LoginSignup
9
12

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 5 years have passed since last update.

@zaburo(zaburo)

MacにHadoop入れてPHPでMapReduce書いてみる

Last updated at Posted at 2015-11-12

Hadoop！Hadoop!と皆さん大騒ぎしますが、そんな大げさなものではありません。
Hadoopは本当にシンプル（かつ強力なソリューション）です。

試すだけなら、

環境構築 5分。
MapReduce理解（実装含む）30分

で試せます。

なので、ここではMac上にHadoop環境を作る方法をメモします。

やりたいこと

  • Hadoopの説明用にローカルMacにHadoop入れる
  • 簡単なMapReduce処理を書いてみる
  • Javaは私には高度すぎるのでPHPで書いてみる

環境

  • MacはEl Capitan(10.11.1)
  • HomebrewでHadoopインストールします(2.7.1が入る）
  • PHPはMacに最初から入ってるやつ(5.5.29)
  • Hadoopはとりあえずスタンドアロンモードで試してみる

インストール

前提

インストールにはhomebrewを利用するので、未インストールならインストールして下さい。あと、JDKも。

私の手元のjavaは、

java -version

java version "1.8.0_05"
Java(TM) SE Runtime Environment (build 1.8.0_05-b13)
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 25.5-b02, mixed mode)

という状態。1.6.x以上ならいいという噂をよく目にしますね。

インストール

brewを利用すればものすごく簡単です。

brew install hadoop

以上。2015年11月12日現在、2.7.1がインストールされるみたいです。
インストール場所は/usr/local/Cellar/hadoop/以下。

hadoopの各種ファイルの場所はバージョン名に依存するため、確認しておきましょう。

動作確認

バージョン

とりあえずスタンドアロンモードでちゃんと動いているか確認してみます。

hadoop version

Hadoop 2.7.1
Subversion https://git-wip-us.apache.org/repos/asf/hadoop.git -r 15ecc87ccf4a0228f35af08fc56de536e6ce657a
Compiled by jenkins on 2015-06-29T06:04Z
Compiled with protoc 2.5.0
From source with checksum fc0a1a23fc1868e4d5ee7fa2b28a58a
This command was run using /usr/local/Cellar/hadoop/2.7.1/libexec/share/hadoop/common/hadoop-common-2.7.1.jar

バージョンが表示されればOKです。

WordCount

次にHadoop界のHelloWorld。WordCountを実行してみます。ファイル中に含まれる文字をカウントするというもの。

サンプルを実行するために、といあえず、入力用のファイルを作る。

mkdir input
echo "a a a b b c" > input/test1.txt
echo "a b c" > input/test2.txt

inputとディレクトリの中に、せっかくなのでファイルを２つ作成。
a=4,b=3,c=2という感じになることを期待。
スペースで区切った文字をいくつか書いておけばOK。

では、実行。

hadoop jar /usr/local/opt/hadoop/libexec/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar wordcount input output

outputというフォルダがでて、その中にpart-r-00000というファイルができるので中身を見てみます。

cat part-r-00000
a	4
b	3
c	2

期待通りの値が得られています。

後は目的に応じたMapReduce処理を書いて、AWSでもAzureでもクラスタに投入するだけ。

MapReduce(Streaming)

後はMapReduce処理を書くだけ！と言ってはみたものの、処理をJavaで書くのはしんどいので、ここではHadoop StreamingというJava以外でMapReduceを書ける仕組みを利用してPHPで処理を描いてみることにします。

処理はサンプルと同じくWordCountとします。

HadoopStreaming

HadoopStreamingは、下記のような書式で、

$ hadoop jar /usr/local/Cellar/hadoop/2.7.1/libexec/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.1.jar
 -input input
 -output output
 -mapper map.php
 -reducer reduce.php

実際は1行です（改行部スペース）

IN（入力ファイルのあるディレクトリ）,OUT（出力ディレクトリ）とMap処理、Reduce処理に利用するスクリプトを指定することで、MapReduce処理を実現するシンプルかつ強力な仕組みのことです。

分散環境では、さらに-files optionを指定し、各マシンに配布するスクリプファイルを指定します。

Mapへの入力、Reducerへの入力処理はSTDINを利用して行われるので、目的に応じてINPUTに対する処理をそれぞれ記述します。

STDIN？？となるかもしれませんが、

hoge.php < test.txt

的な処理を行った時と同じ形式ということです。

処理の流れ

実際に何を実装するか、整理しておきましょう。

WordCount処理とは？

サンプルでも見ましたが、"a b c a"という内容のファイルを読み込み、それぞれの単語が何文字含まれるか？をカウントする処理です。ここで期待する結果は、

a 2
b 1
c 1

という感じです。これくらいの処理ならHadoopを利用する必要はありませんが、対象のファイルが1個 100GBあって、それが20ファイルあるみたいな状況で威力を発揮するわけです。

どう書きます？（実装します？）

いくつかのアルゴリズムが想定されますが、Hadoopで早くなる書き方をしなければなりません。そのアルゴリズムがMapReduceです。ファイルが分散処理向きでかつ、分散処理でも矛盾が怒らない処理でなければなりません。

結論から言えば、以下のような手法を取ります。

まず、ファイル中の単語を全て分解し、それに1という値を持たせます（Map処理）。
例えば、

a - 1

というような感じ。いわゆるkey-valueですね。

これは、ファイルを分割して個別のサーバに振り分けても矛盾は発生しません（ページをまたがる文字はどうするかとかはさておき）。

で、単語毎にデータを収集し、持っている値（１）を足します（Reduce処理）。
例えば、

a - 1
a - 1

を

a - 2

とするような処理です。実際はもうちょっと複雑ですが、端折るとこんなもんです。

では、実装してみましょう。

Map

では、Map処理から。ファイルの内容を分解し、key-value形式にします。

コマンドが実行されるとhadoop（クライアント）が、inputに指定されたフォルダ、ファイルから内容を読取り、標準入力（STDIN）で流し込んできますので、それを処理します。

例えばこんな感じ。
ここでは、"単語 - 1"という形式にします（-部分は実際にはタブ。とうか-でもいいけど）。

# !/usr/bin/php

<?php
	
	//標準入力が終わり（EOF）に達するまでループ
	while(!feof(STDIN))
	{
		//標準入力から1行読み込み、かつ、前後のゴミ文字（スペースとか）を除去。
		$line = trim(fgets(STDIN));

		//スペースで行を分解
		$words = preg_split('/\s+/',$line);

		//ループしてReducerへ渡す形式を作る
		foreach($words as $word)
		{
			if(!empty($word))
			{
				//タブ区切りでkey-valueを出力（タブ区切りじゃなくてもOK）
				printf("%s\t1\n",$word);
			}
		}
	}

なお、これの動作を確認するには、例えば、

echo "hoge foo bar hoge" > map.txt

という感じで、ファイルを作成し、

chmod 755 map.php
./map.php < map.txt

として、作成したスクリプトに食わせて（入力して）見ましょう。

hoge	1
foo	1
hoge	1
bar	1

とう感じで出力されます。
ちゃんと、[単語][タブ][1]という形式になっています。

Reduce

Mapでの処理結果は、同じく標準入力（STDIN）でReducerへ送られてきますので、受け取って処理します。こんな感じ。

# !/usr/bin/php

<?php

	//結果を格納する配列の初期化
	$count = array();

	//標準入力が終わり（EOF）に達するまでループ
	while(!feof(STDIN))
	{
		//1行ずつ読み込み
		$line = trim(fgets(STDIN));

		//空行じゃなければ
		if(!empty($line))
		{	
			//タブで分割し、$key,$valueにセット
			list($key,$value) = preg_split('/\t/',$line);

			//$count["hoge"],$count["foo"]等の連想配列を作成し、
			//同じKeyのものをカウントアップしていく。
			$count[$key] += $value;
		}
	}

	//表示
	foreach($count as $key => $value)
	{
		// echo $key." ".$value."\n";
		printf("%s\t%s\n",$key,$value);
	}

これをテストするには、Mapの出力結果と同じ形式のファイルをreduce.txtなどとして用意し、

hoge	1
foo	1
hoge	1
bar	1

Mapのときと同じく標準入力でreduce.phpに食わせます。

chmod 755 reduce.php
reduce.php < reduce.txt

すると、

hoge	2
foo	1
bar	1

ちゃんと出力されています。

ここまでで、Map処理用、Reduce処理用のスクリプトができました。簡単です。

MapReduce再び

では、2つのスクリプトを利用してHadoop Streaming処理してみたいと思います。
下記コマンドを実行してみます。

hadoop jar /usr/local/Cellar/hadoop/2.7.1/libexec/share/hadoop/tools/lib/hadoop-streaming-2.7.1.jar
 -input input
 -output output
 -mapper ./htdocs/hadoop/map.php
 -reducer ./htdocs/hadoop/reduce.php

実際は1行です（改行部スペース）

すると、outputディレクトリが作成され、part-0000ファイルが出力されます。
その中身を見てみると、

cat part-00000

a	4
b	3
c	2

となり、サンプルと同じ結果が得られています！。

ところでpart-x-00000という形式はもっと簡単に変更できないものか？まあ、outputフォルダの名前を変えればいいのですが。

こんな感じで、得意な言語で簡単にHadoopの恩恵に預かれるのは本当に素晴らしいことです。

ひとまずここまで。

擬似分散モードにする

ここまではstandalone modeで利用してきたので、HDFSを利用するために擬似分散モードにしてみます。

準備

ssh

擬似分散モードでは、擬似サーバ間をパスフレーズ無しのSSH ログインできないといけないようなので、その設定をします。

私は常にパスフレーズ有りの鍵を使っているので、.ssh内にoldフォルダを作成し、既存のファイルをそこに退避させました。

ssh-keygen -t rsa

パスフレーズを聞いてくるので、空のままEnterです。

cp id_rsa.pub authorized_keys
chmod 600 authorized_keys

公開鍵の方をauthorized_keysという名前に変更し、パーミッションも600にしておきます。

なお、sshログインはデフォルトではブロックされているので、許可します。
許可は、「システム環境設定」->「共有」->左ペインの「リモートログイン」にチェックを入れます。

ssh localhost

で、ログインできることを確認しておきます。

初回は、何か出るかもしれません。

設定ファイルの編集

以下のファイルを編集します。

  • core-site.xml（Hadoopの設定）
  • hdfs-site.xml（HDFSの設定）

実際には、それぞれ、

  • /usr/local/Cellar/hadoop/2.7.1/libexec/etc/hadoop/core-site.xml
  • /usr/local/Cellar/hadoop/2.7.1/libexec/etc/hadoop/hdfs-site.xml

にあります。

core-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>fs.defaultFS</name>
        <value>hdfs://localhost:9000</value>
    </property>
</configuration>

hdfs-site.xml

<configuration>
    <property>
        <name>dfs.replication</name>
        <value>1</value>
    </property>
</configuration>

HDFSのフォーマット

hadoop namenode -format

こうすることで、/tmp/hadoop-username/dfs/name/に管理ファイルが作成される。

起動

起動、終了ファイルは/usr/local/Cellar/hadoop/2.7.1/libexec/sbin/以下にあるようです。

cd /usr/local/Cellar/hadoop/2.7.1/libexec/sbin
./start-all.sh

擬似分散ではstart-dfs.shでも。
途中でsshのログインを聞いてきたらyesとします。

起動確認は、

jps

6417 NameNode
6884 Jps
6743 ResourceManager
6840 NodeManager
6507 DataNode
6622 SecondaryNameNode

動作確認

Standaloneで試したWordCountを擬似分散モードでも試してみます。

# ローカルにファイルを作成
echo "a b c a b" > test.txt

# HDFSにディレクトリ作成
hadoop fs -mkdir /input

# ローカルからHDFSにコピー
hadoop fs -put test.txt /input

# コピーできたか（再帰的に）確認
hadoop fs -ls -R /

# WordCount実行
hadoop jar /usr/local/opt/hadoop/libexec/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar wordcount  /input /output

# 内容確認
hadoop fs -cat /output/part-r-00000

a	2
b	2
c	1

参考

先人に感謝です。

http://qiita.com/ysk_1031/items/26752b5da1629c9db8f7
http://www.simplicity.be/article/big-data-php
http://d.hatena.ne.jp/stellaqua/20090305/1236222223

9
12
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
Sign upLogin
9
12

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?