• 2020系统综合实践 第4次实践作业


    使用Docker-compose实现Tomcat+Nginx负载均衡

    文件结构

    tomcat1/2/3中的index.html内容为"hello tomcat1</2/3>!" 用于打印验证负载均衡

    docker-compose.yml

    version: "3"
    services:
        nginx:
            image: nginx
            container_name: zxhngx
            ports:
                - 80:2525
            volumes:
                - ./nginx/default.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf # 挂载配置文件
            depends_on:
                - tomcat01
                - tomcat02
                - tomcat03
    
        tomcat01:
            image: tomcat
            container_name: tc1
            volumes:
                - ./tomcat1:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT # 挂载web目录
    
        tomcat02:
            image: tomcat
            container_name: tc2
            volumes:
                - ./tomcat2:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT
    
        tomcat03:
            image: tomcat
            container_name: tc3
            volumes:
                - ./tomcat3:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT
    
    

    nginx/default.conf

    upstream tomcats {
        server tc1:8080; # 主机名:端口号
        server tc2:8080; # tomcat默认端口号8080
        server tc3:8080; # 默认使用轮询策略
    }
    
    server {
        listen 2525;
        server_name localhost;
    
        location / {
            proxy_pass http://tomcats; # 请求转向tomcats
        }
    }
    

    test/test.py 用于验证负载均衡

    import requests
    import re
    
    url = 'http://localhost'
    for i in range(0,20):
        response = requests.get(url)
        text = response.text
        print(text)
    

    验证默认的轮询策略

    修改default.conf为权重策略

    upstream tomcats {
        server tc1:8080 weight=3; # 主机名:端口号
        server tc2:8080 weight=2; # tomcat默认端口号8080
        server tc3:8080 weight=1; # 修改为权重策略
    }
    
    server {
        listen 2525;
        server_name localhost;
    
        location / {
            proxy_pass http://tomcats; # 请求转向tomcats
        }
    }
    
    • 验证权重策略(记得每次修改策略要重启容器)

    使用Docker-compose部署javaweb运行环境

    文件目录

    default.conf

    upstream tomcats {
        server tomcat00:8080;
    }
    
    server {
        listen 8080;
        server_name localhost;
    
        location / {
            proxy_pass http://tomcats;
        }
    }
    

    docker-compose.yml

     version: "3"   #版本
    services:     #服务节点
      tomcat:     #tomcat 服务
        image: tomcat    #镜像
        hostname: hostname       #容器的主机名
        container_name: tomcat00   #容器名
        ports:      #端口
         - "5050:8080"
        volumes:  #数据卷
         - "./webapps:/usr/local/tomcat/webapps"
         - ./wait-for-it.sh:/wait-for-it.sh
        networks:   #网络设置静态IP
          webnet:
            ipv4_address: 15.22.0.15
      mymysql:  #mymysql服务
        build: .   #通过MySQL的Dockerfile文件构建MySQL
        image: mymysql:test
        container_name: mymysql
        ports:
          - "3309:3306" 
    #红色的外部访问端口不修改的情况下,要把Linux的MySQL服务停掉
    #service mysql stop
    #反之,将3306换成其它的
        command: [
                '--character-set-server=utf8mb4',
                '--collation-server=utf8mb4_unicode_ci'
        ]
        environment:
          MYSQL_ROOT_PASSWORD: "123456"
        networks:
          webnet:
            ipv4_address: 15.22.0.6
      nginx:
          image: nginx
          container_name: "nginx-tomcat"
          ports:
              - 8080:8080
          volumes:
              - ./default.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf # 挂载配置文件
          tty: true
          stdin_open: true
          networks:
           webnet:
            ipv4_address: 15.22.0.7
    networks:   #网络设置
     webnet:
       driver: bridge  #网桥模式
       ipam:
         config:
          - 
           subnet: 15.22.0.0/24   #子网
    

    docker-entrypoint.sh

    #!/bin/bash
    mysql -uroot -p123456 << EOF
    source /usr/local/grogshop.sql;
    

    Dockerfile

    #  这个是构建MySQL的dockerfile
    
    FROM registry.saas.hand-china.com/tools/mysql:5.7.17
    
    # mysql的工作位置
    
    ENV WORK_PATH /usr/local/
    
    # 定义会被容器自动执行的目录
    
    ENV AUTO_RUN_DIR /docker-entrypoint-initdb.d
    
    #复制gropshop.sql到/usr/local 
    COPY grogshop.sql  /usr/local/
    #把要执行的shell文件放到/docker-entrypoint-initdb.d/目录下,容器会自动执行这个shell
    COPY docker-entrypoint.sh  $AUTO_RUN_DIR/
    
    #给执行文件增加可执行权限
    RUN chmod a+x $AUTO_RUN_DIR/docker-entrypoint.sh
    
    # 设置容器启动时执行的命令
    
    #CMD ["sh", "/docker-entrypoint-initdb.d/import.sh"]
    

    .../webapps/ssmgrogshop_war/WEB-INF/classes/jdbc.properties

    查看网卡ifconfig -a

    替换ip为如下

    driverClassName=com.mysql.jdbc.Driver
    url=jdbc:mysql://172.19.0.1:3309/grogshop?useUnicode=true&characterEncoding=utf-8
    username=root
    password=123456
    

    登陆酒店管理系统

    • 地址:http://127.0.0.1:8080/ssmgrogshop_war
    • 进行删除操作

    反向代理

    default.conf

    upstream tomcats{
            server tt1:8080 ;
            server tt2:8080 ;
            server tt3:8080 ;
    
    }
    server {
        listen 2525;
        server_name localhost;
    
    location / {
    root   /usr/share/nginx/html;
        index  index.html index.htm;
    proxy_pass http://tomcats;
    }
    
    }
    

    docker-compose.yml

    version: "3.1"
    services:
        nginx:
            image: nginx
            container_name: ng1
            ports:
    
       - 80:2525
    
            - ./nginx/default.conf:/etc/nginx/conf.d/default.conf # 挂载配置文件
              on:
                 - tomcat01
                   02
                      - tomcat03
    
    tomcat01:
        image: tomcat
        container_name: tt1
        volumes:
    
       - ./tomcat/tomcat1:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT # 挂载web目录
    
    tomcat02:
        image: tomcat
        container_name: tt2
        volumes:
    
       - ./tomcat/tomcat2:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT
    
    tomcat03:
        image: tomcat
        container_name: tt3
        volumes:
    
       - ./tomcat/tomcat3:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT
    

    使用Docker搭建大数据集群环境

    直接用机器搭建Hadoop集群,会因为不同机器配置等的差异,遇到各种各样的问题;也可以尝试用多个虚拟机搭建,但是这样对计算机的性能要求比较高,通常无法负载足够的节点数;使用Docker搭建Hadoop集群,将Hadoop集群运行在Docker容器中,使Hadoop开发者能够快速便捷地在本机搭建多节点的Hadoop集群。

    要求:

    • 完成hadoop分布式集群环境配置,至少包含三个节点(一个master,两个slave);
    • 成功运行hadoop 自带的测试实例。

    文件目录

    Dockerfile

    FROM ubuntu
    COPY ./sources.list /etc/apt/sources.list
    

    之前的作业已经替换过虚拟机的ubuntu20.04阿里镜像源,可以直接复制使用这里就不再说明了。

    docker build -t ubuntu .
    docker run -it --name ubuntu ubuntu
    

    执行上述两条命令后便成功创建并进入容器

    配置Ubuntu容器

    安装vim与ssh

    apt-get update
    apt-get install vim # 用于修改配置文件
    apt-get install ssh # 分布式hadoop通过ssh连接
    
    vim ~/.bashrc # 在文件末尾添加下面一行的内容,实现ssd开机自启
    /etc/init.d/ssh start # 开启sshd服务器
    

    配置sshd免密登陆

    ssh-keygen -t rsa # 一直按回车即可
    cd ~/.ssh
    cat id_rsa.pub >> authorized_keys 
    

    安装JDK

    qygg说Hadoop不要安装太高版本的jdk会有很多坑,果断也选择jdk8

    apt-cache search jdk
    apt-get install openjdk-8-jdk
    
    vim ~/.bashrc # 在文件末尾添加以下两行,配置Java环境变量:
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
    

    最后source ~/.bashrc 使.bashrc生效

    commit一下容器并挂载工作目录使Hadoop能够读取安装文件

    docker ps # 查看当前容器id
    docker commit 容器ID ubuntu/jdk8
    docker run -it -v /home/jamwong/bigData/hadoop/build:/root/build --name ubuntu-jdk8 ubuntu/jdk8
    

    安装Hadoop

    下载好Hadoop的安装包后(这里选用3.2.1版本)放到上一步挂载的目录中

    cd /root/build
    tar -zxvf hadoop-3.2.1.tar.gz -C /usr/local
    cd /usr/local/hadoop-3.2.1
    ./bin/hadoop version # 验证安装
    

    Hadoop分布式集群环境配置

    cd /usr/local/hadoop-3.2.1/etc/hadoop 进入配置文件目录

    • hadoop-env.sh
    vim hadoop-env.sh
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/ # 在任意位置添加
    
    • core-site.xml
    vim core-site.xml
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl" ?>
    <configuration>
      <property>
        <name>hadoop.tmp.dir</name>
        <value>file:/usr/local/hadoop/tmp</value>
        <description>Abase for other temporary directories.</description>
      </property>
      <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://master:9000</value>
      </property>
    </configuration>
    
    • hdfs-site.xml
    vim hdfs-site.xml
    
    <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl" ?>
    <configuration>
        <property>
            <name>dfs.namenode.name.dir</name>
            <value>file:/usr/local/hadoop/namenode_dir</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.datanode.data.dir</name>
            <value>file:/usr/local/hadoop/datanode_dir</value>
        </property>
        <property>
            <name>dfs.replication</name>
            <value>3</value>
        </property>
    </configuration>
    
    
    • mapred-site.xml
    vim mapred-site.xml
    
    <?xml version="1.0" ?>
    <?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl" ?>
    <configuration>
        <property>
            <name>mapreduce.framework.name</name>
            <value>yarn</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.app.mapreduce.am.env</name>
            <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1</value>
        </property>
        <property>
            <name>mapreduce.map.env</name>
            <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1</value>
        </property>
        <property>
            <name>mapreduce.reduce.env</name>
            <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.2.1</value>
        </property>
    </configuration>
    
    
    • yarn-site.xml
    vim yarn-site.xml
    
    <?xml version="1.0" ?>
    <configuration>
        <property>
            <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
            <value>mapreduce_shuffle</value>
        </property>
        <property>
            <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
            <value>master</value>
        </property>
    </configuration>
    

    修改脚本

    cd /usr/local/hadoop-3.2.1/sbin 进入脚本编辑文件目录
    对于start-dfs.shstop-dfs.sh文件,添加下列参数:

    HDFS_DATANODE_USER=root
    HADOOP_SECURE_DN_USER=hdfs
    HDFS_NAMENODE_USER=root
    HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER=root
    

    对于start-yarn.shstop-yarn.sh,添加下列参数:

    YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
    HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
    YARN_NODEMANAGER_USER=root
    

    commit一下配置完Hadoop的容器

    docker commit 容器ID ubuntu/hadoop 
    

    运行Hadoop集群

    # 第一个终端
    docker run -it -h master --name master ubuntu/hadoop
    # 第二个终端
    docker run -it -h slave01 --name slave01 ubuntu/hadoop
    # 第三个终端
    docker run -it -h slave02 --name slave02 ubuntu/hadoop
    

    /etc/hosts

    为三台主机配置对方的地址信息,使其才能找到彼此

    vim /etc/hosts
    
    172.18.0.2      master
    172.18.0.3      slave01
    172.18.0.4      slave02
    

    修改workers

    vim /usr/local/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/workers # 旧版为slaves
    
    #将localhost修改为:
    slave01
    slave02
    

    测试Hadoop集群

    cd /usr/local/hadoop-3.2.1
    bin/hdfs namenode -format # 格式化文件系统
    sbin/start-dfs.sh # 开启NameNode和DataNode服务
    bin/hdfs dfs -mkdir /user # 建立HDFS文件夹,也可以放到下面示例程序中进行
    bin/hdfs dfs -mkdir /user/root
    bin/hdfs dfs -mkdir input
    bin/hdfs dfs -put etc/hadoop/*.xml input # 将xml复制到input下,作为示例程序输入
    sbin/start-yarn.sh # 开启ResourceManager和NodeManager服务
    jps # 查看服务状态
    

    运行Hadoop示例程序

    在master上:

    bin/hadoop jar share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.2.1.jar grep input output 'dfs[a-z.]+' # 运行示例
    bin/hdfs dfs -get output output # 获取输出结果
    cat output/* # 查看输出结果
    sbin/stop-all.sh # 停止所有服务
    

    总结

    • 实验二中.../jdbc.properties中的容器端口号为3309配置成了3306,导致一直无法登陆成功,修改过来后重启容器便可以了。
    • 对于实验三因为没有这学期没有选大数据课程,关于Hadoop的概念都很陌生。前面的时间都用来大概的了解一些概念,三天前才开始正式实验(拖延症晚期没救了)。三个实验花的时间大概10个小时左右,qygg的身先士卒坑先踩给了很大的帮助。
      8多说了 zaqny 永远滴神
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