大数据环境搭建指南：基于 Docker 构建 Hadoop、Hive、HBase 等服务

大数据环境搭建指南：基于 Docker 构建 Hadoop、Hive、HBase 等服务

• 说明
• 大数据环境搭建指南：基于 Docker 构建 Hadoop、Hive、HBase 等服务
• • 一、引言
  • 二、项目概述
  • 三、搭建步骤
  • • 3.1 下载文件
    • 3.2 构建镜像
    • • 3.2.1 构建基础层镜像
      • 3.2.2 并行构建 HBase/Hive/Spark 镜像
    • 3.3 启动容器
    • 3.4 初始化文件路径
    • 3.5 整体启动结果
  • 四、详细服务验证
  • • 4.1 第一层：基础协调与数据库服务
    • • 4.1.1 ZooKeeper
      • 4.1.2 PostgreSQL
    • 4.2 第二层：核心存储 (HDFS)
    • • 4.2.1 NameNode
      • 4.2.2 DataNode
    • 4.3 第三层：资源调度 (YARN)
    • • 4.3.1 ResourceManager
      • 4.3.2 NodeManager
      • 4.3.3 HistoryServer
    • 4.4 第四层及以上：应用层 (HBase, Hive, Spark)
    • • 4.4.1 HBase Master
      • 4.4.2 Hive Metastore
      • 4.4.3 HiveServer2
      • 4.4.4 Spark 客户端（spark-client）
  • 五、总结
  • 六、注意事项

说明

开发环境
window11 + wsl2 + docker desktop + docker compose + idea

大数据环境搭建指南：基于 Docker 构建 Hadoop、Hive、HBase 等服务

一、引言

在大数据领域，搭建一个包含 Hadoop、Hive、HBase、Spark 等服务的开发环境是进行数据处理和分析的基础。本文将详细介绍如何使用 Docker 和 Docker Compose 来搭建这样一个大数据环境，同时还会提供验证各个服务是否正常运行的方法。

二、项目概述

本项目通过 Docker Compose 来管理多个大数据服务的容器化部署，涉及的服务包括 ZooKeeper、PostgreSQL、HDFS、YARN、HBase、Hive 和 Spark 等。每个服务都有对应的 Docker 镜像，并且可以通过配置文件进行定制化。

三、搭建步骤

3.1 下载文件

首先，我们需要下载所需的大数据组件包和 JDBC 驱动。可以使用以下命令进行下载：

wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-3.3.6/hadoop-3.3.6.tar.gzwget https://archive.apache.org/dist/hbase/2.5.6/hbase-2.5.6-bin.tar.gzwget https://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.3/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gzwget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.5.0/spark-3.5.0-bin-hadoop3.tgzwget https://jdbc.postgresql.org/download/postgresql-42.7.1.jar

克隆项目

git clone https://github.com/gugxl/my-bigdata-stack.git

3.2 构建镜像

3.2.1 构建基础层镜像

基础层镜像包含了所有服务的依赖，使用以下命令构建：

docker-compose --profile build build

说明：base-builder 是基础镜像，包含 Ubuntu、JDK 和基础环境。
这个时间会略微久一点，耐心等待下

3.2.2 并行构建 HBase/Hive/Spark 镜像

由于 HBase、Hive 和 Spark 镜像之间没有相互依赖关系，可以并行构建以节省时间：

docker-compose build --parallel hbase-builder hive-builder spark-builder

3.3 启动容器

使用以下命令启动所有服务的容器：

docker-compose up -d

3.4 初始化文件路径

在启动容器后，需要对 HDFS 进行初始化，包括创建必要的目录和设置权限。执行以下脚本：

chmod +x init-hdfs.sh./init-hdfs.shdocker compose up -d historyserver

3.5 整体启动结果

四、详细服务验证

为了确保每个服务都正常运行，我们需要按照服务依赖的从底层到上层的顺序进行验证。

4.1 第一层：基础协调与数据库服务

4.1.1 ZooKeeper

• 容器状态：docker-compose ps zookeeper，状态应为 Up。
• 日志检查：docker-compose logs zookeeper，寻找 binding to port 0.0.0.0/0.0.0.0:2181，且日志中不应有任何 ERROR 或 Exception。
• 端口连接：从终端执行 echo \"ruok\" | nc localhost 2181，如果返回 imok，则表示 ZooKeeper 服务完全正常。

4.1.2 PostgreSQL

• 容器状态：docker-compose ps postgres-metastore，状态应为 Up。
• 日志检查：docker-compose logs postgres-metastore，寻找 database system is ready to accept connections。

4.2 第二层：核心存储 (HDFS)

4.2.1 NameNode

• 容器状态：docker-compose ps namenode，状态应为 Up (healthy)。
• 日志检查：docker-compose logs namenode，首次启动会有 STARTUP_MSG: Starting NameNode 和 successfully formatted 的日志；正常运行时，日志不应有 ERROR 或 Exception，寻找 Serving GSSAPI ... 和 IPC Server handler ... 等信息。
• Web UI：在浏览器中访问 http://localhost:9870，能看到 HDFS 的管理界面，在 “Datanodes” 标签页下应能看到活动的 DataNode。

4.2.2 DataNode

• 容器状态：docker-compose ps datanode，状态应为 Up。
• 日志检查：docker-compose logs datanode，寻找 STARTUP_MSG: Starting DataNode 或 Block pool ... registered with namenode。
• NameNode Web UI 确认：访问 http://localhost:9870/dfshealth.html#tab-datanode，能看到至少一个 “Live” 的 DataNode，并且它的状态是 “In Service”。

4.3 第三层：资源调度 (YARN)

4.3.1 ResourceManager

• 容器状态：docker-compose ps resourcemanager，状态应为 Up (healthy)。
• 日志检查：docker-compose logs resourcemanager，寻找 STARTUP_MSG: Starting ResourceManager 和 Transitioned to active state，日志中不应再有关于队列初始化失败的错误。
• Web UI：在浏览器中访问 http://localhost:8088，能看到 YARN 的管理界面，在 “Nodes” 标签页下应能看到活动的 NodeManager，在 “Scheduler” 菜单下应能看到配置的 root.default 队列。

4.3.2 NodeManager

• 容器状态：docker-compose ps nodemanager，状态应为 Up。
• 日志检查：docker-compose logs nodemanager，寻找 STARTUP_MSG: Starting NodeManager 和 Registered with ResourceManager as nodemanager。
• ResourceManager Web UI 确认：访问 http://localhost:8088/cluster/nodes，能看到至少一个状态为 “RUNNING” 的节点。

4.3.3 HistoryServer

• 容器状态：docker-compose ps historyserver，状态应为 Up。
• 日志检查：docker-compose logs historyserver，寻找 STARTUP_MSG: Starting JobHistoryServer 和 JobHistoryServer metrics system started。
• Web UI：在浏览器中访问 http://localhost:19888，能看到 “JobHistory” 的界面，即使里面没有任何作业记录。

4.4 第四层及以上：应用层 (HBase, Hive, Spark)

4.4.1 HBase Master

• 容器状态：docker-compose ps hbase-master，状态应为 Up。
• 日志检查：docker-compose logs hbase-master，寻找 Master has completed initialization。
• Web UI：访问 http://localhost:16010，能看到 HBase Master 的 UI，并且在 “Region Servers” 部分能看到活动的 RegionServer。

4.4.2 Hive Metastore

• 容器状态：docker-compose ps hive-metastore，状态应为 Up。
• 日志检查：docker-compose logs hive-metastore，寻找 Starting Hive Metastore Server 和 Opened a connection to metastore，并且不应有连接 postgres-metastore 失败的错误，首次启动会有 schemaTool 相关的日志。

4.4.3 HiveServer2

• 容器状态：docker-compose ps hiveserver2，状态应为 Up。
• 日志检查：docker-compose logs hiveserver2，寻找 Starting HiveServer2 和 HiveServer2 is started。
• Web UI：访问 http://localhost:10002，能看到 HiveServer2 的 Web UI。

4.4.4 Spark 客户端（spark-client）

• 容器状态：docker-compose ps spark-client，状态应为 Up。
• 进入容器验证：可以使用以下命令进入 spark-client 容器：

docker exec -it spark-client bash

进入容器后，可以尝试执行一些简单的 Spark 命令，例如启动 Spark Shell：

spark-shell

如果能够正常启动 Spark Shell，则说明 spark-client 服务正常。

五、总结

通过以上步骤，我们成功地使用 Docker 和 Docker Compose 搭建了一个包含多个大数据服务的开发环境，并验证了每个服务的正常运行。这种容器化的部署方式不仅方便快捷，而且易于管理和维护。希望本文能对大数据开发者有所帮助。

六、注意事项

• 确保你的系统已经安装了 Docker 和 Docker Compose。
• 在构建镜像和启动容器时，可能需要一些时间，请耐心等待。
• 如果在验证过程中发现某个服务出现问题，可以查看相应的日志文件进行排查。