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一、概览
Docker基于Linux Container技术整合了一堆易用的接口用于构建非常轻量级的虚拟机。Docker Container Executor(DCE)使得Yarn NodeManager服务可以将其container进程运行在Docker容器中。用户可以自定义运行Yarn container的Docker镜像。这些container提供了自定义的、与外部NodeManger隔离的运行环境,还可以指定安装与NodeManager不同版本的软件包,如Perl、Python、Java等,甚至可以运行与NodeManager不同的Linux发行版本。为了实现这些,Yarn container必须指定运行作业所需要的环境和依赖库,NodeManager之间不会共享这些信息。
二、集群配置
Docker Container Executor只能在非kerberos(安全)模式的Yarn和HDFS中运行,一旦DCE检测到运行在安全模式下,服务会立刻退出。
DCE需要NodeManager节点上运行着docker服务和docker client用于启动docker container。为了避免超时,作业依赖的docker镜像必须在NodeManager启动前预先下载好,运行以下命令下载Hadoop docker镜像:
三、连接安全docker repository技巧
默认情况下,docker从docker官方公共repository下载镜像。docker镜像的url格式为username/image_name,比如说sequenceiq/hadoop-docker:2.4.1是公共镜像仓库中的一个镜像,其中包括java和hadoop软件。
如果用户希望使用私人仓库,需要提供repository url替换username部分,因此镜像url变成private_repo_url/image_name,比如说私人仓库地址是localhost:8080,那镜像URL就是 localhost:8080/hadoop-docker。
登录公共docker repository,执行:
以上这些需要作为NodeManager启动的一部分,建议作为一个crontab任务来避免登录session超时。用户可以在同一台NodeManager上同时登录多个docker repository,但是这会导致集群中所有用户都可以访问所有的repository,目前DCE不支持为每个job指定docker login
四、作业配置
目前用户无法在job配置中指定docker配置,用户可以提供Mapper、Reducer和ApplicationMaster环境去覆盖docker镜像中的环境,分别使用以下三个JVM参数:
mapreduce.map.env: You can override the mapper’s image by passing yarn.nodemanager.docker-container-executor.image-name=your_image_name to this JVM property.
mapreduce.reduce.env: You can override the reducer’s image by passing yarn.nodemanager.docker-container-executor.image-name=your_image_name to this JVM property.
yarn.app.mapreduce.am.env: You can override the ApplicationMaster’s image by passing yarn.nodemanager.docker-container-executor.image-name=your_image_name to this JVM property.
Yarn container使用的docker镜像有以下要求:
Docker镜像系统的发行版和版本可以和Nodemanager不同,然而,如果你在使用MapReduce计算框架,那么你的镜像需要配置可以运行hadoop,必须安装java以及定义以下环境变量JAVA_HOME, HADOOP_COMMON_PATH, HADOOP_HDFS_HOME, HADOOP_MAPRED_HOME, HADOOP_YARN_HOME, and HADOOP_CONF_DIR。
六、示例实战
示例说明如何使用DockerContainerExecutor运行作业
Step1:确保yarn-site.xml已经配置完成
Step2:选择一个docker镜像,在这个例子中,我们使用公共仓库中的sequenceiq/hadoop-docker:2.4.1镜像,其中预装了JDK、Hadoop以及上述的环境变量。
Step3:运行
执行成功后,可以在yarn的日志中验证docker启动的containers
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原文地址:http://www.cnblogs.com/Leo_wl/p/6098781.html