CN106325975A - 一种利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明特别涉及一种利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法。该利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法,通过编写Dockerfile文件构建Hadoop大数据集群自动化部署相关的Docker镜像,包括Server端镜像和Agent端镜像;利用Docker镜像建立一个由Server端、多Agent端和Web端组成的分布式架构,自动化启动部署Hadoop相关大数据集群的服务。该利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法,通过Web页面实现了集群的管理与配置调优,减少了运维人员的工作量,同时通过可视化监控能够直观地获取集群、主机和组件的运行状态,提高运维人员的工作效率,进而显著提高了大数据集群部署的速度,简化了部署流程,同时降低了硬件资源使用率。
Description
技术领域
本发明涉及计算机软件应用开发技术领域,特别涉及一种利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法。
背景技术
Docker是一个开源的应用容器引擎,让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的容器中,然后发布到任何流行的Linux机器上,也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制,相互之间不会有任何接口。几乎没有性能开销,可以很容易地在机器和数据中心中运行。最重要的是,它们不依赖于任何语言、框架包括系统。
Dockerfile是由一系列命令和参数构成的脚本,这些命令应用于基础镜像并最终创建一个新的镜像,它们简化了从头到尾的流程并极大的简化了部署工作。Dockerfile从FROM命令开始,紧接着各种方法、命令和参数,其产出为一个新的可以用于创建容器的镜像。
Ember.js是一个用于创建web应用的JavaScript MVC框架,采用基于字符串的Handlebars模板,支持双向绑定、观察者模式、计算属性(依赖其他属性动态变化)、自动更新模板、路由控制、状态机等。Ember使用自身扩展的类来创建Ember对象、数组、字符串、函数,提供大量方法与属性用于操作。Ember采用可嵌套的视图层,使视图变得有层次。
基于上述情况,同时为了解决大数据集群资源使用率高、安装管理复杂,以及使用过程中参数调整繁琐、性能监控不便的缺点,减轻运维人员的工作量,快速高效地在生产环境下完成大数据集群的部署和管理工作。本发明设计了一种利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法。
发明内容
本发明为了弥补现有技术的缺陷,提供了一种简单高效的利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法。
本发明是通过如下技术方案实现的:
一种利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法,其特征在于:通过编写Dockerfile文件构建Hadoop大数据集群自动化部署相关的Docker镜像,包括Server端镜像和Agent端镜像;利用Server端镜像启动一个Server容器,利用Agent端镜像启动多个Agent端,由Server端对多个Agent端进行统一管理,同时在Server容器中启动Web应用;建立一个由Server端、多Agent端和Web端组成的分布式架构,自动化启动部署Hadoop相关大数据集群的服务。
所述Web端基于Ember JS框架,负责引导用户进行大数据组件安装,安装完成后对集群、主机和组件进行可视化监控,同时支持各个组件的启停等操作与配置的调优;
所述Server端负责与Web端和Agent端进行交互,开放两大类API,其中一类API为Web端提供监控管理服务,实现应用的安装部署与管理监控可视化;另一类API用于与Agent端进行交互,分发任务到指定的Agent,同时接受Agent向Server发送心跳请求,实时监控Agent的状态;
所述Agent端负责调用Python脚本进行应用的自动化安装以及主机状态的监控,同时支持主机数量的扩展,对Metrics进行封装,实现对集群、主机和应用的监控,结合Grafana更好地实现监控信息的可视化。
所述Web端引导用户进行大数据组件安装,包括添加主机、选择应用、主机分配、修改配置。
本发明的有益效果是:该利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法,通过Web页面实现了集群的管理与配置调优,减少了运维人员的工作量,同时通过可视化监控能够直观地获取集群、主机和组件的运行状态,提高运维人员的工作效率,进而显著提高了大数据集群部署的速度,简化了部署流程,同时降低了硬件资源使用率。
附图说明
附图1为本发明利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法示意图。
具体实施方式
为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚明白,以下结合附图和实施例,对本发明进行详细的说明。应当说明的是,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
该利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法,通过编写Dockerfile文件构建Hadoop大数据集群自动化部署相关的Docker镜像,包括Server端镜像和Agent端镜像;利用Server端镜像启动一个Server容器,利用Agent端镜像启动多个Agent端,由Server端对多个Agent端进行统一管理,同时在Server容器中启动Web应用;建立一个由Server端、多Agent端和Web端组成的分布式架构,自动化启动部署Hadoop相关大数据集群的服务。
所述Web端基于Ember JS框架,负责引导用户进行大数据组件安装,安装完成后对集群、主机和组件进行可视化监控,同时支持各个组件的启停等操作与配置的调优;
所述Server端负责与Web端和Agent端进行交互,开放两大类API,其中一类API为Web端提供监控管理服务,实现应用的安装部署与管理监控可视化;另一类API用于与Agent端进行交互,分发任务到指定的Agent,同时接受Agent向Server发送心跳请求,实时监控Agent的状态;
所述Agent端负责调用Python脚本进行应用的自动化安装以及主机状态的监控,同时支持主机数量的扩展,对Metrics进行封装,实现对集群、主机和应用的监控,结合Grafana更好地实现监控信息的可视化。
所述Web端引导用户进行大数据组件安装,包括添加主机、选择应用、主机分配、修改配置。
该利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法,主要解决了以下问题:
(1)Hadoop大数据集群自动化部署相关Docker镜像的制作方法;
(2)利用自定义Docker镜像启动的容器部署Hadoop相关大数据集群安装复杂、配置繁琐、管理不便的问题。
该利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法,完成了Hadoop相关大数据组件的安装、配置、参加调整,将手动安装、配置、管理全部实现自动化,提供了Web管理界面,便于可视化操作。具体来说,通过Web页面实现了集群的管理与配置调优,减少了运维人员的工作量,同时通过可视化监控能够直观地获取集群、主机和组件的运行状态,提高运维人员的工作效率,进而显著提高了大数据集群部署的速度,简化了部署流程,同时降低了硬件资源使用率。
Claims (3)
1.一种利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法,其特征在于:通过编写Dockerfile文件构建Hadoop大数据集群自动化部署相关的Docker镜像,包括Server端镜像和Agent端镜像;利用Server端镜像启动一个Server容器,利用Agent端镜像启动多个Agent端,由Server端对多个Agent端进行统一管理,同时在Server容器中启动Web应用;建立一个由Server端、多Agent端和Web端组成的分布式架构,自动化启动部署Hadoop相关大数据集群的服务。
2.根据权利要求1所述的利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法,其特征在于:所述Web端基于Ember JS框架,负责引导用户进行大数据组件安装,安装完成后对集群、主机和组件进行可视化监控,同时支持各个组件的启停等操作与配置的调优;
所述Server端负责与Web端和Agent端进行交互,开放两大类API,其中一类API为Web端提供监控管理服务,实现应用的安装部署与管理监控可视化;另一类API用于与Agent端进行交互,分发任务到指定的Agent,同时接受Agent向Server发送心跳请求,实时监控Agent的状态;
所述Agent端负责调用Python脚本进行应用的自动化安装以及主机状态的监控,同时支持主机数量的扩展,对Metrics进行封装,实现对集群、主机和应用的监控,结合Grafana更好地实现监控信息的可视化。
3.根据权利要求2所述的利用Docker容器自动化部署与管理大数据集群的方法,其特征在于:所述Web端引导用户进行大数据组件安装,包括添加主机、选择应用、主机分配、修改配置。
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