Cloudera接続パラメーターを定義 - 7.3

• [Knox URL]: https://<host>/<datahub>/cdp-proxy-apiという形式に従って、Knox URLを入力します。Knox URLは、Livyサーバーの下にあるData Hubの[Endpoints] (エンドポイント)セクションのCloudera Management Consoleにあります。
  重要: URLには、cdp-proxy-apiの後に /livyも他のいかなるサフィックスも含まれないようにする必要があります。
• [Knox user] (Knoxユーザー): Cloudera Management ConsoleからのWorkloadユーザー名を入力します。
• [Knox password] (Knoxパスワード): Cloudera Management ConsoleからのWorkloadパスワードを入力します。
• [Knox session timeout] (Knoxセッションのタイムアウト): Knox経由でジョブがクラスターに再接続するまでの待ち時間を指定します。
• Webhdfs directory: type in the location storing the loaded file in HDFS.
• [Poll interval when retrieving Job status (in ms)] (ジョブステータスを取得する時のポーリング間隔(ミリ秒)): StudioがジョブのステータスをSparkに要求する時間間隔(ミリ秒)を引用符なしで入力します。たとえば、このステータスは[Pending] (保留中)または[Running] (実行中)になります。

  デフォルト値は、30秒に相当する30000です。

• [Maximum number of consecutive statuses missing] (見つからないステータスの最大連続回数): ステータスの応答がない場合に、Studioがステータス取得を再試行する最大回数を入力します。

  デフォルト値は10です。

これらのオプションは、Spark BatchジョブおよびSpark Streamingジョブ用のYARNクラスターモードのCDP 7.1以降で利用できます。

• チェックボックスを選択する場合は、ジョブ内のコンポーネントはDSで実行されて、パフォーマンスが向上します。
• チェックボックスをオフにする場合は、ジョブ内のコンポーネントはRDDで実行されて、変更されていない状態のままです。これにより、下位互換性が保証されます。

[Standalone] (スタンドアロン)

StudioはSpark対応のクラスターに接続し、このクラスターからジョブを実行します。

スタンドアロンモードを使用している場合は、次のパラメーターを設定する必要があります。

[Yarn client] (Yarnクライアント)

StudioはSparkドライバーを実行してジョブの実行方法をプロセス制御し、特定のHadoopクラスターのYarnサービスにそのプロセス制御を送信して、そのYarnサービスのリソースマネージャーが適宜実行リソースを要求できるようにします。

Yarnクライアントモードを使用している場合は、対応するフィールドに次のパラメーターを設定するために使われます(サービスのチェックボックスをオフにすると、使用するHadoopクラスターのこのパラメーターに関する設定がランタイム時に無視されます)。

• [Resource manager] (リソースマネージャー)のデータノード使用フィールドに、使用するHadoopクラスターのResourceManagerサービスのアドレスを入力します。

• [Set resourcemanager scheduler address] (リソースマネージャースケジューラーアドレスの設定)チェックボックスをオンにして、表示されたフィールドにスケジューラーアドレスを入力します。

• [Set jobhistory address] (ジョブ履歴アドレスの設定)チェックボックスをオンにして、使用するHadoopクラスターのJobHistoryサーバーの場所を入力します。これにより、現在のジョブのメトリックス情報がそのJobHistoryサーバーに保存されます。

• [Set staging directory] (ステージングディレクトリーの設定)チェックボックスをオンにして、実行プログラムで作成される一時ファイル用のHadoopクラスターで定義されたこのディレクトリーを入力します。一般的には、このディレクトリーはディストリビューションのyarn-site.xmlやmapred-site.xmlなどの設定ファイル内にあるyarn.app.mapreduce.am.staging-dirプロパティの下にあります。

• Kerberosセキュリティを実行しているHadoopクラスターにアクセスする場合は、このチェックボックスをオンにし、表示されたフィールドにResourceManagerサービスおよびJobHistoryサービスとしてKerberosのプリンシパル名を入力します。これにより、ユーザー名を使って、Kerberosに保存された認証情報に対して認証を実行できます。これらのプリンシパルは、yarn-site.xmlやmapred-site.xmlなど、ディストリビューションの設定ファイル内にあります。

  ログインにKerberosのkeytabファイルが必要な場合は、[Use a keytab to authenticate] (認証にkeytabを使用)チェックボックスをオンにします。keytabファイルには、Kerberosのプリンシパルと暗号化されたキーのペアが含まれています。使用するプリンシパルを[Principal] (プリンシパル)フィールドに入力し、keytabファイルへのアクセスパスを[Keytab] フィールドに入力します。このkeytabファイルは、ジョブが実際に実行されているマシン、たとえば、Talend Jobserverに保存する必要があります。

  keytabが有効なジョブは、プリンシパルに任命されたユーザーでなくても実行できますが、使用するkeytabファイルの読み取り権限が必要です。たとえば、user1というユーザー名でジョブを実行し、使用するプリンシパルがguestの場合、user1に使用するkeytabファイルの読み取り権限があることをご確認ください。

• [User name] (ユーザー名)フィールドは、認証にKeroberosを使っていない場合に利用できます。[User name] (ユーザー名)フィールドに、ディストリビューションにログインするためのユーザー名を入力します。このフィールドを空白のままにすると、Studioをホストするマシンのユーザー名が使用されます。

• ジョブが起動されたマシンをSparkクラスターが認識できない場合は、この[Define the driver hostname or IP address] (ドライバーホスト名またはIPアドレスを指定)チェックボックスをオンにして、このマシンのホスト名またはIPアドレスを入力します。この設定により、Sparkマスターとそのワーカーはこのマシンを認識して、ジョブとそのドライバーを見つけることができます。

  このような場合、このマシンの名前とIPアドレスもそのホストファイルに追加する必要があります。

[Yarn cluster] (Yarnクラスター)

ジョブの実行方法はYarnクラスターで実行されるSparkドライバーにより調整されます。

Yarnクラスターモードを使用している場合は、対応するフィールドに次のパラメーターを定義する必要があります(サービスのチェックボックスをオフにしたままにすると、このパラメーターに関する設定は、ランタイム時に使用されるHadoopクラスターで無視されます):

• [Resource manager] (リソースマネージャー)のデータノード使用フィールドに、使用するHadoopクラスターのResourceManagerサービスのアドレスを入力します。

• [Set resourcemanager scheduler address] (リソースマネージャースケジューラーアドレスの設定)チェックボックスをオンにして、表示されたフィールドにスケジューラーアドレスを入力します。

• [Set jobhistory address] (ジョブ履歴アドレスの設定)チェックボックスをオンにして、使用するHadoopクラスターのJobHistoryサーバーの場所を入力します。これにより、現在のジョブのメトリックス情報がそのJobHistoryサーバーに保存されます。

• [Set staging directory] (ステージングディレクトリーの設定)チェックボックスをオンにして、実行プログラムで作成される一時ファイル用のHadoopクラスターで定義されたこのディレクトリーを入力します。一般的には、このディレクトリーはディストリビューションのyarn-site.xmlやmapred-site.xmlなどの設定ファイル内にあるyarn.app.mapreduce.am.staging-dirプロパティの下にあります。

• Set path to custom Hadoop configuration JAR (パスをカスタムHadoop設定JARに設定): [Repository] (リポジトリー)で定義した接続を使ってClouderaやHortonworksのクラスターに接続している場合は、[Repository] (リポジトリー)ウィザードでこのチェックボックスをオンにし、表示されるフィールドで、Hadoop環境の接続パラメーターが含まれているJARファイルへのパスを指定します。このファイルはジョブの起動元であるマシンからアクセス可能であることが必要です。

  この種類のHadoop設定JARファイルは、Studioでビッグデータジョブをビルドする時に自動生成されます。このJARファイルの名前には、デフォルトで次のパターンが適用されます。

  hadoop-conf-[name_of_the_metadata_in_the_repository]_[name_of_the_context].jar

  また、自分のクラスターのWebコンソールからこのJARファイルをダウンロードしたり、自分のJARファイルのルートに設定ファイルを置くことでJARファイルを作成したりすることもできます。例:

  hdfs-sidt.xml
  core-site.xml

  自分のカスタムJARファイルからのパラメーターによって、[Spark configuration] (Sparck設定)フィールドに置いたパラメーターが上書きされます。前者のパラメーターはまた、関連するストレージシステム(HDFS、HBase、Hive)がHadoopに対してネイティブである場合は、tHDFSConfigurationやtHBaseConfigurationといった設定コンポーネントで行った設定も上書きします。ただし、サードパーティのストレージシステム用の設定コンポーネント(tAzureFSConfigurationなど)で行われた設定は上書きしません。

• Kerberosセキュリティを実行しているHadoopクラスターにアクセスする場合は、このチェックボックスをオンにし、表示されたフィールドにResourceManagerサービスおよびJobHistoryサービスとしてKerberosのプリンシパル名を入力します。これにより、ユーザー名を使って、Kerberosに保存された認証情報に対して認証を実行できます。これらのプリンシパルは、yarn-site.xmlやmapred-site.xmlなど、ディストリビューションの設定ファイル内にあります。

  ログインにKerberosのkeytabファイルが必要な場合は、[Use a keytab to authenticate] (認証にkeytabを使用)チェックボックスをオンにします。keytabファイルには、Kerberosのプリンシパルと暗号化されたキーのペアが含まれています。使用するプリンシパルを[Principal] (プリンシパル)フィールドに入力し、keytabファイルへのアクセスパスを[Keytab] フィールドに入力します。このkeytabファイルは、ジョブが実際に実行されているマシン、たとえば、Talend Jobserverに保存する必要があります。

  keytabが有効なジョブは、プリンシパルに任命されたユーザーでなくても実行できますが、使用するkeytabファイルの読み取り権限が必要です。たとえば、user1というユーザー名でジョブを実行し、使用するプリンシパルがguestの場合、user1に使用するkeytabファイルの読み取り権限があることをご確認ください。

• [User name] (ユーザー名)フィールドは、認証にKeroberosを使っていない場合に利用できます。[User name] (ユーザー名)フィールドに、ディストリビューションにログインするためのユーザー名を入力します。このフィールドを空白のままにすると、Studioをホストするマシンのユーザー名が使用されます。

• [Wait for the Job to complete] (ジョブの終了を待機)チェックボックスをオンにしてStudio、またはTalendジョブサーバーを使用している場合はジョブJVMで、ジョブの実行完了までジョブの監視を続けます。このチェックボックスをオンにすると、spark.yarn.submit.waitAppCompletionプロパティをtrueに設定したことになります。通常はSpark Batchジョブの実行時にこのチェックボックスをオンにすると便利ですが、Spark Streamingジョブを実行する場合はチェックボックスをオフにしたほうが賢明です。