Category: Cluster & Load Balancing

GCP #01 วิธีการสร้าง Virtual Machine บน Google Cloud Platform

ขั้นตอน มี Google Account ไปที่ https://console.cloud.google.com/start สำหรับคนที่ใช้ครั้งแรก ควรจะใช้สิทธิ์ Free Trial 300 USD / 12 Month ในการใช้งาน จะต้องมี Billing Account โดยต้องกรอกข้อมูล บัตร Credit/Debit ซึ่งต้องเป็น VISA/MasterCard เท่านั้น และต้องไม่ใช่ Prepaid ด้วย https://cloud.google.com/billing/docs/how-to/payment-methods#add_a_payment_method เมื่อเสร็จแล้วจะได้ Credit อย่างนี้ ต่อไป สร้าง Virtual Machine กัน ไปที่ เมนู > Cloud…

Ambari #08 ปรับแต่ง pyspark ให้สามารถใช้งาน spark.ml ได้ ด้วย conda package management

เราสามารถใช้งาน Spark ในด้าน Machine Learning ด้วย pyspark แต่ปัญหาอยู่ที่ว่า python ที่ติดตั้งบน Ubuntu 14.04 นั้น ไม่มี package ที่จำเป็นต้องใช้ ได้แก่ numpy, scipy, scikit-learn, matplotlib ซึ่งขั้นตอนการติดตั้ง ก็จะยุ่งยาก เพราะต้อง compile code เองด้วย แต่ปัจจุบัน มีเครื่องมือที่เรียกว่า “conda” ทำหน้าที่ติดตั้ง package ที่ต้องการได้สะดวก ในที่นี้ จะเลือกใช้ python 2.7 และ จะติดตั้งลงไปใน /opt/conda…

Ambari #07 เปรียบเทียบความเร็วของการ Query ระหว่าง MySQL กับ Hive

จากบทความก่อนหน้า Ambari #05 การดึงข้อมูลเข้าจาก MySQL เข้าสู่ Hive ด้วย Sqoop ได้นำเข้าข้อมูล Mail Log จาก MySQL ซึ่งมีขนาด 27 GB มีข้อมูลประมาณ 12 ล้าน Record ต่อไปจะเปรียบเทียบ การ Query ข้อมูลจาก  Hive ซึ่งทำงานอยู่บน Hadoop Cluster กับ MySQL Server Spec MySQL Server: 1 Node x CPU 40 Core…

Ambari #06 การใช้งาน Zeppelin เพื่อเรียกข้อมูลจาก MySQL

ขั้นตอนการปรับแต่งให้ Zeppelin เชื่อมต่อกับ  MySQL ในที่นี้ จะเชื่อมต่อไปยัง MySQL Server: ที่ your.mysql.server โดยมี Username/Password เป็น root/123456 และจะใช้ Database ชื่อ employees Download https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/ จากนั้นให้ Unzip จะได้ไฟล์ mysql-connector-java-5.1.44-bin.jar (Version อาจจะแตกต่างกัน) แล้วนำไปไว้ใน /usr/hdp/current/spark2-client/jars *** ของทุก Nodes *** จาก Ambari Web UI เลือก Zeppelin Notebook >…

Ambari #05 การดึงข้อมูลเข้าจาก MySQL เข้าสู่ Hive ด้วย Sqoop

Apache Hive เป็นระบบ Data Warehouse ซึ่งสร้างอยู่บน Hadoop ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล โดยจุดเด่นคือการใช้คำสั่งภาษา SQL ในการเรียกข้อมูล ทั้งที่อยู่ในรูปแบบของ Database และไฟล์บน Hadoop ได้ เหมาะสำหรับการเก็บข้อมูลขนาดใหญ่มากๆ เช่น การเก็บข้อมูลที่ Rotate ออกจากฐานข้อมูลหลักอย่าง MySQL ก็นำมาเก็บไว้ใน MySQL เพื่อใช้วิเคราะห์ต่อไป ในการดึงข้อมูลจาก MySQL จะแบ่งเป็น 2 ส่วน คือ Full Backup คือการนำข้อมูลทั้งหมดจาก MySQL มาเก็บไว้ใน Apache Hive Incremental Backup…