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🐘 | Rodando o Hadoop 3.3.0 no Docker | 🚢

Este guia tem como princípio auxiliar na execução do Hadoop Map Reduce via Docker. Realizando testes de um job map reduce com Java e uma job em Python através do Hadoop Streaming. Os códigos das jobs de exemplo foram retirados do livro The Hadoop Fundamentals for Data Scientists. A job é um exemplo clássico de contador de palavras num texto de Shakespeare e lista de nomes.

Lembrando que nesse guia não mostrarei como foi feito a instalação do Hadoop no Docker. A imagem já está pronta, basta seguir as instruções para fazer o teste.

Os passos a seguir foram feitos numa máquina Linux com a distribuição do Ubuntu.

Antes de tudo você precisa ter o docker instalado, para isso execute o comando a seguir caso não tenha:

sudo apt-get install docker.io

Liste os container em execução para saber se o docker está em funcionamento:

sudo docker ps -a

Faça o Download da imagem Docker:

sudo docker pull gutomelo/hadoop3

Após o Download da imagem, criar o container Hadoop:

sudo docker run -it --name Hadoop -d -p 9870:9870 -p 8088:8088 gutomelo/hadoop3:latest

Aguarde alguns segundos, para que todos os serviços do Hadoop sejam executados.

Visualizando o portal do Name Node do Hadoop:

http://localhost:9870

Visualizando o portal do YARN:

http://localhost:8088

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Realizando testes com uma job MapReduce em JAVA

A imagem já vem com os arquivos de testes, que inclusive já se encontra nesse repositório.

Para isso primeiro acesse o terminal do container:

sudo docker exec -it Hadoop sh

Entre no modo super usuario, pois nesse caso o hadoop só pode ser executado com ele:

sudo su

Verificando se os seis serviços hadoop está em execução:

jps

Acessando a pasta com os arquivos job em Java:

cd /home/docker-hadoop3/WordCount

Agora nesse momento iremos compilar os arquivos Java, lembrando que devemos que compilar os três arquivos, porque um é dependente dos outros.

Compilando os arquivos Java na pasta:

hadoop com.sun.tools.javac.Main WordCount.java WordMapper.java SumReducer.java

Se você der o comandos 'ls', verá que foi criado os três arquivos .class "WordCount.class WordMapper.class SumReducer.class".

Agora vamos gerar o arquivo .Jar que será executado na instrução do Job MapReduce:

jar cf wc.jar WordCount.class WordMapper.class SumReducer.class

OBS: Os arquivos de inputs "shakespeare.txt" e "names.txt" já foram inseridos no hdfs através dos comandos "hadoop fs -put origemlocal destinohdfs". Ex: "hadoop fs -put /home/docker-hadoop3/WordCount/names.txt /".

Agora sim vamos fazer a execução do Job MapReducer Java no Hadoop:

hadoop jar wc.jar WordCount /shakespeare.txt /wordcounts

Verificando a pasta de resultado do Job "wordcounts" no HDFS:

hadoop fs -ls /wordcounts

Verificando a contagem de palavras do resultado da Job "wordcounts":

hadoop fs -cat /wordcounts/part-r-00000

Se formos olhar no Yarn veremos que a job foi executada:

Podemos fazer novamente uma nova Job com o arquivo de input "names.txt":

hadoop jar wc.jar WordCount /names.txt /namescounts

Verificando a pasta de resultado do Job "wordcounts" no HDFS:

hadoop fs -ls /namescounts

Verificando a contagem de palavras do resultado da Job "wordcounts":

hadoop fs -cat /namescounts/part-r-00000

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Realizando testes com uma job MapReduce em Python com o Hadoop Streaming

Acessando a pasta com os arquivos job em Python:

cd /home/docker-hadoop3/StreamingWordCount

Agora executamos a Job MapReduce "wordcounts" do cógido Python:

mapred streaming -input /shakespeare.txt -output /shakespeare_python -mapper mapper.py -reducer reducer.py -file mapper.py -file reducer.py

Verificando a pasta de resultado do Job "shakespeare_python" no HDFS:

hadoop fs -ls /shakespeare_python

Verificando a contagem de palavras do resultado da Job "shakespeare_python":

hadoop fs -cat /shakespeare_python/part-00000

Agora executamos a Job MapReduce "names" do cógido Python:

mapred streaming -input /names.txt -output /names_python -mapper mapper.py -reducer reducer.py -file mapper.py -file reducer.py

Verificando a pasta de resultado do Job "names_python" no HDFS:

hadoop fs -ls /names_python

Verificando a contagem de palavras do resultado da Job "names_python":

hadoop fs -cat /names_python/part-00000

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Agora veremos todos os jobs executados no YARN:

Agora veremos todos os arquivos criados no HDFS:

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