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大数据初步：在树莓派上通过 Apache Spark on YARN 搭建 Hadoop 集群
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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。
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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！
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### I. 为什么要建立一个树莓派的 Hadoop 集群？
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*由三个树莓派节点组成的 Hadoop 集群*
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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。
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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：
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> 如果能被内存所存储，那么它就不是大数据。 ————佚名
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似乎这儿有两种解决问题的方法：
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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。
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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：
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—— 上手树莓派 2B
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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。
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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。
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### II. 制作一个树莓派集群
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我最喜欢制作的原材料。
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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)
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- [树莓派 2B 3 块](http://amzn.to/2bEFTVh)
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- [4 层亚克力支架](http://amzn.to/2bTo1br)
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- [6 口 USB 转接器](http://amzn.to/2bEGO8g)，我选了白色 RAVPower 50W 10A 6 口 USB 转接器
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- [MicroSD 卡](http://amzn.to/2cguV9I)，这个五件套 32GB 卡非常棒
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- [短的 MicroUSB 数据线](http://amzn.to/2bX2mwm)，用于给树莓派供电
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- [短网线](http://amzn.to/2bDACQJ)
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- 双面胶，我有一些 3M 的，很好用
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#### 开始制作
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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）
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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。
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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。
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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）
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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
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现在不要急着上电，需要将系统烧录到 SD 卡上才能继续。
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#### 烧录 Raspbian
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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][2]。
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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。
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#### 启动主节点
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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。
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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。
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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。
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（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）
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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。
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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#’
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主节点的 `/etc/hosts` 配置如下：
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```
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#/etc/hosts
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127.0.0.1 localhost
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::1 localhost ip6-localhost ip6-loopback
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ff02::1 ip6-allnodes
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ff02::2 ip6-allrouters
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192.168.1.50 RaspberryPiHadoopMaster
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192.168.1.51 RaspberryPiHadoopSlave1
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192.168.1.52 RaspberryPiHadoopSlave2
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```
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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）。
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这是 `hdfs-site.xml`：
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```
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
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<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
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<configuration>
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<property>
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<name>fs.default.name</name>
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<value>hdfs://RaspberryPiHadoopMaster:54310</value>
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</property>
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<property>
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<name>hadoop.tmp.dir</name>
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<value>/hdfs/tmp</value>
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</property>
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</configuration>
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```
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这是 `yarn-site.xml` （注意内存方面的改变）：
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```
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<?xml version="1.0"?>
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<configuration>
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<!-- Site specific YARN configuration properties -->
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<property>
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<name>yarn.nodemanager.aux-services</name>
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<value>mapreduce_shuffle</value>
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</property>
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<property>
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<name>yarn.nodemanager.resource.cpu-vcores</name>
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<value>4</value>
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</property>
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<property>
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<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
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<value>1024</value>
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</property>
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<property>
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<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
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<value>128</value>
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</property>
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<property>
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<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
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<value>1024</value>
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</property>
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<property>
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||
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-vcores</name>
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<value>1</value>
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</property>
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<property>
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||
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-vcores</name>
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||
<value>4</value>
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</property>
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<property>
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<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
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<value>false</value>
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<description>Whether virtual memory limits will be enforced for containers</description>
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</property>
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<property>
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<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
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<value>4</value>
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<description>Ratio between virtual memory to physical memory when setting memory limits for containers</description>
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</property>
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<property>
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<name>yarn.resourcemanager.resource-tracker.address</name>
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<value>RaspberryPiHadoopMaster:8025</value>
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</property>
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<property>
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||
<name>yarn.resourcemanager.scheduler.address</name>
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||
<value>RaspberryPiHadoopMaster:8030</value>
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</property>
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<property>
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||
<name>yarn.resourcemanager.address</name>
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<value>RaspberryPiHadoopMaster:8040</value>
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</property>
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</configuration>
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```
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`slaves`：
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```
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RaspberryPiHadoopMaster
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RaspberryPiHadoopSlave1
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RaspberryPiHadoopSlave2
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```
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`core-site.xml`：
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```
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<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
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<?xml-stylesheet type="text/xsl" href="configuration.xsl"?>
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<configuration>
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<property>
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<name>fs.default.name</name>
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<value>hdfs://RaspberryPiHadoopMaster:54310</value>
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</property>
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<property>
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<name>hadoop.tmp.dir</name>
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<value>/hdfs/tmp</value>
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</property>
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</configuration>
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```
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#### 设置两个从节点：
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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。
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### III. 在我们的树莓派集群中测试 YARN
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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：
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```
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start-dfs.sh
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start-yarn.sh
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```
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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`。
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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)’：
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```
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Configured Capacity: 93855559680 (87.41 GB)
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Raspberry Pi Hadoop Cluster picture Straight On
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Present Capacity: 65321992192 (60.84 GB)
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DFS Remaining: 62206627840 (57.93 GB)
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DFS Used: 3115364352 (2.90 GB)
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DFS Used%: 4.77%
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Under replicated blocks: 0
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Blocks with corrupt replicas: 0
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Missing blocks: 0
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Missing blocks (with replication factor 1): 0
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————————————————-
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Live datanodes (3):
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Name: 192.168.1.51:50010 (RaspberryPiHadoopSlave1)
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Hostname: RaspberryPiHadoopSlave1
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Decommission Status : Normal
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```
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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。
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### IV. 安装 SPARK ON YARN
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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。
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[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。
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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。
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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。
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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。
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```
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SPARK_MASTER_IP=192.168.1.50
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SPARK_WORKER_MEMORY=512m
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```
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(在 YARN 跑起来之前我不确定这些是否有必要。)
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### V. 你好，世界! 为 Apache Spark 寻找有趣的数据集!
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在 Hadoop 世界里面的 ‘Hello, World!’ 就是做单词计数。
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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。
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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。
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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
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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
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```
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import bleach
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# Change this next line to your 'import' filename, whatever you would like to strip
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# HTML tags from.
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ascii_string = open('dqydj_with_tags.txt', 'r').read()
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new_string = bleach.clean(ascii_string, tags=[], attributes={}, styles=[], strip=True)
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new_string = new_string.encode('utf-8').strip()
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# Change this next line to your 'export' filename
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f = open('dqydj_stripped.txt', 'w')
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f.write(new_string)
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f.close()
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```
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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。
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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。
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```
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hdfs dfs -copyFromLocal dqydj_stripped.txt /dqydj_stripped.txt
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```
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现在准备进行最后一步 - 向 Apache Spark 写入一些代码。
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### VI. 点亮 Apache Spark
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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。
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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。
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```
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import sys
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from stop_words import get_stop_words
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from pyspark import SparkContext, SparkConf
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if __name__ == "__main__":
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# create Spark context with Spark configuration
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conf = SparkConf().setAppName("Spark Count")
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sc = SparkContext(conf=conf)
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# get threshold
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try:
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threshold = int(sys.argv[2])
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except:
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threshold = 5
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# read in text file and split each document into words
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tokenized = sc.textFile(sys.argv[1]).flatMap(lambda line: line.split(" "))
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# count the occurrence of each word
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wordCounts = tokenized.map(lambda word: (word.lower().strip(), 1)).reduceByKey(lambda v1,v2:v1 +v2)
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# filter out words with fewer than threshold occurrences
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filtered = wordCounts.filter(lambda pair:pair[1] >= threshold)
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print "*" * 80
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print "Printing top words used"
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print "-" * 80
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filtered_sorted = sorted(filtered.collect(), key=lambda x: x[1], reverse = True)
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for (word, count) in filtered_sorted: print "%s : %d" % (word.encode('utf-8').strip(), count)
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# Remove stop words
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print "\n\n"
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print "*" * 80
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print "Printing top non-stop words used"
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print "-" * 80
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# Change this to your language code (see the stop-words documentation)
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stop_words = set(get_stop_words('en'))
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no_stop_words = filter(lambda x: x[0] not in stop_words, filtered_sorted)
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for (word, count) in no_stop_words: print "%s : %d" % (word.encode('utf-8').strip(), count)
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```
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保存好 wordCount.py，确保上面的路径都是正确无误的。
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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。
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```
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/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
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```
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### VII. 我在 DQYDJ 使用最多的单词
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可能入列的单词有哪一些呢？“can, will, it’s, one, even, like, people, money, don’t, also“.
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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？
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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。
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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。
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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！
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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？
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via: https://dqydj.com/raspberry-pi-hadoop-cluster-apache-spark-yarn/
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作者：[PK][a]
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译者：[popy32](https://github.com/sfantree)
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校对：[wxy](https://github.com/wxy)
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本文由 [LCTT](https://github.com/LCTT/TranslateProject) 组织编译，[Linux中国](https://linux.cn/) 荣誉推出
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[a]: https://dqydj.com/about/#contact_us
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[1]: https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/
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[2]: https://sourceforge.net/projects/win32diskimager/
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[3]: http://www.becausewecangeek.com/building-a-raspberry-pi-hadoop-cluster-part-1/
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||
[4]: https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-add-swap-on-ubuntu-14-04
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||
[5]: http://www.becausewecangeek.com/building-a-raspberry-pi-hadoop-cluster-part-2/
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||
[6]: https://spark.apache.org/
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||
[7]: https://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/mapred_tutorial.html
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||
[8]: https://spark.apache.org/downloads.html
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||
[9]: https://wordpress.org/support/plugin/export-to-text
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[10]: https://pypi.python.org/pypi/bleach
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