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Hadoop - OSC2013 .Enterprise
- 2. 自己紹介 • 山下 真一 (@_sinchii_) • 日々進化するHadoopと格闘中 • Hadoop Advent Calendar やります : 12/21 予定 • http://qiita.com/advent-calendar/2013/hadoop • 12/1 から開催中！ OSC .Enterprise 2013 2
- 3. Hadoopユーザー会 • Hadoopユーザーの集い場です！ • • http://hugjp.org/index.php 不定期ですが、イベントも開催しています！ • • • ソースコードリーディング : 次回は12/20 (金) Advent Calendar などなど 年一回ユーザーカンファレンスも開催しています！ • 前回は、今年１月@東京ビッグサイト 次回は来年？ OSC .Enterprise 2013 3
- 5. おさらい : Hadoopとは 数十分～数日のバッチ処理を 数分～短時間で処理 処理異常時は再試行 Google MapReduce 論文 (2004) MapReduceフレームワーク Google File System 論文 (2003) HDFS分散ファイルシステム データは複数の複製を保持 OS / Java 色々なデータを分散して保存 容易に入手できるコモディティな サーバを利用 主な利用用途 集計 抽出 OSC .Enterprise 2013 加工 分析 5
- 6. MapReduceの仕組み スコア 一覧 Shuffle （同じKeyでデータを集約） Map <A, 10> <B, 20> <C, 15> <A, {10,25} > <C, {10,5,15} > Reduce Map スコアの抽出 <A, 25> <C, 10> <D, 10> <B, 10> <C, 5> <A, 35 > <C, 30 > Reduce <D, 5> Map 何らかの処理 <B, 30 > <D, 15 > <B, {20,10} > <D, {5,10} > ・<Key, Value>の形でデータを管理 ・MapやReduceが分散処理の対象 OSC .Enterprise 2013 6
- 7. Hadoopの仕組み タスク ジョブ情報 TaskTracker(s) M M M タスク分割 R R R JobTracker JobClient クライ アント データローカリティを 意識した割り当て ファイルをブロックに分割 配置を指示 DFSClient 入出力データは HDFSと連携 マスター サーバ M ・・・ R ・・・ ・・・ M ・・・ NameNode ・・・ ・・・ ファイル ラックを意識した ブロック配置を実施 OSC .Enterprise 2013 DataNode(s) 7
- 9. Hadoopのヒストリー The Google File System 論文の公開 MapReduce 論文の公開 EMR プロトタイプ 作成 2003 2004 2005 HDP CDH 2006 0.20 リリース 1.0 リリース 2009 2011 API Sqoop Hive Flume OSC .Enterprise 2013 2013 ＹＡＲＮ Pig HBase 2系安定版 リリース HA ＮＦＳ Impala Oozie Ambari Spark 9
- 12. YARN : Yet Another Resource Negotiator • Hadoop 1.0 系 MapReduce基盤の問題 • JobTrackerへの負荷集中 • 多数のリクエストを処理するためネックとなりやすい MapReduceジョブ制御 (タスクアサイン) • TaskTracker管理 (ハートビート) TaskTrackerでリソースを予約して動作 • スロット数は固定して利用するためリソースを十分活用でき ない Mapスロット Reduceスロット OSC .Enterprise 2013 12
- 13. YARN : Yet Another Resource Negotiator • JobTrackerのリソース管理とジョブ管理を分離 • ResourceManager : リソース管理 • • ApplicationMaster : アプリケーション • • • スレーブノード(NodeManager)管理 MapReduceジョブは、ApplicationMasterが制御 処理はコンテナ(Container)が実行 NodeManager : スレーブノード • リソース使用状況(CPU・メモリ)を確認 OSC .Enterprise 2013 13
- 15. YARNの特徴 • スレーブノードのリソースを十分に利用する仕組み • MapReduce APIの互換性 • • Hadoop 1.0系のMapReduceジョブも実行可能 様々なApplicationMasterが動作可能 • MapReduceジョブ以外のアプリケーションも実行可能 OSC .Enterprise 2013 15
- 16. YARN上で動作するアプリケーション • MapReduce • Apache Spark : インメモリ処理エンジン • Apache Storm : ストリーミング処理 • Apache Giraph : グラフ処理 • Apache Tez : Hive/Pig実行エンジン • HOYA (Apache HBase) : カラム指向型ストア • Impala : 低レイテンシ処理 などなど OSC .Enterprise 2013 16
- 17. YARNもstableとなったものの... • 2013年12月12日時点では...あと一歩な印象 • YARN HA の実装 • • • ResourceManager ApplicationMaster スケジューラ • • • CapacityScheduler FairScheduler 長時間動作するApplicationMaster対応 OSC .Enterprise 2013 17
- 18. HDFS 2.0 • NameNode HA • HDFS Snapshot • HDFS Cache • NFS • (HDFS Federation) OSC .Enterprise 2013 18
- 19. NameNode HA • • • ホットスタンバイ構成 ZooKeeperを利用して死活監視 QJMによりトランザクションログ(edits)管理 ZooKeeper ロック情報 ZKFC NameNode (active) ロック監視 fsimage トランザクション情報 JournalNode ロック消滅時に フェールオーバー実施 JournalNode OSC .Enterprise 2013 ZKFC NameNode (standby) edits JournalNode 19
- 21. HDFS Snapshot • スナップショットのコマンド • • 削除 : hdfs dfs -deleteSnapshot • リネーム : hdfs dfs -renameSnapshot • • 作成 : hdfs dfs -createSnapshot 比較 : hdfs snapshotDiff スナップショットの確認 • hdfs dfs -ls <対象ディレクトリ>/.snapshot/ OSC .Enterprise 2013 21
- 22. その他 • Apache Pig : 0.12.0 • • AvroStorageをサポート • • ASSERT 文、IN CASE文、 (HCatalogによるHiveメタ情報の連携) Apache Hive : 0.12.0 • • • Date型対応 Parallel ORDER BY クエリ最適化 OSC .Enterprise 2013 22
- 23. その他 • Java 7 対応 • Windows 上での Hadoop環境 • ログ周りの改善 • • • auditログ メッセージレベルの見直し 無駄なstacktrace出力の抑制 OSC .Enterprise 2013 23
- 25. Hadoop Trunk状況 • Hadoop 2系(2.2がcurrent) • 2.3 • • • 2.4 • • • • • バグフィックス? 2.2.1 を2.3として扱うかも？ YARN HA (RM Fail Over via ZKFC) ? Application History Server Long-running applications HDFS Trace ? HDFS Symlink ? ヘテロなストレージ ? Hadoop 1系 … 果たして今後リリースはあるのか? OSC .Enterprise 2013 25
- 26. Hadoopエコシステムの拡大 • Apache Sentry • • Apache Tez • • YARN上でPig / Hive をより適切な実行計画での動作 Stinger • • ロールベースのHadoopクラスタ認証 Hiveのクエリを100倍高速にするとか... Openstackとの連携 • Savannaプロジェクト OSC .Enterprise 2013 26
- 27. まとめ • Hadoop 2系 • • • HDFS : 必要な仕組みは一通りそろった YARN : まだまだ発展途上 エコシステムの膨張 • • 次々と新しいものは出てくる印象 これまで利用してきたもの(Hive/Pig ...)もより充実 • 従来の仕組み(HDFS+MR)はほぼ完成 • HDFSを土台とした新たな仕組みに期待！ OSC .Enterprise 2013 27