Перейти к основному содержимому

5.5. Подключение через Hadoop и Spark

Работа с Ozone: Подключение через Hadoop и Spark​

Apache Ozone поддерживает Hadoop Compatible File System (HCFS), что позволяет приложениям из экосистемы Hadoop, таким как Hadoop MapReduce и Apache Spark, работать с данными, хранящимися в Ozone. В этом разделе описывается, как настроить Hadoop и Spark для подключения к Ozone и выполнения операций с данными.

1. Настройка подключения к Ozone через Hadoop​

Для интеграции Hadoop с Ozone необходимо добавить несколько настроек в файлы конфигурации Hadoop.

Шаг 1: Обновление файла core-site.xml​

Добавьте следующую конфигурацию в файл core-site.xml Hadoop:

<configuration>
  <!-- Указание Ozone в качестве файловой системы по умолчанию -->
  <property>
    <name>fs.defaultFS</name>
    <value>o3fs://mybucket.myvolume.om1.example.com/</value>
  </property>

  <!-- Указание адреса Ozone Manager -->
  <property>
    <name>ozone.om.address</name>
    <value>om1.example.com:9878</value>
  </property>

  <!-- Настройка аутентификации (если требуется) -->
  <property>
    <name>ozone.security.enabled</name>
    <value>false</value> <!-- Установите true, если включена Kerberos-аутентификация -->
  </property>
</configuration>

Шаг 2: Копирование Ozone JAR-файлов в Hadoop​

Вам необходимо добавить Ozone JAR-файлы в каталог lib Hadoop для поддержки Ozone.

cp /path/to/ozone/lib/ozone-filesystem-hadoop3-*.jar $HADOOP_HOME/share/hadoop/common/lib/

Шаг 3: Тестирование подключения​

Используйте Hadoop CLI для выполнения операций с Ozone:

  • Загрузка файла:

    hadoop fs -put localfile.txt o3fs://mybucket.myvolume.om1.example.com/

  • Просмотр содержимого файла:

    hadoop fs -cat o3fs://mybucket.myvolume.om1.example.com/localfile.txt

  • Удаление файла:

    hadoop fs -rm o3fs://mybucket.myvolume.om1.example.com/localfile.txt

2. Настройка подключения к Ozone через Spark​

Для использования Ozone в Apache Spark также необходимо настроить файловую систему HCFS и указать Ozone в качестве источника данных.

Шаг 1: Добавление Ozone JAR-файлов в Spark​

Добавьте JAR-файлы Ozone в директорию jars Spark:

cp /path/to/ozone/lib/ozone-filesystem-hadoop3-*.jar $SPARK_HOME/jars/

Шаг 2: Обновление конфигурации Spark​

В файле spark-defaults.conf добавьте следующие параметры для указания Ozone в качестве файловой системы:

spark.hadoop.fs.defaultFS o3fs://mybucket.myvolume.om1.example.com/
spark.hadoop.ozone.om.address om1.example.com:9878

Шаг 3: Тестирование подключения через Spark Shell​

Запустите Spark Shell и выполните команды для загрузки данных в Ozone и их анализа.

$SPARK_HOME/bin/spark-shell --conf spark.hadoop.fs.defaultFS=o3fs://mybucket.myvolume.om1.example.com/

scala> val data = spark.read.textFile("o3fs://mybucket.myvolume.om1.example.com/sample.txt")
scala> data.show()

Пример выполнения задачи в Spark:​

val textFile = spark.read.textFile("o3fs://mybucket.myvolume.om1.example.com/sample.txt")
val wordCounts = textFile.flatMap(line => line.split(" "))
                         .groupByKey(identity)
                         .count()
wordCounts.show()

3. Поддержка S3 API для Spark и Hadoop​

Если вы используете S3 API Ozone (через S3 Gateway), настройка аналогична настройке подключения к S3.

Пример подключения к S3 API в Spark:​

spark-submit --conf spark.hadoop.fs.s3a.endpoint=http://s3g.example.com:9874 \
             --conf spark.hadoop.fs.s3a.access.key=your-access-key \
             --conf spark.hadoop.fs.s3a.secret.key=your-secret-key \
             your-spark-job.jar

Пример выполнения команды с AWS CLI и S3 API:​

aws s3 cp s3://mybucket/sample.txt ./ --endpoint-url http://s3g.example.com:9874

4. Проверка подключения и отладка​

  • Проверка доступности Ozone Manager:

    curl http://om1.example.com:9878

  • Просмотр логов Hadoop и Spark: В случае ошибок проверьте логи Hadoop и Spark на предмет проблем с подключением.

5. Пример использования Spark для обработки данных из Ozone​

  1. Загрузите данные в Ozone:

    hadoop fs -put localdata.txt o3fs://mybucket.myvolume.om1.example.com/

  2. Запустите Spark для анализа данных:

    val input = spark.read.textFile("o3fs://mybucket.myvolume.om1.example.com/localdata.txt")
    val wordCounts = input.flatMap(line => line.split(" "))
                          .groupByKey(identity)
                          .count()
    wordCounts.show()

  3. Сохраните результаты обратно в Ozone:

    wordCounts.write.text("o3fs://mybucket.myvolume.om1.example.com/wordcounts")

Итог​

Apache Ozone обеспечивает бесшовную интеграцию с Hadoop и Spark благодаря поддержке HCFS и S3 API. Это позволяет использовать Ozone как надёжное распределённое хранилище для больших данных и аналитических задач. Следуя приведённым инструкциям, вы можете легко настроить Hadoop и Spark для работы с Ozone и использовать его для хранения и обработки данных.