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TECNOLOGIAS AVANÇADAS .................................................................. 3 
INTRODUÇÃO AO HADOOP ................................................................... 3 
Versões de Hadoop ................................................................................ 6 
Sistema de Arquivos Distribuído ........................................................... 7 
MAPREDUCE .......................................................................................... 7 
MapReduce 1 ......................................................................................... 8 
MapReduce 2 (YARN) ............................................................................ 9 
Falhas .................................................................................................. 10 
Map, Reduce e Shuffle ......................................................................... 13 
Utilizando um Cliente SSH .................................................................. 29 
CONCEITOS DO SISTEMA OPERACIONAL LINUX ................................ 33 
Comandos do Linux ............................................................................. 36 
Permissões de arquivo ........................................................................ 47 
Hadoop Distributed Filesystem (HDFS) .............................................. 49 
Blocos .................................................................................................. 50 
NameNodes e DataNodes .................................................................... 50 
HDFS Federado .................................................................................... 51 
Alta Disponibilidade (HDFS High-Availability) .................................... 51 
Entendendo o Sistema de Arquivos Distribuído .................................. 52 
Comandos do Shell HDFS .................................................................... 56 
JAVA AVANÇADO ................................................................................. 61 
Eclipse ................................................................................................. 62 
Criando um Projeto no Eclipse ............................................................ 66 
Construindo o arquivo JAR .................................................................. 75 
java –jar exemplo.jar .......................................................................... 80 
Anotações ............................................................................................ 80 
Maven .................................................................................................. 83 
Resolvendo dependências ................................................................... 90 
MAPREDUCE COM JAVA ....................................................................... 94 
Dependências do projeto .................................................................... 98 
Codificando o job MapReduce ........................................................... 105 
Aplicativo ........................................................................................... 107 
Funções combinadoras (combiner functions) ................................... 108 
Construção do projeto ....................................................................... 110 
Preparando o JAR do projeto ............................................................ 118 
ADMINISTRAÇÃO DO CLUSTER ......................................................... 123 
Gerenciamento de problema: estudo de caso com HBase ................ 124 
BIBLIOGRAFIA .................................................................................. 135 
 
 
 
 
TECNOLOGIAS AVANÇADAS 
INTRODUÇÃO AO HADOOP® 
 
A quantidade de dados armazenados no mundo está estimada em 16 
Zettabytes (16 bilhões de Gigabytes - GB). Mas a projeção para 2020 é de 44 
ZB. Somente o Facebook armazena 7 Petabytes (PB) por mês (IDC, 2016), 
sendo que 1 PB equivale a 1000 TB. São textos, sons, imagens, vídeos, enfim, 
tem-se o que se chama Big Data, que é definida em função de 3 V’s: 
 
 - Grande Volume de dados (GB; TB; PB; ZB); 
 - Variados formatos (texto, imagem, vídeo etc.); 
 - Velocidade exponencial de crescimento. 
 
Para que se possa processar grandes massas de dados, opta-se pelo 
paralelismo de dados e controle (PACHECO, 1997), o que evita 
redimensionamento da capacidade de processamento (aumento de memória, 
CPU’s mais rápidas, e assim por diante) a cada incremento na quantidade de 
dados a processar. Um crescimento exponencial da quantidade a ser 
processada, levaria a uma constante readequação do sistema de computação. 
Visando processar dados de forma paralela, pode-se contar com um 
agrupamento de computadores, ou cluster, que deve oferecer comunicação de 
dados entre processos paralelos, balanceamento da carga e tolerância a falhas, 
e com Hadoop®, um framework para processamento em ambiente de Big 
Data. Desenvolvido pelo Yahoo!, atualmente é um projeto de código aberto 
(open source) de alto nível mantido pela The Apache™ Software Foundation. 
Um cluster Hadoop é uma plataforma de software que processa - de forma 
eficiente – um grande volume de informação, utilizando um grupo (cluster) de 
computadores ("nós" do cluster) trabalhando em paralelo, com os dados sendo 
distribuídos pelos nós, de forma replicada. Assim, caso ocorra uma falha em um 
nó, o dado replicado que está em outro nó é copiado para o nó onde a falha 
ocorreu. 
 
 
 
 
Ao passo que bancos de dados lidam bem com dados estruturados 
(organizados em entidades que possuem um formato definido, tais como 
tabelas de dados ou documentos XML), Hadoop lida bem com dados 
semiestruturados (como planilhas eletrônicas, que são organizadas em células, 
as quais podem conter qualquer tipo de dado) e dados não estruturados (que 
não possuem estrutura interna alguma, tais como textos e imagens). 
Processamento paralelo e distribuído de dados não é novidade. Em PACHECO 
(1997) são apresentados os principais conceitos que permitem ao leitor 
aprender as técnicas de programação paralela utilizando MPI (Message Passing 
Interface), uma biblioteca de extensões para C, C++ e Fortran, desenvolvida 
1992 por universidades e empresas dos Estados Unidos e da Europa, e 
publicado em 1994. 
No MPI, os dados são acessados a partir de uma área de armazenamento na 
rede. O acesso a grandes quantidades de dados é um gargalo, pois requer 
grande largura de banda (de rede), o que faz com que vários nós fiquem 
ociosos (balanceamento de carga ruim). É bem mais rápido do que Hadoop, 
mas o esforço de programação é bem maior, além do que, não possui 
mecanismo de tolerância a falhas, a não ser que o programador cuide desse 
detalhe. Apenas um programa é criado, sendo executado por todos os nós do 
cluster de forma paralela. Cabe ao programador elaborar o código para cada nó 
do cluster, ou, um código para o nó mestre (pelo qual o processamento é 
iniciado) e outro código para os demais nós (escravos), bem como a lógica de 
distribuição dos dados pelos nós do cluster. O nó mestre fica responsável por 
decompor o problema em tarefas, distribuir o código a processar para todos os 
nós escravos, e enviar, para cada nó escravo, os dados a serem processados. 
Ao término dos trabalhos, os escravos enviam os resultados de seus 
processamentos ao mestre para que este possa gerar um resultado 
consolidado. 
Já Haddop trabalha com o conceito de Localização de dados (data locality). Os 
dados são organizados em um conjunto de pares <chave,valor>, e são 
distribuídos pelos nós por meio do mecanismo denominado MapReduce. Desta 
forma, o acesso a grandes quantidades de dados torna-se mais rápido. Por ser 
 
 
 
um framework, diminui, e muito, o esforço de programação, cujas tarefas 
repetitivas de controle e distribuição dos dados pelos nós e de tolerância a 
falhas, ficam a cargo das classes componentesdo framework, restando, ao 
programador, cuidar da lógica do negócio. 
O projeto Hadoop inclui os seguintes módulos (Hadoop, 2016): 
 
- Hadoop Common 
Utilitários comuns que suportam outros módulos do Hadoop. É um 
conjunto de componentes e interfaces para sistemas de arquivos 
distribuídos e E/S geral (serialização, Java RPC, estruturas de dados 
persistentes). 
- Hadoop Distributed File System (HDFS™) 
Sistema de arquivos distribuído que provê acesso de alto desempenho 
aos dados da aplicação. 
- Hadoop YARN 
Framework para agendamento dos trabalhos (job scheduling) e 
gerenciamento dos recursos do cluster. 
 
- Hadoop MapReduce 
Sistema baseado no YARN, para processamento paralelo de grandes 
massas de dados (large data sets). 
 
Existem outros projetos relacionados ao Hadoop. Abaixo, listam-se 
alguns desses projetos: 
 
- Ambari™ 
Uma ferramenta gráfica para provisionamento, monitoramento e 
gerenciamento de clusters Hadoop. 
- HBase™ 
 Banco de dados distribuído, orientado a colunas (não relacional), que 
comporta tabelas enormes de dados, contendo bilhões de linhas e 
milhões de colunas. Roda sobre HDFS. 
 
 
 
- Hive™ 
datawarehouse distribuído. Gerencia dados armazenados em HDFS e 
provê uma linguagem de consulta de dados baseada em SQL, a qual é 
traduzida em tempo de execução para as tarefas (jobs) MapReduce. 
- Mahout™ 
Biblioteca escalável para aprendizado de máquina. 
- Pig™ 
Linguagem de fluxo de dados e ambiente de execução para exploração 
de bases de dados muito grandes. Pig roda em clusters com HDFS e 
Mapreduce. 
- ZooKeeper™ 
Coordenador de serviços centralizado de alta disponibilidade. 
Versões de Hadoop 
 
A série "1.x", continuação da série "0.20", processa os dados via "MapReduce". 
Já a versão "0.23", renomeada como "2.x", utiliza o "MapReduce 2", um novo 
mecanismo de processamento distribuído de dados, construído sobre o sistema 
YARN, que realiza o gerenciamento geral dos recursos utilizados na execução 
de aplicações distribuídas. 
As propriedades de configuração tiveram seus nomes alterados da versão 1.x 
para a versão 2.x, conferindo maior regularidade na nomeação. Por exemplo: 
ao nome da propriedade de configuração do namenode: dfs.name.dir foi 
alterado para dfs.namenode.name.dir, e o nome da propriedade do 
MapReduce mapred.job.name teve seu nome alterado para 
mapreduce.job.name. 
 Sistemas construídos na versão 1.0.1 são compatíveis com servidores 
das versões 1.0.2 ou 1.1.0, mas não funcionam com um servidor da versão 
2.0.0. 
 
 
 
 
Sistema de Arquivos Distribuído 
 
 O esquema de alocação de arquivos em disco de um Sistema 
Operacional é denominado Sistema de Arquivos. 
 Existem vários sistemas de arquivo, como, por exemplo, o NTFS 
(Windows) e o EXT4 (Linux), para citar alguns. 
 O sistema de arquivos utilizado pelo Hadoop é o HDFS, um acrônimo 
para Hadoop Distributed FileSystem (Sistema de Arquivos Distribuído do 
Hadoop), projetado para armazenar arquivos muito grandes, com capacidade 
de recuperação muito veloz e grande escalabilidade (capacidade que um 
sistema distribuído tem de ser expandido em função de novas demandas de 
armazenamento). 
Em virtude de o HDFS ser distribuído, os arquivos nele armazenados 
podem ser acessados a partir de qualquer um dos nós do cluster. 
MAPREDUCE 
MapReduce é um framework que permite escrever aplicações que processam 
grandes quantidades de dados (vários Terabytes) em paralelo, de forma 
confiável e tolerantes a falhas, em grandes clusters formados por máquinas 
simples (commodity machines). O termo "commodity machines" pode ser 
entendido como "computadores que não foram especificamente projetados 
para serem parte de um cluster, mas que são adaptados para tal". Não se deve, 
porém, confundi-los com computadores de baixa qualidade, mas sim, hardware 
comum, de preço acessível. (WHITE, 2015). São computadores simples, mas 
com arquitetura de servidor, não de desktop ou de notebook. 
Um job MapReduce geralmente divide um conjunto de dados de entrada em 
partes independentes que são processados por mapas de tarefas (map tasks) 
de uma forma completamente paralela. O framework classifica as saídas dos 
mapas (maps), que são, em seguida, fornecidos como entrada para as tarefas 
de redução (reduce tasks). Tipicamente, tanto a entrada como a saída do job 
 
 
 
são armazenados num sistema de arquivos. O framework se encarrega de 
agendar tarefas, monitorando e reexecutando as tarefas que falharam. 
MapReduce 1 
 Nesta versão, o MapReduce consiste de um nó mestre (master) denominado 
NameNode, de outro nó mestre denominado JobTracker (rastreador de job), e 
os demais nós, os escravos (slaves) do cluster, agindo como DataNodes (nós de 
dados) e TaskTrackers (rastreadores de tarefa). 
O NameNode gerencia o namespace (espaço de nome) do sistema de arquivos 
e os metadados de todos os arquivos e diretórios. Esta informação é 
armazenada de forma persistente no disco local na forma de dois arquivos: o 
primeiro, a imagem do namespace (fsimage), e o segundo, um edit log (edits). 
 
O NameNode também conhece os DataNodes nos quais todos os blocos para 
um dado arquivo estão localizados. Porém, o NameNode não armazena esta 
informação de forma persistente, porque esta informação é reconstruída a 
partir dos DataNodes quando o sistema é iniciado. 
 
Os Datanodes são os "trabalhadores braçais" do cluster. Eles armazenam e 
recuperam blocos quando solicitados pelo NameNode, e, periodicamente, 
reportam ao NameNode os blocos que armazenam naquele momento. 
Sem o NameNode, o sistema de arquivos não pode ser usado, pois todos os 
arquivos no sistema de arquivos serão perdidos, uma vez que não se 
conseguirá reconstruí-los a partir dos blocos dos DataNodes. 
Para tornar o NameNode resiliente a falhas, pode-se salvar as informações do 
NameNode em múltiplos sistemas de arquivos (por exemplo, via NFS). 
Também é possível executar um SecondaryNameNode (NameNode 
Secundário), que, apesar do nome, não age como um segundo NameNode. O 
SecondaryNameNode tão somente realiza, de forma periódica, verificações 
(checkpoints). 
 
 
 
 
 
 
O processo de verificação (checkpoint) executa as seguintes tarefas: 
a. O SecondaryNameNode (SNN) solicita ao NameNode (NN) primário que 
envie os arquivos "edits" (edição de logs) e "fsimage". Novas operações 
serão inseridas em um novo arquivo "edits"; 
b. O SNN recupera os arquivos "fsimage" e "edits" do NN; 
c. O SNN carrega o "fsimage" na memória, aplica cada operação contida no 
"edits", e, em seguida, cria um novo arquivo "fsimage", consolidado; 
d. O SNN envia o novo "fsimage" de volta ao NN; 
e. O NN substitui o antigo "fsimage" pelo novo arquivo, e o antigo "edits" pelo 
novo arquivo "edits", ambos enviados pelo SNN (item d). O NN também 
atualiza o arquivo "fstime" para conter em que momento o checkpoint foi 
realizado. 
 
Observa-se que os requisitos de memória do SNN são idênticos aos do 
NN, uma vez que o SNN tem de carregar o "fsimage" na memória. Em grandes 
clusters, o SNN exige uma máquina dedicada. 
MapReduce 2 (YARN) 
 
MapReduce 2 (MRv2) é também chamado YARN, cujo significado é: Yet 
Another Resource Negotiator, valendo, também, o acrônimo: YARN Application 
Resource Negotiator. 
Em MapReduce 1, a gerência do agendamento das tarefas (job scheduling) nos 
TaskTracker e o monitoramento do progresso das tarefas (por exemplo, 
mantendo atualizado um contador de maps de saída) é realizada pelo 
JobTracker. 
YARN (MRv2) remedia as deficiências de escalabilidade do MapReduce clássico, 
pela divisão das responsabilidades do JobTracker em dois daemons (programas 
independentes, que rodam em background): 
- ResourceManager: gerencia o uso dos recursos pelo cluster; 
- ApplicationMaster: gerencia o ciclo de vida das aplicações sendo 
executadas no cluster. 
 
 
 
A ideia é que uma ApplicationMaster negociecom o ResourceManager a 
quantidade de recursos do cluster (descrito em termos contêineres, cada qual 
com sua limitação de memória) e, depois, execute processos específicos da 
aplicação nesses contêineres. Os contêineres são supervisionados por 
NodeManagers (gerenciadores de nós) em execução nos nós do cluster, o que 
garante que a aplicação não utilizará mais recursos do que os que foram 
alocados. 
Em YARN, cada instância de uma aplicação (MapReduce job) possui - durante o 
ciclo de vida da aplicação - uma ApplicationMaster dedicada, que recebe 
notícias sobre o progresso e o status das tarefas, e informa sobre o andamento 
dos trabalhos ao cliente que submeteu o job. 
Falhas 
-Falha em tarefas (tasks): Exceções em tempo de execução (runtime 
exceptions) e saídas repentinas da JVM são reportadas à ApplicationMaster, que 
"marca" a tarefa (task) como falha. Da mesma forma, a ausência de ping após 
um intervalo de tempo definido na propriedade mapreduce.task.timeout, 
também faz com que a tarefa seja marcada como falha. A figura 1 exibe trecho 
do arquivo mapred-default.xml e a propriedade 
mapreduce.task.timeout. Entre as tags <value> e </value> observa-se o 
valor 300000, referente ao total de milissegundos (ms) antes que uma tarefa 
(task) seja terminada, caso a tarefa não haja leitura de dados, escrita de um 
processamento ou atualização do status da tarefa. Um valor igual a 300.000 ms 
equivale ao tempo de 5 min, pois: 
1000 ms = 1 s e 60 s = 1 min 
300.000 ms = 300.000 ms x x = 5 min 
1000 ms 
1 s 
60 s 
1 min 
s 
 
 
 
 
 
Figura 1: Configuração do tempo de timeout 
A tarefa é marcada como falha após algumas tentativas (attempt) de execução, 
valor que pode ser configurado em mapreduce.map.maxattempts, para 
tarefas "map", e em mapreduce.reduce.maxattempts, para tarefas 
"reduce". Algumas aplicações podem ter seus resultados utilizados, mesmo que 
uma determinada porcentagem de tarefas esteja marcada como falha. 
Configura-se as porcentagens pelas propriedades: 
mapreduce.map.failures.maxpercent 
mapreduce.reduce.failures.maxpercent 
- Falha na Application Master: YARN tenta executar uma aplicação várias 
vezes no caso de falha. Por padrão, uma aplicação é marcada como "falha" se 
ela falha uma vez, número que pode ser configurado no arquivo yarn-
default.xml na propriedade: 
https://www.google.com.br/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwjYgcDm0MHNAhUEUZAKHe5dDoQQFggoMAA&url=https%3A%2F%2Fhadoop.apache.org%2Fdocs%2Fr2.4.1%2Fhadoop-yarn%2Fhadoop-yarn-common%2Fyarn-default.xml&usg=AFQjCNGTQGGdn7oZs6oVvlqZw9yj0e9IIw&bvm=bv.125596728,d.Y2I
https://www.google.com.br/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=1&cad=rja&uact=8&ved=0ahUKEwjYgcDm0MHNAhUEUZAKHe5dDoQQFggoMAA&url=https%3A%2F%2Fhadoop.apache.org%2Fdocs%2Fr2.4.1%2Fhadoop-yarn%2Fhadoop-yarn-common%2Fyarn-default.xml&usg=AFQjCNGTQGGdn7oZs6oVvlqZw9yj0e9IIw&bvm=bv.125596728,d.Y2I
 
 
 
yarn.resourcemanager.am.max-retries 
Uma ApplicationMaster envia pulsos (heartbeats) periódicos ao 
ResourceManager, que detecta se houve falha. Em havendo, inicia uma nova 
instância da aplicação em um novo contêiner (gerenciado por um 
NodeManager). Os estados das tarefas no momento da falha podem ser 
recuperados, de forma que as mesmas não precisem ser executadas 
novamente. Para tal, deve-se alterar a propriedade 
yarn.app.mapreduce.am.job.recovery.enable para true. 
Um novo endereço da ApplicationMaster em caso de falha terá de ser 
informado pelo ResourceManager aos clientes que possuem tarefas gerenciadas 
pela aplicação, o que causa um aumento no tempo de processamento. 
- Falha no NodeManager: Se um NodeManager falha, ele para de enviar 
pulsos (heartbeats) ao ResourceManager, o que acarreta na remoção do nó 
do pool de nós disponíveis do ResourceManager. O tempo que o 
ResourceManager espera antes de considerar que o NodeManager falhou, por 
não estar enviando mais pulsos, é configurado pela propriedade: 
yarn.resourcemanager.nm.liveness-monitor.expiry-interval-ms 
e seu valor padrão é igual a 600000 ms (10 minutos). 
Qualquer tarefa ou aplicação em execução em um NodeManager falho será 
recuperado. 
NodeManagers podem ser colocados em uma "lista negra" se o número de 
falhas para uma aplicação for alto. A lista negra é construída pela 
ApplicationMaster, que tentará reagendar as tarefas em diferentes nós se mais 
do que três tarefas falharem em um NodeManager. Esse valor pode ser 
configurado na propriedade: 
mapreduce.job.maxtaskfailures.per.tracker 
- Falha no Resource manager: É uma falha séria, pois sem o 
ResourceManager não se consegue acessar, nem os jobs, nem os contêineres 
das tarefas. Após a falha, o administrador do cluster deve "levantar" uma nova 
instância do ResourceManager, com a recuperação do estado salvo. O estado 
 
 
 
consiste dos NodeManagers bem como das aplicações em execução. Configura-
se o armazenamento utilizado pelo ResourceManager pela propriedade: 
yarn.resourcemanager.store.class 
O padrão é: 
org.apache.hadoop.yarn.server.resourcemanager.recovery.MemStore 
que mantém o armazenamento em memória. 
Map, Reduce e Shuffle 
 Para exemplificar como analisar uma base de dados com MapReduce, 
serão utilizados os dados de levantamento do clima do National Climatic 
Data Center (NCDC), disponível em http://www.ncdc.noaa.gov/, como 
proposto em WHITE (2015). 
Os dados (figura 2) são armazenados em linhas no formato ASCII, com cada 
linha sendo um registro, contendo informações, dentre outras: identificação da 
estação meteorológica, data e hora da observação, temperatura do ar (em ºC x 
10), pressão atmosférica, etc. 
 
Figura 2: Registros de observações do NCDC 
A base é composta de vários arquivos pequenos, contendo os dados de cada 
uma das dezenas de milhares de estações meteorológicas para cada dia do 
ano. Por exemplo, o diretório relativo a 1901 contém 6 arquivos comprimidos 
(.gz), cada um deles com 1095 linhas; já em 2015, são 14.418 arquivos (.gz), 
alguns dos quais com mais de 18.000 linhas de dados. Como Hadoop trabalha 
bem com grandes arquivos, os conteúdos de vários arquivos pequenos de um 
dado ano, devem ser consolidados em um só arquivo por ano de coleta. 
Para obter os arquivos, pode-se utilizar um aplicativo FTP cliente, tal como 
FileZilla (figura 3): 
 
 
 
 
 
 
Figura 3: Cliente de FTP, FileZilla 
 
Na metade esquerda da ferramenta, aparecem detalhes do endereço local. A 
metade direita (endereço remoto) ainda não possui informação alguma, pois 
falta realizar a conexão. 
Para acessar o endereço de FTP onde estão disponíveis os arquivos do 
exemplo, deve-se configurar esse endereço na ferramenta. Para tal, clique em 
Arquivo -> Gerenciador de Sites... (figura 4): 
 
 
 
 
 
 
Figura 4: Iniciando a configuração do endereço FTP desejado 
Na janela que abre, relativa ao Gerenciador de Sites, dê um clique no botão 
Novo Site, e o renomeie como NCDC. Em seguida, preencha os campos como 
mostrado na figura 5 e clique em Ok: 
 
 
 
 
Figura 5: Cadastrando o endereço ftp.ncdc.noaa.gov no FileZilla 
Agora, na janela inicial do FileZilla, clique na tecla de atalho do Gerenciador de 
Sites (no alto, à esquerda). 
 
 
 
 
 
 
Figura 6: Realizando a conexão com o endereço remoto 
Uma vez conectado, os dados disponibilizados no endereço remoto aparecem 
na metade direita do aplicativo: 
 
 
 
Figura 7: Exibição dos dados do computador remoto 
Finalmente, navegue até o endereço remoto onde estão situados os arquivos de 
dados (/pub/data/noaa), selecione os arquivos desejados, dê um clique com o 
botão direito do mouse e clique em Baixar, para fazer o download dos arquivos 
desejados para o computador local. 
 
 
 
 
 
Figura 8: Fazendo o download dos arquivos 
MapReduce atua dividindo o processo em duas fases: a fase map e a fase 
reduce. Cada fase possui pareschave-valor (key-value) como entrada e saída, 
como tipo de dado tanto da chave como do valor f icando a cargo do 
programador. Deve-se especificar, também, duas funções: função map e 
função reduce. A entrada para a fase map será a linha dos dados da NCDC 
(base do clima): 
 
 - A chave (key) será a posição (offset) da linha do dado. 
 - O valor (value) será a própria linha, no formato texto. 
 
 
 
 
A função map é simples, tendo, por objetivo, extrair os dados referentes a ano 
e temperatura de cada linha de dados. A função map é uma fase de 
preparação de dados, de tal forma que a função reduce possa fazer o seu 
trabalho. No exemplo dado: encontrar a máxima temperatura para cada ano 
fornecido. A função map é também um bom lugar para se eliminar registros 
ruins, por exemplo, filtrando os registros cujos dados de temperatura sejam 
faltantes, suspeitos ou errôneos. 
Para visualizar a forma como a fase map trabalha, considere as seguintes 
linhas de dados de entrada (algumas colunas não utilizadas foram 
representadas por pontos): 
 
0067011990999991950051507004...9999999N9+00001+999999999
99... 
0043011990999991950051512004...9999999N9+00221+999999999
99... 
0043011990999991950051518004...9999999N9-
00111+99999999999... 
0043012650999991949032412004...0500001N9+01111+999999999
99... 
0043012650999991949032418004...0500001N9+00781+999999999
99... 
 
Estas linhas são, então, fornecidas à função map como pares chave-valor: 
 (0 , 
0067011990999991950051507004...9999999N9+00001+999999999
99...) 
(106 , 
0043011990999991950051512004...9999999N9+00221+999999999
99...) 
 (212 , 0043011990999991950051518004...9999999N9-
00111+99999999999...) 
 (318 , 
0043012650999991949032412004...0500001N9+01111+999999999
99...) 
 (424 , 
0043012650999991949032418004...0500001N9+00781+999999999
99...) 
As chaves representam as posições das linhas dentro do arquivo 
(offsets). Essas chaves serão ignoradas na função map, que tão somente 
extrairá o ano e a temperatura do ar (mostradas em destaque): 
 
 
 
 (0, 
0067011990999991950051507004...9999999N9+00001+99999999999...) 
 (106, 
0043011990999991950051512004...9999999N9+00221+99999999999...) 
 (212, 0043011990999991950051518004...9999999N9-
00111+99999999999...) 
 (318, 
0043012650999991949032412004...0500001N9+01111+99999999999...) 
 (424, 
0043012650999991949032418004...0500001N9+00781+99999999999...) 
 
 
A saída gerada pela função map é mostrada abaixo (os valores de 
temperatura são convertidos para o tipo inteiro): 
(1950 , 0) 
(1950 , 22) 
(1950 , −11) 
(1949 , 111) 
(1949 , 78) 
 
A saída da função map é processada pelo framework MapReduce antes 
de ser enviada à função reduce. Este processamento utiliza a chave para 
ordenar e agrupar os pares chave-valor. No exemplo dado, a entrada da função 
reduce seria: 
 (1949 , [111 , 78] ) 
 (1950, [0 , 22 , −11] ) 
 
Cada par contém um ano e uma lista de todas as temperaturas registradas para 
aquele ano. Tudo que a função reduce tem que fazer, então, é iterar sobre 
cada uma das listas e encontrar a maior temperatura lida para cada ano. Uma 
vez terminada a iteração, tem-se a saída final: a máxima temperatura global 
(registrada por todas as estações) para cada ano, como mostrado abaixo: 
 (1949 , 111) 
 (1950 , 22) 
MapReduce garante que a entrada para cada reduce seja ordenada pela 
chave. O processo pelo qual o sistema realiza a ordenação e transfere as saídas 
do map para o reduce é conhecido por shuffle. É o "coração" do MapReduce. 
Ambiente Virtual 
 
 
 
 
É uma boa prática, durante o desenvolvimento de aplicações Hadoop, executar 
o código inicial em um ambiente local de teste, e somente depois executá-lo no 
cluster. 
 
O ambiente de teste será composto da plataforma de dados Hortonworks 
Sandbox, que contém o Linux com o Hadoop instalado (a última versão é a 
HDP_2.4_Vmware_v3.ova), e o ambiente de virtualização VMware. Você 
pode utilizar ambos no seu computador pessoal para estudo. 
 
Antes de iniciar a instalação do VMware, talvez seja necessário configurar a 
BIOS do computador para habilitar a virtualização. 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 9: Habilitando a virtualização na BIOS 
 
Caso a BIOS não seja configurada como comentada anteriormente, na 
instalação da máquina virtual surgirá uma janela de erro informando que a 
máquina real está com a virtualização desabilitada (figura 10). 
 
 
 
 
 
 
Figura 10: Mensagem de erro de virtualização desabilitada 
Se o seu computador não possuir suporte à virtualização, a mensagem de erro 
será outra, indicando que não há suporte a esse recurso. 
Uma vez obtido o VMware (Em junho de 2016 estava disponível em: 
http://br.hortonworks.com/downloads para download), ao executar o 
aplicativo surge a janela inicial de instalação (que pode variar em função da 
versão obtida): 
 
 
Figura 11: Janela inicial de instalação do VMware 
Clique em Finish para continuar a instalação do VMware. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 12: Término da primeira parte da instalação do VMware 
Execute o VMware Player: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 13: Execução do VMware Player 
Digite um endereço de e-mail válido, e depois em Continue: 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 14: janela de informações da instalação do VMware Player 
Clique em Finish para finalizar a instalação 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 15: Finalizando a instalação do VMware 
Clique, agora, em Open a Virtual Machine. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 16: Execução da máquina virtual 
Selecione o Sandbox (arquivo .ova) e clique em Abrir. 
 
Figura 17: Carregando a máquina virtual 
Clique em Import. 
 
 
Figura 18: Importação da máquina virtual para o ambiente do VMware 
Clique no nome da máquina virtual e, após, em Play virtual machine 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 19: Executando a máquina virtual 
Caso surja este aviso, clique em OK. 
 
 
 
 
 
Figura 20: Janela de advertência do VMware 
 
A máquina virtual começa a ser executada. 
 
 
Figura 21: Início de execução da máquina virtual 
A janela abaixo exibe o carregamento de vários serviços do Linux e do Hadoop. 
 
 
 
 
Figura 22: Execução dos serviços de iniciação do Linux e do Hadoop 
Pronto! A máquina virtual está carregada. Anote o IP fornecido. O valor 
"192.168.187.128" poderá variar entre uma instalação e outra. 
 
 
Figura 23: Tela de carregamento exibindo o IP da máquina virtual 
Abra um navegador. Para ter acesso ao formulário de registro de primeiro 
acesso, utilize o endereço (IP) informado na figura 23: 
http://192.168.187.128/registration_form 
 
 
 
 
 
Figura 24: Janela de registro de primeiro acesso do Sandbox. 
Complete com seus dados e submeta o formulário. Surge, então, a janela 
inicial: 
 
Figura 25: Janela inicial de trabalhos do Sandbox 
O ambiente gráfico de execução de trabalhos no Hortonworks Sandbox, como 
mostrado na janela inicial, é executado na porta 8000: 
 
 
 
http://192.168.187.128:8000 (como informado na figura 25). 
 
 
 
 
Figura 26: Ambiente gráfico do Sandbox 
Na figura 25, além do IP:PORTA, são informados o Username: hue e o 
Password: 1111, caso seja necessário realizar o login (no modo gráfico). 
Este ambiente dá acesso ao Hive, ao PIG e ao ambiente do HDFS: 
 
 
Figura 27: Acessando o Hive do menu do Sandbox 
 
 
 
Utilizando um Cliente SSH 
Para manipular o servidor remoto, será utilizado, neste trabalho, um aplicativo 
cliente SSH, tal como o Bitvise SSH Client (https://www.bitvise.com/). 
Após a instalação, complete os campos abaixo e clique em Login: 
 
Host: 192.168.187.128 Login: hue 
Port: 22 Password: 
Hadoop 
 
 
Figura 28: Janela inicial do Bitvise SSH Client 
As informações para login via SSH (Username: hue e Password: hadoop) são 
mostradas na janela inicial (figura 25).A única alteração é que utilizaremos a 
porta 22 (padrão do SSH) ao invés da porta sugerida: 2222. 
Clique em Accept and Save na janela que aparece (figura 29). 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 29: Janela de primeira conexão SSH 
Ao ser carregado, o Bitvise disponibiliza uma interface gráfica para 
transferência de arquivos entre as máquinas real e virtual. 
 
Figura 30: Gerenciador de arquivos do Bitvise 
E um terminal para execução de comandos do Linux e do shell HDFS. 
 
 
 
 
Figura 31: Terminal para execução de comandos 
E por que utilizar um ambiente em modo texto? Porque no modo texto pode-se 
realizar tarefas não previstas no modo gráfico, o que fornece flexibilidade ao 
profissional de TI. Assim sendo, é importante saber que o modo gráfico 
proporciona facilidades para aquelas tarefas que foram previstas, mas que o 
modo texto proporciona facilidades para tarefas personalizadas. 
A informação [hue@sandbox ~] é chamado prompt de comando ou, 
simplesmente, prompt. 
 
 
 
Figura 32: Prompt de comandos de um terminal Linux 
Os comandos Linux devem ser digitados após o prompt. Após cada digitação 
de comando, pressione ENTER para executá-lo. 
Para finalizar os trabalhos com a máquina virtual, deve-se executar alguns 
comandos Linux (lembre-se que o Linux é case-sensitive, ou seja, diferencia 
maiúsculas de minúsculas): 
 
a) Efetue login como root (comando su). 
 
 
 
Quando aparecer a palavra Password:, digite hadoop (nada será 
exibido na tela) e pressione a tecla ENTER. 
b) No prompt, digite shutdown –h now e pressione a tecla ENTER. 
 
 
Figura 33: Encerrando os trabalhos com a máquina virtual 
 
Após executar o comando shutdown, o sistema entra em atividade de 
encerramento, fechando os processos abertos. 
A máquina virtual recebe a solicitação e inicia o processo de desligamento. 
Pode-se acompanhar o encerramento do sistema pela janela do Sandbox: 
 
 
Figura 34: Processo de encerramento do sistema após o shutdown 
 
 
 
 
 
CONCEITOS DO SISTEMA OPERACIONAL LINUX 
 
O Linux, desenvolvido em 1991 por Linus Torvalds é um Sistema Operacional 
(SO) multitarefa e multiusuário (CAMPOS, 2003). Utiliza os conceitos de 
software livre, por isso, pode ser copiado e utilizado para qualquer fim, 
comercial ou não. Pode ser utilizado em modo texto (console) ou em modo 
gráfico, por meio do sistema de janelas conhecido por X Window (NEMETH et 
al., 2007). 
Por ser multiusuário, cada usuário tem uma área de disco privada para 
armazenamento de seus arquivos e um número de identificação denominado 
UID (User IDentification). 
Os usuários possuem limitações sobre o que podem fazer no sistema 
(execução, leitura e escrita de arquivos e diretórios), com exceção do usuário 
chamado root, um superusuário que tem permissão para fazer tudo, tanto em 
sua área privada, como na área privada de qualquer usuário. 
De forma a facilitar a concessão de permissões idênticas a vários usuários, 
estes são classificados por grupo (GID: Group IDentification). Assim, um 
usuário possui, além das suas permissões de usuário, as permissões atribuídas 
ao grupo do qual ele faz parte. 
No Linux, os arquivos são armazenados em um sistema de diretórios. Quem 
define a organização de diretórios e arquivos no disco, a quantidade de bytes 
em cada setor (geralmente, 4KB), o tamanho máximo (em bytes) de cada 
arquivo, dentre outras características, é o Sistema de Arquivos. São sistemas de 
arquivo o EXT4, o VFAT e o BTRFS, mas existem outros. 
Na instalação do Linux são criadas, obrigatoriamente, duas partições: 
 
/ : chamado de raiz, é uma partição obrigatória, na qual o sistema é 
instalado. 
swap : área temporária do Linux (equivale ao C:\temp no Windows). 
 A estrutura de diretórios do Linux organiza os diretórios e arquivos em 
árvore, sendo que o todos os diretórios são criados sob o diretório raiz ( / ). O 
 
 
 
Linux, ao contrário do Windows, não especifica letras para unidades de disco 
(C:, D: etc.). Quando uma unidade de disco deve ser lida no Linux, é criado um 
“ponto de montagem” dessa unidade em um diretório, o qual passa a 
representar a unidade de disco respectiva. Assim, a leitura do diretório equivale 
a ler o conteúdo da unidade de disco mapeada para aquele diretório. 
No Linux a extensão de um arquivo não define sua característica. Por exemplo, 
um arquivo executável tanto pode ter o nome: arq.exe, como arq.txt, ou 
somente arq. Dessa forma, para ser executável, um arquivo deve ter permissão 
de execução. 
Na instalação do Linux, são criados alguns diretórios específicos. Citam-se 
alguns a seguir: 
 
/boot 
Contém o kernel do Linux (parte principal do SO) e demais arquivos necessários 
à iniciação (boot) do sistema. 
 
/bin 
Contém aplicativos e utilitários em geral, como os comandos de leitura de 
conteúdo de arquivos (cat), criação de diretório (mkdir), cópia de arquivos (cp), 
compactação (tar, gzip), dentre outros. 
 
/dev 
Contém arquivos que fazem referências a dispositivos de hardware. 
 
/etc 
Contém arquivos e diretórios de configuração de aplicativos. 
 
/home 
Contém os diretórios dos usuários “não root”. Se existir a conta de usuário 
“jose_luiz”, então, há o diretório “/home/jose_luiz”. 
 
 
 
 
/root 
Contém arquivos e diretórios do usuário “root”. 
 
/usr 
É um diretório muito grande, e contém diversos arquivos executáveis, 
documentações etc. 
 
/var 
Contém informações de sistema, como logs, filas de impressão etc. 
Há vários outros diretórios, mas uma listagem completa foge ao escopo deste 
trabalho. 
Esquematicamente, representa-se a hierarquia de diretórios em árvore. Na 
figura 35, vê-se a representação para os diretórios anteriormente descritos: 
 
 
 
 
 
 
Figura 35: Representação de diretórios do Linux em árvore 
O sistema UNIX é orientado a arquivos. Tudo em um sistema UNIX (e no Linux, 
por consequência) é um arquivo. Para o Linux, um diretório, por exemplo, é um 
arquivo que contém os nomes de outros arquivos. Seus comandos são arquivos 
executáveis. 
Em Linux, um nome de arquivo pode conter até 255 caracteres, sendo que a 
extensão é informática para o usuário, e figurativa para o Linux. Por exemplo, o 
arquivo “conteudo.exe” pode ser um arquivo de texto. O que define se se trata 
de um arquivo executável são as permissões do arquivo. 
O Linux é sensível a maiúsculas e minúsculas (case-sensitive). Dessa forma, o 
nome “conteudo.exe” é diferente dos nomes “Conteudo.exe” e “conteudo.Exe”. 
Um arquivo sempre possui, além do nome, informações como: 
- Permissões 
/ 
bin boot dev etc 
 
home root usr var 
 
 
 
- Quantidade de links (atalhos) 
- Proprietário do arquivo (usuário que o criou) 
- Grupo do arquivo (grupo do usuário criador) 
- Tamanho (bytes) 
- Data da criação 
 - Hora da criação 
Isto pode ser visto com a execução do comando “ls -l”: 
 
Figura 36: Visualização das informações dos arquivos no Linux 
Comandos do Linux 
Um comando é um arquivo que executa uma determinada tarefa. Um comando 
pode, ou não, conter opções (geralmente um nome precedido de dois traços ou 
uma letra precedida de um traço) e/ou parâmetros. 
A seguir, são listados alguns comandos do Shell (programa que interpreta 
comandos do usuário). Lembre-se que o Linux é case-sensitive (diferencia 
maiúsculas de minúsculas): 
Comando: clear 
 Limpa a tela do terminal. 
 
Comando: su 
 
 
 
 Muda para o usuário especificado. Se nenhum usuário for 
especificado, assume o usuário root. 
Exemplos: 
su hue 
 Abre a sessão com o usuário hue. 
su 
 Abre a sessão com o usuário root. É o mesmo que: su 
root. O prompt altera o caractere de $ para #. 
 
Comando: exit 
 Sai do console atual. 
 
Comando: passwd 
 Altera a senha do usuário ativo (o usuário root pode alterar a 
senha de qualquer usuário). 
Comando: mkdir 
 Cria um diretório (MaKe DIRectory). 
Exemplo: 
mkdir /home/users Cria o diretório users “embaixo” do diretório home (ou 
seja, users é um subdiretório do diretório home) 
 
Comando: useradd 
 Cria um usuário. 
Exemplo: criar embaixo de /home o subdiretório ze. Em seguida, 
criar o usuário ze, associando-o ao diretório recém criado: 
/home/ze. Por final, alterar a senha do novo usuário para que 
ele possa efetuar login no sistema 
Passo 1: Abrir uma sessão como root 
 
 
 
su 
Passo 2: Criar o diretório ze 
mkdir /home/ze 
Passo 3: Criar o usuário (useradd –d <home> <nomeUsu>) 
useradd -d /home/ze ze 
Passo 4: Alterar a senha do usuário 
passwd ze 
Passo 5: Testar o usuário criado 
su ze 
Passo 6: Sair da sessão do usuário ze 
exit 
Passo 7: Limpar o terminal 
clear 
Comando: cd 
 Mudar de diretório (Change Directory) 
Exemplo: 
cd /home/ze 
 Vai para o diretório “home” do usuário “ze”. 
cd 
 Retorna ao diretório home do usuário. 
cd ~ 
 Também retorna ao diretório home do usuário. 
cd - 
 Retorna ao último diretório acessado. 
 
Comando: pwd 
 
 
 
 Exibe o diretório atual (Print Working Directory) 
 
Comando: file 
 Informa o tipo de arquivo especificado. 
Exemplo: Seja o arquivo de texto (ASCII) arq_texto. Assim, 
executar: 
file arq_texto 
faz com o sistema exiba o seguinte: 
arq_texto: ASCII text 
 
Comando cat 
 Exibe o conteúdo de um arquivo. 
cat arq_texto 
Comando: ls 
 Lista o conteúdo de um diretório. 
Exemplo: 
ls 
 Lista os arquivos do diretório atual. 
ls /etc 
 Lista os arquivos do diretório /etc. 
ls –l /etc 
 Lista (com detalhes) os arquivos do diretório /etc. 
ls –a /etc 
 Lista os arquivos ocultos (cujos nomes iniciam com o 
caractere ponto “.”) do diretório /etc. 
ls –R /etc 
 
 
 
 Lista os arquivos do diretório /etc e de todos os 
subdiretórios dele. 
ls . 
 Lista os arquivos do diretório corrente (representado pelo 
ponto “.”). Supondo que o diretório /etc seja o diretório 
corrente, executar: 
ls . 
lista os arquivos de /etc, e executar: 
ls .. 
lista os arquivos do diretório hierarquicamente superior 
(representado pelos dois pontos consecutivos “..”). 
Supondo que o diretório /etc seja o diretório corrente, 
executar: 
ls .. 
lista os arquivos do diretório raiz ( / ), do qual /etc é um 
subdiretório. 
ls /etc/* 
 O asterisco é um curinga que substitui qualquer ocorrência 
de caractere. O comando ls /etc/* equivale a ls /etc. 
Porém, se se deseja conhecer os arquivos .conf daquele 
diretório, deve-se executar: 
ls /etc/*.conf 
Dessa forma, serão listados todos os arquivos que, não 
importando o nome (*) terminem em “.conf”. 
 
Comando: cp 
 Copia um arquivo (ou um conjunto de arquivos) de um diretório 
(origem) para outro (destino). 
Exemplo: copiar o arquivo fstab do diretório /etc para o diretório 
home do usuário atual (hue): 
Passo 1: Retornar ao diretório home do usuário 
cd 
 
 
 
Passo 2: Obter o diretório atual 
pwd 
Passo 2: Copiar o arquivo de /etc para esse diretório 
cp /etc/fstab /user/lib/hue 
Passo 4: Verificar que o arquivo foi copiado 
ls –l fstab 
 
Comentários: 
 O diretório home do usuário neste ambiente é /usr/lib/hue. 
Porém, ao invés de fazer: 
cp /etc/fstab /user/lib/hue 
poderia ter sido executado: 
cp /etc/fstab ~ 
uma vez que o til (~) representa o diretório home do usuário 
ativo. 
 Pode-se utilizar o caractere ponto ( . ), caso o diretório 
destino seja o diretório corrente: 
cp /etc/fstab . 
 Caso o diretório de origem seja o corrente: 
cp ./fstab ~ 
Neste caso, o ponto ( . ) substitui “/etc” e o til substitui o 
diretório home do usuário hue (/usr/lib/hue). 
 Caso o diretório de origem e destino sejam o corrente: 
cp ./fstab . 
Neste caso, o caractere ponto ( . ) substitui “/etc”. 
 
Comando: mv 
 Move um arquivo (ou um conjunto de arquivos) de um diretório 
(origem) para outro (destino). Também é utilizado para renomear 
um arquivo (ou diretório). 
 
 
 
 
Comando: rmdir 
 Remove (exclui) um diretório (que deve estar vazio). 
 
Comando: rm 
 Apaga um arquivo. 
Exemplo: 
rm arq_texto 
 Apaga o arquivo arq_texto do diretório atual. 
rm -i arq_texto 
 Apaga o arquivo arq_texto do diretório atual somente se for 
confirmada ( y ) a remoção. 
 
rm –f arq_texto 
 Apaga o arquivo arq_texto do diretório atual sem solicitar 
confirmação. 
rm –r ./teste 
 Apaga os arquivos do diretório teste (subdiretório do 
diretório atual; observe o caractere ponto antes da barra) 
e de todos os seus subdiretórios. 
ls –rf ./teste 
 Apaga os arquivos do diretório teste (subdiretório do 
diretório atual; observe o caractere ponto antes da barra) 
e de todos os seus subdiretórios sem solicitar 
confirmação. Tenha muito cuidado ao utilizar a opção “r” 
junto com a opção “f”. Ainda mais se você efetuou login 
no sistema como root. 
 
Comando: grep 
 
 
 
 Pesquisa texto em arquivo. A opção “i” faz com a diferença entre 
maiúscula e minúscula seja ignorada: 
grep –i texto_a_pesquisar nome_do_arquivo 
Por exemplo, para saber se há a ocorrência do texto “devpts” em 
todos arquivos (*) do diretório “/etc”, executa-se: 
grep –i devpts /etc/* 
A opção “i” exibe, além do nome do arquivo, o conteúdo da linha 
onde o texto ocorre. Para exibir somente o nome do arquivo, 
utiliza-se a opção “l” (L minúsculo): 
grep -il devpts /etc/* 
Comando: sudo 
 Permite a um usuário executar comandos como root (deve-se 
conhecer a senha deste). 
Exemplo: Supondo que você efetuou login como usuário não root 
(no caso deste trabalho, como “hue”), a execução do comando: 
grep –i devpts /etc/* 
produziu várias mensagens de “Acesso não permitido” (Permission 
denied), pois há arquivos que “hue” não possui permissão de 
leitura. Para que “hue” possa pesquisar os conteúdos de todos os 
arquivos, deve-se solicitar que o superusuário (su) faça (do) o 
trabalho: 
sudo grep –i devpts /etc/* 
Comando: ps 
 Lista todos os processos em execução. Com opção “e” tem-se os 
identificadores de cada processo. 
Exemplo: 
ps –e 
Comando: | 
 O comando pipe (representado pelo caractere que, em geral, fica 
na mesma tecla do caractere barra invertida “\”) permite a 
comunicação interprocessos, enviando o resultado de um processo 
 
 
 
para utilização do processo seguinte (após o pipe). Por exemplo, 
desejando-se saber se há processo java em execução, a listagem 
de “ps –e” é entregue ao comando “grep”, que filtra a ocorrência 
do texto “java”: 
ps –e | grep –i java 
Comando: kill 
 Encerra um processo em execução (cujo PID pode ser obtido pelo 
comando ps). A opção “-9” encerra o processo instantaneamente. 
Exemplo: Supondo que um processo tem PID igual a 1962, e 
deseja-se encerrar esse processo: 
kill -9 1962 
Comando: & 
 Permite que um processo seja executado em segundo plano, 
liberando o terminal para um novo processo (multitarefa). 
Exemplo: Supondo que se deseja executar o arquivo binário 
(hipotético) de nome “teste” em segundo plano: 
teste & 
Comando: df 
 Exibe o espaço (total/ocupado/livre) em disco. A opção “h” 
fornece uma leitura mais fácil de ler, representando o total de 
bytes em “K”, “M” ou “G”). 
Exemplo: 
df -h 
Comando: shutdown 
 Permite ao superusuário finalizar a execução do SO. Com a opção 
“h” pode-se terminar após uma quantidade de minutos 
especificada, por exemplo, 10 minutos: 
shutdown –h 10 
ou, imediatamente: 
shutdown –h now 
 
 
 
Comando: ln 
 Cria um link direto (hard link) para arquivos (não é permitido criar 
links diretos para diretórios). Dessa forma, o arquivo passa a ter 
mais de um nome, e, se ele for removido, a sua “cópia de 
segurança” continuará válida. 
Antes de explicar esse comando, crie um arquivo texto contendo a 
listagem do diretório home do usuário “hue”; em seguida, liste o 
diretório no formato longo: 
ls > arq 
Crie, agora, um link direto eo associe ao arquivo arqLD: 
ln arq arqLD 
Já a opção “s” (para arquivos ou diretórios) faz com que seja 
criado um link simbólico (atalho). Se o arquivo para o qual o link 
simbólico aponta for removido, o link simbólico fica inutilizável 
(link quebrado). 
Crie, agora, um link direto e o associe ao arquivo arqLD: 
ln –s arq arqLS 
Pronto! Agora, execute o comando: ls –li arq*. 
Na listagem exibida pelo sistema, veem-se os dois arquivos (o 
original e seu link direto), sendo que a opção “i” exibe o inode 
(index node é o número de identificação único do arquivo no 
sistema de arquivos do Linux) como primeira informação. 
 
Figura 37: Inode do arquivo arq e de seu link direto arqLD 
Observe que arq e arqLD possuem o mesmo inode (2372284), 
demonstrando tratarem-se do mesmo arquivo. Já o inode de 
arqLS (2372286) demonstra que se trata de outro arquivo, 
diferente de arq e de arqLD. 
Por último, exclua arq e liste o diretório novamente: 
 
 
 
rm arq 
ls –li arq* 
 
Figura 38: Exibição de um link quebrado 
 
Observe que o link simbólico está “quebrado”, pois o arquivo 
original foi removido. Em compensação, o link direto, arqLD, 
continua válido, e pode ser manipulado normalmente (por 
exemplo, criando-se novo link direto por segurança). 
Entretanto, copiar o link direto por meio do comando cp, faz com 
que seja criado um novo arquivo (inode diferente). Por exemplo, 
observe os inodes diferentes caso seja adotado este 
procedimento: 
cp arqLD arq1 
ls –li arq* 
 
 
 
Figura 39: Inode dos arquivos arq1 e arqLD 
 
 
 
 
 
 
Permissões de arquivo 
Todo arquivo (todo diretório também, haja vista que um diretório é considerado 
um arquivo pelo Linux) possui três níveis de permissão. Para entender melhor o 
conceito, execute o comando: 
ls –l /etc/fstab 
no que o sistema exibe: 
 
 
 
Figura 40: Exibição das permissões do arquivo fstab 
 
Esta linha: 
- r w - r - - r - - 1 root root 783 2014-12-16 20:24 /etc/fstab 
Traz as seguintes informações: 
 
 
 
1: Se é arquivo (-), diretório (d) ou um link (l). 
2: Permissões do usuário dono (owner) sobre o arquivo. 
3: Permissões do grupo do usuário proprietário sobre o arquivo. 
4: Permissões de outros usuários que não sejam o proprietário, ou que não 
estejam no grupo, sobre o arquivo. 
5: Quantidade de links diretos. 
6: Dono (proprietário) do arquivo. 
7: Grupo do dono do arquivo. 
8: Tamanho (bytes), data e hora de criação/modificação do arquivo. 
9: nome (com o caminho) do arquivo. 
Para cada nível (dono, grupo e outros) existem três tipos permissões: 
- r w - r - - 1 root root ... /etc/fstab 
1 2 3 5 6 7 8 9 
r - - 
4 
 
 
 
r : Leitura (read). Pode visualizar o conteúdo do arquivo. 
w : Escrita (write). Pode alterar o conteúdo do arquivo. 
X : Execução (eXecution). Pode executar o arquivo. 
No exemplo fornecido (figura 40), vê-se que o arquivo fstab, localizado em 
/etc pode ser lido e alterado pelo root (dono do arquivo), somente lido pelo 
grupo do dono (o nome do grupo também é root) e por outros usuários. A 
figura 41 exibe dois arquivos e um link no diretório home do usuário: 
 
 
Figura 41: Permissões 
Observe que o arquivo arq1 e o link direto arqLD, podem ser lidos e alterados 
(editados), tanto pelo dono (hue), como pelo grupo (hue). Os demais usuários 
só podem ler seu conteúdo. Já o link simbólico arqLS pode ser lido, alterado e 
executado por todos os usuários. 
 As permissões podem ser alteradas tanto para o usuário dono (u = 
user), como para o grupo (g = group) e para outros usuários (o = others) 
pelo comando chmod. O sinal de mais (+) adiciona uma permissão e o sinal de 
menos (-) remove uma dada permissão. 
 
Para exemplificar, caso um arquivo chamado “teste” tenha as seguintes 
características: 
-rw-rw-r-- 1 hue hue 198 2016-06-30 02:33 teste 
 
Executar: 
chmod u-w+x,g-r+x,o+wx-r teste 
faz com que uma nova listagem longa produza: 
 
 
 
 
-r-x-wx-wx 1 hue hue 195 2016-06-30 03:32 teste 
Hadoop Distributed Filesystem (HDFS) 
 
HDFS é um sistema de arquivos distribuído, ou seja, gerencia o armazenamento 
de arquivos em máquinas fisicamente separadas (em rede). Por ser baseado 
em rede, possui muito mais complicações do que sistemas de arquivos de 
discos regulares, como, por exemplo, a tolerância às falhas dos nós com 
nenhuma perda de dados. 
HDFS foi projetado para: 
- Armazenar arquivos muito grandes (gigabytes, terabytes, ou mesmo, 
petabytes); 
 
- Escrever uma vez e ler muitas vezes: uma análise envolve uma grande 
parte de uma base de dados, se não toda ela. Assim, otimiza-se o processo 
lendo toda a base de dados ao invés da leitura registro a registro; 
 
- Funcionar em máquinas simples (commodity hardware). 
Entretanto, HDFS não foi projetado para: 
- Acesso a dados com baixa latência(*): aplicativos que requerem acesso de 
baixa latência para os dados não vão funcionar bem com HDFS, que é 
otimizado para elevadas taxas de transferência (throughput), conseguido à 
custa de latência. HBase é, atualmente, a melhor escolha para o acesso de 
baixa latência; 
 
Obs.: Tempo de latência é a soma dos tempos de: posicionamento no setor que 
contém os dados (latência rotacional) + posicionamento na trilha que 
contém os dados (busca). 
O tempo total de acesso aos dados de um disco, é igual à soma dos 
tempos de: latência + transferência (do disco para a memória) 
 
 
 
 
 
- Muitos arquivos pequenos: o número de arquivos é limitado pela 
quantidade de memória do NameNode, pois o mesmo contém metadados 
do sistema de arquivos na memória. Como regra geral, cada arquivo, 
diretório e bloco, ocupa cerca de 150 bytes. Para um milhão de arquivos, 
cada um ocupando um bloco, serão necessários, pelo menos, 300 MB de 
memória; 
- Modificação de arquivos: após salvos em HDFS, os arquivos não podem ser 
modificados, o que favorece uma alta taxa de transferência (throughput). 
Blocos 
Um sistema de arquivos para um disco simples lida com dados em bloco, cujo 
tamanho define a quantidade mínima de dados que pode ser lida ou escrita. 
Assim sendo, se um sistema de arquivos define que o tamanho do bloco é 1KB 
(1024 bytes), mesmo que um arquivo contenha 10 bytes de tamanho, ele 
ocupará 1024 bytes em disco ao ser salvo. Naturalmente, um arquivo maior 
ocupará vários blocos para seu armazenamento (por exemplo, um arquivo de 
9,5 KB ocupará 10 blocos). 
O HDFS também divide os dados em blocos que, por padrão, ocupam 64MB. 
Porém, ao contrário dos sistemas de arquivos para discos simples, em HDFS, 
arquivos menores do que o tamanho do bloco não ocupam todo o espaço. 
Blocos HDFS são largos se comparados com blocos em discos simples para 
minimizar o custo com a procura dos dados (latência). 
NameNodes e DataNodes 
 
O NameNode gerencia o espaço de nome (namespace) do sistema de arquivos, 
por meio de metadata para todos os blocos, arquivos e diretórios na árvore. 
Os DataNodes são usados como armazenamento comum de blocos por todos os 
Namenodes do cluster. Reportam-se periodicamente ao NameNode, enviando 
heartbeats (batimentos cardíacos) periódicos, que servem como "sinais de 
vida", e listas com os blocos armazenados no momento do envio destes 
relatórios. 
 
 
 
 
HDFS Federado 
 
O NameNode mantém uma referência ao namespace (arquivo, diretório e 
bloco) do sistema de arquivos em memória. Clusters muito grandes possuem 
um fator de limitação de escala. 
HDFS Federado, introduzido a partir da versão 2.x (release series), permite a 
inclusão de NameNodes, cada qual gerenciando uma porção do namespace, ou 
seja, é um cluster que possui múltiplos namespaces, cada qual sendo 
gerenciado por um NameNode. Por exemplo, um NameNode pode gerenciar os 
arquivos sob o diretório "/user", e, um segundo NameNode os arquivos sob 
"/share". 
Os NameNodes federados são independentes, e não necessitam de 
coordenação uns com os outros. A configuraçãoé compatível com versões 
antigas, e permite a configuração de um NameNode único, existente, sem 
qualquer alteração. A nova configuração foi concebida de tal forma que todos 
os nós no cluster tenham a mesma configuração, sem a necessidade da 
implantação de configuração diferente com base no tipo do nó no cluster. 
Alta Disponibilidade (HDFS High-Availability) 
 
Replicar o metadado do NameNodes em vários sistemas de arquivos, e usar o 
NameNode Secundário para criar pontos de checagem (checkpoints) protege 
contra a perda de dados, mas não fornece alta disponibilidade do sistema de 
arquivos. 
O NameNode continua sendo um único ponto de falha (SPOF – Single Point Of 
Failure). Se ele falhar, todos os clientes, incluindo os jobs MapReduce seriam 
incapazes de ler, escrever ou listar os arquivos, porque o NameNode é o único 
repositório de metadados e do mapeamento "arquivo-bloco". Em um evento 
como esse, todo o sistema Hadoop estará - efetivamente - fora de serviço, até 
que um novo NameNode possa ser colocado online. 
A versão 2.x do Hadoop remediou esta situação, adicionando suporte para 
HDFS de alta disponibilidade (HA). Nesta implementação há um par de 
NameNodes numa configuração "ativo - em espera" (active-standby). Em caso 
 
 
 
de falha do NameNode ativo, o NameNode em espera (standby) assume suas 
funções, para continuar atendendo a solicitações do cliente sem interrupção 
significativa. 
Se o NameNode ativo falhar, o NameNode em espera pode assumir muito 
rapidamente (em algumas dezenas de segundos), pois tem o estado mais 
recente disponível em memória, tanto do log da última edição, como do 
mapeamento de bloco atualizado. 
Na prática, o tempo real de substituição (failover) observado é longo (em torno 
de um minuto ou mais), em função de o sistema ter de decidir que o 
NameNode ativo falhou. 
 
 
Observação: Failover é quando uma máquina substitui outra, no caso de 
falha desta última. 
Entendendo o Sistema de Arquivos Distribuído 
 
Seja o cluster composto por um switch (na parte superior da imagem) e quatro 
máquinas, como mostrado na figura 42. 
 
 
 
 
 
 
Figura 42: Cluster com um switch e quatro máquinas (nós do cluster) 
Quando o usuário acessa o cluster e executa o comando para listar arquivos (ls) 
ele está interagindo com o Linux. Porém, para processar arquivos no ambiente 
de execução do Hadoop, o usuário necessita acessar arquivos armazenados no 
HDFS. Para tal, utiliza-se hdfs dfs” (ou "hadoop fs") antes dos comandos a 
serem executados no HDFS, de tal forma que a execução se dê no Hadoop, e 
não no Linux. 
Em virtude de o HDFS ser distribuído, os arquivos nele armazenados podem ser 
acessados a partir de qualquer um dos nós do cluster. 
Supondo que cada máquina do cluster da figura 42 possua um disco 
rígido (HD) de 1,5 TB, particionado de tal forma que 0,5 TB seja 
formatado para uso do Linux e 1,0 TB seja formatado para uso do Hadoop 
(HDFS), tem-se um esquema de compartilhamento igual ao mostrado na figura 
43. 
 
Switc
h 
Nós do 
cluster 
 
 
 
 
 
Figura 43: Compartilhamento de disco entre nós do cluster 
 
Pela figura 43 vê-se que o total de armazenamento compartilhado por todos os 
nós do cluster é de 4TB. 
Dessa forma, listar o diretório de qualquer nó, faz com que sejam exibidos os 
diretórios e arquivos daquele nó somente. Porém, a listagem dos arquivos e 
diretórios do HDFS exibe o mesmo conteúdo, independentemente do nó em 
que se execute o comando de listagem, comprovando que se trata de um 
recurso compartilhado por todos os nós do cluster. 
Por exemplo, a listagem do diretório “/home” do no02 (segunda máquina do 
cluster da figura 42, de cima para baixo) produz o seguinte 
 
 
 
 
 
Figura 44: Listagem do diretório /home do nó 02 do cluster 
Observe que, nesta listagem, não há um diretório chamado “users” entre os 
diretórios “tez” e “yarn”. 
Já a listagem do no03 (terceira máquina) produz o seguinte: 
 
 
Figura 45: Listagem do diretório /home do nó 03 do cluster 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Observe que, na listagem da figura 45, há o diretório “users” entre os diretórios 
“tez” e “yarn”, cujo detalhe está ampliado na figura 46. 
 
 
 
Figura 46: Exibição do diretório “users” em no03 
Já a execução dos comandos “hdfs dfs –ls /” (ou “hadoop fs –ls /”) e “hdfs dfs 
–ls /user” (ou “hadoop fs –ls /user”), tanto do nó 02, como do nó 03, produz o 
mesmo resultado: 
 
Figura 47: Listagem de diretórios do HDFS nos nós 02 e 03 
Isto comprova, independentemente do nó em que ocorre o acesso, que se trata 
do mesmo sistema de arquivos, ou seja, o sistema enxerga todos os HDs de 
todos os nós do cluster que estejam formatados com HDFS, como sendo "um 
mesmo HD". 
Comandos do Shell HDFS 
 
Entendida a distribuição de arquivos pelo HDFS e o porquê de os dados 
estarem neste ambiente (os dados têm de ser compartilhados por todos os nós 
do cluster), o passo seguinte é mostrar comandos do Shell HDFS. 
A sintaxe é a seguinte: 
hdfs dfs -comando argumentos 
 
 
 
 
Comando: appendToFile 
 
 Adiciona arquivos do sistema de arquivos local para o sistema de arquivos 
destino (HDFS). 
 
Uso: 
hdfs dfs -appendToFile <localsrc> <dest> 
Exemplo: 
hdfs dfs -appendToFile localfile /hdfsDir/file 
 
 
Comando: cat 
 
 Exibe o conteúdo do arquivo. 
 
Uso: 
hdfs dfs -cat URI [URI ...] 
Exemplo: 
hdfs dfs -cat /hdfsDir/file 
 
 
Comando: copyFromLocal 
 
 Copia arquivos do sistema de arquivos local para HDFS. Similar ao 
comando put. 
 
Uso: 
hdfs dfs -copyFromLocal [-f] <localsrc> URI 
Exemplo: 
hdfs dfs -copyFromLocal localfile /hdfsDir/file 
 
 
 
 
 
Comando: copyToLocal 
 
 Copia arquivos do sistema de arquivos HDFS para o sistema de arquivos 
local. Similar ao comando get. 
 
Uso: 
hdfs dfs -copyToLocal [-f] URI <localsrc> 
Exemplo: 
hdfs dfs -copyToLocal /hdfsDir/file localfile 
 
 
Comando: cp 
 
 Copia arquivo(s) da origem (HDFS) para o destino (HDFS). 
 
Uso: 
hdfs dfs -cp [-f] URI [URI ...] <dest> 
Exemplo: 
hdfs dfs -cp /hdfsDir/file1 /hdfsDir/file2 /hdfsDir/dir 
 
Comando: du 
 
 Exibe o tamanho dos arquivos e diretórios. 
 
Uso: 
hdfs dfs -du [-s] [-h] URI [URI ...] 
Exemplo: 
hdfs dfs -du -h hdfsDir/file /hdfsDir 
 
 
 
 
 
Comando: expunge 
 
 Esvazia a lixeira. 
 
Uso: 
hdfs dfs -expunge 
 
 
Comando: get 
 
 Copia arquivo(s) do sistema de arquivos (HDFS ) para o sistema de 
arquivos local. 
 
Uso: 
hdfs dfs -get <src> <localdst> 
Exemplo: 
hdfs dfs -get /hdfsDir/file localfile 
 
 
 
Comando: ls 
 
 Lista os arquivos do diretório. 
 
Uso: 
hdfs dfs -ls [-R] <args> 
Exemplo: 
hdfs dfs -ls /hdfsDir/file 
 
 
 
 
 
Comando: mkdir 
 
 Cria um diretório no sistema de arquivos (HDFS). 
 
Uso: 
hdfs dfs -mkdir <paths> 
Exemplo: 
hdfs dfs -mkdir /hdfsDir/dir1 /hdfsDir/dir2 
 
 
Comando: mv 
 
 Move arquivos da origem (HDFS) para o destino (HDFS). Não é permitido 
mover arquivos entre sistemas de arquivos (de HDFS para local, e vice-
versa). 
 
Uso: 
hdfs dfs -mv URI [URI ...] <dest> 
Exemplo: 
hdfs dfs -mv /hdfsDir/file1 /hdfsDir/file2 
 
Comando: put 
 
 Copia arquivos do sistema de arquivos local para o sistema de arquivos 
(HDFS). 
 
Uso: 
hdfs dfs -put <localsrc> <dest> 
Exemplo: 
hdfs dfs -put localfile /hdfsDir/file 
 
 
 
 
 
Comando: rm 
 
 Apaga arquivos no sistema de arquivos (HDFS). 
 
Uso: 
hdfs dfs -rm [-f] [-r|-R] [-skipTrash] URI [URI ...] 
Exemplo: 
hdfs dfs -rm /hdfsDir/file 
JAVA AVANÇADO 
 
Java é uma Linguagem de Programação orientada a objetos, projetada para ser 
portável entre diferentes plataformas de hardware e software, ou seja, um 
programa criado no ambiente Windows pode ser executado no ambiente Linux 
ou UNIX. 
Javalhe permite escrever programas para desktop, ou construir páginas Web, 
que podem ser acessadas por um navegador. 
É uma linguagem compilada, o que significa que seu código-fonte deve ser 
compilado. 
Ao passo que outras linguagens criam, com a compilação, um código-objeto 
(código-fonte traduzido para linguagem de máquina) seguido de um código-
executável final (como C e C++ por meio da linkedição), Java cria, com a 
compilação, um código intermediário denominado Bytecode, igualmente em 
código binário, mas que necessita de uma máquina virtual Java (ou JVM, Java 
Virtual Machine) para ser executado. Assim, todo sistema que contiver uma 
JVM instalada, poderá executar o Bytecode da mesma forma. E é isso que 
confere à Java a flexibilidade de rodar em qualquer plataforma. 
 
 
 
 
Eclipse 
Para criar códigos em Java, pode-se utilizar um editor de textos comum. Porém, 
para ganhos de desempenho pode-se utilizar um IDE (Integrated Development 
Environment), ambiente de desenvolvimento integrado que realiza edição de 
texto, compilação e execução, além de outras tarefas, como depuração do 
código-fonte e refatoração (refactoring), que é a alteração do código mantendo 
as mesmas funcionalidades. É uma técnica que visa a procura e a eliminação de 
bugs (problemas) num sistema de software. 
Há ótimos IDEs para Java, dentre eles, Eclipse e Netbeans. Neste trabalho será 
utilizado o Eclipse IDE for Java Developers Neon (nome da versão 4.6), e 
que pode ser obtido em: https://www.eclipse.org/downloads/eclipse-
packages/. 
Feito o download, descompacte o arquivo .zip em uma pasta de sua 
preferência e execute o Eclipse (eclipse.exe). Aparece, em seguida a janela de 
abertura do Eclipse na versão selecionada: 
 
Figura 48: Janela de abertura do Eclipse Neon 
Em seguida, deve-se informar ao Eclipse um local no HD para conter os 
arquivos dos projetos. Este local é chamado Workspace. 
 
 
 
 
 
 
Figura 49: Definindo o diretório do Workspace 
Após clicar o botão OK, surge o ambiente de desenvolvimento. Feche a janela 
de Boas-vindas (aba Welcome, no canto superior esquerdo). 
 
 
Figura 50: Ambiente de desenvolvimento do Eclipse 
É mostrada, então, a “bancada de trabalho” (workbench), com as 
funcionalidades pertinentes à perspectiva Java. 
 
 
 
 
 
 
Figura 51: Janela da “bancada de trabalho” (workbench) da perspectiva Java 
 
Uma perspectiva define funcionalidades úteis para uso dentro daquela 
perspectiva. Para trabalhar com depuração (debug), por exemplo, deve-se 
alterar da perspectiva Java para a Debug, clicando em: Window –> 
Perspective -> Open Perspective -> Other... 
 
 
Figura 52: Utilizando o menu perspectiva 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Em seguida, deve-se selecionar a perspectiva desejada (Debug): 
 
 
Figura 53: Seleção da perspectiva Debug 
Clique em OK. 
Pronto. Observe que a bancada de trabalho (workbench) é alterada de acordo 
com a perspectiva selecionada: 
 
 
 
Figura 54: Workbench da perspectiva Debug 
 
 
 
 
Retorne à perspectiva Java. 
Criando um Projeto no Eclipse 
 
Para compilação dos códigos-fonte a serem criados no projeto, o Eclipse 
necessita da JDK. Dessa forma, deve-se obter a Java SE (JDK + JRE) para os 
trabalhos de compilação (JDK) e execução (JRE). 
 
Obs.: A máquina virtual utilizada neste trabalho utiliza a versão 7 de 
Java (Java SE Development Kit 7u79). Por isso, certifique-se 
que esta versão está instalada em seu computador. Ela pode ser 
obtida em: 
http://www.oracle.com/technetwork/pt/java/javase/do
wnloads/jdk7-downloads-1880260.html 
Em seguida, configure o ambiente de compilação. Para tal, clique em: Window-
> Preferences. Na janela que surge, expanda a opção Java e clique em 
Compile. Certifique-se que a versão 1.7 será utilizada. 
 
 
 
Figura 55: Definição da versão do compilador Java 
 
 
 
 
Em seguida, expanda o item Installed JREs; clique em Execution 
Environments, em JavaSE-1.7, selecione jdk1.7 e clique em OK. 
 
 
 
Figura 56: Configuração do ambiente de execução 
 
Caso seja necessário, adicione uma JRE ao workspace: 
 
a) Clique em Add... 
 
 
 
Figura 57: Configuração do ambiente de execução 
 
b) Selecione Standard VM. Clique em Next >. 
 
 
 
 
 
 
Figura 58: Configuração do ambiente de execução 
 
 
 
 
c) Configure o parâmetro JRE home, informando o diretório de instalação 
da JDK1.7 (não use JRE). Para tal, clique em Directory... e, para 
terminar, em Finish. 
 
 
 
 
 
 
Figura 59: Configuração do parâmetro JRE home 
 
d) Selecione, na configuração da JRE instalada, a JDK1.7. 
 
 
 
Figura 60: Seleção da JRE padrão para o workspace 
e) Para terminar, clique em OK. 
 
 
 
Figura 61: Adicionando JRE ao Workspace 
Pronto! JRE configurada no sistema. Proceda como exibido na figura 56. 
 
 
 
 
Agora, crie um novo projeto (File -> New -> Java Project): 
 
 
 
Figura 62: Iniciando um projeto no Eclipse 
Em New Java Project, digite um nome para o projeto (por exemplo, prjTeste). 
Observe a JRE do projeto (JavaSE-1.7). Clique em Next. 
 
 
 
Figura 63: Nomeando o novo projeto 
 
 
 
 
A próxima janela diz respeito a configurações adicionais (como a pasta onde 
será criado o bytecode gerado pelo projeto: Default output folder). Clique em 
Finish. 
 
 
Figura 64: Configurações adicionais 
O Eclipse exibe detalhes do projeto na área denominada Package Explorer, 
como, por exemplo, a pasta src. 
 
 
 
Figura 65: Visualizando o projeto no Package Explorer 
Para criar uma classe em prjTeste, basta clicar sobre src com o botão direito 
do mouse e, depois em: New -> Class. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 66: Criando uma classe no projeto 
Digite Exemplo como nome da classe, e crie a função main: 
 
Figura 67: Definindo o nome da classe 
Observe que o nome da classe aparece no Package Explorer: 
 
 
 
 
 
 
Figura 68: Código incial da classe recém-criada 
A próxima etapa é complementar o código já preparado pelo Eclipse. 
Digite a linha de comando abaixo no método main: 
System.out.println("Primeiro Exemplo!"); 
 
Clique em Salvar. 
 
 
 
Figura 69: Alterando o código da classe 
Toda vez que um código for alterado, o Eclipse realizará a compilação deste 
código – automaticamente – caso a opção de construção (Build) automática 
(Automatically) do projeto esteja ativada (Project -> Build Automatically). 
 
 
 
 
 
 
Figura 70: Opção Buid Automacally 
Uma vez construído o projeto, pode-se executá-lo. No caso deste projeto, que é 
muito simples, basta que se dê um clique na tecla de atalho Run. A saída é 
mostrada na janela Console. 
 
 
 
Figura 71: Executando um projeto por dentro do Eclipse 
 
 
 
 
Um projeto Java é um conjunto de recursos que podem envolver classes, 
imagens, arquivos de configuração etc. O Eclipse consegue executar o projeto, 
ou melhor dizendo, executar o aplicativo (classe Java que contém o método 
main) porque as configurações do projeto são de seu conhecimento. Porém, 
para que se possa executar um projeto Java fora do Eclipse, é necessário a 
compactação do projeto em um arquivo JAR (Java ARchive), baseado no 
formato de arquivo ZIP padrão com um arquivo de manifesto opcional, que 
armazena e providencia informações sobre o conteúdo do arquivo JAR 
(ARNOLD, GOSLING e HOLMES, 2007). 
Construindo o arquivo JAR 
 
Clique com o botão direito sobre o projeto, e, depois, em Export... 
 
 
Figura 72: Iniciando a exportação de projeto 
 
 
 
 
 
 
 
 
Expanda a opção Java. Selecione JAR file. Clique em Next >. 
 
 
Figura 73: Selecionando exportação para arquivo JAR 
Na janela Jar File Specification, o checkbox antes do nome do projeto deve 
estar selecionado. Clique em Browse... 
 
 
Figura 74: Seleção do projeto a ser exportado 
O campo JAR file deve conter o nome (e a pasta) do arquivo JAR a ser gerado 
pela exportação.Caso seja necessário, expanda o projeto e selecione os arquivos desejados. 
 
 
 
 
 
 
Figura 75: Conferindo a seleção de arquivos do projeto a ser exportado 
Clique em Next >. 
Na janela seguinte (Jar Packaging Options) clique em Next >. 
 
 
Figura 76: Oções de empacotamento 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Na janela Jar Manifest Specification, marque o radiobutton Generate the 
manifest file e clique em Browse... (Main class). 
 
 
Figura 77: Configuração do arquivo de manifesto 
Selecione a classe principal (Main Class), a que contém o método main. 
 
 
Figura 78: Definindo a classe principal no manifesto 
 
 
 
 
Finalize a exportação clicando em Finish. 
 
 
Figura 79: Finalizando a exportação 
Agora, por meio do Bitvise, envie o arquivo JAR para o Linux. 
 
Figura 80: Exportando o arquivo para a máquina virtual 
Para testar o arquivo JAR, execute-o no terminal. A sintaxe de execução de um 
arquivo JAR por meio de Java é a seguinte: 
 
 
 
 
 
java –jar exemplo.jar 
 
No terminal fica como exibido a figura 81. 
 
Figura 81: Execução do projeto por meio do arquivo JAR 
Anotações 
 
Anotações (Annotations) são metadados que auxiliam o compilador, 
documentando o código-fonte, seja para detectar erros, seja para suprimir 
mensagens de advertências (warnings), ou auxiliar ferramentas de de software 
na geração de códigos, arquivos XML, dentre outras possibilidades. Ao contrário 
dos comentários, anotações podem ser processadas por ferramentas 
automáticas, apresentando informação de forma clara e padronizada. Permitem 
ao desenvolver marcar classes e métodos, sem, contudo, fazer parte do código. 
 
Declara-se um tipo de anotação com a seguinte sintaxe: 
 
public @interface AnotacaoNome 
{ 
 tipo atributoDeAnotação1(); 
 tipo atributoDeAnotação2(); 
} 
 
São tipos válidos para atributos de anotação: tipos primitivos (int, float, 
boolean, etc.), String, classes, anotações (não pode haver recursividade), 
enumeração e array unidimensional de um dos tipos acima. 
 
 
 
Os atributos de anotação possuem sintaxe igual a dos métodos, mas se 
comportam como atributos de uma classe; são delimitados por chaves e podem 
ser iniciados com valores a partir da declaração do tipo de anotação. Para tal, 
usa-se a cláusula default após o nome do elemento, seguido do valor a ser 
atribuído a ele. 
Uma vez declarada a anotação, pode-se utilizá-la em uma classe pela 
especificação do caractere @, seguido do nome da anotação e, delimitado por 
parênteses, os elementos de anotação (recebendo valores compatíveis com 
seus tipos) separados por vírgula. 
Pode-se criar anotações ou utilizar anotações predefinidas (como @Override 
ou @Deprecated), cada qual com uma funcionalidade específica. 
 
Criando Anotações com o Eclipse 
 
 Inicie um novo projeto no Eclipse e siga os passos abaixo: 
 
a) Adicione uma anotação: File -> New -> Annotation 
 
b) Insira o código da anotação: 
 
package nome_pacote; 
public @interface AnotacaoNome { 
String attr1(); 
String attr2(); 
} 
 
c) Adicione uma classe: File -> New -> Class 
 
d) Insira o código da classe: 
 
package nome_pacote; 
@AnotacaoNome ( 
attr1 = "valor 1" , 
 
 
 
attr2 = "valor 2" 
) 
public class NomeClasse { 
public static void main(String[] args) { 
// TODO Auto-generated method stub 
 // Código do método main 
} 
} 
Anotações predefinidas 
 A seguir, são apresentadas algumas anotações predefinidas: 
Anotação: Deprecated 
Função: Um elemento que recebe essa anotação tem seu uso desencorajado. 
Anotação: Override 
Função: utilizada quando o método da subclasse deve sobrescrever o método 
da superclasse utilizando a mesma assinatura, ou seja, mesmo tipo 
de retorno, mesmo nome e os mesmos parâmetros (quantidade, 
nomes e tipos). Os blocos de comando que os métodos definem 
podem ser diferentes, mas as assinaturas dos métodos devem 
idênticas. 
Anotação: SuppresWarnings 
Função: As mensagens de advertência devem ser suprimidas para o elemento 
anotado. 
Elemento requerido: String[] value 
 
Obs: Alguns valores válidos para value: 
 
all : suprime todos as mensagens de advertência 
 
boxing : suprime mensagens de advertência relativas a processos 
de conversão de empacotamento (boxing/unboxing), 
quando um elemento é convertido para sua classe (int 
para Integer, por exemplo), e vice-versa 
 
 
 
Para exemplificar, crie a anotação Autoria: 
package br.estacio.pos.bigdata.tecnologiaAvancada; 
import java.lang.annotation.Documented; 
import java.lang.annotation.RetentionPolicy; 
import java.lang.annotation.Retention; 
import java.lang.annotation.Target; 
import java.lang.annotation.ElementType; 
@Documented 
@Retention(RetentionPolicy.CLASS) 
@Target(ElementType.TYPE) 
public @interface Autoria { 
String autor(); 
String data(); 
double versao() default 1.0; 
Agora, crie a classe UsaAnotacoes: 
package br.estacio.pos.bigdata.tecnologiaAvancada; 
import java.lang.SuppressWarnings; 
@SuppressWarnings( { "all" } ) 
@Autoria (autor = "Multitecnus" , data = "15/03/2011" ) 
public class UsaAnotacoes { 
 public static void main(String[] args) { 
// TODO Auto-generated method stub 
 System.out.println ("Utilizando annotation"); 
} 
} 
Maven 
 
A confecção de um projeto, em geral, envolve a utilização de código externo ao 
do projeto ora em desenvolvimento. Essa dependência se resolve com a 
importação de arquivos JAR no início de cada código. Por meio de um site de 
busca, as dependências podem ser encotnradas, baixadas e adicionadas ao 
projeto. Entretanto, alguns arquivos JAR dependem da importação de outros 
 
 
 
arquivos JAR, o que causa subdependências que podem se aprofundar em 
vários níveis. Uma forma de automatizar a resolução de dependências de um 
projeto, é utilizar o Apache Maven™, uma ferramenta de gerenciamento e 
compreensão (software comprehension) de projetos de software. 
O Maven é baseado no modelo de objeto de projeto, ou POM (Project 
Object Model), em que um arquivo XML (pom.xml) descreve todo o projeto 
e detalhes de configuração, tal como os diretórios com os códigos-fonte 
(/src/main/java) e de teste (src/main/test), a versão do projeto, suas 
dependências, dentre outras informações. Assim, na execução da tarefa, Maven 
procura o POM e lê as informações lá contidas. 
Com Maven, o projeto conta com um repositório, local (padrão) ou remoto, no 
qual estão os artefatos dos quais o projeto depende. 
 
POM (Project Object Model) 
Chamado em Maven 1 de project.xml, este arquivo, unidade de trabalho 
fundamental em um projeto Maven, foi renomeado para pom.xml a partir de 
Maven 2. 
É um arquivo XML que contém informação sobre o projeto e detalhes de 
configuração, e que é lido por Maven quando da execução de uma fase. O POM 
padrão para Maven é chamado de Super POM, e todo POM o estende. 
O mínimo requerido por um POM é: 
- Tag root <project> </<project> 
- Versão do modelo (atualmente, utiliza-se 4.0.0 por padrão) 
- Identificação do grupo 
- Identificação do artefato (projeto) 
- Versão do artefato 
 
No formato XML ficaria como: 
 
<project> 
 <modelVersion>4.0.0</modelVersion> 
 <groupId>id.do.grupo</groupId> 
 
 
 
 <artifactId>nome.artefato</artifactId> 
 <version>1</version> 
</project> 
 
Um exemplo de arquivo POM com dependência adicionada: 
 
 
 
Figura 82: Exemplo de arquivo POM com dependência 
Criando um Projeto Maven 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Para criar um projeto Maven, clique em File -> New -> Other... 
 
 
Figura 83: Iniciando um novo projeto 
Na janela Select a wizard, selecione Maven Project: 
 
 
Figura 84: Iniciando um projeto Maven 
 
 
 
 
 
 
 
 
Em seguida, marque o checkbox Create a simple project: 
 
 
Figura 85: Criando o projeto Maven sem utilizar templates 
Na janela Configure Project serão inseridas as seguintes informações:

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