一、Docker环境搭建

二、Docker镜像操作

查看当前仓库中的镜像

docker images

远程拉取镜像

如果当前本地仓库中没有ubuntu镜像，可以从远程仓库中拉取（https://hub.docker.com）

或者使用其他ubuntu镜像，如

docker pull daocloud.io/ubuntu

使用镜像创建容器

使用ubuntu镜像创建一个容器，并进入

docker run -it daocloud.io/ubuntu /bin/bash

退出容器返回

exit

Docker常用命令

三、安装JDK1.8

apt-get install software-properties-common python-software-properties

add-apt-repository ppa:webupd8team/java

apt-get update

apt-get install oracle-java8-installer

update-java-alternatives -s java-8-oracle

java –version

安装vim文本编辑器

apt-get install vim

配置java环境变量（以后的环境变量也这样配置）。使用命令:

vim /etc/profile

增加如下字段

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracle

export JRE_HOME=$JAVA_HOME/jre

export CLASSPATH=$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib:$CLASSPATH

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin:$PATH

保存并退出（escàshift : àwqàenter）

使环境变量生效

source /etc/profile

检查是否生效

至此已配好java环境，将此时容器的状态保存为镜像。

四、保存容器状态为本地镜像

另起一个窗口ssh进gpu01结点，使用docker ps命令查看当前运行的容器，可以看到容器的ID为75bea785a41e。

使用上面的ID提交镜像，为镜像取一个名字

docker commit 75bea785a41e 902chenjie/ubuntu_java

查看镜像

docker images

五、下载hadoop、spark、scala、hive、hbase、zookeeper

5.1 下载并解压安装包

下载hadoop安装包（如果下面的地址下载不了，可以到http://archive.apache.org/dist/hadoop/common/找到所有版本的下载地址）

wget http://mirrors.shu.edu.cn/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.6/hadoop-2.7.6.tar.gz

解压安装包

tar -zxvf hadoop-2.7.6.tar.gz

下载spark安装包并解压（如果下面的地址下载不了，可以到http://archive.apache.org/dist/spark/找到所有版本的下载地址）

wget http://mirrors.shu.edu.cn/apache/spark/spark-2.0.2/spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz

tar -zxvf spark-2.0.2-bin-hadoop2.7.tgz

下载scala安装包并解压

wget https://downloads.lightbend.com/scala/2.11.11/scala-2.11.11.tgz

tar -zxvf scala-2.11.11.tgz

下载hive安装包并解压（如果下面的地址下载不了，可以到http://archive.apache.org/dist/hive找到所有版本的下载地址）

wget http://mirrors.shu.edu.cn/apache/hive/hive-2.3.3/apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz

tar -zxvf apache-hive-2.3.3-bin.tar.gz

下载hbase安装包并解压（如果下面的地址下载不了，可以到http://archive.apache.org/dist/hbase找到所有版本的下载地址）

wget http://mirrors.shu.edu.cn/apache/hbase/1.2.6/hbase-1.2.6-bin.tar.gz

tar -zxvf hbase-1.2.6-bin.tar.gz

下载zookeeper（如果下面的地址下载不了，可以到http://archive.apache.org/dist/zookeeper找到所有版本的下载地址）

wget http://mirrors.shu.edu.cn/apache/zookeeper/zookeeper-3.4.11/zookeeper-3.4.11.tar.gz

tar -zxvf zookeeper-3.4.11.tar.gz

可选：删掉安装包

至此我们解压的软件及版本如下：

apache-hive-2.3.3-bin

hadoop-2.7.6

hbase-1.2.6

scala-2.11.11

spark-2.0.2-bin-hadoop2.7

zookeeper-3.4.11

5.2 配置环境变量

vim /etc/profile

   

增加如下内容：

#zookeeper

export ZOOKEEPER_HOME=/root/zookeeper-3.4.11

export PATH=$ZOOKEEPER_HOME/bin:$PATH

#hadoop

export HADOOP_HOME=/root/hadoop-2.7.6

export CLASSPATH=.:$HADOOP_HOME/lib:$CLASSPATH

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin

export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin

export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_HOME

export YARN_HOME=$HADOOP_HOME

export HADOOP_ROOT_LOGGER=INFO,console

export HADOOP_COMMON_LIB_NATIVE_DIR=$HADOOP_HOME/lib/native

export HADOOP_OPTS="-Djava.library.path=$HADOOP_HOME/lib"

#scala

export SCALA_HOME=/root/scala-2.11.11

export PATH=${SCALA_HOME}/bin:$PATH

#spark

export SPARK_HOME=/root/spark-2.0.2-bin-hadoop2.7

export PATH=${SPARK_HOME}/bin:${SPARK_HOME}/sbin:$PATH

#hive

export HIVE_HOME=/root/apache-hive-2.3.3-bin

export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin

#hbase

export HBASE_HOME=/root/hbase-1.2.6

export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin

保存并退出

使环境变量生效

source /etc/profile

验证

hadoop

5.3 网络环境配置

安装网络工具，以方便后面配置集群网络

apt-get install net-tools

apt-get install inetutils-ping

安装SSH服务

更新下软件库

apt-get update

安装ssh服务

apt-get install openssh-server

启动服务

service ssh start

查看服务是否启动

ps -e |grep ssh

生成公钥（一路回车）

ssh-keygen -t rsa

将本机公钥放到本机认证的密钥中，使得本机ssh本机不需要密码

cat /root/.ssh/id_rsa.pub >>/root/.ssh/authorized_keys

ssh本机测试

ssh localhost

六、初步配置上述组件

6.1 Hadoop初步配置

切换到hadoop配置文件目录

cd ~/hadoop-2.7.6/etc/hadoop/

修改core-site.xml如下：

fs.defaultFS

hdfs://localhost:9000

io.file.buffer.size

4096

hadoop.tmp.dir

/tmp

hadoop.proxyuser.root.hosts

*

hadoop.proxyuser.root.groups

*

修改hadoop-env.sh

vim hadoop-env.sh

增加：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracle

修改hdfs-site.xml

vim hdfs-site.xml

增加如下内容：

dfs.replication

2

dfs.namenode.name.dir

/root/hadoop-2.7.6/hdfs/name

dfs.datanode.data.dir

/root/hadoop-2.7.6/hdfs/data

dfs.permissions

false

修改mapred-site.xml

vim mapred-site.xml

增加如下内容：

mapreduce.framework.name

yarn

修改slaves文件，记录hadoop的datanode地址

vim slaves

增加如下内容：

localhost

修改yarn-site.xml

vim yarn-site.xml

增加如下内容：

The hostname of the RM.

yarn.resourcemanager.hostname

master

yarn.nodemanager.aux-services

mapreduce_shuffle

6.2 Spark初步配置

切换到spark配置文件目录

cd ~/spark-2.0.2-bin-hadoop2.7/conf

修改slaves文件

vim slaves

增加如下内容：

localhost

修改spark-defaults.conf

vim spark-defaults.conf

增加如下内容：

spark.master spark://localhost:7077

spark.eventLog.enabled      true

spark.eventLog.dir hdfs://localhost:9000/historyserverforSpark

spark.yarn.historyServer.address localhost:18080

spark.history.fs.logDirectory hdfs://localhost:9000/historyserverforSpark

spark.serializer org.apache.spark.serializer.KryoSerializer

spark.driver.memory 4g

spark.executor.extraJavaOptions -XX:+PrintGCDetails -Dkey=value -Dnumbers="one two three"

修改spark-env.sh

vim spark-env.sh

增加如下内容：

export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-oracle

export SCALA_HOME=/root/scala-2.11.11

export HADOOP_HOME=/root/hadoop-2.7.6

export HADOOP_CONF_DIR=/root/hadoop-2.7.6/etc/hadoop

export SPARK_MASTER_IP=localhost

export SPARK_WORKER_MEMORY=4g

export SPARK_EXECUTOR_MEMORY=4g

export SPARK_DRIVER_MEMORY=4g

export SPARK_WORKER_CORES=2

export SPARK_MEM=4G

6.3 保存容器状态为本地镜像

保存当前准备好安装包的容器状态镜像，以后配置集群每个节点都在此镜像上修改配置。

在另一个窗口

docker commit 75bea785a41e 902chenjie/ubuntu_bigdata

七、集群配置

7.1 使用镜像创建容器

使用此前保存的本地镜像创建几个容器，其中一个作为master，另外几个作为slave。

以2台结点的集群创建为例：

分别新建3个ssh连接到gpu01结点，每个连接创建1个容器，共创建3个容器：

docker run -it 902chenjie/ubuntu_bigdata /bin/bash

可以看到三个容器的主机名分别为d6ab2641dcf3、a15ae831e68b、207343b5d21d

7.2 网络相关设置

对于每个容器，查看其IP，执行

ifconfig

 

整理得到IP地址、主机名对应列表

计划作为master    172.17.0.19     d6ab2641dcf3

计划作为slave        172.17.0.21     a15ae831e68b        

计划作为slave        172.17.0.25     207343b5d21d

修改每个容器的hosts文件

vim /etc/hosts

增加如下内容：

172.17.0.19 d6ab2641dcf3

172.17.0.21 a15ae831e68b

172.17.0.25 207343b5d21d

保存并退出。

对于每个节点：启动ssh服务：

service ssh start

对于每个节点，将其ssh公钥拷贝到其它节点的认证密钥中：

ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub 其它节点的主机名或者IP

…

可选：对于每个节点，ssh其它节点验证是否能免密登录：

 

---

7.3 hadoop集群配置

对于其中一个节点，修改hadoop配置文件。

修改vim core-site.xml

vim core-site.xml

将master修改为计划的master的主机名，如d6ab2641dcf3

 

修改slaves文件，将要作为slaves的主机名写入其中，如a15ae831e68b、207343b5d21d

vim slaves

修改为：

a15ae831e68b

207343b5d21d

修改yarn-site.xml

vim yarn-site.xml

 

将这些配置拷贝覆盖到其它节点

scp -r ~/hadoop-2.7.6/etc/hadoop/ root@a15ae831e68b:/root/hadoop-2.7.6/etc/

执行source /etc/profile使环境变量生效

source /etc/profile

在master上初始化namenode

hadoop namenode -format

切换到hadoop sbin目录

cd ~/hadoop-2.7.6/sbin

启动hadoop集群

./start-all.sh

在master上使用jps查看进程，应该有如下：

在slave上使用jps查看进程，应该有如下：

使用hdfs命令创建一个目录以及文件测试hdfs功能

hadoop fs -mkdir /chenjie

新建一个本地文本文件，并上传到hdfs中

vim test.txt

输入任意内容并保存退出

上传文件到hdfs

hadoop fs -put test.txt /chenjie

运行wordcount测试

切换到~/hadoop-2.7.6/share/hadoop/mapreduce

cd ~/hadoop-2.7.6/share/hadoop/mapreduce

运行wordcount

hadoop jar hadoop-mapreduce-examples-2.7.6.jar wordcount /chenjie/test.txt /out

hadoop fs -lsr /

hadoop fs -text /out/part-r-00000

7.4 spark集群配置

master切换到spark的conf目录

cd ~/spark-2.0.2-bin-hadoop2.7/conf

修改slaves文件为：

a15ae831e68b

207343b5d21d

修改spark-defaults.conf文件

为

修改spark-env.sh

为

将这些配置发送到其它节点

scp -r ~/spark-2.0.2-bin-hadoop2.7/conf root@a15ae831e68b:/root/spark-2.0.2-bin-hadoop2.7/

scp -r ~/spark-2.0.2-bin-hadoop2.7/conf root@207343b5d21d:/root/spark-2.0.2-bin-hadoop2.7/

切换到master的sbin目录

cd ~/spark-2.0.2-bin-hadoop2.7/sbin

创建spark的history目录

hadoop fs -mkdir /historyserverforSpark

启动spark集群

./start-all.sh

Master上查看进程

jps

Slaves上查看进程

  

切换到master的bin目录

cd ~/spark-2.0.2-bin-hadoop2.7/bin

scala环境测试，进入spark-shell

./spark-shell

输入以下代码：

val test = sc.textFile("hdfs://d6ab2641dcf3:9000/chenjie/test.txt")

test.first()

Python环境测试

进入pyspark

./pyspark

输入如下代码：

test = sc.textFile("hdfs://d6ab2641dcf3:9000/chenjie/test.txt")

test.first()

八、集群环境的使用

容器

镜像

IP

hadoop

spark

d6ab2641dcf3

ubuntu_bigdata

172.17.0.19

master

master

a15ae831e68b

ubuntu_bigdata

172.17.0.21

slave

slave

207343b5d21d

ubuntu_bigdata

172.17.0.25

slave

slave

在gpu01结点进入某个容器：例如207343b5d21d

docker exec -it 207343b5d21d /bin/bash

切换到spark的bin目录下

cd ~/spark-2.0.2-bin-hadoop2.7/bin

使用./pyspark或者./spark-shell启动spark的shell环境，使用./spark-submit提交作业。