Programación Distribuida sobre Grandes Volúmenes de Datos

Para el uso de este repositorio

En Windows

Para tener disponible este repositorio en tu maquina de trabajo e instalar el software de la materia hay que instalar el programa git.

Despues ejecutar en la terminal:

git config --global core.autocrlf false
git clone https://bigdata_famaf@bitbucket.org/bigdata_famaf/diplodatos_bigdata.git

Como instalar el software necesario para la materia

En tu computadora (>=8GB ram)

Instalación docker

Instalar docker en tu computadora: https://docs.docker.com/get-docker/
Ir al directorio con la defininición de la imagen en este repo:

        cd docker

Crear la imagen ejecutando el comando:

        docker build --tag diplodatos/bigdata:1.0 -f ./diplodatos_bigdata/dockerfiles/Dockerfile ./diplodatos_bigdata/context

Nota: Si tiene Linux puede ejecutar el script ./diplodatos_bigdata/build.sh en vez del comando anterior.

Para arrancar el container con Zeppelin ejecutar
- en Linux:

docker run -u $(id -u) -it --rm --hostname localhost -p 8080:8080 -p 4040:4040 \
    -v vols/conf:/opt/zeppelin/conf \
    -v vols/logs:/logs \
    -v vols/notebook:/notebook \
    -e ZEPPELIN_LOG_DIR='/logs' -e ZEPPELIN_NOTEBOOK_DIR='/notebook' \
    --name diplodatos_bigdata diplodatos/bigdata:1.0

o puede ejecutar el script ./zeppelin.sh en vez del comando anterior.

- en **Windows**:

docker run -u 1000 -it --rm --hostname localhost -p 8080:8080 -p 4040:4040^
        -v "%CD%\vols\conf:/opt/zeppelin/conf"^
        -v "%CD%\vols\logs:/logs"^
        -v "%CD%\vols\notebook:/notebook"^
        -v "%CD%\..:/diplodatos_bigdata"^
        -e ZEPPELIN_LOG_DIR=/logs -e ZEPPELIN_NOTEBOOK_DIR=/notebook^
        --name diplodatos_bigdata diplodatos/bigdata:1.0

o puede ejecutar el script zeppelin.cmd en vez del comando anterior.

Para utilizar Zeppelin en un navegador ir a http://localhost:8080.

Instalación directa

Instalar anaconda si no lo tiene ya instalado (ver https://docs.anaconda.com/anaconda/install).
Crear un environment anaconda:

        conda create -n python-zeppelin python=3.7

Instalar los paquetes:

        conda activate python-zeppelin
        conda install matplotlib pandas plotly
        conda install openjdk=8.0.152

Bajar el archivo zip desde aquí y descomprimir (debe haberse creado un directorio spark).
Ejecutar desde el directorio spark recién creado y en el environment de anaconda:

        cd zeppelin-0.10.0-bin-all
        bin/zeppelin.sh

En navegador abrir http://localhost:8080. Se tiene que ver la interfaz inicial a Zepelin.
Hay que instalar también git. La versión para Windows está en https://git-scm.com/download/win.

En nabucodonosor

Hacer ssh a tu cuenta en nabucodonosor
Instalar Anaconda.

        wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
        chmod 755 Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
        ./Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh
        . .bashrc

Crear un environment anaconda:

        conda create -n python-zeppelin python=3.7

Instalar los paquetes:

        conda activate python-zeppelin
        conda install matplotlib pandas plotly
        conda install openjdk=8.0.152

Bajar el archivo zip desde aquí y descomprimir:

        cd
        wget http://cs.famaf.unc.edu.ar/~damian/tmp/bigdatasoft.zip
        unzip bigdatasoft.zip

(debe haberse creado un directorio spark)

Ejecutar desde el directorio spark recién creado los siguientes comandos (cambiar puerto para que cada usuario use uno distinto):

        echo $[$UID+8080] # recordar <nuevo puerto> (anotarlo)
        cd spark/zeppelin-0.10.0-bin-all/conf
        sed "s/<value>8080/<value>$[$UID+8080]/" zeppelin-site.xml.template > zeppelin-site.xml

Ejecutar (en el environment de anaconda):

        cd ..
        bin/zeppelin.sh

En tu maquina (linux):

En terminal hacer port forwarding de ssh:

        ssh -vCN -L 8080:localhost:<nuevo puerto> -l <login en nabuco> nabucodonosor2.ccad.unc.edu.ar

En navegador abrir http://localhost:8080. Se tiene que ver la interfaz inicial a Zepelin.
Si se quiere ver el SparkUI hay que hacer port forwarding tambien.
- Despues de ejecutar alguna celda en zeppelin (asi levanta spark) imprimir en otra el puerto que usa SparkUI:

        print(sc.uiWebUrl.split(":")[-1])

- En terminal hacer otro port forwarding de ssh:

        ssh -vCN -L 4040:localhost:<puerto SparkUI> -l <login en nabuco> nabucodonosor2.ccad.unc.edu.ar

Nota:

Para hacer port forwarding de ssh en windows ver https://docs.microsoft.com/en-us/azure/hdinsight/hdinsight-linux-ambari-ssh-tunnel.

benjaminocampo/big_data