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自动构建

Apache Hadoop提交工具，用于独立集群的作业提交与管理，支持HDFS集群部署、MapReduce任务运行及灵活的配置参数调整。

2 次收藏下载次数: 0状态：自动构建维护者：bde2020仓库类型：镜像最近更新：5 年前

让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明

如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。

只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：

请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：

https://xuanyuan.cloud/agents.md

在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。

查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。若 AI 无法访问外链，可打开说明文档复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。

镜像标签列表与下载命令

Apache Hadoop Submit镜像说明

镜像概述

本镜像提供Apache Hadoop提交能力，适用于独立Hadoop集群环境，支持快速部署HDFS集群、运行MapReduce作业，并通过环境变量灵活配置Hadoop核心组件参数，方便开发者进行大数据处理任务的测试与原型搭建。

核心功能

集群部署支持：通过docker-compose或Swarm快速部署HDFS集群；
作业提交能力：支持运行MapReduce示例任务（如wordcount）；
灵活配置：通过环境变量自定义Hadoop核心组件（core、hdfs、yarn等）的配置参数；
Web界面访问：提供集群各组件（Namenode、Resource Manager等）的Web管理界面入口。

使用场景

大数据开发人员测试MapReduce作业；
学习Hadoop集群部署与管理；
小型大数据项目的快速原型搭建；
教学或培训中演示Hadoop基本功能。

配置说明

通过环境变量配置Hadoop组件参数，格式为[组件]_CONF_[参数名]，其中参数名中的连字符用三个下划线代替：

示例1：CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://namenode:8020对应core-site.xml中的fs.defaultFS属性；
示例2：YARN_CONF_yarn_log___aggregation___enable=true对应yarn-site.xml中的yarn.log-aggregation-enable属性。

支持配置的组件包括：core、hdfs、yarn、httpfs、kms、mapred。

部署示例

1. 部署HDFS集群

bash
docker-compose up

2. 运行wordcount示例任务

bash
make wordcount

3. Swarm模式部署

bash
docker stack deploy -c docker-compose-v3.yml hadoop

4. 访问集群Web界面

通过集群IP访问以下地址：

Namenode：http://<集群IP>:9870/dfshealth.html#tab-overview
Resource Manager：http://<集群IP>:8088/
History Server：http://<集群IP>:8188/applicationhistory
Datanode：http://<集群IP>:9864/
Nodemanager：http://<集群IP>:8042/node

镜像拉取方式

您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问标签列表页面。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 hadoop-submit 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/bde2020/hadoop-submit:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull bde2020/hadoop-submit:<标签>

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