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@idenrai(idenrai)

初めてのHadoop

Last updated at Posted at 2016-02-22

Hadoop

Hadoopとは

  • doopaH?
  • 大容量のデータを分散処理できる、JAVA基盤のオープンソースフレイームワーク

ビックデータの登場

  • 今はビックデータ(3V：大きさVolume, 速度Velocity, 多様性Variety)の時代。
  • 既存のデータ処理方法では、ビックデータを扱いにくい
  • 既存の定形データはRDBMSでも保存できるが、否定形データまで保存するにはデータが大きすぎる

Hadoop

  • ビックデータを分散処理できるJAVA基板のOpenSourceFramework
  • Googleが論文で発表した分散処理技術GFSとMap ReduceをDoug CuttingがJavaで具現
  • 名前の由来は、Doug Cuttingの息子のおもちゃの名前
  • 分散ファイルシステム **HDFS(Hadoop Distributed File System)**でデータを保存
  • 分散処理システム Map Reduceでデータを処理
  • Hadoop Echo System
  • Hadoop Core Project : HDFS, Map Reduce
  • Sub Project : Zookeeper, HBase, Hive, …

なぜHadoopなのか？

  • SWライセンス費用：OpenSourceプロジェクトで、ライセンス費用の負担がない
  • エキップメント：高いUNIX装備を使わず、LINUXサーバーだけあれば運営できる
  • 安定性：データの複製本を保存し、データの異質や障害の発生でも復旧可能
  • 分散コンピューティング：複数のサーバーにデータを保存し、各サーバーで同時にデータを処理
  • 130年分の新聞記事をHadoopを使って一日でPDF化。一般のサーバーだと14年分の作業量

環境構築手順

目標

  • 完全分散モードでのHadoop設定と例題実行
  • SettingをしながらのHDFSとMapReduceの構造を説明

基本設定

  • 装置スペック
  • CPU : i3-4000M 2.40GHz
  • RAM : 4.0GB
  • OS : Microsoft Windows 8.1 Enterprise K 64Bit
  • 実行モード：完全分散(Fully Distributed)モード
  • ２つ以上の装置にHadoop環境を設定(ここではOracle VirtualBoxを使用)
  • OS : CentOS-7.0
  • Hadoopバージョン：1.2.1
  • サーバー構成(４つのサーバーを準備します)
  • wikibooks01 : NameNode
  • wikibooks02 : Secondary NameNode, DataNode
  • wikibooks03 : DataNode
  • wikibooks04 : DataNode

※ Hadoopのモード

  • 独立モード：Local(Standalone) Mode
  • Local Machineで実行
  • 他ノードとの通信をしないので、HDFSとデモンを使わない。
  • 独立的にMap Reduceのロジック開発に使います。
  • 仮想分散モード：Psudo-Distributed Mode
  • 一台の装置でクラスタを構成し、すべてのデモンを実行
  • ローカルモードのUpgrade板
  • Hadoopを勉強する時に有用です。
  • 完全分散モードFully-Distributed Mode
  • 多数の装置でクラスタを構成し、分散保存・分散演算のすべての機能を実行。

※ HDFSの構造

  • ブロック構造のファイル・システム
  • HDFSに保存されるファイルは64MBのブロックに分けられて、分散されたサーバーに保存されます。
  • ex) 200MBのファイルがHDFSに保存される時は、64MB, 64MB, 64MB, 8MBの４つのブロックになリます。
  • 保存する時は、基本的にブロック当たり３つのコピー本を保存
  • 一つのサーバーに全てのブロックを入れるのではなく、多数のサーバーに分けて保存することで、安全性が高まります。
  • ex) 上の例のブロック１～４をDataNodeに保存するとしたら、DataNode1[1, 3, 4], DataNode2[1, 2, 3], DataNode3[2, 3, 4], DataNode4[1, 2, 4]みたいな形で分散。
  • Master-Slaveアーキテクチャ
  • NameNode（Master Server）：ファイルシステムの維持のためのメタデータを管理、データノードモニタリング、ブロック管理、クライエントの要求を受け取る
  • DataNode（Slave Server）：クライエントがHDFSに保存するファイルをメタデータ（ファイル名・ファイル生成日など）とローデータ（実際のデータ）に分けて、ローカルディスクに保存
  • Secondary NameNode（Checkpointing Server）：NameNodeのメタデータのFile System Imageを周期的（基本１時間）に更新し、NameNodeの負担を軽くします。

Linux Serverの準備

  • 下準備
  • Oracle VM Virtualbox
  • CentOS
  • VM生成
  • VirtualBoxをインストールしたら、新規をクリック
  • 名前 : wikibooks01
  • タイプ : Linux
  • バージョン : Other Linux (64bit)
  • メモリーサイズ : 512MB
  • ハードタイプ : 仮想ハードドライブを作成する
  • ハードドライブのファイルタイプ : VMDK(Virtual Machine Disk)
  • ストレージ : 可変サイズ (4GB以上)
  • CentOS インストール
  • wikibooks this media and Install CentOS
  • 後、インストール画面が出たら、言語を設定し、後のインストールも進めます。
  • Network設定
  • ネットワークをONにして、Host名は上の通り、wikibooks01にします。
  • インストール中にRoot暗号やユーザ設定をします。
  • ここではRoot暗号をrootにしておきます。
  • インストールが全部できたら、再起動を押します。
  • もしここでインストールができなかったら、それはまだ３２－６４ビット設定ができてないからです。
  • CMOSで、Advanced - CPUに入り、VirtualizationをEnabledに変更します。
  • この作業を４回繰り返すと、Hadoopテストのサーバーは準備完了です。

CentOSの設定

CentOS Update ＆ wget Install

  • Update
  • [root@wikibooks01 ~]$ yum update
  • wgetインストール可能確認
  • [root@wikibooks01 ~]$ yum info wget
  • wgetインストール
  • [root@wikibooks01 ~]$ yum install wget -y
  • GUIモード設置
  • [root@wikibooks01 ~]$ yum groupinstall "base"
  • [root@wikibooks01 ~]$ yum -y groups install "GNOME Desktop"
  • [root@wikibooks01 ~]$ startx
  • 今後からはGUI環境で実行します。

JDK Install

  • Hadoopを使うには、必ずJavaが必要ですので、JDKをインストールします。
  • ここまで来たらmopenjdkがもう設置されていますが、ここではOracle JDKをインストールするようにします。
  • 今設置されているJDKのVersion確認
  • [root@wikibooks01 ~]$ rpm -qa | grep jdk
  • 今のJDKを削除します。
  • [root@wikibooks01 ~]$ yum remove 今のJDK ex) yum remove java-1.7.0-openjdk-1.7.0.85-2.6.1.2.el7_1.x86_64
  • 削除確認
  • [root@wikibooks01 ~]$ rpm -qa | grep jdk
  • [root@wikibooks01 ~]$ java
  • [root@wikibooks01 ~]$ javac
  • [root@wikibooks01 ~]$ java -version
  • OracleJDKをダウンロード
  • ダウンロードするJDKは、Linux x64のjdk-8u60-linux-x64.tar.gzです。
  • ダウンロードしたJDKを、/usr/local フォルダに入れます。
  • JDKのインストール
  • Terminalを開き、RootでLoginします。
  • フォルダ移動：[root@wikibooks01 ~]$ cd /usr/local/
  • 権限修正：[root@wikibooks01 ~]$ chmod 755 jdk-8u60-linux-x64.tar.gz
  • インストール（Unzip）：[root@wikibooks01 ~]$ tar xvfz jdk-8u60-linux-x64.tar.gz
  • Symbolic Link ：[root@wikibooks01 ~]$ ln -s jdk1.8.0_60 java (JDKをすぐ探せるように)
  • ls -lで確認すると、javaというSymbolic Linkがあるのを確認できます。
  • 環境変数の登録
  • /etc/profileを開き、一番下に次のように環境変数を登録します。
  • [root@wikibooks01 ~]$ export JAVA_HOME=/usr/local/java
  • [root@wikibooks01 ~]$ export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
  • [root@wikibooks01 ~]$ export CLASS_PATH="."
  • profileの編集が終わったらTerminalに戻り、変更されたprofileをシステムに適用します。
  • [root@wikibooks01 ~]$ source /etc/profile
  • JDK設置確認
  • [root@wikibooks01 ~]$ java
  • [root@wikibooks01 ~]$ javac
  • [root@wikibooks01 ~]$ java -version
  • この方法で、すべてのサーバーにJDKを設置します。

Network Setting

  • Hadoopはサーバー間でSSHプロトコルを使って通信を行います。
  • SSHでの通信は、IPまたはホスト名で接続できます。
  • 今回はHost名を使って通信をしますので、wikibooks01～04の各サーバーに固定IPを設定し、各HostどんなIPを持つのかを定義するようにします。
  • 装置のIP確認
  • WindowsのCMD上で確認できます。（Windowsキー＋R → cmd → ipconfig）
  • VirtualBox Network Setting
  • 仮想マシンを右クリック→設定に入ります。
  • ネットワーク設定で、アダプター１の設定を変更します。

割り当て：ブリッジアダプター
名前：（この装置の場合は）Intel(R) Wireless-N 7260
プロミスキャスモード：すべて許可

  • CentOSの私設IP設定
  • CentOS7.0でのNetwork Interfaceの名称は、「en～」です。
  • CentOSのターミナルでifconfigで確認してみると、今回は**「enp0s3」**でしたので、これを修正します。
  • 設定ファイルの位置は、「/etc/sysconfig/network-script」の下です。ここで「ifcfg-enp0s3」を開き、修正します。
  • Install時にNetworkをOnにしたら、基本的にはDHCPになってます。

TYPE="Ethernet"
BOOTPROTO="dhcp"
DEFROUTE="yes"
IPV4_FAILURE_FATAL="no"
IPV6INIT="yes"
IPV6_AUTOCONF="yes"
IPV6_DEFROUTE="yes"
IPV6_FAILURE_FATAL="no"
NAME="enp0s3"
UUID="48e57651-8bdb-4fa4-bb04-168de248f235"
ONBOOT="yes"
HWADDR="08:00:27:40:97:D4"
PEERDNS="yes"
PEERROUTES="yes"
IPV6_PEERDNS="yes"
IPV6_PEERROUTES="yes"

これを私の装置のIP固定IP帯域の「192.168.0.101」に設定します。

TYPE="Ethernet"
BOOTPROTO="static"
DEFROUTE="yes"
IPV4_FAILURE_FATAL="no"
IPV6INIT="yes"
IPV6_AUTOCONF="yes"
IPV6_DEFROUTE="yes"
IPV6_FAILURE_FATAL="no"
NAME="enp0s3"
UUID="48e57651-8bdb-4fa4-bb04-168de248f235"
ONBOOT="yes"
HWADDR="08:00:27:40:97:D4"

IPADDR="192.168.0.101"
NETMASK="255.255.255.0"
GATEWAY="192.168.0.1"
DNS1="192.168.1.1"
DNS2="192.126.63.2"

こうやって修正して保存し、ターミナルでNetworkを再起動します。

  • 変更確認

「service network restart」 または、「systemctl restart network」

  • 再起動が終わったら、ifconfigでIPが「192.168.0.101」になったかを確認します。
  • ちゃんと変更されたら、「ping 8.8.8.8」・「ping google.com」などで、インタネットができるのも確認します。
  • 「64 Bytes from 8.8.8.8: icmp_seq=1 ttl=54 time=9.68 ms」などが出力されたらOKです。
  • または、GUI画面でfirefoxを開き、インタネット接続ができるか確認してもOKです。
  • この設定を残りのサーバーにも全部行います。固定IPは下の通りにしておきます。

wikibooks01 :「192.168.0.101」
wikibooks02 :「192.168.0.102」
wikibooks03 :「192.168.0.103」
wikibooks04 :「192.168.0.104」

  • HOSTファイル修正(/etc/host)
  • SSH接続で、サーバー間Host名がどんなIPを保有するのかを定義します。
  • 一番下に、この通り入力すればOKです。この作業も４つ全部設定します。

192.168.0.101 wikibooks01
192.168.0.102 wikibooks02
192.168.0.103 wikibooks03
192.168.0.104 wikibooks04

SSH Setting

  • NameNode(wikibooks01)で、他のサーバーに接続するため、SSHの設定をします。
  • この作業は、rootではなく、他に作っておいたユーザ(hadoop)で行います。
  • NameNodeでSSH公開キーを生成
  • [hadoop@wikibooks01 ~]$ ssh-keygen -t rsa
  • 生成確認
  • [hadoop@wikibooks01 ~]$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub
  • ssh-copy-idで、他のサーバーにCopyすします。
  • [hadoop@wikibooks01 ~]$ ssh-copy-id -i /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub hadoop@wikibooks02
  • Are you sure you want to continue connecting? : yes
  • hadoop@wikibooks02's password : hadoop
  • ここまでできたら、後からは簡単にNameNodeからDataNodeへの接続が可能です。
  • [hadoop@wikibooks01 ~]$ ssh wikibbooks02
  • Passwordを確認せずに、そのままDataNodeへの接続ができるのを確認します。
  • コピ作業を、他のServerにも繰り返します。
  • [hadoop@wikibooks01 ~]$ ssh-copy-id -i /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub hadoop@wikibooks03
  • [hadoop@wikibooks01 ~]$ ssh-copy-id -i /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub hadoop@wikibooks04
  • [hadoop@wikibooks01 ~]$ ssh-copy-id -i /home/hadoop/.ssh/id_rsa.pub hadoop@wikibooks01
    (wikibooks01 自分自身にもCopyします。)

Hadoop Download, Install, Setting

Hadoop Downloadと設置

  • Hadoop Download

  • またはwgetでもダウンロードできます。

  • wget "http://www.eu.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-1.2.1/hadoop-1.2.1.tar.gz"

  • Rootでダウンロードした場合はそのままrootのhomeにhadoop-1.2.1.tar.gzがありますが、今回は別のユーザを使うので、tarファイルを**/home/hadoop（ユーザHadoopのホームディレクトリー）**に位置します。

  • [root@wikibooks01 ~]# su - hadoop

  • [hadoop@wikibooks01 ~]# tar xvfz hadoop-1.2.1.tar.gz (解凍・設置)

  • [hadoop@wikibooks01 ~]# ln -s hadoop-1.2.1 hadoop (hadoop-1.2.1のSymbolicLink生成)

  • この作業も、すべてのサーバーで行います。

Hadoop環境設定ファイル修正

  • confフォルダ内の環境設定ファイルを修正することで、Hadoopの設置作業は終わります。

  • hadoop-env.sh : Hadoopを実行するセールスクリプトダイルで必要な環境変数を設定。JDK経路、クラスパス、デモン実行オプションなど

  • masters : SecondaryNameNodeServer設定

  • slaves : DataNodeServer設定

  • core-site.xml : HDFSとMapReduceで共通に使う環境情報を設定

  • hdfs-site.xml : HDFSでの環境情報設定

  • mapred-site.xml : MapReduceでの環境情報を設定

  • hadoop-env.sh 修正

  • JAVA_HOMEを実際のJDK経路に修正します。「export JAVA_HOME=/usr/local/java」

  • HadoopデモンのPID情報のディレクトリーを設定します。「export HADOOP_PID_DIR=/home/hadoop/hadoop-1.2.1/pids」

  • masters 修正

  • SecondaryNameNodeで使うサーバーを設定します。「wikibooks02」

  • slaves 修正

  • データノードを実行するサーバーを設定します。一行に一つづつ書きます。「wikibooks02, wikibooks03, wikibooks04」

  • core-site.xml 修正

<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
  <property>
    <name>fs.default.name</name>
    <value>hdfs://wikibooks01:9000</value>
  </property>
  <property>
    <name>hadoop.tmp.dir</name>
    <value>/home/hadoop/hadoop-data/</value>
  </property>
</configuration>
  • hdfs-site.xml 修正
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>3</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.http.address</name>
    <value>wikibooks01:50070</value>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.secondary.http.address</name>
    <value>wikibooks02:50090</value>
  </property>
</configuration>
  • mapred-site.xml 修正
<?xml version="1.0"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
  <property>
    <name>mapred.job.tracker</name>
    <value>wikibooks01:9001</value>
  </property>
</configuration>
  • 全てのデータノードサーバーに同じ設定をします。
  • 今まで修正したconfフォルダのファイルをscpを利用して各サーバーに送ります。
  • [hadoop@wikibooks01 ~]$ scp -r /home/hadoop/hadoop/conf hadoop@wikibooks02:/home/hadoop/hadoop/
  • [hadoop@wikibooks01 ~]$ scp -r /home/hadoop/hadoop/conf hadoop@wikibooks03:/home/hadoop/hadoop/
  • [hadoop@wikibooks01 ~]$ scp -r /home/hadoop/hadoop/conf hadoop@wikibooks04:/home/hadoop/hadoop/

Hadoop実行

  • NameNodeを初期化し、すべてのデモンを実行するとHadoopが実行されます。
  • Hadoop Namenode Format
  • [hadoop@wikibooks01 hadoop]$ ./bin/hadoop namenode -format
  • すべてのデモンを実行
  • [hadoop@wikibooks01 hadoop]$ ./bin/start-all.sh
  • Hadoopデモン実行確認
  • NameNode Serverでの確認：[hadoop@wikibooks01 hadoop]$ jps
  • NameNode, JobTrackerが出力されたらオッケーです。
  • DataNode Serverでの確認：[hadoop@wikibooks02 ~]$ jps
  • DataNode, TaskTrackerが出力されたらオッケーです。wikibooks02はSecondaryNameNodeなので、追加にSecondaryNameNodeも出力されます。
  • Hadoop Web Interface
  • ここまでできたら、WebInterfaceにも入れます。
  • ウェブブラウザーで、「http://NameNodeServer IP:50070」に入ることで、ウェブ画面が出ます。
  • このページでは、HDFSの状態情報やNameNodeに入っているHadoopLog、HDFSに保存されたファイルを見れます。

※ Map Reduce

  • Map Reduce : HDFSに保存されたファイルを分散・配置・分析できるように助けてくれるFramework。
  • 開発者がMap Reduce Programming Modelによる分析ロジックを具現すると、データ伝送や分散処理などの作業はMap Reduce Frameworkが自動で処理します。
  • Map Reduceプログラミングモデルは、MapとReduceの二段階でデータを処理します。
  • Map : Transformation - 入力されたファイルを一行づつ読み込んでデータを変形。
  • Reduce : Aggregation - Mapの結果のデータを集計。
  • ex) Read a newspaper, Read a book を入力時…

入力
read a newspaper / read a book

Map
read 1 / read 1
a 1 / a 1
newspaper 1 / book 1

Reduce
read 1
a 1
newspaper 1
read 1
a 1
book 1

出力
read 2
a 2
newspaper 1
book 1

  • Map Reduceシステムの構成
  • Client : ユーザが実行したMap Reduceプログラム＆Hadoopで提供するMap Reduce APIです。
  • Job Tracker : Map Reduceプログラムは「job」という作業単位で管理されますが、このjobのスケジュールを管理・モニタリングするのが「JobTracker」です。
  • Task Tracker : ユーザが設定したMap Reduceプログラムを実行します。（JobTrackerが要請した「Map」と「Reduce」の個数ほどの「MapTask」と「ReduceTask」を生成・実行します。

例題実行

WordCount

  • Hadoopは例題のコードとjarファイルを提供します。
  • 今回は例題で提供される「WordCount」という、単語の個数を数えるプログラムを使ってhadoop-env.shファイルの単語個数を数えみます。
  • まず、hadoop-env.shファイルをHDFSにアップロードします。
  • [hadoop@wikibooks01 hadoop]$ ./bin/hadoop fs -put conf/hadoop-env.sh conf/hadoop-env.sh
  • fs (FileSystemShell)：使用者がHDFSを簡単に制御するために使う命令語。
  • Hadoopのホームディレクトリーで「 ./bin/hadoop fs - cmd [asgs] 」の形で実行します。
  • Hadoop命令語を使って、hadoop-examples-*.jarファイルにあるwordcount Classを実行します。
  • [hadoop@wikibooks01 hadoop]$ ./bin/hadoop jar hadoop-examples-*.jar wordcount conf/hadoop-env.sh wordcount-output
  • 入力値は「conf/hadoop-env.sh」、出力値は「output」フォルダです。
  • 後は、wordcountの出力値が正常的に作られたかの確認です。
  • [hadoop@wikibooks01 hadoop]$ ./bin/hadoop fs -cat wordcount_output/part-r-00000
  • これで、hadoop-env.shファイルの単語別個数が出力されるのを見れます。

まとめ

Hadoopは、RDBMSを代替する魔術棒ではありません

  • Hadoopは既存のRDBMS（Oracle, MS-SQL, MySQLなど）と相互補完の関係です。
  • 大量のログやデータを早く処理する時は確かに、Hadoopを使うのがいいです。
  • でもHadoopは秒単位以下でデータをお互い報告したり、多段階の複雑なトランザクションでのデータの運用などには強くないです。
  • なので、データ完全性と正確さが要求される、銀行取引などの作業には今の通りRDBMSが適合です。
  • また、データが挿入と削除で更新される場合にもRDBMSを使った方が効果的です。

始め半分

  • 今日の発表ではHadoop勉強のための環境構築や簡単な動き方を調べてみました。
  • どんなシステムでも、最初のSettingが一番つらいもの。
  • これで誰でもHadoopを実行できる環境が構築できますので、皆さんもスペックアップの一貫でHadoopを始めるのはどうでしょうか？

参考

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