Linux での HDInsight の使用方法

  • [アーティクル]

Azure HDInsight クラスターは、Azure クラウドで実行される使い慣れた Linux 環境での Apache Hadoop を提供します。 使い方は、ほとんどの点で、Linux 環境の他の Hadoop とまったく同じです。 ここでは、知っておく必要がある特定の違いについて説明します。

前提条件

このドキュメントの手順の多くでは次のユーティリティを使用するので、これらがシステムにインストールされている必要があります。

ユーザー

HDInsight は、ドメイン参加済みでない限りシングルユーザー システムであるとみなされます。 このクラスターでは、管理者レベルのアクセス許可を持つ単一の SSH ユーザー アカウントを作成します。 追加の SSH アカウントを作成することもできますが、これらのアカウントもクラスターに対する管理者アクセスを持ちます。

ドメイン参加済みの HDInsight では、複数のユーザーがサポートされ、アクセス許可とロールの設定を詳細に行うことができます。 詳細については、ドメイン参加済み HDInsight クラスターの管理に関するページを参照してください。

ドメイン名

インターネットからクラスターへの接続時に使用する完全修飾ドメイン名 (FQDN) は、CLUSTERNAME.azurehdinsight.net または CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net (SSH のみ) です。

内部的には、クラスターの各ノードに、クラスターの構成時に割り当てられた名前が与えられます。 クラスター名を見つける方法については、Ambari Web UI のホストに関するページを参照してください。 次を使用して、Ambari REST API からホストの一覧を返すこともできます。

curl -u admin -G "https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/api/v1/clusters/CLUSTERNAME/hosts" | jq '.items[].Hosts.host_name'

CLUSTERNAME をクラスターの名前に置き換えます。 メッセージが表示されたら、管理者アカウントのパスワードを入力します。 このコマンドで返される JSON ドキュメントにクラスター内のホストの一覧が含まれます。 jq により、各ホストの host_name 要素値が取り出されます。

特定のサービスのノード名を見つける必要がある場合、そのコンポーネントについて Ambari に問い合わせることができます。 たとえば、HDFS 名のノードのホストを見つけるには、次のコマンドを利用します。

curl -u admin -G "https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/api/v1/clusters/CLUSTERNAME/services/HDFS/components/NAMENODE" | jq '.host_components[].HostRoles.host_name'

このコマンドで、サービスの説明が記載された JSON ドキュメントが返されます。jq により、ホストの host_name 値のみが引き出されます。

サービスへのリモート アクセス

  • Ambari (web) - https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net

    クラスター管理者のユーザー名とパスワードを使用して認証した後、Ambari にサインインします。

    認証はプレーンテキストです。接続をセキュリティで確実に保護するために、常に HTTPS を使用してください。

    重要

    Ambari から使用できる Web UI の中には、内部ドメイン名を使ってノードにアクセスするものがあります。 内部ドメイン名には、インターネット経由でパブリックにアクセスできません。 インターネット経由で機能にアクセスしようとすると、"サーバーが見つからない" ことを示すエラーが発生する可能性があります。

    Ambari Web UI の全機能を使用するには、SSH トンネルを使用して、クラスター ヘッド ノードに対する Web トラフィックがプロキシ経由になるようにします。 「SSH トンネリングを使用して Apache Ambari Web UI、ResourceManager、JobHistory、NameNode、Oozie、およびその他の Web UI にアクセスする」を参照してください

  • Ambari (REST) - https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/ambari

    Note

    クラスター管理者のユーザー名とパスワードを使用して認証します。

    認証はプレーンテキストです。接続をセキュリティで確実に保護するために、常に HTTPS を使用してください。

  • WebHCat (Templeton) - https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/templeton

    Note

    クラスター管理者のユーザー名とパスワードを使用して認証します。

    認証はプレーンテキストです。接続をセキュリティで確実に保護するために、常に HTTPS を使用してください。

  • SSH - ポート 22 または 23 上の CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net。 ポート 22 はプライマリ ヘッドノードへの接続に、23 はセカンダリ ヘッドノードへの接続に使用されます。 ヘッド ノードの詳細については、「HDInsight における Apache Hadoop クラスターの可用性と信頼性」を参照してください。

    Note

    クラスター ヘッド ノードにアクセスするには、クライアント コンピューターから SSH を使用する必要があります。 接続されたら、ヘッドノードから SSH を使用して worker ノードにアクセスできます。

詳しくは、「HDInsight 上の Apache Hadoop サービスで使用されるポート」をご覧ください。

ファイルの場所

Hadoop 関連ファイルは、 /usr/hdpのクラスター ノードにあります。 このディレクトリには、次のサブディレクトリが含まれます。

  • 2.6.5.3009-43:そのディレクトリの名前は、HDInsight によって使用される Hadoop プラットフォームのバージョンです。 クラスター上の番号は、ここに記載されているものと異なる場合があります。
  • current:このディレクトリには、2.6.5.3009-43 ディレクトリ下のサブディレクトリへのリンクが含まれています。 バージョン番号を記憶する必要がないのは、このディレクトリが存在するためです。

サンプル データ ファイルと JAR ファイルは、Hadoop 分散ファイル システムの /example と /HdiSamples にあります。

HDFS、Azure Storage、および Data Lake Storage

ほとんどの Hadoop ディストリビューションでは、データは HDFS に格納されます。 HDFS は、クラスター内のコンピューター上にあるローカル ストレージによって支えられています。 ローカル ストレージの使用コストは、コンピューティング リソースが時間または分単位で課金されるクラウドベースのソリューションでは高くなる場合があります。

HDInsight を使うと、データ ファイルは、Azure Blob Storage と必要に応じて Azure Data Lake Storage Gen2 を使って、適用性と回復性を備えた方法でクラウドに格納されます。 これらのサービスには次のような利点があります。

  • 低コストの長期ストレージ。
  • Websites、ファイル アップロード/ダウンロード ユーティリティ、さまざまな言語の SDK、Web ブラウザーなどの外部サービスからアクセスできます。
  • 大きなファイル容量と適用性の高い大容量ストレージ。

詳しくは、Azure Blob Storage または Azure Data Lake Storage Gen2 に関する記事をご覧ください。

Azure Blob Storage または Data Lake Storage Gen2 を使っている場合、HDInsight からデータにアクセスするために特別な処理を行う必要はありません。 たとえば、次のコマンドでは、Azure Storage 上または Data Lake Storage 上のどちらに格納されている場合でも、/example/data フォルダー内のファイルを一覧表示します。

hdfs dfs -ls /example/data

HDInsight では、データ ストレージ リソース (Azure Blob Storage と Azure Data Lake Storage) は、コンピューティング リソースから切り離されています。 必要に応じて計算を実行するために HDInsight クラスターを作成し、作業が完了したら後でそのクラスターを削除することができます。 一方で、データ ファイルは、必要である間中、クラウド ストレージ内に安全に保持されます。

URI およびスキーム

いくつかのコマンドでは、ファイルにアクセスするときに、URI の一部としてスキームを指定する必要があります。 既定ではないストレージ (クラスターに "追加の" ストレージとして追加されたストレージ) を使う場合は、URI の一部として常にスキームを使う必要があります。

Azure Storage を使用する場合は、次のいずれかの URI スキームを使用します。

  • wasb:///:暗号化されていない通信を使用して既定のストレージにアクセスします。

  • wasbs:///:暗号化された通信を使用して既定のストレージにアクセスします。 wasbs スキームは、HDInsight バージョン 3.6 以降でのみサポートされます。

  • wasb://<container-name>@<account-name>.blob.core.windows.net/: 既定以外のストレージ アカウントを使って通信するときに使われます。 (追加のストレージ アカウントがある場合や、パブリックにアクセス可能なストレージ アカウントにる格納されているデータにアクセスする場合など)。

Azure Data Lake Storage Gen2 を使用する場合は、次の URI スキームを使用します。

  • abfs://:暗号化された通信を使用して既定のストレージにアクセスします。

  • abfs://<container-name>@<account-name>.dfs.core.windows.net/: 既定以外のストレージ アカウントを使って通信するときに使われます。 (追加のストレージ アカウントがある場合や、パブリックにアクセス可能なストレージ アカウントにる格納されているデータにアクセスする場合など)。

重要

Data Lake Storage を HDInsight の既定のストアとして使用する場合は、HDInsight のストレージのルートとして使用するストア内のパスを指定する必要があります。 既定のパスは /clusters/<cluster-name>/ です。

/ または adl:/// を使用してデータにアクセスすると、クラスターのルートに格納されているデータのみにアクセスできます (たとえば /clusters/<cluster-name>/)。 ストア内の任意の場所にあるデータにアクセスするには、adl://<storage-name>.azuredatalakestore.net/ 形式を使用します。

クラスターで使用しているストレージ

Ambari を使用して、クラスターの既定のストレージ構成を取得することができます。 次のコマンドを使用して、curl を使用する HDFS の構成情報を取得し、 jqを使用してフィルター処理します。

curl -u admin -G "https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/api/v1/clusters/CLUSTERNAME/configurations/service_config_versions?service_name=HDFS&service_config_version=1" | jq '.items[].configurations[].properties["fs.defaultFS"] | select(. != null)'

注意

このコマンドは、サーバーに適用された最初の構成 (service_config_version=1) を返し、その中にこの情報が含まれています。 最新の構成を確認するには、構成バージョンの一覧を表示しなければならない場合があります。

このコマンドにより、次の URI のような値が返されます。

  • Azure Storage アカウントを使用している場合: wasb://<container-name>@<account-name>.blob.core.windows.net

    アカウント名は Azure ストレージ アカウントの名前です。 コンテナー名はクラスター ストレージのルートである BLOB コンテナーです。

  • Azure Data Lake Storage を使用している場合は adl://home。 Data Lake Storage の名前を取得するには、次の REST 呼び出しを使用します。

    curl -u admin -G "https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/api/v1/clusters/CLUSTERNAME/configurations/service_config_versions?service_name=HDFS&service_config_version=1" | jq '.items[].configurations[].properties["dfs.adls.home.hostname"] | select(. != null)'

    このコマンドからは、ホスト名として <data-lake-store-account-name>.azuredatalakestore.net が返されます。

    HDInsight のルートであるストア内のディレクトリを取得するには、次の REST 呼び出しを使用します。

    curl -u admin -G "https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/api/v1/clusters/CLUSTERNAME/configurations/service_config_versions?service_name=HDFS&service_config_version=1" | jq '.items[].configurations[].properties["dfs.adls.home.mountpoint"] | select(. != null)'

    このコマンドにより、/clusters/<hdinsight-cluster-name>/ のようなパスが返されます。

次のように Azure Portal を使用して、ストレージ情報を検索することもできます。

  1. Azure ポータルで HDInsight クラスターを選択します。

  2. [プロパティ] セクションの [ストレージ アカウント] を選択します。 クラスターのストレージ情報が表示されます。

HDInsight の外部からファイルにアクセスする方法

HDInsight クラスターの外部からデータにアクセスする方法は複数あります。 データを操作するために使用できるユーティリティと SDK へのいくつかのリンクを次に示します。

Azure Blob Storage を使用している場合は、次のリンクを参照して、データにアクセスする方法を確認してください。

  • Azure CLI:Azure を操作するためのコマンド ライン インターフェイス コマンド。 インストール後、ストレージの使用方法については az storage、BLOB 特有のコマンドについては az storage blob をご覧ください。

  • blobxfer.py: Azure Storage で BLOB を使用するための Python スクリプト。

  • さまざまな SDK:

Azure Data Lake Storage Gen1 を使用している場合は、次のリンクを参照して、データにアクセスする方法を確認してください。

クラスターのスケーリング

クラスターのスケール設定機能を使用すると、クラスターによって使用されるデータ ノードの数を動的に変更できます。 クラスターで他のジョブまたはプロセスを実行している間に、スケーリング操作を実行できます。 「Scale HDInsight clusters (HDInsight クラスターをスケールする)

Hue (またはその他の Hadoop コンポーネント) のインストール方法

HDInsight は管理されたサービスです。 Azure によってクラスターに関する問題が検出された場合、障害の発生したノードが削除され、新たに作成されたノードで置き換えられる可能性があります。 クラスターに何かを手動でインストールした場合、この操作の実行後、それらは維持されません。 代わりに、HDInsight スクリプト アクションを使用してください。 次の変更は、スクリプト アクションで行うことができます。

  • サービスや Web サイトをインストールして構成する。
  • クラスターの複数のノードで構成変更を必要とするコンポーネントをインストールして構成する。

スクリプト アクションとは、Bash スクリプトです。 このスクリプトは、クラスターの作成中に実行されるほか、追加コンポーネントのインストールと構成に使用されます。 独自のスクリプト アクションを開発する方法の詳細については、「 HDInsight での Script Action 開発」を参照してください。

Jar ファイル

一部の Hadoop テクノロジでは、自己完結型の jar ファイルが提供されています。 これらのファイルには、MapReduce ジョブの一部として、あるいは Pig または Hive 内から使用される関数が含まれています。 これらは多くの場合、セットアップを必要とせず、作成後にクラスターにアップロードして直接使用することができます。 クラスターの再イメージ化の後もコンポーネントが残っていることを確認したい場合は、クラスターの既定のストレージに jar ファイルを格納します。

たとえば、最新版の Apache DataFu を使用する場合、プロジェクトを含む jar をダウンロードし、それを HDInsight クラスターにアップロードできます。 その後、Pig や Hive からそれを使用する方法については、DataFu のドキュメントに従います。

重要

スタンドアロン jar ファイルである一部のコンポーネントは HDInsight で提供され、パスにはありません。 特定のコンポーネントを探している場合、次を利用し、クラスターでそれを検索できます。

find / -name *componentname*.jar 2>/dev/null

このコマンドからは、一致する jar ファイルのパスが返されます。

異なるバージョンのコンポーネントが必要になった場合は、必要なバージョンをアップロードして、ジョブで使用してください。

重要

HDInsight クラスターに用意されているコンポーネントは全面的にサポートされており、これらのコンポーネントに関連する問題の分離と解決については、Microsoft サポートが支援します。

カスタム コンポーネントについては、問題のトラブルシューティングを進めるための支援として、商業的に妥当な範囲のサポートを受けることができます。 これにより問題が解決する場合もあれば、オープン ソース テクノロジに関して、深い専門知識が入手できる場所への参加をお願いすることになる場合もあります。 たとえば、HDInsight についての Microsoft Q&A の質問ページ (https://stackoverflow.com) などの数多くのコミュニティ サイトを利用できます。 また、Apache プロジェクトには、https://apache.org に、Hadoop、Spark などのプロジェクト サイトもあります。

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