• 系统综合实践-第四次作业


    (1)使用Docker-compose实现Tomcat+Nginx负载均衡

    理解nginx反向代理原理;

    nginx代理tomcat集群,代理2个以上tomcat;

    项目结构

    docker-compose.yml编写

    version: "3.8"
     services:
        nginx:
            image: nginx
            container_name: cgh-docker-4
            ports:
                - 80:2538
            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: ctc1
            volumes:
                - ./tomcat1:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT # 挂载web目录
    
        tomcat02:
            image: tomcat
            container_name: ctc2
            volumes:
                - ./tomcat2:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT
    
        tomcat03:
            image: tomcat
            container_name: ctc3
            volumes:
                - ./tomcat3:/usr/local/tomcat/webapps/ROOT
    

    那三个index文件随便写什么都可以,只要能代表各自的一二三就行。

    nginx编写

    upstream tomcats {
        server ctc1:8080; # 主机名:端口号
        server ctc2:8080; # tomcat默认端口号8080
        server ctc3:8080; # 默认使用轮询策略
    }
    
    server {
        listen 2438;
        server_name localhost;
    
        location / {
            proxy_pass http://tomcats; # 请求转向tomcats
        }
    }
    

    启动

    sudo docker-compose up
    

    用另外一个终端来运行 curl


    这里可以看到它是处于一个轮询的情况,访问了1就去2再去3再回来1

    改变权重策略

    upstream tomcats {
        server ctc1:8080 weight=1; # 主机名:端口号
        server ctc2:8080 weight=3; # tomcat默认端口号8080
        server ctc3:8080 weight=5; # 默认使用轮询策略
    }
    

    在9次中,1出现了一次,2出现了3次,3出现了5次,符合预期结果。

    (2)使用Docker-compose部署javaweb运行环境

    我使用的是老师给的连接中的webapp项目
    项目结构如下:(注意这个地方我们相对于那个博客项目多了一个default.conf,自行创建)

    tree -L 2     (L代表深度,2代表级别)
    

    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
    

    default.conf

    upstream tomcat123 {
        server tomcat00:8080;
    }
    
    server {
        listen 8080;
        server_name localhost;
    
        location / {
            proxy_pass http://tomcat123;
        }
    }
    

    未贴出的文件就是不需要改的文件

    修改连接的ip和端口

    查看IP的命令都写好
    ifconfig -a
    查看enp开头的那一个网卡

    在 /webapps/ssmgrogshop_war/WEB-INF/classes/jdbc.properties 修改ip和端口

    启动容器

    docker-compose up -d
    

    这里可以看到

    再看容器的运行情况

    浏览结果(选一个)

    http://127.0.0.1:8080/ssmgrogshop_war
    http://主机ip地址:8080/ssmgrogshop_war
    

    得到结果:

    成功进入界面


    可以直接进行界面的操作

    (3)使用Docker搭建大数据集群环境

    实验环境

    ubuntu 18.04 LST
    openjdk 1.8
    hadoop 3.1.3

    创建并运行容器 (因为上面终端记录被覆盖了,所以没截图,下面有成功的截图)

    docker run -it -v ~/:/root/build --name ubuntu ubuntu

    更新软件源以及安装vim 和安装sshd

    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
    /etc/init.d/ssh start # 开启sshd服务器
    vim ~/.bashrc # 在文件末尾添加/etc/init.d/ssh start,实现ssd开机自启
    

    然后去实现免密登陆

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

    安装JDK,一般安装1.8的

    apt-get install openjdk-8-jdk
    本来这里要配置文件,但等后面一起配置方便。

    安装hadoop

    这里如果有做大数据的同学,应该有老师给的hadoop-3.1.3.tar.gz包,然后我们的做法就是,把这个包放入容器中的/root/ 目录下,再通过解压放到容器的/usr/local 下。
    指令如下:
    先退出容器

    root@3459a8f9e5db:~# exit  (这个指令退出容器)
    

    将压缩包拷入容器

    cgh@cgh-VirtualBox:~$ sudo docker cp /home/cgh/hadoop-3.1.3.tar.gz 容器ID:/root/hadoop-3.1.3.tar.gz   
    (这一步第一个地址是你虚拟机内存放hadoop压缩包的地址,第二个地址是要拷贝到容器里面的地址,容器ID因人而异)
    

    重回容器中

    cgh@cgh-VirtualBox:~$ docker restart 容器ID  (刚刚容器被我退出了,现在要重新启动)
    cgh@cgh-VirtualBox:~$ docker attach 容器ID    (进入容器)
    

    解压hadoop

    root@3459a8f9e5db:~# cd /root
    root@3459a8f9e5db:~# tar -zxvf hadoop-3.1.3.tar.gz -C /usr/local   (这里是已经进入root的文件夹中了)
    (然后会运行一大堆解压的,把你上面的东西都滚过去了,如果没截图记得早点截图)
    

    进行环境的配置

    root@3459a8f9e5db:~# vim ~/.bashrc # 在文件末尾添加以下五行,配置Java、hadoop环境变量:
    
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/
    export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
    export HADOOP_HOME=/usr/local/hadoop-3.1.3
    export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$JRE_HOME/lib
    export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin:$HADOOP_HOME/bin:$JAVA_HOME/bin
    

    使配置环境生效

    root@3459a8f9e5db:~# source ~/.bashrc   
    

    验证安装是否完成

    root@3459a8f9e5db:~# java -version
    


    再验证hadoop

    root@3459a8f9e5db:~# hadoop version
    

    (3)配置hadoop集群

    进入配置目录

    cd /usr/local/hadoop-3.1.3/etc/hadoop
    

    把四个文件都设置一下。

    hadoop-env.sh

    vim hadoop-env.sh
    
    export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64/ 
    

    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-3.1.3/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.replication</name>
                    <value>1</value>
            </property>
            <property>
                    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    		        <value>file:/usr/local/hadoop-3.1.3/tmp/dfs/name</value>
    	</property>
    	<property>
                    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
                    <value>file:/usr/local/hadoop-3.1.3/tmp/dfs/data</value>
    	</property>
    	<property>
                    <name>dfs.permissions.enabled</name>
                    <value>false</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-3.1.3</value>
        </property>
        <property>
            <name>mapreduce.map.env</name>
            <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.1.3</value>
        </property>
        <property>
            <name>mapreduce.reduce.env</name>
            <value>HADOOP_MAPRED_HOME=/usr/local/hadoop-3.1.3</value>
        </property>
    </configuration>
    

    yarn-site.xml

    vim yarn-site.xml
    
    <?xml version="1.0" ?>
    <configuration>
    <!-- Site specific YARN configuration properties -->
            <property>
                   <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
                   <value>mapreduce_shuffle</value>
            </property>
            <property>
                   <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
                   <value>Master</value>
            </property>
            <property>
                   <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
                   <value>2.5</value>
            </property>
    </configuration>
    

    进入脚本目录

    cd /usr/local/hadoop-3.1.3/sbin
    

    再添加一些东西到下面的文件里

    对于start-dfs.sh和stop-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.sh和stop-yarn.sh,添加下列参数

    YARN_RESOURCEMANAGER_USER=root
    HADOOP_SECURE_DN_USER=yarn
    YARN_NODEMANAGER_USER=root
    

    构建镜像

    docker commit 容器ID ubuntu/hadoop 
    

    开启三个终端

    # 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
    

    查看三个主机的ip地址,方便配置

    sudo docker inspect --format='{{.NetworkSettings.IPAddress}}' 名字
    

    分别修改/etc/hosts


    同理把slave01 和slave02 的都修改了

    172.17.0.5      master
    172.17.0.3      slave01
    172.17.0.4      slave02
    

    相互进行ssh 发现可以到达对方主机



    master主机上修改workers

    vim /usr/local/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/workers
    
    slave01
    slave02
    

    开启服务

    在master 主机上运行一下指令(大数据做过类似的)

    cd /usr/local/hadoop-3.1.3
    bin/hdfs namenode -format # 格式化文件系统
    sbin/start-dfs.sh # 开启NameNode和DataNode服务
    sbin/start-yarn.sh 
    

    查看是否成功

    运行hadoop实例程序 (这里如果出问题了,大概率就是你的hdfs-site.xml没配置好)

    grep测试 (大数据老测试了)

    hdfs dfs -mkdir -p /user/root/input    #新建input文件夹
    hdfs dfs -put /usr/local/hadoop-3.1.3/etc/hadoop/*s-site.xml input  #将部分文件放入input文件夹
    hadoop jar /usr/local/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'    #运行示例程序grep
    hdfs dfs -cat output/*   #查看运行结果
    

    wordcount测试 (这里注意output不能和上一个重名了)

    hdfs dfs -mkdir -p /user/root/input    #新建input文件夹
    vim txt1.txt   #在当前目录下新建txt1.txt
    vim txt2.txt   #在当前目录下新建txt2.txt
    hdfs dfs -put ./*.txt input  #将新建的文本文件放入input文件夹
    hadoop jar /usr/local/hadoop-3.1.3/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.1.3.jar wordcount input output1   #运行示例程序wordcount
    hdfs dfs -cat output1/*   #查看运行结果
    

    三、主要问题和解决方法

    问题:实验二的javaweb配置好后,无法连接到网页
    答:后面检查好端口和容器的存活情况之后,根据日志及时发现了问题,是由于配置文件的错误
    问题:实验三中,最后测试的时候,第二个测试过不了
    答: 输出不能重名
    问题:出现内存不足
    答 :加大内存和虚拟内存映射的倍数

    四:感想

    实验二和三花了好久时间,辛亏实验三在大数据课程中学习过了,比较不会那么的寒碜,比较容易理解。
    我觉得需要找个时间把用过的指令记录一下,否则太费时间了

  • 相关阅读:
    关于表单的练习和基本登录界面的制作
    css3 闪光hover
    步步为营:Asp.Net序列化与反序列化
    步步为营:Asp.Net客户端存Cookie服务端取
    步步为营:Asp.Net使用HttpWebRequest通知,抓取,采集
    PHP学习(二):PHP的魔术方法
    步步为营:SQL通用存储过程分页
    PHP学习(三):PHP面向对象概念
    PHP学习(四):PHP5.3版本的新特性
    步步为营:Asp.Net转换Unix时间戳
  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/cgh2333/p/12902518.html
Copyright © 2020-2023  润新知