HDP(Hortonworks Data Platform) 是由Hortonworks发行的大数据平台,包含了Hadoop、Hive、HBase等开源组件。HDP最新版本3.0.1中的Hadoop 3.1.1版本已经支持OSS,但是低版本的HDP不支持OSS。本文以HDP2.6.1.0版本为例,介绍如何配置HDP2.6版本支持读写OSS。

前提条件

您需要拥有一个已搭建好的HDP 2.6.1.0的集群。若没有已搭建好的HDP 2.6.1.0集群,您可以通过以下方式搭建:
  • 查找参考文档利用Ambari搭建HDP 2.6.1.0的集群。
  • 不使用Ambari,自行搭建HDP 2.6.1.0集群。

配置步骤

  1. 下载HDP 2.6.1.0版本支持OSS的支持包。
    此支持包是根据 HDP 2.6.1.0中Hadoop的版本,打了Apache Hadoop对OSS支持的补丁后编译得到的,其他HDP 2的小版本对OSS的支持将陆续提供。
  2. 将下载的支持包解压。
     [root@hdp-master ~]# tar -xvf hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129.tar
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/aliyun-java-sdk-ram-3.0.0.jar
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/aliyun-java-sdk-core-3.4.0.jar
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/aliyun-java-sdk-ecs-4.2.0.jar
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/aliyun-java-sdk-sts-3.0.0.jar
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/jdom-1.1.jar
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/aliyun-sdk-oss-3.4.1.jar
    hadoop-oss-hdp-2.6.1.0-129/hadoop-aliyun-2.7.3.2.6.1.0-129.jar
  3. hadoop-aliyun-2.7.3.2.6.1.0-129.jar移至${/usr/hdp/current}/hadoop-client/目录内,其余的jar文件移至${/usr/hdp/current}/hadoop-client/lib/目录内。
    调整后,目录结构如下:
    [root@hdp-master ~]# ls -lh /usr/hdp/current/hadoop-client/hadoop-aliyun-2.7.3.2.6.1.0-129.jar
    -rw-r--r-- 1 root root 64K Oct 28 20:56 /usr/hdp/current/hadoop-client/hadoop-aliyun-2.7.3.2.6.1.0-129.jar
    
    [root@hdp-master ~]# ls -ltrh /usr/hdp/current/hadoop-client/lib
    total 27M
    ......
    drwxr-xr-x 2 root root 4.0K Oct 28 20:10 ranger-hdfs-plugin-impl
    drwxr-xr-x 2 root root 4.0K Oct 28 20:10 ranger-yarn-plugin-impl
    drwxr-xr-x 2 root root 4.0K Oct 28 20:10 native
    -rw-r--r-- 1 root root 114K Oct 28 20:56 aliyun-java-sdk-core-3.4.0.jar
    -rw-r--r-- 1 root root 513K Oct 28 20:56 aliyun-sdk-oss-3.4.1.jar
    -rw-r--r-- 1 root root  13K Oct 28 20:56 aliyun-java-sdk-sts-3.0.0.jar
    -rw-r--r-- 1 root root 211K Oct 28 20:56 aliyun-java-sdk-ram-3.0.0.jar
    -rw-r--r-- 1 root root 770K Oct 28 20:56 aliyun-java-sdk-ecs-4.2.0.jar
    -rw-r--r-- 1 root root 150K Oct 28 20:56 jdom-1.1.jar
    说明 本文中所有 ${}的内容为环境变量,请根据您实际的环境修改。
  4. 在所有的HDP节点执行以上操作。
  5. 通过Ambari来增加配置。没有使用Ambari管理的集群,可以修改core-site.xml。这里以Ambari为例,需要增加如下配置。
    配置项
    fs.oss.endpoint 填写需要连接的OSS的Endpoint。

    例如:oss-cn-zhangjiakou-internal.aliyuncs.com

    fs.oss.accessKeyId 填写 OSS的AccessKeyId。
    fs.oss.accessKeySecret 填写OSS的AccessKeySecret。
    fs.oss.impl Hadoop OSS文件系统实现类。目前固定为:org.apache.hadoop.fs.aliyun.oss.AliyunOSSFileSystem
    fs.oss.buffer.dir 填写临时文件目录。

    建议值:/tmp/oss

    fs.oss.connection.secure.enabled 是否开启HTTPS。开启HTTPS会影响性能。

    建议值:false

    fs.oss.connection.maximum 与OSS的连接数

    建议值:2048

    更多参数解释请参见Hadoop-Aliyun module

  6. 根据 Ambari 提示重启集群。
  7. 测试读写OSS。
    • 测试读
      hadoop fs -ls oss://${your-bucket-name}/
    • 测试写
      hadoop fs -mkdir oss://${your-bucket-name}/hadoop-test

      若测试可以读写OSS,则配置成功;若无法读写OSS,请检查配置。

  8. 为了能够运行MAPREDUCE任务,还需更改hdfs://hdp-master:8020/hdp/apps/2.6.1.0-129/mapreduce/mapreduce.tar.gz包的内容,如果是TEZ类型的作业,则修改hdfs://hdp-master:8020/hdp/apps/2.6.1.0-129/tez/tez.tar.gz,其他类型的作业以此类推。将OSS的支持包放如上述压缩包,执行如下命令:
    [root@hdp-master ~]# sudo su hdfs
    [hdfs@hdp-master root]$ cd
    [hdfs@hdp-master ~]$ hadoop fs -copyToLocal /hdp/apps/2.6.1.0-129/mapreduce/mapreduce.tar.gz .
    [hdfs@hdp-master ~]$ hadoop fs -rm /hdp/apps/2.6.1.0-129/mapreduce/mapreduce.tar.gz
    [hdfs@hdp-master ~]$ cp mapreduce.tar.gz mapreduce.tar.gz.bak
    [hdfs@hdp-master ~]$ tar zxf mapreduce.tar.gz
    [hdfs@hdp-master ~]$ cp /usr/hdp/current/hadoop-client/hadoop-aliyun-2.7.3.2.6.1.0-129.jar hadoop/share/hadoop/tools/lib/
    [hdfs@hdp-master ~]$ cp /usr/hdp/current/hadoop-client/lib/aliyun-* hadoop/share/hadoop/tools/lib/
    [hdfs@hdp-master ~]$ cp /usr/hdp/current/hadoop-client/lib/jdom-1.1.jar hadoop/share/hadoop/tools/lib/
    [hdfs@hdp-master ~]$ tar zcf mapreduce.tar.gz hadoop
    [hdfs@hdp-master ~]$ hadoop fs -copyFromLocal mapreduce.tar.gz /hdp/apps/2.6.1.0-129/mapreduce/

验证配置

可通过测试teragen和terasort,来检测配置是否生效。

  • 测试teragen
    [hdfs@hdp-master ~]$ hadoop jar /usr/hdp/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-examples.jar teragen -Dmapred.map.tasks=100 10995116 oss://{bucket-name}/1G-input
    18/10/28 21:32:38 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at cdh-master/192.168.0.161:8050
    18/10/28 21:32:38 INFO client.AHSProxy: Connecting to Application History server at cdh-master/192.168.0.161:10200
    18/10/28 21:32:38 INFO aliyun.oss: [Server]Unable to execute HTTP request: Not Found
    [ErrorCode]: NoSuchKey
    [RequestId]: 5BD5BA7641FCE369BC1D052C
    [HostId]: null
    18/10/28 21:32:38 INFO aliyun.oss: [Server]Unable to execute HTTP request: Not Found
    [ErrorCode]: NoSuchKey
    [RequestId]: 5BD5BA7641FCE369BC1D052F
    [HostId]: null
    18/10/28 21:32:39 INFO terasort.TeraSort: Generating 10995116 using 100
    18/10/28 21:32:39 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:100
    18/10/28 21:32:39 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1540728986531_0005
    18/10/28 21:32:39 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1540728986531_0005
    18/10/28 21:32:39 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://cdh-master:8088/proxy/application_1540728986531_0005/
    18/10/28 21:32:39 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1540728986531_0005
    18/10/28 21:32:49 INFO mapreduce.Job: Job job_1540728986531_0005 running in uber mode : false
    18/10/28 21:32:49 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
    18/10/28 21:32:55 INFO mapreduce.Job:  map 1% reduce 0%
    18/10/28 21:32:57 INFO mapreduce.Job:  map 2% reduce 0%
    18/10/28 21:32:58 INFO mapreduce.Job:  map 4% reduce 0%
    ...
    18/10/28 21:34:40 INFO mapreduce.Job:  map 99% reduce 0%
    18/10/28 21:34:42 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 0%
    18/10/28 21:35:15 INFO mapreduce.Job: Job job_1540728986531_0005 completed successfully
    18/10/28 21:35:15 INFO mapreduce.Job: Counters: 36
    ...
  • 测试terasort
    [hdfs@hdp-master ~]$ hadoop jar /usr/hdp/current/hadoop-mapreduce-client/hadoop-mapreduce-examples.jar terasort -Dmapred.map.tasks=100 oss://{bucket-name}/1G-input oss://{bucket-name}/1G-output
    18/10/28 21:39:00 INFO terasort.TeraSort: starting
    ...
    18/10/28 21:39:02 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:100
    18/10/28 21:39:02 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1540728986531_0006
    18/10/28 21:39:02 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1540728986531_0006
    18/10/28 21:39:02 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://cdh-master:8088/proxy/application_1540728986531_0006/
    18/10/28 21:39:02 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1540728986531_0006
    18/10/28 21:39:09 INFO mapreduce.Job: Job job_1540728986531_0006 running in uber mode : false
    18/10/28 21:39:09 INFO mapreduce.Job:  map 0% reduce 0%
    18/10/28 21:39:17 INFO mapreduce.Job:  map 1% reduce 0%
    18/10/28 21:39:19 INFO mapreduce.Job:  map 2% reduce 0%
    18/10/28 21:39:20 INFO mapreduce.Job:  map 3% reduce 0%
    ...
    18/10/28 21:42:50 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 75%
    18/10/28 21:42:53 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 80%
    18/10/28 21:42:56 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 86%
    18/10/28 21:42:59 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 92%
    18/10/28 21:43:02 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 98%
    18/10/28 21:43:05 INFO mapreduce.Job:  map 100% reduce 100%
    ^@18/10/28 21:43:56 INFO mapreduce.Job: Job job_1540728986531_0006 completed successfully
    18/10/28 21:43:56 INFO mapreduce.Job: Counters: 54
    ...

测试成功,配置生效。