大数据探索：在树莓派上通过 Apache Spark on YARN 搭建 Hadoop 集群
今天我将向你展示对大数据的一点探索，不过有点变化，使用的是全世界最流行的微型电脑————树莓派
大数据 Hadoop 树莓派
今天我将向你展示对大数据的一点探索，不过有点变化，使用的是全世界最流行的微型电脑————树莓派
![](/data/attachment/album/201705/07/023744ysdd41g0e4g45d1k.jpg)


有些时候我们想从 DQYDJ 网站的数据中分析点有用的东西出来，在过去，我们要[用 R 语言提取固定宽度的数据](https://dqydj.com/how-to-import-fixed-width-data-into-a-spreadsheet-via-r-playing-with-ipums-cps-data/)，然后通过数学建模来分析[美国的最低收入补贴](http://dqydj.com/negative-income-tax-cost-calculator-united-states/)，当然也包括其他优秀的方法。


今天我将向你展示对大数据的一点探索，不过有点变化，使用的是全世界最流行的微型电脑————[树莓派](https://www.raspberrypi.org/)，如果手头没有，那就看下一篇吧（可能是已经处理好的数据），对于其他用户，请继续阅读吧，今天我们要建立一个树莓派 Hadoop集群！


### I. 为什么要建立一个树莓派的 Hadoop 集群？


![](/data/attachment/album/201705/07/023809pk52e4yff97f2ke4.png)


*由三个树莓派节点组成的 Hadoop 集群*


我们对 DQYDJ 的数据做了[大量的处理工作](https://dqydj.com/finance-calculators-investment-calculators-and-visualizations/)，但这些还不能称得上是大数据。


和许许多多有争议的话题一样，数据的大小之别被解释成这样一个笑话：



> 
> 如果能被内存所存储，那么它就不是大数据。 ————佚名
> 
> 
> 


似乎这儿有两种解决问题的方法：


1. 我们可以找到一个足够大的数据集合，任何家用电脑的物理或虚拟内存都存不下。
2. 我们可以买一些不用特别定制，我们现有数据就能淹没它的电脑：  
—— 上手树莓派 2B


这个由设计师和工程师制作出来的精致小玩意儿拥有 1GB 的内存， MicroSD 卡充当它的硬盘，此外，每一台的价格都低于 50 美元，这意味着你可以花不到 250 美元的价格搭建一个 Hadoop 集群。


或许天下没有比这更便宜的入场券来带你进入大数据的大门。


### II. 制作一个树莓派集群


我最喜欢制作的原材料。


这里我将给出我原来为了制作树莓派集群购买原材料的链接，如果以后要在亚马逊购买的话你可先这些链接收藏起来，也是对本站的一点支持。(谢谢)


* [树莓派 2B 3 块](http://amzn.to/2bEFTVh)
* [4 层亚克力支架](http://amzn.to/2bTo1br)
* [6 口 USB 转接器](http://amzn.to/2bEGO8g)，我选了白色 RAVPower 50W 10A 6 口 USB 转接器
* [MicroSD 卡](http://amzn.to/2cguV9I)，这个五件套 32GB 卡非常棒
* [短的 MicroUSB 数据线](http://amzn.to/2bX2mwm)，用于给树莓派供电
* [短网线](http://amzn.to/2bDACQJ)
* 双面胶，我有一些 3M 的，很好用


#### 开始制作


1. 首先，装好三个树莓派，每一个用螺丝钉固定在亚克力面板上。（看下图）
2. 接下来，安装以太网交换机，用双面胶贴在其中一个在亚克力面板上。
3. 用双面胶贴将 USB 转接器贴在一个在亚克力面板使之成为最顶层。
4. 接着就是一层一层都拼好——这里我选择将树莓派放在交换机和USB转接器的底下（可以看看完整安装好的两张截图）


想办法把线路放在需要的地方——如果你和我一样购买力 USB 线和网线，我可以将它们卷起来放在亚克力板子的每一层


现在不要急着上电，需要将系统烧录到 SD 卡上才能继续。


#### 烧录 Raspbian


按照[这个教程](https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/)将 Raspbian 烧录到三张 SD 卡上，我使用的是 Win7 下的 [Win32DiskImager](https://sourceforge.net/projects/win32diskimager/)。


将其中一张烧录好的 SD 卡插在你想作为主节点的树莓派上，连接 USB 线并启动它。


#### 启动主节点


这里有[一篇非常棒的“Because We Can Geek”的教程](http://www.becausewecangeek.com/building-a-raspberry-pi-hadoop-cluster-part-1/)，讲如何安装 Hadoop 2.7.1，此处就不再熬述。


在启动过程中有一些要注意的地方，我将带着你一起设置直到最后一步，记住我现在使用的 IP 段为 192.168.1.50 – 192.168.1.52，主节点是 .50，从节点是 .51 和 .52，你的网络可能会有所不同，如果你想设置静态 IP 的话可以在评论区看看或讨论。


一旦你完成了这些步骤，接下来要做的就是启用交换文件，Spark on YARN 将分割出一块非常接近内存大小的交换文件，当你内存快用完时便会使用这个交换分区。


（如果你以前没有做过有关交换分区的操作的话，可以看看[这篇教程](https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-add-swap-on-ubuntu-14-04)，让 `swappiness` 保持较低水准，因为 MicroSD 卡的性能扛不住）


现在我准备介绍有关我的和“Because We Can Geek”关于启动设置一些微妙的区别。


对于初学者，确保你给你的树莓派起了一个正式的名字——在 `/etc/hostname` 设置，我的主节点设置为 ‘RaspberryPiHadoopMaster’ ，从节点设置为 ‘RaspberryPiHadoopSlave#’


主节点的 `/etc/hosts` 配置如下：



```
#/etc/hosts
127.0.0.1       localhost
::1             localhost ip6-localhost ip6-loopback
ff02::1         ip6-allnodes
ff02::2         ip6-allrouters

192.168.1.50    RaspberryPiHadoopMaster
192.168.1.51    RaspberryPiHadoopSlave1
192.168.1.52    RaspberryPiHadoopSlave2

```

如果你想让 Hadoop、YARN 和 Spark 运行正常的话，你也需要修改这些配置文件（不妨现在就编辑）。


这是 `hdfs-site.xml`：



```
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>  
  <name>fs.default.name</name>
  <value>hdfs://RaspberryPiHadoopMaster:54310</value>
</property>  
<property>  
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/hdfs/tmp</value>
</property>  
</configuration>

```

这是 `yarn-site.xml` （注意内存方面的改变）：



```
<?xml version="1.0"?>
<configuration>

<!-- Site specific YARN configuration properties -->
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
    <value>mapreduce_shuffle</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
    <value>4</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
    <value>1024</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
    <value>128</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
    <value>1024</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name>
    <value>1</value>
  </property>
  <property>
    <name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>
    <value>4</value>
  </property>
<property>
   <name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
   <value>false</value>
   <description>Whether virtual memory limits will be enforced for containers</description>
</property>
<property>
   <name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
   <value>4</value>
   <description>Ratio between virtual memory to physical memory when setting memory limits for containers</description>
</property>
<property>  
<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>  
<value>RaspberryPiHadoopMaster:8025</value>  
</property>  
<property>  
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>  
<value>RaspberryPiHadoopMaster:8030</value>  
</property>  
<property>  
<name>yarn.resourcemanager.address</name>  
<value>RaspberryPiHadoopMaster:8040</value>  
</property> 
</configuration>

```

`slaves`：



```
RaspberryPiHadoopMaster
RaspberryPiHadoopSlave1
RaspberryPiHadoopSlave2

```

`core-site.xml`：



```
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
<configuration>
<property>  
  <name>fs.default.name</name>
  <value>hdfs://RaspberryPiHadoopMaster:54310</value>
</property>  
<property>  
  <name>hadoop.tmp.dir</name>
  <value>/hdfs/tmp</value>
</property>  
</configuration>

```

#### 设置两个从节点：


接下来[按照 “Because We Can Geek”上的教程](http://www.becausewecangeek.com/building-a-raspberry-pi-hadoop-cluster-part-2/)，你需要对上面的文件作出小小的改动。 在 `yarn-site.xml` 中主节点没有改变，所以从节点中不必含有这个 `slaves` 文件。


### III. 在我们的树莓派集群中测试 YARN


如果所有设备都正常工作，在主节点上你应该执行如下命令：



```
start-dfs.sh
start-yarn.sh

```

当设备启动后，以 Hadoop 用户执行，如果你遵循教程，用户应该是 `hduser`。


接下来执行 `hdfs dfsadmin -report` 查看三个节点是否都正确启动，确认你看到一行粗体文字 ‘Live datanodes (3)’：



```
Configured Capacity: 93855559680 (87.41 GB)
Raspberry Pi Hadoop Cluster picture Straight On
Present Capacity: 65321992192 (60.84 GB)
DFS Remaining: 62206627840 (57.93 GB)
DFS Used: 3115364352 (2.90 GB)
DFS Used%: 4.77%
Under replicated blocks: 0
Blocks with corrupt replicas: 0
Missing blocks: 0
Missing blocks (with replication factor 1): 0
————————————————-
Live datanodes (3):
Name: 192.168.1.51:50010 (RaspberryPiHadoopSlave1)
Hostname: RaspberryPiHadoopSlave1
Decommission Status : Normal

```

你现在可以做一些简单的诸如 ‘Hello, World!’ 的测试，或者直接进行下一步。


### IV. 安装 SPARK ON YARN


YARN 的意思是另一种非常好用的资源调度器（Yet Another Resource Negotiator），已经作为一个易用的资源管理器集成在 Hadoop 基础安装包中。


[Apache Spark](https://spark.apache.org/) 是 Hadoop 生态圈中的另一款软件包，它是一个毁誉参半的执行引擎和[捆绑的 MapReduce](https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/mapred_tutorial.html)。在一般情况下，相对于基于磁盘存储的 MapReduce，Spark 更适合基于内存的存储，某些运行任务能够得到 10-100 倍提升——安装完成集群后你可以试试 Spark 和 MapReduce 有什么不同。


我个人对 Spark 还是留下非常深刻的印象，因为它提供了两种数据工程师和科学家都比较擅长的语言—— Python 和 R。


安装 Apache Spark 非常简单，在你家目录下，`wget "为 Hadoop 2.7 构建的 Apache Spark”`（[来自这个页面](https://spark.apache.org/downloads.html)），然后运行 `tar -xzf “tgz 文件”`，最后把解压出来的文件移动至 `/opt`，并清除刚才下载的文件，以上这些就是安装步骤。


我又创建了只有两行的文件 `spark-env.sh`，其中包含 Spark 的配置文件目录。



```
SPARK_MASTER_IP=192.168.1.50
SPARK_WORKER_MEMORY=512m

```

(在 YARN 跑起来之前我不确定这些是否有必要。)


### V. 你好，世界! 为 Apache Spark 寻找有趣的数据集!


在 Hadoop 世界里面的 ‘Hello, World!’ 就是做单词计数。


我决定让我们的作品做一些内省式……为什么不统计本站最常用的单词呢？也许统计一些关于本站的大数据会更有用。


如果你有一个正在运行的 WordPress 博客，可以通过简单的两步来导出和净化。


1. 我使用 [Export to Text](https://wordpress.org/support/plugin/export-to-text) 插件导出文章的内容到纯文本文件中
2. 我使用一些[压缩库](https://pypi.python.org/pypi/bleach)编写了一个 Python 脚本来剔除 HTML



```
import bleach

# Change this next line to your 'import' filename, whatever you would like to strip
# HTML tags from.
ascii_string = open('dqydj_with_tags.txt', 'r').read()


new_string = bleach.clean(ascii_string, tags=[], attributes={}, styles=[], strip=True)
new_string = new_string.encode('utf-8').strip()

# Change this next line to your 'export' filename
f = open('dqydj_stripped.txt', 'w')
f.write(new_string)
f.close()

```

现在我们有了一个更小的、适合复制到树莓派所搭建的 HDFS 集群上的文件。


如果你不能树莓派主节点上完成上面的操作，找个办法将它传输上去（scp、 rsync 等等），然后用下列命令行复制到 HDFS 上。



```
hdfs dfs -copyFromLocal dqydj_stripped.txt /dqydj_stripped.txt

```

现在准备进行最后一步 - 向 Apache Spark 写入一些代码。


### VI. 点亮 Apache Spark


Cloudera 有个极棒的程序可以作为我们的超级单词计数程序的基础，[你可以在这里找到](https://www.cloudera.com/documentation/enterprise/5-6-x/topics/spark_develop_run.html)。我们接下来为我们的内省式单词计数程序修改它。


在主节点上[安装‘stop-words’](https://pypi.python.org/pypi/stop-words)这个 python 第三方包，虽然有趣（我在 DQYDJ 上使用了 23,295 次 the 这个单词），你可能不想看到这些语法单词占据着单词计数的前列，另外，在下列代码用你自己的数据集替换所有有关指向 dqydj 文件的地方。



```
import sys

from stop_words import get_stop_words
from pyspark import SparkContext, SparkConf

if __name__ == "__main__":

  # create Spark context with Spark configuration
  conf = SparkConf().setAppName("Spark Count")
  sc = SparkContext(conf=conf)

  # get threshold
  try:
    threshold = int(sys.argv[2])
  except:
    threshold = 5

  # read in text file and split each document into words
  tokenized = sc.textFile(sys.argv[1]).flatMap(lambda line: line.split(" "))

  # count the occurrence of each word
  wordCounts = tokenized.map(lambda word: (word.lower().strip(), 1)).reduceByKey(lambda v1,v2:v1 +v2)

  # filter out words with fewer than threshold occurrences
  filtered = wordCounts.filter(lambda pair:pair[1] >= threshold)

  print "*" * 80
  print "Printing top words used"
  print "-" * 80
  filtered_sorted = sorted(filtered.collect(), key=lambda x: x[1], reverse = True)
  for (word, count) in filtered_sorted: print "%s : %d" % (word.encode('utf-8').strip(), count)


  # Remove stop words
  print "\n\n"
  print "*" * 80
  print "Printing top non-stop words used"
  print "-" * 80
  # Change this to your language code (see the stop-words documentation)
  stop_words = set(get_stop_words('en'))
  no_stop_words = filter(lambda x: x[0] not in stop_words, filtered_sorted)
  for (word, count) in no_stop_words: print "%s : %d" % (word.encode('utf-8').strip(), count)

```

保存好 wordCount.py，确保上面的路径都是正确无误的。


现在，准备念出咒语，让运行在 YARN 上的 Spark 跑起来，你可以看到我在 DQYDJ 使用最多的单词是哪一个。



```
/opt/spark-2.0.0-bin-hadoop2.7/bin/spark-submit –master yarn –executor-memory 512m –name wordcount –executor-cores 8 wordCount.py /dqydj_stripped.txt

```

### VII. 我在 DQYDJ 使用最多的单词


可能入列的单词有哪一些呢？“can, will, it’s, one, even, like, people, money, don’t, also“.


嘿，不错，“money”悄悄挤进了前十。在一个致力于金融、投资和经济的网站上谈论这似乎是件好事，对吧？


下面是的前 50 个最常用的词汇，请用它们刻画出有关我的文章的水平的结论。


![](/data/attachment/album/201705/07/023810wrwuwarhr6z6hpph.png)


我希望你能喜欢这篇关于 Hadoop、YARN 和 Apache Spark 的教程，现在你可以在 Spark 运行和编写其他的应用了。


你的下一步是任务是开始[阅读 pyspark 文档](https://spark.apache.org/docs/2.0.0/api/python/index.html)（以及用于其他语言的该库），去学习一些可用的功能。根据你的兴趣和你实际存储的数据，你将会深入学习到更多——有流数据、SQL，甚至机器学习的软件包！


你怎么看？你要建立一个树莓派 Hadoop 集群吗？想要在其中挖掘一些什么吗？你在上面看到最令你惊奇的单词是什么？为什么 'S&P' 也能上榜？


（题图：Pixabay，CC0）




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via: <https://dqydj.com/raspberry-pi-hadoop-cluster-apache-spark-yarn/> 


作者：[PK](https://dqydj.com/about/#contact_us) 译者：[popy32](https://github.com/sfantree) 校对：[wxy](https://github.com/wxy)


本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 组织编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出

