## 使用Apache Hadoop加载批数据 本教程向您展示如何使用远程Hadoop集群将数据文件加载到Apache Druid中。 对于本教程，我们假设您已经使用[快速入门](../GettingStarted/chapter-2.md)中所述的 `micro-quickstart` 单机配置完成了前边的[批处理摄取指南](./chapter-1.md)。 ### 安装Docker 本教程要求将[Docker](https://docs.docker.com/install/)安装在教程计算机上。 Docker安装完成后，请继续执行本教程中的后续步骤 ### 构建Hadoop Docker镜像 在本教程中，我们为Hadoop 2.8.5集群提供了一个Dockerfile，我们将使用它运行批处理索引任务。 该Dockerfile和相关文件位于 `quickstart/tutorial/hadoop/docker`。 从apache-druid-0.17.0软件包根目录中，运行以下命令以构建名为"druid-hadoop-demo"的Docker镜像，其版本标签为"2.8.5"： ``` cd quickstart/tutorial/hadoop/docker docker build -t druid-hadoop-demo:2.8.5 . ``` 该命令运行后开始构建Hadoop镜像。镜像构建完成后，可以在控制台中看到 `Successfully tagged druid-hadoop-demo:2.8.5` 的信息。 ### 安装Hadoop Docker集群 #### 创建临时共享目录 我们需要一个共享目录以便于主机和Hadoop容器之间进行传输文件 我们在 `/tmp` 下创建一些文件夹，稍后我们在启动Hadoop容器时会使用到它们： ``` mkdir -p /tmp/shared mkdir -p /tmp/shared/hadoop_xml ``` #### 配置 /etc/hosts 在主机的 `/etc/hosts` 中增加以下入口： ``` 127.0.0.1 druid-hadoop-demo ``` #### 启动Hadoop容器 在 `/tmp/shared` 文件夹被创建和 `/etc/hosts` 入口被添加后，运行以下命令来启动Hadoop容器： ``` docker run -it -h druid-hadoop-demo --name druid-hadoop-demo -p 2049:2049 -p 2122:2122 -p 8020:8020 -p 8021:8021 -p 8030:8030 -p 8031:8031 -p 8032:8032 -p 8033:8033 -p 8040:8040 -p 8042:8042 -p 8088:8088 -p 8443:8443 -p 9000:9000 -p 10020:10020 -p 19888:19888 -p 34455:34455 -p 49707:49707 -p 50010:50010 -p 50020:50020 -p 50030:50030 -p 50060:50060 -p 50070:50070 -p 50075:50075 -p 50090:50090 -p 51111:51111 -v /tmp/shared:/shared druid-hadoop-demo:2.8.5 /etc/bootstrap.sh -bash ``` 容器启动后，您的终端将连接到容器内运行的bash shell： ``` Starting sshd: [ OK ] 18/07/26 17:27:15 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable Starting namenodes on [druid-hadoop-demo] druid-hadoop-demo: starting namenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-root-namenode-druid-hadoop-demo.out localhost: starting datanode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-druid-hadoop-demo.out Starting secondary namenodes [0.0.0.0] 0.0.0.0: starting secondarynamenode, logging to /usr/local/hadoop/logs/hadoop-root-secondarynamenode-druid-hadoop-demo.out 18/07/26 17:27:31 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable starting yarn daemons starting resourcemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn--resourcemanager-druid-hadoop-demo.out localhost: starting nodemanager, logging to /usr/local/hadoop/logs/yarn-root-nodemanager-druid-hadoop-demo.out starting historyserver, logging to /usr/local/hadoop/logs/mapred--historyserver-druid-hadoop-demo.out bash-4.1# ``` `Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable` 这个信息可以安全地忽略掉。 ##### 进入Hadoop容器shell 运行下边命令打开Hadoop容器的另一个shell： ``` docker exec -it druid-hadoop-demo bash ``` #### 拷贝数据到Hadoop容器 从apache-druid-0.17.0安装包的根目录拷贝 `quickstart/tutorial/wikiticker-2015-09-12-sampled.json.gz` 样例数据到共享文件夹 ``` cp quickstart/tutorial/wikiticker-2015-09-12-sampled.json.gz /tmp/shared/wikiticker-2015-09-12-sampled.json.gz ``` #### 设置Hadoop目录 在Hadoop容器shell中，运行以下命令来设置本次教程需要的HDFS目录，同时拷贝输入数据到HDFS上： ``` cd /usr/local/hadoop/bin ./hdfs dfs -mkdir /druid ./hdfs dfs -mkdir /druid/segments ./hdfs dfs -mkdir /quickstart ./hdfs dfs -chmod 777 /druid ./hdfs dfs -chmod 777 /druid/segments ./hdfs dfs -chmod 777 /quickstart ./hdfs dfs -chmod -R 777 /tmp ./hdfs dfs -chmod -R 777 /user ./hdfs dfs -put /shared/wikiticker-2015-09-12-sampled.json.gz /quickstart/wikiticker-2015-09-12-sampled.json.gz ``` 如果在命令执行中遇到了namenode相关的错误，可能是因为Hadoop容器没有完成初始化，等一会儿后重新执行命令。 ### 配置使用Hadoop的Druid 配置用于Hadoop批加载的Druid集群还需要额外的一些步骤。 #### 拷贝Hadoop配置到Druid classpath 从Hadoop容器shell中，运行以下命令将Hadoop.xml配置文件拷贝到共享文件夹中： ``` cp /usr/local/hadoop/etc/hadoop/*.xml /shared/hadoop_xml ``` 在宿主机上运行下边命令，其中{PATH_TO_DRUID}替换为Druid软件包的路径： ``` mkdir -p {PATH_TO_DRUID}/conf/druid/single-server/micro-quickstart/_common/hadoop-xml cp /tmp/shared/hadoop_xml/*.xml {PATH_TO_DRUID}/conf/druid/single-server/micro-quickstart/_common/hadoop-xml/ ``` #### 更新Druid段与日志的存储 在常用的文本编辑器中，打开 `conf/druid/single-server/micro-quickstart/_common/common.runtime.properties` 文件做如下修改： **禁用本地深度存储，启用HDFS深度存储** ``` # # Deep storage # # For local disk (only viable in a cluster if this is a network mount): #druid.storage.type=local #druid.storage.storageDirectory=var/druid/segments # For HDFS: druid.storage.type=hdfs druid.storage.storageDirectory=/druid/segments ``` **禁用本地日志存储，启动HDFS日志存储** ``` # # Indexing service logs # # For local disk (only viable in a cluster if this is a network mount): #druid.indexer.logs.type=file #druid.indexer.logs.directory=var/druid/indexing-logs # For HDFS: druid.indexer.logs.type=hdfs druid.indexer.logs.directory=/druid/indexing-logs ``` #### 重启Druid集群 Hadoop.xml文件拷贝到Druid集群、段和日志存储配置更新为HDFS后，Druid集群需要重启才可以让配置生效。 如果集群正在运行，`CTRL-C` 终止 `bin/start-micro-quickstart`脚本，重新执行它使得Druid服务恢复。 ### 加载批数据 我们提供了2015年9月12日起对Wikipedia编辑的示例数据，以帮助您入门。 要将数据加载到Druid中，可以提交指向该文件的*摄取任务*。我们已经包含了一个任务，该任务会加载存档中包含 `wikiticker-2015-09-12-sampled.json.gz`文件。 通过以下命令进行提交 `wikipedia-index-hadoop.json` 任务： ``` bin/post-index-task --file quickstart/tutorial/wikipedia-index-hadoop.json --url http://localhost:8081 ``` ### 查询数据 加载数据后，请按照[查询教程](./chapter-4.md)的操作，对新加载的数据执行一些示例查询. ### 清理数据 本教程只能与[查询教程](./chapter-4.md)一起使用。 如果您打算完成其他任何教程，还需要： * 关闭集群，通过删除Druid软件包中的 `var` 目录来重置集群状态 * 将 `conf/druid/single-server/micro-quickstart/_common/common.runtime.properties` 恢复深度存储与任务存储配置到本地类型 * 重启集群 这是必需的，因为其他摄取教程将写入相同的"wikipedia"数据源，并且以后的教程希望集群使用本地深度存储。 恢复配置示例： ``` # # Deep storage # # For local disk (only viable in a cluster if this is a network mount): druid.storage.type=local druid.storage.storageDirectory=var/druid/segments # For HDFS: #druid.storage.type=hdfs #druid.storage.storageDirectory=/druid/segments # # Indexing service logs # # For local disk (only viable in a cluster if this is a network mount): druid.indexer.logs.type=file druid.indexer.logs.directory=var/druid/indexing-logs # For HDFS: #druid.indexer.logs.type=hdfs #druid.indexer.logs.directory=/druid/indexing-logs ``` ### 进一步阅读 更多关于从Hadoop加载数据的信息，可以查看[Druid Hadoop批量摄取文档](../DataIngestion/hadoopbased.md)