應(yīng)　毅，　劉亞軍，　俞　琰

(1.三江學(xué)院 計算機科學(xué)與工程學(xué)院,南京 210012；2.東南大學(xué) 計算機科學(xué)與工程學(xué)院,南京 210096；3.南京工業(yè)大學(xué) 信息服務(wù)部,南京 210009)

0　引　言

在大數(shù)據(jù)及云計算產(chǎn)業(yè)高速發(fā)展的背景下，國內(nèi)外很多高校已經(jīng)開始進行大數(shù)據(jù)人才的培養(yǎng)[1]。大數(shù)據(jù)是一個典型的交叉學(xué)科，涉及到數(shù)學(xué)/統(tǒng)計學(xué)、數(shù)據(jù)庫/數(shù)據(jù)挖掘、分布式系統(tǒng)、計算機編程等眾多領(lǐng)域，人才培養(yǎng)不僅關(guān)注理論知識的傳授，更注重工程能力的培養(yǎng)，教學(xué)過程中強調(diào)實驗及實踐課程。實踐教學(xué)質(zhì)量的高低在很大程度上取決于實驗室的建設(shè)水平。

Apache Hadoop是由Java語言實現(xiàn)的開源大數(shù)據(jù)平臺，它集成了數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理、系統(tǒng)管理等功能，形成了完善的生態(tài)圈(海量存儲、并行計算、分析/挖掘、NoSQL等)，已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域事實上的標準[2]。然而，Hadoop的集群性(一般至少3個節(jié)點)、配置復(fù)雜、只支持Linux操作系統(tǒng)等特點，對高校實驗室建設(shè)是一個新挑戰(zhàn)。

當前，高校建設(shè)大數(shù)據(jù)實驗室大致有3種方法：

(1) 直接在學(xué)生機上安裝Linux，在Linux上安裝Hadoop[3]。

(2) 原有的機房環(huán)境不變，額外購置服務(wù)器/小型機等高性能硬件設(shè)備[4]。

(3) 在Windows系統(tǒng)下安裝虛擬機軟件(VMWare、VirtualPC等)，在虛擬機上安裝Linux，在Linux上安裝Hadoop[5]。

受到資源限制，很多高校實驗室不單獨安裝Linux系統(tǒng)，而且Linux學(xué)生機管理復(fù)雜，機房可復(fù)用性差。額外購置硬件對資金要求很高[6]。傳統(tǒng)的虛擬機技術(shù)[7]完整地安裝整個操作系統(tǒng)，即使底層操作系統(tǒng)相同，幾個Guest OS之間也不能共享，對于Host OS的硬件資源利用率低，無法達到真實物理主機的水平。通常難以在一臺普通PC上虛擬出一個多節(jié)點集群。

借助于LXC和AUFS技術(shù)，Docker以幾乎沒有額外開銷的代價提供資源隔離的應(yīng)用運行環(huán)境，其秒級的啟動速度相比于虛擬機有了數(shù)量級的提高，而且資源占用極少，一臺普通服務(wù)器能運行數(shù)百個容器(Container)[8]。本文利用Docker容器技術(shù)在單臺Windows計算機上構(gòu)建多節(jié)點Hadoop集群。

1　Docker容器技術(shù)

Docker是dotCloud公司于2013年發(fā)布的輕量級容器引擎，基于Go語言開發(fā)，遵循Apache 2.0開源協(xié)議。Docker的設(shè)計哲學(xué)是“Build， Ship， and Run Any App， Anywhere”[9](一處封裝，處處運行)。通過分層鏡像標準化和內(nèi)核虛擬化技術(shù)，Docker可以將應(yīng)用軟件、依賴包和所需環(huán)境打包制作成鏡像(image)，發(fā)布到任何一臺安裝有Docker引擎的計算機(Linux、Mac或Windows平臺)上運行。

1.1　Decker的技術(shù)優(yōu)勢

傳統(tǒng)的Xen、KVM以及VMWare都是一種平臺虛擬化技術(shù)[10]，需要提供一個完善的硬件虛擬層，從而讓一個Guest OS完整地安裝在虛擬機中。一個完整的操作系統(tǒng)雖然功能強大，但也造成了很大的資源浪費。在實際使用中，有時用戶需要的僅僅是一些應(yīng)用軟件和高效的運行環(huán)境而非整個操作系統(tǒng)。

遵循物盡其用的原則，Docker采用了LXC(Linux Containers)內(nèi)核虛擬化技術(shù)。LXC能夠在同一個服務(wù)器上同時支持數(shù)千臺仿真系統(tǒng)[11]，它不提供指令解釋機制以及全虛擬化的其它復(fù)雜性，不需要完全對真實硬件進行模擬，省去了虛擬化層調(diào)度硬件的開銷，這使得Docker容器的資源利用率和執(zhí)行效率比傳統(tǒng)虛擬主機高，接近于真實物理機[12]。

在文件系統(tǒng)方面，Docker使用了AUFS(Advanced multi-layered Unification Filesystem)技術(shù)，它能實現(xiàn)容器對基礎(chǔ)鏡像的共享。運行容器時，最底層的操作系統(tǒng)鏡像被掛載為Readonly文件層，然后在此基礎(chǔ)上設(shè)置一個頂層的Writable文件層供容器寫入數(shù)據(jù)。利用這種層級結(jié)構(gòu)，Docker不僅可以將多個具有層次關(guān)系的應(yīng)用服務(wù)疊加在一起，形成新的鏡像，還可以共享基礎(chǔ)鏡像，不必像傳統(tǒng)虛擬主機那樣重復(fù)安裝Guest OS。

基于以上兩點，作為面向應(yīng)用的虛擬化技術(shù)[13]，Docker很好地平衡了虛擬化的初衷和對資源的消耗，在啟動速度、磁盤占用、物理資源利用率、隔離度等方面具有很大優(yōu)勢。

1.2　Docker Hub和Registry

Docker Hub是Docker提供的官方鏡像服務(wù)網(wǎng)站，以公開或私有的方式存放了各種操作系統(tǒng)、中間件框架、數(shù)據(jù)庫服務(wù)、開發(fā)環(huán)境鏡像資源。Docker Registry組件提供了針對鏡像的存儲、搜索、上傳、下載等一系列API服務(wù)。任何組織和個人都可以在Docker Hub上獲取已發(fā)布的鏡像，也可以創(chuàng)建自己的鏡像并使用push命令上傳到資源倉庫，供其他人使用。

1.3　鏡像與容器

Docker中有兩個重要概念：鏡像和容器。

鏡像類似于虛擬機模板。開發(fā)者從Docker Registry上獲取基礎(chǔ)鏡像，它一般是一個純凈的操作系統(tǒng)，在此基礎(chǔ)上做修改，比如安裝軟件、進行配置，最后封裝成一個標準的、隔離的、輕量級環(huán)境。這種構(gòu)建鏡像的繼承關(guān)系可以是多層的。

容器是從鏡像創(chuàng)建的運行實例，鏡像可以從Docker Registry上下載，也可以來自本地創(chuàng)建或本地緩存。在功能上，鏡像與一個完整的Linux系統(tǒng)基本一致，它有兩個不同的狀態(tài)：運行態(tài)(Running)、退出態(tài)(Exited)。對容器而言，鏡像是只讀的。當Docker引擎運行容器時，會在鏡像之上增加一個可寫層，對正在運行的容器的一切操作都會永久地寫到容器的文件系統(tǒng)中，而不是鏡像中。也可以使用同一個鏡像啟動多個容器，這些容器在啟動后是相互隔離的。

1.4　Deckerfile

Docker提供了兩種制作鏡像的方式：

(1) 使用基礎(chǔ)鏡像運行容器，在容器中安裝軟件和相關(guān)操作，退出后使用“docker commit”命令將容器封裝成一個新的鏡像；

(2) 以基礎(chǔ)鏡像為基礎(chǔ)，根據(jù)業(yè)務(wù)需求，編寫Dockerfile，使用“docker build”命令自動構(gòu)建新的鏡像。

Dockerfile是基于DSL(Domain Specific Language)語法的腳本，由一條一條的指令組成，每條指令對應(yīng)一條Linux命令，Docker引擎負責(zé)指令的翻譯。與直接給出鏡像相比，Dockerfile腳本清晰地表明鏡像是怎樣生成的，當需要定制額外需求時，只要在Dockerfile上添加或修改指令即可。這種增量發(fā)布的能力，具有更好的靈活性、透明性、可重復(fù)性以及冪等性[14]。本文在制作Hadoop鏡像時，將會使用Dockerfile方式。

2　Hadoop的Docker化

以Ubuntu 14.04.4為基礎(chǔ)鏡像，采用Dockerfile方式制作Hadoop鏡像，關(guān)鍵步驟包括：

(1) 安裝JDK,OpenJDK 7。

(2) 安裝SSH,OpenSSH 2。

(3) 下載、安裝Hadoop，版本選擇Hadoop 2.7.2。與1.x分支相比，Hadoop 2.x(YARN)是一個通用的計算框架管理平臺，不僅支持MapReduce，也支持其它計算引擎(如Spark)。

(4) 配置環(huán)境變量,JAVA_HOME、HADOOP_HOME、PATH。

(5) 配置SSH無密碼登錄。

(6) 配置Hadoop。準備Hadoop的配置文件：core-site.xml、hdfs-site.xml、mapred-site.xml、yarn-site.xml、hadoop-env.sh、slaves，并將它們拷貝至Hadoop的安裝目錄。

(7) 格式化NameNode。

制作流程如圖1所示。

圖1Hadoop image制作流程

Dockerfile的核心內(nèi)容如下：

FROM ubuntu,14.04

WORKDIR /root

# 安裝OpenSSH、OpenJDK、Hadoop

RUN apt-get update && apt-get install -y openssh-server openjdk-7-jdk wget

RUN wget hadoop-2.7.2.tar.gz && tar -xzvf hadoop-2.7.2.tar.gz && mv hadoop-2.7.2 /usr/hadoop/

# 配置環(huán)境變量

ENV JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-openjdk-amd64/

ENV HADOOP_HOME=/usr/hadoop/

ENV PATH=PATH:/usr/hadoop/bin:/usr/hadoop/sbin

# 配置SSH無密碼登錄

RUN ssh-keygen -t rsa -f ～/.ssh/id_rsa -P ''

RUN cat ～/.ssh/id_rsa.pub >> ～/.ssh/authorized_keys

RUN mv /tmp/ssh_config ～/.ssh/config

# 配置Hadoop

COPY config/* /tmp/

RUN mv /tmp/hadoop-env.sh /usr/hadoop/etc/hadoop/hadoop-env.sh

RUN mv /tmp/hdfs-site.xml HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml

RUN mv /tmp/core-site.xml HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml

RUN mv /tmp/mapred-site.xml HADOOP_HOME/etc/hadoop/mapred-site.xml

RUN mv /tmp/yarn-site.xml HADOOP_HOME/etc/hadoop/yarn-site.xml

RUN mv /tmp/slaves HADOOP_HOME/etc/hadoop/slaves

# 格式化NameNode

RUN mkdir -p ～/hdfs/namenode

RUN mkdir -p ～/hdfs/datanode

RUN /usr/hadoop/bin/hdfs namenode -format

最后使用“docker build”命令生成Hadoop鏡像，給它命名為“hadoop:base”(base其實是鏡像的tag)，它的大小大約只有780M，比在傳統(tǒng)虛擬主機中安裝Linux小的多。

3　構(gòu)建大數(shù)據(jù)實驗室

利用分布式系統(tǒng)的優(yōu)勢，Hadoop是解決大數(shù)據(jù)問題的高效工具。依托進程級虛擬化技術(shù)，Docker以應(yīng)用為中心，輕巧便捷，特別適合用于需要橫向擴展的應(yīng)用。運行封裝有Hadoop的Docker容器，可以快速地在單個PC上搭建Hadoop集群。

3.1　實驗室部署

由于準備在一臺機器上運行3個Docker容器(1個Master、2個Slave)，所以選擇硬件較好的計算機機房，PC配置為：Intel i7-4770四核CPU(處理器必須支持硬件虛擬化)、8GB RAM、1TB硬盤(7200轉(zhuǎn)64M緩存)。操作系統(tǒng)為：Windows7 64位。部署過程只有3步：

(1) 安裝DockerToolbox 1.13并啟動。Docker的Toolbox是一個能在Windows平臺上使用運行的輕量級虛擬機引擎。

(2) 獲取Hadoop鏡像，命令

docker pull hadoop:base

(3) 以bridge模式為Hadoop集群創(chuàng)建單獨的網(wǎng)絡(luò)，給它命名為“hadoop”，命令

docker network create—driver=bridge hadoop

單機部署完成后，可以通過噢易OSS等網(wǎng)絡(luò)同傳工具拷貝到每臺學(xué)生機上。由于Docker的資源隔離機制，每臺機器之間的Hadoop集群相互不干擾。

3.2　運行Hadoop容器

學(xué)生上機時，首先打開DockerToolbox，然后運行容器，啟動Hadoop集群。

(1) 運行容器?；谙嗤膆adoop:base鏡像運行多個容器。在啟動時，使用“—net=hadoop”選項，將所有容器放置在hadoop網(wǎng)絡(luò)中，它們可以通過容器名稱進行通信。

運行Master節(jié)點上的容器：

docker run -itd —net=hadoop —name hadoop-master —hostname hadoop-master -p 50070:50070 -p 8088:8088 hadoop:base

運行2個Slave節(jié)點上的容器：

docker run -itd —net=hadoop —name hadoop-slave1 —hostname hadoop-slave1 hadoop:base

docker run -itd —net=hadoop —name hadoop-slave2 —hostname hadoop-slave2 hadoop:base

(2) 進入Master容器的root目錄：

docker exec -it hadoop-master bash

(3) 啟動Hadoop：

HADOOP_HOME/sbin/start-dfs.sh

HADOOP_HOME/sbin/start-yarn.sh

Hadoop提供了NodeManager和ResourceManager的Web管理功能，地址分別為：http://MasterIP:50070/、http://MasterIP:8088/。

Hadoop容器運行流程如圖2所示。

3.3　測試Hadoop集群

編寫一個runWC.sh腳本，調(diào)用Hadoop自帶的WordCount程序，測試Hadoop集群是否正常工作。

圖2Hadoop Container運行流程

runWC.sh腳本代碼如下:

mkdir input

echo "Hello Hadoop" >input/file1.txt

echo "Hello Docker" >input/file2.txt

hadoop fs -mkdir -p input

hdfs dfs -put ./input/* input

hadoop jar HADOOP_HOME/share/hadoop/mapreduce/sources/hadoop-mapreduce-examples-2.7.2-sources.jar org.apache.hadoop.examples.WordCount input output

echo -e " WordCount output:"

hdfs dfs -cat output/part-r-00000

執(zhí)行結(jié)果如圖3所示。

圖3runWC.sh腳本執(zhí)行結(jié)果

3.4　配置開發(fā)環(huán)境[6]

編程實驗課需要使用Eclipse進行Hadoop方面的程序開發(fā)。

安裝Hadoop Eclipse插件：下載hadoop-eclipse-plugin-1.0.4.jar，將其放置在Eclipse安裝目錄的plugins文件夾內(nèi)，重啟Eclipse。如果在打開透視圖對話框中能夠看到“Map/Reduce”選項，表明插件安裝成功。在“Map/Reduce”透視圖中，右鍵點擊“New Hadoop Location”，根據(jù)Hadoop的安裝情況，填寫正確的Map/Reduce、DFS配置信息。至此，Eclipse開發(fā)環(huán)境配置完畢，可以選擇“Map/Reduce Project”來開發(fā)并行應(yīng)用程序。

4　鏡像的遷移

以往，受時間因素和實驗環(huán)境的制約，學(xué)生只能在實驗課上做實驗。大數(shù)據(jù)課程的實驗比較復(fù)雜，有時光靠實驗課的時間是無法完成的。所以，很多學(xué)生有在自己計算機上安裝Hadoop集群的需求。Docker在這方面提供了便利。

Docker具有標準的鏡像格式、標準的容器運行環(huán)境、標準的構(gòu)建方法。當需要在新環(huán)境部署應(yīng)用時，只需要到Docker Hub上下載所需的鏡像，啟動容器即可，極大的簡化了應(yīng)用程序的安裝和管理。

所以，學(xué)生私人計算機上部署Hadoop集群和實驗室部署Hadoop集群的方法完全一致。

5　結(jié)　語

大數(shù)據(jù)實驗室是大數(shù)據(jù)人才培養(yǎng)不可或缺的重要部分，為實驗教學(xué)提供硬件支撐。通過在Windows平臺下安裝Docker軟件運行容器，實現(xiàn)了多節(jié)點Hadoop集群在單PC上的部署。一方面，保持眾多學(xué)生機的原有狀況不變，沒有給實驗室的維護增加負擔(dān)；另一方面，不需要使用高性能硬件或購置新設(shè)備，節(jié)省了實驗室資金。該大數(shù)據(jù)實驗室已實際運行在網(wǎng)絡(luò)機房中，每次實驗課有50-60名學(xué)生同時上機，經(jīng)實踐證明運行穩(wěn)定、維護方便，可供大家在建設(shè)大數(shù)據(jù)實驗室時參考與借鑒。

參考文獻(References)：

[1]何海地.美國大數(shù)據(jù)專業(yè)碩士研究生教育的背景、現(xiàn)狀、特色與啟示——全美23所知名大學(xué)數(shù)據(jù)分析碩士課程網(wǎng)站及相關(guān)信息分析研究[J].圖書與情報,2014(2):48-56.

[2]孟小峰,慈祥. 大數(shù)據(jù)管理:概念、技術(shù)與挑戰(zhàn)[J]. 計算機研究與發(fā)展,2013(1):146-169.

[3]蔣寧,李文,李鴻彬.基于Hadoop的云計算輔助教學(xué)平臺研究[J].中國遠程教育,2012(9):79-82.

[4]姚占雷,許鑫,葉德磊.云計算架構(gòu)下經(jīng)管類實驗教學(xué)環(huán)境搭建與應(yīng)用實踐[J].現(xiàn)代教育技術(shù),2013(7):111-116.

[5]孔藝權(quán).面向開源軟件的“云計算”仿真實驗設(shè)計[J].實驗技術(shù)與管理,2013(2):122-125.

[6]付偉,嚴博,吳曉平.云計算實驗平臺建設(shè)關(guān)鍵技術(shù)研究[J].實驗室研究與探索,2013(11):78-81.

[7]何增穎.虛擬機技術(shù)的實驗教學(xué)應(yīng)用[J].實驗科學(xué)與技術(shù),2010(1):80-82,87.

[8]強焜.基于Docker的舊機房虛擬化改造探討[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2016(35):58.

[9]Xie B, Sun G, Ma G. Docker based overlay network performance evaluation in large scale streaming system[C]// Advanced Information Management, Communicates, Electronic and Automation Control Conference (IMCEC), 2016 IEEE. IEEE, 2016: 366-369.

[10]汪愷,張功萱,周秀敏.基于容器虛擬化技術(shù)研究[J].計算機技術(shù)與發(fā)展,2015(8):138-141.

[11]金海，廖小飛.面向計算系統(tǒng)的虛擬化技術(shù)[J].中國基礎(chǔ)科學(xué)，2008(6):12-18.

[12]謝超群.Docker容器技術(shù)在高校數(shù)據(jù)中心的應(yīng)用[J].貴陽學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版),2015(4):27-29.

[13]伍陽.基于Docker的虛擬化技術(shù)研究[J].信息技術(shù),2016(1):121-123,128.

[14]James Turnbull. 第一本Docker書[M]. 北京:人民郵電出版社, 2016.