基于OpenPAI细化部署 Hadoop 集群

前提

1. https://github.com/microsoft/pai/tree/v0.14.0
2. Hadoop 2.9.0
3. k8s 1.9.4 (高版本未测)

本次讲解的主要是基于 Microsoft 开源的 OpenPAI，向大家通俗易懂的讲解 OpenPAI 是如何快速部署 Hadoop 集群的。便于大家快速部署Hadoop集群。

环境：

ubuntu 16.04
docker 18.06
k8s 1.9.4
Hadoop 2.9.0

1. 准备

分析

以上系统环境准备好，首先克隆 Microsoft 开源的 OpenPAI 的代码: https://github.com/microsoft/pai，切换到分支 v0.14.0。

由于我的目录在 /home/damon 下，所以直接:

cd /home/damon/pai
ll

可以看到有如下目录:

其中，src 目录下都是一些代码目录以及脚本：

我们再看看与 src 同一级的 deployment 目录:

看着很多，其实我们只要看 quick-start 下的几个文件:

sudo vi deployment/quick-start/quick-start-example.yaml #配置master节点信息
sudo vi deployment/quick-start/kubernetes-configuration.yaml.template  #不作大改
sudo vi deployment/quick-start/layout.yaml.template  #增加机器相关信息
sudo vi deployment/quick-start/services-configuration.yaml.template #配置docker相关信息

第一个配置文件主要是关于 master 节点。第二个配置主要是配置 k8s 的基本信息，因为 OpenPAI 不仅可以部署 Hadoop，还可以基于 Docker、python 来部署 k8s。第三个配置主要是增加机器的信息，我们需要修改的是配置 master 节点的信息，至于 node 节点，我们可以通过打标签的方式来。第四个配置主要是配置 docker 信息，存储 image 的各种 tag 形式。

根据配置模板生成配置文件

sudo python paictl.py config generate -i deployment/quick-start/quick-start-example.yaml -o ~/damon/pai-config -f

把生成的本地配置文件推送到远程 k8s 集群

sudo python paictl.py config push -p ~/damon/pai-config/

执行上面的命令时，会出现输入命令，意思是让你输入一个 cluster-id，这是 OpenPAI 为集群设置的一个 id。输入后回车即可把配置推送到远程了。

获取 cluster-id

如果生成过，执行

damon@master:~/damon/pai$ sudo python paictl.py config get-id
2020-07-16 19:56:48,066 [INFO] - deployment.confStorage.get_cluster_id : Cluster-id is: ustc

即可获取。

重点

以上配置都结束后，上面说过了，配置中只有 master 节点信息，需要手动给 node 节点打标签:

kubectl label node nodeName hdfsrole=master

同样的标签还有类似:

master labels:

hdfsrole=master,jobhistory=true,launcher=true,node-exporter=true,pai-master=true,yarnrole=master,zookeeper=true

node labels:
gpu-check=true,hdfsrole=worker,node-exporter=true,pai-worker=true,yarnrole=worker

打完标签后，即可开始部署 Hadoop 集群了。

部署 Hadoop

部署 Hadoop 的命令:

sudo python paictl.py service start [-c /path/to/kubeconfig] [ -n service-name ]

解释：-c 参数中带的是 k8s 授权的 kube-config 路径，-n 参数是服务名，如果没带 -n，则会默认启动 src 下的所有的服务。

Hadoop 中主要有这些服务:

zookeeper
hadoop-name-node
hadoop-data-node
hadoop-resource-manager
hadoop-node-manager
hadoop-batch-job
hadoop-jobhistory

那就手动一个个执行吧。执行一个后看看 pod 有没有启动，相关的 configmap 有没有创建，默认都是官方的。

注意项

如果发现 namenode 启用了安全模式，而不想启用的话，执行:

kubectl exec -it hadoop-name-node-e3bw9 bash
hadoop dfsadmin -safemode leave

即：进入 name-node 容器中执行关闭。

模块功能说明

1. resource-manager 是调度中心，负责资源管理。
2. node-manager 是容器启动的的执行者。通常异常情况需要重启 node-manager。
3. zookeeper 为数据的存储中心。
4. namenode 和 datanode 为 hadoop 服务（HDFS）的基础层。

模块运维方法说明

1. resource-manager 重启：大量任务 waiting 和 stopping 和数据不一致等情况。
2. node-manager 重启：更新节点的资源信息或者节点故障等。

结束福利

开源实战利用 k8s 作微服务的架构设计代码：

https://gitee.com/damon_one/spring-cloud-k8s
https://gitee.com/damon_one/spring-cloud-oauth2
https://gitee.com/damon_one/Springcloud-Learning-Dalston

欢迎大家 star，多多指教。

关于作者

  笔名：Damon，技术爱好者，长期从事 Java 开发、Spring Cloud 的微服务架构设计，以及结合 Docker、K8s 做微服务容器化，自动化部署等一站式项目部署、落地。目前主要从事基于 K8s 云原生架构研发的工作。Golang 语言开发，长期研究边缘计算框架 KubeEdge、调度框架 Volcano 等。公众号 交个朋友之猿天地 发起人。个人微信 DamonStatham，星球：《交个朋友之猿田地》，个人网站：交个朋友之猿天地 | 微服务 | 容器化 | 自动化，欢迎來撩。

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