메뉴 건너뛰기

Cloudera, BigData, Semantic IoT, Hadoop, NoSQL

Cloudera CDH/CDP 및 Hadoop EcoSystem, Semantic IoT등의 개발/운영 기술을 정리합니다. gooper@gooper.com로 문의 주세요.


1. 다운로드(S2RDF)및 /home/hadoop/s2rdf에 올리기

http://dbis.informatik.uni-freiburg.de/forschung/projekte/DiPoS/S2RDF.html


2. triple data파일을 HDFS에 등록하기(s p o 각각은 t로 구분되어 있어야함)

hadoop fs -put /tmp/test.nq s2rdf


3. HDFS에 있는 RDF data파일을 이용하여 데이타 생성(./DataSetCreator/디렉토리에서 실행)

python3 ./DataSetCreator.py -i s2rdf/test.nq -s 0.25


* 초기에 제공되는 ./DataSetCreator/DataSetCreator.py파일이 Python 2.6.6에서 오류가 발생하여 python의 버젼을 3.5.1로 올림

DataSetCreator.py파일에 있는 print구문에 오류가 있어서 ()로 묶어주는 등의 python소스의 일부 수정이 필요함

DataSetCreator.py파일 상단에 있는 변수값 및 소스내의 spark-submit의 위치를 실제위치로 변경해줘야함

* Helper.scala파일에 hdfs를 호출하는 부분이 있는데 파일을 찾지 못하는 문제가 발생해서 hdfs의 위치를 절대경로 혹은 정확한 위치를 경로포함해서 수정해주고 sbt로 재 컴파일하여 datasetcreator_2.10-1.1.jar를 다시 만들어서 이후의 과정을 진행해야함.


4. 실행순서(확인결과 spark 1.3.1+ hadoop 2.7.2에서 작동되나, 실행시 "Table Not Found"오류가 발생함->소스에서 테이블명칭 앞뒤로 ` `를 덧붙이도옥 소스수정필요함)

가. DataSetCreator: 주어진 RDF Dataset으로 HDFS에 ExtVP모델을 만들고 통계파일(stat_os.txt, stat_so.txt, stat_ss.txt, stat_vt.txt)도 만드는데, 이는 QueryTranslator가 SPARQL쿼리를 SQL로 변환할때 사용된다.

python DataSetCreator.py -i <inputRDFFile> [-s <ScaleUB> (def=1)]

(예, python3 ./DataSetCreator.py -i s2rdf/test1.nq -s 0.25)

=>python3 ./DataSetCreator.py -i s2rdf/test.nq -s 0.25


나. QueryTranslator : SPARQL쿼리를 SQL로 변환한다. 이때 table usage instructions (necessary for ExtVP model usage)도 만들어진다. QueryExecutor가 실행할 composite쿼리 파일(SQL쿼리의 목록을 갖고 있음)을 만드는 translateWatDivQueries.py가 이 라이브러리를 사용한다.(generateWatDivPathQueries.py와 generateWatDivBasicQueries.py는  WatDiv용 sparql을 만들기전에 텡플릿과 값을 이용하여 sparql을 조합/준비하는 과정이고 translateWatDivQueries.py를 이용하여 최종 sparql을 만들어낸다)


--Inc, Sel, Mix 생성(내부적으로 queryTranslator.jar사용함)

generateWatDivPathQueries.py -i <sourceDir> -o <targetDir> -s <WatDivScale>

(예, python3 ./generateWatDivPathQueries.py -i <sourceDir> -o <targetDir> -s <WatDivScale>)


--WatDiv SPARQL쿼리 생성(내부적으로 queryTranslator.jar사용함)

generateWatDivBasicQueries.py -i <sourceDir> -o <targetDir> -s <WatDivScale>


--위에서 생성한것을 SQL로 변환한다.(내부적으로 queryTranslator.jar)

translateWatDivQueries.py -s <sparqlDir (conatins sparqlFiles)> -t <sqlDir>



---------------------------------------실제 변환 과정-----

* /home/hadoop/QueryTranslator/WatDivQuerySet밑에서 sparql을 sql로 변환작업함

가. hadoop fs -mkdir s2rdf/sparql

나. hadoop fs -mkdir s2rdf/sql

다. hadoop fs -put in/test.sparql s2rdf/sparql

라. python3 ./translateYagoQueries.py -s in -t out


* generateWatDivPathQueries.py -i <sourceDir> -o <targetDir> -s <WatDivScale>

가.python3 ./generateWatDivPathQueries.py -i inputInc -o outputInc -s 1

나.python3 ./generateWatDivPathQueries.py -i inputMix -o outputMix -s 1

다.python3 ./generateWatDivPathQueries.py -i inputSel -o outputSel -s 1


* generateWatDivBasicQueries.py -i <sourceDir> -o <targetDir> -s <WatDivScale>

==>python3 /home/hadoop/QueryTranslator/WatDivQuerySet/SPARQL/WatDivBasic/generateWatDivBasicQueries.py -i input -o output -s 1


* translateWatDivQueries.py -s <sparqlDir (conatins sparqlFiles)> -t <sqlDir>



------------------------------------------------------------------------


다. QueryExecutor : translateWatDivQueries.py를 이용하여 만들어진 SQL Queries가 들어 있는 파일을 실행하는 프로그램

(예, python QueryExecutor.py -d <databaseDirectory> -q <querieListFile>)

==> QueryExecutor.py소스에서 spark-submit option으로 --files IL5-1-U-1--SO-OS-SS-VP__WatDiv1M.sql를 추가해야 함, 

 sql파일명은 위에 형식을 따르게 구성되어야 함 "__"다음에 나오는 "WatDiv1M"을 테이블 명으로 사용함 )

==> 


- python3 ./QueryExecutor.py -d WatDiv1M -q IL5-1-U-1--SO-OS-SS-VP__WatDiv1M.sql -> 성공.. 그러나 결과는 어디서 확인하나?

- python3 ./QueryExecutor.py -d s2rdf -q test1.sql -> 통계정보가 없어서 인지 오류가 발생함

- python3 ./QueryExecutor.py -d s2rdf -q a.sql -> 성공..그러나 결과는 어디서 확인하나??


* 이전에 여러번 실행하면서 오류가 발생했다면 hdfs://mycluster/user/hadoop/s2rdf/data/base.parquet폴더가 존재한다는 오류가 발생하는데 "hadoop fs -rmr hdfs://mycluster/user/hadoop/s2rdf/data/base.parquet"를 이용하여 삭제하고 3번을 다시 실행한다.




참고----------------------*.py파일들 ----

1. DataSetCreator

  ./DataSetCreator/DataSetCreator.py


2. QueryTranslator

 가. WatDivQuerySet

   ./QueryTranslator/WatDivQuerySet/SPARQL/WatDivBasic/generateWatDivBasicQueries.py

   ./QueryTranslator/WatDivQuerySet/SPARQL/selfGenerated/generateWatDivPathQueries.py

   ./QueryTranslator/WatDivQuerySet/translateWatDivQueries.py


 나.YagoQuerySet

   ./QueryTranslator/YagoQuerySet/src/extractYagoSPARQLQueries.py

   ./QueryTranslator/YagoQuerySet/translateYagoQueries.py


3. QueryExecutor

   ./QueryExecutor/QueryExecutor.py


참고----------------------*.jar파일들 -----------

./datasetcreator_2.10-1.1.jar

./DataSetCreator/datasetcreator_2.10-1.1.jar

./DataSetCreator/target/scala-2.10/datasetcreator_2.10-1.1.jar


--------------------


-----DataSetCreator.py가 정상적으로 실행되었을때의 DataSetCreator.log의 내용-------------------------

Generate Vertical Partitioning

Execute $HOME/spark/bin/spark-submit --driver-memory 1g --class runDriver --master yarn  --executor-memory 1g --deploy-mode cluster ./datasetcreator_2.10-1.1.jar s2rdf/ test3.nq VP 0.2 > ./DataBaseCreator.e

rr ...

Time--> 40 sec

Done!

Cluster recovering (time_out = 360sec)...

Done!

Generate Exteded Vertical Partitioning subset SO

Execute $HOME/spark/bin/spark-submit --driver-memory 1g --class runDriver --master yarn  --executor-memory 1g --deploy-mode cluster ./datasetcreator_2.10-1.1.jar s2rdf/ test3.nq SO 0.2 > ./DataBaseCreator.e

rr ...

Time--> 25 sec

Done!

Cluster recovering (time_out = 360sec)...

Done!

Generate Exteded Vertical Partitioning subset OS

Execute $HOME/spark/bin/spark-submit --driver-memory 1g --class runDriver --master yarn  --executor-memory 1g --deploy-mode cluster ./datasetcreator_2.10-1.1.jar s2rdf/ test3.nq OS 0.2 > ./DataBaseCreator.e

rr ...

Time--> 26 sec

Done!

Cluster recovering (time_out = 360sec)...

Done!

Generate Exteded Vertical Partitioning subset SS

Execute $HOME/spark/bin/spark-submit --driver-memory 1g --class runDriver --master yarn  --executor-memory 1g --deploy-mode cluster ./datasetcreator_2.10-1.1.jar s2rdf/ test3.nq SS 0.2 > ./DataBaseCreator.e

rr ...

Time--> 22 sec

Done!

Whole Run Time --> 113 sec


--------hadoop에서 보는 s2rdf-----------------------

-bash-4.1$ hadoop fs -lsr s2rdf

lsr: DEPRECATED: Please use 'ls -R' instead.

SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.

SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/gooper/svc/apps/sda/bin/hadoop/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/gooper/svc/apps/sda/bin/hadoop/apache-hive-2.0.1-bin/lib/hive-jdbc-2.0.1-standalone.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/gooper/svc/apps/sda/bin/hadoop/apache-hive-2.0.1-bin/lib/log4j-slf4j-impl-2.4.1.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]

SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.

SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]

16/06/09 10:07:16 WARN util.NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform... using builtin-java classes where applicable

drwxr-xr-x   - root   supergroup          0 2016-06-09 10:06 s2rdf/ExtVP

drwxr-xr-x   - root   supergroup          0 2016-06-09 10:00 s2rdf/ExtVP/OS

drwxr-xr-x   - root   supergroup          0 2016-06-09 09:54 s2rdf/ExtVP/SO

drwxr-xr-x   - root   supergroup          0 2016-06-09 10:06 s2rdf/ExtVP/SS

drwxr-xr-x   - root   supergroup          0 2016-06-09 09:47 s2rdf/VP

drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2016-06-09 09:47 s2rdf/VP/bb.parquet

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup          0 2016-06-09 09:47 s2rdf/VP/bb.parquet/_SUCCESS

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        282 2016-06-09 09:47 s2rdf/VP/bb.parquet/_common_metadata

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        419 2016-06-09 09:47 s2rdf/VP/bb.parquet/_metadata

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        499 2016-06-09 09:47 s2rdf/VP/bb.parquet/part-r-00001.parquet

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        282 2016-06-09 09:47 s2rdf/VP/bb.parquet/part-r-00002.parquet

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        282 2016-06-09 09:47 s2rdf/VP/bb.parquet/part-r-00003.parquet

drwxr-xr-x   - hadoop supergroup          0 2016-06-09 09:47 s2rdf/base.parquet

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup          0 2016-06-09 09:47 s2rdf/base.parquet/_SUCCESS

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        357 2016-06-09 09:47 s2rdf/base.parquet/_common_metadata

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        559 2016-06-09 09:47 s2rdf/base.parquet/_metadata

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        676 2016-06-09 09:47 s2rdf/base.parquet/part-r-00001.parquet

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        357 2016-06-09 09:47 s2rdf/base.parquet/part-r-00002.parquet

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        357 2016-06-09 09:47 s2rdf/base.parquet/part-r-00003.parquet

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        150 2016-06-02 15:04 s2rdf/test1.nq

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        398 2016-06-02 15:41 s2rdf/test1.sql

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup        138 2016-06-08 18:28 s2rdf/test2.nq

-rw-r--r--   3 hadoop supergroup         11 2016-06-09 09:46 s2rdf/test3.nq


번호 제목 날짜 조회 수
541 update를 많이 하면 heap memory가 많이 소진되고 최종적으로 OOM가 발생하는데 이에 대한 설명 2017.04.10 817
540 SASL configuration failed: javax.security.auth.login.LoginException: java.lang.NullPointerException 오류 해결방법 2015.04.02 803
539 hortonworks에서 제공하는 메모리 설정값 계산기 사용법 file 2015.06.14 792
538 hue.desktop_document2의 type의 종류 2020.02.10 779
537 [Sentry]HDFS의 ACL을 Sentry와 연동후 테스트 2020.06.02 777
536 lateral view 예제 2014.09.18 775
535 solr 인스턴스 기동후 shard에 서버가 정상적으로 할당되지 않는 경우 해결책 2016.04.29 770
534 java.lang.OutOfMemoryError: unable to create new native thread오류 발생지 조치사항 2016.10.17 757
533 sendmail전송시 421 4.3.0 collect: Cannot write ./dfv5BA2EBS010579 (bfcommit, uid=0, gid=114): No such file or directory 발생시 조치사항 2017.06.11 756
532 CentOS 7.x에 Jupyter설치 2018.04.18 754
531 서버 5대에 solr 5.5.0 설치하고 index data를 HDFS에 저장/search하도록 설치/설정하는 방법(SolrCloud) 2016.04.08 749
530 fuseki용 config-examples.ttl 예시 내용 2017.05.17 746
529 znode /hbase recursive하게 지우기 2015.05.06 739
528 Failed to write to server: (no server available): 2022.01.17 737
527 [SBT] assembly시 "[error] deduplicate: different file contents found in the following:"오류 발생시 조치사항 2016.08.04 737
526 Halyard - RDF4J와 Apache HBase를 이용하여 구현된 TripleStore이며 SPARQL 1.1쿼리를 지원한다. 2016.12.29 734
525 Spark 1.6.1 설치후 HA구성 2016.05.24 734
524 springframework를 이용한 war를 생성하는 build.gradle파일(참고용) 2016.08.19 732
523 solr에서 한글사용시 주의점 2014.09.26 731
522 Flume을 이용한 데이타 수집시 HBase write 성능 튜닝 file 2016.10.31 724
위로