Dataproc에서 HBase와 함께 Apache Spark 사용

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지원 중단됨: Dataproc 버전 2.1부터 더 이상 선택적 HBase 구성요소를 사용할 수 없습니다. Dataproc 버전 1.5 및 Dataproc 버전 2.0에서는 지원되지 않는 HBase 베타 버전을 제공합니다. 하지만 Dataproc 클러스터의 임시 특성으로 인해 HBase를 사용하지 않는 것이 좋습니다.

목표

이 튜토리얼에서는 다음을 수행하는 방법을 보여줍니다.

1. Dataproc 클러스터를 만들고 Apache HBase 및 Apache ZooKeeper를 클러스터에 설치합니다.
2. Dataproc 클러스터의 마스터 노드에서 실행되는 HBase 셸을 사용하여 HBase 테이블을 만듭니다.
3. Cloud Shell을 사용해서 자바 또는 PySpark Spark 작업을 데이터를 기록할 Dataproc 서비스에 제출한 후 HBase 테이블에서 데이터를 읽습니다.

비용

이 문서에서는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Google Cloud 구성요소를 사용합니다.

• Dataproc
• Compute Engine

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시작하기 전에

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   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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3. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

4. Enable the Dataproc and Compute Engine APIs.

   Enable the APIs

5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

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6. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

7. Enable the Dataproc and Compute Engine APIs.

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Dataproc 클러스터 만들기

1. Cloud Shell 세션 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 다음을 수행합니다.

   • HBase 및 ZooKeeper 구성요소를 설치합니다.
   • 3개의 워커 노드를 프로비저닝합니다 .이 튜토리얼의 코드를 실행하기 위해서는 3~5개 워커 노드가 권장됩니다.
   • 구성요소 게이트웨이를 사용 설정합니다.
   • 이미지 버전 2.0을 사용합니다.
   • --properties 플래그를 사용해서 HBase 구성 및 HBase 라이브러리를 Spark 드라이버 및 실행자 클래스 경로에 추가합니다.

gcloud dataproc clusters create cluster-name \
    --region=region \
    --optional-components=HBASE,ZOOKEEPER \
    --num-workers=3 \
    --enable-component-gateway \
    --image-version=2.0 \
    --properties='spark:spark.driver.extraClassPath=/etc/hbase/conf:/usr/lib/hbase/*,spark:spark.executor.extraClassPath=/etc/hbase/conf:/usr/lib/hbase/*'

커넥터 설치 확인

1. Google Cloud 콘솔 또는 Cloud Shell 세션 터미널에서 Dataproc 클러스터 마스터 노드에 SSH로 연결합니다.

2. 마스터 노드에서 Apache HBase Spark 커넥터 설치를 확인합니다.

   ls -l /usr/lib/spark/jars | grep hbase-spark
   

   샘플 출력:

   -rw-r--r-- 1 root root size date time hbase-spark-connector.version.jar
   

3. SSH 세션 터미널을 열린 상태로 유지합니다.

   1. HBase 테이블 만들기
   2. (자바 사용자): 클러스터의 마스터 노드에서 명령어를 실행하여 클러스터에 설치된 구성요소의 버전을 확인합니다.
   3. 코드 실행 후 Hbase 테이블을 스캔합니다.

HBase 테이블 만들기

이전 단계에서 연 마스터 노드 SSH 세션 터미널에서 이 섹션에 나열된 명령어를 실행합니다.

1. HBase 셸을 엽니다.

   hbase shell
   

2. 'cf' column family를 사용해서 HBase 'my-table'을 만듭니다.

   create 'my_table','cf'
   

   1. 테이블 만들기를 확인하려면 Google Cloud 콘솔의 Google Cloud 콘솔 구성요소 게이트웨이 링크에서 HBase를 클릭하여 Apache HBase UI를 엽니다. my-table은 홈 페이지에서 테이블 섹션에 나열됩니다.

      

Spark 코드 보기

Java

package hbase;

import org.apache.hadoop.hbase.spark.datasources.HBaseTableCatalog;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.SparkSession;

import java.io.Serializable;
import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class SparkHBaseMain {
    public static class SampleData implements Serializable {
        private String key;
        private String name;


        public SampleData(String key, String name) {
            this.key = key;
            this.name = name;
        }

        public SampleData() {
        }

        public String getName() {
            return name;
        }

        public void setName(String name) {
            this.name = name;
        }

        public String getKey() {
            return key;
        }

        public void setKey(String key) {
            this.key = key;
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        // Init SparkSession
        SparkSession spark = SparkSession
                .builder()
                .master("yarn")
                .appName("spark-hbase-tutorial")
                .getOrCreate();

        // Data Schema
        String catalog = "{"+"\"table\":{\"namespace\":\"default\", \"name\":\"my_table\"}," +
                "\"rowkey\":\"key\"," +
                "\"columns\":{" +
                "\"key\":{\"cf\":\"rowkey\", \"col\":\"key\", \"type\":\"string\"}," +
                "\"name\":{\"cf\":\"cf\", \"col\":\"name\", \"type\":\"string\"}" +
                "}" +
                "}";

        Map<String, String> optionsMap = new HashMap<String, String>();
        optionsMap.put(HBaseTableCatalog.tableCatalog(), catalog);

        Dataset<Row> ds= spark.createDataFrame(Arrays.asList(
                new SampleData("key1", "foo"),
                new SampleData("key2", "bar")), SampleData.class);

        // Write to HBase
        ds.write()
                .format("org.apache.hadoop.hbase.spark")
                .options(optionsMap)
                .option("hbase.spark.use.hbasecontext", "false")
                .mode("overwrite")
                .save();

        // Read from HBase
        Dataset dataset = spark.read()
                .format("org.apache.hadoop.hbase.spark")
                .options(optionsMap)
                .option("hbase.spark.use.hbasecontext", "false")
                .load();
        dataset.show();
    }
}

Python

from pyspark.sql import SparkSession

# Initialize Spark Session
spark = SparkSession \
  .builder \
  .master('yarn') \
  .appName('spark-hbase-tutorial') \
  .getOrCreate()

data_source_format = ''

# Create some test data
df = spark.createDataFrame(
    [
        ("key1", "foo"),
        ("key2", "bar"),
    ],
    ["key", "name"]
)

# Define the schema for catalog
catalog = ''.join("""{
    "table":{"namespace":"default", "name":"my_table"},
    "rowkey":"key",
    "columns":{
        "key":{"cf":"rowkey", "col":"key", "type":"string"},
        "name":{"cf":"cf", "col":"name", "type":"string"}
    }
}""".split())

# Write to HBase
df.write.format('org.apache.hadoop.hbase.spark').options(catalog=catalog).option("hbase.spark.use.hbasecontext", "false").mode("overwrite").save()

# Read from HBase
result = spark.read.format('org.apache.hadoop.hbase.spark').options(catalog=catalog).option("hbase.spark.use.hbasecontext", "false").load()
result.show()

코드 실행

1. Cloud Shell 세션 터미널을 엽니다.

   참고: Cloud Shell 세션 터미널에서 이 섹션에 나열된 명령어를 실행합니다. Cloud Shell에는 이 튜토리얼에 필요한 도구가 사전 설치되어 있습니다. 여기에는 gcloud CLI, git, Apache Maven, 자바, Python과 기타 도구가 포함됩니다.

2. GitHub GoogleCloudDataproc/cloud-dataproc 저장소를 Cloud Shell 세션 터미널에 클론합니다.

   git clone https://github.com/GoogleCloudDataproc/cloud-dataproc.git
   

3. cloud-dataproc/spark-hbase 디렉터리로 변경합니다.

   cd cloud-dataproc/spark-hbase
   

   샘플 출력:

   user-name@cloudshell:~/cloud-dataproc/spark-hbase (project-id)$
   

4. Dataproc 작업을 제출합니다.

Java

1. pom.xml 파일에서 구성요소 버전을 설정합니다.
   1. Dataproc 2.0.x 출시 버전 페이지에는 최신 버전 및 이전 4개의 이미지 2.0 하위 부 버전으로 설치된 Scala, Spark, HBase 구성요소 버전이 나열되어 있습니다.
      1. 2.0 이미지 버전 클러스터의 하위 부 버전을 찾으려면 Google Cloud Console의 클러스터 페이지에서 클러스터 이름을 클릭하여 클러스터 세부정보 페이지를 엽니다. 여기에 클러스터 이미지 버전이 나열되어 있습니다.

         

   2. 또는 클러스터의 마스터 노드에서 SSH 세션 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 구성요소 버전을 확인할 수 있습니다.
      1. 스칼라 버전을 확인합니다.

         scala -version
         

      2. Spark 버전을 확인합니다(종료하려면 ctrl+D).

         spark-shell
         

      3. HBase 버전을 확인합니다.

         hbase version
         

      4. Maven pom.xmldptj Spark, Scala, HBase 버전 종속 항목을 확인합니다.

         <properties>
           <scala.version>scala full version (for example, 2.12.14)</scala.version>
           <scala.main.version>scala main version (for example, 2.12)</scala.main.version>
           <spark.version>spark version (for example, 3.1.2)</spark.version>
           <hbase.client.version>hbase version (for example, 2.2.7)</hbase.client.version>
           <hbase-spark.version>1.0.0(the current Apache HBase Spark Connector version)>
         </properties>
         

         참고: hbase-spark.version은 현재 Spark HBase 커넥터 버전입니다. 이 버전 번호는 변경하지 않은 상태로 두세요.
   3. Cloud Shell 편집기에서 pom.xml 파일을 수정하여 올바른 Scala, Spark, HBase 버전 번호를 삽입합니다. 수정이 완료되었으면 터미널 열기를 클릭하여 Cloud Shell 터미널 명령어로 돌아갑니다.

      cloudshell edit .
      

   4. Cloud Shell에서 자바 8로 전환합니다. 이 JDK 버전은 코드를 빌드하는 데 필요합니다. 플러그인 경고 메시지는 무시해도 됩니다.

      sudo update-java-alternatives -s java-1.8.0-openjdk-amd64 && export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-8-openjdk-amd64
      

   5. 자바 8 설치를 확인합니다.

      java -version
      

      샘플 출력:

      openjdk version "1.8..."
       

2. jar 파일을 빌드합니다.

   mvn clean package
   

   .jar 파일은 /target 하위 디렉터리에 배치됩니다(예: target/spark-hbase-1.0-SNAPSHOT.jar).

3. 작업을 제출합니다.

   gcloud dataproc jobs submit spark \
       --class=hbase.SparkHBaseMain  \
       --jars=target/filename.jar \
       --region=cluster-region \
       --cluster=cluster-name
   

   • --jars: 'target/' 뒤와 '.jar' 앞에 .jar 파일의 이름을 삽입합니다.
   • 클러스터를 만들 때Spark 드라이버 및 실행기 HBase 클래스 경로를 설정하지 않았으면 작업 제출 명령어에 다음 ‑‑properties 플래그를 포함하여 각 작업 제출에 따라 이를 설정해야 합니다.

     --properties='spark.driver.extraClassPath=/etc/hbase/conf:/usr/lib/hbase/*,spark.executor.extraClassPath=/etc/hbase/conf:/usr/lib/hbase/*'
            

4. Cloud Shell 세션 터미널 출력에서 HBase 테이블 출력을 확인합니다.

   Waiting for job output...
   ...
   +----+----+
   | key|name|
   +----+----+
   |key1| foo|
   |key2| bar|
   +----+----+
   

Python

1. 작업을 제출합니다.

   gcloud dataproc jobs submit pyspark scripts/pyspark-hbase.py \
       --region=cluster-region \
       --cluster=cluster-name
   

   • 클러스터를 만들 때Spark 드라이버 및 실행기 HBase 클래스 경로를 설정하지 않았으면 작업 제출 명령어에 다음 ‑‑properties 플래그를 포함하여 각 작업 제출에 따라 이를 설정해야 합니다.

     --properties='spark.driver.extraClassPath=/etc/hbase/conf:/usr/lib/hbase/*,spark.executor.extraClassPath=/etc/hbase/conf:/usr/lib/hbase/*'
            

2. Cloud Shell 세션 터미널 출력에서 HBase 테이블 출력을 확인합니다.

   Waiting for job output...
   ...
   +----+----+
   | key|name|
   +----+----+
   |key1| foo|
   |key2| bar|
   +----+----+
   

HBase 테이블 스캔

커넥터 설치 확인에서 연 마스터 노드 SSH 세션 터미널에서 다음 명령어를 실행하여 HBase 테이블의 콘텐츠를 스캔할 수 있습니다.

1. HBase 셸을 엽니다.

   hbase shell
   

2. 'my-table'을 스캔합니다.

   scan 'my_table'
   

   샘플 출력:

   ROW               COLUMN+CELL
    key1             column=cf:name, timestamp=1647364013561, value=foo
    key2             column=cf:name, timestamp=1647364012817, value=bar
   2 row(s)
   Took 0.5009 seconds
   

삭제

튜토리얼을 완료한 후에는 만든 리소스를 삭제하여 할당량 사용을 중지하고 요금이 청구되지 않도록 할 수 있습니다. 다음 섹션은 이러한 리소스를 삭제하거나 사용 중지하는 방법을 설명합니다.

프로젝트 삭제

비용이 청구되지 않도록 하는 가장 쉬운 방법은 튜토리얼에서 만든 프로젝트를 삭제하는 것입니다.

프로젝트를 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

주의: 프로젝트를 삭제하면 다음과 같은 효과가 발생합니다.

• 프로젝트의 모든 항목이 삭제됩니다. 이 문서의 태스크에 기존 프로젝트를 사용한 경우 프로젝트를 삭제하면 프로젝트에서 수행한 다른 작업도 삭제됩니다.
• 커스텀 프로젝트 ID가 손실됩니다. 이 프로젝트를 만들 때 앞으로 사용할 커스텀 프로젝트 ID를 만들었을 수 있습니다. appspot.com URL과 같이 프로젝트 ID를 사용하는 URL을 보존하려면 전체 프로젝트를 삭제하는 대신 프로젝트 내에서 선택한 리소스만 삭제합니다.

여러 아키텍처, 튜토리얼, 빠른 시작을 살펴보려는 경우 프로젝트를 재사용하면 프로젝트 할당량 한도 초과를 방지할 수 있습니다.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

클러스터 삭제

• 클러스터를 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

  gcloud dataproc clusters delete cluster-name \
      --region=${REGION}