vSphere Big Data Extensions 2.2 | 2015년 6월 4일 | 빌드 2774463

이 릴리스 정보에서 추가 사항 및 업데이트 사항을 확인할 수 있습니다.

릴리스 정보에 포함된 내용

이 릴리스 정보의 내용은 vSphere Big Data Extensions 2.2에 적용되며 다음 항목을 다루고 있습니다.

vSphere Big Data Extensions 2.2의 새로운 기능

Big Data Extensions를 사용하면 VMware vSphere 가상 플랫폼에 Hadoop 클러스터를 빠르게 배포할 수 있습니다. 이 릴리스에서는 다음과 같은 새로운 기능과 향상된 기능을 제공합니다.

  • 정규화된 도메인 이름 관리. 동적 DNS(DDNS 또는 DynDNS)는 DNS(Domain Name System)의 이름 서버를 활성 DNS 구성(구성된 해당 호스트 이름, 주소 또는 기타 정보 포함)으로 자동 업데이트하는 방식입니다. 이제 Big Data Extensions가 네트워크 내의 동적 DNS 서버와 통합되므로 이 동적 DNS 서버를 통해 Hadoop 클러스터의 노드에 의미 있는 호스트 이름이 제공됩니다. 호스트 이름이 제공되면 클러스터가 해당 호스트 이름을 DNS 서버에 자동으로 등록하므로 Big Data Extensions 환경에 대해 올바로 구성된 DNS가 제공됩니다.

    호스트 이름을 사용하면 시각적으로 더 간편하게 식별할 수 있을 뿐 아니라 올바로 구성된 DNS를 사용해야 하는 Single Sign-On 등의 서비스를 사용할 수 있습니다.

  • 중앙 집중식 사용자 관리. 사용자 인증 방식으로 Active Directory 또는 LDAP 서버를 지정하여 사용자를 중앙 한 곳에서 관리할 수 있습니다. Active Directory 또는 LDAP 서버를 사용하여 Big Data Extensions로 생성된 Hadoop 노드와 Serengeti Management Server의 계정을 관리할 수 있을 뿐 아니라 Active Directory 또는 LDAP 서버의 계정을 Hadoop 사용자 계정 및/또는 서비스 계정으로 사용하도록 지정할 수도 있습니다.

  • 필요에 따라 Hadoop 클러스터 크기 조정 가능.실행 중인 Hadoop 클러스터에서 가상 시스템 수를 줄여 VMware ESXi 및 vCenter Server 환경의 리소스를 관리할 수 있습니다. 가상 시스템이 삭제되면 메모리, CPU, I/O 등의 모든 리소스가 해제됩니다.

  • 가상 시스템의 리소스 사용량 및 복제 성능 개선. vSphere 6.0의 기능인 즉석 복제(Instant Clone)를 사용하여 가상 시스템을 빠르게 복제 및 배포할 수 있습니다. 즉석 복제를 사용하면 상위 가상 시스템이 나뉘어 하위 가상 시스템(즉, 즉석 복제본)이 생성됩니다. 하위 가상 시스템은 상위 가상 시스템의 스토리지와 메모리를 사용하므로 리소스 사용량이 감소합니다.

  • vRealize Log Insight 또는 기타 외부 Syslog 서버를 사용한 중앙 집중식 로깅.VMware vRealize Log Insight와 같은 외부 또는 원격 syslog 서버를 사용하도록 Big Data Extensions를 구성할 수 있습니다. 외부 syslog 서버를 사용하면 로그 파일을 좀 더 쉽게 관리할 수 있습니다. 또한 손상된 시스템의 로그 파일을 확인해야 할 경우 중요한 역할을 할 수 있습니다.

  • 백업 및 유지 보수 절차를 위해 Big Data Extensions 중지 가능. Big Data Extensions를 중지하여 안전하게 환경을 백업 및 복원하거나 기타 유지 보수 작업을 수행할 수 있습니다.

  • 최신 Hadoop 배포 지원. Big Data Extensions는 Bigtop 0.8, Cloudera CDH 5.3, Hortonworks HDP 2.2, MapR 4.1 및 Pivotal PHD 3.0을 지원합니다.

  • 최신 파트너 Hadoop 관리 도구 지원. Big Data Extensions는 Cloudera Manager 5.3 및 Ambari 1.7을 지원합니다.

  • 여러 유형의 Hadoop 클러스터 배포 가능. Big Data Extensions를 사용하면 기본 Hadoop 클러스터뿐 아니라 HBase 클러스터, MapReduce 클러스터, 컴퓨팅 전용 클러스터, 데이터-컴퓨팅 분리 클러스터, 다양하게 사용자 지정된 클러스터 유형 등을 배포하여 사용자 요구 사항을 충족할 수 있습니다.

  • EMC Isilon OneFS 7.2 지원. Big Data Extensions는 자동화된 프로세스를 통해 EMC Isilon OneFS 7.2에 컴퓨팅 전용 클러스터를 배포하고 관리할 수 있습니다.

  • 여러 언어 지원. Big Data Extensions는 6가지 추가 언어인 중국어(간체), 중국어(번체), 프랑스어, 독일어, 한국어 및 일본어로 지역화되었습니다. 이러한 추가 언어 지원을 통해 완벽하게 번역된 웹 인터페이스와 설명서를 쉽게 이용할 수 있습니다.

  • Big Data Extensions 업그레이드. Big Data Extensions 2.1을 최신 버전인 Big Data Extensions 2.2로 업그레이드하고 Big Data Extensions에서 생성된 클러스터의 모든 데이터를 보존할 수 있습니다. 업그레이드가 완료되면 기존 모든 클러스터를 Big Data Extensions 2.2로 관리할 수 있습니다.


이 릴리스에 대한 설치 정보

Big Data Extensions 설치 및 구성 방법에 대한 단계별 지침은 vSphere Big Data Extensions 설명서를 참조하십시오.
 
  • 현재 Big Data Extensions 1.x 또는 2.0이 설치된 상태에서 버전 2.2로 업그레이드하려면 먼저 버전 2.1로 업그레이드한 후 다시 버전 2.2로 업그레이드해야 합니다. Big Data Extensions 1.x 또는 2.0에서 곧바로 버전 2.2로 업그레이드할 수 없습니다.

  • VUM(Virtual Update Manager)을 사용하여 Big Data Extensions 2.1 vApp을 Big Data Extensions 2.2 vApp으로 업그레이드할 수 없습니다. 이 문제에 대한 추가 정보는 KB #2118702를 참조하십시오.

    해결된 문제

    다음 문제가 Big Data Extensions 2.2에서 해결되었습니다.

    • Big Data Extensions에서 둘 이상의 vCenter Server를 등록할 수 없습니다.
    • 여러 vCenter Server를 사용해도 이제는 배포에 문제가 발생하지 않습니다.

    • Big Data Extensions에서 2TB 크기가 넘는 VMDK를 포맷하지 못합니다.
    • 이전에 2TB 크기가 넘는 VMDK를 배포하는 경우 최대 2TB만 포맷되었습니다. 이제는 2TB 크기가 넘는 VMDK를 포맷하고 증가한 스토리지 용량을 활용할 수 있습니다.

    • Ambari를 사용하는 경우 Hadoop 토폴로지를 구성할 수 없습니다.

      이전에 Ambari 애플리케이션 관리자를 사용하는 경우 Hadoop 클러스터 토폴로지를 구성할 수 없었습니다. 이제는 클러스터 노드 전체로 워크로드의 균형이 개선되므로 성능 및 처리량이 향상되고 Ambari를 사용하여 Hadoop 가상 시스템을 토폴로지 인식 구조로 배치하는 방식을 지정할 수 있습니다.

    • vCenter Server에 빈 데이터 센터가 포함되어 있는 경우 Big Data Extensions가 클러스터를 배포하지 못합니다.

      이제 빈 호스트가 있는 vCenter Server 데이터 센터에 빅데이터 클러스터를 생성할 수 있습니다.

    • Big Data Extensions 그래픽 사용자 인터페이스에 표시된 구성 값이 클러스터 규격 파일에 지정된 값으로 업데이트되지 않습니다.

      이는 Serengeti CLI를 통해 사용자 지정 클러스터 규격 파일을 생성한 후 Big Data Extensions 그래픽 사용자 인터페이스로 전환하여 클러스터를 배포한 경우에 발생합니다. 그래픽 사용자 인터페이스에 표시된 구성 값이 클러스터 규격 파일에 있는 값과 일치하지 않을 수 있습니다.

    • Big Data Extensions를 다시 시작하면 Linux noatime mount 옵션을 사용하여 데이터 디스크를 마운트하지 못합니다.

      파일 시스템이 마운트될 때 표준 Linux mount 옵션인 noatime이 지정되고, 이로 인해 해당 파일 시스템의 atime 업데이트는 사용하지 않도록 설정됩니다. Big Data Extensions에서 noatime을 사용하여 데이터 디스크를 마운트하면 성능이 상당히 개선됩니다.

    알려진 문제

    Big Data Extensions 2.2에는 다음과 같은 알려진 문제가 있습니다. 이 알려진 문제 목록에 없는 문제가 발생하면 VMware 기술 자료를 검색하거나 VMware 기술 지원에 연락하여 해당 문제를 알려 주십시오.

    • Cloudera CDH 5.2를 사용하는 경우 Apache Pig 작업을 실행하지 못합니다.

      Cloudera CDH 5.2 배포판으로 생성한 클러스터에서 Apache Pig 작업을 실행하면 다음 오류 메시지를 표시하며 Pig 작업이 실행되지 않습니다. HCAT_HOME을 초기화하십시오.

      해결 방법: 로컬 CDH 5.2.0 Yum 저장소의 Pig RPM을 공식 CDH 5.3.0 Yum 저장소의 Pig RPM으로 바꾼 후 createrepo 명령을 실행하여 Yum 저장소의 인덱싱을 다시 수행합니다.

    • 로그인한 사용자의 사용자 이름에 ASCII가 아닌 문자가 포함되어 있으면 Big Data Extensions가 설치되지 않습니다.
      현재 Big Data Extensions에 로그인한 사용자의 사용자 이름에 ASCII가 아닌 문자가 포함되어 있는 경우 다음 오류 메시지를 표시하며 Big Data Extensions가 설치되지 않습니다. 내부 오류가 발생했습니다. - 오류 #1009

      해결 방법: ASCII가 아닌 문자가 포함되지 않은 사용자 이름으로 로그인하고 설치를 다시 시도합니다.

    • Serengeti 명령줄 클라이언트의 독일어 및 프랑스어 버전에서 ASCII가 아닌 문자는 물음표로 표시됩니다.

      Windows 명령 콘솔에서 독일어 및 프랑스어 버전의 Serengeti CLI를 실행하면 ASCII가 아닌 문자가 물음표로 표시됩니다.

      해결 방법: 독일어 및 프랑스어 버전의 Serengeti CLI를 사용하는 경우 Big Data Extensions 환경 내의 사용자 이름, 개체 레이블 및 구성 값에 ASCII 문자만 사용합니다.




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