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
Запустит е 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
-
Загрузите данные в Ozone:
hadoop fs -put localdata.txt o3fs://mybucket.myvolume.om1.example.com/
-
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() -
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.