Debian9にスタンドアロンモードでHadoopをインストールする方法

投稿日: 2019-11-08 2022-10-15
タグ: Big Data, Debian 9

序章

Hadoopは、Javaベースのプログラミングフレームワークであり、安価なマシンのクラスター上での非常に大きなデータセットの処理と保存をサポートします。これはビッグデータの分野で最初の主要なオープンソースプロジェクトであり、ApacheSoftwareFoundationによって後援されています。

Hadoopは、次の4つの主要なレイヤーで構成されています。

Hadoop Common は、他のHadoopモジュールをサポートするユーティリティとライブラリのコレクションです。
HDFS は、Hadoop分散ファイルシステムの略で、データをディスクに永続化する役割を果たします。
YARN は、Yet Another Resource Negotiatorの略で、HDFSの「オペレーティングシステム」です。
MapReduce は、Hadoopクラスターの元の処理モデルです。作業をクラスターまたはマップ内に分散し、ノードからの結果を整理して、クエリへの応答に減らします。 Hadoopの3.xバージョンでは、他の多くの処理モデルを利用できます。

Hadoopクラスターのセットアップは比較的複雑であるため、プロジェクトには、Hadoopの学習、簡単な操作の実行、およびデバッグに適したスタンドアロンモードが含まれています。

このチュートリアルでは、Hadoopをスタンドアロンモードでインストールし、インストールを確認するために含まれているMapReduceプログラムの例の1つを実行します。

始める前に、ビッグデータの概念と用語の概要またはHadoopの概要もご覧ください。

前提条件

このチュートリアルに従うには、次のものが必要です。

sudo権限を持つroot以外のユーザーがいるDebian9サーバーとファイアウォール。Debian9での初期サーバーセットアップチュートリアルに従ってセットアップできます。
Debian9にAptを使用してJavaをインストールする方法に従ってインストールされたJava。このチュートリアルではOpenJDKを使用できます。
The JAVA_HOME で設定された環境変数 /etc/environment、 Debian9にAptを使用してJavaをインストールする方法に示されているように。 Hadoopでは、この変数を設定する必要があります。

ステップ1—Hadoopをインストールする

Hadoopをインストールするには、最初に Apache Hadoopリリースページにアクセスして、最新の安定したリリースを見つけます。

インストールするリリースのbinaryに移動します。このガイドでは、Hadoop3.0.3をインストールします。

次のページで、右クリックしてリリースバイナリへのリンクをコピーします。

サーバーで、 wget それをフェッチするには：

wget http://www-us.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-3.0.3/hadoop-3.0.3.tar.gz

注： Apache Webサイトは動的に最適なミラーに誘導するため、URLが上記のURLと一致しない場合があります。

ダウンロードしたファイルが変更されていないことを確認するには、SHA-256を使用して簡単なチェックを行います。リリースページに戻り、右クリックして、ダウンロードしたリリースバイナリのチェックサムファイルへのリンクをコピーします。

繰り返しますが、 wget サーバー上でファイルをダウンロードするには：

wget https://dist.apache.org/repos/dist/release/hadoop/common/hadoop-3.0.3/hadoop-3.0.3.tar.gz.mds

次に、検証を実行します。

sha256sum hadoop-3.0.3.tar.gz

Output
db96e2c0d0d5352d8984892dfac4e27c0e682d98a497b7e04ee97c3e2019277a  hadoop-3.0.3.tar.gz

この値を、のSHA-256値と比較します。 .mds ファイル：

cat hadoop-3.0.3.tar.gz.mds | grep SHA256

〜/ hadoop-3.0.3.tar.gz.mds

...
SHA256 = DB96E2C0 D0D5352D 8984892D FAC4E27C 0E682D98 A497B7E0 4EE97C3E 2019277A

大文字と小文字の違いとスペースは無視してかまいません。ミラーからダウンロードしたファイルに対して実行したコマンドの出力は、apache.orgからダウンロードしたファイルの値と一致する必要があります。

ファイルが破損または変更されていないことを確認したので、 tar とのコマンド -x 抽出するフラグ、 -z 解凍するには、 -v 詳細な出力の場合、および -f ファイルからアーカイブを抽出することを指定します。以下のコマンドでタブ補完を使用するか、正しいバージョン番号に置き換えてください。

tar -xzvf hadoop-3.0.3.tar.gz

最後に、抽出したファイルをに移動します /usr/local、ローカルにインストールされたソフトウェアの適切な場所。必要に応じて、ダウンロードしたバージョンと一致するようにバージョン番号を変更します。

sudo mv hadoop-3.0.3 /usr/local/hadoop

ソフトウェアを配置したら、環境を構成する準備が整います。

ステップ2—Hadoopを実行する

Hadoopが実行されていることを確認しましょう。次のコマンドを実行してHadoopを起動し、そのヘルプオプションを表示します。

/usr/local/hadoop/bin/hadoop

次の出力が表示されます。これは、スタンドアロンモードで実行するようにHadoopが正常に構成されたことを示しています。

OutputUsage: hadoop [OPTIONS] SUBCOMMAND [SUBCOMMAND OPTIONS]
 or    hadoop [OPTIONS] CLASSNAME [CLASSNAME OPTIONS]
  where CLASSNAME is a user-provided Java class

  OPTIONS is none or any of:

--config dir                     Hadoop config directory
--debug                          turn on shell script debug mode
--help                           usage information
buildpaths                       attempt to add class files from build tree
hostnames list[,of,host,names]   hosts to use in slave mode
hosts filename                   list of hosts to use in slave mode
loglevel level                   set the log4j level for this command
workers                          turn on worker mode

  SUBCOMMAND is one of:
. . .

付属のMapReduceプログラムの例を実行して、正しく機能していることを確認します。これを行うには、というディレクトリを作成します input ホームディレクトリにあり、Hadoopの構成ファイルをそのディレクトリにコピーして、それらのファイルをデータとして使用します。

mkdir ~/input
cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/*.xml ~/input

次に、MapReduceを実行します hadoop-mapreduce-examples プログラム、いくつかのオプションを備えたJavaアーカイブ。そのを呼び出します grep プログラム、に含まれる多くの例の1つ hadoop-mapreduce-examples、続いて入力ディレクトリ、 input および出力ディレクトリ grep_example. MapReduce grepプログラムは、リテラル単語または正規表現の一致をカウントします。最後に、正規表現を提供します allowed[.]* 単語の出現を見つけるために allowed 宣言文の中または最後。式では大文字と小文字が区別されるため、文の先頭で大文字になっている単語は見つかりません。

次のコマンドを実行します。

/usr/local/hadoop/bin/hadoop jar /usr/local/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-3.0.3.jar grep ~/input ~/grep_example 'allowed[.]*'

タスクが完了すると、処理された内容と発生したエラーの概要が表示されますが、実際の結果は含まれていません。

Output . . .
    	File System Counters
		FILE: Number of bytes read=1330690
		FILE: Number of bytes written=3128841
		FILE: Number of read operations=0
		FILE: Number of large read operations=0
		FILE: Number of write operations=0
	Map-Reduce Framework
		Map input records=2
		Map output records=2
		Map output bytes=33
		Map output materialized bytes=43
		Input split bytes=115
		Combine input records=0
		Combine output records=0
		Reduce input groups=2
		Reduce shuffle bytes=43
		Reduce input records=2
		Reduce output records=2
		Spilled Records=4
		Shuffled Maps =1
		Failed Shuffles=0
		Merged Map outputs=1
		GC time elapsed (ms)=3
		Total committed heap usage (bytes)=478150656
	Shuffle Errors
		BAD_ID=0
		CONNECTION=0
		IO_ERROR=0
		WRONG_LENGTH=0
		WRONG_MAP=0
		WRONG_REDUCE=0
	File Input Format Counters
		Bytes Read=147
	File Output Format Counters
		Bytes Written=34

結果はに保存されます ~/grep_example ディレクトリ。

この出力ディレクトリがすでに存在する場合、プログラムは失敗し、要約が表示されるのではなく、次のように表示されます。

Output . . .
 	at java.base/java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:564)
	at org.apache.hadoop.util.RunJar.run(RunJar.java:244)
	at org.apache.hadoop.util.RunJar.main(RunJar.java:158)

を実行して結果を確認します cat 出力ディレクトリ：

cat ~/grep_example/*

次の出力が表示されます。

Output19	allowed.
1	allowed

MapReduceタスクは、19回の単語の出現を検出しました allowed ピリオドが続き、そうでない場合は1回発生します。サンプルプログラムを実行すると、スタンドアロンインストールが正しく機能し、システム上の非特権ユーザーが探索またはデバッグのためにHadoopを実行できることが確認されました。

結論

このチュートリアルでは、Hadoopをスタンドアロンモードでインストールし、提供されているサンプルプログラムを実行して検証しました。独自のMapReduceプログラムを作成する方法については、ApacheHadoopのMapReduceチュートリアルにアクセスしてください。このチュートリアルでは、このチュートリアルで使用した例の背後にあるコードについて説明しています。クラスターをセットアップする準備ができたら、Apache Foundation Hadoop ClusterSetupガイドを参照してください。

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