คณกรณ์ หอศิริธรรม – Page 30

Zeppelin #01 Installation

March 27, 2017 15:10

Apache Zeppelin เป็น Web-Base Notebook สำหรับเป็นการเชื่อมต่อกับระบบ Data Analytic [1] สามารถใช้ทำ Data-Driven แบบ Interactive และยังสามารถใช้งานพร้อมๆกันหลายคนได้ รองรับการทำงานผ่านภาษา SQL, Scala และอื่นๆอีกมากมาย ในบทความนี้ จะแนะนำการติดตั้ง Apache Zeppelin 0.7.0 บน Ubuntu 16.04 ไปที่ http://zeppelin.apache.org/download.html เพื่อ Download ชุดติดตั้ง ซึ่งแบ่งออกเป็น แบบรวมทุก Interpreters ขนาด 710 MB หรือ จะเลือกเป็นแบบ ที่รองรับเฉพาะ Spark ขนาด 272 MB ซึ่งหากในอนาคตต้องการใช้ภาษาอื่นอีก ก็จะต้องติดตั้งเพิ่มเติม (แนะนำให้ใช้แบบรวม Interpreters) บน Ubuntu ที่จะใช้เป็น Zeppelin Server ใช้คำสั่งต่อไปนี้เพื่อ Download wget http://www-eu.apache.org/dist/zeppelin/zeppelin-0.7.0/zeppelin-0.7.0-bin-all.tgz ติดตั้ง Zeppelin (ต้องใช้ Java) ด้วยคำสั่งต่อไปนี้ sudo apt install default-jre tar -zxvf zeppelin-0.7.0-bin-all.tgz ; ln -s zeppelin-0.7.0-bin-all.tgz zeppelin Start Zeppelin cd zeppelin bin/zeppelin-daemon.sh start หากเรียบร้อยก็จะสามารถใช้งานผ่านทาง Web UI ที่ port: 8080 ได้ ในกรณีที่ติดตั้ง Zeppelin บนเครื่องเดียวกับ Spark Master ก็จะพบว่า Port ชนกัน (คือใช้ Web UI ที่ port 8080 เหมือนกัน) เราสามารถเปลี่ยน Web UI port ของ Zeppelin ได้โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้ cp conf/zeppelin-site.xml.template conf/zeppelin-site.xml แล้วแก้ไขไฟล์ conf/zeppelin-site.xml แก้ไขค่า 8080 เป็น ค่าอื่น เช่น 8090 เป็นต้น <property> <name>zeppelin.server.port</name> <value>8080</value> <description>Server port.</description> </property> แล้วทำการ Start Zeppelin ใหม่ Reference: http://zeppelin.apache.org/

Spark #02: Cluster Installation

March 27, 2017 13:49

ต่อจาก Spark #01: Standalone Installation Apache Spark ทำงานแบบ Master – Slave โดย Spark Cluster Component ดังภาพ ภาพจาก http://spark.apache.org/docs/latest/img/cluster-overview.png การใช้งาน Apache Spark จะใช้ผ่านการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา Scala, Java, Python หรือ R แล้วสั่งการผ่าน “Driver” ซึ่งจะทำการส่งการไปยัง “Worker” เพื่อให้ Execute ตามที่ต้องการ การสร้าง Cluster จะมี Cluster Manager เป็น Standalone, Apache Mesos และ Hadoop YARN [1] ในบทความนี้ จะกล่าวถึงเฉพาะ การติดตั้ง Apache Spark Cluster แบบ Standalone คือใช้ Apache Spark เองเป็น Cluster Manager ติดตั้ง Ubuntu 16.04 อีกเครื่องหนึ่ง แล้วติดตั้งตามขึ้นตอนที่กล่าวใน Spark #01: Standalone Installation ข้อ 1-2 เท่านั้น (ไม่ต้อง Start Master ขึ้นมา) ตอนนี้จะมีเครื่อง Master และ เครื่อง Slave ซึ่งแนะนำให้ทำ Password-less SSH จากเครื่อง Master ไปยัง Slave เพื่อสะดวกต่อการใช้งาน ที่เครื่อง Master ใช้คำสั่งต่อไปนี้ เพื่อสร้างไฟล์ spark-env.sh ซึ่งเป็นตัวกำหนดการทำงานต่างๆของ Spark Cluster โดยในที่นี้ จะ SPARK_MASTER_HOST เป็น IP ของเครื่อง Master (แทนที่ 192.168.XXX.YYY ด้วย IP ของ Master ) cp conf/spark-env.sh.template conf/spark-env.sh echo “SPARK_MASTER_HOST=192.168.XXX.YYY” >> conf/spark-env.sh ที่เครื่อง Master ใช้คำสั่งต่อไปนี้ เพื่อสร้างไฟล์ slaves ซึ่งจะกำหนดว่า เครื่องใดบ้างจะเป็น Slave ของ Cluster นี้ (หากมี Slave หลายเครื่อง ก็ใส่ IP ลงไปในไฟล์ conf/slaves ให้หมด) cp conf/slaves.template conf/slaves echo “192.168.XXX.ZZZ” >> conf/slaves ที่เครื่อง Master ใช้คำสั่งต่อไปนี้ เพื่อเชื่อมต่อ Cluster sbin/start-all.sh หมายเหตุ: หากไม่ได้ทำ Password-less SSH ก็จะต้องใส่ Password ทีละเครื่องจนเสร็จ เมื่อเสร็จเรียบร้อย ก็จะสามารถดูสถานะได้ที่ http://192.168.XXX.YYY:8080 ดังภาพ ประมาณนี้ บทความต่อไป จะลงรายละเอียดเกี่ยวกับการเขียน Program เพื่อทำงานบน Spark Cluster Reference: http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html

Spark #01: Standalone Installation

March 27, 2017 09:49

Apache Spark : เป็นระบบ Data Processing ในระดับ Large-Scale ซึ่งทำงานได้เร็วกว่า Apache Hadoop MapReduce 100 เท่าบน Memory และ 10 เท่าบน Disk สามารถพัฒนาโปรแกรมเพื่อทำงานบน Spark ได้หลายภาษา ทั้ง Java, Scala, Python และ R อีกทั้งยังมี Library ทำงานกับ SQL, Machine Learning และ Graph Parallel Computation ในบทความนี้ จะกล่าวถึงเฉพาะวิธีการติดตั้ง Apache Spark เบื้องต้น บน Ubuntu 16.04 จำนวน 1 Machine ก่อน ไปที่ http://spark.apache.org/downloads.html เลือก Release, Package ที่ต้องการ แล้วเลือก Copy Link จาก Download Link มาได้เลย ที่ Ubuntu Server ใช้คำสั่งต่อไปนี้ ติดตั้ง Java และ Download Spark มาไว้บนเครื่อง sudo apt-get install default-jre openjdk-8-jdk-headless cat <<EOF >> .bashrc export SPARK_HOME=/home/mama/spark export PATH=\$PATH:\$SPARK_HOME/bin EOF wget http://d3kbcqa49mib13.cloudfront.net/spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz tar -zxvf spark-2.1.0-bin-hadoop2.7.tgz ; ln -s spark-2.1.0-bin-hadoop2.7 spark cd spark แล้วทำการ Start Spark Master Server ด้วยคำสั่ง sbin/start-master.sh จากนั้น สามารถเรียกดู Web UI ได้ที่ port 8080 (Default) และต่อไป เครื่อง Worker หรือ เครื่องที่จะมาเข้า Cluster จะติดต่อเครื่องนี้ผ่าน port 7077 (Default) สามารถใช้งาน Spark Shell ซึ่ง จะเป็นภาษา Scala แบบ Interactive ด้วยคำสั่ง bin/spark-shell สามารถดู Jobs ที่ทำงานได้ผ่านทาง Web UI ที่ port 4040 (Default) ประมาณนี้ก่อน ในบทความต่อไปจะเป็นการสร้าง Spark Cluster Reference: http://spark.apache.org/

Cassandra #02 Scale-Out to Multi-nodes

March 14, 2017 11:43

ต่อจาก Cassandra #01 เริ่มต้นใช้งาน ความสามารถที่สำคัญของ Cassandra คือสามารถทำการ Scale Out หรือขยายความสามารถของระบบได้โดยการเพิ่มเครื่องคอมพิวเตอร์ในระดับ Commodity Hardware [1] เข้าไปใน Cluster ในบทความนี้ จะแสดงวิธีการสร้าง Cassandra Cluster ที่ประกอบไปด้วย 3 Node ชื่อ cassandra01, cassandra02 และ cassandra03 โดยมีชื่อ Cluster ว่า PSUCluster และกำหนดให้ cassandra01 เป็น Seed Node (ทำหน้าที่เป็นผู้ประสานงานสำหรับ Node ใหม่ๆเข้าร่วม Cluster) ขั้นตอนการขยายระบบแบบ Scale Out ไปยังหลายๆ Node แต่ละ Node ทำดังนี้ ติดตั้ง Cassandra ตามขั้นตอนใน Cassandra #01 เริ่มต้นใช้งาน แก้ไขไฟล์ /etc/cassandra/cassandra.yaml ดังนี้ # กำหนดชื่อ Cluster ที่ต้องการ cluster_name: ‘PSUCluster’ # กำหนด Seed Node ซึ่งมีไว้ให้ node ใหม่ประกาศตัวเองเพื่อเข้าร่วม Cluster # ควรมีไม่เกิน 3 Node ต่อ Data Center # ในที่นี้ กำหนดไว้เพียงตัวเดียว seed_provider: parameters: – seeds: “192.168.107.111” # กำหนด listen_address เป็นค่าว่าง listen_address: # กำหนด endpoint_snitch เป็น GossipingPropertyFileSnitch # เพื่อให้สามารถมี Cluster แบบข้าง Data Center ได้ endpoint_snitch: GossipingPropertyFileSnitch ในการเริ่มใช้งานครั้งแรก ให้ลบข้อมูลใน /var/lib/cassandra/data/system ออกก่อน sudo rm -rf /var/lib/cassandra/data/system/* ในการใช้ Endpoint Snitch แบบ GossipingPropertyFileSnitch ต้องลบไฟล์ cassandra-topology.properties ออกไปก่อน sudo rm /etc/cassandra/cassandra-topology.properties จากนั้นก็ Start Cassandra Service sudo service cassandra restart วิธีดูสถานะของระบบ sudo watch nodetool status ในตอนแรกจะเป็นแบบนี้ เมื่อ cassandra02 เข้ามา และเมื่อครบ 3 Node วิธี Debug ว่าเกิดอะไรขึ้น sudo tail -f /var/log/cassandra/debug.log Reference [1] http://docs.datastax.com/en/landing_page/doc/landing_page/planning/planningHardware.html [2] http://docs.datastax.com/en/cassandra/3.0/cassandra/architecture/archIntro.html [3] https://docs.datastax.com/en/cassandra/3.0/cassandra/initialize/initSingleDS.html

NETPIE : เริ่มต้นใช้งาน

February 28, 2017 23:04

NETPIE เป็น Paas (Platform as a Service) ทำหน้าที่เป็นสื่อกลาง ที่ทำให้สิ่งต่างๆเชื่อมโยงกันได้ผ่านอินเตอร์เน็ต (IoT) พัฒนาภายใต้การสนับสนุนของ Nectec ใช้งานได้ 100 Credit ฟรี (ประมาณว่า สร้างได้ 100 ช่องทาง) สำหรับแต่ละ Account เอาเป็นว่า “ฟรี” อธิบายแบบเร็วๆ คร่าวๆ อย่างไม่เป็นทางการคือ ถ้าที่บ้านเรามีพวก Censor ซึ่งวัดค่าต่างๆ เช่น อุณหภูมิ แล้วมีความสามารถในการเกาะ WiFi ได้ โดยที่บ้านใช้อินเตอร์เน็ตแบบ ADSL ปัญหาคือ เราจะเข้าไปเอาข้อมูลเจ้า Censor นี้ได้อย่างไร ? ในเมื่อ ADSL ก็ไม่ได้ Fix IP หรือ จะใช้ Dynamic DNS (DDNS) ก็มีค่าใช้จ่าย เป็นต้น หรือ บางคนก็อาจจะคิดถึงวิธีไป Host เครื่องคอมพิวเตอร์ไว้บน Internet หรือจะไปสร้างบน Cloud แล้วอาจจะสร้าง Web Application เพื่อให้ Censor ไปเรียกแล้วบันทึกค่าลงในฐานข้อมูล อะไรทำนองนั้น ที่กล่าวมา ก็ต้องมีค่าใช้จ่าย หรือ ต้องลงแรงในการสร้างตัวกลางเหล่านั้น NETPIE ก็ทำหน้าที่ เป็น Broker หรือตัวกลาง โดย Censor ทำหน้าที่ติดต่อผ่าน Internet มาแปะค่าเอาไว้ใน NETPIE แล้วจึงค่อยนำไปใช้งานต่อได้ เพียงแค่ สมัครใช้งาน แล้วก็ไปสร้างช่องทางให้ Censor มา Update ข้อมูล ดังสโลแกนของ NETPIE ว่า NETPIE … where things chat. เริ่มกันเลย วิธีการสมัคร ไปที่ https://netpie.io/sign_up แล้วก็กรอกข้อมูล หลังจากนั้น NETPIE ก็จะส่ง SMS แจ้ง One Time Password มาให้ เมื่อ Login ครั้งแรก NETPIE จะให้ทำการตั้งรหัสผ่านใหม่ ต่อไป สร้าง Application ไปที่เมนู Resources > Applications ต่อไปเป็นสร้าง Application (ในที่นี้คือ kx01web) คลิกปุ่ม + ตั้งชื่อ แล้วกดปุ่ม Create ใน Application ที่สร้าง คลิกเครื่องหมาย + ใส่ชื่ออุปกรณ์ (ในที่นี้คือ web01) เลือกชนิดเป็น Session Key แล้วคลิก Create ต่อไปเป็นการเอา REST API Auth ไปใช้งาน (ในที่นี้คือ 6JhowZyvcRsyHUg:EclJZt2C0lKXXXXXXXXX) โดยคลิกที่ Application KEY ที่สร้างขึ้น แล้วคลิกรูป ลูกตา หลังบรรทัด REST API Auth แล้ว Copy ค่าไปใช้งาน (ซึ่งจะเป็นคู่ของ Key:Secret) ในที่นี้ จะลองให้ เครื่องคอมพิวเตอร์ซึ่งเป็น Ubuntu เก็บข้อมูล memory แล้วส่งไปเก็บไว้บน NETPIE ผ่าน cURL รูปแบบประมาณนี้ curl -X PUT “https://api.netpie.io/topic/kx01web/web01” -d “123456” -u 6JhowZyvcRsyHUg:EclJZt2C0lKXXXXXXXXX โดยในตัวอย่างนี้ Application ID คือ kx0web Censor คือ web01 ค่าที่จะส่งไปคือ 123456 และ REST API Auth คือ 6JhowZyvcRsyHUg:EclJZt2C0lKXXXXXXXXX หากผลการทำงานออกมาเป็น