2018-10-16

docker for windowsでのpostgres永続化

Docker

やりたいこと

docker for windowsでdocker-composeを使ってpostgresのデータを永続化したい。
バージョンは以下。OSはWin10です。

f:id:hatunina:20181015202318p:plain

方法

下記コマンドで永続化のためのデータコンテナ作成

docker create --name dbdata postgres

docker-compose.ymlにvolumeを追記しトップレベルでデータコンテナを指定する。例えば redash だとこんな感じ。

version: '2'
services:
  server:
    image: redash/redash:latest
    command: server
    depends_on:
      - postgres
      - redis
    ports:
      - "5000:5000"
    environment:
      PYTHONUNBUFFERED: 0
      REDASH_LOG_LEVEL: "INFO"
      REDASH_REDIS_URL: "redis://redis:6379/0"
      REDASH_DATABASE_URL: "postgresql://postgres@postgres/postgres"
      REDASH_COOKIE_SECRET: veryverysecret
      REDASH_WEB_WORKERS: 4
    restart: always
  worker:
    image: redash/redash:latest
    command: scheduler
    environment:
      PYTHONUNBUFFERED: 0
      REDASH_LOG_LEVEL: "INFO"
      REDASH_REDIS_URL: "redis://redis:6379/0"
      REDASH_DATABASE_URL: "postgresql://postgres@postgres/postgres"
      QUEUES: "queries,scheduled_queries,celery"
      WORKERS_COUNT: 2
    restart: always
  redis:
    image: redis:3.0-alpine
    restart: always
  postgres:
    image: postgres:9.5.6-alpine
      volumes:
        - dbdata:/var/lib/postgresql/data
    restart: always
  nginx:
    image: redash/nginx:latest
    ports:
      - "80:80"
    depends_on:
      - server
    links:
      - server:redash
    restart: always
volumes:
  dbdata:

こうしておけば docker-compose up , docker-compose down を繰り返してもpostgresのデータは dbdata コンテナへ永続化される。

参考

ishikawa-pro.hatenablog.com

qiita.com

github.com

2018-10-15

AWS S3でData not foundと表示され削除できない時の対処

aws

現象

バケットを削除したはずなのに、バケット配下のフォルダのみ削除されバケットは残っている状態。。。また、Data not foundと表示されコンソール上で何も操作できない。。。

対処

削除が反映されるまで時間がかかるのでちょっと待ちましょうとのこと。

参考

https://forums.aws.amazon.com/thread.jspa?threadID=262821

2018-09-17

「AWS 基礎からのネットワーク＆サーバー構築」を読んだ

読んだ

読みました。

www.nikkeibp.co.jp
帯にもあるようにアプリ開発者に超絶おすすめ
WordPress, MySQLをEC2に構築するためのネットワーク周りについて学べます。
vartualBoxとかを使う場合にはもっと細々とコマンドを打ったりしてネットワークを作る必要があるんだろうけど、AWSではGUIやCLIで簡単に作れちゃうので、GUIの操作も含めて把握できます。
ただ、当然だけどぱらぱらめくっただけの部分はほとんど理解できてないかも。ゲートウェイよくわからん。

CHAPTER9冒頭のまとめ部分は今後何回も見返しそうだし、ネットワーク構築で迷った際には全体的に辞書として使えそう。

2018-09-10

aws-cliでCERTIFICATE_VERIFY_FAILEDが出た時の対処

aws

一時的な対処なのでご了承ください。

下記バージョンです。
OSはWin10です。

aws --version
# aws-cli/1.16.10 Python/2.7.9 Windows/8 botocore/1.12.0

configureでAPI keyやプロキシ等諸々を設定した後、ネットワークを繋ごうとすると下記エラー

aws s3 ls

# SSL validation failed for https://s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/ [SSL: CERTIFICATE_VERIFY_FAILED] certificate verify failed (_ssl.c:581)

そんな時は--no-verifyオプションをつければとりあえずなんとかなる。

aws s3 ls --no-verify
# C:\Program Files\Amazon\AWSCLI\.\urllib3\connectionpool.py:857: InsecureRequestWarning: Unverified HTTPS request is being made. Adding certificate verification is strongly advised. See: # https://urllib3.readthedocs.io/en/latest/advanced-usage.html#ssl
# -warnings
# C:\Program Files\Amazon\AWSCLI\.\dateutil\parser\_parser.py:1175: UnicodeWarning: Unicode equal comparison failed to convert both arguments to Unicode - interpreting them as being unequal
# 2018-07-31 16:55:08 hoge
# 2018-08-09 11:24:58 huga

まあwarning出るけど。。。

参考

https://github.com/aws/aws-cli/issues/3009

2018-08-06

apache sparkでファイル名を指定して保存する

apache spark

メモです！
stackoverflowまとめただけです！

以下バージョンです。

>> pyspark --version
SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/home/spark/jars/slf4j-log4j12-1.7.16.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/hadoop-2.7.3/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.10.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]
Welcome to
      ____              __
     / __/__  ___ _____/ /__
    _\ \/ _ \/ _ `/ __/  '_/
   /___/ .__/\_,_/_/ /_/\_\   version 2.3.1
      /_/
                        
Using Scala version 2.11.8, OpenJDK 64-Bit Server VM, 1.8.0_171

概要

例えば、こんな感じでデータセットを保存すると。。。

df.coalesce(1).write.json('./data/hoge/', mode='overwrite')

ディレクトリ名までしか指定できない。

$ tree
.
└── hoge
    ├── _SUCCESS
    └── part-00000-0f5a725e-c34d-4c59-9627-debe270aa558-c000.json

そもそもデータでかいんだから一つにまとめんなって話でディレクトリ単位がデータの区分になっていることを想定しているからっぽい。
それでもファイル名を指定したい！っていう時の対処法です。

PySpark

普通に保存してからHadoop APIを使ってリネーム&デリートしてあげる。

df.coalesce(1).write().json("./data/hoge", "overwrite");

from py4j.java_gateway import java_import
java_import(spark._jvm, "org.apache.hadoop.fs.Path");

fs = spark._jvm.org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(spark._jsc.hadoopConfiguration())
file = fs.globStatus(sc._jvm.Path('./data/hoge/part*'))[0].getPath().getName()
fs.rename(sc._jvm.Path('./data/hoge/' + file), sc._jvm.Path('./data/output/output.json'))
fs.delete(sc._jvm.Path('./data/hoge/'), True)

Java

PySparkと同じ。

import org.apache.hadoop.fs.FileSystem;
import org.apache.hadoop.fs.Path;

dataset.coalesce(1).write()
       .mode("overwrite")
       .format("json")
       .save("./data/hoge");

try {
    FileSystem fs = org.apache.hadoop.fs.FileSystem.get(spark.sparkContext().hadoopConfiguration());
    String oldFileName = fs.globStatus(new Path("./data/hoge"+ "/part-*"))[0].getPath().getName();

    fs.rename(new Path("./data/hoge", oldFileName), new Path("./data/output/output.json"));
    fs.delete(new Path("./data/hoge"), true);
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

Scala

PySparkとJavaと同じ。
Scala知らないのでこれ見てください。

stackoverflow.com

参考

stackoverflow.com

FileSystem (Apache Hadoop Main 2.7.3 API)

hatunina’s blog

メモと日記です