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10分で詰め込むHadoop

 10分で詰め込むHadoop

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kanga333

April 02, 2018
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  1. 10分で詰め込むHadoop kagawa_shoichi

  2. あらまし Hadoopとはなんぞやという話を10分で詰め込む ざっくり概要と用途について 厳密には違ったりするかもしれんけど、雰囲気伝わるの重視

  3. (広義の)Hadoopとは HDFS, MapReduce等を中心としたビッグデータ処理の ミドルウェア、ライブラリなんかの総称

  4. (狭義の)Hadoopとは 巨大なデータに対するバッチ処理ミドルウェアである HDFS, YARN, MapReduceの事を示す それぞれについては後述

  5. Hadoopのディストリビューション LinuxにおけるRedhat,Ubuntuと同様にHadoopにも ディストリビューションがある 普通はOSSのHadoopを直で使ったりせず なんらかディストリビューションのものを使う 主要なディストリビューションベンダー Cloudera (CDH) Hortonworks (HDP)

    MAPR (MARP) Pivotal (Pivotal HD)
  6. 主要Hadoopコンポーネント HDFS YARN MapReduce Spark Hive ZooKeeper

  7. HDFS Hadoop Distributed File System 分散ファイルシステム ファイルをブロックという単位で分割して複数サーバに保持 させる

  8. YARN 分散環境のサーバ郡のリソーススケジューラー ジョブが投入された際に、そのジョブをどのサーバ達でどの くらいのCPU/メモリを割り当てて、実行するかを決定する

  9. MapReduce map処理とreduce処理により大規模データを処理する フレームワーク map([ , , ], cook) => [

    , , ] reduce([ , , ], eat) =>
  10. Spark ひとまずは、洗練されたMapReduceくらいに思っておけばOK 中間データをオンメモリで持つから高速 MapとReduceのTaskを行うプロセスを区別せず使い回す 色んな便利ライブラリが付いている 機械学習: Spark ML リアルタイム処理: Spark

    Streaming SQL: Spark SQL リアルタイム処理 with SQL: Spark Structured Streaming
  11. Hive SQL処理エンジン SQLをMRやSparkなどのジョブに変換してデータを操作 ちなみにHive on SparkとSpark SQLは別物

  12. Zookeeper 対障害性を高めた分散KVS Hadopコンポーネントのメタデータを管理する 分散環境において、どれがマスタなのか?などを管理

  13. その他Hadoopコンポーネント解説 HBase Kudu Kafka Storm/SparkStreaming Impara/Presto

  14. HBase オンメモリ分散列指向DB HDFSではできないデータの更新などができる ただし、メモリに乗り切るくらいのデータしか扱えない とはいえクラスタを組むのでスケールは可能

  15. Kude 分散列指向ストレージ HDFSとHBaseのギャップを埋めるストレージ TB規模のデータをディスクとして持ちながら更新可能 とはいえ HBaseの方が早い HDFSの方が大規模データに対するスループットはある 用途 リアルタイムに更新などが発生する大規模データに対し て分析などのスキャン的な操作もしたい

  16. Kafka 分散キューイングシステム スケール可能なFIFOでPubSubなキュー

  17. Storm / Spark Streaming 分散リアルタイムバッチ処理フレームワーク リアルデータに対して細かくバッチ処理を行う リアルタイム処理フレームワークは乱立していてカオス リアルタイム処理フレームワーク Apache Flink,

    Apache Apex, Heron, Kafka streams 各種リアルタイム処理をDSLで書ける Apache Beam リアルタイム処理をGUIで定義 Apache Nifi, Stream Sets リアルタイム処理 with SQL KSQL, Spark Structured Streaming
  18. Impara / Presto 高速な分散SQL処理エンジン SQLをMRやSparkに変換するHiveと比較してSQLを処理する ことに特化して作られており高速 基本的には耐障害性を犠牲にしてスループットを高める設計 データを全部メモリに乗せて処理する バッチよりアドホッククエリ向き 多分Imparaの方が早いし、CDHと親和性高いけど

    Prestoの方が汎用性高い
  19. SQL処理エンジン使い分けの一例 ディスクIO多い単純なSQLジョブ ­> Hive on MR JOINなどの操作を含める複雑なSQLジョブ ­> Hive on

    Spark アドホッククエリ実行環境 ­> Presto or Impala 機械学習 ­> Spark SQL と Spark ML
  20. おわりに 各種ミドルウェアの分類MAP(目安) 厳密にはこんなに綺麗に分かれている訳では無い

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