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Hadoop Ops & fabric
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楽とアイドルにお金を使っています。
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エンジニア&データサイエンス
mapreduceとかHiveQLを書く
hadoopのシステム開発(batchとか)
dev/ops(リリースとか脆弱性とか)
Impalaとかpythonでデータ分析
言語とか
python > C++ > php > English > Java
お仕事の話
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- 本質的な複雑さは単純に(1)
- 付随的な複雑さは取り除く(1)
- Don't repeat yourself (2)
お仕事のポリシーとミッション
(1)ニール・フォード著
「ソフトウェアアーキテクトが知るべき97のこと」
(2) アンディ・ハント、デイブ・トーマス共著
「達人プログラマー」
※くわしくはこちらをご参照ください!
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「人がみんな、感情をスピーディ
に且つ美しく表現して、それを享
受した喜びでまた新しい価値観や
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な社会」(3)になったらいいな。
当然自分たちの分析・開発環境も
こうなっているべきだ。
(3)大森靖子
http://blog.livedoor.jp/omorimorimori/archives/52178509.html
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#1 Hadoop Ops
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分散すると運用は大変
エンジニア小人数、サーバ多数
HDPの構成管理複雑
MapRってとこのHDP使ってるけど、向
こうの手順は全部手作業で死ねる
設定ファイルがばら撒かれている
yum打つだけでも一苦労
アカウント管理、セキュリティ対策
hadoop(Mapr) ops is hard
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python製のsshラッパー fabric
複数サーバにssh越しにコマンド実行
構築手順のshellを並列化した
手続きベースでやりたい
sed, grep, yum, service…
使い勝手の問題
構成管理よりコマンド打ちたい!
pythonならみんな書ける
構成管理はchef/ansibleのが良さそう
Fabricを使ってみよう
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システム構成
jenkins
jenkins slave
stg(hadoop)
prd(hadoop)
dev
- account
- settings
master
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システム構成
master
jenkins
jenkins slave
stg(hadoop)
prd(hadoop)
dev
Fabric
- account
- settings
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shellコマンドを打つ
アカウント情報やサーバ設定更新
セキュリティインシデント対応
serviceのstart, stop, check
不具合調査
Hadoopクラスタの構成管理
パッケージ、ユーザの管理
テスト、リリース
やらせていること
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使い方は簡単
$ fab –H host task
- hostはhostname(複数可)
- taskはpythonで記述する関数
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run / sudo
sshしたhostでコマンド実行
run(“ls /home/*”)
sudo(“rm –rf /”)
local
sshしたhostでコマンド実行
local(“cat ‘hoge world’”)
shellをくるめるapi
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reboot
waitしてくれるの最高
cd
ディレクトリにcdしてコマンド実行
execute
taskを実行して標準出力を取れる
早く帰れるapi
def grepMoge(file):
run(‘grep Moge ’ + file)
print execute(grepMoge(‘./file’)
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複数サーバに同じコマンドをssh越し
に送りつけるのにとても便利
rebootでwaitできるの超助かる
taskをいっぱい定義してexecute!
コマンドなので、冪等性について考
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Welcome to Fabric からどーぞ!
fabricまとめ

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