51CTO首页
AI.x社区
博客
学堂
精品班
软考社区
免费课
企业培训
鸿蒙开发者社区
WOT技术大会
IT证书
公众号矩阵
移动端
短视频免费课程课程排行直播课软考学堂
全部课程软考华为认证厂商认证IT技术PMP项目管理免费题库
在线学习
文章资源问答课堂专栏直播
51CTO
鸿蒙开发者社区
51CTO技术栈
51CTO官微
51CTO学堂
51CTO博客
CTO训练营
鸿蒙开发者社区订阅号
51CTO软考
51CTO学堂APP
51CTO学堂企业版APP
鸿蒙开发者社区视频号
51CTO软考题库
账号设置 退出

通过 Docker-Compose 快速部署 Hive 详细教程

作者：liugp
大数据 Hadoop
通过 docker-compose 部署的服务主要是用最少的资源和时间成本快速部署服务，方便小伙伴学习、测试、验证功能等等~

一、概述

其实通过 docker-compose 部署 hive 是在继上篇文章 Hadoop 部署的基础之上叠加的，Hive 做为最常用的数仓服务，所以是有必要进行集成的，感兴趣的小伙伴请认真阅读我以下内容，通过 docker-compose 部署的服务主要是用最少的资源和时间成本快速部署服务，方便小伙伴学习、测试、验证功能等等~

二、前期准备

1）部署 docker

# 安装yum-config-manager配置工具
yum -y install yum-utils

# 建议使用阿里云yum源：（推荐）
#yum-config-manager --add-repo https://download.docker.com/linux/centos/docker-ce.repo
yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo

# 安装docker-ce版本
yum install -y docker-ce
# 启动并开机启动
systemctl enable --now docker
docker --version
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.

2）部署 docker-compose

curl -SL https://github.com/docker/compose/releases/download/v2.16.0/docker-compose-linux-x86_64 -o /usr/local/bin/docker-compose

chmod +x /usr/local/bin/docker-compose
docker-compose --version
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.

三、创建网络

# 创建，注意不能使用hadoop-network，要不然启动hs2服务的时候会有问题！！！
docker network create hadoop-network

# 查看
docker network ls
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.

四、MySQL 部署

1）mysql 镜像

docker pull  mysql:5.7
docker tag  mysql:5.7 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/mysql:5.7
  • 1.
  • 2.

2）配置

mkdir -p conf/ data/db/

cat >conf/my.cnf<<EOF
[mysqld]
character-set-server=utf8
log-bin=mysql-bin
server-id=1
pid-file        = /var/run/mysqld/mysqld.pid
socket          = /var/run/mysqld/mysqld.sock
datadir         = /var/lib/mysql
sql_mode=STRICT_TRANS_TABLES,NO_ZERO_IN_DATE,NO_ZERO_DATE,ERROR_FOR_DIVISION_BY_ZERO,NO_AUTO_CREATE_USER,NO_ENGINE_SUBSTITUTION
symbolic-links=0
secure_file_priv =
wait_timeout=120
interactive_timeout=120
default-time_zone = '+8:00'
skip-external-locking
skip-name-resolve
open_files_limit = 10240
max_connections = 1000
max_connect_errors = 6000
table_open_cache = 800
max_allowed_packet = 40m
sort_buffer_size = 2M
join_buffer_size = 1M
thread_cache_size = 32
query_cache_size = 64M
transaction_isolation = READ-COMMITTED
tmp_table_size = 128M
max_heap_table_size = 128M
log-bin = mysql-bin
sync-binlog = 1
binlog_format = ROW
binlog_cache_size = 1M
key_buffer_size = 128M
read_buffer_size = 2M
read_rnd_buffer_size = 4M
bulk_insert_buffer_size = 64M
lower_case_table_names = 1
explicit_defaults_for_timestamp=true
skip_name_resolve = ON
event_scheduler = ON
log_bin_trust_function_creators = 1
innodb_buffer_pool_size = 512M
innodb_flush_log_at_trx_commit = 1
innodb_file_per_table = 1
innodb_log_buffer_size = 4M
innodb_log_file_size = 256M
innodb_max_dirty_pages_pct = 90
innodb_read_io_threads = 4
innodb_write_io_threads = 4
EOF
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26.
  • 27.
  • 28.
  • 29.
  • 30.
  • 31.
  • 32.
  • 33.
  • 34.
  • 35.
  • 36.
  • 37.
  • 38.
  • 39.
  • 40.
  • 41.
  • 42.
  • 43.
  • 44.
  • 45.
  • 46.
  • 47.
  • 48.
  • 49.
  • 50.
  • 51.
  • 52.

3）编排

version: '3'
services:
  db:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/mysql:5.7 #mysql版本
    container_name: mysql
    hostname: mysql
    volumes:
      - ./data/db:/var/lib/mysql
      - ./conf/my.cnf:/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf
    restart: always
    ports:
      - 13306:3306
    networks:
      - hadoop_network
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456 #访问密码
      secure_file_priv:
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl -I localhost:3306 || exit 1"]
      interval: 10s
      timeout: 5s
      retries: 3

# 连接外部网络
networks:
  hadoop_network:
    external: true
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26.
  • 27.

4）部署 mysql

docker-compose -f mysql-compose.yaml up -d
docker-compose -f mysql-compose.yaml ps

# 登录容器
mysql -uroot -p123456
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.

图片

四、Hive 部署

1）下载 hive

下载地址：http://archive.apache.org/dist/hive

# 下载
wget http://archive.apache.org/dist/hive/hive-3.1.3/apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz

# 解压
tar -zxvf apache-hive-3.1.3-bin.tar.gz
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.

2）配置

images/hive-config/hive-site.xml

<?xml versinotallow="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
        <!-- 配置hdfs存储目录 -->
        <property>
                <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
                <value>/user/hive_remote/warehouse</value>
        </property>

        <property>
                <name>hive.metastore.local</name>
                <value>false</value>
        </property>

        <!-- 所连接的 MySQL 数据库的地址，hive_local是数据库，程序会自动创建，自定义就行 -->
        <property>
                <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
                <value>jdbc:mysql://mysql:3306/hive_metastore?createDatabaseIfNotExist=true&useSSL=false&serverTimeznotallow=Asia/Shanghai</value>
        </property>

        <!-- MySQL 驱动 -->
        <property>
                <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
                <!--<value>com.mysql.cj.jdbc.Driver</value>-->
                <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
        </property>

        <!-- mysql连接用户 -->
        <property>
                <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
                <value>root</value>
        </property>

        <!-- mysql连接密码 -->
        <property>
                <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
                <value>123456</value>
        </property>

        <!--元数据是否校验-->
        <property>
                <name>hive.metastore.schema.verification</name>
                <value>false</value>
        </property>

        <property>
                <name>system:user.name</name>
                <value>root</value>
                <description>user name</description>
        </property>

        <property>
                <name>hive.metastore.uris</name>
                <value>thrift://hive-metastore:9083</value>
        </property>

        <!-- host -->
        <property>
                <name>hive.server2.thrift.bind.host</name>
                <value>0.0.0.0</value>
                <description>Bind host on which to run the HiveServer2 Thrift service.</description>
        </property>

        <!-- hs2端口 默认是10000-->
        <property>
                <name>hive.server2.thrift.port</name>
                <value>10000</value>
        </property>

        <property>
                <name>hive.server2.active.passive.ha.enable</name>
                <value>true</value>
        </property>

</configuration>
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26.
  • 27.
  • 28.
  • 29.
  • 30.
  • 31.
  • 32.
  • 33.
  • 34.
  • 35.
  • 36.
  • 37.
  • 38.
  • 39.
  • 40.
  • 41.
  • 42.
  • 43.
  • 44.
  • 45.
  • 46.
  • 47.
  • 48.
  • 49.
  • 50.
  • 51.
  • 52.
  • 53.
  • 54.
  • 55.
  • 56.
  • 57.
  • 58.
  • 59.
  • 60.
  • 61.
  • 62.
  • 63.
  • 64.
  • 65.
  • 66.
  • 67.
  • 68.
  • 69.
  • 70.
  • 71.
  • 72.
  • 73.
  • 74.
  • 75.

3）启动脚本

#!/usr/bin/env sh


wait_for() {
    echo Waiting for $1 to listen on $2...
    while ! nc -z $1 $2; do echo waiting...; sleep 1s; done
}

start_hdfs_namenode() {

        if [ ! -f /tmp/namenode-formated ];then
                ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs namenode -format >/tmp/namenode-formated
        fi

        ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs --loglevel INFO --daemon start namenode

        tail -f ${HADOOP_HOME}/logs/*namenode*.log
}

start_hdfs_datanode() {

        wait_for $1 $2

        ${HADOOP_HOME}/bin/hdfs --loglevel INFO --daemon start datanode

        tail -f ${HADOOP_HOME}/logs/*datanode*.log
}

start_yarn_resourcemanager() {

        ${HADOOP_HOME}/bin/yarn --loglevel INFO --daemon start resourcemanager

        tail -f ${HADOOP_HOME}/logs/*resourcemanager*.log
}

start_yarn_nodemanager() {

        wait_for $1 $2

        ${HADOOP_HOME}/bin/yarn --loglevel INFO --daemon start nodemanager

        tail -f ${HADOOP_HOME}/logs/*nodemanager*.log
}

start_yarn_proxyserver() {

        wait_for $1 $2

        ${HADOOP_HOME}/bin/yarn --loglevel INFO --daemon start proxyserver

        tail -f ${HADOOP_HOME}/logs/*proxyserver*.log
}

start_mr_historyserver() {

        wait_for $1 $2

        ${HADOOP_HOME}/bin/mapred --loglevel INFO  --daemon  start historyserver

        tail -f ${HADOOP_HOME}/logs/*historyserver*.log
}

start_hive_metastore() {

        if [ ! -f ${HIVE_HOME}/formated ];then
                schematool -initSchema -dbType mysql --verbose >  ${HIVE_HOME}/formated
        fi

        $HIVE_HOME/bin/hive --service metastore

}

start_hive_hiveserver2() {

        $HIVE_HOME/bin/hive --service hiveserver2
}


case $1 in
        hadoop-hdfs-nn)
                start_hdfs_namenode
                ;;
        hadoop-hdfs-dn)
                start_hdfs_datanode $2 $3
                ;;
        hadoop-yarn-rm)
                start_yarn_resourcemanager
                ;;
        hadoop-yarn-nm)
                start_yarn_nodemanager $2 $3
                ;;
        hadoop-yarn-proxyserver)
                start_yarn_proxyserver $2 $3
                ;;
        hadoop-mr-historyserver)
                start_mr_historyserver $2 $3
                ;;
        hive-metastore)
                start_hive_metastore $2 $3
                ;;
        hive-hiveserver2)
                start_hive_hiveserver2 $2 $3
                ;;
        *)
                echo "请输入正确的服务启动命令~"
        ;;
esac
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26.
  • 27.
  • 28.
  • 29.
  • 30.
  • 31.
  • 32.
  • 33.
  • 34.
  • 35.
  • 36.
  • 37.
  • 38.
  • 39.
  • 40.
  • 41.
  • 42.
  • 43.
  • 44.
  • 45.
  • 46.
  • 47.
  • 48.
  • 49.
  • 50.
  • 51.
  • 52.
  • 53.
  • 54.
  • 55.
  • 56.
  • 57.
  • 58.
  • 59.
  • 60.
  • 61.
  • 62.
  • 63.
  • 64.
  • 65.
  • 66.
  • 67.
  • 68.
  • 69.
  • 70.
  • 71.
  • 72.
  • 73.
  • 74.
  • 75.
  • 76.
  • 77.
  • 78.
  • 79.
  • 80.
  • 81.
  • 82.
  • 83.
  • 84.
  • 85.
  • 86.
  • 87.
  • 88.
  • 89.
  • 90.
  • 91.
  • 92.
  • 93.
  • 94.
  • 95.
  • 96.
  • 97.
  • 98.
  • 99.
  • 100.
  • 101.
  • 102.
  • 103.
  • 104.
  • 105.
  • 106.
  • 107.

4）构建镜像 Dockerfile

FROM registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop:v1

COPY hive-config/* ${HIVE_HOME}/conf/

COPY bootstrap.sh /opt/apache/

COPY mysql-connector-java-5.1.49/mysql-connector-java-5.1.49-bin.jar ${HIVE_HOME}/lib/

RUN sudo mkdir -p /home/hadoop/ && sudo chown -R hadoop:hadoop /home/hadoop/

#RUN yum -y install which
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.

开始构建镜像

# 构建镜像
docker build -t registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop_hive:v1 . --no-cache

# 推送镜像（可选）
docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop_hive:v1

### 参数解释
# -t：指定镜像名称
# . ：当前目录Dockerfile
# -f：指定Dockerfile路径
#  --no-cache：不缓存
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.

5）编排

version: '3'
services:
  hadoop-hdfs-nn:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop_hive:v1
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: hadoop-hdfs-nn
    hostname: hadoop-hdfs-nn
    restart: always
    privileged: true
    env_file:
      - .env
    ports:
      - "30070:${HADOOP_HDFS_NN_PORT}"
    command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh hadoop-hdfs-nn"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl --fail http://localhost:${HADOOP_HDFS_NN_PORT} || exit 1"]
      interval: 20s
      timeout: 20s
      retries: 3
  hadoop-hdfs-dn-0:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop_hive:v1
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: hadoop-hdfs-dn-0
    hostname: hadoop-hdfs-dn-0
    restart: always
    depends_on:
      - hadoop-hdfs-nn
    env_file:
      - .env
    ports:
      - "30864:${HADOOP_HDFS_DN_PORT}"
    command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh hadoop-hdfs-dn hadoop-hdfs-nn ${HADOOP_HDFS_NN_PORT}"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl --fail http://localhost:${HADOOP_HDFS_DN_PORT} || exit 1"]
      interval: 30s
      timeout: 30s
      retries: 3
  hadoop-hdfs-dn-1:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop_hive:v1
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: hadoop-hdfs-dn-1
    hostname: hadoop-hdfs-dn-1
    restart: always
    depends_on:
      - hadoop-hdfs-nn
    env_file:
      - .env
    ports:
      - "30865:${HADOOP_HDFS_DN_PORT}"
    command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh hadoop-hdfs-dn hadoop-hdfs-nn ${HADOOP_HDFS_NN_PORT}"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl --fail http://localhost:${HADOOP_HDFS_DN_PORT} || exit 1"]
      interval: 30s
      timeout: 30s
      retries: 3
  hadoop-hdfs-dn-2:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop_hive:v1
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: hadoop-hdfs-dn-2
    hostname: hadoop-hdfs-dn-2
    restart: always
    depends_on:
      - hadoop-hdfs-nn
    env_file:
      - .env
    ports:
      - "30866:${HADOOP_HDFS_DN_PORT}"
    command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh hadoop-hdfs-dn hadoop-hdfs-nn ${HADOOP_HDFS_NN_PORT}"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl --fail http://localhost:${HADOOP_HDFS_DN_PORT} || exit 1"]
      interval: 30s
      timeout: 30s
      retries: 3
  hadoop-yarn-rm:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop_hive:v1
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: hadoop-yarn-rm
    hostname: hadoop-yarn-rm
    restart: always
    env_file:
      - .env
    ports:
      - "30888:${HADOOP_YARN_RM_PORT}"
    command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh hadoop-yarn-rm"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "netstat -tnlp|grep :${HADOOP_YARN_RM_PORT} || exit 1"]
      interval: 20s
      timeout: 20s
      retries: 3
  hadoop-yarn-nm-0:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop_hive:v1
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: hadoop-yarn-nm-0
    hostname: hadoop-yarn-nm-0
    restart: always
    depends_on:
      - hadoop-yarn-rm
    env_file:
      - .env
    ports:
      - "30042:${HADOOP_YARN_NM_PORT}"
    command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh hadoop-yarn-nm hadoop-yarn-rm ${HADOOP_YARN_RM_PORT}"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl --fail http://localhost:${HADOOP_YARN_NM_PORT} || exit 1"]
      interval: 30s
      timeout: 30s
      retries: 3
  hadoop-yarn-nm-1:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop_hive:v1
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: hadoop-yarn-nm-1
    hostname: hadoop-yarn-nm-1
    restart: always
    depends_on:
      - hadoop-yarn-rm
    env_file:
      - .env
    ports:
      - "30043:${HADOOP_YARN_NM_PORT}"
    command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh hadoop-yarn-nm hadoop-yarn-rm ${HADOOP_YARN_RM_PORT}"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl --fail http://localhost:${HADOOP_YARN_NM_PORT} || exit 1"]
      interval: 30s
      timeout: 30s
      retries: 3
  hadoop-yarn-nm-2:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop_hive:v1
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: hadoop-yarn-nm-2
    hostname: hadoop-yarn-nm-2
    restart: always
    depends_on:
      - hadoop-yarn-rm
    env_file:
      - .env
    ports:
      - "30044:${HADOOP_YARN_NM_PORT}"
    command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh hadoop-yarn-nm hadoop-yarn-rm ${HADOOP_YARN_RM_PORT}"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl --fail http://localhost:${HADOOP_YARN_NM_PORT} || exit 1"]
      interval: 30s
      timeout: 30s
      retries: 3
  hadoop-yarn-proxyserver:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop_hive:v1
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: hadoop-yarn-proxyserver
    hostname: hadoop-yarn-proxyserver
    restart: always
    depends_on:
      - hadoop-yarn-rm
    env_file:
      - .env
    ports:
      - "30911:${HADOOP_YARN_PROXYSERVER_PORT}"
    command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh hadoop-yarn-proxyserver hadoop-yarn-rm ${HADOOP_YARN_RM_PORT}"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "netstat -tnlp|grep :${HADOOP_YARN_PROXYSERVER_PORT} || exit 1"]
      interval: 30s
      timeout: 30s
      retries: 3
  hadoop-mr-historyserver:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop_hive:v1
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: hadoop-mr-historyserver
    hostname: hadoop-mr-historyserver
    restart: always
    depends_on:
      - hadoop-yarn-rm
    env_file:
      - .env
    ports:
      - "31988:${HADOOP_MR_HISTORYSERVER_PORT}"
    command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh hadoop-mr-historyserver hadoop-yarn-rm ${HADOOP_YARN_RM_PORT}"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "netstat -tnlp|grep :${HADOOP_MR_HISTORYSERVER_PORT} || exit 1"]
      interval: 30s
      timeout: 30s
      retries: 3
  hive-metastore:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop_hive:v1
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: hive-metastore
    hostname: hive-metastore
    restart: always
    depends_on:
      - hadoop-hdfs-dn-2
    env_file:
      - .env
    ports:
      - "30983:${HIVE_METASTORE_PORT}"
    command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh hive-metastore hadoop-hdfs-dn-2 ${HADOOP_HDFS_DN_PORT}"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "netstat -tnlp|grep :${HIVE_METASTORE_PORT} || exit 1"]
      interval: 30s
      timeout: 30s
      retries: 5
  hive-hiveserver2:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/hadoop_hive:v1
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: hive-hiveserver2
    hostname: hive-hiveserver2
    restart: always
    depends_on:
      - hive-metastore
    env_file:
      - .env
    ports:
      - "31000:${HIVE_HIVESERVER2_PORT}"
    command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh hive-hiveserver2 hive-metastore ${HIVE_METASTORE_PORT}"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "netstat -tnlp|grep :${HIVE_HIVESERVER2_PORT} || exit 1"]
      interval: 30s
      timeout: 30s
      retries: 5

# 连接外部网络
networks:
  hadoop-network:
    external: true
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  • 9.
  • 10.
  • 11.
  • 12.
  • 13.
  • 14.
  • 15.
  • 16.
  • 17.
  • 18.
  • 19.
  • 20.
  • 21.
  • 22.
  • 23.
  • 24.
  • 25.
  • 26.
  • 27.
  • 28.
  • 29.
  • 30.
  • 31.
  • 32.
  • 33.
  • 34.
  • 35.
  • 36.
  • 37.
  • 38.
  • 39.
  • 40.
  • 41.
  • 42.
  • 43.
  • 44.
  • 45.
  • 46.
  • 47.
  • 48.
  • 49.
  • 50.
  • 51.
  • 52.
  • 53.
  • 54.
  • 55.
  • 56.
  • 57.
  • 58.
  • 59.
  • 60.
  • 61.
  • 62.
  • 63.
  • 64.
  • 65.
  • 66.
  • 67.
  • 68.
  • 69.
  • 70.
  • 71.
  • 72.
  • 73.
  • 74.
  • 75.
  • 76.
  • 77.
  • 78.
  • 79.
  • 80.
  • 81.
  • 82.
  • 83.
  • 84.
  • 85.
  • 86.
  • 87.
  • 88.
  • 89.
  • 90.
  • 91.
  • 92.
  • 93.
  • 94.
  • 95.
  • 96.
  • 97.
  • 98.
  • 99.
  • 100.
  • 101.
  • 102.
  • 103.
  • 104.
  • 105.
  • 106.
  • 107.
  • 108.
  • 109.
  • 110.
  • 111.
  • 112.
  • 113.
  • 114.
  • 115.
  • 116.
  • 117.
  • 118.
  • 119.
  • 120.
  • 121.
  • 122.
  • 123.
  • 124.
  • 125.
  • 126.
  • 127.
  • 128.
  • 129.
  • 130.
  • 131.
  • 132.
  • 133.
  • 134.
  • 135.
  • 136.
  • 137.
  • 138.
  • 139.
  • 140.
  • 141.
  • 142.
  • 143.
  • 144.
  • 145.
  • 146.
  • 147.
  • 148.
  • 149.
  • 150.
  • 151.
  • 152.
  • 153.
  • 154.
  • 155.
  • 156.
  • 157.
  • 158.
  • 159.
  • 160.
  • 161.
  • 162.
  • 163.
  • 164.
  • 165.
  • 166.
  • 167.
  • 168.
  • 169.
  • 170.
  • 171.
  • 172.
  • 173.
  • 174.
  • 175.
  • 176.
  • 177.
  • 178.
  • 179.
  • 180.
  • 181.
  • 182.
  • 183.
  • 184.
  • 185.
  • 186.
  • 187.
  • 188.
  • 189.
  • 190.
  • 191.
  • 192.
  • 193.
  • 194.
  • 195.
  • 196.
  • 197.
  • 198.
  • 199.
  • 200.
  • 201.
  • 202.
  • 203.
  • 204.
  • 205.
  • 206.
  • 207.
  • 208.
  • 209.
  • 210.
  • 211.
  • 212.
  • 213.
  • 214.
  • 215.
  • 216.
  • 217.
  • 218.
  • 219.
  • 220.
  • 221.
  • 222.
  • 223.
  • 224.
  • 225.
  • 226.
  • 227.
  • 228.
  • 229.
  • 230.
  • 231.
  • 232.
  • 233.
  • 234.
  • 235.
  • 236.
  • 237.
  • 238.
  • 239.
  • 240.
  • 241.
  • 242.
  • 243.
  • 244.

6）开始部署

docker-compose -f docker-compose.yaml up -d

# 查看
docker-compose -f docker-compose.yaml ps
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.

图片

简单测试验证

图片

【问题】如果出现以下类似的错误，是因为多次启动，之前的数据还在，但是datanode的IP是已经变了的（宿主机部署就不会有这样的问题，因为宿主机的IP是固定的），所以需要刷新节点，当然也可清理之前的旧数据，不推荐清理旧数据，推荐使用刷新节点的方式（如果有对外挂载的情况下，像我这里没有对外挂载，是因为之前旧容器还在，下面有几种解决方案）：

org.apache.hadoop.ipc.RemoteException(org.apache.hadoop.hdfs.server.protocol.DisallowedDatanodeException): Datanode denied communication with namenode because the host is not in the include-list: DatanodeRegistration(172.30.0.12:9866, datanodeUuid=f8188476-4a88-4cd6-836f-769d510929e4, infoPort=9864, infoSecurePort=0, ipcPort=9867, storageInfo=lv=-57;cid=CID-f998d368-222c-4a9a-88a5-85497a82dcac;nsid=1840040096;c=1680661390829)

图片

【解决方案】

  1. 删除旧容器重启启动
# 清理旧容器
docker rm `docker ps -a|grep 'Exited'|awk '{print $1}'`

# 重启启动服务
docker-compose -f docker-compose.yaml up -d

# 查看
docker-compose -f docker-compose.yaml ps
  • 1.
  • 2.
  • 3.
  • 4.
  • 5.
  • 6.
  • 7.
  • 8.
  1. 登录 namenode 刷新 datanode
docker exec -it hadoop-hdfs-nn hdfs dfsadmin -refreshNodes
  • 1.
  1. 登录 任意节点刷新 datanode
# 这里以 hadoop-hdfs-dn-0 为例
docker exec -it hadoop-hdfs-dn-0 hdfs dfsadmin -fs hdfs://hadoop-hdfs-nn:9000 -refreshNodes
  • 1.
  • 2.

责任编辑：武晓燕 来源： 大数据与云原生技术分享
HiveHadoop测试
相关推荐
通过 Docker-Compose 快速部署 Rancher 保姆级教程
Rancher允许您集中管理多个Kubernetes集群、DockerSwarm集群和独立的Docker容器。这使得在多云、混合云和多地理位置的环境中管理和部署容器化应用变得更加简便。

2023-11-27 00:18:38

通过 Docker-Compose 快速部署 Redis 保姆级教程
Redis（全称：RemoteDictionaryServer，即远程字典服务器）是一个开源的高性能键值数据库和缓存系统。Redis的数据结构支持字符串、哈希表、列表、集合和有序集合等类型。

2023-05-29 07:39:49

通过 Docker-compose 快速部署 MinIO 保姆级教程
MinIO​是一个开源的对象存储服务器，它兼容AmazonS3（SimpleStorageService）API。它被设计用于构建分布式存储架构，提供高可用性、高性能和可扩展的对象存储解决方案。

2023-06-26 00:07:14

通过 Docker-Compose 快速部署 Elasticsearch 和 Kibana 保姆级教程
Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎，最初由ElasticsearchN.V.（现在是ElasticN.V.）开发并维护。它是基于ApacheLucene搜索引擎构建的，专门设计用于处理和分析大规模的数据，提供了强大的全文搜索、结构化数据存储、分析和可视化功能。

2023-10-23 00:06:29

【大数据】通过 Docker-compose 快速部署 Presto（Trino）
Presto的核心特点是支持远程数据访问，可以查询包括Hadoop、Cassandra、Relationaldatabases、NoSQLdatabases在内的多个数据源。Presto支持标准的SQL语法，同时提供了一些扩展功能，如分布式查询、动态分区、自定义聚合和分析函数等。

2023-05-14 23:30:38

PrestoHadoop函数
【微服务部署】使用Docker-compose部署Jenkins、SonarQube
因并不是每个项目都需要自己的Maven私服，所以这里去除了Maven私服Nexus的部署，如果需要，直接在jenkinscompose.yml文件中添加即可。

2023-09-08 08:14:14

快速上手 Elasticsearch：Docker Compose 部署详解
通过本文的介绍，我们了解了ElasticsearchDockerCompose部署的基本步骤。Elasticsearch作为一款强大的搜索和分析引擎，为我们处理海量数据提供了便利，在实际项目中具有广泛的应用前景。

2024-03-26 00:00:01

Docker系列：Docker-Compose用法详解
dockercompose是Docker官方提供的用于定义和管理运行多个Docker容器的开源容器编排工具。​

2022-11-19 09:30:31

开源容器
如何使用Docker-Compose命令
DockerCompose是什么东东DockerCompose用于创建容器及容器之间的连接。然而，dockercompose命令的用途实际上广泛得多。使用此命令可以：构建映像、扩展容器、修复容器、查看容器的输出、列出容器的公共端口等等。

2019-09-17 08:00:24

DockerCompose命令
聊聊 Docker-Compose 进阶篇
configs和secrets是DockerCompose和DockerSwarm中用于管理容器配置和敏感数据的两个不同的功能。

2023-03-26 09:08:36

福利来啦，一键部署：轻松掌握Docker及Docker-Compose的安装方法
Docker和DockerCompose都是用于容器化应用的工具，但它们的功能和使用场景有所不同。

2023-10-10 13:49:00

Docker容器
如何使用docker compose部署服务
Docker有三个主要的作用：Build，Ship和Run，使用dockercompose我们可以在Run的层面解决很多实际问题。本文通过发布3个APP(App1,App2,App3)，来演示Docker在服务发布、网络、共享分区以及信息隔离与连通方面的工作。

2017-05-23 15:53:52

docker服务容器
SQL Server 简介与 Docker Compose 部署
SQLServer是一个功能强大的关系型数据库管理系统，适用于各种规模的应用程序和数据存储需求。使用DockerCompose，您可以轻松部署和管理SQLServer容器，使其适用于现代容器化环境。

2023-10-10 00:09:14

Docker 快速部署代码之道
使用Docker面对的一个挑战是，尽管我们只是对我们的代码做了一个小小的变更，我们都必须要走一遍构建一个新容器的过程，把它拉取（pull）到我们的服务器，并替代正在运行的版本。

2014-12-26 10:06:48

Docker容器代码部署
Docker快速部署MySQL集群
Bitnami是一个流行的服务器应用程序和开发环境库，这个组织负责编译和配置应用程序及其所有依赖项（第三方库，语言运行时，数据库），它们可以开箱即用。

2024-10-28 15:40:26

Redis哨兵集群原理讲解和Docker-compose安装Redis哨兵集群
当master节点宕机后，我们就不能写数据到Redis,所以需要搭建一个三节点形成的Sentinel集群，来监管之前的Redis主从集群

2023-09-27 06:26:07

Redis主从集群原理讲解和Docker-compose安装Redis主从集群
Linux上我们可以从Github上下载它的二进制包来使用，选择适应Docker版本的dockercompose,使用Dockerinfo查看Docker对应的DockerCompose版本,我的机器对应的是v2.21.0。

2023-09-26 01:07:34

Docker与Docker Compose入门：释放你应用部署的威力
在本文中，我们了解了Docker的基本语法和一些常用命令。Docker的简洁、灵活和高效使得它成为部署应用的首选工具。而通过DockerCompose，我们可以进一步简化和组织多个容器的管理，实现更高水平的部署。

2024-01-17 08:01:28

Docker语法命令
巧用Docker快速部署GPU环境
本质上就是我们要在容器里能看到并且使用宿主机上的显卡。在这篇文章里我们就介绍一下Docker使用GPU的环境搭建。

2020-10-30 10:49:37

DockerGPULinux
.Net 之 Docker 部署详细流程
Docker作为一种容器化技术，能够帮助我们简化.NET应用的部署过程，提高应用的可靠性和可移植性。本文将详细讲解如何将.NET项目Docker化，并部署到云平台。

2025-01-02 15:16:26

Docker容器云计算
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号

业务
速览
在线客服