雲端運算基礎課程 王耀聰 陳威宇 楊順發 jazz@nchc.org.tw waue@nchc.org.tw shunfa@nchc.org.tw 國家高速網路與計算中心(NCHC)

Presentation on theme: "雲端運算基礎課程 王耀聰 陳威宇 楊順發 jazz@nchc.org.tw waue@nchc.org.tw shunfa@nchc.org.tw 國家高速網路與計算中心(NCHC)"— Presentation transcript:

1 雲端運算基礎課程 王耀聰 陳威宇 楊順發 jazz@nchc.org.tw waue@nchc.org.tw
國家高速網路與計算中心(NCHC)

2 課程大綱 （1） 第一天 09:30~10:30 介紹課程 與 雲端運算簡介 10:20~10:30 休息 10:30~12:00
Hadoop 簡介 實作： Hadoop 單機安裝 12:00~13:00 午餐 13:00~15:00 Hadoop Distributed File System 簡介 實作： HDFS 指令操作練習 15:00~15:10 15:10~16:30 Map Reduce 介紹 實作： 執行 MapReduce 基本運算

3 課程大綱 （2） 第二天 09:30~10:10 MapReduce 程式設計 10:10~10:20 實作： Hadoop 程式編譯與執行
10:20~10:30 休息 10:30~12:00 Eclipse 與 Hadoop 的邂逅 Hadoop應用 - Crawlzilla搜尋引擎安裝與實作 12:00~13:00 午餐 13:00~14:00 Hadoop 叢集安裝設定解析 14:00~15:00 實作： Hadoop 叢集環境操作 15:00~15:10 15:10~16:00 Hadoop_DRBL快速佈屬 16:00~16:30 實作：DRBL 快速佈屬 Hdoop 叢集

4 The Trend of Cloud Computing
淺談雲端運算的新趨勢 The Trend of Cloud Computing Jazz Wang Yao-Tsung Wang

5 What is Cloud Computing? 何謂雲端運算?請用一句話說明!
Anytime 隨時 More definition? 其他定義請參考：NIST Notional Definition of Cloud Computing Anywhere 隨地 With Any Devices 使用任何裝置 Accessing Services 存取各種服務 Cloud Computing =~ Network Computing 雲端運算 =~ 網路運算

6 Evolution of Cloud Services
雲端服務只是軟體演化史的必然趨勢 數位化 實體 單機版 個人使用 網路版 多人共享 行動版　隨時存取 Mobile Mail Web Mail 信箱 Mobile TV Web TV 電視盒 電視 M-Office Google Docs Office 打字機 Flash Wengo Skype 數位電話 電話 微網誌 部落格 電子佈告欄 佈告欄

7 Rome wasn't built in a day !
羅馬不是一天造成的! 圖片來源： When did the Cloud come ?! 這朵雲幾時飄過來的?!

8 Brief History of Computing (1/5)
1960 PDP-1 . 1965 PDP-7 1969 1st Unix Source: Mainframe Super Computer

9 1977 Apple II 1981 IBM 1st PC 5150 Back to Year 1970s ...

10 1982 TCP/IP 1983 GNU 1991 Linux Back to Year 1980s ...

11 Brief History of Computing (2/5)
Source: Mainframe Super Computer PC / Linux Cluster Parallel

12 Back to Year 1990s ... 1990 World Wide Web by CERN … 1993 Web Browser
Mosaic by NCSA 1991 CORBA ... Java RMI Microsoft DCOM Distributed Objects Back to Year 1990s ...

13 Brief History of Computing (3/5)
Source: Mainframe Super Computer PC / Linux Cluster Parallel Internet Distributed Computing

14 Back to Year 2000s ... 1997 Volunteer Computing 1999 SETI@HOME
2003 Globus Toolkit 2 2002 Berkley BOINC 2004 EGEE gLite Back to Year 2000s ...

15 Brief History of Computing (4/5)
Source: Mainframe Super Computer PC / Linux Cluster Parallel Internet Distributed Computing Virtual Org. Grid Computing

16 Back to Year 2007 ... 2001 Autonomic Computing IBM 2006 Apache Hadoop
2005 Utility Computing Amazon EC2 / S3 2007 Cloud Computing Google + IBM Back to Year

17 2007 Data Explore Top 1 : Human Genomics – 7000 PB / Year
Top 2 : Digital Photos – 1000 PB+/ Year Top 3 : (no Spam) – 300 PB+ / Year Source: Source:

18 Brief History of Computing (5/5)
Source: Mainframe Super Computer PC / Linux Cluster Parallel Internet Distributed Computing Virtual Org. Grid Computing Data Explode Cloud Computing

19 在這漫長的演化中，我們到底學到些什麼?! What can we learn from the past ?!
Source:

20 教訓二：格網運算該用在異業結盟的資源共享!
Lesson #1: One cluster can't fit all ! 教訓一：叢集的單一設定無法滿足所有需求! Answer #1: Virtual Cluster 新服務：虛擬化叢集 Lesson #2: Grid for Heterogeneous Enterprise ! 教訓二：格網運算該用在異業結盟的資源共享! Answer #2: Peak Usage Time 尖峰用量發生時間點 Answer #3: Total Cost of Ownership 總擁有成本 Lesson #3: Extra cost to move data to Grid ! 教訓三：資料搬運的網路與時間成本! This is why Cloud Computing matters ?! 這就是為什麼雲端運算變得熱門?!

21 趨勢一：資料開始回歸集中管理 如何儲存大量資料呢?! Trend #1: Data are moving to the Cloud
Access data anywhere anytime 為了隨時存取 Reduce the risk of data lost 降低資料遺失風險 Reduce data transfer cost 減少資料傳輸成本 Enhance team collaboration 促進團隊協同合作 How to store huge data ?! 如何儲存大量資料呢?!

22 Open Implementation 實作不受壟斷
Trend #2: Web become default Platform! 趨勢二：網頁變成預設開發平台 Open Standard 網頁是開放標準 Open Implementation 實作不受壟斷 Cross Platform 瀏覽器成為跨平台載具 Web Application 網頁程式設計成為顯學 Browser difference become entry barrier ?! 瀏覽器的差異造成新的技術門檻?!

23 Parallel Computing 平行運算的技能
Trend #3: HPC become a new industry 趨勢三：高速計算已悄悄變成新興產業 Parallel Computing 平行運算的技能 Distributed Computing 分散運算的技能 Multi-Core Programming 多核心程式設計 Processing Big Data 處理大資料的技能 Education and Training are needed !! 為了讓這些技能與產業接軌，亟需教育訓練!!

24 該使用別人打造的雲端，還是自己打造專屬雲端呢?
Flying to the Cloud ... or Falling to the Ground ... Source: 該使用別人打造的雲端，還是自己打造專屬雲端呢?

25 雲端運算的三種型態 Types of Cloud Computing Public Cloud 公用雲端 Hybrid Cloud 私有雲端
Dynamic Resource Provisioning between public and private cloud 私有雲端動態根據計算需求 調用公用雲端的資源 Public Cloud 公用雲端 Target Market is S.M.B. 主要客戶為 中小企業 以大型企業 為主要客戶 Enterprise is key market 私有雲端 Private Cloud

26 Types of Cloud Service Provider 雲端服務的市場區隔
SaaS Software as a Service 軟體即服務 PaaS Platform as a Service 平台即服務 IaaS Infrastructure as a Service 架構即服務

27 Everything as a Service 啥米鬼都是一種服務
AaaS Architecture as a Service BaaS Business as a Service CaaS Computing as a Service DaaS Data as a Service DBaaS Database as a Service EaaS Ethernet as a Service FaaS Frameworks as a Service GaaS Globalization or Governance as a Service HaaS Hardware as a Service IMaaS Information as a Service IaaS Infrastructure or Integration as a Service IDaaS Identity as a Service LaaS Lending as a Service MaaS Mashups as a Service OaaS Organization or Operations as a Service SaaS Software or Storage as a Service PaaS Platform as a Service TaaS Technology or Testing as a Service VaaS Voice as a Service Customer-Oriented 客戶導向 引用自：

28 Public Cloud #1: Amazon 亞馬遜網路書店
Amazon Web Service ( AWS ) 虛擬伺服器：Amazon EC2 - Small (Default) $0.10 per hour $0.125 per hour - All Data Transfer $0.10 per GB 儲存服務：Amazon S3 - $0.150 per GB – first 50 TB / month of storage used - $0.100 per GB – all data transfer in - $0.01 per 1,000 PUT, COPY, POST, or LIST requests 觀念：Paying for What You Use 參考來源：

29 Public Cloud #2: Google 谷歌
• Google App Engine (GAE) •讓開發者可自行建立網路應用程式於Google平台中。 •提供： 　- 500MB of storage 　- up to 5 million page views a month 　- 10 applications per developer account •限制： 　- 程式設計語言: Python、Java 參考來源：

30 Public Cloud #3: Microsoft 微軟
Microsoft Azure 是一套雲端服務作業系統。 作為 Azure 服務平台的開發、服務代管及服務管理環境 。 服務種類： .Net services SQL services Live services 參考來源：

31 Reference Cloud Architecture 雲端運算的參考架構
硬體設施 Infrastructure: Computer, Storage, Network 虛擬化 VM, VM management and Deployment 控制 Qos Neqotiation, Ddmission Control, Pricing, SLA Management, Metering… 程式語言 Web 2.0 介面, Mashups, Workflows, … 應用 Social Computing, Enterprise, ISV,… User-Level Middleware Core Middleware User-Level System Level SaaS PaaS I aaS

32 Open Source for Private Cloud 建構私有雲端運算架構的自由軟體
硬體設施 Infrastructure: Computer, Storage, Network 虛擬化 VM, VM management and Deployment 控制 Qos Neqotiation, Ddmission Control, Pricing, SLA Management, Metering… 程式語言 Web 2.0 介面, Mashups, Workflows, … 應用 Social Computing, Enterprise, ISV,… Xen, KVM, VirtualBox, QEMU, OpenVZ, ... OpenNebula, Enomaly, Eucalyptus , OpenQRM, ... Hadoop (MapReduce), Sector/Sphere, AppScale eyeOS, Nutch, ICAS, X-RIME, ...

33 Open Cloud #1: Eucalyptus
原是加州大學聖塔芭芭拉分校(UCSB)的研究專案 目前已轉由Eucalyptus System這間公司負責維護 創立目的是讓使用者可以打造自己的EC2 特色是相容於 Amazon EC2 既有的用戶端介面 優勢是Ubuntu 9.04 已經收錄 Eucalyptus 的套件 Ubuntu Enterprise Cloud powered by Eucalyptus in 9.04 目前有提供 Eucalyptus 的官方測試平台供註冊帳號 缺點：目前仍有部分操作需透過指令模式 關於 Eucalyptus 的更多資訊，請參考

34 Open Cloud #2: OpenNebula
由歐洲研究學會(European Union FP7 )贊助 將實體叢集轉換成具管理彈性的虛擬基礎設備 可管理虛擬叢集的狀態、排程、遷徙(migration) 優勢是Ubuntu 9.04 已經收錄 OpenNebula 的套件 缺點：需下指令來進行虛擬機器的遷徙(migration)。 關於 OpenNebula 的更多資訊，請參考

35 Open Cloud #3: Hadoop http://hadoop.apache.org
Hadoop 是 Apache Top Level 開發專案 目前主要由 Yahoo! 資助、開發與運用 創始者是Doug Cutting，參考Google Filesystem，以Java 開發，提供HDFS與MapReduce API。 2006年使用在Yahoo內部服務中 已佈署於上千個節點。 處理Petabyte等級資料量。 Facebook、Last.fm、Joost … 等 著名網路服務均有採用Hadoop。

36 Open Cloud #4: Sector / Sphere
由美國資料探勘中心(National Center for Data Mining)研發 的自由軟體專案。 採用C/C++語言撰寫，因此效能較 Hadoop 更好。 提供「類似」Google File System與MapReduce的機制 基於UDT高效率網路協定來加速資料傳輸效率 Open Cloud Consortium的Open Cloud Testbed，有提供測 試環境，並開發了MalStone效能評比軟體。

37 Slides - http://trac.nchc.org.tw/cloud
Questions? Slides - Jazz Wang Yao-Tsung Wang

38 What we learn today ? 隨時隨地用任何裝置存取各種服務!! 資料集中、虛擬化、異業資源共享 採用自由軟體也能打造私有雲端
雲端運算是2007年繼格網運算之後的新趨勢!! Cloud Computing become new trend since year 2007 !! 亞馬遜、谷歌、微軟等! 什麼都可以是服務 ~ Amazon, Google, Microsoft and more! Everything as a Service! 隨時隨地用任何裝置存取各種服務!! Accessing services with any device anytime anywhere!! 採用自由軟體也能打造私有雲端 Hadoop, Sectore/Sphere, Eucalyptus, and more .... 資料集中、虛擬化、異業資源共享 Data-intensive, Virtualization, Heterogeneous WHO WHEN WHY HOW

39 NCHC Cloud Computing Research Group
團隊小檔案：國網中心雲端運算研究小組 主要研究雲端運算的基礎架構組成元件 團隊成員：6名 王耀聰–drbl-xen / drbl-hadoop (~6 Years) 　　　　架構 陳威宇–Hadoop / NutchEz / ICAS (~3 Years) 　　應用 郭文傑–Xen / OpenNebula / Eucalyptus (~3 Years) 元件 涂哲源–Xen GPU / OpenMP / VirtualGL (~3 Years) 元件 鄭宗碩–Google App Engine (~2 Years)　　　　　 新技術 鄧偉華–AMQP / OpenID (~2 Years)　　　　　　　新技術 定位： 研發快速佈建軟體，提供實驗平台服務，開辦訓練課程育才 獨特性： 基於企鵝龍(DRBL)，可快速佈署雲端運算的叢集環境

40 更多相關的開放教材－生物叢集、GAE... 陽明生資所97年度暑期學分班 格網及平行運算(實驗課程) 陽明生資所98年度暑期學分班 格網及平行運算(實驗課程) 雲端運算基礎課程(一) Hadoop簡介、安裝與範例實作　 「Ruby on Rails 初學」電子書 by 鄭立竺 Google App Engine 電子書 by 鄭宗碩 More to come

41 Hadoop 簡介 王耀聰 陳威宇 楊順發 jazz@nchc.org.tw waue@nchc.org.tw
國家高速網路與計算中心(NCHC)

42 看了這麼多雲端服務 但….. 是否有一套能夠 開放給大家使用 的雲端平台呢??
42

43 The Other Open Source Projects: Eucalyptus Sector Thrift
University of California, Santa Barbara Sector The National Center for Data Mining (NCDM) Thrift Facebook 43 43

44 什麼是 Hadoop Hadoop ? Hadoop is a software platform that lets one easily write and run applications that process vast amounts of data

45 Hadoop 以Java開發 自由軟體 上千個節點 Petabyte等級的資料量 創始者 Doug Cutting
為Apache 軟體基金會的 top level project

46 特色 巨量 經濟 效率 可靠 擁有儲存與處理大量資料的能力 可以用在由一般PC所架設的叢集環境內 籍由平行分散檔案的處理以致得到快速的回應
有什麼特色 特色 巨量 擁有儲存與處理大量資料的能力 經濟 可以用在由一般PC所架設的叢集環境內 效率 籍由平行分散檔案的處理以致得到快速的回應 可靠 當某節點發生錯誤，系統能即時自動的取得備份資料以及佈署運算資源

47 起源:2002-2004 Lucene Nutch 用Java設計的高效能文件索引引擎API
有什麼特色 起源: Lucene 用Java設計的高效能文件索引引擎API 索引文件中的每一字，讓搜尋的效率比傳統逐字比較還要高的多 Nutch nutch是基於開放原始碼所開發的web search 利用Lucene函式庫開發

48 起源：Google論文 Google File System 可擴充的分散式檔案系統 大量的用戶提供總體性能較高的服務
怎麼 來的 起源：Google論文 Google File System SOSP 2003 : “The Google File System” OSDI 2004 : “MapReduce : Simplifed Data Processing on Large Cluster” OSDI 2006 : “Bigtable: A Distributed Storage System for Structured Data” 可擴充的分散式檔案系統 大量的用戶提供總體性能較高的服務 對大量資訊進行存取的應用 運作在一般的普通主機上 提供錯誤容忍的能力

49 起源:2004~ Dong Cutting 開始參考論文來實做
怎麼 來的 起源:2004~ Dong Cutting 開始參考論文來實做 Added DFS & MapReduce implement to Nutch Nutch 0.8版之後，Hadoop為獨立項目 Yahoo 於2006年僱用Dong Cutting 組隊專職開發 Team member = 14 （engineers, clusters, users, etc. ) 2009 年跳槽到Cloudera

50 誰在用Hadoop Yahoo 為最大的贊助商 IBM 與 Google 在大學開授雲端課程的主要內容
有誰 在用 誰在用Hadoop Yahoo 為最大的贊助商 IBM 與 Google 在大學開授雲端課程的主要內容 Hadoop on Amazon Ec2/S3 More…:

51 Hadoop於yahoo的運作資訊 實用案例
Sort benchmark, every nodes with terabytes data.

52 Hadoop於yahoo的部屬情形 實用案例 資料標題：Yahoo! Launches World's Largest Hadoop
Production Application 資料日期：February 19, 2008

53 Hadoop於yahoo的部屬情形 實用案例 資料標題：Scaling Hadoop to 4000 nodes at Yahoo!
資料日期：September 30, 2008 Total Nodes 4000 Total cores 30000 Data 16PB 500-node cluster 4000-node cluster write read number of files 990 14,000 file size (MB) 320 360 total MB processes 316,800 5,040,000 tasks per node 2 4 avg. throughput (MB/s) 5.8 18 40 66

54 File System (MapReduce) Storage System (for structure data)
瞭解 更多 Hadoop 與google的對應 Develop Group Google Apache Sponsor Yahoo, Amazon Algorithm Method MapReduce Hadoop Resource open document open source File System (MapReduce) GFS HDFS Storage System (for structure data) big-table Hbase Search Engine nutch OS Linux Linux / GPL

55 動手安裝囉！ 55 55

56 Hadoop Overview 王耀聰 陳威宇 楊順發 jazz@nchc.org.tw waue@nchc.org.tw
國家高速網路與計算中心(NCHC)

57 作業系統的最核心！ 儲存空間的資源管理 記憶體空間與 行程分配 57

58 名詞 Job Task JobTracker TaskTracker Client Map Reduce Namenode Datanode
任務 Task 小工作 JobTracker 任務分派者 TaskTracker 小工作的執行者 Client 發起任務的客戶端 Map 應對 Reduce 總和 Namenode 名稱節點 Datanode 資料節點 Namespace 名稱空間 Replication 副本 Blocks 檔案區塊 (64M) Metadata 屬性資料

59 管理資料 Namenode Datanode Master 管理HDFS的名稱空間 Workers 執行讀/寫動作 控制對檔案的讀/寫
配置副本策略 對名稱空間作檢查及紀錄 只能有一個 Workers 執行讀/寫動作 執行Namenode的副本策略 可多個

60 分派程序 Jobtracker Tasktrackers 使用者發起工作 指派工作給Tasktrackers 排程決策、工作分配、錯誤處理
Master 使用者發起工作 指派工作給Tasktrackers 排程決策、工作分配、錯誤處理 只能有一個 Workers 運作Map 與 Reduce 的工作 管理儲存、回覆運算結果 可多個

61 Hadoop的各種身份

62 Building Hadoop Hadoop Namenode JobTracker Data Task Data Task Data
Java Java Java Linuux Linuux Linuux Node2 Node3 62 Node1

63 不在雲裡的 Client

64 Hadoop Distributed File System

65 Outline HDFS 的定義 ？ HDFS 的特色？ HDFS 的架構 ？ HDFS 運作方式 ？ HDFS 如何達到其宣稱的好處 ？

66 HDFS ? Hadoop Distributed File System 實現類似Google File System
Hadoop : 自由軟體專案，為實現Google的MapReduce架構 HDFS: Hadoop專案中的檔案系統 實現類似Google File System GFS是一個易於擴充的分散式檔案系統，目的為對大量資料進行分析 運作於廉價的普通硬體上，又可以提供容錯功能 給大量的用戶提供總體性能較高的服務

67 設計目標 (1) 硬體錯誤容忍能力 串流式的資料存取 大規模資料集 硬體錯誤是正常而非異常 迅速地自動恢復 批次處理多於用戶交互處理
高Throughput 而非低Latency 大規模資料集 支援Perabytes等級的磁碟空間

68 設計目標 (2) 一致性模型 在地運算 異質平台移植性 一次寫入，多次存取 簡化一致性處理問題
移動到資料節點計算 > 移動資料過來計算 異質平台移植性 即使硬體不同也可移植、擴充

69 管理資料

70 HDFS 運作 檔案路徑– 副本數 , 由哪幾個block組成 Namenode (the master)
name:/users/joeYahoo/myFile - copies:2, blocks:{1,3} name:/users/bobYahoo/someData.gzip, copies:3, blocks:{2,4,5} Metadata Client I/O Datanodes (the slaves) 2 1 1 4 2 5 2 3 4 3 4 5 5

71 HDFS 運作 目的：提高系統的可靠性與讀取的效率 可靠性：節點失效時讀取副本已維持正常運作
讀取效率：分散讀取流量 （但增加寫入時效能瓶頸） Namenode JobTracker file1 (1,3) file2 (2,4,5) Map tasks Reduce tasks TaskTracker TT ask for task Block 1 TT 2 TT TT 1 1 2 5 4 2 TT 3 TT 4 3 4 5 5

72 可靠性機制 資料完整性 Heartbeat Metadata 常見的三種錯誤狀況 checked with CRC32 用副本取代出錯資料
Datanode 定期向Namenode送heartbeat Metadata FSImage、Editlog為核心印象檔及日誌檔 多份儲存，當NameNode壞掉可以手動復原 資料崩毀 網路或 資料節點 失效 名稱節點 錯誤

73 一致性與效能機制 檔案一致性機制 巨量空間及效能機制 刪除檔案＼新增寫入檔案＼讀取檔案皆由Namenode負責
以Block為單位： 64M為單位 在HDFS上得檔案有可能大過一顆磁碟 大區塊可提高存取效率 區塊均勻散佈各節點以分散讀取流量

74 HDFS的功能 類POXIS指令 權限控管 超級用戶模式 Web 瀏覽 用戶配額管理 分散式複製檔案

75 POSIX Like

76 安裝設定補充說明 王耀聰 陳威宇 楊順發 jazz@nchc.org.tw waue@nchc.org.tw
國家高速網路與計算中心(NCHC)

77 Hadoop Package Topology
資料夾 說明 bin / 各執行檔：如 start-all.sh 、stop-all.sh 、 hadoop conf / 預設的設定檔目錄：設定環境變數 hadoop-env.sh 、各項參數 hadoop-site.conf 、工作節點 slaves。（可更改路徑） docs / Hadoop API 與說明文件 ( html & PDF) contrib / 額外有用的功能套件，如：eclipse的擴充外掛、Streaming 函式庫 。 lib / 開發 hadoop 專案或編譯 hadoop 程式所需要的所有函式庫，如：jetty、kfs。但主要的hadoop函式庫於hadoop_home src / Hadoop 的原始碼。 build / 開發Hadoop 編譯後的資料夾。需搭配 ant 程式與build.xml logs / 預設的日誌檔所在目錄。（可更改路徑）

78 設定檔：hadoop-env.sh 設定Linux系統執行Hadoop的環境參數 export xxx=kkk # string…
將kkk這個值匯入到xxx參數中 # string… 註解，通常用來描述下一行的動作內容 # The java implementation to use. Required. export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun export HADOOP_HOME=/opt/hadoop export HADOOP_LOG_DIR=$HADOOP_HOME/logs export HADOOP_SLAVES=$HADOOP_HOME/conf/slaves ……….

79 設定檔： hadoop-site.xml (0.18)
<property> <name> mapred.map.tasks</name> <value> 1</value> <description> define mapred.map tasks to be number of slave hosts </description> </property> <name> mapred.reduce.tasks</name> <description> define mapred.reduce tasks to be number of slave hosts </description> <name> dfs.replication</name> <value> 3</value> </configuration> <configuration> <property> <name> fs.default.name</name> <value> hdfs://localhost:9000/</value> <description> … </description> </property> <name> mapred.job.tracker</name> <value> localhost:9001</value> <description>… </description> <name> hadoop.tmp.dir </name> <value> /tmp/hadoop/hadoop-${user.name} </value> <description> </description>

80 設定檔：hadoop-default.xml (0.18)
沒在hadoop.site.xml設定的話就會用此檔案的值 更多的介紹參數：

81 Hadoop 0.18 到 0.20 的轉變 core-site.xml hadoop-site.xml
mapreduce-core.xml hdfs-site.xml src/core/core-default.xml hadoop-site.xml src/mapred/mapred-default.xml src/hdfs/hdfs-default.xml

82 設定檔： core-site.xml (0.20) 詳細 hadoop core 參數，
<configuration> <property> <name> fs.default.name</name> <value> hdfs://localhost:9000/</value> <description> … </description> </property> <name> hadoop.tmp.dir </name> <value> /tmp/hadoop/hadoop-${user.name} </value> <description> … </description> 詳細 hadoop core 參數， 請參閱 82 82

83 設定檔： mapreduce-site.xml (0.20)
<configuration> <property> <name> mapred.job.tracker</name> <value> localhost:9001</value> <description>… </description> </property> <name> mapred.map.tasks</name> <value> 1</value> <description> … </description> <property> <name> mapred.reduce.tasks</name> <value> 1</value> <description> … </description> </property> </configuration> 詳細 hadoop mapreduce 參數， 請參閱 83

84 設定檔： hdfs-site.xml (0.20) 詳細 hadoop hdfs 參數，
<configuration> <property> <name> dfs.replication </name> <value> 3</value> <description>… </description> </property> <name> dfs.permissions </name> <value> false </value> <description> … </description> </configuration> 詳細 hadoop hdfs 參數， 請參閱 84

85 設定檔： slaves 給 start-all.sh , stop-all.sh 用
被此檔紀錄到的節點就會附有兩個身份： datanode & tasktracker 一行一個hostname 或 ip …. Pc101 Pc152

86 設定檔： masters 給 start-*.sh , stop-*.sh 用 會被設定成 secondary namenode 可多個
…. Pc101

87 常用設定值一覽表 描述名稱 設定名稱 所在檔案 JAVA安裝目錄 hadoop-env.sh HADOOP家目錄 設定檔目錄 日誌檔產生目錄
JAVA_HOME hadoop-env.sh HADOOP家目錄 HADOOP_HOME 設定檔目錄 HADOOP_CONF_DIR 日誌檔產生目錄 HADOOP_LOG_DIR HADOOP工作目錄 hadoop.tmp.dir hadoop-site.xml JobTracker mapred.job.tracker Namenode fs.default.name TaskTracker (hostname) slaves Datanode 第二Namenode masters 其他設定值 詳可見hadoop-default.xml 常用設定值一覽表

88 控制 Hadoop 的指令 格式化 全部開始 ( 透過 SSH ) 全部結束 ( 透過 SSH ) 獨立啟動/關閉( 不會透過 SSH )
$ bin/hadoop Δ namenode Δ -format 全部開始 ( 透過 SSH ) $ bin/start-all.sh $ bin/start-dfs.sh $ bin/start-mapred.sh 獨立啟動/關閉( 不會透過 SSH ) $ bin/hadoop-daemon.sh [start/stop] namenode $ bin/hadoop-daemon.sh [start/stop] secondarynamenode $ bin/hadoop-daemon.sh [start/stop] datanode $ bin/hadoop-daemon.sh [start/stop] jobtracker $ bin/hadoop-daemon.sh [start/stop] tasktracker 全部結束 ( 透過 SSH ) $ bin/stop-all.sh $ bin/stop-dfs.sh $ bin/stop-mapred.sh

89 Hadoop 的操作與運算指令 使用hadoop檔案系統指令 使用hadoop運算功能
$ bin/hadoop Δ fs Δ -Instruction Δ … 使用hadoop運算功能 $ bin/hadoop Δ jar Δ XXX.jar Δ Main_Function Δ …

90 Hadoop 使用者指令 指令 用途 舉例 fs 對檔案系統進行操作 jar 啟動運算功能 archive 封裝hdfs上的資料
$ bin/hadoop Δ指令 Δ選項 Δ參數 Δ …. 指令 用途 舉例 fs 對檔案系統進行操作 hadoopΔfsΔ–putΔinΔinput jar 啟動運算功能 hadoopΔjarΔexample.jarΔwcΔinΔout archive 封裝hdfs上的資料 hadoopΔarchiveΔfoo.harΔ/dir Δ/user/hadoop distcp 用於叢集間資料傳輸 hadoopΔdistcpΔhdfs://nn1:9000/aa Δhdfs://nn2:9000/aa fsck hdfs系統檢查工具 hadoopΔfsckΔ/aaΔ-filesΔ-blocks Δ-locations job 操作正運算中的程序 hadoopΔ job Δ–kill ΔjobID version 顯示版本 hadoopΔversion

91 Hadoop 管理者指令 指令 用途 舉例 balancer 平衡hdfs覆載量 dfsadmin 配額、安全模式等管理員操作
$ bin/hadoop Δ指令 Δ選項 Δ參數 Δ …. 指令 用途 舉例 balancer 平衡hdfs覆載量 hadoopΔbalancer dfsadmin 配額、安全模式等管理員操作 hadoopΔdfsadminΔ –setQuotaΔ Δ/user1/ namenode 名稱節點操作 hadoopΔnamenodeΔ-format $ bin/hadoop Δ指令 datanode 成為資料節點 hadoopΔdatanode jobtracker 成為工作分派者 hadoopΔ jobtracker tasktracker 成為工作執行者 hadoopΔtasktracker

92 Map Reduce 介紹 王耀聰 陳威宇 楊順發 jazz@nchc.org.tw waue@nchc.org.tw
國家高速網路與計算中心(NCHC)

93 Divide and Conquer 範例二：方格法求面積 範例一：十分逼近法 範例三：鋪滿 L 形磁磚 範例四：
眼前有五階樓梯，每次可踏上一階或踏上兩階，那麼爬完五階共有幾種踏法？ Ex : (1,1,1,1,1) or (1,2,1,1)

94 Map Reduce 起源 Functional Programming : Map Reduce 演算法（Algorithms）：
[ 1,2,3,4 ] – (*2) -> [ 2,4,6,8 ] reduce(...): [ 1,2,3,4 ] - (sum) -> 10 演算法（Algorithms）： Divide and Conquer 分而治之 在程式設計的軟體架構內，適合使用在大規模數據的運算中

95 Hadoop MapReduce定義 Hadoop Map/Reduce是一個易於使用的軟體平台，以MapReduce為基礎的應用程序，能夠運作在由上千台PC所組成的大型叢集上，並以一種可靠容錯的方式平行處理上P級別的資料集。 一個使用在大量節點叢集上計算各式各樣問題的軟體架構

96 Hadoop-MapReduce 運作流程
input HDFS map output HDFS sort/copy merge reduce split 0 split 1 split 2 part0 map reduce part1 map JobTracker跟NameNode取得需要運算的blocks JobTracker選數個TaskTracker來作Map運算，產生些中間檔案 JobTracker將中間檔案整合排序後，複製到需要的TaskTracker去 JobTracker派遣TaskTracker作reduce reduce完後通知JobTracker與Namenode以產生output

97 MapReduce 與 <Key, Value>
Row Data Map Input Output Map key1 val key2 … Select Key Reduce Input Output key1 val …. Reduce key values

98 MapReduce 圖解

99 MapReduce in Parallel

100 範例 I am a tiger, you are also a tiger a,2 also,1 am,1 are,1 I,1
map a, 1 a,1 also,1 am,1 are,1 I,1 tiger,1 you,1 reduce map reduce map JobTracker先選了三個Tracker做map Map結束後，hadoop進行中間資料的整理與排序 JobTracker再選兩個TaskTracker作reduce

101 Hadoop適用於.. 大規模資料集 可拆解 Text tokenization Indexing and Search
Data mining machine learning …

102 Hadoop Applications (1)
Adobe use Hadoop and HBase in several areas from social services to structured data storage and processing for internal use. Adknowledge - Ad network used to build the recommender system for behavioral targeting, plus other clickstream analytics Alibaba processing sorts of business data dumped out of database and joining them together. These data will then be fed into iSearch, our vertical search engine. AOL We use hadoop for variety of things ranging from ETL style processing and statistics generation to running advanced algorithms for doing behavioral analysis

103 Hadoop Applications (2)
Baidu - the leading Chinese language search engine Hadoop used to analyze the log of search and do some mining work on web page database Contextweb - ADSDAQ Ad Excange use Hadoop to store ad serving log and use it as a source for Ad optimizations/Analytics/reporting/machine learning. Detikcom - Indonesia's largest news portal use hadoop, pig and hbase to analyze search log, generate Most View News, generate top wordcloud, and analyze all of our logs

104 Hadoop Applications (3)
DropFire generate Pig Latin scripts that describe structural and semantic conversions between data contexts use Hadoop to execute these scripts for production-level deployments Facebook use Hadoop to store copies of internal log and dimension data sources use it as a source for reporting/analytics and machine learning. Freestylers - Image retrieval engine use Hadoop 影像處理 Hosting Habitat 取得所有clients的軟體資訊 分析並告知clients 未安裝或未更新的軟體

105 Hadoop Applications (4)
IBM Blue Cloud Computing Clusters ICCS 用 Hadoop and Nutch to crawl Blog posts 並分析之 IIIT, Hyderabad We use hadoop 資訊檢索與提取 Journey Dynamics 用 Hadoop MapReduce 分析 billions of lines of GPS data 並產生交通路線資訊. Krugle 用 Hadoop and Nutch 建構 原始碼搜尋引擎

106 Hadoop Applications (5)
SEDNS - Security Enhanced DNS Group 收集全世界的 DNS 以探索網路分散式內容. Technical analysis and Stock Research 分析股票資訊 University of Maryland 用Hadoop 執行 machine translation, language modeling, bioinformatics, analysis, and image processing 相關研究 University of Nebraska Lincoln, Research Computing Facility 用Hadoop跑約200TB的CMS經驗分析 緊湊渺子線圈（CMS，Compact Muon Solenoid）為瑞士歐洲核子研究組織CERN的大型強子對撞器計劃的兩大通用型粒子偵測器中的一個。

107 Hadoop Applications (6)
PARC Used Hadoop to analyze Wikipedia conflicts Search Wikia A project to help develop open source social search tools Yahoo! Used to support research for Ad Systems and Web Search 使用Hadoop平台來發現發送垃圾郵件的殭屍網絡 趨勢科技 過濾像是釣魚網站或惡意連結的網頁內容

108 Map Reduce Programming
王耀聰 陳威宇 楊順發 國家高速網路與計算中心(NCHC)

109 Outline 概念 程式基本框架及執行步驟方法 範例一: 範例二:
Hadoop 的 Hello World => Word Count 說明 動手做 範例二: 進階版=> Word Count 2

110 Program Prototype (v 0.18) 程式基本 框架 Map 程式碼 Reduce 程式碼 其他的設定參數程式碼
Class MR{ Class Mapper …{ } Class Reducer …{ main(){ JobConf conf = new JobConf( MR.class ); conf.setMapperClass(Mapper.class); conf.setReduceClass(Reducer.class); FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1])); JobClient.runJob(conf); }} Map 區 Map 程式碼 Reduce 區 Reduce 程式碼 設定區 其他的設定參數程式碼

111 程式基本 框架 Class Mapper class MyMap extends MapReduceBase implements Mapper < , , , > { // 全域變數區 public void map ( key, value, OutputCollector< , > output, Reporter reporter) throws IOException { // 區域變數與程式邏輯區 output.collect( NewKey, NewValue); } 1 2 3 4 5 6 7 8 9 INPUT KEY INPUT VALUE OUTPUT KEY OUTPUT VALUE INPUT KEY INPUT VALUE OUTPUT KEY OUTPUT VALUE

112 程式基本 框架 Class Reducer class MyRed extends MapReduceBase implements Reducer < , , , > { // 全域變數區 public void reduce ( key, Iterator< > values, OutputCollector< , > output, Reporter reporter) throws IOException { // 區域變數與程式邏輯區 output.collect( NewKey, NewValue); } 1 2 3 4 5 6 7 8 9 INPUT KEY INPUT VALUE OUTPUT KEY OUTPUT VALUE INPUT KEY INPUT VALUE OUTPUT KEY OUTPUT VALUE

113 程式基本 框架 Class Combiner 指定一個combiner，它負責對中間過程的輸出進行聚集，這會有助於降低從Mapper 到 Reducer數據傳輸量。 引用Reducer JobConf.setCombinerClass(Class) A 1 C 1 B 1 B 1 A 1 B 1 A 1 C 1 Combiner Combiner B 1 B 1 A 2 B 2 A 1 B 1 B 1 C 1 Sort & Shuffle Sort & Shuffle A 1 1 B 1 1 1 C 1 A 2 B 1 2 C 1

114 Word Count Sample (1) 範例 程式一 itr itr itr itr itr itr itr
class MapClass extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map( LongWritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException { String line = ((Text) value).toString(); StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); output.collect(word, one); }}} 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Input key <word,one> …………………. ………………… No news is a good news. /user/hadooper/input/a.txt < no , 1 > no news is good a < news , 1 > itr itr itr itr itr itr itr < is , 1 > Input value line < a, 1 > < good , 1 > < news, 1 >

115 Word Count Sample (2) 範例 程式一 news 1 1
class ReduceClass extends MapReduceBase implements Reducer< Text, IntWritable, Text, IntWritable> { IntWritable SumValue = new IntWritable(); public void reduce( Text key, Iterator<IntWritable> values, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException { int sum = 0; while (values.hasNext()) sum += values.next().get(); SumValue.set(sum); output.collect(key, SumValue); }} 1 2 3 4 5 6 7 8 < key , value > news < a , 1 > <key,SunValue> < good , 1 > 1 1 < news , 2 > < is , 1 > < news , 1->1 >

116 Word Count Sample (3) 範例 程式一 conf.setCombinerClass(Reduce.class);
Class WordCount{ main() JobConf conf = new JobConf(WordCount.class); conf.setJobName("wordcount"); // set path FileInputFormat.setInputPaths(new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(new Path(args[1])); // set map reduce conf.setMapperClass(MapClass.class); conf.setCombinerClass(Reduce.class); conf.setReducerClass(ReduceClass.class); // run JobClient.runJob(conf); }}

117 編譯與執行 編譯 jar Δ -cvf Δ MyJar.jar Δ -C Δ MyJava Δ . 執行流程 基本步驟
javac Δ -classpath Δ hadoop-*-core.jar Δ -d Δ MyJava Δ MyCode.java 封裝 jar Δ -cvf Δ MyJar.jar Δ -C Δ MyJava Δ . 執行 bin/hadoop Δ jar Δ MyJar.jar Δ MyCode Δ HDFS_Input/ Δ HDFS_Output/ 所在的執行目錄為Hadoop_Home ./MyJava = 編譯後程式碼目錄 Myjar.jar = 封裝後的編譯檔 先放些文件檔到HDFS上的input目錄 ./input; ./ouput = hdfs的輸入、輸出目錄

118 WordCount1 練習 (I) 範例一 動手做 cd $HADOOP_HOME bin/hadoop dfs -mkdir input
echo "I like NCHC Cloud Course." > inputwc/input1 echo "I like nchc Cloud Course, and we enjoy this crouse." > inputwc/input2 bin/hadoop dfs -put inputwc inputwc bin/hadoop dfs -ls input

119 WordCount1 練習 (II) 範例一 動手做
編輯WordCount.java mkdir MyJava javac -classpath hadoop-*-core.jar -d MyJava WordCount.java jar -cvf wordcount.jar -C MyJava . bin/hadoop jar wordcount.jar WordCount input/ output/ 所在的執行目錄為Hadoop_Home（因為hadoop-*-core.jar ） javac編譯時需要classpath, 但hadoop jar時不用 wordcount.jar = 封裝後的編譯檔，但執行時需告知class name Hadoop進行運算時，只有 input 檔要放到hdfs上，以便hadoop分析運算；執行檔（wordcount.jar）不需上傳，也不需每個node都放，程式的載入交由java處理

120 範例一 動手做 WordCount1 練習(III)

121 範例一 動手做 WordCount1 練習(IV)

122 WordCount 進階版 WordCount2 功能 步驟 (接續 WordCount 的環境) 範例二 動手做 不計標點符號 不管大小寫
功能 不計標點符號 不管大小寫 步驟 (接續 WordCount 的環境) echo "\." >pattern.txt && echo "\," >>pattern.txt bin/hadoop dfs -put pattern.txt ./ mkdir MyJava2 javac -classpath hadoop-*-core.jar -d MyJava2 WordCount2.java jar -cvf wordcount2.jar -C MyJava2 .

123 範例二 動手做 不計標點符號 執行 bin/hadoop jar wordcount2.jar WordCount2 input output2 -skip pattern.txt dfs -cat output2/part-00000

124 範例二 動手做 不管大小寫 執行 bin/hadoop jar wordcount2.jar WordCount2 -Dwordcount.case.sensitive=false input output3 -skip pattern.txt

125 Tool 處理Hadoop命令執行的選項 透過介面交由程式處理 ToolRunner.run(Tool, String[]) 範例二
補充說明 Tool 處理Hadoop命令執行的選項 -conf <configuration file> -D <property=value> -fs <local|namenode:port> -jt <local|jobtracker:port> 透過介面交由程式處理 ToolRunner.run(Tool, String[])

126 DistributedCache 設定特定有應用到相關的、超大檔案、或只用來參考卻不加入到分析目錄的檔案
範例二 補充說明 DistributedCache 設定特定有應用到相關的、超大檔案、或只用來參考卻不加入到分析目錄的檔案 如pattern.txt檔 DistributedCache.addCacheFile(URI,conf) URI＝hdfs://host:port/FilePath

127 Options without Java 雖然Hadoop框架是用Java實作，但Map/Reduce應用程序則不一定要用 Java來寫
Hadoop Streaming ： 執行作業的工具，使用者可以用其他語言 （如：PHP）套用到Hadoop的mapper和reducer Hadoop Pipes：C++ API

128 Hadoop應用 - Nutch 簡介 王耀聰 陳威宇 楊順發 jazz@nchc.org.tw waue@nchc.org.tw
國家高速網路與計算中心(NCHC)

129 Outline What is Nutch Why Nutch Nutch’s Details Let’s go

130 What's Nutch Nutch是一個open source，以Java來實做的搜索引擎，它提供了架設自己的搜索引擎所需的全部工具。
利用Lucene為函式庫 架構於Hadoop之上

131 Nutch’s goals 每個月抓取幾十億網頁 為這些網頁維護索引 對索引文件進行每秒上千次的搜索 提供高質量的搜索結果 以最小的成本運作

132 Why Nutch ? 透明 擴充 隱私 客製化 Opensource，資訊不隱藏 有各種函式庫應用於分析不同檔案 可應用於搜尋專屬資料
可以之為基礎設計自己的data mining 工具

133 Who use Nutch …..more (

134 架構

135 運作流程 1) 建立初始URL集 2) 將URL集注入crawldb---inject 3) 根據crawldb建立抓取清單---generate 4) 執行抓取，獲取網頁內容---fetch 5)用獲取到的頁面資訊更新crawlDB---updatedb 6) 重複進行3～5的步驟，直到預先設定的抓取深度 7) 更新linkdb ---invertlinks 8) 建立索引---index 9) 用戶通過用戶接口進行查詢操作 10) 將用戶查詢轉化為lucene查詢 11) 返回結果

136 Plugin 修改 conf/nutch-site.xml的plugin.includes屬性 在nutch基本功能之上擴充其功能
“parse-xx”: 加入解析xx檔案類型的能力 “protocol -xx”: 加入在此協定內的檔案也處理 parse-text parse-ext parse-html parse-js parse-mp3 parse-zip parse-rtf parse-msword parse-msexcel parse-pdf parse-rss parse-oo parse-swf parse-mspowerpoint protocol-file protocol-ftp protocol-http protocol-httpclient

137 International 已有多國語言版可選，但若還要客製化… the page header the "about" page
src/web/include/language/header.xml the "about" page src/web/pages/lang/about.xml the "search" page src/web/pages/lang/search.xml the "help" page src/web/pages/lang/help.xml text for search results src/web/locale/org/nutch/jsp/search_lang.properties

138 No！ Nutch 告訴網頁機器人是否允許進入爬網 將robots.txt放在web上 robots.txt
User-agent: Nutch Disallow: /

139 Home Page

140 References.. Nutch Website Nutch wiki Nutch API
Nutch wiki Nutch API

141 Start 23 March Apache Nutch 1.0 Released Let’s Go

142 Stepsssssssssssssss!

143 The Other Choose is… Crawlzilla!!!

144 Why Crawlzilla? 即時瀏覽索引庫資訊 簡易安裝 支援中文分詞功能 支援叢集運算及顧全安全性 解決中文亂碼及中文支援
支援多工網頁爬取 網頁管理 支援同時存在多個搜尋引擎 即時瀏覽索引庫資訊 支援中文分詞功能 解決中文亂碼及中文支援 多種語言 適用於泛Linux平台

145 GO! Start from Here

146 設置Hadoop環境 王耀聰 陳威宇 楊順發 jazz@nchc.org.tw waue@nchc.org.tw
國家高速網路與計算中心(NCHC)

147 Yahoo’s Hadoop Cluster
~10,000 machines running Hadoop in US The largest cluster is currently 2000 nodes Nearly 1 petabyte of user data (compressed, unreplicated) Running roughly 10,000 research jobs / week

148 Hadoop 單機設定與啟動 step 1. 設定登入免密碼 step 2. 安裝java step 3. 下載安裝Hadoop
step 4.1 設定 hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun step 4.2 設定 hadoop-site.xml 設定Namenode-> hdfs://localhost:9000 設定Jobtracker -> localhost:9001 step 5.1 格式化HDFS bin/hadoop namenode -format step 5.2 啟動Hadoop bin/start-all.sh step 6. 完成！檢查運作狀態 Job admin HDFS

149 Hadoop 單機環境示意圖 Node 1 Localhost Namenode JobTracker Datanode
conf / hadoop-site.xml: Localhost fs.default.name -> hdfs://localhost:9000 mapred.job.tracker -> localhost:9001 Namenode localhost:50070 JobTracker localhost:50030 conf/slaves: Datanode Tasktracker localhost

150 Hadoop 叢集設定與啟動 step 4.2 設定 hadoop-site.xml step 4.3 設定slaves 檔
step 2. 安裝java step 3. 下載安裝Hadoop step 4.1 設定 hadoop-env.sh export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun step 4.2 設定 hadoop-site.xml 設定Namenode-> hdfs://x.x.x.1:9000 設定Jobtracker -> x.x.x.2:9001 step 4.3 設定slaves 檔 step 4.4 將叢集內的電腦Hadoop都做一樣的配置 step 5.1 格式化HDFS bin/hadoop namenode -format step 5.2 啟動Hadoop nodeN執行： bin/start-dfs.sh ; nodeJ執行： bin/start-mapred.sh step 6. 完成！檢查運作狀態 Job admin HDFS

151 情況一 Node 1 Node 2 x.x.x.1 Namenode JobTracker x.x.x.2 Datanode
conf / hadoop-site.xml: x.x.x.1 fs.default.name -> hdfs://x.x.x.1:9000 mapred.job.tracker -> x.x.x.1:9001 Namenode JobTracker Node 2 x.x.x.2 conf/slaves: Datanode Tasktracker Datanode Tasktracker x.x.x.1 x.x.x.2 執行 namenode -format 與 start-all.sh

152 情況二 Node 1 Node 2 x.x.x.1 x.x.x.2 Namenode JobTracker Datanode
conf / hadoop-site.xml: x.x.x.1 x.x.x.2 fs.default.name -> hdfs://x.x.x.1:9000 mapred.job.tracker -> x.x.x.2:9001 Namenode JobTracker conf/slaves: Datanode Tasktracker Datanode Tasktracker x.x.x.1 x.x.x.2 執行 namenode -format 與 start-dfs.sh 執行 start-mapred.sh

153 情況三 … Node 1 Node 2 Node N Namenode JobTracker x.x.x.2 x.x.x.n
conf / hadoop.site.xml: Node 1 x.x.x.1 fs-default.name -> hdfs://x.x.x.1:9000 mapred.job.tracker -> x.x.x.1:9001 Namenode JobTracker Node 2 Node N conf/slaves: x.x.x.2 x.x.x.n x.x.x.2 ….. x.x.x.n Datanode Tasktracker Datanode Tasktracker …

154 情況四 conf / hadoop-site.xml: mapred.job.tracker-> x.x.x.2:9001
fs.default.name -> hdfs://x.x.x.1:9000 conf/slaves: x.x.x.3 ……. x.x.x.n

155 當企鵝龍遇上小飛象 DRBL-Hadoop Jazz Wang Yao-Tsung Wang

156 Programmer v.s. System Admin.
Source: Source:

157 PART 1 : PART 2 : PART 3 : What is Cluster Computing ?
Agenda PART 1 : What is Cluster Computing ? How to deploy PC cluster ? PART 2 : What is DRBL and Clonezilla ? Can DRBL help to deploy Hadoop ? PART 3 : Live Demo of DRBL Live and Clonezilla Live

158 PART 1 : PC Cluster 101 Jazz Wang Yao-Tsung Wang

159 At First, We have “ 4 + 1 ” PC Cluster
It'd better be 2n Manage Scheduler

160 Then, We connect 5 PCs with Gigabit Ethernet Switch
GiE Switch 10/100/1000 MBps WAN Add 1 NIC for WAN

161 Compute Nodes 4 Compute Nodes will communicate via LAN Switch. Only Manage Node have Internet Access for Security! LAN Switch WAN Manage Node

162 Basic System Setup for Cluster
Compute Nodes Basic System Setup for Cluster Messaging Account Mgnt. MPICH SSHD NIS YP GCC GNU Libc Bash Kernel Module Perl Linux Kernel Boot Loader

163 We need to install Scheduler and Network File System for sharing
On Manage Node, We need to install Scheduler and Network File System for sharing Files with Compute Node Job Mgnt. Messaging Account Mgnt. OpenPBS MPICH SSHD NIS YP File Sharing GCC GNU Libc NFS Bash Kernel Module Perl Extra Linux Kernel Boot Loader

164 Research topics about PC Cluster
Process Architecture Storage Architecture System Architecture Network Architecture System-level Middleware Cluster Computing Parallel Computing Share Memory Programming Distributed Memory Programming Parallel Algorithms And Applications Application-level Middleware Programming Ref: Cluster Computing in the Classroom: Topics, Guidelines, and Experiences

165 Challenges of Cluster Computing
Hardware Ethernet Speed / PC Density Power / Cooling / Heat Network and Storage Architecture Software Job Scheduler ( Cluster level ) Account Management File Sharing / Package Management Limitation Shared Memory Global Memory Management

166 Common Method to deploy Cluster
3. Configure Settings ↓ 4. Install Job Scheduler 5. Running Benchmark 2. Cloning to multiple machine 1. Setup one Template machine

167 Challenges of Common Method
Add New User Account ? Upgrade Software ? How to share user data ? Configuration Syncronization

168 How to deploy Nodes ????

169 Advanced Methods to deploy Cluster
SSI ( Single System Image ) Multiple PCs as Single Computing Resources Image-based homogeneous ex. SystemImager, OSCAR, Kadeploy Package-based heterogeneous easy update and modify packages ex. FAI, DRBL Other deploy tools Rocks : RPM only cfengine : configuration engine

170 Comparison of Cluster Deploy Tools
Distribution Support Diskless/ Sysmless Type Node configuration tools Cluster management Database installation System Imager ALL Yes Image No OSCAR RPM- based Kadeploy DRBL Package FAI Debian- Based

171 Hadoop Deployment Tool
PART 2-1 : Hadoop Deployment Tool Jazz Wang Yao-Tsung Wang

172 Source: Deploying hadoop with smartfrog

173 Source: Deploying hadoop with smartfrog

174 Source: Deploying hadoop with smartfrog

175 Source: Deploying hadoop with smartfrog

176 Source: Deploying hadoop with smartfrog

177 Source: Deploying hadoop with smartfrog

178 Source: Deploying hadoop with smartfrog

179 Source: Deploying hadoop with smartfrog

180 Source: Deploying hadoop with smartfrog

181 PART 2-2 : 企鵝龍與再生龍 工商服務時間 Jazz Wang Yao-Tsung Wang

182 何謂企鵝龍DRBL ?? = + + Server source: http://www.mren.com.tw
Diskless Remote Boot in Linux 網路是便宜的，人的時間才是昂貴的。 企鵝龍簡單來說就是..... 用網路線取代硬碟排線 所有學生的電腦都透過網路連接到一台伺服器主機 Diskfull PC = + + Diskless PC Server source:

183 何謂再生龍Clonezilla ?? Disk to Disk Disk to Image Image to N Disks
Clone (複製) + zilla = Clonezilla (再生龍) 裸機備分還原工具 Norton Ghost 的自由軟體版替代方案 Disk to Disk Disk to Image Image to N Disks

184 降低資訊教育管理成本 需要「化繁為簡」的解決方案！ 人力、時間成本高 設備維護成本高 教師1人維護管理多組設備 教學同時分派或收集作業
需分別處理設定(每班約40台) 如：電腦中毒、環境設定 系統操作問題、開關機、 備份還原等 一般國內小學的電腦教室

185 平衡商業軟體與知識教育 知識和軟體都需要讓孩子「帶著走」！ 商業軟體授權高成本 知識與法治的學習 在校學習，也需回家複習
學校每台(平均) 2萬 學生家用(平均) 4萬 知識與法治的學習 教育知識，也需教育尊重 尊重智財權觀念

186 國網中心自由軟體開發 多元化資訊教學的新選擇！ 企鵝龍DRBL 再生龍Clonezilla
以個人叢集電腦(PC Cluster)經驗發展DRBL&Clonezilla 企鵝龍DRBL 再生龍Clonezilla (Diskless Remote Boot in Linux ) 適合將整個電腦教室轉 換成純自由軟體環境 適用完整系統備份、裸 機還原或災難復原 是自由！不是免 費… 分送、修改、存取、使用軟體的自由。 免費是附加價值。

187 企鵝龍DRBL與再生龍Clonezilla
電腦教室管理的新利器！ ■以每班40台電腦為估算單位

188 節省龐大軟體授權 費 降低台灣盜版 率 提升台灣形 象 降低管理維護成 本 帶動自由軟體使 用 節樽軟體授權成本(估計)
NT. 98,595,000 元 以某商業獨家軟體每機3000元授權費計，每班35台電腦(3000*35*939) 教育單位採用DRBL 高速計算研 究 資料儲存備 援 擴至全國各單 位

189 PART 1-3 : 企鵝龍的開機原理 Jazz Wang Yao-Tsung Wang

190 Redhat, Fedora, CentOS, Mandriva,
1st, We install Base System of GNU/Linux on Management Node. You can choose: Redhat, Fedora, CentOS, Mandriva, Ubuntu, Debian, ... Linux Kernel Kernel Module GNU Libc Boot Loader

191 2nd, We install DRBL package and configure it as DRBL Server.
There are lots of service needed: SSHD, DHCPD, TFTPD, NFS Server, NIS Server, YP Server ... DHCPD TFTPD NFS Bash Perl Network Booting YP NIS Account Mgnt. DRBL Server based on existing Open Source and keep Hacking! SSHD Linux Kernel Kernel Module GNU Libc Boot Loader

192 After running “drblsrv -i” &
“drblpush -i”, there will be pxelinux, vmlinux-pex, initrd-pxe in TFTPROOT, and different configuration files for each Compute Node in NFSROOT NFS TFTPD DHCPD SSHD NIS YP pxelinux vmlinuz-pxe initrd-pxe Config. Files Ex. hostname Linux Kernel Kernel Module GNU Libc Boot Loader

193 3nd, We enable PXE function in
BIOS configuration. BIOS PXE BIOS PXE BIOS PXE BIOS PXE NFS TFTPD DHCPD SSHD NIS YP pxelinux vmlinuz-pxe initrd-pxe Config. Files Ex. hostname Linux Kernel Kernel Module GNU Libc Boot Loader

194 While Booting, PXE will query
IP address from DHCPD. BIOS PXE BIOS PXE BIOS PXE BIOS PXE NFS TFTPD DHCPD SSHD NIS YP pxelinux vmlinuz-pxe initrd-pxe Config. Files Ex. hostname Linux Kernel Kernel Module GNU Libc Boot Loader

195 While Booting, PXE will query
IP address from DHCPD. IP 1 IP 2 IP 3 IP 4 NFS TFTPD DHCPD SSHD NIS YP pxelinux vmlinuz-pxe initrd-pxe Config. Files Ex. hostname Linux Kernel Kernel Module GNU Libc Boot Loader

196 After PXE get its IP address, it will download booting files from TFTPD.
NFS TFTPD DHCPD SSHD NIS YP Config. Files Ex. hostname Linux Kernel Kernel Module GNU Libc Boot Loader initrd-pxe vmlinuz-pxe pxelinux

197 pxelinux vmlinuz initrd IP 1 IP 2 IP 3 IP 4 NFS TFTPD DHCPD SSHD NIS YP Config. Files Ex. hostname Linux Kernel Kernel Module GNU Libc Boot Loader initrd-pxe vmlinuz-pxe pxelinux

198 initrd initrd initrd initrd vmlinuz vmlinuz vmlinuz vmlinuz pxelinux pxelinux pxelinux pxelinux IP 1 IP 2 IP 3 IP 4 NFS TFTPD DHCPD SSHD NIS YP Config. Files Ex. hostname Linux Kernel Kernel Module GNU Libc Boot Loader After downloading booting files, scripts in initrd-pxe will config NFSROOT for each Compute Node. initrd-pxe vmlinuz-pxe pxelinux

199 Config. 1 Config. 2 Config. 3 Config. 4 initrd initrd initrd initrd vmlinuz vmlinuz vmlinuz vmlinuz pxelinux pxelinux pxelinux pxelinux IP 1 IP 2 IP 3 IP 4 NFS TFTPD DHCPD SSHD NIS YP Config. Files Ex. hostname Linux Kernel Kernel Module GNU Libc Boot Loader initrd-pxe vmlinuz-pxe pxelinux

200 Applications and Services will also deployed to each Compute Node
Bash Perl SSHD Applications and Services will also deployed to each Compute Node via NFS .... NFS TFTPD DHCPD SSHD NIS YP Perl Bash DRBL Server

201 With the help of NIS and YP, You can login each Compute Node
SSHD SSH Client With the help of NIS and YP, You can login each Compute Node with the Same ID / PASSWORD stored in DRBL Server! NFS TFTPD DHCPD SSHD NIS YP DRBL Server

202 PART 2 -1: 當企鵝龍遇上小飛象 Jazz Wang Yao-Tsung Wang

203 使用DRBL佈署Hadoop 仍在開發中，待整理套件 drbl-hadoop – 掛載本機硬碟給 HDFS 用
svn co hadoop-register – 註冊網站與ssh applet svn co

204 關於hadoop.nchc.org.tw DRBL Server - 1台(hadoop)，加大/home與/tftpboot空間。
DRBL Client - 19台(hadoop101~hadoop119) 使用Cloudera的Debian套件 使用drbl-hadoop 的設定跟init.d script來協助部署 使用hadoop-register 來提供使用者註冊與ssh applet介面

205 Lesson Learn Cloudera套件的好處：使用init.d script 來啟動關閉
name node, data node, job tracker, task tracker 建立大量帳號： 可透過DRBL內建指令完成 /opt/drbl/sbin/drbl-useradd 使用者預設HDFS家目錄 跑迴圈切換使用者，下 hadoop fs -mkdir tmp 設定使用者HDFS權限 跑迴圈切換使用者，下 hadoop dfs -chown $(id) /usr/$(id) HDFS會使用/var/lib/hadoop/cache/hadoop/dfs MapReduce會使用/var/lib/hadoop/cache/hadoop/mapred

206 PART 2 -2: Live Demo Jazz Wang Yao-Tsung Wang

207 WAN DRBL-Live

208 Demo with DRBL-Live CD 1. Boot Server with DRBL-Live CD
2. Download DRBL-Hadoop Script 3. Follow the steps

209 Questions? Jazz Wang Yao-Tsung Wang