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- 1. Hanoi: 複数レイヤーのトレースログを 用いたHadoopのパフォーマンス解析 清水 裕亮 櫻井 孝平 山根 智 金沢大学 自然科学研究科 計算機ソフトウェア研究室
- 2. 導入：大規模分散システムの普及 • 研究、商用で分野を問わず注目されている - - 多くの企業で活用 - - クラウドコンピューティング、ビッグデータ Google, Yahoo!, Amazon, Facebook, Twitter, etc.. IEEE Xploreの popular keyword のトップキーワードにも - 論文数 2012年∼ - hadoop = 440本 cloud computing = 6446本 big data = 1334本 ➡ Apache Hadoop、CDHの存在 2
- 3. Hadoop • • • ビッグデータを扱う為の分散並列処理フレームワーク Googleの分散処理システムのオープンソースクローン - S. Ghemawat, et al: The Google File System, SOSP’13 J. Dean, et al: MapReduce : Simplified Data Processing on Large Clusters, OSDI’04 Hadoopを用いることで比較的容易に大規模な分散処理シ ステムが構築できる - 高いスケールアウト性能 - 透過性 コモディティハードウェアで構築可能 処理タスク、ファイルのレプリケーションによるフォールト トレラントと高可用性 3
- 6. Hadoopのデバッグ・チューニングの課題と提案 • システム動作の非決定性、静的なテスト・解析手法が困難 ➡ システム実行時のログ・トレース情報を用いた解析 が有効 • 複数レイヤーにまたがっている膨大なパラメータ ➡ 複数レイヤーのログを収集 ➡ 適切な粒度のトレース • ノード毎のデーモンごとに分散配置されたログ、ログのサイズ ➡ 長時間のバッチ処理に適した継続可能なログの収 集・解析 ➡ マルチプロセスに対応できるロギング 6
- 8. Hadoopシステムのアーキテクチャ概要 Hadoop NameNode JobTracker Slave Slave Master Map Data Blocks DataNode Slave Map Reduce TaskTracker Data Blocks DataNode Map Reduce TaskTracker Reduce Data Blocks DataNode TaskTracker イヤー、 レJava仮想マシン Java仮想マシン Java仮想マシン Java仮想マシン 数 計算機、複 複数 OS OS いう特徴 OS OS プロセスと 数のマルチ 複 そ ハードウェア して ハードウェア ハードウェア ハードウェア • • マスタスレーブ型のアーキテクチャ 各ノードのJava仮想マシン上でHadoopのプロセスが強調動作する 8
- 9. 目次 ‣ 導入 ‣ 提案手法 ‣ 実験 ‣ まとめ 9
- 17. HDFSのデータの読み書き処理の概要 Client Master HDFS ClientNode HDFS NameNode HDFS Client (file name, block id) (block id, block location) instructions to datanode (block id, byte range) block data Name Node heartbeat: datanode state HDFS DataNode HDFS DataNode HDFS DataNode Data Node Data Node Data Node Data Blocks Data Blocks Data Blocks Slaves
- 18. HDFSの動作のトレース Client Master HDFS ClientNode HDFS NameNode HDFS Client (file name, block id) (block id, block location) instructions to datanode (block id, byte range) M block data HDFS READ/WRITE バイトサイズ、実行時間 Name Node heartbeat: datanode state HDFS DataNode HDFS DataNode HDFS DataNode Data Node Data Node Data Node Data Blocks Data Blocks Data Blocks Slaves
- 20. メソッドトレースの監視のための技術 • AspectJ - アスペクト指向プログラミングのJava実装 - アスペクト指向プログラミング ･･･ オブジェクト指向プログラミングとはモジュール化を行いにく い横断的関心事をアスペクトとしてモジュール化する技術 ̶ G. Kiczales, ECOOP 2001 ➡ Hadoopのコードに変更を加えることなく、ロギングのた めの機能を実装する ➡ ロギング機能による性能劣化を抑えるため、ロードタイム ウェービングではなく、コンパイル時のコードの挿入をする 20
- 23. 目次 ‣ 導入 ‣ 提案手法 ‣ 実験 ‣ まとめ 23
- 24. 実験環境 Hadoopクラスタ コア数 RAM ゲストOS VirtualBox ホストOS ハードウェア CPU クロック数 コア数 RAM ディスク 解析サーバ CPU クロック数 コア数 RAM ディスク Intel(R) Core(TM) i7-3770 3.40 GHz 8 16 GB 500GB 3 6 GB ディスク 500GB 表1:実験用Hadoopクラスタの 各仮想マシン性能 Intel Core i5-3470 CPU 3.20 GHz 4 8 GB 1TB SATA HDD (7200 回転) 表3:実験用Hadoopクラスタの各計算機性能 表2: 解析サーバの計算機性能 24
- 25. 実験環境 OS CentOS 6.4 Linux 2.6.3-279.el6.x86_64 SMP hadoop 2.0.0+1475-1.cdh4.4.0.p0.23.el6 AspectJ 1.7.1 Java 1.7.0 fluentd 0.10.39 mongoDB 2.4.8 表4: 使用したOS, 各種ツール,プロダクトのバージョン 25
- 28. key分布の解析 db.trace.keymap.node04.find({“time”: {“$gte”:ISODate(2013-11-12 05:50:00), $lt:ISODate(2013-11-12 06:00:00”)}, “metrics”: {“sum”: {“$gt”:1000}}}).sort({“$natural”: 1}).limit(1); • mongoクエリを用いてログを取得する ← Keyの数 18100 28
- 30. 目次 ‣ 導入 ‣ 提案手法 ‣ 実験 ‣ まとめ 30
- 31. 関連研究 J. Dai, et al: Hitune: Dataflow-Based Performance Analysis for Big Data Cloud, USENIXATC’11 高次のデータフローをトレースし、低次元でのパフォーマンスボトルネック を推定する - E. Marinelli, et al: Kahuna: Problem diagnosis for Mapreduce-based cloud computing environments, NOMS’10 Hadoopが提供するメトリクス、ログを用いてノード間の乖離の自動検知を 行う - H. Herodotou, et al: Starfish: A Self-tuning for Big Data Analytics, CIDR’11 BTraceを用いて、map/reduceメソッドの実行時間を取得し、パフォーマ ンスボトルネックの検知を行う - 31
- 34. ご静聴ありがとうございました。