Cluster & Load Balancing – Page 7

Oracle MySQL Cluster :- The shared-nothing architecture (Manual Installation)

April 12, 2017 15:48

สิ่งที่ต้องเตรียม ได้แก่ Ubuntu Server 16.04 (รุ่น x86_64 architecture) จำนวนอย่างน้อย 4 เครื่อง (แต่ควรอย่างน้อย 6 เครื่อง), IP Address 4 IP, Software MySQL Cluster โหลดที่ https://edelivery.oracle.com/ (ต้องสมัครสมาชิกให้เรียบร้อยก่อน) ใช้คำค้นว่า MySQL Cluster (จะมีรุ่น 7.5.5 ให้โหลด) โดยไฟล์ที่ใช้งานชื่อว่า V840854-01.zip MySQL Cluster 7.5.5 TAR for Generic Linux (glibc2.5) x86 (64bit) 4 เครื่องประกอบด้วยอะไรบ้าง 2 x data nodes เปลี่ยน IP ให้ตรงกับที่ใช้งาน 192.168.106.32 Data-node1 192.168.106.33 Data-node2 1 x SQL/NoSQL Application Node 192.168.106.42 SQL-Node 1 x Management Node 192.168.106.40 Management-node เริ่มที่ Management Node ssh 192.168.106.40 -l sudo_user (user ที่เรียกใช้คำสั่ง sudo ได้) คลายแฟ้ม V840854-01.zip ด้วยคำสั่ง unzip V840854-01.zip (อาจต้องติดตั้งเพิ่มเติมด้วยคำสั่ง sudo apt install unzip) จะได้แฟ้ม mysql-cluster-advanced-7.5.5-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz คลายแฟ้ม mysql-cluster-advanced-7.5.5-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz ด้วยคำสั่ง tar zxvf mysql-cluster-advanced-7.5.5-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz เปลี่่ยนชื่อ mysql-cluster-advanced-7.5.5-linux-glibc2.5-x86_64 เป็น mysql mv mysql-cluster-advanced-7.5.5-linux-glibc2.5-x86_64 mysql คัดลอกแฟ้ม mysql/bin/ndb_mgmd และ mysql/bin/ndb_mgm ไปไว้ที่ /usr/local/bin cp mysql/bin/ndb_mgm* /usr/local/bin/ สร้างโฟลเดอร์ /var/lib/mysql-cluster และสร้างแฟ้ม /var/lib/mysql-cluster/config.ini sudo mkdir -p /var/lib/mysql-cluster/ เพื่อเป็นการบอก Management node ว่า Data Node และ SQL Node มีใครบ้าง ให้สร้าง config.ini ไว้ที่ /var/lib/mysql-cluster ด้วยคำสั่ง cat<< EOF | sudo tee /var/lib/mysql-cluster/config.ini เพิ่มข้อความต่อไปนี้ลงไป [ndbd default] NoOfReplicas=2 DataMemory=80M IndexMemory=18M [mysqld default] [ndb_mgmd default] [tcp default]# Cluster Control / Management node [ndb_mgmd] hostname=192.168.106.40# Data Node 1 [ndbd] hostname=192.168.106.32 DataDir= /var/lib/mysql-cluster# Data Node 2 [ndbd] HostName=192.168.106.33 DataDir=/var/lib/mysql-cluster# SQL Node [mysqld] hostname=192.168.106.42 # If you to add new SQL Node [mysqld] EOF เพิ่มข้อความต่อไปนี้ในแฟ้ม /etc/rc.local /var/lib/mysql-cluster/config.ini –configdir=/var/lib/mysql-cluster/ โดยเพิ่มให้อยู่บรรทัดก่อนคำว่า exit 0 ตัวอย่าง /etc/rc.local #!/bin/sh -e # # rc.local #

Spark #03: Query Apache Access Log with Spark SQL

March 31, 2017 16:31

ต่อจาก Spark #02: Cluster Installation ซึ่งทำให้เรามี Spark Cluster ที่พร้อมจะทำงานแบบ Distributed Computing แล้ว ขั้นตอนการติดตั้ง Hadoop Cluster อย่างง่าย ทำให้มี Hadoop HDFS เป็นพื้นที่จัดกับ Zeppelin #01 Installation ทำให้สามารถใช้งาน Spark ได้ง่ายขึ้น บทความนี้ จะกล่าวถึงการนำเข้าไฟล์ Apache Access Log เข้าไปเก็บไว้ใน Hadoop HDFS แล้ว ให้ Apache Spark Cluster เข้าไปค้นหาข้อมูล โดยใช้ภาษา SQL ผ่าน Spark SQL API นำ Apache Access Log เข้า HDFS ให้ Copy Apache Access Log ที่มีอยู่มาเก็บไว้ในเครื่องที่สามารถติดต่อ Hadoop HDFS ได้ (ในที่นี้ ชื่อไฟล์เป็น apache.access.log) ใช้คำสั่งต่อไป (แทน /test/ ด้วย Path ที่สร้างไว้ใน HDFS) hdfs dfs -copyFromLocal apache.access.log /test/ เมื่อไปดูผ่าน Web UI ของ Hadoop HDFS ก็จะเห็นไฟล์อยู่ดังนี้ วิธี Query ข้อมูลจาก Zeppelin ไปยัง Spark Cluster เปิด Zeppelin Web UI แล้วสร้าง Note ใหม่ โดยคลิกที่ Create new node แล้วใส่ชื่อ Note เช่น Query Apache Access Log ตั้ง Default Interpreter เป็น Spark แล้วคลิก Create Note ใส่ Code ต่อไปนี้ลงไป ด้านขวามือบน จะมีรูปเฟือง ให้คลิก แล้วเลือก Insert New แล้วใส่ข้อความนี้ลงไป จากนั้นคลิก Run all paragraphs ผลที่ได้ ตอนต่อไปจะมาอธิบายวิธีการเขียนคำสั่งครับ

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/