Hadoop: introduzione (1)

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0 Sapienza Università di Roma
Hadoop Ida Mele Sapienza Università di Roma Ranking di pagine web Esercizi

1 Hadoop: introduzione (1)
Apache Hadoop: Framework che supporta calcolo distribuito, affidabile e scalabile. Inspirato a MapReduce di Google, permette di lavorare con migliaia di nodi e patabyte di dati. Open-source. Principali utilizzatori di Hadoop sono: Yahoo!, AOL, Ebay, Facebook, Linkedin e Twitter. Ranking di pagine web Esercizi 1

2 Hadoop: introduzione (2)
Il progetto include i seguenti sottoprogetti: Hadoop Common: utility che supportano gli altri sottoprogetti di Hadoop. Include: FileSystem, RPC, e librerie per la serializzazione. HDFS (Hadoop Distributed File System): file system distribuito. HDFS crea multiple repliche di blocchi di dati e le distribuisce su un cluster di nodi consentendo calcoli rapidi e grande affidabilità. Hadoop MapReduce: un framework software per il calcolo distribuito su grandi quantità di dati. Ranking di pagine web Esercizi 2

3 Hadoop: installazione e configurazione (1)
Scaricare l’ultima release stabile di Hadoop: Configurazione: File conf/hadoop-env.sh Specificare le variabili d’ambiente: LINUX: export JAVA_HOME=/usr/local/lib/... MAC OS: export JAVA_HOME=/Library/Java/Home Nota: devono sempre essere controllate le impostazioni locali della vostra macchina. Ranking di pagine web Esercizi 3

4 Hadoop: installazione e configurazione (2)
File conf/hadoop-env.sh Opzionale: Specificare la massima quantità di memoria assegnabile a Java heap: # The maximum amount of heap to use, in MB. Default is 1000. export HADOOP_HEAPSIZE=2000 Ranking di pagine web Esercizi 4

5 Hadoop: installazione e configurazione (3)
File core-site.xml Opzionale: specificare la directory in cui Hadoop andrà a scrivere l'output temporaneo <property> <name>hadoop.tmp.dir</name> % Sostituire questo valore con la directory specificata <value>/tmp/hadoop-tmp-${user.name}</value> <description>A base for other temporary directories.<description> </property> Ranking di pagine web Esercizi 5

6 Hadoop: esempio WordCounter (1)
Scaricare dal sito WordCounter.jar e text.txt Copiare nella directory di Hadoop WordCounter.jar Creare nella directory di Hadoop la cartella einput. Copiare il file text.txt in einput. Posizionarsi nella directory di Hadpop e lanciare il comando: bin/hadoop jar WordCounter.jar mapred.WordCount einput/ eoutput/ Ranking di pagine web Esercizi 6

7 Hadoop: esempio WordCounter (2)
L’opzione jar permette di specificare il file .jar con il codice da eseguire. Eseguiamo la classe WordCount del package mapred Il programma WordCount richiede di specificare la directory contenente i dati di input (einput) e la directory in cuiverrà scritto l'output (eoutput). Attenzione: la directory di output non deve esistere altrimenti Hadoop segnalerà il seguente errore: Exception in thread "main" org.apache.hadoop.mapred.FileAlreadyExistsException : Output directory file: …../eoutput already exists Ranking di pagine web Esercizi 7

8 Hadoop: esempio WordCounter (3)
Per leggere il risultato digitare il comando: more eoutput/part-00000 Se si vogliono ordinare i termini per frequenze decrescenti usare: sort -k2 -n -r eoutput/part-00000 Ranking di pagine web Esercizi 8

9 Hadoop: esempio WordCounter (4)
Risultato sort: Ashley 4 was 3 sale 3 said 3 new 3 his 3 be 3 as 3 …. the 26 to 15 of 14 in 9 and 9 a 9 that 7 on 7 is 7 he 6 has 6 had 6 for 6 at 6 are 6 who 5 players 5 have 5 club 5 been 5 The 5 not 4 Ranking di pagine web Esercizi 9