[发明专利]一种基于Docker的大数据学习平台搭建方法

权利要求书

1.一种基于Docker的大数据学习平台搭建方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)初始化主机网络环境，创建虚拟网卡并桥接到物理网卡上；

(2)客户端调用脚本创建容器，所述容器具有ubuntu系统最小系统的基础组件，容器设定SSH服务，与服务器相同的访问；

(3)创建容器镜像，设置后台守护进程作为容器运行时的依赖进程，所述容器镜像在容器内部进程异常退出后自动拉起；

(4)配置容器环境变量实现，包括调用内部脚本读取环境变量实现可配置功能。

2.根据权利要求1所述的基于Docker的大数据学习平台搭建方法，其特征在于，所述大数据学习平台根据学习目的设定不同的启动方式，基础组件包括kafka、zookeeper、hadoop、spark、scala、Hbase数据库组件。

3.根据权利1所述基于Docker的大数据学习平台搭建方法，其特征在于，步骤(1)所述初始化主机网络环境通过docker的bridge桥接模式，将模拟虚拟网卡桥接到物理网卡上，配置与物理网卡同一网段的网络信息，将docker服务的指定网卡指向新创建的虚拟网卡，新创建的容器设置为客户端直接访问对象。

4.根据权利1所述基于Docker的大数据学习平台搭建方法，其特征在于，步骤(2)基于ubuntu基础镜像，包括通过Dockerfile文件编译镜像时增加sshd服务，生成安装sshd服务的镜像。

5.根据权利1所述基于Docker的大数据学习平台搭建方法，其特征在于，所述大数据学习平台安装有sshd服务的ubuntu镜像，通过Dockerfile文件编译并增加java、scala、mysql基础数据组件包，zookeeper、hadoop、spark、scala和Hbase数据库组件，增加组件的安装目录默认用户的.bashrc文件中，增加java、scala和zookeeper数据库组件的二进制文件路径到PATH环境变量中，形成大数据搭建的基础环境。

6.根据权利1所述基于Docker的大数据平台快速搭建方法，其特征在于，步骤(3)包括在容器入口默认启动守护进程，守护进程定义需要监控的进程信息，通过守护进程所具有的进程看门狗，进程异常退出自动拉起。

7.根据权利1所述基于Docker的大数据学习平台快速搭建方法，其特征在于，步骤(4)具体包括在容器启动脚本执行时，传入环境变量，所述环境变量在容器启动后成为容器的全局变量，容器内部初始化时，根据变量值批量修改hadoop的配置文件，包括core-site.xml、hdfs-site.xml、yarn-site.xml文件，批量修改hbase的配置文件为hbase-site.xml文件，批量修改hive的配置文件为hive-site.xml，所述配置文件在编译镜像时将关键的配置项进行关键词标记，根据容器的名字替换关键词标记进行批量修改并实现可配置的功能。

8.根据权利1所述基于Docker的大数据学习平台快速搭建方法，其特征在于，所述大数据学习平台的组件的一键启动功能包括docker的一键启动以及docker容器中hadoop、hive、Hbase大数据组件的一键启动；

所述的docker的一键启动根据用户的用户id创建出id-master、id-slave1、id-slave2和id-mysql四个容器，id-slave1、id-slave2两个容器根据虚拟网卡的网段自动分配两个ip地址，id-master、id-slave1、id-slave2通过link方式连接到id-mysql容器上；

所述大数据组件的一键启动运行在id-master容器中，容器启动时默认执行入口脚本，所述入口脚本中包含了初始化环境变量，批量替换配置文件关键词、按照顺序依次启动zookeeper、hadoop、hive和hbase大数据组件的进程，容器启动后大数据环境自动搭建。