Docker驱动的Hadoop高可用集群搭建实践

本文档详细介绍了如何基于Docker构建一个高可靠的Hadoop分布式集群，适合在Swarm、Kubernetes (k8s) 和 Mesos等云环境中部署。版本为1.0，发布于2019年1月。 首先，系统概述部分强调了主机规划的重要性。在docker环境下，每个服务被独立运行在一个容器中，以实现服务的隔离和资源高效利用。集群配置如下： 1. Namenode: 配置两个容器hadoop-master1和hadoop-master2来运行namenode服务，以实现冗余和高可用性。 2. ResourceManager: 在hadoop-master1和hadoop-master2中启动yarn框架生成的进程，同样是为了提高服务的稳定性和可靠性。 3. Datanodes: 使用四个容器hadoop-slave1至hadoop-slave4作为数据节点，存储HDFS的数据副本。 4. JournalNode: 为了支持Journal的名字服务管理模式，启动三个journalnode容器hadoop-journal1、hadoop-journal2和hadoop-journal3，它们负责namenode日志的管理和在故障时的快速切换。 5. ZooKeeper: 保持集群状态一致性，配置三个Zookeeper容器zookeeper1、zookeeper2和zookeeper3。 接下来是Hadoop的配置步骤： - 修改`hadoop-env.sh`文件，设置环境变量和路径。 - `core-site.xml`和`hdfs-site.xml`用于配置Hadoop的基本参数和HDFS的设置，如命名空间和块大小。 - `mapred-site.xml`配置MapReduce的相关参数。 - `yarn-site.xml`配置YARN服务，包括ResourceManager和NodeManager的配置。 - 配置`slaves`文件，列出所有参与集群的节点。 - 对ZooKeeper进行必要的配置，如地址和数据同步策略。 在实际操作中，作者并没有提供手工搭建的具体步骤，但指出Docker方式是对手工方式的扩展，主要区别在于自动化部署和资源管理。Dockerfile用于构建Hadoop镜像，通过编写Dockerfile指定所需的软件包、依赖项和配置，然后通过`docker build`命令创建镜像。 在集群构建过程中，先创建自定义网络以确保容器之间的通信。接着，按顺序启动各个服务：首先是Zookeeper容器，然后是JournalNode，接着对namenode进行格式化，并启动HDFS和YARN。这样构建的集群能够在发生故障时快速恢复，实现系统的热切切换。 总结来说，这篇文章提供了一套基于Docker的Hadoop高可靠集群部署方案，涉及从主机规划、配置文件优化到网络和容器的启动流程，为开发者在云端或私有环境中搭建高可用Hadoop集群提供了实用的指导。