Hadoop es un framework para computación distribuida que soporta aplicaciones con uso intensivo de datos. Implementa, entre otras cosas, el paradigma MapReduce y HDFS, un sistema de archivos distribuido y el principal sistema de almacenamiento en Hadoop.

En esta primera aproximación probaré la instalación y ejecución de Hadoop, haciendo un resumen de los pasos necesarios, traduciéndolos, y comentarios al margen frente a la documentación.

Los prerrequisitos de Hadoop son Java 1.6, ssh server y rsync, en Windows será necesario también Cygwin. Para éstas pruebas usaré una máquina virtual con Debian 5.0.5, Java 1.6.0_20, openssh 5.1p1.

La instalación de Hadoop se reduce a descargar la versión estable y descomprimirlo:

wget http://apache.mirrors.tds.net//hadoop/core/stable/hadoop-0.20.2.tar.gz
tar -xvf hadoop-0.20.2.tar.gz
Ahora, entrando a la carpeta que se descomprimió, se edita conf/hadoop-env.sh definiendo la variable JAVA_HOME con la ubicación de la instalación de java, en teoría funcionaría si la variable JAVA_HOME está definida en el entorno, pero es mejor definirla en el archivo para facilitar la distribución. A continuación se puede ejecutar el comando:
bin/hadoop
Para ver  la documentación de uso.
Existen 3 configuraciones posibles de Hadoop: Standalone, pseudo-distribuida y distribuida. La configuración predeterminada es Standalone, no distribuida y un solo proceso de java, útil para depuración según la documentación. Con ésta instalación se puede ejecutar el primer ejemplo de Hadoop, un grep basado en MapReduce:
$ mkdir input
$ cp conf/*.xml input
$ bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'
$ cat output/*

La salida crea dos archivos: part-0000 con la respuesta y .part-0000.crc con el CRC checksum.

Para ejecutar Hadoop en el modo Pseudo-distribuido, varios nodos en una máquina en procesos java diferentes, debemos modificar los archivos conf/core-site.xml, conf/hdfs-site.xml y conf/mapred-site.xml así:

conf/core-site.xml:

<configuration>

<property>

<name>fs.default.name</name>

<value>hdfs://localhost:9000</value>

</property>

</configuration>

conf/hdfs-site.xml:

<configuration>

<property>

<name>dfs.replication</name>

<value>1</value>

</property>

</configuration>

conf/mapred-site.xml:

<configuration>

<property>

<name>mapred.job.tracker</name>

<value>localhost:9001</value>

</property>

</configuration>

En el ambiente de pruebas funciona ssh a localhost sin contraseña, sin embargo esto puede no ser cierto en todos los ambientes. En el manual de Hadoop describen la forma configurarlo para ese caso. Esto sólo es necesario si no se puede hacer ssh a localhost sin contraseña:

$ ssh-keygen -t dsa -P '' -f ~/.ssh/id_dsa

$ cat ~/.ssh/id_dsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys

Ahora podemos ejecutar hadoop, primero creando un nuevo sistema de archivo distribuido, para luego ejecutar los nodos

$ bin/hadoop namenode -format
$ bin/start-all.sh

Ahora podemos acceder a la interfaz web del Job Tracker y del Namenode en el puerto 50030 y 50070 respectivamente.

Ahora ejecutaremos el ejemplo con el que probamos el Singlenode, para lo cual necesitamos copiar los archivos de entrada al sistema de archivos distribuido, en el cual también se crearán los archivos de salida, para hacer visibles las diferencias entre los dos modos se pueden borrar las carpetas input y output creadas anteriormente. Para ejecutar el ejemplo hacemos:

$ rm -rf input output

$ bin/hadoop fs -put conf input

$ bin/hadoop jar hadoop-*-examples.jar grep input output 'dfs[a-z.]+'

Ahora los archivos de salida están en el sistema de archivos distribuido, para traerlos ejecutamos:

$ bin/hadoop fs -get output output
$ cat output/*

o podemos ver el resultado directamente en el sistema de archivos distribuido:

bin/hadoop fs -cat output/*

Cuando terminamos podemos detener los nodos ejecutando:

$ bin/stop-all.sh

La salida incluye además de la respuesta los logs de la ejecución.

En un próximo post revisaremos la configuración de Hadoop en modo distribuido en un Cluster de máquinas.

Hadoop Logo

 

5 thoughts on “Mordiendo Hadoop: Instalación y primeras pruebas.

  1. Pingback: Mordiendo Hadoop: Instalación en Cluster

  2. Pingback: Mordiendo Hadoop: Desarrollo de aplicaciones MapReduce

  3. Hola, estoy impartiendo formación de big data y me gustó tu artículo.
    Tengo tu mismo apellido y mi familia también es de colombia… no es común

  4. Pingback: Mordiendo Hadoop – Instalación con Ambari « Christian Ariza

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