学习用的hadoop容器(上)

(本文比较长,而且container还在调试当中,所以决定拆成三篇文章来发,边做边发。)

制作了一个hadoop-learn的container用来学习Hadoop:

$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE                            COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                                                                                                                                NAMES
898e67a47ea7        sequenceiq/hadoop-docker:2.7.1   "/etc/bootstrap.sh -…"   15 hours ago        Up 14 minutes       2122/tcp, 8030-8033/tcp, 8040/tcp, 8042/tcp, 8088/tcp, 19888/tcp, 49707/tcp, 50010/tcp, 50020/tcp, 50070/tcp, 50075/tcp, 50090/tcp   hadoop-learn

这个容器是基于一个github上面的hadoop容器:

上面这个容器已经安装配置好了一个可以直接用起来的,pseudo-distributed模式的hadoop instance。

按照上面网站的文档,下载并启动登录进这个容器,就可以直接使用起来hadoop。但是它这个项目已经好久没有更新了,里面有一些软件包需要安装,有一些配置需要调整,因此我在这个container的基础上做了新的container,在这里:

这个container里面的内容,下面详细展开讲。此外,未来我会把这个container做成Dockerfile,放在github上面,方便日后维护和更新。后续的工作我会放在这个fork仓库里面:

回到这个container本身的话题。第一次下载,启动,登录进这个容器,使用下面的命令:

$ docker run -it weli/hadoop-learn sh

下载并启动完成后,就可以看到已经登录进了容器。此时我们在主机上执行docker ps命令,可以查看已经启动的容器:

$ docker ps
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND             CREATED             STATUS              PORTS                                                                                                                                NAMES
5660bba0258f        weli/hadoop-learn   "sh"                3 minutes ago       Up 3 minutes        2122/tcp, 8030-8033/tcp, 8040/tcp, 8042/tcp, 8088/tcp, 19888/tcp, 49707/tcp, 50010/tcp, 50020/tcp, 50070/tcp, 50075/tcp, 50090/tcp   tender_borg

为了以后方便找到这个container,可以把他重新命名:

$ docker rename tender_borg my_hadoop_learn_container

这样,这个容器的名称就被修改好了:

我们可以停掉这个容器:

$ docker stop my_hadoop_learn_container
my_hadoop_learn_container

然后以后想使用的时候,再启动这个容器:

$ docker start my_hadoop_learn_container
my_hadoop_learn_container

然后登录进这个容器:

$ docker exec -it my_hadoop_learn_container sh
$ 

这样,以后在这个容器里面的进度,就都在里面了,而不要每次都创建一个新的容器。如果想本地保存这个容器,就使用docker commit命令:

$ docker commit my_hadoop_learn_container
sha256:89cc66f16a6288910fbe8483d24fa528339ac6b66032793f8b4c5b1e3ef071b7

这样,这个容器的内容就被保存成了image。可以通过docker image命令来查看:

$ docker image ls
REPOSITORY                 TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
<none>                     <none>              89cc66f16a62        34 seconds ago      2.99GB

可以看到刚刚保存的这个image,我们还可以通过docker save命令把它拷贝成文件,或者上传到dockerhub。docker的基本使用不是本文的重点,就不详细展开了。

回到这个容器的话题,登录进容器以后,首先进入root的用户目录,并且执行初始化脚本:

$ cd
$ pwd
/root
$ . ~/.bashrc

这个.bashrc里面配置好了sdkman的初始化脚本:

$ cat ~/.bashrc

#THIS MUST BE AT THE END OF THE FILE FOR SDKMAN TO WORK!!!
export SDKMAN_DIR="/root/.sdkman"
[[ -s "/root/.sdkman/bin/sdkman-init.sh" ]] && source "/root/.sdkman/bin/sdkman-init.sh"

这个容器里面已经安装了sdkman:

sdkman是一个java的包管理工具,可以用它安装和管理各种版本的java和java工具。这个容器里面使用它安装了maven

$ which mvn
/root/.sdkman/candidates/maven/current/bin/mvn

因为这个容器里安装了Hadoop Definitive Guide的源代码,位于/root/hadoop-book这个目录:

并且已经用maven编译好了:

方便大家学习使用。

此外,这个容器使用的centos版本有点儿老,所以里面已经更新了centos的所有的软件包。

首先查看一下hadoop的环境变量:

$ env | grep HADOOP
HADOOP_PREFIX=/usr/local/hadoop
HADOOP_HDFS_HOME=/usr/local/hadoop
HADOOP_COMMON_HOME=/usr/local/hadoop
HADOOP_YARN_HOME=/usr/local/hadoop
HADOOP_CONF_DIR=/usr/local/hadoop/etc/hadoop
HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop

然后进到hadoop的安装目录,停掉hadoop的pseudo-distributed模式:

$ pwd
/usr/local/hadoop
$ cd sbin/
$ ./stop-all.sh
This script is Deprecated. Instead use stop-dfs.sh and stop-yarn.sh
19/01/06 21:02:49 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Stopping namenodes on [5660bba0258f]
5660bba0258f: stopping namenode
localhost: stopping datanode
Stopping secondary namenodes [0.0.0.0]
0.0.0.0: stopping secondarynamenode
19/01/06 21:03:07 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
stopping yarn daemons
stopping resourcemanager
localhost: stopping nodemanager
no proxyserver to stop

之所以要停掉这个模式,是因为这个容器里面还有一些配置没有搞好,等搞好以后,我会更新container,并且再发下一篇文章进行讲解。

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