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有关在 Linux 上使用 HDInsight 的信息

Azure HDInsight 群集提供了基于熟悉的 Linux 环境并在 Azure 云中运行的 Apache Hadoop。 在大多数情况下，它的工作方式应该与其他任何 Hadoop-on-Linux 安装完全相同。 本文档指出了你应该注意的具体差异。

先决条件

本文档中的许多步骤使用以下实用程序，这些程序可能需要在系统上安装。

• cURL - 用于与基于 Web 的服务进行通信。
• 命令行 JSON 处理程序 jq。 请参阅 https://stedolan.github.io/jq/。
• Azure CLI - 用于远程管理 Azure 服务。
• SSH 客户端。 有关详细信息，请参阅使用 SSH 连接到 HDInsight (Apache Hadoop)。

用户

除非加入域，HDInsight 应被视为单用户系统。 单一 SSH 用户帐户是使用具有管理员级别权限的群集创建的。 可创建其他 SSH 帐户，但它们也具有对群集的管理员权限。

加入域的 HDInsight 支持多个用户、更具体的权限以及角色设置。 有关详细信息，请参阅管理已加入域的 HDInsight 群集。

域名

从 Internet 连接到群集时要使用的完全限定域名 (FQDN) 是 CLUSTERNAME.azurehdinsight.net 或 CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net（仅适用于 SSH）。

就内部来说，群集中的每个节点都有一个在群集配置期间分配的名称。 若要查找群集名称，请参阅 Ambari Web UI 上的 主机 页。 还可以使用以下方法从 Ambari REST API 返回主机列表：

curl -u admin -G "https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/api/v1/clusters/CLUSTERNAME/hosts" | jq '.items[].Hosts.host_name'

将 CLUSTERNAME 替换为群集的名称。 出现提示时，请输入管理员帐户的密码。 此命令返回包含群集中主机列表的 JSON 文档。 jq 用于为每个主机提取 host_name 元素值。

若需查找特定服务的节点的名称，可查询 Ambari 以获取该组件。 例如，若需查找 HDFS 名称节点的主机，请使用以下命令：

curl -u admin -G "https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/api/v1/clusters/CLUSTERNAME/services/HDFS/components/NAMENODE" | jq '.host_components[].HostRoles.host_name'

此命令会返回一个描述该服务的 JSON 文档，然后 jq 就会只拉取主机的 host_name 值。

对服务的远程访问

• Ambari (web) - https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net

  使用群集管理员用户和密码进行身份验证，并登录到 Ambari。

  身份验证是纯文本身份验证 - 始终使用 HTTPS 来帮助确保连接是安全的。

  重要

  某些 Web UI 可使用内部域名通过 Ambari 访问节点。 内部域名不可通过 Internet 公开访问。 在尝试通过 Internet 访问某些功能时，可能会收到“找不到服务器”错误。

  要使用 Ambari web UI 的全部功能，请使用 SSH 隧道通过代理将 Web 流量传送到群集头节点。 请参阅使用 SSH 隧道访问 Apache Ambari Web UI、ResourceManager、JobHistory、NameNode、Oozie 和其他 Web UI

• Ambari (REST) - https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/ambari

  注意

  通过使用群集管理员用户和密码进行身份验证。

  身份验证是纯文本身份验证 - 始终使用 HTTPS 来帮助确保连接是安全的。

• WebHCat (Templeton) - https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/templeton

  注意

  通过使用群集管理员用户和密码进行身份验证。

  身份验证是纯文本身份验证 - 始终使用 HTTPS 来帮助确保连接是安全的。

• SSH - 端口 22 或 23 上的 CLUSTERNAME-ssh.azurehdinsight.net。 端口 22 用于连接主头结点，而端口 23 用于连接辅助头结点。 有关头节点的详细信息，请参阅 HDInsight 中的 Apache Hadoop 群集的可用性和可靠性。

  注意

  只能通过 SSH 从客户端计算机访问群集头节点。 在连接后，可以通过使用 SSH 从头节点访问从节点。

有关详细信息，请参阅 HDInsight 上的 Apache Hadoop 服务使用的端口文档。

文件位置

Hadoop 相关文件可在群集节点上的 /usr/hdp中找到。 此目录包含以下子目录：

• 2.6.5.3009-43：目录名称是 HDInsight 使用的 Hadoop 平台版本。 群集上的数字可能与这里列出的有所不同。
• current：此目录包含 2.6.5.3009-43 目录下的子目录的链接。 由于该目录存在，因此无需记住版本号。

可以在 Hadoop 分布式文件系统上的 /example 和 /HdiSamples 处找到示例数据和 JAR 文件。

HDFS、Azure 存储和 Data Lake Storage

在大多数 Hadoop 分发版中，数据存储在 HDFS 中。 HDFS 受群集中计算机上的本地存储的支持。 为基于云的解决方案使用本地存储可能费用高昂，因为计算资源以小时或分钟为单位来计费。

使用 HDInsight 时，数据文件使用 Azure Blob 存储以及可选的 Azure Data Lake Storage Gen2 以自适应且可复原的方式存储在云中。 这些服务提供以下优势：

• 成本低廉的长期存储。
• 可从外部服务访问，例如网站、文件上传/下载实用程序、各种语言 SDK 和 Web 浏览器。
• 大型文件容量和大型自适应存储。

有关详细信息，请参阅 Azure Blob 存储或 Azure Data Lake Storage Gen2。

使用 Azure Blob 存储或 Data Lake Storage Gen2 时，不需要从 HDInsight 进行任何特殊操作即可访问数据。 例如，以下命令将列出 /example/data 文件夹中的文件，而无论它是存储在 Azure 存储还是 Data Lake Storage 上：

hdfs dfs -ls /example/data

在 HDInsight 中，数据存储资源（Azure Blob 存储和 Azure Data Lake Storage）与计算资源相分离。 可以根据需要创建 HDInsight 群集用于执行计算，然后在工作完成后将其删除。 另外，如有需要，可以将数据文件安全持久地保存在云存储空间中。

URI 和方案

在访问文件时，一些命令可能需要用户将方案指定为 URI 的一部分。 使用非默认存储（作为“附加”存储添加到群集的存储）时，必须始终将方案作为 URI 的一部分来使用。

使用 Azure 存储时，可以使用以下 URI 方案之一：

• wasb:///：使用未加密的通信访问默认存储。

• wasbs:///：使用加密的通信访问默认存储。 仅 HDInsight 3.6 及以上版本支持 wasbs 方案。

• wasb://<container-name>@<account-name>.blob.core.windows.net/：与非默认存储帐户通信时使用。 例如，有额外的存储帐户时，或访问存储在可公开访问的存储帐户中的数据时。

使用 Azure Data Lake Storage Gen2 时，可以使用以下 URI 方案：

• abfs://：使用加密的通信访问默认存储。

• abfs://<container-name>@<account-name>.dfs.core.windows.net/：与非默认存储帐户通信时使用。 例如，有额外的存储帐户时，或访问存储在可公开访问的存储帐户中的数据时。

重要

使用 Data Lake Storage 作为 HDInsight 的默认存储时，必须在存储中指定一个用作 HDInsight 存储根目录的路径。 默认路径为 /clusters/<cluster-name>/。

使用 / 或 adl:/// 访问数据时，只能访问存储在群集根目录（例如 /clusters/<cluster-name>/）中的数据。 若要在商店中的任意位置访问数据，请使用 adl://<storage-name>.azuredatalakestore.net/ 格式。

群集正在使用哪种存储

可以使用 Ambari 来检索群集的默认存储配置。 可以使用以下命令通过 curl 检索 HDFS 配置信息，并使用 jq对其进行筛选：

curl -u admin -G "https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/api/v1/clusters/CLUSTERNAME/configurations/service_config_versions?service_name=HDFS&service_config_version=1" | jq '.items[].configurations[].properties["fs.defaultFS"] | select(. != null)'

注意

此命令会返回应用到服务器的第一个配置 (service_config_version=1)，其中包含此信息。 可能需要列出所有配置版本，才能找到最新版本。

此命令返回类似于以下 URI 的值：

• wasb://<container-name>@<account-name>.blob.core.windows.net 。

  帐户名是 Azure 存储帐户的名称。 容器名称是作为群集存储的根的 blob 容器。

• adl://home 如果使用了 Azure Data Lake Storage。 要获取 Data Lake Storage 名称，请使用以下 REST 调用：

  curl -u admin -G "https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/api/v1/clusters/CLUSTERNAME/configurations/service_config_versions?service_name=HDFS&service_config_version=1" | jq '.items[].configurations[].properties["dfs.adls.home.hostname"] | select(. != null)'
  

  此命令返回以下主机名：<data-lake-store-account-name>.azuredatalakestore.net。

  要获取作为 HDInsight 根目录的存储中的目录，请使用以下 REST 调用：

  curl -u admin -G "https://CLUSTERNAME.azurehdinsight.net/api/v1/clusters/CLUSTERNAME/configurations/service_config_versions?service_name=HDFS&service_config_version=1" | jq '.items[].configurations[].properties["dfs.adls.home.mountpoint"] | select(. != null)'
  

  此命令返回如下所示的路径：/clusters/<hdinsight-cluster-name>/。

也可以在 Azure 门户中使用以下步骤查找存储信息：

1. 在 Azure 门户中，选择 HDInsight 群集。

2. 在“属性”部分中，选择“存储帐户”。 会显示群集的存储信息。

如何从 HDInsight 外部访问文件

从 HDInsight 群集外部访问数据的方法有多种。 以下是一些可用于处理数据的实用工具和 SDK 的链接：

如果使用的是 Azure Blob 存储，请参阅以下链接了解可用于访问数据的方式：

• Azure CLI：适用于 Azure 的命令行接口命令。 在安装后，使用 az storage 命令获取有关使用存储的帮助，或者使用 az storage blob 获取特定于 Blob 的命令。

• blobxfer.py：用于 Azure 存储中的 blob 的 Python 脚本。

• 多种 SDK：

  • Java
  • Node.js
  • PHP
  • Python
  • Ruby
  • .NET
  • 存储 REST API

如果使用 Azure Data Lake Storage Gen1，请参阅以下链接，了解访问数据的方法：

• Web 浏览器
• PowerShell
• Azure CLI
• WebHDFS REST API
• 针对 Visual Studio 的 Azure Data Lake 工具
• .NET
• Java
• Python

缩放你的群集

使用群集缩放功能可动态更改群集使用的数据节点数。 可以在其他作业或进程在群集上运行时执行缩放操作。 请参阅缩放 HDInsight 群集

如何安装 Hue（或其他 Hadoop 组件）？

HDInsight 是托管服务。 如果 Azure 检测到群集存在问题，则可能会删除故障节点，再创建一个节点来代替。 在群集上手动安装节点时，这些节点在发生此操作时不会保留。 应该改用 HDInsight 脚本操作。 脚本操作可用于进行以下更改：

• 安装并配置服务或网站。
• 安装和配置需要在群集的多个节点上进行配置更改的组件。

脚本操作是 Bash 脚本。 该脚本在群集创建期间运行，用于安装并配置其他组件。 有关开发自己的脚本操作的信息，请参阅使用 HDInsight 进行脚本操作开发。

Jar 文件

一些 Hadoop 方法提供独立的 jar 文件。 这些文件包含作为 MapReduce 作业的一部分使用的函数，或包含 Pig 或 Hive 内部的函数。 它们通常不需要进行任何设置，并可以在创建后上传到群集和直接使用。 如需确保组件在群集重置映像后仍存在，请将 jar 文件存储在群集的默认存储中。

例如，如果要使用 Apache DataFu 的最新版本，可以下载包含项目的 jar，并将其上传到 HDInsight 群集。 然后按照 DataFu 文档的说明通过 Pig 或 Hive 使用它。

重要

某些属于独立 jar 文件的组件通过 HDInsight 提供，但不在路径中。 若要查找特定组件，可使用以下命令在群集上搜索：

find / -name *componentname*.jar 2>/dev/null

此命令会返回任何匹配的 jar 文件的路径。

要使用不同版本的组件，请上传所需版本，并在作业中使用它。

重要

完全支持通过 HDInsight 群集提供的组件，Microsoft 支持部门将帮助找出并解决与这些组件相关的问题。

自定义组件可获得合理范围的支持，以帮助你进一步排查问题。 这可能会促进解决问题，或要求使用可用的开源技术渠道，在渠道中可找到该技术的深厚的专业知识。 例如，有许多可以使用的社区站点，例如：有关 HDInsight 的 Microsoft Q&A 问题页面 (https://stackoverflow.com)。 此外，Apache 项目在 https://apache.org 上提供了项目站点，例如 Hadoop、Spark。

后续步骤

• 使用 Apache Ambari REST API 管理 HDInsight 群集
• 将 Apache Hive 和 HDInsight 配合使用
• 将 MapReduce 作业与 HDInsight 配合使用