linux
info:
- ubuntu 16.10 x64
docker 本身就是基于 linux 的，所以首先以我的一台服务器做实验。虽然最后跑 wordcount 已经由于内存不足而崩掉，但是之前的过程还是可以参考的。
连接服务器
使用 ssh 命令连接远程服务器。
|
1
|
ssh root@[your ip address] |
更新软件列表
apt-get update
更新完成。
安装 docker
|
1
|
sudo apt-get install docker.io |
当遇到输入是否继续时，输入「y／y」继续。
安装完成
输入「docker」测试是否安装成功。
拉取镜像
镜像，是 docker 的核心，可以通过从远程拉取镜像即可配置好我们所需要的环境，我们这次需要的是 hadoop 集群的镜像。
在本文中，我们将使用 kiwenlau 的 hadoop 集群镜像以及其配置。由于我的服务器本身即在国外，因此拉取镜像的速度较快，国内由于众所周知的原因，可以替换为相应的国内源，以加快拉取速度。
|
1
|
sudo docker pull kiwenlau/hadoop:1.0 |
拉取镜像完成。
克隆仓库
克隆仓库到当前文件夹（可以自行创建并切换到相应文件夹）。
|
1
|
git clone https://github.com/kiwenlau/hadoop-cluster-docker |
克隆仓库完成
桥接网络
|
1
|
sudo docker network create --driver=bridge hadoop |
运行容器
|
1
2
|
cd hadoop-cluster-docker./start-container.sh |
默认是 1 个主节点，2 个从节点，当然也可以根据性能调整为 n 节点，详见文末参考链接。
启动 hadoop
|
1
|
./start-hadoop.sh |
在上一步，我们已经运行容器，即可直接运行 hadoop。启动时长与机器性能有关，也是难为了我这一台 512 mb 内存的服务器。
测试 word count
|
1
|
./run-wordcount.sh |
word count 是一个测试 hadoop 的 shell 脚本，即计算文本中的单词个数。不过由于我的服务器内存不够分配无法完成，所以后续以本机进行测试。
网页管理
我们可以通过网页远程管理 hadoop：
- name node: [your ip address]:50070/
- resource manager: [your ip address]:8088/
macos
info:
- macos 10.12.4 beta (16e191a)
下载 & 安装
打开 docker 官方网站：https://www.docker.com，选择社区版，并下载、安装。windows 系统用户可以选择 windows 版本。
docker ce
macos or windows
运行 docker
打开 docker。为了简单，我没有改动配置，如需更改，可以在 preferences 中修改。
我们可以在终端（terminal）输入「docker」，测试是否安装成功。
拉取镜像 & 克隆仓库 & 桥接网络 & 运行容器 & 启动 hadoop
同 linux。
测试 word count
|
1
|
./run-wordcount.sh |
同 linux，但这次我们可以运算出结果了。
windows
其实最开始就没有打算放出 windows 版，倒不是因为觉得 windows 不好，而是目前手头没有 windows 的电脑，借用同学的电脑也不是很方便。如果需要安装 docker，需要 cpu 支持虚拟化，且安装了 64 位 windows 10 pro/企业版（需要开启 hyper-v）。其他版本的 windows 可以安装 docker toolbox。
intellij idea
我们的 hadoop 集群已经在容器里安装完成，而且已经可以运行。相比自己一个个建立虚拟机，这样的确十分方便、快捷。为了便于开发调试，接下来就需要在 intellij idea 下配置开发环境，包管理工具选择 gradle。maven 配合 eclipse 的配置网上已经有很多了，需要的同学可以自行搜索。
docker 开启 9000 端口映射
由于我们使用的是 kiwenlau 的镜像和开源脚本，虽然加快了配置过程，但是也屏蔽了很多细节。比如在其脚本中只默认开启了 50070 和 8088 的端口映射，我们可以通过 docker ps（注意是在本机，而不是在容器运行该命令）列出所有容器，查看容器映射的端口。
|
1
2
|
cd hadoop-cluster-dockervim start-container.sh |
切换到脚本文件夹，使用 vim 编辑 start-container.sh。在图中光标处添加以下内容，保存并退出。
|
1
|
-p 9000:9000 \ |
重启容器，并查看容器状态，如图即为映射成功。
开启 web hdfs 管理*
该步非必须。为了方便在网页端管理，因此开启 web 端，默认关闭。
|
1
2
3
4
5
|
which hadoopcd /usr/local/hadoop/etc/hadoop/lsvi core-site.xml |
找到 hadoop 配置文件路径，使用 vi 编辑，若 vi 的插入模式（insert mode）中，上下左右变成了 abcd，那么可以使用以下命令即可：cp /etc/vim/vimrc ~/.vimrc 修复。
添加以下内容。
|
1
2
3
4
|
<property> <name>dfs.webhdfs.enabled</name> <value>true</value></property> |
启动 hadoop
同 linux。
构建依赖
使用 intellij idea 新建一个 gradle 项目，在 build.gradle 中加入以下依赖（对应容器 hadoop 版本）。
|
1
2
|
compile group: 'org.apache.hadoop', name: 'hadoop-common', version: '2.7.2'compile group: 'org.apache.hadoop', name: 'hadoop-hdfs', version: '2.7.2' |
demo
|
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
|
import org.apache.commons.io.ioutils;import org.apache.hadoop.conf.configuration;import org.apache.hadoop.fs.*;import org.junit.before;import org.junit.test;import java.io.fileinputstream;import java.io.ioexception;import java.net.uri;/** * created by kingcos on 25/03/2017. */public class hdfsoperations { filesystem filesystem; @before public void configure() throws exception { configuration configuration = new configuration(); configuration.set("fs.defaultfs", "hdfs://192.168.1.120:9000"); filesystem = filesystem.get(uri.create("hdfs://192.168.1.120:9000"), configuration, "root"); } @test public void listfiles() throws ioexception { path path = new path("/"); remoteiterator<locatedfilestatus> iterator = filesystem.listfiles(path, true); while (iterator.hasnext()) { locatedfilestatus status = iterator.next(); system.out.println(status.getpath().getname()); } } @test public void rm() throws ioexception { path path = new path("/"); filesystem.delete(path, true); } @test public void mkdir() throws ioexception { path path = new path("/demo"); filesystem.mkdirs(path); }} |
之后便可以通过 idea 直接写代码来测试，这里简单写了几个方法。
总结
在写这篇文章之前，其实我对 docker 的概念很不了解。但是通过 learn by do it. 大致知道了其中的概念和原理。我们完全可以构建自己的容器 dockerfile，来部署生产和开发环境，其强大的可移植性大大缩短配置的过程。
由于个人对 hadoop 和 docker 的了解甚少，如有错误，希望指出，我会学习、改正。
原文链接：http://www.jianshu.com/p/b75f8bc9346d
