[Hands On] 도커 기반 하둡 살펴보기 (HDFS, YARN, MapReduce, Hive)

처음 하둡을 공부하려고 했을 때, 하둡이 무엇이고 정확히는 무엇인지 실체를 알기 어려웠습니다. 더욱 어려웠던 부분은, 책과 이론적인 내용들은 많은 자료가 있었으나 직접 튜토리얼을 진행하고자 하면 HDFS, YARN, MapReduce, Hive 등 다양한 서비스를 설치하고 설정을 연동해야한다는 부분이었습니다.

 

시간이 지나 되돌아보니, 간단한 docker-compose up을 통해 하둡 환경이 로컬에 실행되고 HDFS 네임노드 및 데이터노드의 Web UI를 통해 직접 글로 봤던 사항을 확인해보고 Hive 쿼리를 바로 로컬에서 실행해볼 수 있었으면 더 빨리 배울 수 있었을 것 같다는 생각을 많이 했었습니다.

 

이 글에서는 Big Data Europe에서 제공한 docker-hadoop [1]을 바탕으로 바로 경험해 볼 수 있는 Hands On을 통해 하둡을 설명해보고자 합니다:

 

• 준비사항
• docker-compose up 시 생성되는 컨테이너들
• HDFS
• YARN
• Hive & MapReduce

 

 

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준비사항

• Git
• Docker (도커에 충분한 메모리를 할당하여야 합니다)
• 하둡에 대한 기본적인 이해

 

docker-compose up 시 생성되는 컨테이너들

먼저, 아래 코드를 실행합니다:

git clone https://github.com/kadensungbincho/de-hands-on.git
cd de-hands-on/docker-hadoop-poc
docker-compose up -d

 

docker-compose up을 실행하게 되면, 도커 이미지가 다운로드 및 빌드 되고 9개의 컨테이너가 생성되게 됩니다:

 

Image from Author

 

 

'docker container ls'와 같은 커맨드를 실행하면 아래와 같이 컨테이너가 생성된 것을 확인할 수 있습니다:

docker container ls
# 출력
... NAMES
... hive-metastore
... hive-server
... namenode
... datanode
... docker-hadoop-poc_zookeeper_1
... hive-metastore-mysql
... nodemanager
... historyserver
... resourcemanage

 

 

HDFS

HDFS는 하둡분산파일시스템(Hadoop Distributed File System)으로 네임노드 그리고 데이터노드로 구성되어 하나의 파일을 블록으로 쪼개고, 블록들을 여러 노드에 나누어 저장합니다. 

 

UI 확인

먼저, http://localhost:9870/ 에 접속하면 아래와 같은 UI를 확인할 수 있습니다.

 

Namenode UI - Image from Author

위의 UI 첫 페이지에서는 하둡 버젼, 설정된 파일시스템의 수용량(Capacity), 네임노드의 힙 및 논힙 메모리 사용량, 파일 및 디렉토리 그리고 블록 갯수, active 데이터노드 갯수 등을 확인할 수 있습니다. 

 

 

Tab 'Datanodes' - Image from Author

2번째 'Datanodes' 탭을 클릭하면 현재 active한 데이터노드들의 상태를 자세히 확인할 수 있습니다. 현재는 아키텍쳐의 이미지와 같이 1개의 데이터노드가 실행되고 있습니다. http address는 데이터노드가 실행되고 있는 컨테이너의 호스트명이 'e441708a840d'라서 http://e441708a840d:9864 로 보이고 있습니다.

 

실제로는 http://localhost:9864를 통해 아래와 같이 해당 데이터노드의 UI에 접근할 수 있습니다.

Datanode UI - Image from Author

 

HDFS 커맨드 실행해보기

HDFS는 분산파일시스템 관리를 위해 다양한 커맨드를 제공합니다. 위의 도커 기반의 환경에서 기본적인 HDFS 커맨드를 실행해보며 그 동작방식을 살펴보겠습니다.

 

docker exec -it namenode bash
# 컨테이너 안
jps
# 출력
771 Jps
374 NameNode

먼저 위와 같이 네임노드가 실행되고 있는 컨테이너에 들어가 jps 커맨드를 통해 네임노드를 확인할 수 있습니다. 

 

hdfs dfs -ls /
# output
Found 3 items
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2021-02-16 12:47 /rmstate
drwxrwxr-x   - root supergroup          0 2021-02-16 12:47 /tmp
drwxr-xr-x   - root supergroup          0 2021-02-16 12:47 /user

'hdfs dfs -ls /'를 통해 루트 path의 파일 및 디렉토리를 리스트업할 수 있습니다. 

 

touch tmp.txt
hdfs dfs -put tmp.txt /tmp
hdfs dfs -ls /tmp
# output
drwx-wx-wx   - root supergroup          0 2021-02-21 02:37 /tmp/hive
-rw-r--r--   3 root supergroup          0 2021-02-21 02:42 /tmp/tmp.txt

'hdfs dfs -put <파일명> <put할 path>'을 통해 로컬 파일시스템의 파일을 HDFS의 분산파일시스템에 업로드할 수 있습니다. 

 

rm tmp.txt
hdfs dfs -get /tmp/tmp.txt
ls
# output
... tmp.txt

또한, 'hdfs dfs -get <파일명>'을 통해 분산파일시스템 상의 파일을 로컬로 가져올 수도 있습니다. 

 

실제 분산파일시스템 상의 데이터는 데이터노드가 위치한 노드의 로컬 파일시스템의 특정 path에 저장됩니다. 그 파일을 살펴보기 위해서는 먼저 아래와 같이 데이터노드의 설정을 확인해야 합니다:

docker logs datanode
# output
// ...
  - Setting dfs.datanode.data.dir=file:///hadoop/dfs/data
// ...

실행 시 쉘 스크립트는 위와 같은 환경변수를 읽어서 hdfs-site.xml에 넣어주고 있습니다. 이 hdfs-site.xml은 아래와 같이 확인해볼 수 있습니다:

 

docker exec -it datanode bash

# in container
cat /opt/hadoop-3.2.1/etc/hadoop/hdfs-site.xml

# output
// ...
<property><name>dfs.datanode.data.dir</name><value>file:///hadoop/dfs/data</value></property>
// ...

그렇기에 분산파일시스템에 파일을 쓰고, 데이터노드 안에서 '/hadoop/dfs/data'라는 위치를 확인해보면 아래와 같이 파일이 존재하는 것을 확인할 수 있습니다:

 

# in datanode
 echo "kadencho" >> tmp1.txt
 hdfs dfs -put tmp1.txt /user/kaden
 hdfs dfs -ls /user/kaden
 
# output
drwxr-xr-x   - kaden hadoop          0 2021-02-21 02:36 /user/kaden/.Trash
-rw-r--r--   3 root  hadoop          9 2021-02-21 02:55 /user/kaden/tmp1.txt

# check local file system
cat /hadoop/dfs/data/current/BP-1701142848-172.21.0.5-1613874948639/current/finalized/subdir0/subdir0/blk_1073741831

# output
kadencho

 

YARN

먼저, http://localhost:8088/cluster에서 아래와 같은 UI를 확인할 수 있습니다.

YARN UI - Image from Author

클러스터의 노드, 애플리케이션, 스케쥴러 등 리소스매니저의 전반적인 정보를 제공합니다. 애플리케이션 정보의 경우 분리되어 있는 애플리케이션히스토리서버(타임라인 서버로 이름 변경)에서 가져오는 것을 확인할 수 있습니다 (http://localhost:8188). 

 

Hive & MapReduce

마지막으로, Hive를 통해 MapReduce 애플리케이션을 실행하고, YARN의 UI에서 확인해보도록 하겠습니다. 

 

docker exec -it hive-server bash

# in container
hive

# in hive console
show databases;

# output
OK
default
tmp
Time taken: 0.884 seconds, Fetched: 2 row(s)

위와 같이 현재 default와 tmp라는 2개의 데이터베이스가 Hive에 등록되어 있는 것을 알 수 있습니다. 

 

use tmp;
show tables;

# output
OK
daily_employee
hourly_employee
Time taken: 0.038 seconds, Fetched: 2 row(s)

select * from daily_employee;

# output
OK
3	Sungbin	10000	Sinsa	20191010
4	Bob	20000	NewYork	20191010
1	Kaden	10000	Seoul	20191011
2	Barney	20000	Berlin	20191011
Time taken: 2.676 seconds, Fetched: 4 row(s)

위와 같이 tmp.daily_employee라는 테이블에 4개의 행이 존재하는 것을 확인할 수 있습니다. 이후 아래와 같이 sum을 하는 쿼리를 실행하고 YARN UI에서 해당 애플리케이션에 대한 정보를 확인할 수 있습니다:

SELECT SUM(salary) FROM daily_employee;

# output
// ...
2021-02-21 04:48:21,419 Stage-1 map = 0%,  reduce = 0%
2021-02-21 04:48:27,694 Stage-1 map = 100%,  reduce = 0%, Cumulative CPU 1.83 sec
2021-02-21 04:48:34,900 Stage-1 map = 100%,  reduce = 100%, Cumulative CPU 3.78 sec
MapReduce Total cumulative CPU time: 3 seconds 780 msec
Ended Job = job_1613881676137_0005
MapReduce Jobs Launched: 
Stage-Stage-1: Map: 1  Reduce: 1   Cumulative CPU: 3.78 sec   HDFS Read: 9627 HDFS Write: 107 SUCCESS
Total MapReduce CPU Time Spent: 3 seconds 780 msec
OK
60000.0
Time taken: 26.142 seconds, Fetched: 1 row(s)

YARN UI - Image from Author

 

 

Reference

[1] github.com/big-data-europe/docker-hadoop