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- Si Docker puede instalar varias aplicaciones al mismo tiempo Una de las funciones principales de Docker es la capacidad de empaquetar cualquier aplicación, incluido Hadoop, en una imagen de Docker. Este tutorial proporciona pasos detallados para construir rápidamente un clúster Hadoop de múltiples nodos en una sola máquina usando Docker. Después de descubrir problemas con el proyecto actual HadooponDocker, el autor desarrolló una imagen de Hadoop casi mínima y admite la construcción rápida de un clúster de Hadoop con cualquier número de nodos. 1. Información del proyecto GitHub: kiwanlau/hadoop-cluster-docker Usar directamente una máquina para construir un clúster de Hadoop es un proceso bastante doloroso, especialmente para los principiantes. Es posible que estén luchando con este problema incluso antes de comenzar a contar palabras. Y no todo el mundo tiene varias máquinas. Puedes intentar construirlo con varias máquinas virtuales, asumiendo que tienes una máquina súper poderosa. Mi objetivo es ejecutar clústeres de Hadoop en contenedores Docker para que los desarrolladores de Hadoop puedan crear rápida y fácilmente clústeres de Hadoop de múltiples nodos localmente. De hecho, ha habido muchas implementaciones de esta idea, pero ninguna de ellas es ideal; o son demasiado grandes, demasiado lentas de usar o utilizan herramientas de terceros que hacen que su uso sea demasiado complicado. La siguiente tabla enumera algunos proyectos conocidos de HadooponDocker y sus problemas. La página de GitHub del proyecto alvinhenrick/hadoop-mutinode y la dirección del blog del autor son las siguientes: GitHub: Hadoop (YARN) MultinodeClusterwithDocker Blog: Las siguientes dos tablas muestran la comparación de parámetros del proyecto alvinhenrick/hadoop-mutinode y mi kiwenlau/hadoop -clúster-, puede ver que optimicé para: tamaño de imagen más pequeño, tiempo de construcción más rápido, menos capas de imagen, cambio más rápido y más fácil de la cantidad de nodos en el clúster de Hadoop. Además, el proyecto alvinhenrick/hadoop-mutinode requiere la modificación manual de los archivos de configuración de Hadoop y la reconstrucción de los archivos al agregar nodos. Refleje Hadoop-nn-dn y luego modifique el script de inicio del contenedor para lograr la función de agregar nodos. Pero si implemento la automatización a través de un script de shell, puedo reconstruir la imagen hadoop-master en menos de 1 minuto y ejecutarla inmediatamente. El proyecto inicia un clúster Hadoop de 3 nodos de forma predeterminada y admite clústeres Hadoop con cualquier número de nodos. Además, iniciar Hadoop, ejecutar el recuento de palabras y reconstruir la imagen se automatizan mediante scripts de shell. Esto hace que el uso y desarrollo de todo el proyecto sea muy cómodo y rápido. Entorno de desarrollo y prueba Sistema operativo: ubuntu14.04 y ubuntu12.04 Versión del kernel: 3.13.0-32-generic Versión de Docker: 1.5.0 y 1.6.2 Queridos amigos, disco duro insuficiente, memoria insuficiente, especialmente si la versión del kernel es demasiado bajo provocará que la ejecución falle. 2. Introducción al espejo Introducción al espejo En este proyecto, se desarrollaron cuatro imágenes: serf-dnsmasqhadoop-basehadoop-masterhadoop-slaveserf-dnsmasq La imagen se instala en base a ubuntu:15.04 (seleccionada porque es la más pequeña, no porque sea la más reciente) serf: serf es una herramienta de gestión de nodos de máquinas distribuidas. Puede descubrir dinámicamente todos los nodos del clúster Hadoop. Instale dnsmasq: dnsmasq es un servidor DNS liviano. Puede proporcionar servicios de resolución de nombres de dominio para clústeres de Hadoop. Cuando se inicia el contenedor, la IP del nodo maestro se pasa a todos los nodos esclavos. Serf comienza inmediatamente después de que se inicia el contenedor. El serfagente en el nodo esclavo descubre inmediatamente el nodo maestro (todos conocen la IP maestra), y el nodo maestro descubre inmediatamente todos los nodos esclavos.
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