玩转大数据——Docker轻松搭建分析环境

在需要搭建平台或配置环境时,按照传统的做法,需要下载相应软件包,然后进行配置,经过大量的操作后还需要进行功能测试,查看是否工作正常。如果不正常,则意味着更多的时间代价和不可控的风险。一旦需要服务器迁移(例如从阿里云迁移到腾讯云),往往需要重新部署和调试。这些琐碎而无趣的“体力活”,极大地降低了工作效率。

Docker提供了一种更为聪明的方式,通过容器来打包应用,意味着迁移只需要在新的服务器上启动需要的容器就可以了。这无疑将节约大量的宝贵时间,并降低部署过程出现问题的风险。

同理,在搭建数据分析hadoop-spark-zeppelin平台时,同样可以使用docker技术来制作镜像,通过启动容器来启动应用,首先需要修改Hadoop、Spark及Zeppelin的配置文件,然后再制作dockerfile。

具体配置Hadoop、Spark、Zeppelin的步骤以及具体制作的dockerfile的步骤如下所示:

1.配置Hadoop

/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/etc/hadoop$ cat core-site.xml

/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/etc/hadoop$ cat hdfs-site.xml

/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/etc/hadoop$ cat hadoop-env.sh

/usr/local/hadoop/hadoop-2.6.0/etc/hadoop$ cat slaves

配置Spark 

/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/conf$ cat spark-env.sh

/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/conf$ cat slave

/usr/local/spark/spark-1.5.2-bin-hadoop2.6/conf$ cat spark-defaults.conf

配置Zeppelin

/usr/local/zeppelin-0.6.0-bin-all/conf$ cat zeppelin-env.sh

/usr/local/zeppelin-0.6.0-bin-all/conf$ cat zeppelin-site.xml

制作Dockerfile

从docker hub仓库拉取ubuntu的基础镜像:docker pull ubuntu。

1) 使用该基础镜像并添加作者信息:

 

2) 安装必要的工具并建立必要的文件夹:

 

3) 修改sshd_config以及ssh_config 文件:

 

4) 配置免密码登录:

 

5) 配置环境变量:

 

6) 将下载并配置好的Hadoop、Java、Spark以及Zeppelin放在适当位置:

 

7) 格式化Hadoop HDFS的namenode:

 

8) 将启动脚本start.sh放置在合适路径:

 

9) 使用supervisord来管理:

 

10) 对外暴露22,50070,8080,4040,8090端口:

11) 设置container启动时执行的操作:

在当前dockerfile的目录下build镜像

6 运行新镜像

此时可以通过运行该容器的Ubuntu的IP和映射的50070端口访问Hadoop的HDFS,映射的8080端口访问Spark、映射的8090端口访问Zeppelin,如下图所示:

访问Hadoop页面

访问Spark页面

访问Zeppelin页面

至此,单节点的Hadoop-Spark-Zeppelin镜像就做好并启动了,该docker镜像可用于部署有docker环境的Ubuntu机器下。

对于运维来说,Docker提供了一种可移植的标准化部署过程,使得规模化、自动化、异构化的部署成为可能甚至是轻松简单的事情;而对于开发者来说,Docker提供了一种开发环境的管理方法,包括映像、构建、共享等功能, 将来会让普通用户使用起来。通过将数据分析平台Hadoop-Spark-Zeppelin docker化,使得数据分析人员不用在陷入配置Hadoop、Spark以及Zeppelin环境的重复劳动,将精力投入到核心的数据分析工作中去。

声 明

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