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hadoop-base 镜像详细说明

hadoop-base 使用指南

hadoop-base 配置说明

hadoop-base 官方文档

Hadoop Sandbox Docker镜像文档

1. 镜像概述和主要用途

Hadoop Sandbox Docker镜像是Hadoop Sandbox项目的容器化实现,提供Hadoop集群核心组件的容器化部署方案。该镜像集合将Hadoop生态系统的关键组件(HDFS、YARN、MapReduce等)拆分为独立镜像,旨在简化Hadoop环境的搭建、配置和管理,适用于Hadoop开发、测试、学***及小型演示场景。

2. 核心功能和特性

2.1 镜像组件说明

Hadoop Sandbox镜像包含以下核心组件,各组件功能如下:

  • hadoop-base:基础镜像,包含Hadoop发行版、运行时依赖库及预配置的系统用户,作为其他组件镜像的基础。
  • hadoop-client:客户端节点镜像,内置SSH服务器,支持通过SSH连接集群,提供Hadoop命令行工具(hdfs、yarn、mapred等)。
  • hadoop-hdfs-namenode:HDFS分布式文件系统的Namenode组件,负责管理文件系统元数据(如目录结构、文件位置)。
  • hadoop-hdfs-datanode:HDFS分布式文件系统的Datanode组件,负责存储实际文件数据块。
  • hadoop-yarn-resourcemanager:YARN资源管理器组件,负责集群资源(CPU、内存)的分配与调度。
  • hadoop-yarn-nodemanager:YARN节点管理器组件,运行在每个计算节点,负责启动和监控容器(Container)及任务执行。
  • hadoop-mapred-jobhistoryserver:MapReduce作业历史服务器,负责记录和查询已完成的MapReduce作业信息。

2.2 核心特性

  • 组件化部署:各Hadoop组件独立封装为镜像,支持按需部署,灵活组合集群规模。
  • 预配置依赖:内置Hadoop运行所需的JDK、SSH等依赖,无需手动安装配置。
  • 用户隔离:预配置Hadoop专用系统用户(如hadoop),确保运行环境隔离与安全。
  • 简化管理:通过容器化方式统一生命周期管理(启动、停止、重启),降低环境维护成本。

3. 使用场景和适用范围

适用场景

  • 开发环境:供开发人员在本地搭建Hadoop测试环境,验证HDFS操作、MapReduce作业或YARN任务调度。
  • 学*实践**:帮助Hadoop初学者快速部署完整集群,实践HDFS、YARN、MapReduce等组件的基本操作。
  • 测试验证:测试Hadoop集群配置(如副本数量、资源调度策略)对作业性能的影响。
  • 小型演示:构建轻量级Hadoop集群,用于技术演示或教学展示。

不适用场景

  • 生产环境:缺乏高可用(HA)配置、数据持久化机制不完善,无法满足生产级稳定性和可靠性要求。
  • 大规模集群:容器化部署在资源隔离、网络性能上存在限制,不适合超大规模节点集群。

4. 使用方法和配置说明

4.1 前提条件

  • 已安装Docker(20.10+)及Docker Compose(2.0+)。
  • 主机需分配足够内存(建议至少4GB),Hadoop组件(尤其是Namenode、ResourceManager)对内存要求较高。

4.2 镜像拉取

假设镜像托管于Docker Hub(实际需替换为项目***仓库地址),拉取命令如下:

bash
# 拉取基础镜像
docker pull hadoop-sandbox/hadoop-base:latest

# 拉取客户端镜像
docker pull hadoop-sandbox/hadoop-client:latest

# 拉取HDFS组件镜像
docker pull hadoop-sandbox/hadoop-hdfs-namenode:latest
docker pull hadoop-sandbox/hadoop-hdfs-datanode:latest

# 拉取YARN组件镜像
docker pull hadoop-sandbox/hadoop-yarn-resourcemanager:latest
docker pull hadoop-sandbox/hadoop-yarn-nodemanager:latest

# 拉取MapReduce作业历史服务器镜像
docker pull hadoop-sandbox/hadoop-mapred-jobhistoryserver:latest

4.3 单个镜像运行示例

以下为独立运行hadoop-client(客户端节点)的示例,用于通过SSH连接集群:

bash
docker run -d \
  --name hadoop-client \
  -p 2222:22 \  # 映射SSH端口到主机2222
  --network hadoop-net \  # 建议使用自定义网络隔离集群
  hadoop-sandbox/hadoop-client:latest

运行后,通过SSH连接客户端节点:

bash
ssh -p 2222 hadoop@localhost  # 默认用户:hadoop,密码:hadoop(需参考镜像实际配置)

4.4 集群部署(docker-compose配置示例)

Hadoop集群需多组件协同工作,推荐使用docker-compose编排部署。以下为最小化集群配置示例(docker-compose.yml):

yaml
version: '3.8'

networks:
  hadoop-net:
    driver: bridge

volumes:
  hdfs-namenode-data:  # 持久化Namenode元数据
  hdfs-datanode-data:  # 持久化Datanode数据块

services:
  # HDFS Namenode
  namenode:
    image: hadoop-sandbox/hadoop-hdfs-namenode:latest
    container_name: hadoop-namenode
    networks:
      - hadoop-net
    volumes:
      - hdfs-namenode-data:/hadoop/dfs/name
    environment:
      - HDFS_NAMENODE_HOST=namenode  # 容器内主机名(与service名一致)
      - HDFS_REPLICATION_FACTOR=1  # 测试环境副本数设为1
    ports:
      - "9870:9870"  # HDFS WebUI端口
    restart: unless-stopped

  # HDFS Datanode
  datanode:
    image: hadoop-sandbox/hadoop-hdfs-datanode:latest
    container_name: hadoop-datanode
    networks:
      - hadoop-net
    volumes:
      - hdfs-datanode-data:/hadoop/dfs/data
    environment:
      - HDFS_NAMENODE_URI=hdfs://namenode:9000  # 连接Namenode地址
    depends_on:
      - namenode
    restart: unless-stopped

  # YARN ResourceManager
  resourcemanager:
    image: hadoop-sandbox/hadoop-yarn-resourcemanager:latest
    container_name: hadoop-resourcemanager
    networks:
      - hadoop-net
    ports:
      - "8088:8088"  # YARN WebUI端口
    environment:
      - YARN_RESOURCEMANAGER_HOST=resourcemanager
    depends_on:
      - namenode
    restart: unless-stopped

  # YARN NodeManager
  nodemanager:
    image: hadoop-sandbox/hadoop-yarn-nodemanager:latest
    container_name: hadoop-nodemanager
    networks:
      - hadoop-net
    environment:
      - YARN_RESOURCEMANAGER_HOST=resourcemanager
      - YARN_NODEMANAGER_HOST=nodemanager
    depends_on:
      - resourcemanager
    restart: unless-stopped

  # MapReduce JobHistoryServer
  jobhistoryserver:
    image: hadoop-sandbox/hadoop-mapred-jobhistoryserver:latest
    container_name: hadoop-jobhistoryserver
    networks:
      - hadoop-net
    ports:
      - "***:***"  # JobHistory WebUI端口
    environment:
      - MAPRED_HISTORY_SERVER_HOST=jobhistoryserver
    depends_on:
      - resourcemanager
    restart: unless-stopped

  # Hadoop Client(SSH访问)
  client:
    image: hadoop-sandbox/hadoop-client:latest
    container_name: hadoop-client
    networks:
      - hadoop-net
    ports:
      - "2222:22"  # SSH端口映射
    depends_on:
      - namenode
      - resourcemanager
    restart: unless-stopped

部署步骤:

  1. 创建docker-compose.yml文件,复制上述配置。
  2. 执行部署命令:
    bash
    docker-compose up -d  # 后台启动所有服务
    
  3. 验证集群状态:
    • 访问HDFS WebUI:http://localhost:9870
    • 访问YARN WebUI:http://localhost:8088
    • 通过SSH连接客户端节点执行Hadoop命令:hdfs dfs -ls /

4.5 环境变量与配置参数

各镜像支持通过环境变量自定义配置,常用参数如下(具体以镜像版本为准):

环境变量组件说明默认值示例
HADOOP_HOME所有组件Hadoop安装路径/opt/hadoop
HDFS_NAMENODE_HOSTnamenodeNamenode主机名namenode
HDFS_NAMENODE_URIdatanode/clientNamenode访问地址hdfs://namenode:9000
HDFS_REPLICATION_FACTORnamenodeHDFS默认副本数3(测试环境建议设为1)
YARN_RESOURCEMANAGER_HOSTresourcemanager/nodemanagerResourceManager主机名resourcemanager
MAPRED_HISTORY_SERVER_HOSTjobhistoryserverJobHistoryServer主机名jobhistoryserver

5. 注意事项

  • 数据持久化:生产环境需通过volumes持久化Namenode元数据和Datanode数据,避免容器删除导致数据丢失。
  • 资源配置:根据集群规模调整容器内存/CPU限制(通过docker run --memory或docker-compose的deploy.resources配置)。
  • 网络隔离:使用自定义Docker网络(如示例中的hadoop-net)确保集群组件通信隔离。
  • 安全性:默认配置可能包含弱密码(如hadoop/hadoop),生产环境需修改用户密码并限制SSH访问。
  • 版本兼容性:不同Hadoop版本的组件端口(如HDFS的9870端口对应Hadoop 3.x)可能不同,需根据镜像Hadoop版本调整端口映射。
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oldzhang

运维工程师

Linux服务器

5

"Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。"

用户评价详情

oldzhang - 运维工程师

Linux服务器

5

Docker加速体验非常流畅,大镜像也能快速完成下载。

Nana - 后端开发

Mac桌面

4.9

配置Docker镜像源后,拉取速度快了数倍,开发体验提升明显。

Qiang - 平台研发

K8s集群

5

轩辕镜像在K8s集群中表现很稳定,容器部署速度明显加快。

小敏 - 测试工程师

Windows桌面

4.8

Docker镜像下载不再超时,测试环境搭建更加高效。

晨曦 - DevOps工程师

宝塔面板

5

配置简单,Docker镜像源稳定,适合快速部署环境。

阿峰 - 资深开发

群晖NAS

5

在群晖NAS上配置后,镜像下载速度飞快,非常适合家庭实验环境。

俊仔 - 后端工程师

飞牛NAS

4.9

Docker加速让容器搭建顺畅无比,再也不用等待漫长的下载。

Lily - 测试经理

Linux服务器

4.8

镜像源覆盖面广,更新及时,团队一致反馈体验不错。

浩子 - 云平台工程师

Podman容器

5

使用轩辕镜像后,Podman拉取镜像稳定无比,生产环境可靠。

Kai - 运维主管

爱快路由

5

爱快系统下配置加速服务,Docker镜像拉取速度提升非常大。

翔子 - 安全工程师

Linux服务器

4.9

镜像源稳定性高,安全合规,Docker拉取无忧。

亮哥 - 架构师

K8s containerd

5

大规模K8s集群下镜像加速效果显著,节省了大量时间。

慧慧 - 平台开发

Docker Compose

4.9

配置Compose镜像加速后,整体构建速度更快了。

Tina - 技术支持

Windows桌面

4.8

配置简单,镜像拉取稳定,适合日常开发环境。

宇哥 - DevOps Leader

极空间NAS

5

在极空间NAS上使用Docker加速,体验流畅稳定。

小静 - 数据工程师

Linux服务器

4.9

Docker镜像源下载速度快,大数据环境搭建轻松完成。

磊子 - SRE

宝塔面板

5

使用轩辕镜像后,CI/CD流程整体快了很多,值得推荐。

阿Yang - 前端开发

Mac桌面

4.9

国内网络环境下,Docker加速非常给力,前端环境轻松搭建。

Docker迷 - 架构师

威联通NAS

5

威联通NAS下配置镜像加速后,Docker体验比官方源好很多。

方宇 - 系统工程师

绿联NAS

5

绿联NAS支持加速配置,Docker镜像下载快且稳定。

常见问题

Q1:轩辕镜像免费版与专业版有什么区别?

免费版仅支持 Docker Hub 加速,不承诺可用性和速度;专业版支持更多镜像源,保证可用性和稳定速度,提供优先客服响应。

Q2:轩辕镜像免费版与专业版有分别支持哪些镜像?

免费版仅支持 docker.io;专业版支持 docker.io、gcr.io、ghcr.io、registry.k8s.io、nvcr.io、quay.io、mcr.microsoft.com、docker.elastic.co 等。

Q3:流量耗尽错误提示

当返回 402 Payment Required 错误时,表示流量已耗尽,需要充值流量包以恢复服务。

Q4:410 错误问题

通常由 Docker 版本过低导致,需要升级到 20.x 或更高版本以支持 V2 协议。

Q5:manifest unknown 错误

先检查 Docker 版本,版本过低则升级;版本正常则验证镜像信息是否正确。

Q6:镜像拉取成功后,如何去掉轩辕镜像域名前缀?

使用 docker tag 命令为镜像打上新标签,去掉域名前缀,使镜像名称更简洁。

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