基于FacebookPresto+Cassandra的敏捷式大数据
文件夹
3.2.4 第四步：配置config.properties.10
3.2.6 第六步：配置Catalog Properties.10
1概 1概述 概述
“Ad-hoc analysis over Cassandradata with Facebook Presto”一文，对Cassandra+Presto
结合实现大数据即席分析进行了介绍。
Presto是为满足交互式即席查询需求而优化的分布式SQL查询引擎。它支持标准ANSI SQL，包含复杂查询。聚合，连接和窗体函数。
Cassandra曾经缺少交互式即席查询功能。甚至在CQL中不支持聚合函数。由于这个原因，Cassandra在作为数据库使用时常常被混淆。分析Cassandra中的数据有下边两个框架：
1) Hadoop MapReduce
2) Spark andShark
Hadoop MapReduce用于即席查询绝对够慢的。Spark的RDD模型是非常快的，可是执行查询须要多次练习。Presto是能够全然独立的执行Cassandra数据的SQL引擎。Presto的架构例如以下：
从上图中能够看出Presto的运行模型全然不同于Hive/MapReduce。Hive在运行一个MapReduce任务到另外一个时，须要将查询转换到多个阶段。
每个任务须要从磁盘读取数据并将中间的输出写入磁盘。相反，Presto引擎不要使用MapReduce。它採用了自己定义查询和运行引擎设计，支持SQL。另外，改进了调度，全部的处理是在内存中进行。并在整个阶段之间，通过网络。採用流水线处理，从而避免了不必要的I/ O和相关的延迟开销。流水线运行模型每个阶段仅仅运行一次，流数据从一个阶段到下一个阶段，没有中间停顿，这显著降低了各种查询的端至端时间延迟。
1.1 Cassandra
Apache Cassandra 是一套开源分布式 KeyValue 存储系统。Cassandra 不是一个数据库，它是一个混合型的非关系的数据库。
它以Amazon专有的全然分布式的Dynamo 为基础，结合了Google BigTable 基于列族(Column Family)的数据模型。
1.1.1 特点
1) 分布式；
2) 高扩展性；
3) 多数据中心；
4) 分布式写操作；
5) 一致性哈希
6) GoSSIP协议简化集群管理
7) 实时更新
8) 高效的数据压缩
Cassandra最突出的特点是写性能优异，支持高并发、实时更新。
1.1.2 系统架构
1.2 Presto
Presto是Facebook最新研发的数据查询引擎，可对250PB以上的数据进行高速地交互式分析。据称该引擎的性能是 Hive 的 10 倍以上。Presto 是一个分布式系统，执行在集群环境中，完整的安装包含一个协调器 (coordinator) 和多个 workers。查询通过比如 Presto CLI 的client提交到协调器。协调器负责解析、分析和安排查询到不同的 worker 上执行。
此外。Presto 须要一个数据源来执行查询。当前 Presto 包括支持Cassandra、Hive 的插件。
1.2.1 特点
1) 分布式。
2) 内存计算；
3) ANSI-SQL语法支持；
4) JDBC 驱动
5) 用于从已有数据源中读取数据的“连接器”集合。连接器包含：HDFS、Hive和Cassandra
1.2.2 系统架构
注：在连接Cassandra数据源时。不须要安装Hive，也不须要HDFS。
2 环境准备
2.1 主机
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IP |
HOSTNAME |
部署模块 |
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192.168.0.40 |
NODE1 |
Cassandra Presto |
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192.168.0.41 |
NODE2 |
Cassandra Presto |
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192.168.0.42 |
NODE3 |
Cassandra Presto |
|
192.168.0.43 |
NODE4 |
Cassandra Presto |
|
192.168.0.44 |
NODE5：Cassandra seed Presto Coordinator |
Cassandra Presto |
|
192.168.0.45 |
NODE6 |
Cassandra Presto |
|
192.168.0.46 |
NODE7 |
Cassandra Presto |
|
192.168.0.47 |
NODE8 |
Cassandra Presto |
2.2 用户
使用Hbase用户
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[root@master ~]# useradd hbase [root@master ~]# passwd hbase Changing password for user hbase. New password: BAD PASSWORD: it is based on a dictionary word BAD PASSWORD: is too simple Retype new password: passwd: all authentication tokens updated successfully. |
以上命令须在8台机器上分别运行
2.3 程序包
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程序名称 |
说明 |
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apache-cassandra-2.0.10.tar.gz |
Cassandra安装程序 |
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presto-server-0.75.tar.gz |
Presto安装程序 |
2.4 hosts
第一步：改动hosts文件
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[root@master java]# vi /etc/hosts |
hosts文件里加入。并在其他节点依次复制下面配置：
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192.168.0.40 node1 192.168.0.41 node2 192.168.0.42 node3 192.168.0.43 node4 192.168.0.44 node5 192.168.0.45 node6 192.168.0.46 node7 192.168.0.47 node8 |
2.5 SSH互信
分别在8台主机上运行下面命令：
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[hadoop@master ~]$ ssh-keygen -t rsa -P "" Generating public/private rsa key pair. Enter file in which to save the key (/home/hbase/.ssh/id_rsa): Created directory '/home/ hbase /.ssh'. Your identification has been saved in /home/hbase/.ssh/id_rsa. Your public key has been saved in /home/hbase/.ssh/id_rsa.pub. The key fingerprint is: 93:fd:d4:b7:27:aa:10:25:66:a7:c8:b6:e6:31:4c:18 hbase @master The key's randomart image is: +--[ RSA 2048]----+ | | | | | E + o | | + + B . | | . = S . . . .| | + . o o ..| | * . . ...| | o o . . ..| | . ... | +-----------------+ [hbase@master .ssh]$ cat ~/.ssh/id_rsa.pub >> ~/.ssh/authorized_keys [hbase@master .ssh]$ chmod 600 ~/.ssh/authorized_keys |
在node5主机运行例如以下命令，并将完整的authorized_keys分发到各台主机：
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[hbase@master .ssh]$ scp authorized_keys hbase@slave1:~/.ssh/ hbase@slave1's password: authorized_keys 100% 1990 1.9KB/s 00:00 其他节点依次相同处理。 |
測试node5节点到各个slave节点的ssh可用性：
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[hbase@master .ssh]$ ssh slave1 Last login: Wed Aug 7 22:24:19 2013 from 192.168.0.25 [hbase @slave1 ~]$ exit logout Connection to slave1 closed. 其他节点依次类推。 |
2.6 基础环境
已经安装jdk1.7_51
3 程序安装
3.1 assandra
3.1.1 第一步：解压
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[hbase@ node5 ~]$ tar -xzf apache-cassandra-2.0.10.tar.gz |
3.1.2 第二步：改动cassandra.yaml
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[hbase@ node5 ~]$ cd apache-cassandra-2.0.10/conf/ [hadoop@slave1 conf]$ vi cassandra.yaml |
cassandra.yaml内容
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… cluster_name: 'sunrise Cluster' - seeds: "192.168.0.44" --> - seeds: "node IP address" data_file_directories: - /home/hbase/cassandra/data commitlog_directory: /home/hbase/cassandra/commitlog saved_caches_directory: /home/hbase/cassandra/saved_caches listen_address: 192.168.0.44 native_transport_port: 9042 rpc_address: 192.168.0.44 rpc_port: 9160 … |
cluster_name：这个配置项是用来标识集群名称的。
data_file_directories：这个配置项是用来配置Cassandra数据文件夹的。
commitlog_directory: 这个配置项是用来配置Cassandra提交日志文件夹的。
saved_caches_directory：这个配置项是用来配置Cassandra缓存文件夹的。
listen_address：这个配置项定义了集群中其它节点的连接方式。
所以多节点的集群必须将这个改成他实际的网卡地址。
listen_address：这个配置项定义了集群中其它节点的连接方式。
所以多节点的集群必须将这个改成他实际的网卡地址。
rpc_address：这个配置项定义了这个节点在哪里监听client。所以能够跟node的IP地址一样，或者设置为0.0.0.0，假设我们想在全部的可用网卡接口上监听的话。
Seeds：seeds作为连接点。当一个新的节点增加到集群中的时候，他联系seeds得到其它节点的一些基础信息。
所以在多节点中，作为种子的节点必须是全部的节点都能够通过路由连接到的。注：在多节点的集群中，最好拥有多个seeds。
多个节点作为seeds能够通过例如以下方式定义。
3.1.3 第三步：測试
启动：
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Node1 – node8 |
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[hbase@node5 cassandra |
查看状态
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Node5 |
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[hbase@node5 apache-cassandra-2.0.10]$ ./bin/nodetool -host 192.168.0.44 -p 7199 status UN 192.168.0.45 215.5 KB 256 12.8% 55a15b62-b3a9-4fa3-ad76-284ce8132ff5 rack1 UN 192.168.0.44 204.95 KB 256 11.6% 4b736f9e-d904-4d69-80f3-66492a1a0344 rack1 UN 192.168.0.47 207.25 KB 256 13.7% 0744e75b-dc9e-4be3-9cd4-9a803f141abb rack1 UN 192.168.0.46 202.26 KB 256 12.4% e2087e1a-6c06-4b24-9355-f27890b0e9c6 rack1 UN 192.168.0.41 180.9 KB 256 13.0% 7aac038a-8bf7-45d7-b385-a2c434ed96ff rack1 UN 192.168.0.40 189.13 KB 256 12.7% de8cb5e2-fce3-4735-bfc0-c21f51b1e7d8 rack1 UN 192.168.0.43 184.23 KB 256 12.3% 3ef670c3-d61e-406f-b853-20a06747cd21 rack1 UN 192.168.0.42 184.83 KB 256 11.5% 3055f3e2-7003-440c-a198-e7ff7c862ec0 rack1 |
创建keyspace、user表、插入数据
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Node5 |
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[hbase@node5 apache-cassandra-2.0.10]$ ./bin/cqlsh -u cassandra -p cassandra 192.168.0.44 9160 [cqlsh 4.1.1 | Cassandra 2.0.10 | CQL spec 3.1.1 | Thrift protocol 19.39.0] Use HELP for help. cqlsh> CREATE KEYSPACE munion_db WITH REPLICATION = { 'class' : 'SimpleStrategy', 'replication_factor' : 2 }; cqlsh>use munion_db; cqlsh>create table users(user_id int primary key, fname varchar,lname varchar); cqlsh> INSERT INTO users (user_id, fname, lname) VALUES (1744, 'john', 'smith'); cqlsh> INSERT INTO users (user_id, fname, lname) VALUES (1745, 'john', 'doe'); cqlsh> INSERT INTO users (user_id, fname, lname) VALUES (1746, 'john', 'smith'); cqlsh> INSERT INTO users (user_id, fname, lname) VALUES (1747, '測试', '測试'); cqlsh>select * from users; user_id | fname | lname ---------+-------+--------- 1744 | john | smith 1745 | john | doe 1746 | john | smith 1747 | 測试| 測试 |
3.2 Presto
3.2.1 第一步：解压
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[hbase@node5~]$ tar -xzf presto-server-0.75.tar.gz [hbase@node5~]$ cd presto-server-0.75 |
3.2.2 第二步：配置node.Properties
配置文件内容：
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node.environment=pretest node.id=node5 node.data-dir=/home/hbase/presto-server-0.57/presto/data |
3.2.3 第三步：配置jvm.config
配置文件内容：
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node.environment=pretest node.id=node5 node.data-dir=/home/hbase/presto-server-0.57/presto/data [hbase@node5 etc]$ cat jvm.config -server -Xmx6G -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent -XX:+CMSClassUnloadingEnabled -XX:+AggressiveOpts -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:OnOutOfMemoryError=kill -9 %p -XX:PermSize=150M -XX:MaxPermSize=150M -XX:ReservedCodeCacheSize=150M -Xbootclasspath/p:/home/hbase/presto-server-0.57/lib/floatingdecimal-0.1.jar -Djava.library.path=/home/hbase/hadoop/lib/native/Linux-amd64-64> |
3.2.4 第四步：配置config.properties
配置文件内容
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coordinator=true #node5,其它节点设为false #node-scheduler.include-coordinator=false http-server.http.port=40000 task.max-memory=1GB discovery-server.enabled=true discovery.uri=http://node5:40000 |
3.2.5 第五步：配置log.properties
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com.facebook.presto=INFO |
3.2.6 第六步：配置CatalogProperties
编辑Catalog Properties文件，加入例如以下内容
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connector.name=cassandra cassandra.contact-points=node1,node2,node3,node4,node5,node6,node7,node8 |
3.2.7 第七步：測试
启动Presto，命令例如以下：
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[hbase@node5 ~]$ cd /home/hbase/presto-server-0.75 [hbase@node5 ~]$./bin/launcher start [hbase@node5 ~]$./bin/launcher start [hbase@node5~]$./presto --server 192.168.0.44:40000 –catalog cassandra --schema munion_db presto:munion_db>select * from users; presto:munion_db> user_id | fname | lname ---------+-------+--------- 1744 | john | smith 1745 | john | doe 1746 | john | smith 1747 | 測试| 測试 |
4 功能測试
4.1 SQL支持
Create tabe/view：仅仅支持Createtabe/view as select …
支持连接：Inner join、left join、right join
聚合函数：支持count、max、min等
4.2 数据导入
支持insert操作。
支持copy导入数据；
支持kettle导入数据。
4.3 JDBC支持
支持程序使用JDBC接口；
Javaclient调用JDBC出错；
报表工具连接JDBC源有待验证；
5 性能測试
未做。
6 总结
相对于Hadoop/Hive/HBase/Spark，Cassandra+Presto不失为一种大数据的敏捷方案。
Kettle提供了Cassandra的ETL组件。CQLSH提供了类似于ER的数据模型，Presto提供了跨数据源的交叉查询能力，并提供了丰富的SQL功能。
此外，JDBC驱动提供了对程序、client工具及报表工具的连接能力。
7 未尽…
由于时间和人力资源限制，不得不停止Cassandra+Presto的測试验证工作，进一步的性
能測试也没能去測。虽然如此，该方案仍然可觉得是可行的。或许，在将来某个时间，Cassandra+Presto将被又一次提及。并被採用。
Presto升级非常快，如今已经到了0.78版本号，在0.77中已经实现了分布式Hash功能。虽然还处于试验阶段。相对与Hadoop/HBase/Hive/Spark来说。採用Flume+Cassandra+Presto+SpagoBI无疑是一个敏捷的大数据解决方式。
希望能对准备使用大数据的同道们有所帮助！