本教程提供了一种使用Docker快速部署和配置Hadoop集群的方法，简化了环境搭建过程，适合开发与测试环境。
【Dockerfile详解】
Dockerfile 是一个文本段落件，包含了构建 Docker 映像的指令序列。在这个场景中，Dockerfile 被用来创建一个包含 Hadoop 集群环境的 Docker 映像。以下是一些可能的关键指令：
1. `FROM`: 指定基础镜像，可能是基于 Ubuntu 或 CentOS 的 Linux 发行版，因为它们是常见的 Hadoop 安装基础。
2. `RUN`: 执行命令来安装必要的软件包，如 OpenJDK（Hadoop 需要 Java 运行环境）和 Hadoop 本身。
3. `COPY`: 将本地文件复制到 Docker 映像中的特定路径，例如复制配置文件或启动脚本。
4. `ENV`: 设置环境变量，如 HADOOP_HOME 或其他配置参数。
5. `VOLUME`: 创建持久化数据卷，用于存储 Hadoop 数据，避免数据丢失。
6. `EXPOSE`: 公开 Hadoop 服务所需的端口，如 8088（Web UI）和 9000（Namenode）。
7. `CMD` 或 `ENTRYPOINT`: 指定容器启动时执行的命令，可能是一个启动 Hadoop 集群的脚本。
【Readme.md 使用指南】
Readme 文件通常提供关于如何使用项目的详细步骤和注意事项。在这个案例中，它会包含：
1. **系统要求**：列出运行 Docker 和 Hadoop 集群所需的硬件和软件环境，如 Linux 发行版和 Docker 版本。
2. **Docker 安装**：指导用户如何在他们的 Linux 系统上安装 Docker。
3. **构建 Docker 映像**：解释如何使用 Dockerfile 构建自定义的 Hadoop 映像。
4. **启动集群**：描述如何使用 `start-container.sh` 或 `start-file.sh` 启动 Docker 容器，并将它们配置为 Hadoop 集群。
5. **配置**：详细说明如何根据需求修改 `config` 目录中的配置文件，例如 core-site.xml、hdfs-site.xml 和 yarn-site.xml。
6. **操作指南**：提供使用 Hadoop 集群的命令行示例，如提交 MapReduce 作业。
7. **故障排查**：列出可能遇到的问题及解决方法。
【Hadoop 集群概念】
Hadoop 是一个分布式计算框架，由 HDFS（Hadoop 分布式文件系统）和 YARN（Yet Another Resource Negotiator）组成：
1. **HDFS**：分布式文件系统，将大文件分割成块并存储在多台机器上，提供高可用性和容错性。
2. **NameNode**：HDFS 的主节点，负责元数据管理，如文件名、文件位置等。
3. **DataNode**：存储 HDFS 文件块的从节点。
4. **YARN**：资源调度器，管理集群的计算资源，为应用程序分配内存和 CPU。
5. **ResourceManager**：YARN 的主节点，负责全局资源管理和调度。
6. **NodeManager**：YARN 的从节点，负责单个节点上的资源管理和容器管理。
通过 Docker 安装 Hadoop 集群，可以在不改变主机系统的情况下快速部署和测试，方便开发者和运维人员进行开发、测试和演示。
5星
