En un post anterior realizamos la instalación de hadoop en un nodo, tanto en modo standalone como pseudo-distribuido. Ahora realizaremos la instalación en dos nodos.
Un par de cosas a tener en cuenta:
- De acuerdo a la documentación, típicamente se tiene un nodo como NameNode y otro como JobTracker. Los demás nodos serán configurados como DataNode y TaskTracker.
- Aunque no es obligatorio, es recomendable que los nodos tengan el mismo HADOOP_HOME, directorio raíz de la distribución.
Lo primero por hacer es descargar Hadoop, descomprimirlo en lo que será nuestro HADOOP_HOME, y configurar el JAVA_HOME dentro de conf/hadoop-env.sh.
wget http://apache.mirrors.tds.net//hadoop/core/stable/hadoop-0.20.2.tar.gz
tar -xvf hadoop-0.20.2.tar.gz
vim hadoop-0.20.2/conf/hadoop-env.sh
Para distribuir un poco la carga configuraremos el NameNode en una máquina y el JobTracker en otra. También configuraremos los dos nodos como TaskTracker y DataNode.
Para ello debemos modificar el archivo de configuración conf/core-site.xml con la url del que será el NameNode.
<configuration>
<property>
<name>fs.default.name</name>
<value>hdfs://namenode:9000</value>
</property>
</configuration>
Para especificarle a Hadoop en donde almacenar los bloques de datos del DFS se puede usar la propiedad dfs.data.dir y como valor la ruta del directorio, en el archivo conf/hdfs-site.xml. En éste archivo es necesario configurar la replicación de los bloques, el valor predeterminado es 3, en éste caso solo tenemos dos nodos así que utilizaremos un valor de dfs.replication de 2.
<configuration>
<property>
<name>dfs.data.dir</name>
<value>/data/hadoopdd</value>
</property>
<property>
<name>dfs.name.dir</name>
<value>/data/hadoopnd</value>
</property>
<property>
<name>dfs.replication</name>
<value>2</value>
</property>
</configuration>
Debemos especificar la ubicación del JobTracker, lo hacemos en el archivo de configuración mapred-site.xml. En este archivo también configuramos donde se almacenarán los archivos temporales.
<configuration>
<property>
<name>mapred.job.tracker</name>
<value>157.253.236.228:54311</value>
</property>
<property>
<name>mapred.local.dir</name>
<value>/data/hadoopmr</value>
</property>
</configuration>
Debemos asegurarnos que podemos iniciar sesión ssh sin contraseña en las dos máquinas, para ello seguimos los pasos indicados para la instalación en un solo nodo y, además, agregar las llaves públicas ssh de las máquinas master en el archivo .ssh/authorized_keys máquinas slave:
$ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa
$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys
$ ssh-copy-id -i .ssh/id_dsa.pub {ip_slave}
Los siguientes archivos solo se deben editar en los master(en este caso en los dos nodos, pero al agregar un nuevo nodo solo se modifican en los NameNode y JobTracker).
En el archivo conf/masters se listan los nodos master, tanto NodeName como JobTracker, en el archivo conf/slaves todos los nodos DataNode y TaskTracker, uno por línea.
Formateamos el sistema de archivos distribuido, ejecutando en el NameNode:
./hadoop-0.20.2/bin/hadoop namenode -format
Arrancamos los demonios de hdfs, ejecutando
bin/start-dfs.sh
Podemos los procesos ejecutados en cáda maquina usando el comando jps.
A continuación iniciamos los demonios de Mapreduce, ejecutando en el JobTracker:
bin/start-mapred.sh
Para detener los demonios del sistema de archivos y de mapreduce, respectivamente, ejecutamos:
bin/stop-dfs.sh
bin/stop-mapred.sh
Ahora deberíamos poder correr el ejemplo que utilizamos en la instalación anterior:
$ bin/hadoop fs -put conf input
$ bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input/conf output 'dfs[a-z.]+'
Sin embargo se pueden presentar algunos problemas en el dfs, por un bug que aún se encuentra abierto. En http://www.michael-noll.com/wiki/Running_Hadoop_On_Ubuntu_Linux_(Multi-Node_Cluster) podemos ver otro tutorial(en ingles) de la instalación del cluster, con una configuración un poco diferente, y las alternativas para resolver los problemas que se pueden presentar.
En un próximo artículo revisaremos el desarrollo de una aplicación MapReduce para Hadoop.
