Dev 사용

VPC 환경에서 이용 가능합니다.

Dev 앱은 Data Forest에서 제공하는 모든 서비스에 대한 클라이언트 역할을 합니다. Dev 앱에서는 Hadoop 명령어를 사용하거나 Spark Job을 YARN 클러스터에 제출할 수 있습니다.

Dev 앱 상세 정보 확인

앱 생성이 완료되면 상세 정보를 확인할 수 있습니다. 앱 상세 정보의 Status가 Stable이면 앱이 정상적으로 구동된 것을 의미합니다.
앱 상세 정보를 확인하는 방법은 다음과 같습니다.

1. 네이버 클라우드 플랫폼 콘솔에서 Services > Big Data & Analytics > Data Forest 메뉴를 차례대로 클릭해 주십시오.
2. 좌측의 Data Forest > Apps 메뉴를 클릭해 주십시오.
3. 계정을 선택해 주십시오.
4. 상세 정보를 확인할 앱을 클릭해 주십시오.
5. 앱 상세 정보를 확인해 주십시오.
   
   • Quick links: 다음과 같은 Quick links 주소로 접속할 수 있습니다.
     • supervisor: 컨테이너의 앱 프로세스를 모니터링하고 관리할 수 있는 supervisor URL
     • shell: 웹 브라우저를 통해 GNU/Linux 터미널(TTY)에 접속할 수 있는 URL
   • 컴포넌트: DEV-1.0.0 타입은 shell 컴포넌트 하나로 구성됩니다.
     • shell: 기본값으로 설정된 메모리와 CPU, 컨테이너 수는 최소 권장 값

<예시>
셸 접속 화면은 다음과 같습니다.

Kerberos 인증

Hadoop 명령어를 수행하거나 클러스터에 Spark Job을 제출하기 전 항상 Kerberos 인증을 진행해야 합니다.
사용자 경로에 있는 키탭으로 Kerberos 인증을 수행해 주십시오.

$ ls -al
total 20
drwxr-s--- 4 test01 hadoop  138 Dec 16 17:57 .
drwxr-s--- 4 test01 hadoop   74 Dec 16 17:44 ..
-rw-r--r-- 1 test01 hadoop  231 Dec 16 17:36 .bashrc
-rw------- 1 test01 hadoop  302 Dec 16 17:36 container_tokens
-rw-r--r-- 1 test01 hadoop  245 Dec 16 17:57 test01.service.keytab
lrwxrwxrwx 1 test01 hadoop  101 Dec 16 17:36 gotty -> /data1/hadoop/yarn/local/usercache/test01/appcache/application_1607671243914_0024/filecache/10/gotty
-rwx------ 1 test01 hadoop 6634 Dec 16 17:36 launch_container.sh
drwxr-S--- 3 test01 hadoop   19 Dec 16 17:53 .pki
drwxr-s--- 2 test01 hadoop    6 Dec 16 17:36 tmp
$ kinit test01/app -kt test01.service.keytab
$ klist 
Ticket cache: FILE:/tmp/krb5cc_20184
Default principal: test01/app@KR.DF.NAVERNCP.COM

Valid starting       Expires              Service principal
12/16/2020 17:39:57  12/17/2020 17:39:56  krbtgt/KR.DF.NAVERNCP.COM@KR.DF.NAVERNCP.COM
        renew until 12/23/2020 17:39:56

환경 변수 확인

Data Forest 클러스터의 서비스를 사용하는데 필요한 환경 변수는 이미 Dev 앱에 지정되어 있습니다.
환경 변수를 확인하는 방법은 다음과 같습니다.

$ echo $HADOOP_HOME
/usr/nch/current/hadoop-client
$ echo $SPARK_HOME
/usr/nch/current/spark2-client

Hadoop dfs 명령어 사용

dfs 명령어는 파일 시스템 셸을 실행하는 명령어입니다. 파일 시스템 셸에는 HDFS 및 로컬 FS, WebHDFS, S3 FS 등과 같이, Hadoop이 지원하는 기타 파일 시스템과 직접 상호 작용하는 다양한 셸 및 유사한 명령이 포함되어 있습니다.
dfs는 hdfs dfs, hadoop fs, hadoop dfs 세 가지 형태로 실행이 가능합니다. 파일 시스템 작업을 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

[test01@shell-0.dev.test01.kr.ch.naverncp.com ~][df]$ hadoop fs -ls
Found 30 items
…
-rw-r--r--   3 test01 services        215 2021-04-09 11:35 test01.service.keytab
drwx------   - test01 services          0 2021-05-11 12:21 grafana
drwx------   - test01 services          0 2021-05-07 14:55 hue
…

spark-shell을 사용하여 Spark Job 제출

Dev 앱은 Data Forest에 대한 클라이언트 설정이 완료된 상태이므로 spark-shell, PySpark와 같은 REPL을 실행할 수 있습니다.

spark-shell을 사용하여 클러스터에 Spark Job을 제출하는 방법은 다음과 같습니다.

[test01@shell-0.dev.test01.kr.ch.naverncp.com ~][df]$ spark-shell
Warning: Ignoring non-spark config property: history.server.spnego.keytab.file=/etc/security/keytabs/spnego.service.keytab
Warning: Ignoring non-spark config property: history.server.spnego.kerberos.principal=HTTP/_HOST@KR.DF.NAVERNCP.COM
Setting default log level to "WARN".
To adjust logging level use sc.setLogLevel(newLevel). For SparkR, use setLogLevel(newLevel).
Spark context Web UI available at http://shell-0.dev.test01.kr.ch.naverncp.com:4040
Spark context available as 'sc' (master = yarn, app id = application_1619078733441_0566).
Spark session available as 'spark'.
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.3.2.3.1.0.0-78
      /_/

Using Scala version 2.11.8 (Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM, Java 1.8.0_112)
Type in expressions to have them evaluated.
Type :help for more information.

scala> val rdd1 = sc.textFile("file:///usr/nch/current/spark2-client/README.md")
rdd1: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = file:///usr/nch/current/spark2-client/README.md MapPartitionsRDD[1] at textFile at <console>:24

scala> val rdd2 = rdd1.flatMap(_.split(" "))
rdd2: org.apache.spark.rdd.RDD[String] = MapPartitionsRDD[2] at flatMap at <console>:25

scala> val rdd3= rdd2.map((_, 1))
rdd3: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = MapPartitionsRDD[3] at map at <console>:25

scala> val rdd4 = rdd3.reduceByKey(_+_)
rdd4: org.apache.spark.rdd.RDD[(String, Int)] = ShuffledRDD[4] at reduceByKey at <console>:25

scala> rdd4.take(10)
res0: Array[(String, Int)] = Array((package,1), (this,1), (Version"](http://spark.apache.org/docs/latest/building-spark.html#specifying-the-hadoop-version),1), (Because,1), (Python,2), (page](http://spark.apache.org/documentation.html).,1), (cluster.,1), ([run,1), (its,1), (YARN,,1))

scala> rdd4.saveAsTextFile("hdfs://dataforest/user/test01/result")
  ...
org.apache.spark.rdd.RDD.saveAsTextFile(RDD.scala:1478)
  ... 49 elided

Hadoop 명령어를 사용하여 결과를 확인하는 방법은 다음과 같습니다.

[test01@shell-0.dev.test01.kr.ch.naverncp.com ~][df]$ hadoop fs -ls /user/test01/result
Found 3 items
-rw-------   3 test01 services          0 2021-04-21 14:06 /user/test01/result/_SUCCESS
-rw-------   3 test01 services        886 2021-04-21 14:06 /user/test01/result/part-00000.gz
-rw-------   3 test01 services        888 2021-04-21 14:06 /user/test01/result/part-00001.gz

HiveServer2 접속

HS2에 접속하는 방법은 다음과 같습니다.
아래의 명령어 형식으로 공용 HS2 및 개별 HS2에 접속할 수 있습니다.

$ beeline -u {JDBC connection string} -n {username} -p {password} 

앱에 대한 클라이언트 환경 구성

앱에 대한 클라이언트 환경을 구성하는 방법은 다음과 같습니다.

1. secure-hbase라는 디렉터리를 생성해 주십시오.
2. 아래 예시와 같이 'sh /home/forest/get-app-env.sh {사용자의 hbase 앱 이름} {디렉터리 이름}'을 입력해 주십시오.

   $ mkdir secure-hbase 
   $ sh /home/forest/get-app-env.sh hbase ~/secure-hbase
   [/home/forest/get-app-env.sh] Apptype: HBASE-2.2.3
   [/home/forest/get-app-env.sh] Download install-client script for HBASE-2.2.3
   [/home/forest/get-app-env.sh] Install client on /data10/hadoop/yarn/local/usercache/test01/appcache/application_1619078733441_0563/container_e84_1619078733441_0563_01_000002/secure-hbase
   current hbase: .yarn/services/hbase/components/v1
   --2021-05-20 14:37:51--  http://dist.kr.df.naverncp.com/repos/release/hbase/hbase-2.2.3-client-bin.tar.gz
   Resolving dist.kr.df.naverncp.com (dist.kr.df.naverncp.com)... 10.213.208.69
   Connecting to dist.kr.df.naverncp.com (dist.kr.df.naverncp.com)|10.213.208.69|:80... connected.
   HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
   Length: 233293221 (222M) [application/octet-stream]
   Saving to: ‘/data10/hadoop/yarn/local/usercache/test01/appcache/application_1619078733441_0563/container_e84_1619078733441_0563_01_000002/secure-hbase/hbase-2.2.3-client-bin.tar.gz’
   
   100%[=============================================================================================>] 233,293,221  390MB/s   in 0.6s
   
   2021-05-20 14:37:51 (390 MB/s) - ‘/data10/hadoop/yarn/local/usercache/test01/appcache/application_1619078733441_0563/container_e84_1619078733441_0563_01_000002/secure-hbase/hbase-2.2.3-client-bin.tar.gz’ saved [233293221/233293221]
   
   HBase-2.2.3 Client has been installed on /data10/hadoop/yarn/local/usercache/test01/appcache/application_1619078733441_0563/container_e84_1619078733441_0563_01_000002/secure-hbase/hbase-2.2.3-client
   ==============================================================================================
   export HBASE_HOME=/data10/hadoop/yarn/local/usercache/test01/appcache/application_1619078733441_0563/container_e84_1619078733441_0563_01_000002/secure-hbase/hbase-2.2.3-client
   $HBASE_HOME/bin/hbase shell 
   
   Use "help" to get list of supported commands.
   Use "exit" to quit this interactive shell.
   For Reference, please visit: http://hbase.apache.org/2.0/book.html#shell
   Version 2.2.3, rUnknown, Wed Jan 29 22:11:21 KST 2020
   Took 0.0025 seconds                                                                                                                                                                         
   hbase(main):001:0> 
   hbase(main):002:0* version
   2.2.3, rUnknown, Wed Jan 29 22:11:21 KST 2020
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   hbase(main):003:0> status
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