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基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群

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葡萄喃喃呓语
2016.12.10 07:53* 字数 3692

基于Docker快速搭建多节点Hadoop集群
【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 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
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

35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 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。

  1. 修改镜像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 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

  1. 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!

  1. 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....

  1. 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...

  1. 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..

  1. 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
2 分享 2015-05-24

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