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简介
CDH（Cloudera's Distribution, including Apache Hadoop）是业界流行的 Hadoop 发行版本。本文指导如何在 CDH 环境下使用 COSN 存储服务，以实现大数据计算与存储分离，提供灵活及低成本的大数据解决方案。
说明
COSN 是 Hadoop-COS 文件系统的简称。
COSN 大数据组件支持情况如下：
组件名称 | COSN 大数据组件支持情况 | 服务组件是否需要重启 |
Yarn | 支持 | 重启 NodeManager |
Hive | 支持 | 重启 HiveServer 和 HiveMetastore |
Spark | 支持 | 重启 NodeManager |
Sqoop | 支持 | 重启 NodeManager |
Presto | 支持 | 重启 HiveServer 和 HiveMetastore 以及 Presto |
Flink | 支持 | 否 |
Impala | 支持 | 否 |
EMR | 支持 | 否 |
自建组件 | 后续支持 | 无 |
HBase | 不推荐 | 无 |
版本依赖
本文依赖的组件版本如下：
CDH 5.16.1
Hadoop 2.6.0
使用方法
存储环境配置
1. 登录 CDH 管理页面。
2. 在系统主页，选择配置 > 服务范围 > 高级，进入高级配置代码段页面，如下图所示：
3. 在 Cluster-wide Advanced Configuration Snippet(Safety Valve) for core-site.xml 的代码框中，填入 COSN 配置。
<property><name>fs.cosn.userinfo.secretId</name><value>AK***</value></property><property><name>fs.cosn.userinfo.secretKey</name><value></value></property><property><name>fs.cosn.impl</name><value>org.apache.hadoop.fs.CosFileSystem</value></property><property><name>fs.AbstractFileSystem.cosn.impl</name><value>org.apache.hadoop.fs.CosN</value></property><property><name>fs.cosn.bucket.region</name><value>ap-shanghai</value></property>
COSN 配置项 | 值 | 含义 |
fs.cosn.userinfo.secretId | AKxxxx | 账户的 API 密钥信息 |
fs.cosn.userinfo.secretKey | Wpxxxx | 账户的 API 密钥信息 |
fs.cosn.bucket.region | ap-shanghai | 用户存储桶所在地域 |
fs.cosn.impl | org.apache.hadoop.fs.CosFileSystem | cosn 对 FileSystem 的实现类，固定为 org.apache.hadoop.fs.CosFileSystem |
fs.AbstractFileSystem.cosn.impl | org.apache.hadoop.fs.CosN | cosn 对 AbstractFileSystem 的实现类，固定为 org.apache.hadoop.fs.CosN |
4. 对 HDFS 服务进行操作，单击部署客户端配置，此时以上 core-site.xml 配置会更新到集群里的机器上。
5. 将 COSN 最新的 SDK 包，放置到 CDH HDFS 服务的 jar 包路径下，请根据实际值进行替换，示例如下：
cp hadoop-cos-2.7.3-shaded.jar /opt/cloudera/parcels/CDH-5.16.1-1.cdh5.16.1.p0.3/lib/hadoop-hdfs/
注意
在集群中的每台机器都需要在相同的位置放置 SDK 包。
数据迁移
大数据套件使用 COSN
1. MapReduce
操作步骤
（1）按照 数据迁移 章节，配置好 HDFS 的相关配置，并将 COSN 的 SDK jar 包，放置到 HDFS 相应的目录。
（2）在 CDH 系统主页，找到 YARN，重启 NodeManager 服务（TeraGen 命令可以不用重启，但是 TeraSort 由于业务内部逻辑，需要重启 NodeManger，建议都统一重启 NodeManager 服务）。
示例
下面以 Hadoop 标准测试中的 TeraGen 和 TeraSort 为例：
hadoop jar ./hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar teragen -Dmapred.job.maps=500 -Dfs.cosn.upload.buffer=mapped_disk -Dfs.cosn.upload.buffer.size=-1 1099 cosn://examplebucket-1250000000/terasortv1/1k-inputhadoop jar ./hadoop-mapreduce-examples-2.7.3.jar terasort -Dmapred.max.split.size=134217728 -Dmapred.min.split.size=134217728 -Dfs.cosn.read.ahead.block.size=4194304 -Dfs.cosn.read.ahead.queue.size=32 cosn://examplebucket-1250000000/terasortv1/1k-input cosn://examplebucket-1250000000/terasortv1/1k-output
说明
cosn:// schema后面请替换为用户大数据业务的存储桶路径。2. Hive
2.1 MR 引擎
操作步骤
（1）按照 数据迁移 章节，配置好 HDFS 的相关配置，并且将 COSN 的 SDK jar 包，放置到 HDFS 相应的目录。
（2）在 CDH 主页面，找到 HIVE 服务， 重启 Hiveserver2 及 HiverMetastore 角色。
示例
某用户的真实业务查询，例如执行 Hive 命令行，创建一个 Location，作为在 CHDFS 上的分区表：
CREATE TABLE `report.report_o2o_pid_credit_detail_grant_daily`(`cal_dt` string,`change_time` string,`merchant_id` bigint,`store_id` bigint,`store_name` string,`wid` string,`member_id` bigint,`meber_card` string,`nickname` string,`name` string,`gender` string,`birthday` string,`city` string,`mobile` string,`credit_grant` bigint,`change_reason` string,`available_point` bigint,`date_time` string,`channel_type` bigint,`point_flow_id` bigint)PARTITIONED BY (`topicdate` string)ROW FORMAT SERDE'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcSerde'STORED AS INPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcInputFormat'OUTPUTFORMAT'org.apache.hadoop.hive.ql.io.orc.OrcOutputFormat'LOCATION'cosn://examplebucket-1250000000/user/hive/warehouse/report.db/report_o2o_pid_credit_detail_grant_daily'TBLPROPERTIES ('last_modified_by'='work','last_modified_time'='1589310646','transient_lastDdlTime'='1589310646')
执行 sql 查询：
select count(1) from report.report_o2o_pid_credit_detail_grant_daily;
观察结果如下：
2.2 Tez 引擎
Tez 引擎需要将 COSN 的 jar 包导入到 Tez 的压缩包内，下面以 apache-tez.0.8.5 为例进行说明：
操作步骤
（1）找到 CDH 集群安装的 tez 包，然后解压，例如/usr/local/service/tez/tez-0.8.5.tar.gz。
（2）将 COSN 的 jar 包放置到解压后的目录下，然后重新压缩输出一个压缩包。
（3）将新的压缩包上传到 tez.lib.uris 指定的路径下（如果之前存在路径则直接替换即可）。
（4）在 CDH 主页面，找到 HIVE，重启 hiveserver 和 hivemetastore。
3. Spark
操作步骤
示例
以 COSN 进行 Spark example word count 测试为例。
spark-submit --class org.apache.spark.examples.JavaWordCount --executor-memory 4g --executor-cores 4 ./spark-examples-1.6.0-cdh5.16.1-hadoop2.6.0-cdh5.16.1.jar cosn://examplebucket-1250000000/wordcount
执行结果如下：
4. Sqoop
操作步骤
（2）COSN 的 SDK jar 包还需要放到 sqoop 目录下（例如/opt/cloudera/parcels/CDH-5.16.1-1.cdh5.16.1.p0.3/lib/sqoop/）。
（3）重启 NodeManager 服务。
示例
sqoop import --connect "jdbc:mysql://IP:PORT/mysql" --table sqoop_test --username root --password 123** --target-dir cosn://examplebucket-1250000000/sqoop_test
执行结果如下：
5. Presto
操作步骤
（1）按照 数据迁移 章节，配置好 HDFS 的相关配置，并且将 COSN 的 SDK jar 包，放置到 HDFS 相应的目录。
（2）COSN 的 SDK jar 包还需要放到 presto 目录下（例如/usr/local/services/cos_presto/plugin/hive-hadoop2）。
（3）由于 presto 不会加载 hadoop common 下的 gson-2...jar，需将 gson-2...jar 也放到 presto 目录下（例如 /usr/local/services/cos_presto/plugin/hive-hadoop2，仅 CHDFS 依赖 gson）。
（4）重启 HiveServer、HiveMetaStore 和 Presto 服务。
示例
以 HIVE 创建 Location 为 COSN 的表查询为例：
select * from cosn_test_table where bucket is not null limit 1;
说明
cosn_test_table 为 location 是 cosn scheme 的表。
查询结果如下：
是
否
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