Apache Hadoop HDFS数据节点Apache Mesos框架

介绍

该项目允许在Mesos上运行HDFS。您应该熟悉HDFS和Mesos基础知识：

http://mesos.apache.org/documentation/latest/
https://hadoop.apache.org/docs/r2.7.2/hdfs_design.html

项目要求：

Mesos 0.23.0+
JDK 1.7.x
Hadoop 1.2.x或2.7.x

流浪汉

项目包括无所事事的环境，允许在本地运行Mesos集群。如果您要使用外部Mesos群集，则可以跳过本节。

1.启动流浪节点：

# cd hdfs-mesos/vagrant
# vagrant up

它创建mesos主节点和从节点。

2.将流浪者节点名称添加到/etc/hosts

现在，流浪汉中的Mesos应该正在运行。您可以继续启动调度程序。有关流浪者环境的更多详细信息，请阅读vagrant / README.md

运行调度程序

1.下载hdfs-mesos\*.jar或克隆并构建项目：

下载jar：

# mkdir hdfs-mesos
# cd hdfs-mesos
# wget https://github.com/elodina/hdfs-mesos/releases/download/0.0.1.0/hdfs-mesos-0.0.1.0.jar

或克隆并构建：

# git clone https://github.com/elodina/hdfs-mesos.git
# cd hdfs-mesos
# ./gradlew jar

2.下载hadoop tarball：

# wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-2.7.2/hadoop-2.7.2.tar.gz

3.启动调度程序：

# ./hdfs-mesos.sh scheduler --api=http://$scheduler:7000 --master=zk://$master:2181/mesos --user=vagrant
2016-03-18 15:04:48,785 [main] INFO hdfs.Scheduler - Starting Scheduler:
api: http://$scheduler:7000
files: jar:./hdfs-mesos-0.0.1.0.jar, hadoop:./hadoop-1.2.1.tar.gz
mesos: master:master:5050, user:vagrant, principal:<none>, secret:<none>
framework: name:hdfs, role:*, timeout:30d
2016-03-18 15:04:48,916 [main] INFO hdfs.HttpServer - started on port 7000
I0318 15:04:49.008314 19123 sched.cpp:164] Version: 0.25.0
I0318 15:04:49.017160 19155 sched.cpp:262] New master detected at master@192.168.3.5:5050
I0318 15:04:49.019287 19155 sched.cpp:272] No credentials provided. Attempting to register without authentication
I0318 15:04:49.029218 19155 sched.cpp:641] Framework registered with 20160310-141004-84125888-5050-10895-0006
2016-03-18 15:04:49,044 [Thread-17] INFO hdfs.Scheduler - [registered] framework:#-0006 master:#326bb pid:master@192.168.3.5:5050 hostname:master
2016-03-18 15:04:49,078 [Thread-18] INFO hdfs.Scheduler - [resourceOffers]
slave0#-O761 cpus:1.00; mem:2500.00; disk:35164.00; ports:[5000..32000]
master#-O762 cpus:1.00; mem:2500.00; disk:35164.00; ports:[5000..32000]
...
2016-03-18 15:04:49,078 [Thread-18] INFO hdfs.Scheduler - [resourceOffers]

哪里：

$scheduler是可从节点访问的$scheduler程序地址；
$master可从调度程序节点访问的主地址；

调度程序应自行注册并开始接收资源报价。如果调度程序未收到报价，则可能需要指定LIBPROCESS_IP：

# export LIBPROCESS_IP=$scheduler_ip

现在调度程序应该正在运行，您可以继续启动HDFS节点。

运行HDFS群集

Project提供了CLI和REST API，用于管理HDFS节点。我们将首先关注CLI。

1.添加名称节点和数据节点：

# ./hdfs-mesos.sh node add nn --type=namenode
node added:id: nntype: namenodestate: idleresources: cpus:0.5, mem:512# ./hdfs-mesos.sh node add dn0 --type=datanode
node added:id: dn0type: datanodestate: idleresources: cpus:0.5, mem:512

2.启动节点：

# ./hdfs-mesos.sh node start \*
nodes started:id: nntype: namenodestate: runningresources: cpus:0.5, mem:512reservation: cpus:0.5, mem:512, ports:http=5000,ipc=5001runtime:task: 383aaab9-982b-400e-aa35-463e66cdcb3bexecutor: 19065e07-a006-49a4-8f2b-636d8b1f2ad6slave: 241be3a2-39bc-417c-a967-82b4018a0762-S0 (master)id: dn0type: datanodestate: runningresources: cpus:0.5, mem:512reservation: cpus:0.5, mem:512, ports:http=5002,ipc=5003,data=5004runtime:task: 37f3bcbb-10a5-4323-96d2-aef8846aa281executor: 088463c9-5f2e-4d1d-8195-56427168b86fslave: 241be3a2-39bc-417c-a967-82b4018a0762-S0 (master)

节点已启动并正在运行。

注意：开始可能需要一些时间。您可以通过Mesos UI查看进度。

3.执行一些FS操作：

# hadoop fs -mkdir hdfs://master:5001/dir
# hadoop fs -ls hdfs://master:5001/
Found 1 items
drwxr-xr-x   - vagrant supergroup          0 2016-03-17 12:46 /dir

注意：在fs url中使用了namenode主机和ipc端口。

使用CLI

Project提供具有以下结构的CLI：

# ./hdfs-mesos.sh help
Usage: <cmd> ...Commands:help [cmd [cmd]] - print general or command-specific helpscheduler        - start schedulernode             - node management

为每个命令和子命令提供了帮助：

# ./hdfs-mesos.sh help node
Node management commands
Usage: node <cmd>Commands:list       - list nodesadd        - add nodeupdate     - update nodestart      - start nodestop       - stop noderemove     - remove nodeRun `help node <cmd>` to see details of specific command# ./hdfs-mesos.sh help node add
Add node
Usage: node add <ids> [options]Option (* = required)  Description
---------------------  -----------
--core-site-opts       Hadoop core-site.xml options.
--cpus <Double>        CPU amount (0.5, 1, 2).
--executor-jvm-opts    Executor JVM options.
--hadoop-jvm-opts      Hadoop JVM options.
--hdfs-site-opts       Hadoop hdfs-site.xml options.
--mem <Long>           Mem amount in Mb.
* --type               node type (name_node, data_node).Generic Options
Option  Description
------  -----------
--api   REST api url (same as --api option forscheduler).

所有与节点相关的命令都支持使用node-id-expressions进行批量操作。例子：

# ./hdfs-mesos.sh node add dn0..1 --type=datanode
nodes added:id: dn0type: datanode...id: dn1type: datanode...# ./hdfs-mesos.sh node update dn* --cpus=1
nodes updated:id: dn0...resources: cpus:1.0, mem:512id: dn1...resources: cpus:1.0, mem:512# ./hdfs-mesos.sh node start dn0,dn1
nodes started:id: dn0...id: dn0...

ID表达式示例：

nn –匹配ID为nn的节点
* –匹配任何节点（应在外壳中使用斜线转义）
dn* –匹配ID以dn开头的节点
dn0..2 –匹配节点dn0，dn1，dn2

使用REST

计划程序使用嵌入式HTTP服务器。服务器具有两个功能：

分发Hadoop，JRE和执行程序的二进制文件；
提供REST API，由CLI调用；

大多数CLI命令都映射到REST API调用。例子：

CLI命令	REST电话
`node add nn --type=namenode --cpus=2`	`/api/node/add?node=nn&type=namenode&cpus=2`
`node start dn* --timeout=3m-`	`/api/node/start?node=dn*&timeout=3m`
`node remove dn5`	`/api/node/remove?node=dn5`

REST调用接受纯HTTP参数，并返回JSON响应。例子：

# curl http://$scheduler:7000/api/node/list
[{"id": "nn","type": "namenode",...},{"id": "dn0","type": "datanode",...}
]# curl http://$scheduler:7000/api/node/start?node=nn,dn0
{"status": "started","nodes": [{"id": "nn","state": "running",...},{"id": "dn0","state": "running",...}]
}

CLI参数将一对一映射到REST参数。 CLI参数使用虚线样式，而REST参数使用驼峰式。映射示例：

CLI参数	REST参数
`<id>` （节点添加\|更新\| ...）	`node`
`timeout` （节点开始\|停止）	`timeout`
`core-site-opts` （节点添加\|更新）	`coreSiteOpts`
`executor-jvm-opts` （节点添加\|更新）	`executorJvmOpts`

在某些情况下，REST API调用可能返回错误。错误标记为状态代码，而不是200。错误响应以JSON格式返回。

例：

# curl -v http://192.168.3.1:7000/api/node/start?node=unknown
...
HTTP/1.1 400 node not found
...
{"error":"node not found","code":400}

有关REST API的更多详细信息，请参阅源。

翻译自: https://www.javacodegeeks.com/2016/06/apache-hadoop-hdfs-data-node-apache-mesos-framework.html