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通過HDP 2.6 Hadoop讀取和寫入OSS數據

HDP(Hortonworks Data Platform)是由Hortonworks發行的大數據平臺,包含了Hadoop、Hive、HBase等開源組件。HDP 3.0.1版本中的Hadoop 3.1.1版本已支持OSS,但是低版本的HDP不支持OSS。本文以HDP 2.6.1.0版本為例,介紹如何配置HDP 2.6版本支持讀寫OSS。

前提條件

已搭建HDP 2.6.1.0的集群。

如果未搭建HDP 2.6.1.0集群,您可以通過以下方式搭建:

  • 使用Ambari搭建HDP 2.6.1.0的集群。
  • 不使用Ambari,自行搭建HDP 2.6.1.0集群。

配置步驟

  1. 下載HDP 2.6.1.0版本支持OSS的支持包。
  2. 執行以下命令解壓支持包。
    sudo tar -xvf hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129.tar

    成功返回示例如下。

    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/aliyun-java-sdk-ram-3.0.0.jar
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/aliyun-java-sdk-core-3.4.0.jar
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/aliyun-java-sdk-ecs-4.2.0.jar
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/aliyun-java-sdk-sts-3.0.0.jar
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/jdom-1.1.jar
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/aliyun-sdk-oss-3.4.1.jar
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/hadoop-aliyun-2.7.3.2.6.1.0-129.jar
  3. 調整JAR文件的目錄。
    說明 本文中所有${}的內容為環境變量,請您根據實際環境修改。
    1. hadoop-aliyun-2.7.3.2.6.1.0-129.jar移至${/usr/hdp/current}/hadoop-client/目錄,然后執行以下命令驗證調整后的目錄。
      sudo ls -lh /usr/hdp/current/hadoop-client/hadoop-aliyun-2.7.3.2.6.1.0-129.jar

      成功返回示例如下。

      -rw-r--r-- 1 root root 64K Oct 28 20:56 /usr/hdp/current/hadoop-client/hadoop-aliyun-2.7.3.2.6.1.0-129.jar
    2. 將其他的jar文件移至${/usr/hdp/current}/hadoop-client/lib/目錄,然后執行以下命令驗證調整后的目錄。
      sudo ls -ltrh /usr/hdp/current/hadoop-client/lib

      成功返回示例如下。

      total 27M
      ......
      drwxr-xr-x 2 root root 4.0K Oct 28 20:10 ranger-hdfs-plugin-impl
      drwxr-xr-x 2 root root 4.0K Oct 28 20:10 ranger-yarn-plugin-impl
      drwxr-xr-x 2 root root 4.0K Oct 28 20:10 native
      -rw-r--r-- 1 root root 114K Oct 28 20:56 aliyun-java-sdk-core-3.4.0.jar
      -rw-r--r-- 1 root root 513K Oct 28 20:56 aliyun-sdk-oss-3.4.1.jar
      -rw-r--r-- 1 root root  13K Oct 28 20:56 aliyun-java-sdk-sts-3.0.0.jar
      -rw-r--r-- 1 root root 211K Oct 28 20:56 aliyun-java-sdk-ram-3.0.0.jar
      -rw-r--r-- 1 root root 770K Oct 28 20:56 aliyun-java-sdk-ecs-4.2.0.jar
      -rw-r--r-- 1 root root 150K Oct 28 20:56 jdom-1.1.jar
  4. 在所有的HDP節點執行以上操作。
  5. 通過Ambari來增加配置。沒有使用Ambari管理的集群,可以修改core-site.xml。這里以Ambari為例,需要增加如下配置。
    參數說明
    fs.oss.endpoint填寫需要連接的OSS的Endpoint。

    例如:oss-cn-zhangjiakou-internal.aliyuncs.com

    fs.oss.accessKeyId填寫OSS的AccessKeyId。
    fs.oss.accessKeySecret填寫OSS的AccessKeySecret。
    fs.oss.implHadoop OSS文件系統實現類。目前固定為:org.apache.hadoop.fs.aliyun.oss.AliyunOSSFileSystem
    fs.oss.buffer.dir填寫臨時文件目錄。

    建議值:/tmp/oss

    fs.oss.connection.secure.enabled是否開啟HTTPS。開啟HTTPS會影響性能。

    建議值:false

    fs.oss.connection.maximum與OSS的連接數。

    建議值:2048

    更多參數,請參見Hadoop-Aliyun module

  6. 根據Ambari提示重啟集群。
  7. 測試讀寫OSS。
    1. 執行以下命令測試讀。
      sudo hadoop fs -ls oss://${your-bucket-name}/
    2. 執行以下命令測試寫。
      sudo hadoop fs -mkdir oss://${your-bucket-name}/hadoop-test
      如果測試可以讀寫OSS,則配置成功。如果無法讀寫OSS,請檢查配置。
  8. 為了能夠運行MapReduce任務,執行以下命令將OSS支持包移動到hdfs://hdp-master:8020/hdp/apps/2.6.1.0-129/mapreduce/mapreduce.tar.gz壓縮包下。
    說明 本文以MapReduce類型的作業為例。其他類型的作業的壓縮包可參考以下操作修改。例如,如果是TEZ類型的作業,則將OSS支持包移動到hdfs://hdp-master:8020/hdp/apps/2.6.1.0-129/tez/tez.tar.gz壓縮包下。
    sudo su hdfs
    sudo cd
    sudo hadoop fs -copyToLocal /hdp/apps/2.6.1.0-129/mapreduce/mapreduce.tar.gz
    sudo hadoop fs -rm /hdp/apps/2.6.1.0-129/mapreduce/mapreduce.tar.gz
    sudo cp mapreduce.tar.gz mapreduce.tar.gz.bak
    sudo tar zxf mapreduce.tar.gz
    sudo cp /usr/hdp/current/hadoop-client/hadoop-aliyun-2.7.3.2.6.1.0-129.jar hadoop/share/hadoop/tools/lib/
    sudo cp /usr/hdp/current/hadoop-client/lib/aliyun-* hadoop/share/hadoop/tools/lib/
    sudo cp /usr/hdp/current/hadoop-client/lib/jdom-1.1.jar hadoop/share/hadoop/tools/lib/
    sudo tar zcf mapreduce.tar.gz hadoop
    sudo hadoop fs -copyFromLocal mapreduce.tar.gz /hdp/apps/2.6.1.0-129/mapreduce/

驗證配置

可通過測試teragen和terasort,來檢測配置是否生效。

  • 執行以下命令測試teragen。
    sudo hadoop jar /usr/hdp/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-examples.jar teragen -Dmapred.map.tasks=100 10995116 oss://{bucket-name}/1G-input

    成功返回示例如下。

    18/10/28 21:32:38 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at cdh-master/192.168.0.161:8050
    18/10/28 21:32:38 INFO client.AHSProxy: Connecting to Application History server at cdh-master/192.168.0.161:10200
    18/10/28 21:32:38 INFO aliyun.oss: [Server]Unable to execute HTTP request: Not Found
    [ErrorCode]: NoSuchKey
    [RequestId]: 5BD5BA7641FCE369BC1D052C
    [HostId]: null
    18/10/28 21:32:38 INFO aliyun.oss: [Server]Unable to execute HTTP request: Not Found
    [ErrorCode]: NoSuchKey
    [RequestId]: 5BD5BA7641FCE369BC1D052F
    [HostId]: null
    18/10/28 21:32:39 INFO terasort.TeraSort: Generating 10995116 using 100
    18/10/28 21:32:39 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:100
    18/10/28 21:32:39 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1540728986531_0005
    18/10/28 21:32:39 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1540728986531_0005
    18/10/28 21:32:39 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://cdh-master:8088/proxy/application_1540728986531_0005/
    18/10/28 21:32:39 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1540728986531_0005
    18/10/28 21:32:49 INFO mapreduce.Job: Job job_1540728986531_0005 running in uber mode : false
    18/10/28 21:32:49 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
    18/10/28 21:32:55 INFO mapreduce.Job:  map 1% reduce 0%
    18/10/28 21:32:57 INFO mapreduce.Job:  map 2% reduce 0%
    18/10/28 21:32:58 INFO mapreduce.Job:  map 4% reduce 0%
    ...
    18/10/28 21:34:40 INFO mapreduce.Job:  map 99% reduce 0%
    18/10/28 21:34:42 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
    18/10/28 21:35:15 INFO mapreduce.Job: Job job_1540728986531_0005 completed successfully
    18/10/28 21:35:15 INFO mapreduce.Job: Counters: 36
    ...
  • 執行以下命令測試terasort。
    sudo hadoop jar /usr/hdp/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-examples.jar terasort -Dmapred.map.tasks=100 oss://{bucket-name}/1G-input oss://{bucket-name}/1G-output

    成功返回示例如下。

    18/10/28 21:39:00 INFO terasort.TeraSort: starting
    ...
    18/10/28 21:39:02 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:100
    18/10/28 21:39:02 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1540728986531_0006
    18/10/28 21:39:02 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1540728986531_0006
    18/10/28 21:39:02 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://cdh-master:8088/proxy/application_1540728986531_0006/
    18/10/28 21:39:02 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1540728986531_0006
    18/10/28 21:39:09 INFO mapreduce.Job: Job job_1540728986531_0006 running in uber mode : false
    18/10/28 21:39:09 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
    18/10/28 21:39:17 INFO mapreduce.Job:  map 1% reduce 0%
    18/10/28 21:39:19 INFO mapreduce.Job:  map 2% reduce 0%
    18/10/28 21:39:20 INFO mapreduce.Job:  map 3% reduce 0%
    ...
    18/10/28 21:42:50 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 75%
    18/10/28 21:42:53 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 80%
    18/10/28 21:42:56 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 86%
    18/10/28 21:42:59 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 92%
    18/10/28 21:43:02 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 98%
    18/10/28 21:43:05 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
    ^@18/10/28 21:43:56 INFO mapreduce.Job: Job job_1540728986531_0006 completed successfully
    18/10/28 21:43:56 INFO mapreduce.Job: Counters: 54
    ...

測試成功,配置生效。