基于Docker快速搭建多節(jié)點Hadoop集群
【編者的話】Docker最核心的特性之一，就是能夠?qū)⑷魏螒?yīng)用包括Hadoop打包到Docker鏡像中飞蚓。這篇教程介紹了利用Docker在單機上快速搭建多節(jié)點Hadoop集群的詳細步驟呈宇。作者在發(fā)現(xiàn)目前的Hadoop on Docker項目所存在的問題之后党饮，開發(fā)了接近最小化的Hadoop鏡像述雾，并且支持快速搭建任意節(jié)點數(shù)的Hadoop集群。

項目已經(jīng)更新!!!

請查看基于Docker搭建Hadoop集群之升級版

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烤低，尤其對初學者來說肘交。他們還沒開始跑wordcount，可能就被這個問題折騰的體無完膚了扑馁。而且也不是每個人都有好幾臺機器對吧涯呻。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腻要。

我的目標是將Hadoop集群運行在Docker容器中复罐，使Hadoop開發(fā)者能夠快速便捷地在本機搭建多節(jié)點的Hadoop集群。其實這個想法已經(jīng)有了不少實現(xiàn)雄家，但是都不是很理想效诅，他們或者鏡像太大，或者使用太慢趟济，或者使用了第三方工具使得使用起來過于復(fù)雜乱投。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 鏡像太大顷编，只支持單個節(jié)點
sequenceiq/hadoop-docker:2.7.0 1.76 GB
sequenceiq/hadoop-docker:2.60 1.624GB

sequenceiq/ambari:latest 1.782GB 鏡像太大戚炫，使用太慢，使用復(fù)雜
sequenceiq/ambari:2.0.0 4.804GB
sequenceiq/ambari:latest:1.70 4.761GB

alvinhenrick/hadoop-mutinode 4.331GB 鏡像太大媳纬，構(gòu)建太慢双肤，增加節(jié)點麻煩，有bug

我的項目參考了alvinhenrick/hadoop-mutinode項目钮惠，不過我做了大量的優(yōu)化和重構(gòu)茅糜。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

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

鏡像名稱 構(gòu)建時間 鏡像層數(shù) 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(gòu)建時間 鏡像層數(shù) 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(yōu)化了這樣幾點：
更小的鏡像大小
更快的構(gòu)造時間
更少的鏡像層數(shù)

更快更方便地改變Hadoop集群節(jié)點數(shù)目
另外萌腿，alvinhenrick/hadoop-mutinode項目增加節(jié)點時需要手動修改Hadoop配置文件然后重新構(gòu)建hadoop-nn-dn鏡像,然后修改容器啟動腳本，才能實現(xiàn)增加節(jié)點的功能抖苦。而我通過shell腳本實現(xiàn)自動話毁菱，不到1分鐘可以重新構(gòu)建hadoop-master鏡像米死，然后立即運行！本項目默認啟動3個節(jié)點的Hadoop集群贮庞，支持任意節(jié)點數(shù)的Hadoop集群峦筒。

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

開發(fā)測試環(huán)境
操作系統(tǒng)：ubuntu 14.04 和 ubuntu 12.04
內(nèi)核版本: 3.13.0-32-generic
Docker版本：1.5.0 和1.6.2

小伙伴們遮斥，硬盤不夠峦失，內(nèi)存不夠，尤其是內(nèi)核版本過低會導致運行失敗术吗。

二. 鏡像簡介

本項目一共開發(fā)了4個鏡像：
serf-dnsmasq
hadoop-base
hadoop-master
hadoop-slave

serf-dnsmasq鏡像
基于ubuntu:15.04 （選它是因為它最小尉辑，不是因為它最新）
安裝serf: serf是一個分布式的機器節(jié)點管理工具。它可以動態(tài)地發(fā)現(xiàn)所有Hadoop集群節(jié)點较屿。
安裝dnsmasq: dnsmasq作為輕量級的DNS服務(wù)器隧魄。它可以為Hadoop集群提供域名解析服務(wù)。

容器啟動時隘蝎，master節(jié)點的IP會傳給所有slave節(jié)點购啄。serf會在container啟動后立即啟動。slave節(jié)點上的serf agent會馬上發(fā)現(xiàn)master節(jié)點（master IP它們都知道嘛）嘱么，master節(jié)點就馬上發(fā)現(xiàn)了所有slave節(jié)點狮含。然后它們之間通過互相交換信息，所有節(jié)點就能知道其他所有節(jié)點的存在了拱撵。（Everyone will know Everyone）辉川。serf發(fā)現(xiàn)新的節(jié)點時，就會重新配置dnsmasq拴测，然后重啟dnsmasq乓旗。所以dnsmasq就能夠解析集群的所有節(jié)點的域名啦。這個過程隨著節(jié)點的增加會耗時更久集索，因此屿愚，若配置的Hadoop節(jié)點比較多，則在啟動容器后需要測試serf是否發(fā)現(xiàn)了所有節(jié)點务荆，DNS是否能夠解析所有節(jié)點域名妆距。稍等片刻才能啟動Hadoop。這個解決方案是由SequenceIQ公司提出的函匕，該公司專注于將Hadoop運行在Docker中娱据。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盅惜，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中剩， 2.6.0忌穿， 2.7.0 都比2.3.0大，所以我懶得升級了）

另外结啼，編譯Hadoop的步驟請參考我的博客掠剑。

如果需要重新開發(fā)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(nèi)郊愧。我編譯的64位hadoop-2.3.0下載地址：hadoop-2.3.0

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

• hadoop-2.3.0
• hadoop-2.5.2
• hadoop-2.6.0
• hadoop-2.7.0

hadoop-master鏡像
基于hadoop-base鏡像
配置hadoop的master節(jié)點
格式化namenode

這一步需要配置slaves文件眠寿，而slaves文件需要列出所有節(jié)點的域名或者IP。因此红选，Hadoop節(jié)點數(shù)目不同時澜公，slaves文件自然也不一樣。因此喇肋，更改Hadoop集群節(jié)點數(shù)目時坟乾，需要修改slaves文件然后重新構(gòu)建hadoop-master鏡像。我編寫了一個resize-cluster.sh腳本自動化這一過程蝶防。僅需給定節(jié)點數(shù)目作為腳本參數(shù)就可以輕松實現(xiàn)Hadoop集群節(jié)點數(shù)目的更改甚侣。由于hadoop-master鏡像僅僅做一些配置工作，也無需下載任何文件间学，整個過程非骋蠓眩快，1分鐘就足夠了低葫。

hadoop-slave鏡像
基于hadoop-base鏡像
配置hadoop的slave節(jié)點

鏡像大小分析

下表為sudo docker images的運行結(jié)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(jié)論：
serf-dnsmasq鏡像在ubuntu:15.04鏡像的基礎(chǔ)上增加了75.4MB
hadoop-base鏡像在serf-dnsmasq鏡像的基礎(chǔ)上增加了570.7MB
hadoop-master和hadoop-slave鏡像在hadoop-base鏡像的基礎(chǔ)上大小幾乎沒有增加

下表為sudo docker history index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-base:0.1.0的部分運行結(jié)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(chǔ)鏡像ubuntu:15.04為131.3MB
安裝OpenJDK需要324.6MB
安裝Hadoop需要158.5MB
Ubuntu详羡、OpenJDK與Hadoop均為鏡像所必須，三者一共占了614.4MB

因此嘿悬，我所開發(fā)的hadoop鏡像以及接近最小实柠，優(yōu)化空間已經(jīng)很小了。

下圖顯示了這個項目的鏡像結(jié)構(gòu)：

三. 3節(jié)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倉庫中拉取鏡像善涨，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(jié)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鏡像的窒盐，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钢拧。

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(jié)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

之所以要修改鏡像蟹漓，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還是很快滴源内。若直接下載我在DockerHub中的鏡像葡粒，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(jié)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嗽交。開啟容器后就進入了master容器root用戶的根目錄（/root）伯铣。

查看master的root用戶家目錄的文件：
ls

運行結(jié)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腳本轮纫，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(jié)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(jié)果缺少節(jié)點焚鲜，可以稍等片刻掌唾，再執(zhí)行“serf members”命令。因為serf agent需要時間發(fā)現(xiàn)所有節(jié)點忿磅。

測試ssh：
ssh slave2.kiwenlau.com

運行結(jié)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(jié)果：
logout
Connection to slave2.kiwenlau.com closed.

若ssh失敗糯彬，請稍等片刻再測試，因為dnsmasq的dns服務(wù)器啟動需要時間葱她。測試成功后撩扒，就可以開啟Hadoop集群了！其實你也可以不進行測試吨些，開啟容器后耐心等待一分鐘即可搓谆！

6. 開啟Hadoop
   ./start-hadoop.sh

上一步ssh到slave2之后，請記得回到master昂朗泉手！運行結(jié)果太多，忽略偶器，Hadoop的啟動速度取決于機器性能....

7. 運行wordcount

./run-wordcount.sh

運行結(jié)果：
input file1.txt:
Hello Hadoop

input file2.txt:
Hello Docker

wordcount output:
Docker 1
Hadoop 1
Hello 2

wordcount的執(zhí)行速度取決于機器性能....

四. N節(jié)點Hadoop集群搭建步驟

1. 準備工作
   參考第二部分1~3：下載鏡像斩萌，修改tag，下載源代碼
   注意屏轰，你可以不下載serf-dnsmasq颊郎，但是請最好下載hadoop-base，因為hadoop-master是基于hadoop-base構(gòu)建的霎苗。

2. 重新構(gòu)建hadoop-master鏡像

./resize-cluster.sh 5

不要擔心姆吭，1分鐘就能搞定
你可以為resize-cluster.sh腳本設(shè)不同的正整數(shù)作為參數(shù)數(shù)1, 2, 3, 4, 5, 6...

3. 啟動容器

./start-container.sh 5

你可以為start-container.sh腳本設(shè)不同的正整數(shù)作為參數(shù)數(shù)1, 2, 3, 4, 5, 6...
這個參數(shù)呢，最好還是得和上一步的參數(shù)一致:)
這個參數(shù)如果比上一步的參數(shù)大叨粘，你多啟動的節(jié)點猾编，Hadoop不認識它們..
這個參數(shù)如果比上一步的參數(shù)小，Hadoop覺得少啟動的節(jié)點掛掉了..

4. 測試工作
   參考第三部分5~7：測試容器升敲，開啟Hadoop答倡，運行wordcount
   請注意，若節(jié)點增加驴党，請務(wù)必先測試容器洽议，然后再開啟Hadoop, 因為serf可能還沒有發(fā)現(xiàn)所有節(jié)點，而dnsmasq的DNS服務(wù)器表示還沒有配置好服務(wù)
   測試等待時間取決于機器性能....

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作者介紹
劉凱(KiwenLau)：畢業(yè)于中國科學技術(shù)大學识脆，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(shù)的研究恕曲。個人站點：GitHub, 博客
2 分享 2015-05-24