SlideShare a Scribd company logo
1 of 11
Download to read offline
®
© 2015 MapR Technologies 1
®
© 2015 MapR Technologies
穏やかなカルデラ湖  MapR-DB
草薙  昭彦
MapR Technologies
2015 年年  6 ⽉月 25 ⽇日
Lake Quilotoa
®
© 2015 MapR Technologies 2
HBase API はデファクトスタンダード
HBase API
HBase Applications
HydraBase Cloud Bigtable !
MapR-DB
®
© 2015 MapR Technologies 3
MapR-DB: シンプルなソフトウェアスタック
§  NoSQL テーブル形式ストア	
  
§  Apache HBase API
§  Hadoop  に統合
HBase
JVM
HDFS
JVM
ext3/ext4
ディスク
⼀一般的な  Hadoop  スタック
テーブル/ファイル
ディスク
MapR-DB
•  HBase Master、RegionServer のプロセスなし
•  Stop-the-World なし
•  テーブル数は無制限
®
© 2015 MapR Technologies 4
HBase vs MapR-DB(レイテンシー性能)
®
© 2015 MapR Technologies 5
Crater Lake Oregon
まるで穏やかな湖⾯面のようだ・・・
®
© 2015 MapR Technologies 6
MapR-DB テーブルレプリケーション
マルチマスター (アクティブ/アクティブ) レプリケーション
Active Read/Write
End Users
•  より⾼高速なデータアクセス – ローカルクラス
タを介することでグローバルなデータへの
ネットワーク遅延を最⼩小化
•  データ損失のリスク低減 – アクティブなクラ
スタ間でデータの同期を⾏行行うためのリアルタ
イムで双⽅方向のレプリケーション
•  アプリケーションフェールオーバー – いかな
るクラスタ障害でも別のクラスタに切切り替え
ることでアプリケーションの稼働を継続
®
© 2015 MapR Technologies 7
MapR-DB MapR-DB
Replication
Gateway
Gateway Nodes
テーブルレプリケーションのしくみ
Storm
Cluster 1
Client Operations
Volume 1
Cluster 2
Client Operations
Table 1 Table 2 Table n
Volume a
Tabl1
Storm
Volume 1’
Table 1 Table 2 Table n
Replication Stream
Write
Replication
Gateway
Gateway Nodes
Replication Stream
Write
®
© 2015 MapR Technologies 8
他システムとのリアルタイム連携
MapR-DB レプリケーションエンジンは他の外部
システムとの連携にも拡張可能
MapR-DB
Streaming
リアルタイム
⾼高信頼な転送
Storm
Elasticsearch
リモート
MapR-DB テーブル
予定
®
© 2015 MapR Technologies 9
他システムとのリアルタイム連携
MapR-DB レプリケーションエンジンは他の外部
システムとの連携にも拡張可能
MapR-DB
Streaming
リアルタイム
⾼高信頼な転送
Storm
Elasticsearch
リモート
MapR-DB テーブル
予定
データを書き込めば
インデックスができる
®
© 2015 MapR Technologies 10
注げば  ⾷食える
(待たずに)
®
© 2015 MapR Technologies 11
ありがとうございました
@mapr_japan maprjapan
sales-jp@mapr.com
お問い合わせはこちらまで
MapR
maprtech
mapr-technologies

More Related Content

More from MapR Technologies Japan

Spark Streaming の基本とスケールする時系列データ処理 - Spark Meetup December 2015/12/09
Spark Streaming の基本とスケールする時系列データ処理 - Spark Meetup December 2015/12/09Spark Streaming の基本とスケールする時系列データ処理 - Spark Meetup December 2015/12/09
Spark Streaming の基本とスケールする時系列データ処理 - Spark Meetup December 2015/12/09MapR Technologies Japan
 
Apache Drill で日本語を扱ってみよう + オープンデータ解析
Apache Drill で日本語を扱ってみよう + オープンデータ解析Apache Drill で日本語を扱ってみよう + オープンデータ解析
Apache Drill で日本語を扱ってみよう + オープンデータ解析MapR Technologies Japan
 
Drilling into Data with Apache Drill - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/11/12
Drilling into Data with Apache Drill - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/11/12Drilling into Data with Apache Drill - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/11/12
Drilling into Data with Apache Drill - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/11/12MapR Technologies Japan
 
HBase と Drill - 緩い型付けの SQL がいかに NoSQL に適しているか
HBase と Drill - 緩い型付けの SQL がいかに NoSQL に適しているかHBase と Drill - 緩い型付けの SQL がいかに NoSQL に適しているか
HBase と Drill - 緩い型付けの SQL がいかに NoSQL に適しているかMapR Technologies Japan
 
Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11
Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11
Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11MapR Technologies Japan
 
Apache Drill Overview - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/09/15
Apache Drill Overview - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/09/15Apache Drill Overview - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/09/15
Apache Drill Overview - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/09/15MapR Technologies Japan
 
事例から見るNoSQLの使い方 - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11
事例から見るNoSQLの使い方 - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11事例から見るNoSQLの使い方 - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11
事例から見るNoSQLの使い方 - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11MapR Technologies Japan
 
Apache Drill で JSON 形式の オープンデータを分析してみる - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11
Apache Drill で JSON 形式の オープンデータを分析してみる - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11Apache Drill で JSON 形式の オープンデータを分析してみる - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11
Apache Drill で JSON 形式の オープンデータを分析してみる - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11MapR Technologies Japan
 
異常検知 - 何を探すかよく分かっていないものを見つける方法
異常検知 - 何を探すかよく分かっていないものを見つける方法異常検知 - 何を探すかよく分かっていないものを見つける方法
異常検知 - 何を探すかよく分かっていないものを見つける方法MapR Technologies Japan
 
逆らえない大きな流れ: 次世代のエンタープライズアーキテクチャ
逆らえない大きな流れ: 次世代のエンタープライズアーキテクチャ逆らえない大きな流れ: 次世代のエンタープライズアーキテクチャ
逆らえない大きな流れ: 次世代のエンタープライズアーキテクチャMapR Technologies Japan
 
Apache Drill を利用した実データの分析
Apache Drill を利用した実データの分析Apache Drill を利用した実データの分析
Apache Drill を利用した実データの分析MapR Technologies Japan
 
Apache Drill でたしなむ セルフサービスデータ探索 - 2014/11/06 Cloudera World Tokyo 2014 LTセッション
Apache Drill でたしなむ セルフサービスデータ探索 - 2014/11/06 Cloudera World Tokyo 2014 LTセッションApache Drill でたしなむ セルフサービスデータ探索 - 2014/11/06 Cloudera World Tokyo 2014 LTセッション
Apache Drill でたしなむ セルフサービスデータ探索 - 2014/11/06 Cloudera World Tokyo 2014 LTセッションMapR Technologies Japan
 
Apache Drill: Rethinking SQL for Big data – Don’t Compromise on Flexibility o...
Apache Drill: Rethinking SQL for Big data – Don’t Compromise on Flexibility o...Apache Drill: Rethinking SQL for Big data – Don’t Compromise on Flexibility o...
Apache Drill: Rethinking SQL for Big data – Don’t Compromise on Flexibility o...MapR Technologies Japan
 
実践機械学習 — MahoutとSolrを活用したレコメンデーションにおけるイノベーション - 2014/07/08 Hadoop Conference ...
実践機械学習 — MahoutとSolrを活用したレコメンデーションにおけるイノベーション - 2014/07/08 Hadoop Conference ...実践機械学習 — MahoutとSolrを活用したレコメンデーションにおけるイノベーション - 2014/07/08 Hadoop Conference ...
実践機械学習 — MahoutとSolrを活用したレコメンデーションにおけるイノベーション - 2014/07/08 Hadoop Conference ...MapR Technologies Japan
 
マップアールが考える企業システムにおける分析プラットフォームの進化 - 2014/06/27 Data Scientist Summit 2014
マップアールが考える企業システムにおける分析プラットフォームの進化 - 2014/06/27 Data Scientist Summit 2014マップアールが考える企業システムにおける分析プラットフォームの進化 - 2014/06/27 Data Scientist Summit 2014
マップアールが考える企業システムにおける分析プラットフォームの進化 - 2014/06/27 Data Scientist Summit 2014MapR Technologies Japan
 
エンタープライズ NoSQL/HBase プラットフォーム – MapR M7 エディション - db tech showcase 大阪 2014 201...
エンタープライズ NoSQL/HBase プラットフォーム – MapR M7 エディション - db tech showcase 大阪 2014 201...エンタープライズ NoSQL/HBase プラットフォーム – MapR M7 エディション - db tech showcase 大阪 2014 201...
エンタープライズ NoSQL/HBase プラットフォーム – MapR M7 エディション - db tech showcase 大阪 2014 201...MapR Technologies Japan
 
MapR と Vertica エンジニアが語る、なぜその組み合わせが最高なのか? - db tech showcase 大阪 2014 2014/06/19
MapR と Vertica エンジニアが語る、なぜその組み合わせが最高なのか? - db tech showcase 大阪 2014 2014/06/19MapR と Vertica エンジニアが語る、なぜその組み合わせが最高なのか? - db tech showcase 大阪 2014 2014/06/19
MapR と Vertica エンジニアが語る、なぜその組み合わせが最高なのか? - db tech showcase 大阪 2014 2014/06/19MapR Technologies Japan
 

More from MapR Technologies Japan (20)

Spark Streaming の基本とスケールする時系列データ処理 - Spark Meetup December 2015/12/09
Spark Streaming の基本とスケールする時系列データ処理 - Spark Meetup December 2015/12/09Spark Streaming の基本とスケールする時系列データ処理 - Spark Meetup December 2015/12/09
Spark Streaming の基本とスケールする時系列データ処理 - Spark Meetup December 2015/12/09
 
Apache Drill で日本語を扱ってみよう + オープンデータ解析
Apache Drill で日本語を扱ってみよう + オープンデータ解析Apache Drill で日本語を扱ってみよう + オープンデータ解析
Apache Drill で日本語を扱ってみよう + オープンデータ解析
 
Drilling into Data with Apache Drill - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/11/12
Drilling into Data with Apache Drill - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/11/12Drilling into Data with Apache Drill - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/11/12
Drilling into Data with Apache Drill - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/11/12
 
HBase と Drill - 緩い型付けの SQL がいかに NoSQL に適しているか
HBase と Drill - 緩い型付けの SQL がいかに NoSQL に適しているかHBase と Drill - 緩い型付けの SQL がいかに NoSQL に適しているか
HBase と Drill - 緩い型付けの SQL がいかに NoSQL に適しているか
 
Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11
Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11
Apache Drill でオープンデータを分析してみる - db tech showcase Sapporo 2015 2015/09/11
 
Apache Drill Overview - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/09/15
Apache Drill Overview - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/09/15Apache Drill Overview - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/09/15
Apache Drill Overview - Tokyo Apache Drill Meetup 2015/09/15
 
Hadoop によるゲノム解読
Hadoop によるゲノム解読Hadoop によるゲノム解読
Hadoop によるゲノム解読
 
事例から見るNoSQLの使い方 - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11
事例から見るNoSQLの使い方 - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11事例から見るNoSQLの使い方 - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11
事例から見るNoSQLの使い方 - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11
 
Apache Drill で JSON 形式の オープンデータを分析してみる - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11
Apache Drill で JSON 形式の オープンデータを分析してみる - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11Apache Drill で JSON 形式の オープンデータを分析してみる - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11
Apache Drill で JSON 形式の オープンデータを分析してみる - db tech showcase Tokyo 2015 2015/06/11
 
異常検知 - 何を探すかよく分かっていないものを見つける方法
異常検知 - 何を探すかよく分かっていないものを見つける方法異常検知 - 何を探すかよく分かっていないものを見つける方法
異常検知 - 何を探すかよく分かっていないものを見つける方法
 
時系列の世界の時系列データ
時系列の世界の時系列データ時系列の世界の時系列データ
時系列の世界の時系列データ
 
逆らえない大きな流れ: 次世代のエンタープライズアーキテクチャ
逆らえない大きな流れ: 次世代のエンタープライズアーキテクチャ逆らえない大きな流れ: 次世代のエンタープライズアーキテクチャ
逆らえない大きな流れ: 次世代のエンタープライズアーキテクチャ
 
Apache Drill を利用した実データの分析
Apache Drill を利用した実データの分析Apache Drill を利用した実データの分析
Apache Drill を利用した実データの分析
 
Apache Drill でたしなむ セルフサービスデータ探索 - 2014/11/06 Cloudera World Tokyo 2014 LTセッション
Apache Drill でたしなむ セルフサービスデータ探索 - 2014/11/06 Cloudera World Tokyo 2014 LTセッションApache Drill でたしなむ セルフサービスデータ探索 - 2014/11/06 Cloudera World Tokyo 2014 LTセッション
Apache Drill でたしなむ セルフサービスデータ探索 - 2014/11/06 Cloudera World Tokyo 2014 LTセッション
 
Apache Drill: Rethinking SQL for Big data – Don’t Compromise on Flexibility o...
Apache Drill: Rethinking SQL for Big data – Don’t Compromise on Flexibility o...Apache Drill: Rethinking SQL for Big data – Don’t Compromise on Flexibility o...
Apache Drill: Rethinking SQL for Big data – Don’t Compromise on Flexibility o...
 
実践機械学習 — MahoutとSolrを活用したレコメンデーションにおけるイノベーション - 2014/07/08 Hadoop Conference ...
実践機械学習 — MahoutとSolrを活用したレコメンデーションにおけるイノベーション - 2014/07/08 Hadoop Conference ...実践機械学習 — MahoutとSolrを活用したレコメンデーションにおけるイノベーション - 2014/07/08 Hadoop Conference ...
実践機械学習 — MahoutとSolrを活用したレコメンデーションにおけるイノベーション - 2014/07/08 Hadoop Conference ...
 
マップアールが考える企業システムにおける分析プラットフォームの進化 - 2014/06/27 Data Scientist Summit 2014
マップアールが考える企業システムにおける分析プラットフォームの進化 - 2014/06/27 Data Scientist Summit 2014マップアールが考える企業システムにおける分析プラットフォームの進化 - 2014/06/27 Data Scientist Summit 2014
マップアールが考える企業システムにおける分析プラットフォームの進化 - 2014/06/27 Data Scientist Summit 2014
 
エンタープライズ NoSQL/HBase プラットフォーム – MapR M7 エディション - db tech showcase 大阪 2014 201...
エンタープライズ NoSQL/HBase プラットフォーム – MapR M7 エディション - db tech showcase 大阪 2014 201...エンタープライズ NoSQL/HBase プラットフォーム – MapR M7 エディション - db tech showcase 大阪 2014 201...
エンタープライズ NoSQL/HBase プラットフォーム – MapR M7 エディション - db tech showcase 大阪 2014 201...
 
MapR と Vertica エンジニアが語る、なぜその組み合わせが最高なのか? - db tech showcase 大阪 2014 2014/06/19
MapR と Vertica エンジニアが語る、なぜその組み合わせが最高なのか? - db tech showcase 大阪 2014 2014/06/19MapR と Vertica エンジニアが語る、なぜその組み合わせが最高なのか? - db tech showcase 大阪 2014 2014/06/19
MapR と Vertica エンジニアが語る、なぜその組み合わせが最高なのか? - db tech showcase 大阪 2014 2014/06/19
 
MapR M7 技術概要
MapR M7 技術概要MapR M7 技術概要
MapR M7 技術概要
 

穏やかなカルデラ湖 MapR-DB - HBase Meetup Tokyo Summer 2015 2015/06/25

  • 1. ® © 2015 MapR Technologies 1 ® © 2015 MapR Technologies 穏やかなカルデラ湖  MapR-DB 草薙  昭彦 MapR Technologies 2015 年年  6 ⽉月 25 ⽇日 Lake Quilotoa
  • 2. ® © 2015 MapR Technologies 2 HBase API はデファクトスタンダード HBase API HBase Applications HydraBase Cloud Bigtable ! MapR-DB
  • 3. ® © 2015 MapR Technologies 3 MapR-DB: シンプルなソフトウェアスタック §  NoSQL テーブル形式ストア   §  Apache HBase API §  Hadoop  に統合 HBase JVM HDFS JVM ext3/ext4 ディスク ⼀一般的な  Hadoop  スタック テーブル/ファイル ディスク MapR-DB •  HBase Master、RegionServer のプロセスなし •  Stop-the-World なし •  テーブル数は無制限
  • 4. ® © 2015 MapR Technologies 4 HBase vs MapR-DB(レイテンシー性能)
  • 5. ® © 2015 MapR Technologies 5 Crater Lake Oregon まるで穏やかな湖⾯面のようだ・・・
  • 6. ® © 2015 MapR Technologies 6 MapR-DB テーブルレプリケーション マルチマスター (アクティブ/アクティブ) レプリケーション Active Read/Write End Users •  より⾼高速なデータアクセス – ローカルクラス タを介することでグローバルなデータへの ネットワーク遅延を最⼩小化 •  データ損失のリスク低減 – アクティブなクラ スタ間でデータの同期を⾏行行うためのリアルタ イムで双⽅方向のレプリケーション •  アプリケーションフェールオーバー – いかな るクラスタ障害でも別のクラスタに切切り替え ることでアプリケーションの稼働を継続
  • 7. ® © 2015 MapR Technologies 7 MapR-DB MapR-DB Replication Gateway Gateway Nodes テーブルレプリケーションのしくみ Storm Cluster 1 Client Operations Volume 1 Cluster 2 Client Operations Table 1 Table 2 Table n Volume a Tabl1 Storm Volume 1’ Table 1 Table 2 Table n Replication Stream Write Replication Gateway Gateway Nodes Replication Stream Write
  • 8. ® © 2015 MapR Technologies 8 他システムとのリアルタイム連携 MapR-DB レプリケーションエンジンは他の外部 システムとの連携にも拡張可能 MapR-DB Streaming リアルタイム ⾼高信頼な転送 Storm Elasticsearch リモート MapR-DB テーブル 予定
  • 9. ® © 2015 MapR Technologies 9 他システムとのリアルタイム連携 MapR-DB レプリケーションエンジンは他の外部 システムとの連携にも拡張可能 MapR-DB Streaming リアルタイム ⾼高信頼な転送 Storm Elasticsearch リモート MapR-DB テーブル 予定 データを書き込めば インデックスができる
  • 10. ® © 2015 MapR Technologies 10 注げば  ⾷食える (待たずに)
  • 11. ® © 2015 MapR Technologies 11 ありがとうございました @mapr_japan maprjapan sales-jp@mapr.com お問い合わせはこちらまで MapR maprtech mapr-technologies