1台でHBase, Hive, Pig, HUE(旧Cloudera Desktop)を試してみる(Ubuntu + Cloudera)

概要
・1台のLinux環境で、簡単に、HadoopのHBase, Hive, Pig, HUEを試してみます。
・Ubuntu(1台)でCloudera社のHadoopパッケージ(CDH3)を利用します。CDH3のHadoopが動いていることを前提とします。 → 構築方法はこちら
(手元ではUbuntu 11.04/10.04/9.10/8.04あたりで試していますが、他バージョンやDebian等でも大丈夫だと思います)

その他の記事

	Hadoop(1台構成)	Hive,Pig等(1台構成)	Hadoop(複数台構成)
CentOS	こちら	HBase,Hive,Pig,HUE(旧Cloudera Desktop), Oozie	こちら
Ubuntu	こちら	HBase,Hive,Pig,HUE(旧Cloudera Desktop)

必要なもの
・Linux(Ubuntu)+Cloudera版Hadoop環境(1台)→ 構築方法はこちら
・インターネット接続
・Cloudera社のCDH3のHBase, Hive, Pig, HUEのパッケージ(aptでインターネットからインストール)

作業手順

以下の、1. HBase, 2. Pig, 3. Hive, 4. HUEの手順は、独立して試すことができますし、一つの環境でまとめて試すこともできます。(それぞれデータの管理は別々です。)

1. HBase

1-1. インストール: Linux環境にて、rootで作業します。

1-1-1. HBaseをインストールします。


apt-get -y install hadoop-hbase
apt-get -y install hadoop-hbase-master
apt-get -y install hadoop-hbase-regionserver
apt-get -y install hadoop-zookeeper-server


1-1-2. 設定を変更する。

うっすらdistributedモードっぽく動かすために、2つのファイルを変更します。

・/etc/zookeeper/zoo.cfg
/etc/zookeeper/zoo.cfgの最後の﹁server.0=localhost:2888:3888﹂の﹁localhost﹂の部分を他のもの(IPアドレス等)に変えます。

・/etc/hbase/conf/hbase-site.xml

cat << EOF > /etc/hbase/conf/hbase-site.xml
<configuration>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>zookeeperのzoo.cfg設定にあわせます(IPアドレス等)</value>
</property>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://localhost:8020/hbase</value>
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>
EOF

1-2. サービス起動

※ CDH3 beta2やbeta3では、ここで、以下が必要かもしれません。

mkdir /var/run/hbase


/etc/init.d/hadoop-zookeeper-server start
/etc/init.d/hadoop-hbase-master start
/etc/init.d/hadoop-hbase-regionserver start

確認します。

jps

結果例

3148 TaskTracker
3319 Jps
2973 JobTracker
3053 DataNode
2787 HRegionServer
2889 NameNode
3272 HMaster
2376 QuorumPeerMain

1-3. 試してみる。

Hbaseを操作するshellをスタートさせます。

hbase shell

結果例

HBase Shell; enter 'help' for list of supported commands.
Type "exit" to leave the HBase Shell
Version 0.90.3-cdh3u1, r, Mon Jul 18 08:23:50 PDT 2011
hbase(main):001:0>

以下、hbaseプロンプトにて、version, status, exitあたりを試します。

結果例

base(main):001:0> version
0.90.3-cdh3u1, r, Mon Jul 18 08:23:50 PDT 2011
hbase(main):002:0> status
1 servers, 0 dead, 2.0000 average load
hbase(main):003:0> exit

テーブルを作ったり、

create 'yamanoteline', 'transfer', 'location'

データをいれてみたり、

put 'yamanoteline', 'Shinagawa', 'location:ku', 'Minato'
put 'yamanoteline', 'Shinagawa', 'transfer:jreast', '3'
put 'yamanoteline', 'Shinagawa', 'transfer:subway', '0'
put 'yamanoteline', 'Shinagawa', 'transfer:other', '2'

put 'yamanoteline', 'Osaki', 'location:ku', 'Shinagawa'
put 'yamanoteline', 'Osaki', 'transfer:jreast', '2'
put 'yamanoteline', 'Osaki', 'transfer:subway', '0'
put 'yamanoteline', 'Osaki', 'transfer:other', '1'

put 'yamanoteline', 'Gotanda', 'location:ku', 'Shinagawa'
put 'yamanoteline', 'Gotanda', 'transfer:jreast', '0'
put 'yamanoteline', 'Gotanda', 'transfer:subway', '1'
put 'yamanoteline', 'Gotanda', 'transfer:other', '1'

データを取得(get)してみたり、検索(scan)してみたりします。

hbase(main):001:0> get 'yamanoteline', 'Osaki'
COLUMN                  CELL
 location:ku            timestamp=1314086040085, value=Shinagawa
 transfer:jreast        timestamp=1314086040125, value=2
 transfer:other         timestamp=1314086040207, value=1
 transfer:subway        timestamp=1314086040165, value=0
4 row(s) in 0.0450 seconds
hbase(main):002:0> scan 'yamanoteline', {STARTROW => 'G', STOPROW => 'P'}
ROW                     COLUMN+CELL
 Gotanda                column=location:ku, timestamp=1314086040267, value=Shinagawa
 Gotanda                column=transfer:jreast, timestamp=1314086040306, value=0
 Gotanda                column=transfer:other, timestamp=1314086041294, value=1
 Gotanda                column=transfer:subway, timestamp=1314086040379, value=1
 Osaki                  column=location:ku, timestamp=1314086040085, value=Shinagawa
 Osaki                  column=transfer:jreast, timestamp=1314086040125, value=2
 Osaki                  column=transfer:other, timestamp=1314086040207, value=1
 Osaki                  column=transfer:subway, timestamp=1314086040165, value=0
2 row(s) in 0.1510 seconds
hbase(main):011:0>

ここで﹁scan 'yamanoteline'﹂とすれば全データが取得されます。

・HDFS上は、/hbase/以下に、難しそうなファイルができます。
・ここで使ったデータは、以下の感じです。(山手線の駅の乗り換え路線数と所在(区))

name	transfer:jreast	transfer:subway	transfer:other	location:ku
Shinagawa	3	0	2	Minato
Osaki	2	0	1	Shinagawa
Gotanda	0	1	1	Shinagawa

2. Pig

2-1. インストール: Linux環境にて、rootで作業します。


apt-get -y install hadoop-pig


2-2. 試してみる

テストファイルをローカル(/var/pigtest.csv)に用意し、

cat << TESTDATA > /var/tmp/pigtest.csv
Shinagawa,3,0,2 Minato
Osaki,2,0,1,Shinagawa
Gotanda,0,1,1,Shinagawa
Meguro,0,2,1,Shinagawa
Ebisu,2,1,0,Shibuya
Shibuya,2,3,3,Shibuya
Harajuku,0,1,0,Shibuya
Yoyogi,1,1,0,Shibuya
Shinjuku,5,3,3,Shinjuku
TESTDATA


テストファイルをHDFS上の/var/pigtest/test置きます。

hadoop-0.20 fs -put /var/tmp/pigtest.csv /var/pigtest/test.csv


pigのシェルを起動させ

JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun pig

2011-08-22 21:59:22,720 [main] INFO  org.apache.pig.Main - Logging error messages to: /root/pig_1314086362718.log
2011-08-22 21:59:23,165 [main] INFO  org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.HExecutionEngine - Connecting to hadoop file system at: hdfs://localhost:8020
2011-08-22 21:59:23,678 [main] INFO  org.apache.pig.backend.hadoop.executionengine.HExecutionEngine - Connecting to map-reduce job tracker at: localhost:8021
grunt> 

以下、検索を試してみます。

grunt> Y1 = LOAD '/var/pigtest/test.csv' USING PigStorage(',')
 AS (name: chararray,
 transfer_jreast: int, transfer_subway: int, transfer_other: int,
 location_ku: chararray);
grunt> Y2 = FILTER Y1 BY location_ku MATCHES 'Shibuya';
grunt> DUMP Y2;
...省略︵ここでMapreduceが走るので、少し時間がかかります。︶...
ine.mapReduceLayer.MapReduceLauncher - Success!
(Ebisu,2,1,0,Shibuya)
(Shibuya,2,3,3,Shibuya)
(Harajuku,0,1,0,Shibuya)
(Yoyogi,1,1,0,Shibuya)
grunt> QUIT;


3. Hive

3-1. インストール: Linux環境にて、rootで作業します。


apt-get -y install hadoop-hive


3-2. 試してみる。

ローカルに、テスト用のデータファイルを準備します。(果物の色と値段のデータ)

echo -e "apple\0001red\0001100\0012lemon\0001yellow\0001120\0012orange\0001orange\000160" > /var/tmp/data1


hiveのシェルを起動させ

hive

Hive history file=/tmp/root/hive_job_log_root_200912092154_480111727.txt
hive> 

以下、hive上で、データをロードして、SQLっぽいコマンドで少しいじってみます。
テーブルを作成してみます。SHOW TABLESで確認してみます。

hive> CREATE TABLE fruits (name STRING, color STRING, price INT);
OK
Time taken: 27.504 seconds
hive> SHOW TABLES;
OK
fruits
Time taken: 0.288 seconds

データをロード(果物の色と値段のデータです。)

hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/var/tmp/data1' OVERWRITE INTO TABLE fruits;
Copying data from file:/var/tmp/data1
Loading data to table fruits
OK
Time taken: 1.104 seconds
hive> SELECT * FROM fruits;
apple red 100
lemon yellow 120
orange orange 60
Time taken: 0.665 seconds

データを条件で抽出(80円より安い果物を表示します)

hive> SELECT * FROM fruits WHERE price < 80;
Total MapReduce jobs = 1
Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator
Starting Job = job_200912092139_0003, Tracking URL = http://localhost:50030/jobdetails.jsp?jobid=job_200912092139_0003
Kill Command = /usr/lib/hadoop/bin/hadoop job -Dmapred.job.tracker=localhost:8021 -kill job_200912092139_0003
2009-12-09 09:59:52,112 map = 0%, reduce =0%
...省略︵ここでMapreduceが走るので、少し時間がかかります。︶...
2009-12-09 10:00:34,989 map = 100%, reduce =100%
Ended Job = job_200912092139_0003
OK
orange orange 60
Time taken: 48.499 seconds
hive> QUIT;


・JOINなども試せます。
もう一つファイルを用意して、

echo -e "pomme\0001apple\0012citron\0001lemon\0012orange\0001orange" > /var/tmp/data2

テーブルを作って、ロードします。(果物の名前のフランス語・英語の辞書です。)

hive> CREATE TABLE enfr (fr STRING, en STRING);
OK
Time taken: 18.98 seconds
hive> LOAD DATA LOCAL INPATH '/var/tmp/data2' OVERWRITE INTO TABLE enfr;
Copying data from file:/var/tmp/data2
Loading data to table enfr
OK
Time taken: 1.115 seconds
hive> SELECT * FROM enfr;
OK
pomme apple
citron lemon
orange orange
Time taken: 0.875 seconds

JOINを試してみます。(80円以上する果物を、フランス語で表示します。)

SELECT e.fr, f.price FROM fruits f JOIN enfr e ON f.name = e.en WHERE f.price > 80;
Total MapReduce jobs = 1
...省略︵ここでMapreduceが走るので、少し時間がかかります。︶...
2009-12-15 10:03:10,274 map = 100%, reduce =100%
Ended Job = job_200912152135_0004
OK
pomme 100
citron 120
Time taken: 132.47 seconds
hive> 

・ここで使ったテーブルはこんな感じです。

fruits

name	color	price
apple	red	100
lemon	yellow	120
orange	orange	20

enfr

fr	en
pomme	apple
citron	lemon
orange	orange

・もっとためすには、例えば、こちら
・HDFS上には、/user/hive/warehouse/以下にファイルができてたりします。

4. HUE(Hadoop User Experience)

HUEは、Cloudera Desktopの新しい名前です。以下は、CDH3beta3の記事、すいません、CDH3(ベータ無し)では、未確認です。

4-1. インストール: Linux環境にて、rootで作業します。

4-1-1.パッケージのインストール


apt-get -y install hue hue-plugins


4-1-3. 設定ファイルの準備

一台構成のお手軽設定(hadoop-0.20-conf-pseudo-hue)を使っている人は、特に何もしなくてもよさそうです。が、もしかすると、/etc/hue/hue.iniのうしろのnamenode_hostやjobtracker_hostを変更したほうがいいかも。

そうでない人は、おおむね以下を書き換えます。
・/etc/hadoop/conf.pseudo.clouderadesktop/hdfs-site.xmlに以下を追加します。
(<configuration>と</configuration>の間に)

<property>
<name>dfs.namenode.plugins</name>
<value>org.apache.hadoop.thriftfs.NamenodePlugin</value>
<description>Comma-separated list of namenode plug-ins to be activated.
</description>
</property>
<property>
<name>dfs.datanode.plugins</name>
<value>org.apache.hadoop.thriftfs.DatanodePlugin</value>
<description>Comma-separated list of datanode plug-ins to be activated.
</description>
</property>
<property>
<name>dfs.thrift.address</name>
<value>0.0.0.0:9090</value>
</property>

・/etc/hadoop/conf.pseudo.clouderadesktop/mapred-site.xmlに以下を追加します。
(<configuration>と</configuration>の間に)

<property>
<name>jobtracker.thrift.address</name>
<value>0.0.0.0:9290</value>
</property>
<property>
<name>mapred.jobtracker.plugins</name>
<value>org.apache.hadoop.thriftfs.ThriftJobTrackerPlugin</value>
<description>Comma-separated list of jobtracker plug-ins to be activated.
</description>
</property>

4-1-2. サービスのスタート

/etc/init.d/hadoop-0.20-namenode restart
/etc/init.d/hadoop-0.20-datanode restart
/etc/init.d/hadoop-0.20-jobtracker restart
/etc/init.d/hadoop-0.20-tasktracker restart
/etc/init.d/hue start


4-1-3. firewallの設定

tcpの8088が空いている必要があります。

4-2. 使ってみる

Webブラウザ(Firefox)から、
http://ホスト:8088/
を閲覧します。

ログイン画面がでたら、例えば、
username=hadoop, password=hadoop
と入れてログインし、いろいろと試してみます。

ログイン画面(usernameとpasswordを入力する画面)が出ない場合は、
ブラウザのエンコード設定(表示→エンコーディング)を、西欧やUnicodeにして試してみます。

ログイン画面例


ログイン後画面例


下部パネルの右のアイコンからいろいろな機能を利用できます。HDFSの中身をみたり()、
MapReduce関連の管理・操作をしたり(,)することができます。
これらは、Cloudera Desktopのころからあった機能です。
新入りは、Beeswax for Hive(Hiveの操作画面)です。()

4-3. Hive操作画面(Beeswax for Hive)

Hive操作画面例


HDFS上のファイルから、テーブルを作ったり、


QUERYの保存や実行等をすることができます。


--
以上