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infotechsoft

用于搭建基础Hadoop集群的Docker镜像,包含HDFS(namenode、datanode)、YARN(resourcemanager、nodemanager)和Spark submitter组件,基于统一基础镜像,支持通过环境变量配置Hadoop。

下载次数: 0状态:社区镜像维护者:infotechsoft仓库类型:镜像最近更新:7 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。

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Hadoop Docker镜像文档

镜像概述和主要用途

本镜像提供用于搭建基础Hadoop集群的Dockerfile集合,包含HDFS(namenode、datanode)、YARN(resourcemanager、nodemanager)和Spark submitter组件。所有镜像均继承自hadoop基础镜像,该基础镜像在/opt/目录提供Hadoop安装,并支持通过环境变量配置Hadoop。

核心功能和特性

  • 组件完整:包含HDFS(namenode、datanode)、YARN(resourcemanager、nodemanager)和Spark submitter核心组件
  • 环境变量配置:通过环境变量灵活配置Hadoop各组件的XML配置文件
  • 网络适配:支持多网络环境配置,解决跨网络访问问题
  • 监控集成:可配置向Ganglia发送 metrics 数据
  • 持久化存储:关键数据目录支持卷挂载,确保数据持久化

Hadoop配置

Hadoop配置通过以下环境变量组控制,分别对应不同的XML配置文件:

  1. CORE_CONF:影响/etc/hadoop/core-site.xml
  2. HDFS_CONF:影响/etc/hadoop/hdfs-site.xml
  3. YARN_CONF:影响/etc/hadoop/yarn-site.xml
  4. HTTPFS_CONF:影响/etc/hadoop/httpfs-site.xml
  5. KMS_CONF:影响/etc/hadoop/KMS-site.xml

环境变量命名规则

由于Docker和docker-compose对环境变量名称的限制,属性名需进行如下替换:

  • _ 替换为 .
  • __ 替换为 _
  • ___ 替换为 -

配置示例

  • CORE_CONF_fs_defaultFS:设置core-site.xml中的fs.defaultFS属性
  • YARN_CONF_yarn_log___aggregation___enable:设置yarn-site.xml中的yarn.log-aggregation-enable属性

Hadoop配置预设

以下特殊环境变量用于控制配置预设:

MULTIHOMED_NETWORK

配置Hadoop集群以支持多网络访问,会自动设置以下属性:

hdfs-site.xml:

  • dfs.namenode.rpc-bind-host = 0.0.0.0
  • dfs.namenode.servicerpc-bind-host = 0.0.0.0
  • dfs.namenode.http-bind-host = 0.0.0.0
  • dfs.namenode.https-bind-host = 0.0.0.0
  • dfs.client.use.datanode.hostname = true
  • dfs.datanode.use.datanode.hostname = true

yarn-site.xml:

  • yarn.resourcemanager.bind-host = 0.0.0.0
  • yarn.nodemanager.bind-host = 0.0.0.0

mapred-site.xml:

  • yarn.nodemanager.bind-host = 0.0.0.0

GANGLIA_HOST

指定Ganglia gmond守护进程地址,使Hadoop向其发送metrics数据(需Ganglia采用单播配置)。

网络配置建议

为确保集群正常运行,建议:

  1. 使用Docker 1.9+的网络功能,为集群创建专用网络
  2. 将容器名称和主机名设置为相同值,确保容器间可相互解析
  3. 将域名设置为网络名称,并使用FQDN引用各服务

以上配置可避免Web界面链接无法解析的问题(需配置DNS解析容器名称,使用docker-machine时需配置静态路由)。

组件说明

namenode

Hadoop namenode镜像,启动HDFS名称节点(单实例)。

额外环境变量

  • CLUSTER_NAME:HDFS集群名称(初始化格式化时使用)

卷

  • /hadoop/dfs/name:HDFS文件系统名称目录

必要配置

  • CLUSTER_NAME:集群名称

Docker-compose模板

yaml
namenode:
  image: uhopper/hadoop-namenode
  hostname: namenode
  container_name: namenode
  domainname: hadoop
  net: hadoop
  volumes:
    - <NAMENODE-VOLUME>:/hadoop/dfs/name
  environment:
    - GANGLIA_HOST=<GMOND-RECEIVER-HOST>
    - CLUSTER_NAME=<CLUSTER-NAME>

启动后可通过http://<CONTAINER_IP>:50070访问Web界面。

datanode

Hadoop datanode镜像,启动HDFS数据节点(多实例)。

卷

  • /hadoop/dfs/data:HDFS文件系统数据目录

必要配置

  • CORE_CONF_fs_defaultFS:HDFS地址(如hdfs://<NAMENODE-HOST>:8020)

Docker-compose模板

yaml
datanode1:
  image: uhopper/hadoop-datanode
  hostname: datanode1
  container_name: datanode1
  domainname: hadoop
  net: hadoop
  volumes:
    - <DATANODE-VOLUME>:/hadoop/dfs/data
  environment:
    - GANGLIA_HOST=<GMOND-RECEIVER-HOST>
    - CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://<NAMENODE-HOST>:8020

resourcemanager

Hadoop resourcemanager镜像,启动YARN资源管理器(单实例)。

必要配置

  • CORE_CONF_fs_defaultFS:HDFS地址(如hdfs://<NAMENODE-HOST>:8020)

Docker-compose模板

yaml
resourcemanager:
  image: uhopper/hadoop-resourcemanager
  hostname: resourcemanager
  container_name: resourcemanager
  domainname: hadoop
  net: hadoop
  environment:
    - GANGLIA_HOST=<GMOND-RECEIVER-HOST>
    - CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://<NAMENODE-HOST>:8020
    - YARN_CONF_yarn_log___aggregation___enable=true

启动后可通过http://<CONTAINER_IP>:8088访问Web界面。

nodemanager

Hadoop nodemanager镜像,启动YARN节点管理器(多实例)。

必要配置

  • CORE_CONF_fs_defaultFS:HDFS地址(如hdfs://<NAMENODE-HOST>:8020)
  • YARN_CONF_yarn_resourcemanager_hostname:resourcemanager主机名

Docker-compose模板

yaml
nodemanager1:
  image: uhopper/hadoop-nodemanager
  hostname: nodemanager1
  container_name: nodemanager1
  domainname: hadoop
  net: hadoop
  environment:
    - GANGLIA_HOST=<GMOND-RECEIVER-HOST>
    - CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://<NAMENODE-HOST>:8020
    - YARN_CONF_yarn_resourcemanager_hostname=<RESOURCEMANAGER-HOST>
    - YARN_CONF_yarn_log___aggregation___enable=true
    - YARN_CONF_yarn_nodemanager_remote___app___log___dir=/app-logs

spark

Hadoop-spark镜像,提供配置好的Spark环境,用于Hadoop集群(工具容器,不暴露服务)。

需通过docker run uhopper/hadoop-spark <command>指定命令。常用方式是使用tail -f /var/log/dmesg保持容器运行,然后通过docker exec -ti spark bash进入容器使用Spark环境。

必要配置

  • CORE_CONF_fs_defaultFS:HDFS地址(如hdfs://<NAMENODE-HOST>:8020)
  • YARN_CONF_yarn_resourcemanager_hostname:resourcemanager主机名

Docker-compose模板

yaml
spark:
  image: uhopper/hadoop-spark
  hostname: spark
  container_name: spark
  domainname: hadoop
  net: hadoop
  environment:
    - CORE_CONF_fs_defaultFS=hdfs://namenode:8020
    - YARN_CONF_yarn_resourcemanager_hostname=resourcemanager
  command: tail -f /var/log/dmesg

更多相关 Docker 镜像与资源

以下是 infotechsoft/hadoop 相关的常用 Docker 镜像,适用于 不同场景 等不同场景:

  • apache/hadoop Docker 镜像说明(Apache Hadoop 大数据处理框架,适合分布式存储和计算)
  • openeuler/hadoop Docker 镜像说明(openEuler 场景下的 Hadoop 大数据组件镜像,适合国产化环境下的离线计算与存储验证)
  • library/flink Docker 镜像说明(Apache Flink,流处理和批处理大数据引擎)
  • bitnami/spark Docker 镜像说明(Apache Spark 大数据处理引擎,Bitnami 企业级配置)
  • library/spark Docker 镜像说明(Apache Spark 大数据处理引擎,官方标准版本)

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 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/infotechsoft/hadoop:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull infotechsoft/hadoop:<标签>

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