ubuntu中docker搭建hadoop集群

在Ubuntu中使用Docker搭建Hadoop集群的步骤如下：
1. 安装Docker和Docker Compose。
2. 下载Hadoop集群Docker镜像。
3. 创建Docker容器并启动Hadoop集群。
4. 配置Hadoop集群环境变量。
5. 启动Hadoop集群并测试。

具体步骤可以参考以下引用内容：
1. 首先安装Docker和Docker Compose，可以参考引用中的步骤。
2. 下载Hadoop集群Docker镜像，可以参考引用中的步骤。
3. 创建Docker容器并启动Hadoop集群，可以参考引用中的步骤。
4. 配置Hadoop集群环境变量，可以参考引用中的步骤。
5. 启动Hadoop集群并测试，可以参考引用中的步骤。

相关问题

docker搭建hadoop集群

搭建Hadoop集群需要进行以下步骤：

1. 安装Docker和Docker Compose

在搭建Hadoop集群之前，需要先安装Docker和Docker Compose。在Linux系统中，可以使用以下命令来安装：

sudo apt-get update
sudo apt-get install docker
sudo apt-get install docker-compose

2. 创建Docker镜像

在安装完Docker和Docker Compose之后，需要创建Hadoop镜像。Docker镜像可以通过Dockerfile文件进行创建。以下是一个简单的Dockerfile文件示例：

FROM ubuntu:18.04

RUN apt-get update && \
    apt-get install -y ssh && \
    apt-get install -y rsync && \
    apt-get install -y openjdk-8-jdk && \
    apt-get clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/* /tmp/* /var/tmp/*

RUN useradd -ms /bin/bash hadoop && \
    echo 'hadoop:hadoop' | chpasswd && \
    usermod -aG sudo hadoop

RUN ssh-keygen -t rsa -P '' -f ~/.ssh/id_rsa && \
    cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys && \
    chmod 0600 ~/.ssh/authorized_keys

ADD hadoop-2.10.1.tar.gz /opt

RUN cd /opt && \
    ln -s hadoop-2.10.1 hadoop && \
    chown -R hadoop:hadoop hadoop-2.10.1 && \
    chown -R hadoop:hadoop hadoop

ENV JAVA_HOME /usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
ENV PATH $PATH:/opt/hadoop/bin:/opt/hadoop/sbin

CMD ["/usr/sbin/sshd", "-D"]

在该Dockerfile文件中，我们使用了Ubuntu 18.04作为基础镜像，然后安装了SSH、rsync和OpenJDK-8。我们还创建了一个名为hadoop的用户和一个SSH密钥对。接着，我们下载并解压Hadoop二进制文件，并设置环境变量。最后，我们启动SSH服务。

在生成Dockerfile文件之后，我们可以使用以下命令创建Hadoop镜像：

docker build -t hadoop .

3. 编写Docker Compose文件

在创建完Docker镜像之后，需要编写Docker Compose文件来定义Hadoop集群的拓扑结构。以下是一个简单的Docker Compose文件示例：

version: '2.3'
services:
  namenode:
    image: hadoop
    container_name: namenode
    hostname: namenode
    ports:
      - "50070:50070"
      - "8088:8088"
    volumes:
      - ./data/namenode:/opt/hadoop-2.10.1/data/namenode
    environment:
      - HADOOP_ROLE=NAMENODE
      - NAMENODE_HOST=namenode
      - RESOURCEMANAGER_HOST=resourcemanager
    command: ["/opt/hadoop/bin/hadoop", "namenode"]
    networks:
      hadoop:
        ipv4_address: 172.16.238.10

  datanode1:
    image: hadoop
    container_name: datanode1
    hostname: datanode1
    volumes:
      - ./data/datanode1:/opt/hadoop-2.10.1/data/datanode
    environment:
      - HADOOP_ROLE=DATANODE
      - NAMENODE_HOST=namenode
      - RESOURCEMANAGER_HOST=resourcemanager
    command: ["/opt/hadoop/bin/hadoop", "datanode"]
    depends_on:
      - namenode
    networks:
      hadoop:
        ipv4_address: 172.16.238.11

  datanode2:
    image: hadoop
    container_name: datanode2
    hostname: datanode2
    volumes:
      - ./data/datanode2:/opt/hadoop-2.10.1/data/datanode
    environment:
      - HADOOP_ROLE=DATANODE
      - NAMENODE_HOST=namenode
      - RESOURCEMANAGER_HOST=resourcemanager
    command: ["/opt/hadoop/bin/hadoop", "datanode"]
    depends_on:
      - namenode
    networks:
      hadoop:
        ipv4_address: 172.16.238.12

  resourcemanager:
    image: hadoop
    container_name: resourcemanager
    hostname: resourcemanager
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - HADOOP_ROLE=RESOURCEMANAGER
      - NAMENODE_HOST=namenode
      - RESOURCEMANAGER_HOST=resourcemanager
    command: ["/opt/hadoop/bin/yarn", "resourcemanager"]
    depends_on:
      - namenode
    networks:
      hadoop:
        ipv4_address: 172.16.238.20

  nodemanager1:
    image: hadoop
    container_name: nodemanager1
    hostname: nodemanager1
    environment:
      - HADOOP_ROLE=NODEMANAGER
      - NAMENODE_HOST=namenode
      - RESOURCEMANAGER_HOST=resourcemanager
    command: ["/opt/hadoop/bin/yarn", "nodemanager"]
    depends_on:
      - namenode
      - resourcemanager
    networks:
      hadoop:
        ipv4_address: 172.16.238.21

  nodemanager2:
    image: hadoop
    container_name: nodemanager2
    hostname: nodemanager2
    environment:
      - HADOOP_ROLE=NODEMANAGER
      - NAMENODE_HOST=namenode
      - RESOURCEMANAGER_HOST=resourcemanager
    command: ["/opt/hadoop/bin/yarn", "nodemanager"]
    depends_on:
      - namenode
      - resourcemanager
    networks:
      hadoop:
        ipv4_address: 172.16.238.22

networks:
  hadoop:
    driver: bridge
    ipam:
      driver: default
      config:
        - subnet: 172.16.238.0/24

在该Docker Compose文件中，我们定义了一个包含一个NameNode、两个DataNode、一个ResourceManager和两个NodeManager的集群。我们使用了Hadoop镜像，并指定了容器名称、主机名、端口映射、数据卷、环境变量和命令。我们还使用了depends_on来定义容器之间的依赖关系。最后，我们定义了一个名为hadoop的网络，并指定了IP地址。

4. 启动Hadoop集群

在编写完Docker Compose文件之后，我们可以使用以下命令启动Hadoop集群：

docker-compose up -d

该命令会启动Hadoop集群，并在后台运行。运行完该命令后，可以使用以下命令检查容器是否已经启动：

docker ps

5. 访问Hadoop集群

启动完Hadoop集群之后，可以在浏览器中访问以下地址来查看Hadoop集群的状态：

http://localhost:50070/dfshealth.html
http://localhost:8088/

至此，完成了在Docker中搭建Hadoop集群的过程。

ubuntu环境docker安装hadoop

### 使用 Docker 在 Ubuntu 上安装 Hadoop

#### 准备工作
为了在 Ubuntu 环境下利用 Docker 安装并运行 Hadoop，首先需要确保本地已安装 Docker 并能够正常运作。可以通过命令 `sudo docker ps -a` 来检验 Docker 是否配置成功[^2]。

#### 创建自定义 Docker 镜像
基于官方 Ubuntu 最新版本的基础镜像来创建一个新的包含 Hadoop 的定制化镜像。由于已经获取到了最新版的 Ubuntu 基础镜像，现在可以编写一个名为 `Dockerfile` 文件用于描述如何构建这个新的镜像：

FROM ubuntu:latest
RUN apt-get update && \
    apt-get install -y openjdk-11-jdk wget && \
    wget https://downloads.apache.org/hadoop/common/stable/hadoop-3.3.4.tar.gz && \
    tar -xzvf hadoop-3.3.4.tar.gz && \
    mv hadoop-3.3.4 /opt/hadoop && \
    echo 'export PATH=$PATH:/opt/hadoop/bin' >> ~/.bashrc
WORKDIR /opt/hadoop
CMD ["bash"]

这段脚本指定了从哪个基础镜像出发(`FROM`)，执行一系列必要的软件包更新和安装操作 (`RUN`) ，设置默认的工作目录 (`WORKDIR`) 和启动容器后的默认指令 (`CMD`) 。此文件中的具体路径可能依据实际需求有所调整。

#### 构建与管理容器实例
完成上述准备工作之后，就可以使用下面这条命令根据刚刚编写的 `Dockerfile` 来构建所需的 Docker 镜像了：

sudo docker build -t my-hadoop .

这将会读取当前目录下的 `Dockerfile` 并尝试按照其中指示去组装最终的产品——带有预设好环境变量以及所需工具链的新镜像。

一旦有了可用的镜像，便可通过如下方式快速部署单节点模式下的伪分布式集群测试环境：

sudo docker run -dit --name hadoop-master -p 9870:9870 -p 8088:8088 my-hadoop bash

该命令会以前台守护进程的形式启动一个命名为 `hadoop-master` 的容器，并开放两个端口分别对应 NameNode Web UI (port 9870) 及 ResourceManager Web UI (port 8088)，方便后续访问监控页面。

最后一步则是进入正在运行着的目标容器内部继续初始化剩余组件和服务：

sudo docker exec -it hadoop-master /bin/bash

此时应该可以看到提示符变为类似 `[root@<container_id> /]$` 这样的形式表示进入了目标环境中，在这里可以根据实际情况进一步配置 HDFS 或 YARN 相关参数直至满足项目要求为止[^3]。