公有云技術(shù)應(yīng)用 課件 項目4-6 公有云容器化部署、公有云大數(shù)據(jù)處理與分析、管理與部署云服務(wù)

項目4公有云容器化部署公有云綜合運維知識目標(biāo)學(xué)習(xí)目標(biāo)技能目標(biāo)學(xué)習(xí)目標(biāo)

認(rèn)識云原生技術(shù)棧相關(guān)技術(shù)的使用。掌握kubernetes云平臺部署。掌握kubernetes的基礎(chǔ)知識。掌握kubernetes部署應(yīng)用系統(tǒng)的流程。4.1公有云上原生Kubernetes云平臺部署4.2基于Kubernetes集群的博客系統(tǒng)部署與運維目錄CONTENTS目錄4.3基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維4.1公有云上原生Kubernetes云平臺部署1.掌握容器技術(shù)的架構(gòu)2.掌握Kubernetes的含義任務(wù)描述任務(wù)4.13.掌握容器的操作流程4.掌握Kubernetes搭建流程1.Docker容器技術(shù)Docker是一個開源的應(yīng)用容器引擎，基于Go語言并遵從Apache2.0協(xié)議開源。Docker可以讓開發(fā)者打包他們的應(yīng)用以及依賴包到一個輕量級、可移植的容器中，然后發(fā)布到任何流行的Linux機器上，也可以實現(xiàn)虛擬化。同時Docker也提供了一種將應(yīng)用程序安全，隔離運行的一種方式，能夠?qū)?yīng)用程序依賴和庫文件打包在一個容器中，后續(xù)再任何地方運行起來即可，其包含了應(yīng)用程序所依賴相關(guān)環(huán)境，一次構(gòu)建，任意運行（buildonce，runanywhere），Docker的架構(gòu)如圖4-1-1所示。知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.11.Docker容器技術(shù)Docker組成：DockerDaemon：容器管理組件，守護進程，負(fù)責(zé)容器，鏡像，存儲，網(wǎng)絡(luò)等管理DockerClient：容器客戶端，負(fù)責(zé)和DockerDaemon交互，完成容器生命周期管理DockerRegistry：容器鏡像倉庫，負(fù)責(zé)存儲，分發(fā)，打包DockerObject：容器對象，主要包含container和images容器的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)：知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.12.kubernetes簡介與功能Kubernetes是google開源的一套微服務(wù)，容器化的編排引擎，提供容器化應(yīng)用的自動化部署，橫向擴展和管理，是google內(nèi)部容器十多年實戰(zhàn)沉淀的結(jié)晶，已戰(zhàn)勝Swarm，Mesos成為容器編排的行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)。kuberntes內(nèi)置有很多非常優(yōu)秀的特性使開發(fā)者專注于業(yè)務(wù)本身，其包含的功能如下：知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.12.kubernetes簡介與功能Servicediscoveryandloadbalancing：服務(wù)發(fā)現(xiàn)和負(fù)載均衡，通過DNS實現(xiàn)內(nèi)部解析，service實現(xiàn)負(fù)載均衡。Storageorchestration：存儲編排，通過plungin的形式支持多種存儲，如本地，nfs，ceph，公有云塊存儲等。Automatedrolloutsandrollbacks：自動發(fā)布與回滾，通過匹配當(dāng)前狀態(tài)與目標(biāo)狀態(tài)一致，更新失敗時可回滾。Automaticbinpacking：自動資源調(diào)度，可以設(shè)置pod調(diào)度的所需（requests）資源和限制資源（limits）。Self-healing：內(nèi)置的健康檢查策略，自動發(fā)現(xiàn)和處理集群內(nèi)的異常，更換，需重啟的pod節(jié)點。Secretandconfigurationmanagement：密鑰和配置管理，對于敏感信息如密碼，賬號的那個通過secret存儲，應(yīng)用的配置文件通過configmap存儲，避免將配置文件固定在鏡像中，增加容器編排的靈活性。Batchexecution：批處理執(zhí)行，通過job和cronjob提供單次批處理任務(wù)和循環(huán)計劃任務(wù)功能的實現(xiàn)。Horizontalscaling：橫向擴展功能，包含有HPA和AS，即應(yīng)用的基于CPU利用率的彈性伸縮和基于平臺級的彈性伸縮，如自動增加node和刪除nodes節(jié)點。知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.13.kubernetes架構(gòu)解析kubernetes包含兩種角色：master節(jié)點和node節(jié)點，master節(jié)點是集群的控制管理節(jié)點，作為整個k8s集群的大腦，負(fù)責(zé)集群所有接入請求(kube-api-server)，在整個集群的入口；（三個主要功能）。集群資源調(diào)度(kube-controller-scheduler)，通過watch監(jiān)視pod的創(chuàng)建，負(fù)責(zé)將pod調(diào)度到合適的node節(jié)點；資源調(diào)度。集群狀態(tài)的一致性(kube-controller-manager)，通過多種控制器確保集群的一致性，包含有NodeController，ReplicationController，EndpointsController等。元數(shù)據(jù)信息存儲(etcd)，主要用于存儲kubernetes集群狀態(tài)的數(shù)據(jù)；存儲node節(jié)點和四個角色的狀態(tài)數(shù)據(jù)。云控制器管理器（cloud-ccontroller-manager）,主要用于公有云的集成。知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.13.kubernetes架構(gòu)解析node節(jié)點是實際的工作節(jié)點，負(fù)責(zé)集群負(fù)載的實際運行，即pod運行的載體，其通常包含三個組件：ContainerRuntime，kubelet和kube-proxyContainerRuntime：是容器運行時，負(fù)責(zé)實現(xiàn)container生命周期管理，如docker，containerd，rktlet；Kubelet：負(fù)責(zé)鏡像和pod的管理，kube-proxy：是service服務(wù)實現(xiàn)的抽象，負(fù)責(zé)維護和轉(zhuǎn)發(fā)pod的路由，實現(xiàn)集群內(nèi)部和外部網(wǎng)絡(luò)的訪問。知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.14.華為云公有云容器發(fā)展作為容器最早的采用者之一，華為自2013年起就在內(nèi)部多個產(chǎn)品落地容器技術(shù)，2014年開始廣泛使用Kubernetes。云原生2.0，企業(yè)云化從“ONCloud”走向“INCloud”，生于云、長于云且立而不破。智能升級新階段，賦能“新云原生企業(yè)。云原生2.0是企業(yè)智能升級的新階段，企業(yè)云化從“ONCloud”走向“INCloud“，成為”新云原生企業(yè)“。知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.15.云原生基礎(chǔ)設(shè)施云容器引擎（CloudContainerEngine，簡稱CCE）云容器實例（CloudContainerInstance，簡稱CCI）容器鏡像服務(wù)（SoftwareRepositoryforContainer，簡稱SWR）容器安全服務(wù)（ContainerGuardService，CGS）智能邊緣平臺（IntelligentEdgeFabric，簡稱IEF）多云容器平臺（Multi-CloudContainerPlatform，簡稱MCP）應(yīng)用服務(wù)網(wǎng)格（ApplicationServiceMesh，簡稱ASM）知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.16.云原生應(yīng)用賦能應(yīng)用敏捷軟件開發(fā)平臺（DevCloud）應(yīng)用管理與運維平臺（ServiceStage）應(yīng)用與數(shù)據(jù)集成平臺（ROMAConnect）分布式消息服務(wù)（Kafka）函數(shù)工作流（FunctionGraph）業(yè)務(wù)智能AI開發(fā)平臺（ModelArts）云數(shù)據(jù)庫（GaussDB）數(shù)據(jù)湖治理中心（DGC）安全可信數(shù)據(jù)安全中心服務(wù)（DSC）企業(yè)主機安全服務(wù)（HSS）態(tài)勢感知（SA）Anti-DDoS流量清洗服務(wù)（Anti-DDoS）知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.17.云容器引擎的優(yōu)勢云容器引擎（CloudContainerEngine，簡稱CCE）提供高度可擴展的、高性能的企業(yè)級Kubernetes集群，支持運行Docker容器。借助云容器引擎，您可以在華為云上輕松部署、管理和擴展容器化應(yīng)用程序，其架構(gòu)如圖如圖4-1-5所示。知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.17.云容器引擎的優(yōu)勢云容器引擎深度整合華為云高性能的計算（ECS/BMS）、網(wǎng)絡(luò)（VPC/EIP/ELB）、存儲（EVS/OBS/SFS）等服務(wù)，并支持GPU、NPU、ARM、FPGA等異構(gòu)計算架構(gòu)，支持多可用區(qū)（Availablezone，簡稱AZ）、多區(qū)域（Region）容災(zāi)等技術(shù)構(gòu)建高可用Kubernetes集群，其架構(gòu)如4-1-6所示。知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.1任務(wù)實施任務(wù)4.1

1.云主機部署kubernetes（1）環(huán)境說明和準(zhǔn)備①設(shè)置主機名，其他兩個節(jié)點類似設(shè)置[root@kubernetes-1-0001~]#hostnamectlset-hostnamenode-1[root@kubernetes-1-0001~]#bash②設(shè)置hosts文件，并將文件遠程復(fù)制到node-2和node-3[root@node-1~]#vim/etc/hosts28node-192node-243node-3[root@node-1~]#scp/etc/hostsnode-2:/etc/[root@node-1~]#scp/etc/hostsnode-3:/etc/任務(wù)實施任務(wù)4.1

1.云主機部署kubernetes（1）環(huán)境說明和準(zhǔn)備③設(shè)置SSH無密碼登錄，并通過ssh-copy-id將公鑰拷貝到node-2和node-3[root@node-1~]#ssh-keygen[root@node-1~]#ssh-copy-idnode-2[root@node-1~]#ssh-copy-idnode-3④三個節(jié)點關(guān)閉防火墻和設(shè)置為開機不啟用[root@node-1~]#systemctlstopfirewalld[root@node-1~]#systemctldisablefirewalld⑤三個節(jié)點修改selinux[root@node-1~]#setenforce0[root@node-1~]#getenforceDisabled任務(wù)實施任務(wù)4.1

1.云主機部署kubernetes（2）三臺節(jié)點安裝Docker環(huán)境①下載docker和centos的yum源文件[root@node-1~]#curl-o/etc/yum.repos.d/dockerce.repo/dockerce/linux/centos/docker-ce.repo[root@node-1~]#curl-o/etc/yum.repos.d/CentOSBase.repo/repo/Centos7.repo②將docker和centos的yum源文件遠程復(fù)制到node-2和node-3[root@node-1~]#scp/etc/yum.repos.d/docker-ce.reponode-2:/etc/yum.repos.d/[root@node-1~]#scp/etc/yum.repos.d/docker-ce.reponode-3:/etc/yum.repos.d/[root@node-1~]#scp/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.reponode-2:/etc/yum.repos.d/[root@node-1~]#scp/etc/yum.repos.d/CentOS-Base.reponode-3:/etc/yum.repos.d/任務(wù)實施任務(wù)4.1

1.云主機部署kubernetes（2）三臺節(jié)點安裝Docker環(huán)境③三個節(jié)點分別安裝docker[root@node-1~]#yuminstalldocker-ce-19.03.8dockerce-cli-19.03.8containerd.io-1.2.13-y[root@node-1~]#systemctlrestartdocker&&systemctlenabledocker[root@node-1~]#systemctlstatusdocker④查看docker的版本[root@node-1~]#dockerversion任務(wù)實施任務(wù)4.1

1.云主機部署kubernetes（2）三臺節(jié)點安裝Docker環(huán)境⑤三個節(jié)點分別修改docker的CgroupDriver為system[root@node-1~]#cat>/etc/docker/daemon.json<<EOF{"exec-opts":["native.cgroupdriver=systemd"],"log-driver":"json-file","log-opts":{"max-size":"100m"},"storage-driver":"overlay2","storage-opts":["overlay2.override_kernel_check=true"]}EOF[root@node-1~]#scp/etc/docker/daemon.jsonroot@node-2:/etc/docker/daemon.json[root@node-1~]#scp/etc/docker/daemon.jsonroot@node-3:/etc/docker/daemon.json[root@node-1~]#systemctlrestartdocker[root@node-1~]#dockerinfo|grepCgroupCgroupDriver:systemd任務(wù)實施任務(wù)4.1

1.云主機部署kubernetes（3）三個節(jié)點安裝kubeadm組件①三個節(jié)點安裝kubernetes源，國內(nèi)可以使用阿里的kubernetes源，速度會快一點[root@node-1~]#cat<<EOF>/etc/yum.repos.d/kubernetes.repo[kubernetes]name=Kubernetesbaseurl=/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64enabled=1gpgcheck=1repo_gpgcheck=1gpgkey=/kubernetes/yum/doc/yum-key.gpg/kubernetes/yum/doc/rpmpackage-key.gpgEOF

[root@node-1~]#scp/etc/yum.repos.d/kubernetes.reponode-2:/etc/yum.repos.d/kubernetes.repo[root@node-1~]#scp/etc/yum.repos.d/kubernetes.reponode-3:/etc/yum.repos.d/kubernetes.repo任務(wù)實施任務(wù)4.1

1.云主機部署kubernetes（3）三個節(jié)點安裝kubeadm組件②三個節(jié)點安裝kubeadm，kubelet，kubectl，會自動安裝幾個重要依賴包：socat，cri-tools，cni等包[root@node-1~]#yuminfokubeadmkubectlkubelet-y[root@node-1~]#yuminstallkubeadmkubectlkubelet-y③設(shè)置iptables網(wǎng)橋參數(shù)[root@node-1~]#cat<<EOF>/etc/sysctl.d/k8s.confnet.bridge.bridge-nf-call-ip6tables=1net.bridge.bridge-nf-call-iptables=1EOF[root@node-1~]#scp/etc/sysctl.d/k8s.confnode2:/etc/sysctl.d/k8s.confk8s.conf[root@node-1~]#scp/etc/sysctl.d/k8s.confnode3:/etc/sysctl.d/k8s.confk8s.conf任務(wù)實施任務(wù)4.1

1.云主機部署kubernetes（3）三個節(jié)點安裝kubeadm組件④三個節(jié)點重新啟動kubelet服務(wù)，使配置生效[root@node-1~]#sysctl--system,然后使用sysctl-a|grep參數(shù)的方式驗證是否生效[root@node-1~]#sysctl-a|grepnet.bridge.bridge-nf[root@node-1~]#systemctlrestartkubelet[root@node-1~]#systemctlenablekubelet任務(wù)實施任務(wù)4.1

1.云主機部署kubernetes（4）kubeadm初始化集群①kubeadm初始化集群，需要設(shè)置初始參數(shù)。pod-network-cidr指定pod使用的網(wǎng)段，設(shè)置值根據(jù)不同的網(wǎng)絡(luò)plugin選擇，本文以flannel為例設(shè)置值為/16。[root@node-1~]#kubeadminit--pod-network-cidr/16任務(wù)實施任務(wù)4.1

1.云主機部署kubernetes（5）三節(jié)點添加到kubernetes集群①三臺節(jié)點?成kubectl環(huán)境配置?件[root@node-1~]#mkdir-p$HOME/.kube[root@node-1~]#sudocp-i/etc/kubernetes/admin.conf$HOME/.kube/config[root@node-1~]#sudochown$(id-u):$(id-g)$HOME/.kube/config[root@node-1~]#vi/root/.kube/config[root@node-1~]#vikubeinit.txt（kubeadminit初始化后自動生成）kubeadmjoin0:6443--tokenuyubnf.5lkvfanjz1n4vtdm\--discovery-token-ca-cert-hashsha256:ec56eb59b6f592aa076f71bf2dd18e6ede3c0201cfa2d12993c3babb1aa8f549查看集群中node節(jié)點[root@node-1~]#kubectlgetnodes任務(wù)實施任務(wù)4.1

1.云主機部署kubernetes（5）三節(jié)點添加到kubernetes集群在node-2和node-3節(jié)點執(zhí)行命令將這兩個節(jié)點node加入：[root@node-2~]#kubeadmjoin0:6443--tokenuyubnf.5lkvfanjz1n4vtdm\>--discovery-token-ca-cert-hashsha256:ec56eb59b6f592aa076f71bf2dd18e6ede3c0201cfa2d12993c3babb1aa8f549[root@node-3~]#kubeadmjoin0:6443--tokenuyubnf.5lkvfanjz1n4vtdm\>--discovery-token-ca-cert-hashsha256:ec56eb59b6f592aa076f71bf2dd18e6ede3c0201cfa2d12993c3babb1aa8f549在node-1節(jié)點查看node節(jié)點情況：[root@node-1~]#kubectlgetnodesNAMESTATUSROLESAGEVERSIONnode-1NotReadymaster22mv1.18.5node-2NotReady<none>68sv1.18.5node-3NotReady<none>63sv1.18.5任務(wù)實施任務(wù)4.1

1.云主機部署kubernetes（5）三節(jié)點添加到kubernetes集群②在node-1節(jié)點下載calico的yaml文件并執(zhí)行[root@node-1~]#wget/v3.14/manifests/calico.yaml[root@node-1~]#kubectlapply-fcalico.yaml安裝完calico插件以后,三個節(jié)點的狀態(tài)變?yōu)镽eady狀態(tài)[root@node-1~]#kubectlgetnodesNAMESTATUSROLESAGEVERSIONnode-1Readycontrol-plane,master4m56sv1.21.1node-2Ready<none>2m30sv1.21.1node-3Ready<none>2m24sv1.21.14.2基于Kubernetes集群的博客系統(tǒng)部署與運維1.掌握Kubernetes的架構(gòu)2.掌握Kubernetes創(chuàng)建業(yè)務(wù)的流程任務(wù)描述任務(wù)4.2

1.Kubernetes定義Kubernetes可以把大量的服務(wù)器看做一臺巨大的服務(wù)器，在一臺大服務(wù)器上面運行應(yīng)用程序。無論Kubernetes的集群有多少臺服務(wù)器，在Kubernetes上部署應(yīng)用程序的方法永遠一樣，如圖4-2-1所示。知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.2

2.Kubernetes集群架構(gòu)Kubernetes集群包含master節(jié)點和node節(jié)點，應(yīng)用部署在node節(jié)點上，且可以通過配置選擇應(yīng)用部署在某些特定的節(jié)點上。Kubernetes集群的架構(gòu)如圖4-2-2所示：知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.2

任務(wù)實施任務(wù)4.2

1.基于Kubernetes集群的博客系統(tǒng)部署與運維①新建namespace[root@master~]#kubectlcreatenamespaceblognamespace/blogcreated②創(chuàng)建MySQL的Deployment對象[root@node-1~]#catwordpress-db.yaml---apiVersion:apps/v1beta1kind:Deploymentmetadata:name:mysql-deploynamespace:bloglabels:app:mysql任務(wù)實施任務(wù)4.2

1.基于Kubernetes集群的博客系統(tǒng)部署與運維spec:selector:matchLabels:app:mysqltemplate:metadata:labels:app:mysqlspec:containers:-name:mysqlimage:mysql:5.6#使用mysql:5.7鏡像會報錯imagePullPolicy:IfNotPresentports:-containerPort:3306name:dbport任務(wù)實施任務(wù)4.2

1.基于Kubernetes集群的博客系統(tǒng)部署與運維env:-name:MYSQL_ROOT_PASSWORDvalue:rootPassW0rd-name:MYSQL_DATABASEvalue:wordpress-name:MYSQL_USERvalue:wordpress-name:MYSQL_PASSWORDvalue:wordpressvolumeMounts:-name:dbmountPath:/var/lib/mysqlvolumes:-name:dbhostPath:path:/var/lib/mysql---apiVersion:v1kind:Servicemetadata:name:mysqlnamespace:blogspec:selector:app:mysqlports:-name:mysqlportprotocol:TCPport:3306targetPort:dbport任務(wù)實施任務(wù)4.2

1.基于Kubernetes集群的博客系統(tǒng)部署與運維然后創(chuàng)建上面的wordpress-db.yaml文件。[root@node-1~]#kubectlcreate-fwordpressdb.yamldeployment.apps/mysql-deploycreatedservice/mysqlcreated然后查看Service的詳細情況。[root@node-1~]#kubectldescribesvcmysql-nblogName:mysqlNamespace:blogLabels:<none>Annotations:<none>Selector:app=mysqlType:ClusterIPIPFamilyPolicy:SingleStackIPFamilies:IPv4可以看到Endpoints部分匹配到了一個Pod，生成了一個clusterIP為81，現(xiàn)在就可以通過這個clusterIP加上定義的3306端口問MySQL服務(wù)了。IP:81IPs:81Port:mysqlport3306/TCPTargetPort:dbport/TCPEndpoints::3306SessionAffinity:NoneEvents:<none>任務(wù)實施任務(wù)4.2

1.基于Kubernetes集群的博客系統(tǒng)部署與運維③創(chuàng)建Wordpress服務(wù)[root@node-1~]#catwordpress.yamlapiVersion:apps/v1kind:Deploymentmetadata:name:wordpress-deploynamespace:bloglabels:app:wordpressspec:selector:matchLabels:app:wordpresstemplate:metadata:labels:app:wordpressspec:containers:-name:wordpressimage:wordpressimagePullPolicy:IfNotPresentports:-containerPort:80name:wdportenv:-name:WORDPRESS_DB_HOSTvalue:81:3306#此處的IP，是mysqlsvc的clusterIP-name:WORDPRESS_DB_USERvalue:wordpress-name:WORDPRESS_DB_PASSWORDvalue:wordpressapiVersion:v1kind:Service任務(wù)實施任務(wù)4.2

1.基于Kubernetes集群的博客系統(tǒng)部署與運維metadata:name:wordpressnamespace:blogspec:type:NodePortselector:app:wordpressports:-name:wordpressportprotocol:TCPport:80targetPort:wdport[root@node-1~]#kubectlcreate-fwordpress.yamldeployment.apps/wordpress-deploycreatedservice/wordpresscreated任務(wù)實施任務(wù)4.2

1.基于Kubernetes集群的博客系統(tǒng)部署與運維編寫YAML文件wordpress-pod.yaml[root@node-1~]#catwordpress-pod.yamlapiVersion:v1kind:Podmetadata:name:wordpressnamespace:blogspec:containers:-name:wordpressimage:wordpressimagePullPolicy:IfNotPresentports:-containerPort:80name:wdportenv:-name:WORDPRESS_DB_HOSTvalue:localhost:3306-name:WORDPRESS_DB_USERvalue:wordpress-name:WORDPRESS_DB_PASSWORDvalue:wordpress-name:mysqlimage:mysql:5.6imagePullPolicy:IfNotPresentports:-containerPort:3306name:dbport任務(wù)實施任務(wù)4.2

1.基于Kubernetes集群的博客系統(tǒng)部署與運維env:-name:MYSQL_ROOT_PASSWORDvalue:rootPassW0rd-name:MYSQL_DATABASEvalue:wordpress-name:MYSQL_USERvalue:wordpress-name:MYSQL_PASSWORDvalue:wordpressvolumeMounts:-name:dbmountPath:/var/lib/mysqlvolumes:-name:dbhostPath:path:/var/lib/mysql任務(wù)實施任務(wù)4.2

1.基于Kubernetes集群的博客系統(tǒng)部署與運維創(chuàng)建Pod。[root@node-1~]#kubectlcreate-fwordpress-pod.yamlpod/wordpresscreated訪問服務(wù),查看svc。[root@node-1~]#kubectlgetsvc-nblogNAMETYPECLUSTER-IPEXTERNALIPPORT(S)AGEmysqlClusterIP81<none>3306/TCP72mwordpressNodePort0<none>80:32377/TCP68m可以看到Wordpress服務(wù)產(chǎn)生了一個32377的端口，現(xiàn)在通過任意節(jié)點的NodeIP加上32377端口，就可以訪問Wordpress應(yīng)用了，如圖4-2-3所示。4.3基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維1.掌握云容器引擎的定義2.掌握云容器引擎的部署流程任務(wù)描述任務(wù)4.3

1.云容器引擎的定義云容器引擎（CloudContainerEngine，簡稱CCE）提供高度可擴展的、高性能的企業(yè)級Kubernetes集群，支持運行Docker容器。借助云容器引擎，您可以在云上輕松部署、管理和擴展容器化應(yīng)用程序。云容器引擎深度整合了華為云高性能的計算（ECS/BMS）、網(wǎng)絡(luò)（VPC/EIP/ELB）、存儲（EVS/OBS/SFS）等服務(wù)，并支持GPU、ARM、FPGA等異構(gòu)計算架構(gòu)，支持多可用區(qū)（Availablezone，簡稱AZ）、多區(qū)域（Region）容災(zāi)等技術(shù)構(gòu)建高可用Kubernetes集群，并提供高性能可伸縮的容器應(yīng)用管理能力，簡化集群的搭建和擴容等工作，讓您專注于容器化應(yīng)用的開發(fā)與管理。知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.3

2.基本概念使用云容器引擎服務(wù)，會涉及到以下基本概念：集群：是指容器運行所需云資源的集合，包含了若干臺云服務(wù)器、負(fù)載均衡器等云資源。實例（Pod）：由相關(guān)的一個或多個容器構(gòu)成一個實例，這些容器共享相同的存儲和網(wǎng)絡(luò)空間。工作負(fù)載：Kubernetes資源對象，用于管理Pod副本的創(chuàng)建、調(diào)度以及整個生命周期的自動控制。Service：由多個相同配置的實例（Pod）和訪問這些實例（Pod）的規(guī)則組成的微服務(wù)。Ingress：Ingress是用于將外部HTTP（S）流量路由到服務(wù)（Service）的規(guī)則集合。Helm應(yīng)用：Helm是管理Kubernetes應(yīng)用程序的打包工具，提供了HelmChart在指定集群內(nèi)圖形化的增刪改查。鏡像倉庫：用于存放Docker鏡像，Docker鏡像用于部署容器服務(wù)。知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.3

3.應(yīng)用場景CCE集群支持管理X86資源池和鯤鵬資源池，能方便的創(chuàng)建Kubernetes集群、部署您的容器化應(yīng)用，以及方便的管理和維護，如圖4-3-1所示。知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.3

4.云容器引擎的優(yōu)勢多種類型的容器部署。支持部署無狀態(tài)工作負(fù)載、有狀態(tài)工作負(fù)載、守護進程集、普通任務(wù)、定時任務(wù)等。支持替換升級、滾動升級（按比例、實例個數(shù)進行滾動升級）；支持升級回滾。支持節(jié)點和工作負(fù)載的彈性伸縮。知識學(xué)習(xí)任務(wù)4.3

任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維①進入集群服務(wù)，鼠標(biāo)移動到云桌面瀏覽器頁面中左側(cè)菜單欄，點擊服務(wù)列表->“容器服務(wù)”->“云容器引擎CCE”，如圖4-3-2所示，任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維②進入云容器引擎頁面，點擊頁面中【CCE集群】卡片中的【創(chuàng)建】按鈕，進入CCE集群創(chuàng)建界面。第一步“服務(wù)選型”參數(shù)配置如下：計費模式：按需計費，區(qū)域：華北-北京四，集群名稱：(自定義)，版本：v1.17.17，集群管理規(guī)模：50節(jié)點，控制節(jié)點數(shù)：3，如圖4-3-3所示。虛擬私有云：選擇創(chuàng)建的VPC，所在子網(wǎng)：默認(rèn)，網(wǎng)絡(luò)模型：容器隧道網(wǎng)絡(luò)，容器網(wǎng)段：/16，服務(wù)網(wǎng)段：默認(rèn)，鑒權(quán)方式：默認(rèn)，認(rèn)證方式：不選，高級設(shè)置：采用默認(rèn)設(shè)置，點擊下一步進入“創(chuàng)建節(jié)點”，如圖4-3-4所示。任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維第二步“創(chuàng)建節(jié)點”參數(shù)配置：創(chuàng)建節(jié)點：現(xiàn)在添加，計費模式：按需計費，當(dāng)前區(qū)域：華北-北京四，可選區(qū)：任選一項，如圖4-3-5所示。節(jié)點類型：虛擬機節(jié)點，節(jié)點名稱：默認(rèn)，節(jié)點規(guī)格：通用型sn3.large.22核|4GB，操作系統(tǒng)：公共鏡像CentOS7.6，如圖4-3-6所示，系統(tǒng)盤：高IO(5000IOPS)40GB，數(shù)據(jù)盤：高IO(5000IOPS)100GB，虛擬私有云：默認(rèn)，所在子網(wǎng)：默認(rèn)，彈性IP：自動創(chuàng)建，規(guī)格：全動態(tài)BGP，計費模式：按流量計費，帶寬類型：獨享，帶寬大小：5Mbit/s，如圖4-3-7所示，登錄方式：密碼，云服務(wù)器高級設(shè)置：采用默認(rèn)設(shè)置，Kubemetes高級設(shè)置：采用默認(rèn)設(shè)置，節(jié)點購買數(shù)量：3，點擊下一步“配置確認(rèn)”，如圖4-3-8所示，任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維第三步默認(rèn)安裝插件，點擊下一步，如圖4-3-9所示，第四步勾選“我已知曉上述限制”，檢查集群配置無誤后點擊“提交”，如圖4-3-10所示。任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維提交后開始進行創(chuàng)建，大約需要6分鐘創(chuàng)建完成，創(chuàng)建完成后，點擊“返回集群管理”，“集群狀態(tài)”顯示為“正?！北硎驹摷簞?chuàng)建成功，如圖4-3-11所示，任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維②華為云云數(shù)據(jù)庫RDS購買點擊右上角“購買數(shù)據(jù)庫實例”，并按下圖配置相關(guān)信息。計費模式：按需計費，區(qū)域：亞太-香港，實例名稱：自定義，數(shù)據(jù)庫引擎：MySQL，數(shù)據(jù)庫版本：5.7，實例類型：單機，儲存類型：SSD云盤，時區(qū)：UTC+08:00，如圖4-3-12所示，性能規(guī)格：通用型2核/4GB（為保證實驗?zāi)苷Ｍ瓿?，請?wù)必選擇該規(guī)格）存儲空間：默認(rèn)，40GB，磁盤加密：不加密，如圖4-3-13所示。任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維確保數(shù)據(jù)庫使用的VPC、子網(wǎng)、內(nèi)網(wǎng)安全組均使用之前創(chuàng)建的實例，數(shù)據(jù)庫端口：默認(rèn)（3306），設(shè)置并牢記數(shù)據(jù)庫密碼，如圖4-3-14所示。點擊“返回云數(shù)據(jù)庫RDS列表”返回數(shù)據(jù)庫實例列表，此處需要等待一段時間【約6分鐘】，請耐心等待。數(shù)據(jù)庫創(chuàng)建成功后，控制臺-云數(shù)據(jù)庫RDS下查看，注意查看云數(shù)據(jù)庫RDS的連接信息。任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維③公有云云容器引擎CCE集群創(chuàng)建無狀態(tài)負(fù)載Deployment在CCE左側(cè)導(dǎo)航欄中選擇工作負(fù)載，單擊“創(chuàng)建無狀態(tài)工作負(fù)載”，如圖4-3-16所示。任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維輸入工作負(fù)載基本信息，其它保持默認(rèn)。工作負(fù)載名稱：deployment-wp。集群名稱：選擇工作負(fù)載所要運行的集群。請與已部署的MySQL在同個集群下。實例數(shù)量：請設(shè)置為3，如圖4-3-17所示，任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維“容器設(shè)置”，點擊“添加容器”，在彈出的“選擇鏡像”對話框中選擇“開源鏡像中心”，搜索欄中輸入“wordpress”，點擊“確定”完成添加，如圖4-3-18所示。鏡像版本選擇latest最新的版本，其余選項默認(rèn)即可。環(huán)境變量：設(shè)置環(huán)境變量，使WordPress可以訪問MySQL數(shù)據(jù)庫，如圖4-3-19所示。任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維環(huán)境變量說明：詳細信息請查看云數(shù)據(jù)庫RDS。WORDPRESS_DB_HOST：MySQL“訪問地址”。WORDPRESS_DB_USER：數(shù)據(jù)庫管理員名稱。WORDPRESS_DB_PASSWORD：管理員權(quán)限密碼。配置信息如4-3-20所示。任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維單擊“下一步：工作負(fù)載訪問設(shè)置”，設(shè)置工作負(fù)載訪問方式，將Wordpress設(shè)置為通過彈性IP訪問外網(wǎng)的方式。單擊“添加服務(wù)”，設(shè)置工作負(fù)載訪問參數(shù)，設(shè)置完成后，單擊“確定”。訪問類型：選擇“負(fù)載均衡(LoadBalancer)”，如圖4-3-21所示。任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維服務(wù)名稱：自定義名稱，建議與工作負(fù)載名稱相同，此處可設(shè)置為wordpress。服務(wù)親和：選擇“集群級別”。集群級別：集群下所有節(jié)點的IP+訪問端口均可以訪問到此服務(wù)關(guān)聯(lián)的負(fù)載，服務(wù)訪問會因路由跳轉(zhuǎn)導(dǎo)致一定性能損失，且無法獲取到客戶端源IP。節(jié)點級別：只有通過負(fù)載所在節(jié)點的IP+訪問端口才可以訪問此服務(wù)關(guān)聯(lián)的負(fù)載，服務(wù)訪問沒有因路由跳轉(zhuǎn)導(dǎo)致的性能損失，且可以獲取到客戶端源IP。負(fù)載均衡：默認(rèn)“公網(wǎng)”和“自動創(chuàng)建”，其他參數(shù)保持默認(rèn)。端口配置：對外協(xié)議：TCP容器端口：80訪問端口：8080，如圖4-3-21所示任務(wù)實施任務(wù)4.3

1.基于公有云容器平臺的博客系統(tǒng)部署與運維單擊“下一步：高級設(shè)置”，高級設(shè)置此處可不配置，單擊“創(chuàng)建”。單擊“返回工作負(fù)載列表”，可查看到運行中的wordpress，如圖4-3-22所示。單擊復(fù)制外部訪問地址，拷貝到瀏覽器中，可訪問到WordPress應(yīng)用，如圖4-3-22所示。謝謝您的聆聽公有云綜合運維項目5公有云大數(shù)據(jù)處理與分析公有云綜合運維知識目標(biāo)學(xué)習(xí)目標(biāo)技能目標(biāo)學(xué)習(xí)目標(biāo)

認(rèn)識Hadoop生態(tài)圈常用技術(shù)的使用場景。掌握在公有云平臺申請使用MRS服務(wù)。掌握在公有云平臺構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)日志數(shù)據(jù)的采集、存儲和分析。5.1走進大數(shù)據(jù)生態(tài)圈5.2公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)MRS使用5.3公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)DWS使用目錄CONTENTS目錄5.4公有云云搜索服務(wù)CSS使用5.1走進大數(shù)據(jù)生態(tài)圈1.掌握主流大數(shù)據(jù)技術(shù)2.掌握大數(shù)據(jù)生態(tài)圈任務(wù)描述任務(wù)5.11.Hadoop簡介知識學(xué)習(xí)任務(wù)5.1（1）大數(shù)據(jù)主流技術(shù)知識ApacheHadoop軟件庫是一個框架，允許用戶在集群服務(wù)器上使用簡單的編程模型對大數(shù)據(jù)集進行分布式處理。經(jīng)過多年的發(fā)展形成了Hadoop生態(tài)系統(tǒng)，其結(jié)構(gòu)如圖Hadoop生態(tài)系統(tǒng)介紹知識學(xué)習(xí)任務(wù)5.1HDFS：Hadoop生態(tài)圈的基本組成部分是Hadoop分布式文件系統(tǒng)MapReduce：Hadoop的主要執(zhí)行框架是MapReduce，它是一個分布式、并行處理的編程模型，MapReduce把任務(wù)分為Map（映射）階段和Reduce（化簡）階段。HBase：HBase是一個建立在HDFS之上，面向列的NoSQL數(shù)據(jù)庫，用于快速讀/寫大量數(shù)據(jù)，HBase使用Zookeeper進行管理。Zookeeper：用于Hadoop的分布式協(xié)調(diào)服務(wù)。Hadoop的許多組件依賴于Zookeeper，它運行在計算機集群中，用于管理Hadoop集群。Hadoop生態(tài)系統(tǒng)介紹知識學(xué)習(xí)任務(wù)5.1Pig：Pig是一種數(shù)據(jù)流語言和運行環(huán)境，用于檢索非常大的數(shù)據(jù)集。Hive：類似于SQL高級語言，用于運行存儲在Hadoop上的查詢語句，Hive讓不熟悉MapReduce的開發(fā)人員也能編寫數(shù)據(jù)查詢語句，然后這些語句被翻譯為Hadoop上面的MapReduce任務(wù)。Sqoop：一個連接工具，用于在關(guān)系數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫和Hadoop之間轉(zhuǎn)移數(shù)據(jù)。Flume：提供了分布式、可靠、高效的服務(wù)，用于收集、匯總大數(shù)據(jù)，并將單臺計算機的大量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到HDFS。2.MapReduce服務(wù)MRS---（1）MRS知識學(xué)習(xí)任務(wù)5.1

大數(shù)據(jù)是人類進入互聯(lián)網(wǎng)時代以來面臨的一個巨大問題：社會生產(chǎn)生活產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量越來越大，數(shù)據(jù)種類越來越多，數(shù)據(jù)產(chǎn)生的速度越來越快。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，比如說單機存儲、關(guān)系數(shù)據(jù)庫已經(jīng)無法解決這些新的大數(shù)據(jù)問題。為解決以上大數(shù)據(jù)處理問題，Apache基金會推出了Hadoop大數(shù)據(jù)處理的開源解決方案。華為云MRS的邏輯架構(gòu)如圖2.MapReduce服務(wù)MRS---（2）基礎(chǔ)設(shè)施知識學(xué)習(xí)任務(wù)5.1MRS基于華為云彈性云服務(wù)器ECS構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群，充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。

云硬盤（EVS）提供高可靠、高性能的存儲。數(shù)據(jù)集成數(shù)據(jù)集成層提供了數(shù)據(jù)接入到MRS集群的能力,包括Flume(數(shù)據(jù)采集)、Loader(關(guān)系型數(shù)據(jù)導(dǎo)入)、Kafka(高可靠消息隊列),支持各種數(shù)據(jù)源導(dǎo)入數(shù)據(jù)到大數(shù)據(jù)集群中。MRS支持結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)在集群中的存儲，并且支持多種高效的格式來滿足不同計算引擎的要求?；A(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)計算MRS提供多種主流計算引擎：MapReduce(批處理)、Tez(DAG模型)、Spark(內(nèi)存計算)、SparkStreaming(微批流計算)、Storm(流計算)、Flink(流計算),滿足多種大數(shù)據(jù)應(yīng)用場景2.MapReduce服務(wù)MRS---（2）基礎(chǔ)設(shè)施知識學(xué)習(xí)任務(wù)5.1MRS基于華為云彈性云服務(wù)器ECS構(gòu)建的大數(shù)據(jù)集群，充分利用了其虛擬化層的高可靠、高安全的能力。

基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)呈現(xiàn)調(diào)度集群管理基于預(yù)設(shè)的數(shù)據(jù)模型，使用易用SQL的數(shù)據(jù)分析，用戶可以選擇Hive（數(shù)據(jù)倉庫）、SparkSQL以及Presto交互式查詢引擎。用于數(shù)據(jù)分析結(jié)果的呈現(xiàn)，并與數(shù)據(jù)湖工廠（DLF）集成，提供一站式的大數(shù)據(jù)協(xié)同開發(fā)平臺，幫助用戶輕松完成數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)集成、腳本開發(fā)、作業(yè)調(diào)度、運維監(jiān)控等多項任務(wù)，可以極大降低用戶使用大數(shù)據(jù)的門檻，幫助用戶快速構(gòu)建大數(shù)據(jù)處理中心。以Hadoop為基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)生態(tài)的各種組件均是以分布式的方式進行部署，其部署、管理和運維復(fù)雜度較高。2.MapReduce服務(wù)MRS---（3）MRS與自建Hadoop對比優(yōu)勢MapReduce服務(wù)（MRS）提供租戶完全可控的企業(yè)級大數(shù)據(jù)集群云服務(wù)，輕松運行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大數(shù)據(jù)組件，用戶無需關(guān)注硬件的購買和維護。知識學(xué)習(xí)任務(wù)5.1MRS支持一鍵式創(chuàng)建、刪除、擴縮容集群，并通過彈性公網(wǎng)IP便攜訪問MRS集群管理系統(tǒng)，讓大數(shù)據(jù)集群更加易于使用。MRS支持存算分離，大幅提升大數(shù)據(jù)集群資源利用率。MRS支持自動彈性伸縮，相對自建Hadoop集群的使用成本更低。MRS支持自研CarbonData和自研超級調(diào)度器SuperiorScheduler，性能更優(yōu)。2.MapReduce服務(wù)MRS---（3）MRS與自建Hadoop對比優(yōu)勢知識學(xué)習(xí)任務(wù)5.1MRS基于鯤鵬處理器進行軟硬件垂直優(yōu)化，充分釋放硬件算力，實現(xiàn)高性價比。MRS管理節(jié)點均實現(xiàn)HA，支持完備的可靠性機制，讓系統(tǒng)更加可靠。MRS支持多種隔離模式及企業(yè)級的大數(shù)據(jù)多租戶權(quán)限管理能力，安全性更高。MRS提供統(tǒng)一的可視化大數(shù)據(jù)集群管理界面，讓運維人員更加輕松。MRS具有開放的生態(tài)，支持無縫對接周邊服務(wù)，快速構(gòu)建統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺。5.2公有云大數(shù)據(jù)服務(wù)MRS使用1.掌握主流大數(shù)據(jù)技術(shù)任務(wù)描述任務(wù)5.2

2.掌握大數(shù)據(jù)生態(tài)圈1.MRS服務(wù)與自建Hadoop對比

與自建Hadoop集群相比，MRS還具有以下優(yōu)勢：知識學(xué)習(xí)任務(wù)5.2MRS支持一鍵式創(chuàng)建、刪除、擴縮容集群，并通過彈性公網(wǎng)IP便攜訪問MRS集群管理系統(tǒng)，讓大數(shù)據(jù)集群更加易于使用MRS支持自動彈性伸縮，相對自建Hadoop集群的使用成本更低MRS支持存算分離MRS支持自研CarbonData和自研超級調(diào)度器SuperiorScheduler，性能更優(yōu)MRS基于鯤鵬處理器進行軟硬件垂直優(yōu)化，充分釋放硬件算力，實現(xiàn)高性價比1.MRS服務(wù)與自建Hadoop對比

與自建Hadoop集群相比，MRS還具有以下優(yōu)勢：知識學(xué)習(xí)任務(wù)5.2MRS支持多種隔離模式及企業(yè)級的大數(shù)據(jù)多租戶權(quán)限管理能力，安全性更高MRS管理節(jié)點均實現(xiàn)HA，支持完備的可靠性機制，讓系統(tǒng)更加可靠MRSs提供統(tǒng)一的可視化大數(shù)據(jù)集群管理界面，讓運維人員更加輕松MRS具有開放的生態(tài)，支持無縫對接周邊服務(wù)，快速構(gòu)建統(tǒng)一大數(shù)據(jù)平臺任務(wù)實施任務(wù)5.2

1.公有云自建Hadoop實現(xiàn)單詞計數(shù)【軟件版本】

軟件名軟件版本OSOSCentOSLinuxrelease7.6.1810(Core)Hadoopapache-hadoop-2.8.1Flumeapache-flume-1.6.0JDKjdk-1.8.0_141Nginxnginx-1.16.1Phpphp-5.4.16Mariadbmariadb-5.5.44任務(wù)實施任務(wù)5.2

1.公有云自建Hadoop實現(xiàn)單詞計數(shù)【環(huán)境說明】

三臺機器均為華為云上購買的ECS（ElasticCloudServer），機器配置是2vcpu+4Gmemory+50Gdisk任務(wù)實施任務(wù)5.2

1.公有云自建Hadoop實現(xiàn)單詞計數(shù)【開源Hadoop集群搭建】

（1）、設(shè)置主機名master，其他兩個節(jié)點分別設(shè)置為slave-1和slave-2。[root@localhost~]#hostnamectlset-hostnamemaster[root@localhost~]#bash[root@master~]#（2）、設(shè)置hosts文件，并將文件遠程復(fù)制到slave-1和slave-2[root@master~]#vim/etc/hosts28master92slave-143slave-2[root@master~]#scp/etc/hostsslave-1:/etc/[root@master~]#scp/etc/hostsslave-2:/etc/任務(wù)實施任務(wù)5.2

1.公有云自建Hadoop實現(xiàn)單詞計數(shù)【開源Hadoop集群搭建】

（3）、設(shè)置SSH無密碼登錄，并通過ssh-copy-id將公鑰拷貝到slave-1和slave-2[root@master~]#ssh-keygen[root@master~]#ssh-copy-idslave-1[root@master~]#ssh-copy-idslave-2（4）、三個節(jié)點關(guān)閉防火墻和設(shè)置為開機不啟用[root@master~]#systemctlstopfirewalld[root@master~]#systemctldisablefirewalld任務(wù)實施任務(wù)5.2

【開源Hadoop集群搭建】

（5）、三個節(jié)點修改selinux[root@master~]#setenforce0[root@master~]#getenforceDisabled[root@master~]#（6）、上傳hadoop-2.8.1.tar.gz和jdk-8u141-linux-x64.tar.gz的資源包到master節(jié)點的/root目錄下[root@master~]#lsanaconda-ks.cfgdata.res.2hadoopdatajdk-8u141-linux-x64.tar.gztestdata.res.1hadoop-2.8.1.tar.gzhdfsclient.jarres.data.1[root@master~]#任務(wù)實施任務(wù)5.2

【開源Hadoop集群搭建】

（7）、分別配置三個節(jié)點的JDK[root@master~]#tarxvfjdk-8u141-linux-x64.tar.gz-C/usr/local/[root@master~]#vi/root/.bash_profileexportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_141/exportPATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH[root@master~]#source/root/.bash_profile[root@master~]#java-versionjavaversion"1.8.0_141"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_141-b15)JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM(build25.141-b15,mixedmode)[root@master~]#scp-r/usr/local/jdk1.8.0_141/root@slave:/usr/local/[root@master~]#scp/root/.bash_profileroot@slave:/root[root@master~]#[root@slave-1~]#source/root/.bash_profile任務(wù)實施任務(wù)5.2

【開源Hadoop集群搭建】

（7）、分別配置三個節(jié)點的JDK[root@slave-1~]#java-versionjavaversion"1.8.0_141"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_141-b15)JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM(build25.141-b15,mixedmode)[root@slave-2~]#source/root/.bash_profile[root@slave-2~]#java-versionjavaversion"1.8.0_141"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_141-b15)JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM(build25.141-b15,mixedmode)任務(wù)實施任務(wù)5.2

【開源Hadoop集群搭建】

（8）、在master節(jié)點解壓Hadoop的源碼包及刪除doc目錄[root@master~]#tarxvfhadoop-2.8.1.tar.gz-C/usr/local/[root@master~]#cd/usr/local/hadoop-2.8.1/share/[root@master~]#rm-rfdoc/（9）、配置Hadoop的環(huán)境變量文件hadoop-env.sh[root@master~]#cd/usr/local/hadoop-2.8.1/etc/hadoop[root@master~]#vihadoop-env.sh25exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_141(25表示行號)任務(wù)實施任務(wù)5.2

【開源Hadoop集群搭建】

（10）、配置yarn的環(huán)境變量文件yarn-site.sh

[root@master~]#viyarn-env.sh23exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_141(23表示行號)（11）、配置Hadoop的核心配置文件core-site.xml[root@master~]#vicore-site.xml<configuration><property><name>fs.defaultFS</name><value>hdfs://master:9000</value></property><property><name>hadoop.tmp.dir</name><value>/root/hadoopdata</value></property></configuration>任務(wù)實施任務(wù)5.2

【開源Hadoop集群搭建】

（12）、配置hdfs配置文件hdfs-site.xml[root@master~]#vihdfs-site.xml<configuration><property><name>dfs.replication</name><value>2</value></property></configuration>任務(wù)實施任務(wù)5.2

【開源Hadoop集群搭建】

（13）、配置yarn的配置文件yarn-site.xml[root@master~]#viyarn-site.xml<configuration><!--SitespecificYARNconfigurationproperties--><property><name>yarn.nodemanager.aux-services</name><value>mapreduce_shuffle</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.address</name><value>master:18040</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name><value>master:18030</value></property>任務(wù)實施任務(wù)5.2

【開源Hadoop集群搭建】

（13）、配置yarn的配置文件yarn-site.xml<property><name>yarn.resourcemanager.resourcetracker.address</name><value>master:18025</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.admin.address</name><value>master:18141</value></property><property><name>yarn.resourcemanager.webapp.address</name><value>master:18088</value></property></configuration>任務(wù)實施任務(wù)5.2

【開源Hadoop集群搭建】

（14）、配置mapreduce計算框架mapred-site.xml[root@master~]#cpmapred-site.xml.templatemapredsite.xml[root@master~]#vimapred-site.xml<configuration><property><name></name><value>yarn</value></property></configuration>任務(wù)實施任務(wù)5.2

【開源Hadoop集群搭建】

（15）、配置從節(jié)點配置文件slaves[root@master~]#vislavesslave-1slave-2（16）、將hadoop的源碼包復(fù)制到slave-1節(jié)點和slave-2節(jié)點[root@master~]#scp-r/usr/local/hadoop2.8.1/root@slave-1:/usr/local/hadoop-2.8.1/[root@master~]#scp-r/usr/local/hadoop-2.8.1/root@slave-2:/usr/local/hadoop-2.8.1/任務(wù)實施任務(wù)5.2

【開源Hadoop集群搭建】

（17）、分別配置三個的環(huán)境變量文件[root@master~]#vi/root/.bash_profileexportPATHexportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_141/exportHADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-2.8.1/exportPATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/