夠測試鏡像是否正常工做。

5.測試容器是否正常啓動（此時已進入master容器）

查看hadoop集羣成員： 
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

若結果缺乏節點，能夠稍等片刻，再執行「serf members」命令。由於serf agent須要時間發現全部節點。

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)
* 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

運行結果： 
logout
Connection to slave2.kiwenlau.com closed.

若ssh失敗，請稍等片刻再測試，由於dnsmasq的dns服務器啓動須要時間。測試成功後，就能夠開啓Hadoop集羣了！其實你也能夠不進行測試，開啓容器後耐心等待一分鐘便可！

6. 開啓Hadoop 
./start-hadoop.sh

上一步ssh到slave2以後，請記得回到master啊！運行結果太多，忽略，Hadoop的啓動速度取決於機器性能....

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

wordcount的執行速度取決於機器性能....

四. N節點Hadoop集羣搭建步驟

1. 準備工做
  • 參考第二部分1~3：下載鏡像，修改tag，下載源代碼
  • 注意，你能夠不下載serf-dnsmasq，可是請最好下載hadoop-base，由於hadoop-master是基於hadoop-base構建的。

2. 從新構建hadoop-master鏡像 

./resize-cluster.sh 5

  • 不要擔憂，1分鐘就能搞定
  • 你能夠爲resize-cluster.sh腳本設不一樣的正整數做爲參數數1, 2, 3, 4, 5, 6...

3. 啓動容器 

./start-container.sh 5

  • 你能夠爲start-container.sh腳本設不一樣的正整數做爲參數數1, 2, 3, 4, 5, 6...
  • 這個參數呢，最好仍是得和上一步的參數一致:)
  • 這個參數若是比上一步的參數大，你多啓動的節點，Hadoop不認識它們..
  • 這個參數若是比上一步的參數小，Hadoop以爲少啓動的節點掛掉了..

4. 測試工做
  • 參考第三部分5~7：測試容器，開啓Hadoop，運行wordcount
  • 請注意，若節點增長，請務必先測試容器，而後再開啓Hadoop, 由於serf可能尚未發現全部節點，而dnsmasq的DNS服務器表示尚未配置好服務
  • 測試等待時間取決於機器性能....
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