Cluster : The Beginning - HBase 1.2.6 설치


직전에 포스팅한 Hadoop 설치를 기점으로 복잡한 과정은 거의 끝이 난 듯싶다.
사실 하둡에서 바로 MapReduce를 사용하거나 Spark와 같은 분석 툴을 설치하는 것으로 마무리해도 좋겠으나
그래도 구색을 갖춰보려고 굳이 NoSQL을 하나 설치해보기로 했다.


HBase는 예전에 설치해보기도 하였고 Cassandra가 더 좋은 성능을 보인다는 말도 있고 또 진입 장벽도 비교적
낮다고 하여 Cassandra를 설치해볼까 고민을 하다가 그래도 Hadoop을 설치해놓은 터라 아무래도 HBase를
설치하는 것이 낫다고 판단되어 결국은 HBase로 결정을 하였다.


하지만 개인적으로 학습하는 수준이라는 것이 뻔한 것이다보니 과한 짓을 하는 것은 아닌가 하는 생각도 든다.
(그렇게 따지자면 지금껏 해온 모든 작업이 다 우도살계인 격이지만…-.-)


설치


앞서 포스팅한 다른 시스템들과 마찬가지로 바이너리 패키지를 다운로드 받아 적절한 위치에 압축을 풀면 설치
끝이다. 나는 1.2.6 버전을 다운로드 받아 /opt 아래 압축을 풀었다. 다른 시스템들과 마찬가지로 버전 번호는
과감히 삭제하고 HBase 홈 디렉토리를 /opt/hbase로 만들었다.




사전 준비


HBase를 설치하기 꺼려졌던 가장 큰 이유는 HBase도 클러스터 관리를 위해 zookeeper를 사용한다는 점이었다.
그리고 예전에 처음 설치할 때부터 의문이었지만 zookeeper가 필요한 시스템들 각각을 위해 별도의 zookeeper
앙상블을 만들어야 하는 것인지 아니면 하나의 zookeeper 앙상블로 다수의 클러스터 시스템을 관리할 수 있는 것인지
하는 부분도 잘 알지 못했다. 잘 알지 못하다보니 가급적이면 zookeeper와 엮이지 않는 시스템을 찾고 싶기도 했다.


그러던 차에 구글 그룹과 호튼웤스 커뮤니티에서 도움이 될만한 글타래들을 찾아 어느정도 답을 얻을 수 있었다.
사실 zookeeper에 대해 조금만 공부를 했더래도 알 수 있는 내용이었지만…


결론부터 말하자면 하나의 zookeeper 앙상블로 다수의 클러스터(나의 경우 Kafka, HA Hadoop, HBase)를
관리할 수 있으며 웬만큼 큰 규모가 아니면 3노드 정도의 앙상블로 충분하다는 것이다(처음 Kafka와 HBase를
설치했을 때는 zookeeper 앙상블을 5대의 노드에 구성했더랬다…-.-).


관련 글타래를 아래에 링크한다.


https://groups.google.com/forum/#!topic/storm-user/cYSZE8RDHJ0

https://community.hortonworks.com/questions/35287/how-to-decide-how-many-zookeepers-should-i-have.html 



설정



Hadoop에 비한다면 크게 설정할 것은 없다.

backup-master

# HA 클러스터를 구성할 경우 백업 마스터로 사용할 호스트명을 기록한다.
SECONDARY-NAMENODE.local


base-site.xml

<!-- 
HBase가 지속적으로 실행되면서 regionserver들과 정보를 공유하는 경로
Hadoop의 core-site.xml에 있는 fs.defaultFS 설정과 동일하게 한다
--> 
<property>
	<name>hbase.rootdir</name>
	<value>hdfs://NAMENODE.local:8020/hbase</value>
</property>
<!--
마스터가 될 노드의 URI
-->
<property>
	 <name>hbase.master</name>
	<value>NAMENODE.local:6000</value>
</property>
<!--
zookeeper 앙상블을 구성하는 노드들의 호스트명
나의 경우 Kafka 설치시 설치했던 라즈베리파이의 호스트명을 적었다.
-->
 <property>
	 <name>hbase.zookeeper.quorum</name>
	<value>rpi1,rpi2,rpi3</value>
</property>
<!--
zookeeper 클라리언트가 사용할 포트. 기본 포트인 2181을 사용한다.
-->
<property>
	<name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
	<value>2181</value> 
</property> 
<!--
데이터 복제 계수를 3으로 지정하였다.
-->
<property>
	<name>dfs.replication</name>
	<value>3</value>
</property>
<!--
HBase를 완전 분산모드로 사용하기로 하였다.
-->
<property>
	<name>hbase.cluster.distributed</name>
	<value>true</value>
</property>
<!--
하나의 Datanode에서 동시에 서비스 가능한 block 개수 제한.
-->
<property>
	<name>dfs.datanode.max.xcievers</name>
	<value>4096</value>
</property>


regionservers

# regionserver로 사용될 노드들의 호스트명을 적는다.
DATANODE1.local
DATANODE2.local
DATANODE3.local


이렇게 간단하게 설정을 마쳤다.
그런데 각 설정에 대한 설명을 찾다보니 내가 한 설정 항목의 일부는 최근 버전에서는 name이 바뀐 것들이
조금 있었다. 아무래도 공식 사이트를 참조하지 않고 여기 저기 블로그를 기웃거리며 정리하다보니 이런 문제가
생겨버렸다.


게다가 HBase 홒메이지의 설정 관련 항목에 하둡 버전과 그 버전에서 지원하는 HBase 버전을 표로 정리한
내용이 있는데 이상하게도 하둡 3.0.0은 목록에 있는데 내가 설치한 2.9.0은 목록에 없다… 과연 내가 설치한
하둡 2.9.0 + HBase 1.2.6은 올바른 조합인지도 잘 모르겠다…ㅠ.ㅠ 아직도 갈길이 멀다…


https://hbase.apache.org/book.html



일단 이렇게 설정을 하고 배포본을 압축하여 sap 명령으로 backup master와 regionserver들엑 복사를
해준다.


실행


실행은 간단하다. 마스터 노드에서 아래와 같이 실행하면 regionserver들도 함께 실행된다.

hadoop@NAMENODE.local $ /opt/hbase/bin/start-hbase.sh


마지막으로 backup master에서 아래와 같이 실행한다.

hadoop@SECONDARY-NAMENODE.local $ /opt/hbase/bin/master-backup.sh



확인


모든 노드에서 HBase가 정상적으로 실행되면 NAMENODE.local:16010과 SECONDARY-NAMENODE.local:16011에서 아래와 같은 화면을 볼 수 있다.




정리


설정 부분에서도 말한 바와 같이 사실 제대로 설치를 하고 설정을 하기 위해서는 공식 홈페이지만한 참고 자료가
없으나 영어의 압박으로 아무래도 한글로 정리해놓은 블로그를 주로 찾게 된다. 그러다보니 설치하는 버전도
제각각이고 설정의 내용도 제각각이어서 간혹 내가 제대로 하고 있는지 의심이 든다. 추후 공식 자료를 통해 한 번 더 
정리하는 작업을 거쳐야 제대로 된 정보의 공유라고 할 수 있을 것 같다.


이제 계획했던 작업은 Apache Spark 하나가 남았다. Spark에 대한 정리가 끝나면 본격적으로 데이터를 수집하고
저장하고 분석하는 단계를 진행해야 할텐데 이 과정에는 프로그래밍도 필요하기에 더 어려운 작업이 될 것 같다.
하지만 한편으로는 매번 시스템 설치만 해놓고 마치 장식장 안의 인형을 보듯이 지켜보기만 했는데 이제 뭔가 실질적인
작업을 해본다는 측면에서 기대가 되기도 한다.


얼른 달려보자~






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마즈다

이미 마흔을 넘어섰지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^


Kafka 정리를 마치며


분산 시스템 관리의 어려움

얼추 node 모듈을 이용한 kafka 서비스가 구현이 된 것 같았다.
트위터 Streaming API를 이용하여 데이터를 잘 가져오고,
producer는 이 데이터를 broker에게 잘 전달하고,
consumer는 broker로부터 데이터를 잘 가져와 로그를 뿌려주고…


하지만 어느 순간 이러한 프로세스가 중지되어있기 일쑤였다.
zookeeper쪽이나 kafka쪽이나 서버 콘솔에 출력되는 로그는
대체로 네트워크가 끊겼다는 메시지인데 도대체 이 문제가 어떤 원인으로
발생하는 지를 알 수가 없는 것이다.


애초에 분산 시스템에서 장애의 원인을 찾는 것은 매우 어려운 일이라는 것은
알고 있었지만 아무리 작은 클러스터라도 이 문제를 직접 겪으니 참
답이 안나온다.(물론 나의 경험과 지식의 부족이 가장 큰 역할을 했겠지만…ㅠ.ㅠ)


물리적인 네트워크가 문제인지, zookeeper에서 문제가 발생한 것인지
kafka에서 문제가 발생한 것인지…게다가 zookeeper와 kafka의 장애에 대한
상세한 자료들은 찾기가 쉽지 않아서…


결국 이 문제로 거의 2주 가량을 별다른 진척 없이 zookeeper와 kafka의
에러 로그에 대한 구글링만 하면서 보냈다.


혹시나 해서 몇대 안되는 클러스터에서 잔뜩 돌아가고 있던 HBase와
Storm 서버들도 모두 죽여버렸다.

최종적으로 구성된 나의 허접한 클러스터는 아래와 같다.



<가난한 자의 클러스터 이미지>


황당한 원인과 새로운 문제


사실 문제는 너무나 명백한 곳에 있었다.
현재 총 5대의 맥미니로 구성된 클러스터에서 4대는 서버 전용으로만
사용했으나 1대를 일반 가정용 용도로도 사용을 하는 과정에서 서버 전용의
4대는 절전 모드를 꺼놓았는데 이 한 대에 대해서는 절전모드를 켜놓은
상태였던 것이다. 그러니 절전모드로 들어가면서 이 한대에서 돌고있던
zookeeper, kafka는 물론 여기서 돌고 있던 node.js의 producer 모듈까지
모두 맛이 가버린 것이다. 


결국 전기세의 압박에도 불구하고 절전모드를 모두 해제하고 상황을 지켜보았더니
트위터 메시지 건수 기준으로 기존에 4~5천 건에서 죽던 프로세스가
대략 7만 건 이상을 처리할 수 있게 되었다.


하지만 아직도 갈 길이 먼 것이 약 7만 건 정도 처리를 하고 나면 zookeeper에서
Purge task가 발생을 하는데 이 시점에서 producer 프로세스가 멈춰버린다.
zookeeper의 purse 관련 설정에 대해 알아보고는 있으나 역시 자료도 많지 않고
나의 무식은 큰 장애가 되고 있고…ㅠ.ㅠㅠ


일단 다음 단계로


내가 하고자 하는 것은 트위터 데이터를 모아 형태소 분석을 거쳐 특정 시점에
가장 많이 언급된 단어들을 추출하고 그 단어에 대한 긍정/부정의 평가를 한 후
다시 그 단어가 언급된 공인 미디어를 검색하여 긍정/부정 평가에 대한
공신력을 추가하는 작업이다.


그 중에 이제 데이터 수집 단계를 진행하고 있으며 기왕이면 공부좀 해보자고
kafka에 손을 대본 것인데 역시 한계가 있다. 하지만 목표한 바를 진행하면서
최대한 틀린 부분을 바로 잡고 몰랐던 것을 채워 나가야겠다.


당장에 진행할 다음 단계는 현재 일없이 로그만 찍어대고 있는 consumer에
제대로 된 역할, 즉 Hadoop으로 파일을 저장하는 일을 좀 시키려고 한다.
역시 node 모듈을 사용할 것이고 그 과정 또한 차근차근 정리해 볼 생각이다.


선무당이 사람 잡는다.

잘 모르는 내용을 억지로 진행하다보니 잘못된 정보를 기록하게 되는 경우도
많은 것 같다. 앞으로는 가급적 핵심적인 내용은 잘 정리된 외부 사이트를
인용을 하고 내가 실제 눈으로 본 것들을 중심으로 정리를 해야겠다.

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하둡 설치 후 꽤 오랜 시간이 흘렀다.

그간 회사 업무가 바쁜 것도 있었지만 엄청나게 간단하다면 간단한 zookeeper와 HBase의 설치와 설정에서

생각 외로 많은 시간을 잡아먹었다.


그사이 Streaming API를 통해 축적한 트위터 데이터는 53Gb에 이르고 있다.

얼른 HBase를 설치하여 담아야 하는데…


사실 zookeeper와 HBase의 경우 너무서 설치와 설정이 간단해서 오히려 많은 자료들을 참조한 것이 

더 혼란을 가져왔다. 디테일한 차이가 얼마나 영향을 끼치는지 모르는 상황에서는 이것저것 다 해볼 수밖에

없기에 시간도 그만큼 많이 걸리고…


암튼 시행착오의 역사를 적는다…-.-


1. zookeeper를 설치하지 않다!


우선 HBase 완벽가이드를 참조해서 설치를 시작했는데…이 책이 완벽하지 않은 것인지 내가 띄엄띄엄 읽은 것인지

이 책의 설치 관련 챕터에는 zookeeper 설치에 대한 이야기가 없다.


띄엄띄엄 읽은(이편이 신빙성 있겠지…-.-) 나는 덜렁 HBase만을 설치한 후 설정과 실행단계에까지 진행을 했다.

물론 정상 실행될리가 없다.


jps를 이용해 실행되고 있는 프로세스들을 확인해본 결과 정상 상태라면 QuorumPeerMain이 떠있어야 하는데

나는 MasterQuorumPeer던가 하는 이상한 놈이 떠있었고 나는 그저 속편하게 내 주키퍼의 버전이 최신이어서

그런가보다 하고 엉뚱한 곳에서 원인을 찾고 있었다.


2. zookeeper를 설치하였으나 zookeeper가 실행이 안된다!


결국 우여곡절 끝에 zookeeper를 별도로 설치해야 한다는 것을 알았다.

그래서 설치를 하고 zoo.cfg도 잘 설정을하고 실행을 시켰으나…

역시나 실행이 안된다.


로그를 봐도 뭔가 접속 거부를 당했다거나, 타임아웃에 걸렸다거나…

어쨌든 뭔가 노드간에 통신이 안되고 있다는 짐작을 할 수는 있는 내용들이었으나

정확한 원인을 찾기가 쉽지 않았다. 언제나 그렇듯이 '간단한' 설정임에도 안되는 것이 생기면

무척 당황하기 마련이다.


그리고 이럴 땐…

그저 처음부터 차근차근 다시 해보는 것이 상책이다.


결국 밝혀낸 원인은 hbase.zookeeper.property.dataDir에 설정해놓은 주키퍼의 데이터 디렉토리에

생성되는 myID 파일의 값과 zoo.cfg에 설정한 주키퍼 서버 정보가 맞지 않아서 발생한 문제들이었다.


아무 생각 없이 실행시킨 주키퍼는 master 노드의 myID값을 0으로 설정하였다.

그런데 인터넷에 있는 대다수 설치 방법 안내에 보면 zoo.cfg에 다음과 같이 설정하고 있다.


#Zookeeper Servers
server.1=NAMENODE.local:2888:3888
server.2=SECONDARY-NAMENODE.local:2888:3888
server.3=DATANODE1.local:2888:3888

server.4=DATANODE2.local:2888:3888 

server.5=DATANODE3.local:2888:3888 


그리고 server.x의 x 값이 myID 파일의 값과 일치해야 한다고 설명하고 있다.

그래서 master 노드의 myID 값을 1로 바꾸고 나머지 노드들에 대해서도 순서대로 myID 파일의 값을

변경을 해주었다.


하지만 변한게 없었다.

또 몇칠을 허비한 끝에 우연히 master 노드의 myID 값은 내가 정해준 그대로 1로 되어있는데

슬레이브 노드들에서 myID 값들이 master가 0인것으로 인식되어 1, 2, 3, 4의 값들이 들어가있는 것이었다.


결국 시스템의 고집에 굴복하여 xoo.cfg의 설정을 다음과 같이 바꾸고 master의 myID도 0으로 바꾸었다.


#Zookeeper Servers
server.0=NAMENODE.local:2888:3888
server.1=SECONDARY-NAMENODE.local:2888:3888
server.2=DATANODE1.local:2888:3888

server.3=DATANODE2.local:2888:3888 

server.4=DATANODE3.local:2888:3888


그리고 드디어 zookeeper가 정상적으로 로드되었다.

zkCli.sh를 통한 테스트도 정상적으로 이루어졌다.



 3. 마지막 관문! HBase!


사실 HBase는 주키퍼 설치 이전에 상당부분 설정을 해 놓았기에 별 생각없이 실행을 시켜보았는데

역시나 정상적으로 실행이 안된다.


몇번의 시도 끝에 주키퍼가 제대로 로드되지 않아서 그런 경우를 몇번 확인하고

마지막으로 주키퍼가 정상적으로 로드된 상태에서 마지막 시도를 했는데 드디어 HBase도 정상적으로 올라왔다.

그런데 60010포트의 웹 관리 화면도 뜨지를 않고 또 hbase shell로 들어가 status 명령을 내려보니 다음과 같은

오류 메시지가 뜬다.


ERROR: org.apache.hadoop.hbase.masternotrunningexception retried 7 times


요건 뭘까…하고 또 한참을 고민하다가 hbase의 로그를 보니 다음 내용이 자꾸 올라간다.


Wating for dfs to exit safe mode…


역시 짐작대로 hadoop이 safe mode로 들어가있어서 발생한 문제였다.


hadoop dfsadmin -safemode leave로 safe mode를 빠져나가자…

드디어 HBase가 정상 작동하기 시작했다.


4. 로그 보기의 어려움


HBase와 zookeeper를 설치하다보니 로그를 많이 참조해야 했는데 어쩐 이유에서인지 ERROR 처리에

매우 인색하다는 느낌을 받았다. 대부분의 로그가 내용상은 Exception이 출력되더라도 level은 INFO나

WARN 수준이 대부분이고 가뭄에 콩나듯 ERROR가 보였다.


그러다보니 분명 Exception인데…이걸 해결하고 가야 하는 것인지 그냥 무시하고 넘어가도 되는 것인지

판단이 쉽지 않았다.


아마도 네트워크를 통해 멀티 노드를 관리하는 시스템이다보니 일시적으로 통신 장애등이 발생했다고 해서

그것을 error로 처리하기에는 무리가 있어서 그런 것이 아닐까 추측해본다.


그리고 그에 걸맞게 대부분의 문제는 노드간의 통신이 안되는 것, 특히 특정 노드에 프로세스가 로드되지 않아

발생하는 문제가 거의 대부분이었다는 것이다.


특히나 jps나 ps를 통해 프로세스를 확인하는 경우에도 분명 해당 프로세스가 보이는데 실제로는

서버가 구동되지 않는 상태인 경우가 많아 더욱 판단을 어렵게 하였다.


이런 부분만 조심한다면 사실 설치와 설정, 실행은 어렵지 않는 시스템인 것은 분명하다.


5. 다음 단계로


맥미니 5대 모으고 처음 Hadoop을 설치하여 구동시켜보고는 좋아라 하던 때가 엊그제 같은데…

벌써 해를 넘기려고 하고있다.


앞서 언급했듯이 샘플 데이터로 모으고있는 트위터 데이터도 53Gb 정도 모였고(물론 너무나 부족한 양이지만)

이제는 Map/Reduce와 HBase관련 실전 프로그래밍에 들어가야 할 시점에 이르렀다.


두 권의 완벽 가이드(Hadoop 완벽 가이드, HBase 완벽 가이드)를 통해 마지막 단계로 진입을 해야 할

시점이 된 것이다.


또 얼마나 헤매게 될지 걱정이 앞서지만 부딪쳐봐야 아는 것이고

현재 개발 중인 아이폰 앱 개발과 중복해서 하려면 시간이 만만치 않게 들게 될 것이

걱정이라면 걱정이다.

블로그 이미지

마즈다

이미 마흔을 넘어섰지만 아직도 꿈을 좇고 있습니다. 그래서 그 꿈에 다가가기 위한 단편들을 하나 둘 씩 모아가고 있지요. 이 곳에 그 단편들이 모일 겁니다...^^