Test: HDP 2.1 und Ambari 1.5.1
Im Rahmen einiger Analysen stelle ich hier die verschiedenen Distributionen in einem recht einfachen Verfahren gegenüber. Es kommt mir hierbei vor allem auf die Einfachheit und Schnelligkeit der Installation eines Clusters an, auf technischen Differenzen und Besonderheiten gehe ich jeweils kurz ein.
Vorbereitungen
Als Basis dient ein frisches CentOS 6.5 in einem Oracle VirtualBox VM Container, 6GB Memory, 4 CPU und 100 GB HDD. Als Gastsystem kommt Windows zum Einsatz - einfach weil Windows üblicherweise auf Bürorechnern installiert ist.
Da Ambari erst vor 2 Wochen die Version 1.5.1 veröffentlicht hat, starte ich mit hiermit. Das Einspielen der entprechenden Pakete ist hinlänglich und ausführlich in der Dokumentation beschrieben. Nachdem der Ambari Server gestartet wurde ist ein problemloses Einloggen auf der Webkonsole per http://FQHN:8080 möglich.
Wichtig ist hierbei, das die zu installierenden Server per DNS lookup erreichbar sind. Im Falle der VM stellte dies ein geringfügiges Problem dar, da das Gastsystem erst den Namen per C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts auflösen musste. Hierzu ist der Windows-eigene Editor mit Administratorrechten zu starten und die folgenden Änderungen einzutragen:
<IP-Adresse der VM> hdp hdp.alo
Installation
Nachdem dies erledigt ist, kann mit der Installation des Clusters begonnen werden. Hierbei fällt auf, das Ambari (und demzufolge HDP) nur FQHN (Full qualified host names) akzeptiert. Im Folgenden war die SSH Installation nicht funktionsfähig, der private key wurde schlicht nicht übertragen (keyfile=/var/run/ambari-server/bootstrap/5/sshKey passwordFile null), was zu einem unschönen Abbruch führte - ohne entsprechende Fehlermeldungen. Dies kann durch die manuelle Installation des ambari-client (siehe Dokumentation) workarounded werden. Ab nun lief die Installation recht einfach und ohne Komplikationen. Bevor Hive und Oozie installiert werden können muss eine entsprechende Datenbank (in diesem Fall MySQL) installiert und initialisiert werden (anlegen der Datenbanken und Berechtigungen der User). Hier wäre ein intuitives Interface wünschenswert. Nach etwa 25 Minuten war HDP installiert und Ambari meldete die Einsatzbereitschaft.
Das aufgeräumte Interface macht einen guten Eindruck, ebenso die erweiterte Verwaltung wie Jobmanagement, Heatmaps, Services und Admin waren sehr aufgeräumt. Persönlich gut gelöst fand ich die Integration von Ganglia und Nagios, hier ist die Anbindung des Clusters an eine bestehende Infrastruktur recht einfach.
Allerdings waren beim Tab "Hosts" keinerlei Metriken zu sehen, was auf fehlerhafte Nagios Implementation hindeutet. Auch bei HDFS und YARN zeigten die eingeblendeten Metriken gar keine Daten, was gerade bei einem frisch installierten Cluster eher Unsicherheiten erzeugt.
Leider wird Hue nicht per default installiert, sondern muss manuell nachinstalliert werden. Das ist unschön, aber auch einfach per yum install hue erledigt. Allerdings muss in /etc/hue/conf/hue.ini die entsprechenden Einträge von localhost mit dem FQHN angepasst und in der HDFS Konfiguration die "Custom core-site.xml" editiert und die Properties hadoop.proxyuser.hue.group und hadoop.proxyuser.hue.hosts hinzugefügt und mit "*" belegt werden. Dasselbe muss mit der WebHcat Konfiguration per "Custom webhcat-site.xml" mit den Properties hadoop.proxyuser.webhcat.group und hadoop.proxyuser.webhcat.hosts
ebenfalls geschehen. Nach einem Speichern und anschließenden Restarten der Services HDFS, YARN, WebHCat und MapReduce2 und dem Restart des Hue-Servers ist dieser wie gewohnt einsatzbereit.
Allerdings bleibt der Job Reiter bei Jobs, die aus Hue abgesetzt wurden, leer. Die reibungslose Integration ist hier leider nicht vorhanden.
Test Tez vs. MR
Um die unterschiedlichen Frameworks mittels Hue zu nutzen muss die entsprechende Engine unter Settings definiert werden. Neugierig bin ich vor allem auf die Finalen Ergebisse der Stinger
Initiative und deren vektorbasierte Beschleunigung vor allem im
Vergleich mit InMemory Tools wie Spark oder Impala. Hierzu benutze ich Tutorialdaten von Hortonworks, bereitgestellt bei Amazon S3. Der Wechsel zwischen MR und Tez klappt ohne Probleme, der versprochene Geschwindigkeitszuwachs ist ebenfalls merkbar.Um die Differenz genau zu messen, führe ich dieselben Abfragen per Hive CLI aus:
set hive.execution.engine=mr;
select a.buildingid, b.buildingmgr, max(a.targettemp-a.actualtemp)
from hvac a join building b
on a.buildingid = b.buildingid
group by a.buildingid, b.buildingmgr;
[...]
Time taken: 45.22 seconds, Fetched: 20 row(s)
Dasselbe mit Tez:
set hive.execution.engine=tez;
select a.buildingid, b.buildingmgr, max(a.targettemp-a.actualtemp)
from hvac a join building b
on a.buildingid = b.buildingid
group by a.buildingid, b.buildingmgr;
[...]
Time taken: 19.59 seconds, Fetched: 20 row(s)
Alles in allem eine Geschwindigkeitssteigerung von etwa 2,4 - was beeindruckend ist. Allerdings sehe ich von den oft proklamierten "100 times faster" hier nichts, was an dem Datenset liegen kann.
Zusammenfassung
Ambari ist Open Source, kann aber derzeit nur Hortonworks' Version von Apache Hadoop installieren und verwalten, was Ambari zu einem Verwaltungstool für HDP "only" macht. Dessen muss man sich klar sein. Alles in allem überzeugen die fehlenden Metriken und die fehlende Integration von Hue nicht - dagegen der Einsatz von Stinger vollstens. Hier merkt man den Geschwindigkeitsvorteil deutlich. Falcon scheint noch etwas wackelig zu sein, so werden Tez Jobs teilweise mit Laufzeiten von 35 Minuten angezeigt. Oder sie fehlen ganz - und es ist nicht ersichtlich ob diese von der CLI oder per HCat (Hue) abgesetzt wurden.
Grundsätzlich lässt sich ein HDP basierender Cluster recht einfach verwalten, nur das Verschieben von Services ist nicht möglich - was einen Cluster etwas unflexibel macht. Nicht getestet wurde LDAP und Kerberos Integration, Rolling Restarts und Namenode HA.
Vorbereitungen
Als Basis dient ein frisches CentOS 6.5 in einem Oracle VirtualBox VM Container, 6GB Memory, 4 CPU und 100 GB HDD. Als Gastsystem kommt Windows zum Einsatz - einfach weil Windows üblicherweise auf Bürorechnern installiert ist.
Da Ambari erst vor 2 Wochen die Version 1.5.1 veröffentlicht hat, starte ich mit hiermit. Das Einspielen der entprechenden Pakete ist hinlänglich und ausführlich in der Dokumentation beschrieben. Nachdem der Ambari Server gestartet wurde ist ein problemloses Einloggen auf der Webkonsole per http://FQHN:8080 möglich.
Wichtig ist hierbei, das die zu installierenden Server per DNS lookup erreichbar sind. Im Falle der VM stellte dies ein geringfügiges Problem dar, da das Gastsystem erst den Namen per C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts auflösen musste. Hierzu ist der Windows-eigene Editor mit Administratorrechten zu starten und die folgenden Änderungen einzutragen:
<IP-Adresse der VM> hdp hdp.alo
Installation
Nachdem dies erledigt ist, kann mit der Installation des Clusters begonnen werden. Hierbei fällt auf, das Ambari (und demzufolge HDP) nur FQHN (Full qualified host names) akzeptiert. Im Folgenden war die SSH Installation nicht funktionsfähig, der private key wurde schlicht nicht übertragen (keyfile=/var/run/ambari-server/bootstrap/5/sshKey passwordFile null), was zu einem unschönen Abbruch führte - ohne entsprechende Fehlermeldungen. Dies kann durch die manuelle Installation des ambari-client (siehe Dokumentation) workarounded werden. Ab nun lief die Installation recht einfach und ohne Komplikationen. Bevor Hive und Oozie installiert werden können muss eine entsprechende Datenbank (in diesem Fall MySQL) installiert und initialisiert werden (anlegen der Datenbanken und Berechtigungen der User). Hier wäre ein intuitives Interface wünschenswert. Nach etwa 25 Minuten war HDP installiert und Ambari meldete die Einsatzbereitschaft.
Das aufgeräumte Interface macht einen guten Eindruck, ebenso die erweiterte Verwaltung wie Jobmanagement, Heatmaps, Services und Admin waren sehr aufgeräumt. Persönlich gut gelöst fand ich die Integration von Ganglia und Nagios, hier ist die Anbindung des Clusters an eine bestehende Infrastruktur recht einfach.
Allerdings waren beim Tab "Hosts" keinerlei Metriken zu sehen, was auf fehlerhafte Nagios Implementation hindeutet. Auch bei HDFS und YARN zeigten die eingeblendeten Metriken gar keine Daten, was gerade bei einem frisch installierten Cluster eher Unsicherheiten erzeugt.
Leider wird Hue nicht per default installiert, sondern muss manuell nachinstalliert werden. Das ist unschön, aber auch einfach per yum install hue erledigt. Allerdings muss in /etc/hue/conf/hue.ini die entsprechenden Einträge von localhost mit dem FQHN angepasst und in der HDFS Konfiguration die "Custom core-site.xml" editiert und die Properties hadoop.proxyuser.hue.group und hadoop.proxyuser.hue.hosts hinzugefügt und mit "*" belegt werden. Dasselbe muss mit der WebHcat Konfiguration per "Custom webhcat-site.xml" mit den Properties hadoop.proxyuser.webhcat.group und hadoop.proxyuser.webhcat.hosts
Allerdings bleibt der Job Reiter bei Jobs, die aus Hue abgesetzt wurden, leer. Die reibungslose Integration ist hier leider nicht vorhanden.
Test Tez vs. MR
set hive.execution.engine=mr;
select a.buildingid, b.buildingmgr, max(a.targettemp-a.actualtemp)
from hvac a join building b
on a.buildingid = b.buildingid
group by a.buildingid, b.buildingmgr;
[...]
Time taken: 45.22 seconds, Fetched: 20 row(s)
Dasselbe mit Tez:
set hive.execution.engine=tez;
select a.buildingid, b.buildingmgr, max(a.targettemp-a.actualtemp)
from hvac a join building b
on a.buildingid = b.buildingid
group by a.buildingid, b.buildingmgr;
[...]
Time taken: 19.59 seconds, Fetched: 20 row(s)
Alles in allem eine Geschwindigkeitssteigerung von etwa 2,4 - was beeindruckend ist. Allerdings sehe ich von den oft proklamierten "100 times faster" hier nichts, was an dem Datenset liegen kann.
Zusammenfassung
Ambari ist Open Source, kann aber derzeit nur Hortonworks' Version von Apache Hadoop installieren und verwalten, was Ambari zu einem Verwaltungstool für HDP "only" macht. Dessen muss man sich klar sein. Alles in allem überzeugen die fehlenden Metriken und die fehlende Integration von Hue nicht - dagegen der Einsatz von Stinger vollstens. Hier merkt man den Geschwindigkeitsvorteil deutlich. Falcon scheint noch etwas wackelig zu sein, so werden Tez Jobs teilweise mit Laufzeiten von 35 Minuten angezeigt. Oder sie fehlen ganz - und es ist nicht ersichtlich ob diese von der CLI oder per HCat (Hue) abgesetzt wurden.
Grundsätzlich lässt sich ein HDP basierender Cluster recht einfach verwalten, nur das Verschieben von Services ist nicht möglich - was einen Cluster etwas unflexibel macht. Nicht getestet wurde LDAP und Kerberos Integration, Rolling Restarts und Namenode HA.
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