在数据处理和分析领域，Hadoop 已经成为了一个流行的工具。Hadoop 的运行环境需要配置多个组件，其中包括 HDFS 和 MapReduce 两大核心组件。因此，Hadoop 安装和配置的过程相对比较复杂。
Docker 是一个强大的容器化解决方案，它可以快速在不同的机器上安装和运行不同的应用程序。使用 Docker 来安装 Hadoop 集群可以极大地简化安装和配置过程。本文将讲解如何在 Docker 中安装和配置 Hadoop 集群，并提供示例代码供学习和参考。
步骤
下面的步骤将演示如何在 Docker 中安装和配置 Hadoop 集群。我们将使用 Docker Compose 来协调容器的运行和通信。在开始之前，请确认已经安装 Docker 和 Docker Compose。
1. 编写 Docker Compose 文件
我们需要编写一个 Docker Compose 文件来定义所有的容器和它们的配置。下面是一个示例的 Docker Compose 文件：
-- -------------------- ---- -------
-------- -----
---------
---------
------ ------------------------
-------- ------------------ ------------
--------- --------
------
- -------------
- -----------
--------
- --------------------------------
- ---------------
----------
------ ------------------------
-------- ------------------ ------------
--------- ---------
-----------
- --------
--------
- ---------------------------------
----------
------ ------------------------
-------- ------------------ ------------
--------- ---------
-----------
- --------
--------
- ---------------------------------
----------------
------ ------------------------
-------- ------------------ -------------------
--------- ---------------
-----------
- --------
------
- -----------
-------------
------ ------------------------
-------- ------------------ ---------------
--------- ------------
-----------
- --------
- ---------------
--------
- --------------------------------------------
-------------
------ ------------------------
-------- ------------------ ---------------
--------- ------------
-----------
- --------
- ---------------
--------
- --------------------------------------------上面的 YAML 文件定义了一个包含 6 个服务的 Docker Compose 应用程序。其中，“namenode”和“resourcemanager”是 Hadoop 的核心组件，而“datanode1”和“datanode2”是数据节点，而“nodemanager1”和“nodemanager2”则是计算节点。
我们需要确保容器的映像是正确的，这里我们使用了“harisekhon/hadoop”映像。此外，我们定义了每个服务的特定的命令行参数，以确保它们在启动时运行正确的服务。
接下来，我们还需要定义“volumes”和“ports”。这些配置决定了容器中的哪些目录可以在本地系统中作为文件夹使用。将 Hadoop 中的数据保存在永久存储中非常重要，因此我们在各个节点上使用数据卷。
2. 启动集群
使用以下命令来下载和启动集群：
$ docker-compose up -d
这个命令将下载 Docker Compose 文件中所需的所有容器，并将它们启动在后台运行。
我们可以使用以下命令来检查容器是否已经启动：
$ docker-compose ps
这个命令将列出所有已经启动的容器：
Name Command State Ports ----------------------------------------------------------------------------------------------------- hadoop_datanode1_1 /entrypoint.sh /docker-en ... Up hadoop_datanode2_1 /entrypoint.sh /docker-en ... Up hadoop_namenode_1 /entrypoint.sh /docker-en ... Up hadoop_nodemanager1_1 /entrypoint.sh /docker-en ... Up hadoop_nodemanager2_1 /entrypoint.sh /docker-en ... Up hadoop_resourcemana... /entrypoint.sh /docker-en ... Up
3. 测试 Hadoop 是否能够正常工作
我们可以通过 Web 界面来检查“namenode”和“resourcemanager”的配置是否正确。在浏览器中访问“http://localhost:8088”和“http://localhost:50070”。
现在我们可以上传一个小数据集并在 Hadoop 上运行一个简单的 MapReduce 任务来测试一下。以下是一个简单的示例代码：
-- -------------------- ---- -------
------ -------------------------------------
------ --------------------------
------ --------------------------
------ --------------------------------
------ -----------------------------------
------ ------------------------------------------------------
------ --------------------------------------------------------
------ ----- --------- -
------ ------ ----- ---------------
------- -------------- ----- ----- ----- -
------- ---- ---- - --- -------
------- ---- ---- - --- -------
------ ---- ---------- ---- ---- ------ ------- --------
------ ------------ -------------------- -
-------- ----- - -----------------------------
-------------------
-------- ----- - ---------------- ---
--- ------- - - ------ -
------------
------------------- ------
-
-
-
------ ------ ---- ------------- -----
------ --------- -
------------- ---- - --- ----------------
--- --- - --------------------- ----- --------
-----------------------------------
------------------------------------------
----------------------------------
------------------------------------
--------------------------------- --- ---------------
----------------------------------- --- ---------------
--------------------------------------- - - - ---
-
-此外，我们还需要一个包含一些文本行的数据集。我们可以使用以下命令来将文本文件上传到 Hadoop 中：
$ docker cp input.txt $(docker-compose ps -q namenode):/tmp/
将以下命令保存为“run.sh”文件，并使其可执行：
#!/bin/bash docker exec -it namenode bash -c "hadoop fs -mkdir /input" docker exec -it namenode bash -c "hadoop fs -put /tmp/input.txt /input" docker exec -it namenode bash -c "hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.9.0.jar wordcount /input/input.txt /output" docker exec -it namenode bash -c "hadoop fs -cat /output/*"
现在我们可以执行“run.sh”并等待结果。结果将显示在终端中：
-- -------------------- ---- ------- ------ -------- -------- ---- -------------- --- ---------------------- --------- ------------ ----- --------- -- ------ -- ---------- -- ------- -- ------ -- -------- --- ----- --- ------ -- --------- -- ----------- -- ----------- -- ---------- -- -----
以上就是如何在 Docker 中安装和配置 Hadoop 集群的详细过程。我们通过 Docker Compose 的帮助，可以简单地并行安装和配置 Hadoop 集群。同时，我们还展示了如何上传数据并在 Hadoop 上运行一个简单的 MapReduce 任务，以测试集群是否正常工作。
希望本文能够给想学习 Docker 和 Hadoop 的读者带来帮助。如果您有任何疑问或意见，请在评论部分留言。
来源：JavaScript中文网 ，转载请注明来源 https://www.javascriptcn.com/post/67825c63935627c90003d183
