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用 Hadoop 进行分布式数据处理第 1 部分: 入门
 

发布于2012-5-11

 

简介:?本文是讨论 Hadoop 的系列中的第一篇。本文介绍 Hadoop 框架,包括 Hadoop 文件系统 (HDFS) 等基本元素和常用的节点类型。学习如何安装和配置单节点 Hadoop 集群,然后研究 MapReduce 应用程序。最后,学习使用核心 Web 界面监视和管理 Hadoop 的方法。

尽管 Hadoop 是一些大型搜索引擎数据缩减功能的核心部分,但是它实际上是一个分布式数据处理框架。搜索引擎需要收集数据,而且是数量极大的数据。作为分布式框架,Hadoop 让许多应用程序能够受益于并行数据处理。

本文并不打算介绍 Hadoop 及其架构,而是演示一个简单的 Hadoop的安装和配置。

初始设置

对于本文中的示例,我们使用 Cloudera Hadoop 发行版。Cloudera 提供对各种 Linux? 发行版的支持,所以很适合初学者。

本文假设您的系统上已经安装了 Java?(至少是 1.6 版)和 cURL。如果还没有,需要先安装它们(更多信息见 参考资料)。

因为我运行 Ubuntu(Intrepid 版),所以使用 apt 实用程序获取 Hadoop 发行版。这个过程非常简单,我可以获取二进制包,而不需要下载并构建源代码。首先,告诉 apt Cloudera 站点的信息。然后,在 /etc/apt/sources.list.d/cloudera.list 中创建一个新文件并添加以下文本:

 
deb http://archive.cloudera.com/debian intrepid-cdh3 contrib
deb-src http://archive.cloudera.com/debian intrepid-cdh3 contrib

如果您运行 Jaunty 或其他版本,只需把 intrepid 替换为您的版本名(当前支持 Hardy、Intrepid、Jaunty、Karmic 和 Lenny)。

接下来,从 Cloudera 获取 apt-key 以检查下载的包:

 
$ curl -s http://archive.cloudera.com/debian/archive.key | \
sudo apt-key add - sudo apt-get update

然后,安装采用伪分布式配置的 Hadoop(所有 Hadoop 守护进程在同一个主机上运行):

 
$ sudo apt-get install hadoop-0.20-conf-pseudo
$

注意,这个配置大约 23MB(不包括 apt 可能下载的其他包)。这个配置非常适合体验 Hadoop 以及了解它的元素和界面。

最后,我设置了不需要密码的 SSH。如果打算使用 ssh localhost 并请求密码,就需要执行以下步骤。我假设这是专用的 Hadoop 机器,因为这个步骤对安全性有影响(见清单 1)。

清单 1. 设置不需要密码的 SSH

 
$ sudo su -
# ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
# cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

最后,需要确保主机上有供 datanode使用的足够存储空间(缓存)。存储空间不足会导致系统表现异常(比如出现无法把数据复制到节点的错误)。

启动 Hadoop

现在可以启动 Hadoop 了,这实际上要启动每个 Hadoop 守护进程。但是,首先使用 hadoop 命令对 Hadoop File System (HDFS) 进行格式化。hadoop 命令有许多用途,稍后讨论其中一部分。

首先,请求 namenode 对 DFS 文件系统进行格式化。在安装过程中完成了这个步骤,但是了解是否需要生成干净的文件系统是有用的。

 
# hadoop-0.20 namenode -format

在确认请求之后,文件系统进行格式化并返回一些信息。接下来,启动 Hadoop 守护进程。Hadoop 在这个伪分布式配置中启动 5 个守护进程:namenode、secondarynamenode、datanode、jobtracker 和 tasktracker。在启动每个守护进程时,会看到一些相关信息(指出存储日志的位置)。每个守护进程都在后台运行。图 1 说明完成启动之后伪分布式配置的架构。

图 1. 伪分布式 Hadoop 配置

Hadoop 提供一些简化启动的辅助工具。这些工具分为启动(比如 start-dfs)和停止(比如 stop-dfs)两类。下面的简单脚本说明如何启动 Hadoop 节点:

 
# /usr/lib/hadoop-0.20/bin/start-dfs.sh
# /usr/lib/hadoop-0.20/bin/start-mapred.sh
#

要想检查守护进程是否正在运行,可以使用 jps 命令(这是用于 JVM 进程的 ps 实用程序)。这个命令列出 5 个守护进程及其进程标识符。

既然 Hadoop 守护进程已经在运行了,现在看看每个守护进程在 Hadoop 框架中的作用。namenode 是 Hadoop 中的主服务器,它管理文件系统名称空间和对集群中存储的文件的访问。还有一个 secondary namenode,它不是 namenode 的冗余守护进程,而是提供周期检查点和清理任务。在每个 Hadoop 集群中可以找到一个 namenode 和一个 secondary namenode。

datanode 管理连接到节点的存储(一个集群中可以有多个节点)。每个存储数据的节点运行一个 datanode 守护进程。

最后,每个集群有一个 jobtracker,它负责调度 datanode 上的工作。每个 datanode 有一个 tasktracker, 它们执行实际工作。jobtracker 和 tasktracker 采用主-从形式,jobtracker 跨 datanode 分发工作,而 tasktracker 执行任务。jobtracker 还检查请求的工作,如果一个 datanode 由于某种原因失败,jobtracker 会重新调度以前的任务。

在这个简单的配置中,所有节点都驻留在同一个主机上(见图 1)。但是,通过前面的讨论很容易看出 Hadoop 如何提供并行处理。尽管架构很简单,但是 Hadoop 能够方便地实现数据分发、负载平衡以及以容错的方式并行处理大量数据。

检查 HDFS

可以通过几个检查确认 Hadoop(至少是 namenode)已经启动并正常运行。确认所有进程都在运行之后,可以使用 hadoop 命令检查本地名称空间(见清单 2)。

清单 2. 检查对 HDFS 的访问

 
# hadoop-0.20 fs -ls /
Found 2 items
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2010-04-29 16:38 /user
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2010-04-29 16:28 /var
#

可以看出 namenode 已经启动,能够为本地名称空间提供服务。注意,使用 hadoop-0.20 命令检查文件系统。这个实用程序用于与 Hadoop 集群交互,包括检查文件系统、在集群中运行作业等等。请注意命令的结构:指定 hadoop-0.20 实用程序之后,定义一个命令(在这里是通用文件系统 shell)以及一个或多个选项(在这里使用 ls 请求文件列表)。因为 hadoop-0.20 是 Hadoop 集群的主要接口之一,您会看到本文中多次使用这个实用程序。清单 3 提供另外几个文件系统操作示例(创建子目录 test,列出它的内容,然后删除它),可以通过它们进一步了解这个接口。

清单 3. Hadoop 中的文件系统操作

 
# hadoop-0.20 fs -mkdir test
# hadoop-0.20 fs -ls test
# hadoop-0.20 fs -rmr test
Deleted hdfs://localhost/user/root/test
# 

测试 Hadoop

既然已经安装了 Hadoop 并测试了文件系统的基本接口,现在就该在真实的应用程序中测试 Hadoop 了。在这个示例中,我们使用 MapReduce 处理一个小数据集。map(映射)reduce(缩减) 源自函数式编程中的函数名,但是这个应用程序的核心功能是数据缩减。映射 是指把大量输入处理成更小的子问题集(然后把这些子问题分发给并行的工作系统)。缩减 是指把子问题的答案组合成单一输出集。注意,这里没有定义处理 的含义,因为框架允许您自己定义什么是处理。典型的 MapReduce 示例是计算单词在文档集中出现的频率。

根据前面的讨论,我们需要一个输入集并产生一个输出集。第一步是在文件系统中创建一个 input 子目录,工作将放在这个目录中。使用以下命令:

 
# hadoop-0.20 fs -mkdir input

接下来,在 input 目录中放一些工作。在这里,使用 put 命令把文件从本地文件系统转移到 HDFS 中(见清单 4)。注意,下面的命令格式把源文件转移到 HDFS 子目录 (input) 中。完成之后,在 HDFS 中就有两个文本文件等待处理。

清单 4. 把文件转移到 HDFS 中

 
# hadoop-0.20 fs -put /usr/src/linux-source-2.6.27/Doc*/memory-barriers.txt  input
# hadoop-0.20 fs -put /usr/src/linux-source-2.6.27/Doc*/rt-mutex-design.txt  input
#

接下来,使用 ls 命令检查文件是否存在(见清单 5)。

清单 5. 检查 HDFS 中的文件

 
# hadoop-0.20 fs -ls input
Found 2 items
-rw-r--r--  1 root supergroup 78031 2010-04-29 17:35 /user/root/input/memory-barriers.txt
-rw-r--r--  1 root supergroup 33567 2010-04-29 17:36 /user/root/input/rt-mutex-design.txt 
#

确认工作已经放在 HDFS 中之后,就可以执行 MapReduce 函数了。这个函数只需要一个命令,但是需要很长的请求,见清单 6。这个命令请求执行一个 JAR。它实际上实现许多功能,但是这个示例只使用 wordcount。jobtracker 守护进程请求 datanode 执行 MapReduce 作业,这会产生相当多的输出(这里的输出比较少是因为只处理两个文件)。它显示 map 和 reduce 函数的进度,然后提供与文件系统的 I/O 和记录处理相关的统计数据。

清单 6. 执行计算单词频率的 MapReduce 作业

 
# hadoop-0.20 jar /usr/lib/hadoop-0.20/hadoop-0.20.2+228-examples.jar \
wordcount input output
10/04/29 17:36:49 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 2
10/04/29 17:36:49 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201004291628_0009
10/04/29 17:36:50 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
10/04/29 17:37:00 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%
10/04/29 17:37:06 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201004291628_0009
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient: Counters: 17
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:   Job Counters 
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=2
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     Data-local map tasks=2
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=47556
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=111598
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=95182
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_WRITTEN=30949
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:   Map-Reduce Framework
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     Reduce input groups=2974
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     Combine output records=3381
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     Map input records=2937
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     Reduce shuffle bytes=47562
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     Reduce output records=2974
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     Spilled Records=6762
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=168718
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=17457
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     Map output records=17457
10/04/29 17:37:08 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=3381 

处理结束之后,检查结果。这个作业的作用是计算单词在输入文件中出现的次数。输出是一个包含元组的文件,元组表示单词和它在输入中出现的次数。找到输出文件之后,可以通过 hadoop-0.20 实用程序使用 cat 命令查看数据(见清单 7)。

清单 7. 检查 MapReduce wordcount 操作的输出

 
# hadoop-0.20 fs -ls /user/root/output
Found 2 items
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2010-04-29 17:36 /user/root/output/_logs
-rw-r--r--   1 root supergroup      30949 2010-04-29 17:37 /user/root/output/part-r-00000
#  
# hadoop-0.20 fs -cat output/part-r-00000 | head -13
!= 1
"Atomic 2
"Cache 2
"Control 1
"Examples 1
"Has 7
"Inter-CPU 1
"LOAD 1
"LOCK" 1
"Locking 1
"Locks 1
"MMIO 1
"Pending 5
#

还可以使用 hadoop-0.20 实用程序从 HDFS 中提取文件(见清单 8)。只需使用 get 实用程序(它与前面在 HDFS 中写文件所用的 put 相似)。对于 get 操作,指定 HDFS 中要提取的文件(来自 output 子目录)和在本地文件系统中要写的文件 (output.txt)。

清单 8. 从 HDFS 提取输出

 
# hadoop-0.20 fs -get output/part-r-00000 output.txt
# cat output.txt | head -5
!= 1
"Atomic 2
"Cache 2
"Control 1
"Examples 1
#  

我们再来看一个示例,它使用相同的 JAR,但是目的不同(在这里要试验并行的 grep)。对于这个测试,仍然使用现有的输入文件,但是要删除 output 子目录以便在测试时重新创建它:

 
# hadoop-0.20 fs -rmr output
Deleted hdfs://localhost/user/root/output

接下来,请求用于执行 grep 的 MapReduce 作业。在这种情况下,并行执行 grep(映射),然后组合 grep 的结果(缩减)。清单 9 给出这个使用模型的输出(为了简短,这里删除了一些输出)。注意,这里的命令请求是一个 grep,它从 input 子目录获取输入,把结果放在 output 子目录中。最后一个参数是要搜索的字符串(在这里是 'kernel')。

清单 9. 执行单词搜索计数的 MapReduce 作业 (grep)

 
# hadoop-0.20 jar /usr/lib/hadoop/hadoop-0.20.2+228-examples.jar \
grep input output 'kernel'
10/04/30 09:22:29 INFO mapred.FileInputFormat: Total input paths to process : 2
10/04/30 09:22:30 INFO mapred.JobClient: Running job: job_201004291628_0010
10/04/30 09:22:31 INFO mapred.JobClient:  map 0% reduce 0%
10/04/30 09:22:42 INFO mapred.JobClient:  map 66% reduce 0%
10/04/30 09:22:45 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 0%
10/04/30 09:22:54 INFO mapred.JobClient:  map 100% reduce 100%
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient: Job complete: job_201004291628_0010
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient: Counters: 18
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient:   Job Counters 
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient:     Launched reduce tasks=1
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient:     Launched map tasks=3
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient:     Data-local map tasks=3
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient:   FileSystemCounters
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_READ=57
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_READ=113144
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient:     FILE_BYTES_WRITTEN=222
10/04/30 09:22:56 INFO mapred.JobClient:     HDFS_BYTES_WRITTEN=109
...
10/04/30 09:23:14 INFO mapred.JobClient:     Map output bytes=15
10/04/30 09:23:14 INFO mapred.JobClient:     Map input bytes=23
10/04/30 09:23:14 INFO mapred.JobClient:     Combine input records=0
10/04/30 09:23:14 INFO mapred.JobClient:     Map output records=1
10/04/30 09:23:14 INFO mapred.JobClient:     Reduce input records=1
#

作业完成之后,检查 output 目录,找到结果文件,然后通过执行文件系统 cat 操作查看其内容(见清单 10)。

清单 10. 检查 MapReduce 作业的输出

 
# hadoop-0.20 fs -ls output
Found 2 items
drwxr-xr-x  - root supergroup    0 2010-04-30 09:22 /user/root/output/_logs
-rw-r--r--  1 root supergroup   10 2010-04-30 09:23 /user/root/output/part-00000
# hadoop-0.20 fs -cat output/part-00000
17 kernel
# 

基于 Web 的界面

您已经知道如何检查 HDFS 了,但是如果要寻找 Hadoop 的操作的相关信息,会发现 Web 界面很有用。位于 Hadoop 集群最上层的是 namenode,它管理 HDFS。可以通过 http://localhost:50070 查看文件系统的高层信息(比如可用空间、已用空间和可用的 datanode)以及正在运行的作业。可以通过 http://localhost:50030 深入检查 jobtracker(作业状态)。注意,在这两种情况下都引用 localhost,因为所有守护进程都在同一个主机上运行。

更进一步

本文讨论了一个简单的(伪分布式)Hadoop 集群的安装和初始配置。在这里,我选用 Cloudera 的 Hadoop 发行版是因为它简化了 Hadoop 的安装和初始配置。可以在 apache.org 找到许多 Hadoop 发行版(包括源代码)。

但是,如果缺少硬件资源,无法扩展 Hadoop 集群以满足自己的需要,那么应该怎么办?由于 Hadoop 非常流行,可以很方便地在云计算基础设施中使用预构建的 Hadoop VM 和租用的服务器运行它。Amazon 在 Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 中提供 Amazon Machine Image (AMI) 和计算资源。另外,Microsoft 最近宣布将在它的 Windows? Azure Services Platform 中支持 Hadoop。

通过本文很容易看出 Hadoop 显著简化了处理大型数据集的分布式计算。本系列中的下一篇文章通过更多示例讨论如何在多节点集群中配置 Hadoop。

 

系列文章:用 Hadoop 进行分布式数据处理第 1 部分: 入门

     用 Hadoop 进行分布式数据处理第 2 部分: 进阶

     用 Hadoop 进行分布式数据处理第 3 部分: 应用程序开发

 


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