Azure Data Box を使用してオンプレミスの HDFS ストアから Azure Storage に移行する

[アーティクル]
03/16/2023

Data Box デバイスを使用することにより、Hadoop クラスターのオンプレミス HDFS ストアから Azure Storage (Blob ストレージまたは Data Lake Storage Gen2) にデータを移行できます。 Data Box Disk、80 TB の Data Box、または 770 TB の Data Box Heavy から選択できます。

この記事は、次のタスクを完了する上で役立ちます。

データの移行を準備する
データを Data Box Disk、Data Box または Data Box Heavy デバイスにコピーする
Microsoft にデバイスを返送する
ファイルとディレクトリにアクセス許可を適用します (Data Lake Storage Gen2 のみ)

前提条件

移行を完了するには、以下が必要です。

Azure Storage のアカウント
ソースデータを含むオンプレミス Hadoop クラスター。
Azure Data Box デバイス。
- Data Box または Data Box Heavy を注文します。
- オンプレミスネットワークに Data Box または Data Box Heavy をケーブル接続します。

準備ができたら始めましょう。

データを Data Box デバイスにコピーする

データが 1 つの Data Box デバイスに収まる場合は、そのデータを Data Box デバイスにコピーします。

データサイズが Data Box デバイスの容量を超える場合は、オプションの手順を使用してデータを複数の Data Box デバイスに分割し、この手順を実行します。

オンプレミス HDFS ストアから Data Box デバイスにデータをコピーするには、いくつかの事項を設定し、DistCp ツールを使用します。

以下の手順に従って、Blob/オブジェクトストレージの REST API を介して Data Box デバイスにデータをコピーします。 REST API インターフェイスでは、デバイスはクラスターに HDFS ストアとして表示されます。

REST を介してデータをコピーする前に、Data Box または Data Box Heavy 上で REST インターフェイスに接続するためにセキュリティおよび接続プリミティブを識別します。 Data Box のローカル Web UI にサインインして、 [接続とコピー] ページに移動します。デバイスの Azure ストレージアカウントに対して、[アクセスの設定] の下で [REST] を探して選択します。
[ストレージアカウントへのアクセスとデータのアップロード] ダイアログで [Blob service エンドポイント] と [ストレージアカウントキー] をコピーします。 Blob service エンドポイントから、https:// と末尾のスラッシュを省略します。

ここでは、エンドポイントは https://mystorageaccount.blob.mydataboxno.microsoftdatabox.com/ になります。使用する URI のホスト部分は mystorageaccount.blob.mydataboxno.microsoftdatabox.com です。たとえば、HTTP 経由の REST への接続の方法を参照してください。
エンドポイントと、Data Box または Data Box Heavy ノードの IP アドレスを各ノードの /etc/hosts に追加します。
```
10.128.5.42  mystorageaccount.blob.mydataboxno.microsoftdatabox.com
```
DNS を他のメカニズムを使用している場合は、Data Box エンドポイントを解決できることを確認する必要があります。
シェル変数 azjars を、hadoop-azure および azure-storage jar ファイルの場所に設定します。これらのファイルは Hadoop インストールディレクトリ以下にあります。

これらのファイルが存在するかどうかを確認するには、次のコマンドを使用しますls -l $<hadoop_install_dir>/share/hadoop/tools/lib/ | grep azure。 <hadoop_install_dir> プレースホルダーは、Hadoop をインストールしたディレクトリのパスに置き換えます。必ず完全修飾パスを使用します。

例 :

azjars=$hadoop_install_dir/share/hadoop/tools/lib/hadoop-azure-2.6.0-cdh5.14.0.jar azjars=$azjars,$hadoop_install_dir/share/hadoop/tools/lib/microsoft-windowsazure-storage-sdk-0.6.0.jar
データのコピーに使用するストレージコンテナーを作成します。このコマンドの一部として宛先ディレクトリも指定する必要があります。この時点では、これはダミーの宛先ディレクトリになる可能性があります。
```
hadoop fs -libjars $azjars \
-D fs.AbstractFileSystem.wasb.Impl=org.apache.hadoop.fs.azure.Wasb \
-D fs.azure.account.key.<blob_service_endpoint>=<account_key> \
-mkdir -p  wasb://<container_name>@<blob_service_endpoint>/<destination_directory>
```
- <blob_service_endpoint> プレースホルダーは、実際の BLOB サービスエンドポイントの名前に置き換えます。
- <account_key> プレースホルダーは、実際のアカウントのアクセスキーに置き換えます。
- <container-name> プレースホルダーは、実際のコンテナーの名前に置き換えます。
- <destination_directory> プレースホルダーは、データのコピー先であるディレクトリの名前に置き換えます。
リストコマンドを実行してコンテナーとディレクトリが作成されたことを確認します。
```
hadoop fs -libjars $azjars \
-D fs.AbstractFileSystem.wasb.Impl=org.apache.hadoop.fs.azure.Wasb \
-D fs.azure.account.key.<blob_service_endpoint>=<account_key> \
-ls -R  wasb://<container_name>@<blob_service_endpoint>/
```
- <blob_service_endpoint> プレースホルダーは、実際の BLOB サービスエンドポイントの名前に置き換えます。
- <account_key> プレースホルダーは、実際のアカウントのアクセスキーに置き換えます。
- <container-name> プレースホルダーは、実際のコンテナーの名前に置き換えます。
Data Box Blob ストレージ内の先ほど作成したコンテナーに、Hadoop HDFS からデータをコピーします。コピー先のディレクトリが見つからない場合、コマンドにより自動的に作成されます。
```
hadoop distcp \
-libjars $azjars \
-D fs.AbstractFileSystem.wasb.Impl=org.apache.hadoop.fs.azure.Wasb \
-D fs.azure.account.key.<blob_service_endpoint<>=<account_key> \
-filters <exclusion_filelist_file> \
[-f filelist_file | /<source_directory> \
       wasb://<container_name>@<blob_service_endpoint>/<destination_directory>
```
- <blob_service_endpoint> プレースホルダーは、実際の BLOB サービスエンドポイントの名前に置き換えます。
- <account_key> プレースホルダーは、実際のアカウントのアクセスキーに置き換えます。
- <container-name> プレースホルダーは、実際のコンテナーの名前に置き換えます。
- <exlusion_filelist_file> プレースホルダーは、ファイルの除外一覧を含むファイルの名前に置き換えます。
- <source_directory> プレースホルダーは、コピーするデータが格納されているディレクトリの名前に置き換えます。
- <destination_directory> プレースホルダーは、データのコピー先であるディレクトリの名前に置き換えます。
-libjars オプションは、hadoop-azure*.jar と従属 azure-storage*.jar ファイルを distcp で使用できるようにするために使用されます。これは、一部のクラスターで既に行われている可能性があります。

次の例は、distcp コマンドを使用してデータをコピーする方法を示しています。
```
 hadoop distcp \
-libjars $azjars \
-D fs.AbstractFileSystem.wasb.Impl=org.apache.hadoop.fs.azure.Wasb \
-D fs.azure.account.key.mystorageaccount.blob.mydataboxno.microsoftdatabox.com=myaccountkey \
-filter ./exclusions.lst -f /tmp/copylist1 -m 4 \
/data/testfiles \
wasb://hdfscontainer@mystorageaccount.blob.mydataboxno.microsoftdatabox.com/data
```
コピー速度を向上させるには:
- マッパーの数を変更してみてください。 (既定のマッパー数は 20 です。上記の例では、m = 4 個のマッパーを使用しています。)
- -D fs.azure.concurrentRequestCount.out=<thread_number> を試してください。 <thread_number> をマッパーあたりのスレッド数に置き換えます。マッパー数とマッパーあたりのスレッド数の積 m*<thread_number> は 32 を超えてはなりません。
- 複数の distcp を並行して実行してみてください。
- 大きなファイルは小さなファイルよりもパフォーマンスが向上することに注意してください。
- 200 GB より大きいファイルがある場合は、次のパラメーターを使用してブロックサイズを 100 MB に変更することをお勧めします。
```
hadoop distcp \ 
-libjars $azjars \ 
-Dfs.azure.write.request.size= 104857600 \ 
-Dfs.AbstractFileSystem.wasb.Impl=org.apache.hadoop.fs.azure.Wasb \ 
-Dfs.azure.account.key.<blob_service_endpoint<>=<account_key> \ 
-strategy dynamic \ 
-Dmapreduce.map.memory.mb=16384 \ 
-Dfs.azure.concurrentRequestCount.out=8 \ 
-Dmapreduce.map.java.opts=-Xmx8196m \ 
-m 4 \ 
-update \ 
/data/bigfile wasb://hadoop@mystorageaccount.blob.core.windows.net/bigfile
```

Data Box を Microsoft に送付する

これらの手順に従って、Data Box デバイスを準備し、Microsoft に送付します。

まず Data Box または Data Box Heavy 上で発送準備を行います。
デバイスの準備が完了した後は、BOM ファイルをダウンロードします。後からこれらの BOM またはマニフェストファイルを使用して、データが Azure にアップロードされたことを確認します。
デバイスをシャットダウンし、ケーブルを取り外します。
UPS で集荷のスケジュールを設定します。
- Data Box デバイスの場合は、Data Box の送付に関するページを参照してください。
- Data Box Heavy デバイスの場合は、Data Box Heavy の送付に関するページを参照してください。
Microsoft がデバイスを受け取ると、データセンターネットワークに接続され、デバイスを注文したときに指定したストレージアカウントにデータがアップロードされます。すべてのデータが Azure にアップロードされたことを BOM ファイルに対して確認します。

ファイルとディレクトリにアクセス許可を適用します (Data Lake Storage Gen2 のみ)

Azure Storage アカウントに既にデータがあります。次に、ファイルとディレクトリにアクセス許可を適用します。

Note

この手順は、データストアとして Azure Data Lake Storage Gen2 を使用している場合にのみ必要です。階層型名前空間を持たない BLOB ストレージアカウントだけをデータストアとして使用している場合は、このセクションをスキップできます。

Azure Data Lake Storage Gen2 の有効なアカウントのサービスプリンシパルを作成します。

サービスプリンシパルを作成するには、「操作方法: リソースにアクセスできる Microsoft Entra アプリケーションとサービスプリンシパルをポータルで作成する」を参照してください。

記事の「アプリケーションをロールに割り当てる」セクションの手順を実行するときに、必ずストレージ BLOB データ共同作成者ロールをサービスプリンシパルに割り当ててください。
記事の「サインインするための値を取得する」セクションの手順を実行するときは、アプリケーション ID、クライアントシークレット値をテキストファイルに保存します。これらはすぐに必要になります。

それらのアクセス許可を使用してコピーされたファイルの一覧を生成する

オンプレミスの Hadoop クラスターから、次のコマンドを実行します。


sudo -u hdfs ./copy-acls.sh -s /{hdfs_path} > ./filelist.json

このコマンドでは、それらのアクセス許可を使用してコピーされたファイルの一覧が生成されます。

Note

HDFS 内のファイル数によっては、このコマンドの実行に時間がかかることがあります。

ID の一覧を生成し、それらを Microsoft Entra ID にマップする

copy-acls.py スクリプトをダウンロードします。この記事の「ヘルパースクリプトをダウンロードし、それらを実行するようにエッジノードを設定する」セクションを参照してください。
このコマンドを実行して、固有の ID の一覧を生成します。
```
./copy-acls.py -s ./filelist.json -i ./id_map.json -g
```
このスクリプトで、ADD ベースの ID にマップする必要がある ID を含む id_map.json という名前のファイルが生成されます。
テキストエディターで id_map.json ファイルを開きます。
ファイルに出現する各 JSON オブジェクトについて、マップされた適切な ID を使用して Microsoft Entra ユーザープリンシパル名 (UPN) または ObjectId (OID) のいずれかの target 属性を更新します。完了したら、ファイルを保存します。次の手順でこのファイルが必要になります。

コピーしたファイルにアクセス許可を適用し、ID マッピングを適用する

このコマンドを実行して、Data Lake Storage Gen2 の有効なアカウントにコピーしたデータにアクセス許可を適用します。

./copy-acls.py -s ./filelist.json -i ./id_map.json  -A <storage-account-name> -C <container-name> --dest-spn-id <application-id>  --dest-spn-secret <client-secret>

<storage-account-name> プレースホルダーは、実際のストレージアカウントの名前に置き換えます。
<container-name> プレースホルダーは、実際のコンテナーの名前に置き換えます。
<application-id> と <client-secret> のプレースホルダーは、サービスプリンシパルの作成時に収集したアプリケーション ID とクライアントシークレットに置き換えます。

付録: 複数の Data Box デバイスにデータを分割する

データを Data Box デバイスに移動する前に、ヘルパースクリプトをダウンロードし、データが Data Box に収まるように編成されていることを確認し、不要なファイルを除外する必要があります。

ヘルパースクリプトをダウンロードし、それらを実行するようにエッジノードを設定する

オンプレミス Hadoop クラスターのエッジノードまたはヘッドノードから、次のコマンドを実行します。
```
git clone https://github.com/jamesbak/databox-adls-loader.git
cd databox-adls-loader
```
このコマンドで、ヘルパースクリプトを含む GitHub リポジトリが複製されます。
ローカルコンピューターに jq パッケージがインストールされていることを確認します。
```
sudo apt-get install jq
```
Requests python パッケージをインストールします。
```
pip install requests
```
必要なスクリプトに実行アクセス許可を設定します。
```
chmod +x *.py *.sh
```

データが Data Box デバイスに収まるように編成されていることを確認する

データのサイズが 1 台の Data Box デバイスのサイズを超える場合は、複数のグループに分割してファイルを複数の Data Box デバイスに保存できるようにします。

データが 1 台の Data Box デバイスのサイズを超えない場合は、次のセクションに進むことができます。

管理者特権のアクセス許可を使用して、前のセクションのガイダンスに従ってダウンロードした generate-file-list スクリプトを実行します。

コマンドパラメーターの説明を次に示します。

sudo -u hdfs ./generate-file-list.py [-h] [-s DATABOX_SIZE] [-b FILELIST_BASENAME]
                 [-f LOG_CONFIG] [-l LOG_FILE]
                 [-v {DEBUG,INFO,WARNING,ERROR}]
                 path

where:
positional arguments:
path                  The base HDFS path to process.

optional arguments:
-h, --help            show this help message and exit
-s DATABOX_SIZE, --databox-size DATABOX_SIZE
                     The size of each Data Box in bytes.
-b FILELIST_BASENAME, --filelist-basename FILELIST_BASENAME
                     The base name for the output filelists. Lists will be
                     named basename1, basename2, ... .
-f LOG_CONFIG, --log-config LOG_CONFIG
                     The name of a configuration file for logging.
-l LOG_FILE, --log-file LOG_FILE
                     Name of file to have log output written to (default is
                     stdout/stderr)
-v {DEBUG,INFO,WARNING,ERROR}, --log-level {DEBUG,INFO,WARNING,ERROR}
                     Level of log information to output. Default is 'INFO'.

生成されたファイル一覧を HDFS にコピーして、DistCp ジョブにアクセスできるようにします。
```
hadoop fs -copyFromLocal {filelist_pattern} /[hdfs directory]
```

不要なファイルを除外する

DisCp ジョブからいくつかのディレクトリを除外する必要があります。たとえば、クラスターの稼働を維持する状態情報を含むディレクトリを除外します。

DistCp ジョブを開始する予定のオンプレミス Hadoop クラスター上に、除外するディレクトリの一覧を指定するファイルを作成します。

次に例を示します。

.*ranger/audit.*
.*/hbase/data/WALs.*

次のステップ

HDInsight クラスターでの Data Lake Storage Gen2 の動作について学習します。詳しくは、「Azure HDInsight クラスターで Azure Data Lake Storage Gen2 を使用する」をご覧ください。

次の方法で共有

Azure Data Box を使用してオンプレミスの HDFS ストアから Azure Storage に移行する

前提条件

データを Data Box デバイスにコピーする

Data Box を Microsoft に送付する

ファイルとディレクトリにアクセス許可を適用します (Data Lake Storage Gen2 のみ)

Azure Data Lake Storage Gen2 の有効なアカウントのサービスプリンシパルを作成します。

それらのアクセス許可を使用してコピーされたファイルの一覧を生成する

ID の一覧を生成し、それらを Microsoft Entra ID にマップする

コピーしたファイルにアクセス許可を適用し、ID マッピングを適用する

付録: 複数の Data Box デバイスにデータを分割する

ヘルパースクリプトをダウンロードし、それらを実行するようにエッジノードを設定する

データが Data Box デバイスに収まるように編成されていることを確認する

不要なファイルを除外する

次のステップ

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その他のリソース

次の方法で共有

Azure Data Box を使用してオンプレミスの HDFS ストアから Azure Storage に移行する

前提条件

データを Data Box デバイスにコピーする

Data Box を Microsoft に送付する

ファイルとディレクトリにアクセス許可を適用します (Data Lake Storage Gen2 のみ)

Azure Data Lake Storage Gen2 の有効なアカウントのサービス プリンシパルを作成します。

それらのアクセス許可を使用してコピーされたファイルの一覧を生成する

ID の一覧を生成し、それらを Microsoft Entra ID にマップする

コピーしたファイルにアクセス許可を適用し、ID マッピングを適用する

付録: 複数の Data Box デバイスにデータを分割する

ヘルパー スクリプトをダウンロードし、それらを実行するようにエッジ ノードを設定する

データが Data Box デバイスに収まるように編成されていることを確認する

不要なファイルを除外する

次のステップ

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