Data Forest CLI を使用する
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    Data Forest CLI を使用する

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    Article Summary

    VPC環境で利用できます。

    Data Forestは CLI(Command Line Interface、コマンドラインインターフェース)を提供します。ユーザーは Data Forest CLIの利用時に GPUを動的に割り当てられ、希望するディープラーニングソリューションとプログラムを実行できます。このガイドでは、利用シナリオに基づいた Data Forest CLIの使用方法を説明します。

    事前作業

    Data Forestのアカウント、ノートブック作成、クラスタ環境構成の作業が必要です。

    1. NAVERクラウドプラットフォームのコンソールにアクセスします。
    2. Services > Big Data & Analytics > Data Forest > Accounts メニューで [アカウント作成] ボタンをクリックします。
    3. Data Forestアプリを提出するアカウントを作成します。
    4. Services > Big Data & Analytics > Data Forest > Notebooks > [ノートブック作成] ボタンをクリックし、ノートブックを作成します。
    5. Data Forestクラスタにアクセスできるように環境構成作業を行います。

    Data Forest CLI を使用する

    Step1. ノートブック情報確認

    ノートブックの詳細情報を確認する方法は、次のとおりです。

    1. NAVERクラウドプラットフォームコンソールで Services > Big Data & Analytics > Data Forest メニューを順にクリックします。

    2. 左側の Notebooks メニューをクリックします。ユーザーが作成したノートブックのリストが確認できます。
      df-notebook-detailnb-vpc_ko

      名前説明
      ノートブック名作成されたノートブック名
      アカウントノートブックを所有したアカウント
      ノートブックタイプ作成したノートブックタイプ。現在の Jupyterlabタイプのみ提供
      状態ノートブックノードの状態
      サーバ仕様ノートブックノードのサーバ仕様
      VPCノートブックが作成された VPC
      Subnetノートブックノードに適用された Subnet
      作成時間ノートブックが作成された日付と時間
    3. ノートブックリストの末尾にある [ボタン] をクリックしてノートブックの詳細情報を確認します。

      項目説明
      アカウント名ノートブックを所有したアカウント
      ノートブックタイプ作成したノートブックタイプ。現在の Jupyterlabタイプのみ提供
      ノートブック名作成されたノートブック名
      ノートブック IDノートブックの固有 ID
      サーバ仕様ノートブックノードのサーバ仕様
      VPCノートブックが作成された VPC
      Subnetノートブックノードに適用された Subnet
      ACGノートブックノードに適用された ACG
      追加ストレージ追加ストレージ情報
      ドメイングローバル IPアドレスに割り当てられたドメイン
      認証キー名ノートブックに適用された認証キー名
      SSHアクセスアカウントノートブックノードに SSHで直接アクセスするための OSアカウント名
      ユーザー設定ノートブックに適用されたユーザーの設定情報
      BucketObject Storage Bucket情報

    ノートブックのウェブページにアクセス

    ノートブックのウェブページにアクセスする方法は、次のとおりです。

    1. 事前作業でウェブページにアクセスする Notebookの ACGに JupyterLabの許可ポート80を追加します。
    2. Notebooksメニューからそのノートブックの詳細情報画面でドメインショートカットをクリックします。
      • Public Subnetに作成されたノートブックノードはグローバル IPアドレスをベースに別途のトンネリング設定なしでウェブページにアクセスできます。
    3. JupyterLabウェブページのログイン画面が表示されると、パスワードを入力してアクセスします。
      • パスワードはノートブックを作成する際にユーザー設定画面で Access Password項目に設定したパスワードです。
      • パスワードを紛失したか変更が必要な場合は、そのノートブックの詳細を見る画面でユーザー設定の [詳細を見る/初期化] ボタンをクリックしてパスワードを初期化できます。
        df-notebook-jupyter-login

    Step2. Data Forest CLIのダウンロード

    ノートブック内でターミナルにアクセスします。
    df-cli_2-1

    Data Forest CLI実行ファイルをダウンロードします。

    $ wget http://dist.kr.df.naverncp.com/repos/df/notebook/static/dfctl
    $ chmod +x dfctl
    

    Step3. 認証とアクセス承認の実行

    1. ノートブック詳細情報確認ページで確認した[ノートブック ID]を使ってログインリクエストを行います。
    $ ./dfctl login -i {ノートブック ID}
    
    1. 認証リクエスト情報を確認します。
      df-cli_3-1
    項目説明
    deviceCode現在承認する CLIの仮のコード
    userCodeリクエスタ確認のためのコード
    verificationUri認証を行うための仮の URL
    1. verificationUriにアクセスし、CLIで確認した deviceCode情報を確認してから userCodeを入力します。
      df-cli_3-2

    2. 当該ページで NCP SSO認証を行います。
      df-cli_3-3-0

      df-cli_3-3

    注意

    ブラウザクッキーに最近アクセスした履歴がある場合、ログインステップは省略されます。

    1. デバイスにアクセス承認画面で [アクセス承認] ボタンをクリックします。
      df-cli_3-4

    2. アクセスが承認されると CLIで access allowedが出力されたことを確認します。
      df-cli_3-5

    Data Forest CLI

    Data Forest CLIで使用できるコマンドは、次のとおりです。

    Usage :

    $ ./dfctl [Command] [SubCommand]...
    

    Commands :

    • hdfs

    Data Forest CLI: hdfs

    chmod

    Usage :

    $ ./dfctl hdfs chmod [FLAGS] FILE
    

    Flags :

    • -R, --recursive: ディレクトリとその中にあるサブディレクトリまですべて適用します。

    Output :

    • システムファイルまたはオブジェクトのアクセス権限を変更するか、修正します。

    例)

    [forest@2e11777d04cf ~][edge-df_beta]$ ./dfctl hdfs chmod 777 /user/test-df/dst_file
    

    chown

    Usage :

    $ ./dfctl hdfs chown [FLAGS] FILE
    

    Flags :

    • -r, --recursive: ディレクトリとその中にあるサブディレクトリまですべて適用します。

    Output :

    • ファイルやディレクトリの所有権を変更します。

    例)

    [forest@2e11000d04cf ~][edge-df_beta]$ ./dfctl hdfs chown -r forest /user/test-df
    

    get

    Usage :

    $ ./dfctl hdfs get [REMOTE_FILE] [LOCAL_FILE]
    

    Flags :

    • N/A

    Output :

    • ファイルをリモートからローカルにコピーします。

    例)

    [forest@2e11000d04cf ~][edge-df_beta]$ ./dfctl hdfs get /test/df /test/local
    

    ls

    Usage :

    $ ./dfctl hdfs chmod [FLAGS] FILE
    

    Flags :

    • -a, --all: 隠されているファイルやディレクトリも表示します。
    • -H, --human-readable-a, --all: K、M、G単位を使用してファイルサイズを可読性を高めて表示します。
    • -l, --long: 詳細を出力します。
    • -R, --recursive: ディレクトリとその中にあるサブディレクトリまですべて適用します。

    Output :

    • 現在のディレクトリのファイルリストを表示します。

    例)

    [forest@2e11777d04cf ~][edge-df_beta]$ ./dfctl hdfs ls
    default user dir: /user/test-df
    dst_file
    src_file
    test
    

    mkdir

    Usage :

    $ ./dfctl hdfs mkdir [FLAGS] DIR
    

    Flags :

    • -p, --parents: 上位パスも一緒に作成します。

    Output :

    • 新しいディレクトリを作成します。

    例)

    [forest@2e11000d04cf ~][edge-df_beta]$ ./dfctl hdfs mkdir /user/test-df/test
    

    mv

    Usage :

    $ ./dfctl hdfs mv [FLAGS] [SRC_FILE] [DST_FILE]
    

    Flags :

    • -n, --no-clobber: 移動するファイル名が既に存在する場合、上書きしません。
    • -T, --no-target-directory: 移動するファイルを一般ファイルとして取り扱います。

    Output :

    • ファイルやディレクトリの名前を変更するか、他のディレクトリに移動します。

    例)

    [forest@2e11777d04cf ~][edge-df_beta]$ ./dfctl hdfs mv /user/test-df/src_file /user/test-df/dst_file2
    [forest@2e11777d04cf ~][edge-df_beta]$ ./dfctl hdfs ls /user/test-df
    dst_file2
    

    put

    Usage :

    $ ./dfctl hdfs put [LOCAL_FILE] [REMOTE_FILE]
    

    Flags :

    • N/A

    Output :

    • ファイルをローカルからリモートでコピーします。

    例)

    [forest@2e11000d04cf ~][edge-df_beta]$ ./dfctl hdfs put /test/local /test/df
    

    rm

    Usage :

    $ ./dfctl hdfs rm [FLAGS] FILE
    

    Flags :

    • -R, --recursive: ディレクトリとその中にあるサブディレクトリまですべて適用します。
    • -f, --force: 存在しないファイルの場合は無視します。

    Output :

    • このファイルを削除します。

    例)

    [forest@2e11000d04cf ~][edge-df_beta]$ ./dfctl hdfs rm /user/test-df/a
    

    touch

    Usage :

    $ ./dfctl hdfs touch [FLAGS] FILE
    

    Flags :

    • -c, --no-create: ファイルの時間を変更し、ファイルを作成しません。

    Output :

    • 有効な空のファイルを作成します。

    例)

    [forest@2e11000d04cf ~][edge-df_beta]$ ./dfctl hdfs touch /user/test-df/a
    

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