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Azure HDInsight(Hadoop) on Linuxを試してみる

Last updated at 2015-12-16Posted at 2015-11-28

Microsoft AzureのHadoopサービスであるHDInsight。Windowsベースなのが難だなと思ってきましたが、Linux(Ubuntu)ベースのものが追加されたので使ってみたメモ。

慣れの問題もあるでしょうがEMRよりはお手軽な感じはします。Impalaとか対話系SQL系が無いのが残念！ではありますが、EMRも含め、時代はSparkに向かっているのかなというのを感じます。

##注意！（最初にお読み下さい）

Linux版のHDInsightは、新デザインのポータル(preview)じゃないとコントロールできないのですが、日本語表示だと、いろいろな機能がうまく動かないので注意が必要です。特に「クラスタの削除」、「クラスタのスケール変更」が出来ないのはしんどいです。
またMacのAzure CLIツールの現行バージョンでは、Linuxを対象としたクラスタが管理できないようです（そもそも見えません）。

##やること

試してみるの以下の機能。

sshで普通にログインしてhadoopコマンドが利用できるかの確認。
HDFSもされることながら、Strageサービス(BLOB)を操作してみる。
hiveコマンドを利用してみる。
Hive REST APIを利用してみる。
ExelからHiveを利用してみる。

この辺の機能が一通り使えれば使い物になるかと。

##環境

私はMacを使っているので全ての操作をMac上のChromeで行ないます（キャプチャはSafariも使ってますが）。

クライアント（Mac El Capitan) + 最新版chrome。
Microsoft Azure(2015/11/28時点) プレビュー版である新管理画面使います。

##準備

###Azureのアカウント取得

Azureのアカウント取得（無料枠あります）

##HDInsightクラスタの作成

Azureのポータルにログインします。
2015年11月28日時点では、古いポータルデザインが表示されていますが、HDINSIGHTを選択すると、「一部の HDInsight クラスターはここに表示されない場合があります。すべてのクラスターを管理するには、今すぐ新しい Azure ポータルに切り替えてください。」と表示されるので、新しいポータルに移動します。

###HDInsightを選ぶ

Azure Portalにログインした後、+ Newを選択し、MARKETPLACEメニューの中からData + Analyticsを選択すると、一番上にHDInsightがあるはずなので、それを選択します。

余談ですが、ClouderaとかHortonworksのイメージもあるようです（お試し的なもののようです）。

###クラスタ基本情報の設定

ほとんどの項目が必須などで1つ１つ入力していきます。

####クラスタ名

基本、何でもいいです。ここではlinuxHDしてみました。
なお、FQDNで同じとなる名前のものがあると使えないので、他のものにした方がいいです。

####クラスタタイプ

クラスタタイプとしては普通にHadoopを。HBaseとかStormとかも選べます。

SparkはLinux版では未だ提供されてないようです。スクリプト実行機能を使えばsparkもインストールできるようですが。

####OS

Linuxを選びます。これがメインですので。

バージョンはUbuntu 12.04.5 LTSのようです。

####バージョン

バージョンは選択の余地はありませんのでそのままで。

####subscription

普通の人は1つだけでしょう。会社とかの人は適切なものを選択しましょう。

####Resource Grop

基本的にデフォルトのままでよいかと。

####ログイン情報

クラスタにログインするユーザーとsshユーザーを設定します。
ログインの方は標準でadminとなっていたのでとりあえずそのままにします。
sshログインでは、日常的に証明書ログインを利用しているのでそちらを選択しました。ID,PWによるログインでも何ら問題ないかと思います。

私は、ssh証明書でログインしたいので、その情報を登録しました。いわゆるid_rsa.pubの内容です。

###ストレージ情報の設定

HDInsightで利用するStorageの情報を登録します。HDInsightでは、HDFSではなくStrage Service(BLOB)を利用することでいろいろなメリットを得ることができます。

新規に作成することも、既存のものを利用することもできます。ここでは新規に作成しました。

アカウント情報とコンテナ情報を指定します。

アカウント:linuxhd
コンテナ：testcontainer

としました。
ここの情報はMapReduce, Hive等でのinput,outputとして利用されるので、わかりやすい名前にしておきましょう。

###利用するVMやノード数を設定する

HDInsightではHeaderノードとして最低つの2VMを必要とします。Workerノードは1VMから構成することができます。
なので、最小構成でも3つのVMが必要になります。まあ、1時間あたり、100円程度なのでよしとしましょう。

Workerノード数は後から変更することができますが、VMのタイプは変更できないようなので本番利用等ではきっちりサイジングを行う必要があるでしょう。

設定が終わったらCreateボタンを押して、クラスターを作成します。

Option設定で、プロビジョニング用のスクリプトを実行したりすることができるようです。sparkとかHueとかをインストールすることもできるようです。

準備が完了するまで待ちます。私が試した際は約20分くらいかかりました。

###動作の確認

リソースにクラスタとStrageが追加されます。クラスタを選択すると、状態を確認することができます。

statusがRunningになると利用準備完了です。

##HDInsight 基本動作の確認

###ログイン

HDInsightの管理画面のSSHに関する情報に、ログイン用のホスト情報が表示されています。

ssh用のホスト名は、<hostname>-ssh.azurehdinsight.netとなるようです。
ではsshでログインしてみましょう。

ssh tamaki@linuxHD-ssh.azurehdinsight.net

としたところ、Ubuntuのコンソールが表示されました！

hadoop versionコマンドを入力すると、下記のようになりました。

hadoop version

Hadoop 2.6.0.2.2.7.1-33
Subversion git@github.com:hortonworks/hadoop.git -r 4b63a8d70ee31c41965aa82d77b87a5e405b7a37
Compiled by jenkins on 2015-10-13T03:55Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum af22522c2b309156285e52785ce3ae70
This command was run using /usr/hdp/2.2.7.1-33/hadoop/hadoop-common-2.6.0.2.2.7.1-33.jar

最新は2.7.1ですが、2.6なのでそんなに古くありません。

###HDFSへのアクセス

HDInsightではクラスタ作成時に指定したコンテナにHDFSがマップされます。ですのでBLOB制御コマンドも利用できますが、HDFS制御コマンドも利用できます。

hadoop fs コマンドでHDFSを見てみます。

hadoop fs -ls /

Found 9 items
drwxr-xr-x   - root   supergroup          0 2015-11-28 03:25 /HdiSamples
drwxrwxrwx   - yarn   hadoop              0 2015-11-28 03:18 /app-logs
drwxr-xr-x   - root   supergroup          0 2015-11-28 03:25 /example
drwxr-xr-x   - hdfs   supergroup          0 2015-11-28 03:04 /hdp
drwxr-xr-x   - hdfs   supergroup          0 2015-11-28 03:19 /hive
drwxr-xr-x   - mapred supergroup          0 2015-11-28 03:18 /mapred
drwxrwxrwx   - mapred hadoop              0 2015-11-28 03:18 /mr-history
drwxrwxrwx   - hdfs   supergroup          0 2015-11-28 03:20 /tmp
drwxr-xr-x   - hdfs   supergroup          0 2015-11-28 03:04 /user

初期設定でいろいろなディレクトリが出来ています。

###BLOBへのアクセス

BLOBを意識して利用する場合は、wasb://<container_name>@<strage_account>.blob.core.windows.net/というよう形式で制御可能のようです。

では、中身を見てみましょう。

hadoop fs -ls wasb://testcontainer@linuxhd.blob.core.windows.net/

Found 9 items
drwxr-xr-x   - root   supergroup          0 2015-11-28 03:25 wasb://testcontainer@linuxhd.blob.core.windows.net/HdiSamples
drwxrwxrwx   - yarn   hadoop              0 2015-11-28 03:18 wasb://testcontainer@linuxhd.blob.core.windows.net/app-logs
drwxr-xr-x   - root   supergroup          0 2015-11-28 03:25 wasb://testcontainer@linuxhd.blob.core.windows.net/example
drwxr-xr-x   - hdfs   supergroup          0 2015-11-28 03:04 wasb://testcontainer@linuxhd.blob.core.windows.net/hdp
drwxr-xr-x   - hdfs   supergroup          0 2015-11-28 03:19 wasb://testcontainer@linuxhd.blob.core.windows.net/hive
drwxr-xr-x   - mapred supergroup          0 2015-11-28 03:18 wasb://testcontainer@linuxhd.blob.core.windows.net/mapred
drwxrwxrwx   - mapred hadoop              0 2015-11-28 03:18 wasb://testcontainer@linuxhd.blob.core.windows.net/mr-history
drwxrwxrwx   - hdfs   supergroup          0 2015-11-28 03:20 wasb://testcontainer@linuxhd.blob.core.windows.net/tmp
drwxr-xr-x   - hdfs   supergroup          0 2015-11-28 03:04 wasb://testcontainer@linuxhd.blob.core.windows.net/user

こちらもいろいろ出来ています。

###BLOBへのファイルアップロード

BLOBへのファイルのアップロード（移動）は各種ツールで行うことが出来ますが、今回は、端末がMacということで、お馴染みのCyperDuckを利用しました。最新版では、Azure Storage Serviceに対応しているようです。

CLIツールも使いたかったのですが、LinuxのHDInsightの操作に制約があるようだったので、ここでの利用は見送りました。

ここではdata/data.csvというファイル名で、下記のファイルを作成し、アップロードしました。

新橋店,100
新宿店,340
池袋店,874
渋谷店,400

BLOBは、フラットな階層で、ディレクトリという概念はありません。が、hoge/foo.txtという名前をつけることで、仮想的に階層を表現することはできます。

なおCyberduckでdata/data.csvというファイル名をアップロードしたらdata:data.csvという名前になってしまったので、再度、サーバ上でdata/data.csvとリネームしました。

内容を確認してみます。

hadoop fs -cat wasb://testcontainer@linuxhd.blob.core.windows.net/data/data.csv

新橋店,100
新宿店,340
池袋店,874
渋谷店,400

fs -catで確認して見るとうまくアップロードされたのが確認できました。

##Hiveを使ってみる

何もしなくてもhiveコマンドは標準で使えるようになっています。コンソールでhiveと打ってみましょう。

hive

hive>show databases;
show databases
OK
default
Time taken: 0.44 seconds, Fetched: 1 row(s)
hive>

show databases;してみると、標準のHiveと同じようにdefaultが確認できます。
ここでは、defaultをそのまま使います。

別のDBが使いたいなら、create database testdb;などとし、use testdb;とすればいいだけです。

###テーブルの作成（データとの紐付け）

先ほどアップロードした/data/data.csvを格納してクエリをかけてみます。
EXTERNALとすることで、drop tableしてもデータファイル自体は消えません。

hive> CREATE EXTERNAL TABLE sales(shop string, sales int)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE LOCATION 'wasb://testcontainer@linuxhd.blob.core.windows.net/data/';

うまく作れたようです。
ではクエリを投げてみます。hiveといっても何も特別なことはありません。

hive> select * from sales;

OK
新橋店	100
新宿店	340
池袋店	874
渋谷店	400
Time taken: 0.828 seconds, Fetched: 4 row(s)

うまく動いているようです。
ここでは、ものすごく小さなファイルで試しましたが、ここまで動けば、あとは、巨大ファイルを投入し、必要に応じてノード数を増やせばいいだけです。すごい時代です。

##HiveをREST経由で利用する

hiveコマンドを使えるようにはなりましたが、いろいろ自動化するにはAPI経由で利用できれば便利です。
Hiveには標準でAPI(WebHCat)があるので、それを叩いてみます。

なお、cURLやwgetでも良いのですが、Basic認証等を突破する必要があるので、ローカルMacの上でPHPでAPIを叩くサンプルを書いてみました。

なお、通信にはGuzzleライブラリを利用しています。Guzzleについては、こちらも参考にしてみてください。

<?php

	require_once 'vendor/autoload.php';
	
	//Guzzle
	$client = new GuzzleHttp\Client();

	//APIのstatusを取得
	$get = $client->get('https://linuxhd.azurehdinsight.net/templeton/v1/status',[
		'auth' => ['admin','password'], //Basic認証対応
	]);

	//内容表示
	echo $get->getBody();

	echo "<br>========<br>";

	//Hive QL実行
	$post = $client->post('https://linuxhd.azurehdinsight.net/templeton/v1/hive?user.name=admin',[
		'auth' => ['admin','password'], //Basic認証対応
		'form_params' => [
			'execute' => "use default;select * from sales where shop like '新%';", //クエリ
			'statusdir' => 'wasb://testcontainer@linuxhd.blob.core.windows.net/output', //結果出力先
		],
	]);

	//内容表示
	echo $post->getBody();