Docker Compose配置 首先,我们需要定义三个服务:namenode、datanode和spark-master。namenode和datanode用于Hadoop,spark-master用于Spark。 version:'3'services:namenode:image:sequenceiq/hadoop-docker:2.7.1container_name:namenodeports:-"50070:50070"environment:-CLUSTER=namenodevolumes:-namenode:/hadoop/dfs/named...
docker-compose 怎么安装 elasticsearch docker 服务器 docker-compose 安装 yum 如何安装docker-compose 一.DOCKER COMPOSE安装教程1.下载命令下载文件curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.28.5/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose给权限ch...
Spark worker1: http://<dockerhadoop_IP_address>:8081/ Spark worker2: http://<dockerhadoop_IP_address>:8082/ Spark history-server: http://<dockerhadoop_IP_address>:18081/ Hive: http://<dockerhadoop_IP_address>:10000 Quick Start HDFS ...
Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose,您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后,使用一个命令,就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。 所有docker-compose开头的命令,到要在仓库的目录底下键入运行 其他详细的docker-compose命令,见Overview of docker-compose CLI ...
6)YAML 编排 docker-compose.yaml 7)启动服务 8)测试验证 一、概述 docker-compose 项目是docker官方的开源项目, 负责实现对docker容器集群的快速编排,来轻松高效的管理容器,定义运行多个容器。 通过docker-compose来部署应用是非常简单和快捷的。但是因为docker-compose是管理单机的,所以一般通过docker-compose部署的应用...
2、配置Spark集群：在Docker容器中，启动多个Spark节点，分别作为主节点（Master）和从节点（Worker）。在配置文件中指定集群的节点信息、资源分配等相关参数。3、启动容器：使用Docker Compose或Kubernetes等工具，编写容器编排文件，定义Spark集群中各个节点的容器。然后，启动容器并进行网络配置，确保容器之间可以相互通信。...
首先确定所使用的Hadoop版本，然后在工作目录下创建用于覆盖Hadoop配置文件的文件夹，并编写启动脚本。基于bitnami/spark镜像构建新镜像，修改Dockerfile和docker-compose.yml文件以使用新镜像启动集群，最后启动集群并执行启动脚本。通过HDFS Web UI可以浏览写入HDFS的数据，同时可以在Spark中访问HDFS文件系统。在...
为了模拟 Spark 集群,采取一主二从的部署方式,使用 Docker Compose 对容器集群进行统一编排管理。 首先,在本地新建一个工作目录,我的路径为 ~/docker/spark,在该目录下编写 docker-compose.yml 配置文件。基于 bitnami/spark 提供的配置文件,我做了一些修改,包括: hostname:容器实例主机名; volumes:挂载本地目录 ...
首先，安装Docker Desktop，确保在Windows系统中已删除WSL中的Docker并按照参考文档操作。接着，利用Docker Compose工具定义多容器应用。Docker Compose允许通过YAML文件配置服务，使用一个命令启动所有服务。详细使用方法和命令可见菜鸟教程。了解如何进入和退出Docker容器，以及如何在容器中运行PySpark客户端。此外，...
使用docker-compose 构建 hadoop 集群 在同一个宿主机上搭建 hadoop 集群,采用 1个 namenode 容器,3个 datanode 容器(分别为 datanode1,datanode2,datanode3),1个 resourceManager容器,1个 nodeManager 容器。spark docker 容器可选,我们可以使用宿主机启动 spark,并通过 yarn 提交模式提交 spark job。