可以直接进入第三部分，快速在本机搭建一个3个节点的Hadoop集群

一. 项目简介
二. 镜像简介
三. 3节点Hadoop集群搭建步骤
四. N节点Hadoop集群搭建步骤

#一. 项目简介

博客地址：http://kiwenlau.blogspot.jp/2015/05/dockerhadoop_24.html

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，使用第三方工具，增加了复杂度
sequenceiq/ambari:2.0.0           4.804GB	
sequenceiq/ambari:latest:1.70     4.761GB	

alvinhenrick/hadoop-mutinode      4.331GB     镜像太大，构建时间太慢，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：

https://github.com/alvinhenrick/hadoop-mutinode

http://alvinhenrick.com/2014/07/16/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：

http://www.slideshare.net/JanosMatyas/docker-based-hadoop-provisioning

###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）

PS 编译Hadoop的步骤请参考我的博客：

http://www.cnblogs.com/kiwenlau/p/4227204.html

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：

http://pan.baidu.com/s/1sjFRaFz

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: 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

###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docker history index.alauda.cn/kiwenlau/hadoop-base:0.1.0命令的部分运行结果

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

#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

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

• 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:)

###2. 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

###4. 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用户的家目录（/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！

###6. 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....

###7. 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...

###3. 启动容器

./start-container.sh 5

• 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...
• 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..

###4. 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....