Raspberry Pi 2 x 4台でHadoopの完全分散モードを動作させる 後編

hadoop_cluster-1

前回は事前準備だけで終わってしまいました。今回でHadoop本体の設定からMapReduceのサンプル動作確認まで一気にやってしまいます。

ちなみに、Hadoopを動かすにはJavaが必要なのですが、最新のRaspbian OSには初めからJavaが入っているので、今回はそれをそのまま使うようにしています。

Hadoopのインストール

4台すべてのRaspberry Piで実行します。

Hadoop本家のダウンロードサイトのリンクを参照して、最新版のバイナリファイルを落としてきます。ここでは2.7.1を利用します。

pi > $ wget http://ftp.tsukuba.wide.ad.jp/software/apache/hadoop/common/hadoop-2.7.1/hadoop-2.7.1.tar.gz
pi > $ tar xzvf hadoop-2.7.1.tar.gz
pi > $ sudo mv hadoop-2.7.1 /usr/share/.
pi > $ sudo ln -s /usr/share/hadoop-2.7.1 /usr/share/hadoop

落としてきたものを解凍して、移動させます。シンボリックリンクにしているのは、後々Hadoopのバージョンが上がったときに簡単に切り替えられるようにするためです。

それから、後々必要になるディレクトリも作成しておきます。

pi > $ sudo mkdir /usr/share/hdfs
pi > $ sudo mkdir /usr/share/hdfs/namenode
pi > $ sudo mkdir /usr/share/hdfs/datanode
pi > $ sudo mkdir /usr/share/hdfs/logs
pi > $ sudo chown -R hdfs:users /usr/share/hdfs/namenode
pi > $ sudo chown -R hdfs:users /usr/share/hdfs/datanode
pi > $ sudo chown -R hdfs:users /usr/share/hdfs/logs
pi > $ sudo mkdir /usr/share/yarn
pi > $ sudo mkdir /usr/share/yarn/logs
pi > $ sudo chown -R yarn:users /usr/share/yarn
pi > $ sudo mkdir /usr/share/mapred
pi > $ sudo mkdir /usr/share/mapred/logs
pi > $ sudo chown -R mapred:users /usr/share/mapred

クライアント用Raspberry Piではディレクトリの作成は不要かもしれませんが、一応やっておきます。

環境変数の設定

ホスト名:master01のRaspberry Piのみで実行します。

Hadoop実行用の環境変数の設定ファイル”hadoop-layout.sh”を作成します。

pi > $ vim /usr/share/hadoop/libexec/hadoop-layout.sh

# Set all Hadoop paths
export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk-8-oracle-arm-vfp-hflt
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin

export HADOOP_PREFIX=/usr/share/hadoop

export HADOOP_HOME=$HADOOP_PREFIX
export HADOOP_COMMON_HOME=$HADOOP_PREFIX
export HADOOP_HDFS_HOME=$HADOOP_PREFIX
export HADOOP_MAPRED_HOME=$HADOOP_PREFIX
export HADOOP_YARN_HOME=$HADOOP_PREFIX
export HADOOP_CONF_DIR=$HADOOP_PREFIX/etc/hadoop

export HADOOP_LOG_DIR=/usr/share/hdfs/logs
export HADOOP_MAPRED_LOG_DIR=/usr/share/mapred/logs
export YARN_LOG_DIR=/usr/share/yarn/logs

なお、作成した”hadoop-layout.sh”の他のマシンへのコピーは、他の設定ファイルと一緒に最後にまとめて実施するので、ここはそのまま先に進んでください。

hdfs-site.xmlの設定

ホスト名:master01のRaspberry Piのみで実行します。

HDFSの設定ファイル”/usr/share/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml”を編集します。

pi > $ vim /usr/share/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>dfs.namenode.name.dir</name>
    <value>file:///usr/share/hdfs/namenode</value>
    <description>Path on the local filesystem where the NameNode stores the namespace and transaction logs persistently.</description>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.datanode.data.dir</name>
    <value>file:///usr/share/hdfs/datanode</value>
    <description>Comma separated list of paths on the local filesystem of a DataNode where it should store its blocks.</descript
ion>
  </property>
  <property>
    <name>dfs.secondary.http.address</name>
    <value>master01:50090</value>
    <description>The secondary namenode http server address and port.</description>
  </property>

  <property>
    <name>dfs.replication</name>
    <value>2</value>
  </property>

  <property>
    <name>dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-check</name>
    <value>false</value>
  </property>

</configuration>

今回はスレーブが2台しかないので、レプリケーションの値は2にしています。

core-site.xmlの編集

ホスト名:master01のRaspberry Piのみで実行します。

Hadoopの設定ファイル”/usr/share/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml”を編集します。

pi > $ vim /usr/share/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>hdfs://master01/</value>
    <description>NameNode URI</description>
  </property>
</configuration>
yarn-site.xmlの設定

ホスト名:master01のRaspberry Piのみで実行します。

YARNの設定ファイル”/usr/share/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml”を編集します。

pi > $ vim /usr/share/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>yarn.resourcemanager.hostname</name>
    <value>master01</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.log-aggregation-enable</name>
    <value>true</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services.mapreduce.shuffle.class</name>
    <value>org.apache.hadoop.mapred.ShuffleHandler</value>
  </property>
</configuration>
mapred-site.xmlの設定

ホスト名:master01のRaspberry Piのみで実行します。

MapReduceの設定ファイル”/usr/share/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml”を編集します。これはテンプレートファイルをコピーしたものを使っていきます。

pi > $ cp /usr/share/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml.template /usr/share/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
pi > $ vim /usr/share/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml
<configuration>
  <property>
    <name>mapreduce.job.tracker.address</name>
    <value>master01</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.framework.name</name>
    <value>yarn</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.app.mapreduce.am.resource.mb</name>
    <value>256</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.app.mapreduce.am.command-opts</name>
    <value>-Xmx358m</value>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.map.cpu.vcores</name>
    <value>1</value>
    <description>The number of virtual cores required for each map task.</description>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.reduce.cpu.vcores</name>
    <value>1</value>
    <description>The number of virtual cores required for each map task.</description>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.map.memory.mb</name>
    <value>256</value>
    <description>Larger resource limit for maps.</description>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.map.java.opts</name>
    <value>-Xmx358m</value>
    <description>Heap-size for child jvms of maps.</description>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
    <value>256</value>
    <description>Larger resource limit for reduces.</description>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
    <value>-Xmx358m</value>
    <description>Heap-size for child jvms of reduces.</description>
  </property>
  <property>
    <name>mapreduce.jobhistory.address</name>
    <value>master01:10020</value>
  </property>
</configuration>
設定ファイルのコピー

ホスト名:master01のRaspberry Piのみで実行します。

ここまで作成した5つの設定ファイル

  • hadoop-layout.sh
  • hdfs-site.xml
  • core-site.xml
  • yarn-site.xml
  • mapred-site.xml

を、他のマシンに一気にコピーするためのスクリプトを作成します。

pi > $ vim copy-config.sh
#!/bin/bash

scp -p /usr/share/hadoop/libexec/hadoop-layout.sh pi@client00:/usr/share/hadoop/libexec/hadoop-layout.sh
scp -p /usr/share/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml pi@client00:/usr/share/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
scp -p /usr/share/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml pi@client00:/usr/share/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
scp -p /usr/share/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml pi@client00:/usr/share/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
scp -p /usr/share/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml pi@client00:/usr/share/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

scp -p /usr/share/hadoop/libexec/hadoop-layout.sh pi@slave01:/usr/share/hadoop/libexec/hadoop-layout.sh
scp -p /usr/share/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml pi@slave01:/usr/share/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
scp -p /usr/share/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml pi@slave01:/usr/share/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
scp -p /usr/share/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml pi@slave01:/usr/share/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
scp -p /usr/share/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml pi@slave01:/usr/share/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

scp -p /usr/share/hadoop/libexec/hadoop-layout.sh pi@slave02:/usr/share/hadoop/libexec/hadoop-layout.sh
scp -p /usr/share/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml pi@slave02:/usr/share/hadoop/etc/hadoop/core-site.xml
scp -p /usr/share/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml pi@slave02:/usr/share/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml
scp -p /usr/share/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml pi@slave02:/usr/share/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml
scp -p /usr/share/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml pi@slave02:/usr/share/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml

作成できたら、実行します。

pi > $ chmod +x copy-config.sh
pi > $ . copy-config.sh

各マシンの設定を統一するため、以後、設定ファイルにミスがあったら、ホスト名:master01のRaspberry Piの設定ファイルを編集してからこのスクリプトファイルを実行するようにします。

スレーブの設定

ホスト名:master01のRaspberry Piのみで実行します。

クラスタのマスタ用マシンにスレーブ用マシンのホストを教えるために、”/usr/share/hadoop/etc/hadoop/slaves”にスレーブ用マシンのホストを記述します。

pi > $ vim /usr/share/hadoop/slaves

#localhost
slave01
slave02

以上で設定ファイルの編集は終了です。長かった。。。

HDFSの起動

ホスト名:master01のRaspberry Piのみで実行します。

HDFSをフォーマットするために、以下を実行します。

pi > $ su -l hdfs
hdfs > $ /usr/share/hadoop/bin/hdfs namenode -format
...
hdfs > exit

フォーマットの実行時に色々ログが流れていきますが、最後の方に

INFO common.Storage: Storage directory /usr/share/hdfs/namenode has been successfully formatted.

と表示されていればOKです。このフォーマットは、初めてHDFSを起動させるときだけ実行します。

続けて、以下を実行します。

pi > $ sudo -i -u hdfs /usr/share/hadoop/sbin/start-dfs.sh
Java HotSpot(TM) Client VM warning: You have loaded library /usr/share/hadoop-2.7.1/lib/native/libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard. The VM will try to fix the stack guard now.
It's highly recommended that you fix the library with 'execstack -c
	<libfile>', or link it with '-z noexecstack'.
15/10/10 21:17:42 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Starting namenodes on [master01]
master01: starting namenode, logging to /usr/share/hdfs/logs/hadoop-hdfs-namenode-master01.out
slave01: starting datanode, logging to /usr/share/hdfs/logs/hadoop-hdfs-datanode-slave01.out
slave02: starting datanode, logging to /usr/share/hdfs/logs/hadoop-hdfs-datanode-slave02.out
Starting secondary namenodes [master01]
master01: starting secondarynamenode, logging to /usr/share/hdfs/logs/hadoop-hdfs-secondarynamenode-master01.out
Java HotSpot(TM) Client VM warning: You have loaded library /usr/share/hadoop-2.7.1/lib/native/libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard. The VM will try to fix the stack guard now.
It's highly recommended that you fix the library with 'execstack -c
	<libfile>', or link it with '-z noexecstack'.
15/10/10 21:18:17 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

sudoコマンドを使って、hdfsユーザとして実行しています。上記のような感じでログが出ればまずはOKです。ここで

Starting namenodes on [master01]
master01: mkdir: cannot create directory ‘/usr/share/hadoop/logs’: Permission denied
master01: chown: cannot access ‘/usr/share/hadoop/logs’: No such file or directory
master01: starting namenode, logging to /usr/share/hadoop/logs/hadoop-hdfs-namenode-master01.out
...

のようなログが出ている場合は、ログ出力用の環境変数の設定、もしくはディレクトリの作成がうまくいっていないと思われるので、”Hadoopのインストール”と”環境変数”の設定を見直してみてください。

次に、Web UIでHDFSが正しく起動しているか確認します。ブラウザで”http://(マスタ用Raspberry PiのIPアドレス):50070/”にアクセスしてみてください。

hadoop-hdfs-ui-1

hadoop-hdfs-ui-2

こんな感じで、DataNode2つの情報が見えていればOKです。それが見えない場合は、master01の”/usr/share/hdfs/logs/hadoop-hdfs-namenode-master01.log”やslave01(02)の”/usr/share/hdfs/logs/hadoop-hdfs-datanode-slave01.log”をチェックすると、何が原因で失敗しているかのヒントが得られるハズです。自分の場合は、slave01の方のログで

WARN org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Problem connecting to server: master01/192.168.24.110:8020

と出ていたので、master01の方で”$ netstat -ln”を実行した結果、8020ポートが”127.0.0.1″で待ち受けている状態になっていることがわかったので、master01の”/etc/hosts”の中にあった”127.0.0.1 master01″の記述をコメントアウトすることで対応しました。

続いてslave01のログに現れた

ERROR org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode: Initialization failed for Block pool BP-436673220-127.0.1.1-1444467235126 (Datanode Uuid null) service to master01/192.168.24.110:8020 Datanode denied communication with namenode because hostname cannot be resolved (ip=192.168.24.80, hostname=192.168.24.80): DatanodeRegistration(0.0.0.0:50010, datanodeUuid=67c33cf5-7db5-4c66-9d90-e27405a5ab7e, infoPort=50075, infoSecurePort=0, ipcPort=50020, storageInfo=lv=-56;cid=CID-42ca0397-2ffd-4080-bccf-98251237d63d;nsid=1315839620;c=0)

というログに対しては、このあたりを参考にさせていただいた結果、”hdfs-site.xml”に以下のプロパティを追加することで解決しました。

<property>
  <name>dfs.namenode.datanode.registration.ip-hostname-check</name>
  <value>false</value>
</property>

ただ、この解決方法が本当に正しい解決方法なのかどうかは、すみません、勉強不足なのでわかりません(”192.168.24.80″という、設定した覚えのないIPアドレスが、どこから出てきたのかわからない)。

とりあえず、先に進みます。この後必要になるHDFSのディレクトリを、ここで作ってしまいます。master01のマシンで以下を実行します。

pi > $ su -l hdfs
hdfs > $ /usr/share/hadoop/bin/hdfs dfs -mkdir /user
hdfs > $ /usr/share/hadoop/bin/hdfs dfs -mkdir /user/pi
hdfs > $ /usr/share/hadoop/bin/hdfs dfs -chown pi /user/pi
hdfs > $ /usr/share/hadoop/bin/hdfs dfs -chgrp users /user/pi
hdfs > $ /usr/share/hadoop/bin/hdfs dfs -mkdir /tmp
hdfs > $ /usr/share/hadoop/bin/hdfs dfs -chgrp users /tmp
hdfs > $ /usr/share/hadoop/bin/hdfs dfs -chmod 777 /tmp
hdfs > $ /usr/share/hadoop/bin/hdfs dfs -chmod +t /tmp
hdfs > $ exit
YARNの起動

ホスト名:master01のRaspberry Piのみで実行します。

pi > $ sudo -i -u yarn /usr/share/hadoop/sbin/start-yarn.sh

Web UIでYARNが正しく起動しているか確認します。ブラウザで”http://(マスタ用Raspberry PiのIPアドレス):8088/”にアクセスしてみてください。

hadoop-yarn-ui-0

こんな感じで、”Active Nodes”が2になっていればOKです。

Job History Serverの起動

ホスト名:master01のRaspberry Piのみで実行します。

pi > $ sudo -i -u mapred /usr/share/hadoop/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

Web UIでJob History Serverが正しく起動しているか確認します。ブラウザで”http://(マスタ用Raspberry PiのIPアドレス):19888/”にアクセスしてみてください。

hadoop-jhs-ui

こんな感じのUIが表示されていればOKです。

動作確認

おつかれさまでした。いよいよ動作確認に入ります。以下、ホスト名:master01のRaspberry Pi上での操作です。

まずは、アプリの実行ユーザでちゃんとHDFSにアクセスできるかどうかの確認です。

pi > $ /usr/share/hadoop/bin/hdfs dfs -ls /user
...
Found 1 items
drwxr-xr-x   - pi users          0 2015-10-10 22:14 /user/pi

問題なさそうです。次に、YARNの動作確認です。

pi > $ /usr/share/hadoop/bin/hadoop jar /usr/share/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-applications-distributedshell-2.7.1.jar org.apache.hadoop.yarn.applications.distributedshell.Client --jar /usr/share/hadoop/share/hadoop/yarn/hadoop-yarn-applications-distributedshell-2.7.1.jar --shell_command date --num_containers 2 --master_memory 512
...
15/10/10 22:48:27 INFO distributedshell.Client: Application completed successfully

これも問題なさそうです。

最後に、MapReduceの動作確認です。

pi > $ /usr/share/hadoop/bin/hadoop jar /usr/share/hadoop/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-examples-2.7.1.jar pi 10 1000
Number of Maps  = 10
Samples per Map = 1000
Java HotSpot(TM) Client VM warning: You have loaded library /usr/share/hadoop-2.7.1/lib/native/libhadoop.so.1.0.0 which might have disabled stack guard. The VM will try to fix the stack guard now.
It's highly recommended that you fix the library with 'execstack -c <libfile>', or link it with '-z noexecstack'.
15/10/11 10:38:56 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable
Wrote input for Map #0
Wrote input for Map #1
Wrote input for Map #2
Wrote input for Map #3
Wrote input for Map #4
Wrote input for Map #5
Wrote input for Map #6
Wrote input for Map #7
Wrote input for Map #8
Wrote input for Map #9
Starting Job
15/10/11 10:39:07 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at master01/192.168.24.110:8032
15/10/11 10:39:10 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 10
15/10/11 10:39:10 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:10
15/10/11 10:39:11 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1444527340872_0001
15/10/11 10:39:14 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1444527340872_0001
15/10/11 10:39:14 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://master01:8088/proxy/application_1444527340872_0001/
15/10/11 10:39:14 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1444527340872_0001
15/10/11 10:39:53 INFO mapreduce.Job: Job job_1444527340872_0001 running in uber mode : false
15/10/11 10:39:53 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
15/10/11 10:40:17 INFO mapreduce.Job:  map 20% reduce 0%
15/10/11 10:40:39 INFO mapreduce.Job:  map 20% reduce 7%
15/10/11 10:42:21 INFO mapreduce.Job:  map 27% reduce 7%
15/10/11 10:42:32 INFO mapreduce.Job:  map 30% reduce 7%
15/10/11 10:42:35 INFO mapreduce.Job:  map 70% reduce 7%
15/10/11 10:42:35 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1444527340872_0001_m_000006_0, Status : FAILED
Container killed on request. Exit code is 137
Container exited with a non-zero exit code 137
Killed by external signal

15/10/11 10:42:36 INFO mapreduce.Job:  map 80% reduce 7%
15/10/11 10:42:39 INFO mapreduce.Job:  map 80% reduce 27%
15/10/11 10:42:39 INFO mapreduce.Job: Task Id : attempt_1444527340872_0001_m_000005_0, Status : FAILED
Exception from container-launch.
Container id: container_1444527340872_0001_01_000007
Exit code: 1
Stack trace: ExitCodeException exitCode=1: 
	at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:545)
	at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:456)
	at org.apache.hadoop.util.Shell$ShellCommandExecutor.execute(Shell.java:722)
	at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.DefaultContainerExecutor.launchContainer(DefaultContainerExecutor.java:211)
	at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:302)
	at org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.launcher.ContainerLaunch.call(ContainerLaunch.java:82)
	at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1142)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:617)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:744)

Container exited with a non-zero exit code 1

15/10/11 10:43:03 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 27%
15/10/11 10:43:05 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
15/10/11 10:43:07 INFO mapreduce.Job: Job job_1444527340872_0001 completed successfully
15/10/11 10:43:08 INFO mapreduce.Job: Counters: 51
	File System Counters
		FILE: Number of bytes read=226
		FILE: Number of bytes written=1279388
		FILE: Number of read operations=0
		FILE: Number of large read operations=0
		FILE: Number of write operations=0
		HDFS: Number of bytes read=2560
		HDFS: Number of bytes written=215
		HDFS: Number of read operations=43
		HDFS: Number of large read operations=0
		HDFS: Number of write operations=3
	Job Counters 
		Failed map tasks=2
		Launched map tasks=12
		Launched reduce tasks=1
		Other local map tasks=2
		Data-local map tasks=10
		Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=1336104
		Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=166153
		Total time spent by all map tasks (ms)=1336104
		Total time spent by all reduce tasks (ms)=166153
		Total vcore-seconds taken by all map tasks=1336104
		Total vcore-seconds taken by all reduce tasks=166153
		Total megabyte-seconds taken by all map tasks=342042624
		Total megabyte-seconds taken by all reduce tasks=42535168
	Map-Reduce Framework
		Map input records=10
		Map output records=20
		Map output bytes=180
		Map output materialized bytes=280
		Input split bytes=1380
		Combine input records=0
		Combine output records=0
		Reduce input groups=2
		Reduce shuffle bytes=280
		Reduce input records=20
		Reduce output records=0
		Spilled Records=40
		Shuffled Maps =10
		Failed Shuffles=0
		Merged Map outputs=10
		GC time elapsed (ms)=60421
		CPU time spent (ms)=41720
		Physical memory (bytes) snapshot=1619771392
		Virtual memory (bytes) snapshot=5292019712
		Total committed heap usage (bytes)=1230282752
	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=1180
	File Output Format Counters 
		Bytes Written=97
Job Finished in 241.739 seconds
Estimated value of Pi is 3.14080000000000000000

何やらエラーっぽいものが出ていますが、円周率の計算までは一応終わったようです。

hadoop-yarn-ui-3

YARNのUIでもStateがFINISHEDになっていますし、

hadoop-jhs-ui-2

Job History Serverにも記録が残っています(上の画像は2回実行した後の画面です)。

 

。。。ということで、無事(ではないかもしれませんが)、MapReduceの動作確認まで完了しました。あー疲れた!

最後に、クラスタの起動と終了を一発で行うためのスクリプトを書いておきます。

pi > $ vim start-cluster.sh

#!/bin/bash

#Start HDFS
sudo -i -u hdfs /usr/share/hadoop/sbin/start-dfs.sh
#Start YARN
sudo -i -u yarn "/usr/share/hadoop/sbin/start-yarn.sh
#Start the MR Job History Server
sudo -i -u mapred /usr/share/hadoop/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

pi > $ chmod +x start-cluster.sh

 

pi > $ vim stop-cluster.sh

#!/bin/bash

#Stop HDFS
sudo -i -u hdfs /usr/share/hadoop/sbin/stop-dfs.sh
#Stop YARN
sudo -i -u yarn "/usr/share/hadoop/sbin/stop-yarn.sh
#Stop the MR Job History Server
sudo -i -u mapred /usr/share/hadoop/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh stop historyserver

pi > $ chmod +x stop-cluster.sh

これで以後は、クラスタのマスタ用のRaspberry Piで

pi > $ . start-cluster.sh
pi > $ . stop-cluster.sh

を実行すれば、クラスタの一発起動&終了ができます。

 

というわけで、Raspberry Pi 2 x 4台(実質は3台)でHadoop 2.x系のクラスタを構築し、MapReduceの動作確認までできました。

もちろんこれ、実用性は皆無なのですが、Hadoopの環境構築のお勉強と、NamaNodeとResourceManagerを分けてもちゃんと動かせるのかとか、色々試してみるのにはお手軽な環境だと思います。


コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

次のHTML タグと属性が使えます: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>