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inv:desenvolvemento:amazon_elastic_mapreduce [2015/05/25 17:44]
ismael.rodriguez
inv:desenvolvemento:amazon_elastic_mapreduce [2018/10/03 09:40] (actual)
diego.cougil [Configuración del cluster]
Liña 1: Liña 1:
 ====== Amazon Elastic MapReduce ====== ====== Amazon Elastic MapReduce ======
- +Amazon Elastic MapReduce ([[http://​aws.amazon.com/​elasticmapreduce/​|Amazon EMR]]) es un servicio web para la configuración y despliegue ​de un cluster basado en instancias de máquinas en el servicio Amazon Elastic Compute Cloud ([[http://​aws.amazon.com/​ec2/​|Amazon EC2]]) y que es gestionado mediante [[https://​hadoop.apache.org/​|Hadoop]]. También se puede ejecutar en Amazon EMR otros marcos de trabajo ​distribuidos ​como [[https://​spark.apache.org/​|Spark]],​ e interactuar con los datos en otros almacenes de datos como [[http://​aws.amazon.com/​s3/​|Amazon S3]].
-Amazon Elastic MapReduce ([[http://​aws.amazon.com/​elasticmapreduce/​|Amazon EMR]]) es un servicio web para la configuración y depliegue ​de un cluster basado en instancias de máquinas en el servicio Amazon Elastic Compute Cloud ([[http://​aws.amazon.com/​ec2/​|Amazon EC2]]) y que es gestionado mediante [[https://​hadoop.apache.org/​|Hadoop]]. También se puede ejecutar en Amazon EMR otros marcos de trabajo ​distribuídos ​como [[https://​spark.apache.org/​|Spark]],​ e interactuar con los datos en otros almacenes de datos como [[http://​aws.amazon.com/​s3/​|Amazon S3]].+
  
 ===== Creación de un cluster con EMR ===== ===== Creación de un cluster con EMR =====
 Un cluster EMR suele tener un ciclo de vida totalmente automatizado y que se establece en el momento de su creación. El proceso general sería: Un cluster EMR suele tener un ciclo de vida totalmente automatizado y que se establece en el momento de su creación. El proceso general sería:
   * Lanzamiento de las instancias EC2 de las que se compone el cluster   * Lanzamiento de las instancias EC2 de las que se compone el cluster
-  * Ejecución de los scripts de instalación,​ tanto automáticos de amazon (como las imagenes ​preconfiguradas [[http://​aws.amazon.com/​es/​amazon-linux-ami/​|AMI]]) como los añadidos por el usuario en las acciones de inicialización (Bootstrap actions).+  * Ejecución de los scripts de instalación,​ tanto automáticos de amazon (como las imágenes ​preconfiguradas [[http://​aws.amazon.com/​es/​amazon-linux-ami/​|AMI]]) como los añadidos por el usuario en las acciones de inicialización (Bootstrap actions).
   * Trabajos a realizar (Steps) normalmente consistentes en carga de datos de entrada, procesamiento de los mismos, y almacenado de los resultados.   * Trabajos a realizar (Steps) normalmente consistentes en carga de datos de entrada, procesamiento de los mismos, y almacenado de los resultados.
   * Apagado automático del cluster una vez se han terminado todos los steps.   * Apagado automático del cluster una vez se han terminado todos los steps.
  
-En las siguientes subsecciones se explican todos lo básico para poder lanzar un cluster EMR y analizar los resultados de las ejecuciones.+En las siguientes subsecciones se explica todo lo básico para poder lanzar un cluster EMR y analizar los resultados de las ejecuciones.
  
-==== Almacenamento ​con S3 ====+==== Almacenamiento ​con S3 ====
 Amazon EMR puede hacer uso de Amazon S3 como almacenamiento de los datos de entrada, los ficheros de log y los datos de salida. Para más información sobre este tipo de sistema de almacenamiento visita la [[http://​wiki.apache.org/​hadoop/​AmazonS3|wiki de amazon]]. Amazon EMR puede hacer uso de Amazon S3 como almacenamiento de los datos de entrada, los ficheros de log y los datos de salida. Para más información sobre este tipo de sistema de almacenamiento visita la [[http://​wiki.apache.org/​hadoop/​AmazonS3|wiki de amazon]].
  
Liña 19: Liña 18:
  
 Una vez creado el contenedor, suele ser una buena práctica organizarlo de la siguiente manera: Una vez creado el contenedor, suele ser una buena práctica organizarlo de la siguiente manera:
-  * Crear una carpeta ''​Log''​ donde guardar los logs de los despliegues de máquinas EC2, así como de las ejecuciones de los diferentes trabajos.+  * Crear una carpeta ''​log''​ donde guardar los logs de los despliegues de máquinas EC2, así como de las ejecuciones de los diferentes trabajos.
   * Crear una carpeta ''​input''​ para tener almacenados todos los datos de entrada.   * Crear una carpeta ''​input''​ para tener almacenados todos los datos de entrada.
   * Crear una carpeta ''​output''​ que servirá para guardar los resultados de las ejecuciones.   * Crear una carpeta ''​output''​ que servirá para guardar los resultados de las ejecuciones.
Liña 25: Liña 24:
 {{ :​inv:​desenvolvemento:​s3_data.png?​nolink&​300 |}} {{ :​inv:​desenvolvemento:​s3_data.png?​nolink&​300 |}}
  
-==== Configuración ​do cluster ==== +==== Configuración ​del cluster ==== 
-Una vez se dispone de un contenedor S3, ya es posible lanzar un cluster EMR plenamente útil. +Una vez se dispone de un contenedor S3, ya es posible lanzar un cluster EMR plenamente útil. ​Después de pulsar en ''​Create cluster''​ en la consola de EMR, lo primero que hay que hacer es la configuración general del cluster: nombre del cluster y donde almacenar los logs (directorio ''​log''​ que hemos creado previamente en el bucket S3).
 {{ :​inv:​desenvolvemento:​emr_conf.png?​nolink&​700 |}} {{ :​inv:​desenvolvemento:​emr_conf.png?​nolink&​700 |}}
-{{ :​inv:​desenvolvemento:​emr_soft.png?​nolink&​700 |}}+ 
 +El siguiente paso es la configuración del software que estará disponible en el cluster. En primer lugar se elige la distribución de Hadoop preconfigurada por amazon (versión mayor que emr-4.0.0). Además, es posible añadir software adicional que proporciona Amazon. Es importante que entre este software se encuentre Spark. 
 +{{ :​inv:​desenvolvemento:​emr.png?​nolink&​700 |}} 
 + 
 +Es importante configurar Spark para que use todos los recursos disponibles en los nodos. Para ello, una configuración básica para introducir en ''​Edit software settings'':​ 
 +<code bash> 
 +[{"​classification":"​spark","​properties":​{"​maximizeResourceAllocation":"​true"​}},​{"​classification":"​spark-defaults","​properties":​{"​spark.network.timeout":"​500s"​}}] 
 +</​code>​ 
 + 
 +Una vez configurado el software, se continúa con la configuración del hardware. La configuración más típica se compone por un nodo ''​Master''​ donde se lanzarán los trabajos y 1 o más instancias ''​Core''​ que harán de workers dentro del cluster hadoop (para realizar, por ejemplo, las tareas de mapper). Dependiendo del tipo de necesidad, amazon pone a disposición varios tipos de [[http://​aws.amazon.com/​ec2/​instance-types/#​instance-details|instancias EC2]].
 {{ :​inv:​desenvolvemento:​emr_hw.png?​nolink&​700 |}} {{ :​inv:​desenvolvemento:​emr_hw.png?​nolink&​700 |}}
 +
 +También es posible añadir un par de [[https://​docs.aws.amazon.com/​ElasticMapReduce/​latest/​DeveloperGuide/​emr-plan-access-ssh.html|claves de acceso]] previamente generadas para poder acceder al master mediante ssh.
 {{ :​inv:​desenvolvemento:​emr_key.png?​nolink&​700 |}} {{ :​inv:​desenvolvemento:​emr_key.png?​nolink&​700 |}}
 +
 +Además del software preconfigurado por amazon, se pueden realizar más acciones de instalación de software o configuración mediante acciones de lanzamiento (Bootstrap actions). ​
 {{ :​inv:​desenvolvemento:​emr_bootstrap.png?​nolink&​700 |}} {{ :​inv:​desenvolvemento:​emr_bootstrap.png?​nolink&​700 |}}
 +Para añadir una nueva acción de lanzamiento,​ es necesario indicar donde está almacenado el script dentro de un bucket S3 y los argumentos necesarios para ejecutar la acción.
 +{{ :​inv:​desenvolvemento:​emr_bootstrap_new.png?​nolink&​400 |}}
 +
 +Por último, aunque es posible añadir trabajos una vez desplegado el cluster, el procedimiento habitual y más seguro es añadir los trabajos (''​Steps''​) a realizar en el cluster antes de su lanzamiento.
 {{ :​inv:​desenvolvemento:​emr_steps.png?​nolink&​700 |}} {{ :​inv:​desenvolvemento:​emr_steps.png?​nolink&​700 |}}
 +Por ejemplo, para añadir la ejecución de un archivo ''​jar''​ de Java mediante Hadoop, es necesario indicar donde está almacenado el programa dentro de un bucket S3 y los argumentos del mismo. La acción a realizar al terminar el trabajo suele ser el apagado del cluster. Sin embargo, si existiesen varios steps, esta acción sería utilizada solo por el último step.
 +{{ :​inv:​desenvolvemento:​emr_steps_new.png?​nolink&​600 |}}
  
  
-[[https://​docs.aws.amazon.com/​ElasticMapReduce/​latest/​DeveloperGuide/​ami-versions-supported.html|Versiones AMI disponibles]] 
 ==== Logs ==== ==== Logs ====
 +Durante el despliegue y ejecución del cluster, se irán generando una serie de logs que serán guardados en la carpeta indicada dentro del contenedor S3 ([[http://​docs.aws.amazon.com/​ElasticMapReduce/​latest/​DeveloperGuide/​emr-manage-view-web-log-files.html#​emr-manage-view-web-log-files-s3|más información]]).
  
-===== Spark sobre EMR ======+De entre los logs generados, cabe destacar: 
 +  * ''/<​clusterID>/​node/''​ contiene los logs de ejecución de los bootstrap actions para cada uno de los nodos, así como el estado de las instancias. 
 +  * ''/<​cluasterID>/​steps/''​ contiene los logs generados por ejecutar cada uno de los trabajos añadidos como steps. Dentro de estas carpetas se pueden observar los siguientes archivos de log: 
 +      * controller — Información ​sobre el procesamiento del trabajo. 
 +      * syslog — Describe la ejecución del trabajo mediante hadoop. 
 +      * stderr — La salida estandar de error del trabajo (en Spark suele ser aquí donde están los logs generados por la ejecución del trabajo) 
 +      * stdout — La salida estandar del trabajo.
  
  
-==== Instalar Spark ==== 
-<code bash> 
-s3://​support.elasticmapreduce/​spark/​install-spark 
-</​code>​ 
  
-==== Executar un traballo ​==== +===== Spark sobre EMR ====== 
-  * **Step type**: Custom JAR +Desde la versión 4 de la imagen de Hadoop de Amazon (''​emr-4.0.0''​),​ Spark está totalmente integrado y solamente es necesario añadir como ''​Step''​ un ''​Spark application''​.
-  * **JAR Location**: <code bash>​s3://<​CLUSTER_REGION>​.elasticmapreduce/​libs/​script-runner/​script-runner.jar</​code>​ +
-  * **Arguments**:​ <code bash>/​home/​hadoop/​spark/​bin/​spark-submit --deploy-mode cluster --master yarn-cluster --class <​MAIN_CLASS>​ s3://<​BUCKET>/<​FILE_JAR>​ <​JAR_OPTIONS></​code>​+
  
-===== Java 8 en EMR ===== 
  
 +==== Ejecutar un trabajo ====
 +Para ejecutar un trabajo sobre Spark, las opciones son las siguientes (sustituir los argumentos entre <> por sus valores reales):
 +  * **Step type**: Spark application
 +  * **Deploy mode**: Cluster
 +  * **Spark-submit options**: ''​--class <​MainClass>''​
 +  * **Applicaiton location**: Ruta al archivo en una unidad S3.
 +  * **Arguments**:​ Argumentos necesarios del programa JAR anterior.
 +{{ :​inv:​desenvolvemento:​step.png?​nolink&​700 |}}
 +==== Lectura y escritura en S3 ====
 +Spark es capaz de leer y escribir mediante el protocolo s3 sin necesidad de realizar cambios.
  
 +===== Java 8 en EMR =====
 +La última versión de EMR (emr-4.0.0) contiene como versión java 7. Para aquellos que usan java 8 (algo común en este tipo de entorno, por el uso de funciones lambda), pueden instalarlo en el cluster mediante un script ejecutado como bootstrap action. Para ello, solo es necesario almacenar en el contenedor S3 el siguiente script (([[https://​gist.github.com/​ericeijkelenboom/​9951500|Bootstrap script for installing Java 8 on an Amazon Elastic MapReduce instance (AMI 3.0.1)]])), para luego añadirlo como acción bootstrap a la hora de lanzar un nuevo cluster:
 <code bash> <code bash>
 # Check java version # Check java version
Liña 61: Liña 89:
 if [ "​$JAVA_VER"​ -lt 18 ] if [ "​$JAVA_VER"​ -lt 18 ]
 then then
-    # Download jdk 8 +    # Figure out how many versions of Java and javac we currently have 
-    echo "​Downloading ​and installing jdk 8" +    ​NR_OF_JRE_OPTIONS=$(echo 0 | alternatives ​--config ​java 2>/dev/null | grep 'There ' | awk '​{print $3}' | tail -1) 
-    ​wget --no-cookies --no-check-certificate --header "​Cookie:​ gpw_e24=http%3A%2F%2Fwww.oracle.com%2F;​ oraclelicense=accept-securebackup-cookie"​ "​http://​download.oracle.com/​otn-pub/​java/jdk/8-b132/jdk-8-linux-x64.rpm"​+    NR_OF_SDK_OPTIONS=$(echo 0 | alternatives ​--config javac 2>/​dev/​null | grep 'There ' | awk '​{print $3}' | tail -1)
  
-    # Silent install +    # Silent install ​javac (includes jre) 
-    sudo yum -y install ​jdk-8-linux-x64.rpm+    sudo yum -y install ​java-1.8.0-devel
  
-    ​# Figure out how many versions of Java we currently have +    ​echo "Found $NR_OF_JRE_OPTIONS existing ​versions of java. Adding new version."​ 
-    ​NR_OF_OPTIONS=$(echo 0 | alternatives --config java 2>/​dev/​null | grep 'There ' | awk '​{print ​$3}' | tail -1)+    echo "​Found ​$NR_OF_SDK_OPTIONS existing versions of javac. Adding new version."​
  
-    echo "​Found ​$NR_OF_OPTIONS existing versions of java. Adding new version."​+    ​# Make java 8 the default 
 +    ​echo $(($NR_OF_JRE_OPTIONS + 1)) | sudo alternatives --config ​java 
 +    echo $(($NR_OF_SDK_OPTIONS + 1)) | sudo alternatives --config javac
  
-    # Make the new java version available via /​etc/​alternatives +    # Fix wrong links 
-    ​sudo alternatives ​--install ​/usr/bin/java java /usr/java/default/bin/java 1 +    sudo rm /​etc/​alternatives/​java_sdk_openjdk;​sudo ln -/usr/lib/jvm/java-1.8.0-openjdk.x86_64 ​/etc/alternatives/java_sdk_openjdk 
- +    sudo rm /etc/alternatives/​java_sdk_openjdk_exports;​sudo ln -s /​usr/​lib/​jvm-exports/java-1.8.0-openjdk.x86_64 /​etc/​alternatives/​java_sdk_openjdk_exports
-    ​# Make java 8 the default +
-    echo $(($NR_OF_OPTIONS + 1)) | sudo alternatives --config ​java+
  
-    # Set some variables 
-    export JAVA_HOME=/​usr/​java/​default/​bin/​java 
-    export JRE_HOME=/​usr/​java/​default/​jre 
-    export PATH=$PATH:/​usr/​java/​default/​bin 
 fi fi
  
Liña 88: Liña 112:
 JAVA_VER=$(java -version 2>&1 | sed '​s/​java version "​\(.*\)\.\(.*\)\..*"/​\1\2/;​ 1q') JAVA_VER=$(java -version 2>&1 | sed '​s/​java version "​\(.*\)\.\(.*\)\..*"/​\1\2/;​ 1q')
  
 +echo ""​
 echo "Java version is $JAVA_VER!"​ echo "Java version is $JAVA_VER!"​
 echo "​JAVA_HOME:​ $JAVA_HOME"​ echo "​JAVA_HOME:​ $JAVA_HOME"​
  • inv/desenvolvemento/amazon_elastic_mapreduce.1432568670.txt.gz
  • Última modificación: 2015/05/25 17:44
  • por ismael.rodriguez