Executar tarefas do MapReduce com o Apache Hadoop no HDInsight com REST
Saiba como utilizar a API REST WebHCat do Apache Hive para executar tarefas do MapReduce num cluster do Apache Hadoop no HDInsight. O Curl é utilizado para demonstrar como pode interagir com o HDInsight com pedidos HTTP não processados para executar tarefas do MapReduce.
Nota
Se já estiver familiarizado com a utilização de servidores Hadoop baseados em Linux, mas não estiver familiarizado com o HDInsight, consulte o documento O que precisa de saber sobre o Apache Hadoop baseado em Linux no HDInsight .
Pré-requisitos
- Um cluster do Apache Hadoop no HDInsight. Veja Criar clusters do Apache Hadoop com o portal do Azure.
Uma das seguintes opções:
Executar uma tarefa do MapReduce
Nota
Quando utiliza o Curl ou qualquer outra comunicação REST com o WebHCat, tem de autenticar os pedidos ao fornecer o nome de utilizador e a palavra-passe do administrador do cluster do HDInsight. Tem de utilizar o nome do cluster como parte do URI que é utilizado para enviar os pedidos para o servidor.
A API REST é protegida através da autenticação de acesso básica. Deve sempre fazer pedidos com HTTPS para garantir que as suas credenciais são enviadas de forma segura para o servidor.
Curl
Para facilitar a utilização, defina as variáveis abaixo. Este exemplo baseia-se num ambiente do Windows, reveja conforme necessário para o seu ambiente.
set CLUSTERNAME= set PASSWORD=
Numa linha de comandos, utilize o seguinte comando para verificar que se consegue ligar ao cluster do HDInsight:
curl -u admin:%PASSWORD% -G https://%CLUSTERNAME%.azurehdinsight.net/templeton/v1/status
Os parâmetros utilizados neste comando são os seguintes:
- -u: Indica o nome de utilizador e a palavra-passe utilizados para autenticar o pedido
- -G: Indica que esta operação é um pedido GET
O início do URI,
https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/templeton/v1
, é o mesmo para todos os pedidos.Recebe uma resposta semelhante à seguinte JSON:
{"version":"v1","status":"ok"}
Para submeter uma tarefa do MapReduce, utilize o seguinte comando. Modifique o caminho para jq conforme necessário.
curl -u admin:%PASSWORD% -d user.name=admin ^ -d jar=/example/jars/hadoop-mapreduce-examples.jar ^ -d class=wordcount -d arg=/example/data/gutenberg/davinci.txt -d arg=/example/data/output ^ https://%CLUSTERNAME%.azurehdinsight.net/templeton/v1/mapreduce/jar | ^ C:\HDI\jq-win64.exe .id
O fim do URI (/mapreduce/jar) indica ao WebHCat que este pedido inicia uma tarefa do MapReduce a partir de uma classe num ficheiro jar. Os parâmetros utilizados neste comando são os seguintes:
-
-d:
-G
não é utilizado, pelo que o pedido é predefinido para o método POST.-d
especifica os valores de dados que são enviados com o pedido.- user.name: o utilizador que está a executar o comando
- jar: A localização do ficheiro jar que contém a classe a ser executada
- classe: A classe que contém a lógica MapReduce
- arg: os argumentos a serem transmitidos para a tarefa MapReduce. Neste caso, o ficheiro de texto de entrada e o diretório que são utilizados para a saída
Este comando deve devolver um ID de tarefa que pode ser utilizado para verificar o estado da tarefa:
job_1415651640909_0026
.-
-d:
Para verificar o estado da tarefa, utilize o seguinte comando. Substitua o valor para pelo
JOBID
valor real devolvido no passo anterior. Reveja a localização do jq conforme necessário.set JOBID=job_1415651640909_0026 curl -G -u admin:%PASSWORD% -d user.name=admin https://%CLUSTERNAME%.azurehdinsight.net/templeton/v1/jobs/%JOBID% | ^ C:\HDI\jq-win64.exe .status.state
PowerShell
Para facilitar a utilização, defina as variáveis abaixo. Substitua
CLUSTERNAME
pelo nome real do cluster. Execute o comando e introduza a palavra-passe de início de sessão do cluster quando lhe for pedido.$clusterName="CLUSTERNAME" $creds = Get-Credential -UserName admin -Message "Enter the cluster login password"
Utilize o seguinte comando para verificar se consegue ligar ao cluster do HDInsight:
$resp = Invoke-WebRequest -Uri "https://$clustername.azurehdinsight.net/templeton/v1/status" ` -Credential $creds ` -UseBasicParsing $resp.Content
Recebe uma resposta semelhante à seguinte JSON:
{"version":"v1","status":"ok"}
Para submeter uma tarefa do MapReduce, utilize o seguinte comando:
$reqParams = @{} $reqParams."user.name" = "admin" $reqParams.jar = "/example/jars/hadoop-mapreduce-examples.jar" $reqParams.class = "wordcount" $reqParams.arg = @() $reqParams.arg += "/example/data/gutenberg/davinci.txt" $reqparams.arg += "/example/data/output" $resp = Invoke-WebRequest -Uri "https://$clusterName.azurehdinsight.net/templeton/v1/mapreduce/jar" ` -Credential $creds ` -Body $reqParams ` -Method POST ` -UseBasicParsing $jobID = (ConvertFrom-Json $resp.Content).id $jobID
O fim do URI (/mapreduce/jar) indica ao WebHCat que este pedido inicia uma tarefa do MapReduce a partir de uma classe num ficheiro jar. Os parâmetros utilizados neste comando são os seguintes:
- user.name: o utilizador que está a executar o comando
- jar: A localização do ficheiro jar que contém a classe a ser executada
- classe: A classe que contém a lógica MapReduce
- arg: os argumentos a serem transmitidos para a tarefa MapReduce. Neste caso, o ficheiro de texto de entrada e o diretório que são utilizados para a saída
Este comando deve devolver um ID de tarefa que pode ser utilizado para verificar o estado da tarefa:
job_1415651640909_0026
.Para verificar o estado da tarefa, utilize o seguinte comando:
$reqParams=@{"user.name"="admin"} $resp = Invoke-WebRequest -Uri "https://$clusterName.azurehdinsight.net/templeton/v1/jobs/$jobID" ` -Credential $creds ` -Body $reqParams ` -UseBasicParsing # ConvertFrom-JSON can't handle duplicate names with different case # So change one to prevent the error $fixDup=$resp.Content.Replace("jobID","job_ID") (ConvertFrom-Json $fixDup).status.state
Ambos os métodos
Se a tarefa estiver concluída, o estado devolvido é
SUCCEEDED
.Quando o estado da tarefa for alterado para
SUCCEEDED
, pode obter os resultados da tarefa a partir do Armazenamento de Blobs do Azure. Ostatusdir
parâmetro transmitido com a consulta contém a localização do ficheiro de saída. Neste exemplo, a localização é/example/curl
. Este endereço armazena a saída da tarefa no armazenamento predefinido dos clusters em/example/curl
.
Pode listar e transferir estes ficheiros com a CLI do Azure. Para obter mais informações sobre como utilizar a CLI do Azure para trabalhar com o armazenamento de Blobs do Azure, veja Início Rápido: Criar, transferir e listar blobs com a CLI do Azure.
Passos seguintes
Para obter informações sobre outras formas de trabalhar com o Hadoop no HDInsight:
- Utilizar o MapReduce com o Apache Hadoop no HDInsight
- Utilizar o Apache Hive com o Apache Hadoop no HDInsight
Para obter mais informações sobre a interface REST que é utilizada neste artigo, consulte a Referência de WebHCat.