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1
NetflixにおけるPresto/Spark活用事例
2016/02/08
Ryosuke Iwanaga
Solutions Architect, Amazon Web Services Japan
2
Amazon EMR - 1クリックでHadoop/Spark
• 分散処理基盤
– クラスタを簡単に構築
して破棄
• 分散処理アプリ
– 使いたいアプリを選ぶ
だけ
• Hadoop 2.7.1
• Hive 1.0.0
• Pig 0.14.0
• Mahout 0.11.0
• Oozie 4.2.0
• Spark 1.6.0
• Presto 0.130
• Zeppelin 0.5.5
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© 2015, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Eva Tse and Daniel Weeks, Netflix
October 2015
BDT303
Running Presto and Spark on the
Netflix
Big Data Platform
Netflixで鍵となるビジネス上のメトリクス
6500万人以上
の会員
50の国
1000以上の
デバイス
をサポート
100億
時間 / 四半期
我々のBig Dataの規模感
トータル ~25PB のデータウェアがAmazon S3に
読み出し ~10% (データ/日)
書き込み ~10% (読み出しデータ/日)
~ 5500億イベント/日
~ 350のアクティブなプラットフォームユーザ
Amazon S3をデータウェアストレージとして使う
Amazon S3を唯一の正しいデータソースに(HDFSではなく)
イレブン9の耐久性と99.99%の可用性が設計されている
コンピュートとストレージを分離
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- 複数の多様なクラスタ
- Red-Blackデプロイで簡単に更新
S3
分析
ETL
対話的なデータ探索
対話的なデータスライス
リアルタイム分析、機械学習、他にも
異なるBig Dataの処理要件
なぜ我々はPrestoを愛しているか?
Hadoopとの親和性 - Hive metastoreとの連携
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ユーザが使いやすい - ANSI SQL
オープンソース - Java!
高速
利用状況の統計
~3500 queries/day
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我々のデプロイ
Version 0.114
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Amazon EMRのBootstrap Actionでデプロイ
Hadoop YARNのクラスタとは別のクラスタ
Hadoopのサービスは使わない
Amazon EMRをクラスタ管理機能として活用
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アプリケーション専用クラスタ
1 coordinator (r3.4xl) + 4 workers + dynamic workers (r3.xl,
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Netflix spinnaker APIで、動的にクラスタサイズを変更
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対話的な機械学習ジョブ (Spark)
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• 独自のAMI
• 全てBDAS (Berkeley Data Analytics Stack)
• オンラインストリーム分析
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• Spark as a service
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マルチテナント
Dynamic Allocation [SPARK-6954]
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$ spark-shell –ver 1.5 …
s3://…/spark-1.4.tar.gz
s3://…/spark-1.5.tar.gz
s3://…/spark-1.5-custom.tar.gz
s3://…/1.5/spark-defaults.conf
s3://…/h2prod/yarn-site.xml
s3://../h2prod/core-site.xml
…
設定アプリケーション
22
Summary
• Amazon EMR + Amazon S3
– コンピュートとストレージを分離
– 25 PBのAmazon S3のデータをAmazon EMRのクラスタから操作
• Presto at Netflix
– インタラクティブ用途、90%のクエリが1分未満
– Amazon EMRで構築、動的なサイジングも
• Spark at Netflix
– 機械学習バッチ、YARNでマルチテナント、Dynamic Allocation
– Amazon EMRのYARNに、任意のバージョンのSparkで実行
23

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