ちょっと理解に自信がないな という皆さまに贈るHadoop／Sparkのキホン （IBM Datapalooza Tokyo 2016講演資料）
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IBM Datapalooza Tokyo 2016（2016年6月15日）講演資料 『ちょっと理解に自信がないな という皆さまに贈るHadoop／Sparkのキホン』 日本Hadoopユーザー会 濱野 賢一朗（NTTデータ）
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ちょっと理解に自信がないな という皆さまに贈るHadoop／Sparkのキホン （IBM Datapalooza Tokyo 2016講演資料）
- 1. ちょっと理解に自信がないな という皆さまに贈る Hadoop／Sparkのキホン 日本Hadoopユーザー会 濱野 賢一朗／Kenichiro Hamano （NTTデータ） 2016年6月15日 IBM Datapalooza Tokyo 2016 講演資料
- 2. 自己紹介 濱野 賢一朗 （はまの けんいちろう） – 日本Hadoopユーザー会のメンバとして、 イベント Hadoop / Spark Conference Japan や勉強会 Hadoopソースコード リーディングの企画・実施を担当 – 翔泳社 『Hadoop徹底入門』 監修者 – NTT DATA 技術革新統括本部 に所属 – Hadoop 関係者で話題になった 「経産省の報告書」 の実証事業のPM 平成２１年度 産学連携ソフトウェア工学実践事業報告書 高信頼クラウド実現用ソフトウェア開発（分散制御処理技術等に係るデータセンター高信頼化に向けた実証事業） http: //www.meti.go.jp/policy/mono_info_service/joho/downloadfiles/2010software_research/clou_dist_software.pdf
- 4. Hadoopを一言でいうと・・・ 並列分散処理を実現するミドルウェア 複数のIAサーバを束ねて、 ひとつの大きな処理システムとして利用 特に大量データの格納・処理に最適化 HDDは今でも実質は 80MB/sec 程度が限界 5TBのデータを読み込むのに 約 5*1000*1000 /80 = 62500秒 = 17.4時間 この問題を解決するために、並列分散処理を活用
- 5. 大量データの処理を実現するには データを複数のサーバに分割して格納 利用時には、複数のサーバから、 それぞれのデータを同時に読み込む HDDの台数分だけのスループットを確保 1台だと 80MB/sec 程度でも 1000台だと 80GB/sec のスループット 5TBのデータを読み込みも 62.5 秒で実現
- 6. Hadoopの構成 （従来） 大きく 2つのコンポーネントで構成 分散ファイルシステム HDFS Hadoop Distributed File System 並列分散処理フレームワーク MapReduce Framework アルゴリズム MapReduce を実現する どちらも Google が 発表した論文 のアイデアを 元に開発 されている
- 7. Hadoopの構成 （従来） 集中管理型の分散システム データ管理や 分散処理ジョブ の管理は マスタサーバが 実施 スレーブサーバは、 分散処理の 実行や データの実体を 保存 Hadoopマスタサーバ Hadoopクライアント L2/L3スイッチ NameNode JobTracker L2スイッチ Hadoopスレーブサーバ群 DataNode TaskTracker DataNode TaskTracker DataNode TaskTracker DataNode TaskTracker DataNode TaskTracker ディスク ディスク ディスク ディスク ディスク
- 8. 分散ファイルシステム HDFS NameNode (Master) DataNode (Slave) クライアント ②③ ① ① ① ファイル Heartbeat メタ情報 管理 ブロック 管理 DataNode 状態監視 ブロックの 保存 1つのブロックを複数のDataNodeで保存 → 任意のDataNodeが故障してもデータを失わない ブロック ① ③ ③ ③ ② ② ②
- 9. MapReduce （アルゴリズム） 大量の件数のデータがあった時に、 複数ワーカーで 並列に処理できる仕組み 例として、選挙の開票作業を想定 – 複数人で作業を分担して実施 – 最初に、投票用紙を分けて、 みんなで並行して投票者別に用紙を仕分ける – 次に、投票者別の用紙を1カ所にまとめて、 それぞれの枚数を数える
- 10. MapReduce （アルゴリズム） Aさん Bさん Cさん ①用紙を適当に3つに分ける ・・ ・ ・・ ・ ・・ ・ a氏 b氏 e氏 a氏 b氏 e氏 a氏 b氏 e氏 ②3人で並行して、 投票者別に用紙を 仕分ける 第1段階 第2段階 第3段階 ④3人で並行して、 投票者ごとに 枚数を数える a氏の 得票数 b氏の 得票数 d氏の 得票数 e氏の 得票数 c氏の 得票数 投票 結果 Aさん Bさん Cさん a氏 e氏 ③投票者ごと 用紙を集める d氏c氏b氏
- 11. MapReduce （アルゴリズム） ・・ ・ ・・ ・ ・・ ・ Aさん Bさん Cさん a氏 b氏 E氏 a氏 b氏 e氏 a氏 b氏 e氏 ①用紙を適当に3つに分ける ②3人で並行して、 投票者別に用紙を 仕分ける a氏 e氏 ③投票者ごと 用紙を集める ④3人で並行して、 投票者ごとに 枚数を数える a氏の 得票数 b氏の 得票数 d氏の 得票数 e氏の 得票数 c氏の 得票数 第1段階 第2段階 第3段階 投票 結果 Aさん Bさん Cさん d氏c氏b氏 Map処理 データを分類・仕分け Reduce処理 分類・仕分けされた データごとに処理
- 12. MapReduce （アルゴリズム） ・・ ・ ・・ ・ ・・ ・ Aさん Bさん Cさん a氏 b氏 E氏 a氏 b氏 e氏 a氏 b氏 e氏 ①用紙を適当に3つに分ける ②3人で並行して、 投票者別に用紙を 仕分ける a氏 e氏 ③投票者ごと 用紙を集める ④3人で並行して、 投票者ごとに 枚数を数える a氏の 得票数 b氏の 得票数 d氏の 得票数 e氏の 得票数 c氏の 得票数 第1段階 第2段階 第3段階 投票 結果 Aさん Bさん Cさん d氏c氏b氏 N人でやれば N倍のスピード （相互に影響を受けずに作業できる） N人でやれば 約N倍のスピード （相互に影響を受けずに作業できる）
- 13. MapReduce Framework JobTracker (MASTER) TaskTracker (SLAVE) クライアント ② ③ ① タスク実行中 タスク実行待ち タスク実行(競争)中 MapReduce ジョブ管理 タスク 管理 Heartbeat TaskTracker 状態監視 MapReduce ジョブ M R 同じ処理の投機的実行 データのローカリティを意識した タスクの実行 Map Map Reduce MR M RM Map,Reduce タスクの実行
- 14. Hadoopの特徴 HDFS 大量のデータを高スループットに読み込める サーバが故障しても、データの安全性は担保 MapReduce Map処理、Reduce処理のみを指定すれば （原則はJavaで処理を記述） あとはフレームワークが並列分散処理を実現 ノード数を増やせば、基本スケール サーバが故障しても、ジョブは実行される
- 15. HDFS 大量のデータを高スループットに読み込める サーバが故障しても、データの安全性は担保 MapReduce Map処理、Reduce処理のみを指定すれば （原則はJavaで処理を記述） あとはフレームワークが並列分散処理 ノード数を増やせば、基本スケール サーバが故障しても、ジョブは実行される Hadoopの特徴 並列分散処理の 面倒な部分を 解決してくれる ミドルウェア
- 16. Hadoopは何に利用できるのか？ データ読み込みのスループットの最大化 → 全件データ （Big Data） 処理の実現 ユーザーごとの個別のフィードバックの実現 （ソーシャルなサービス、レコメンドなど） 並列分散処理によるバッチ処理の高速化 → データ件数の増大に対応
- 17. Hadoopの活用例 過去のアクセス履歴を格納・処理して、ユーザーごとの 嗜好（特徴量）を抽出、コンテンツ最適化やレコメンド オンラインゲームなどのサービスにおいて、ユーザー行動 を分析して、解約低減やその効果の評価 金融商品の現在価値計算 （中間データが肥大化する シミュレーション）、利用者ごとのリスク計算 N:Nのデータの突き合わせが必要な名寄せ系処理 PL/SQL等で多件数の小容量データを繰り返し取得・ 処理していた処理の高速化 （並列処理に） タービン、橋梁、自動車、航空機に付けたセンサーから のデータを格納・処理して故障検知、利用の効率化
- 20. Sparkとは
- 21. Apache Sparkをざっくり言うと MapReduceに限らず、DAG（有向非循環グラフ） 型で柔軟に並列分散処理を実行できるエンジン – DAG型エンジンは複数登場している join filter groupby map map SparkではRDD（Resilient Distributed Dataset）とい うデータ集合を単位に扱う 実際には複数マシンのメモ リ上に分散配置され、耐障 害性の機構も備わる ひとつのジョブ
- 22. 参考： RDDによる開発 RDDベースの処理の記述 – MapReduceに比べると簡便に記述できる – 配列やリストなどのコレクションのように扱える
- 23. Sparkの処理は高速！ HadoopではMapReduceの単位が1つのジョブ 反復処理や複雑な処理では、I/O量が多くなりすぎる M R Map処理 Reduce処理 M R M R ・・・ ジョブ HDFS IO IOIO IO ジョブ間のデータの受け渡しのたびに、HDFSへのI/Oが伴う
- 24. Sparkの処理は高速！ Sparkでは複雑な処理でも1つのジョブで定義でき、 中間データを都度出力する必要がないため、I/Oは ジョブの入出力だけに抑えられる RDD RDD RDDRDD RDD RDD Sparkジョブ HDFS 複雑な処理においてジョブが多段になることが少ないため、ジョブ間の データの受け渡しに伴うI/Oは最小限に抑えられる IO IO IO RDDの変換
- 25. 補足： キャッシュの活用 何度も利用するRDDは、複数のサーバのメモリに分割し てキャッシュできる キャッシュを活用することで、同じデータを利用する場合 でも、都度データを読み込む必要がない RDDRDD ジョブA RDD HDFS RDD キャッシュ済みのRDD RDD RDD RDD ジョブB ジョブBはジョブAがキャッシュ したデータを利用できる キャッシュを利用できるので、 HDFSからのデータの読み込 みは発生しない
- 26. 補足： キャッシュの活用 キャッシュは反復処理でも有効に機能する RDD RDD RDD 前段の反復処理の結果を 入力とするジョブ キャッシュ済みのRDD 2回目の反復以降は、 キャッシュしたRDDを 処理すれば良い。HDFS 最初の反復のみ、 HDFSからデータ を読み出す
- 27. Sparkのエコシステム ジョブもSQLもストリーミングも機械学習も 同一のSparkプラットフォーム上で動作する – Hadoopもエコシステムは充実しているが、個々に開発 データソース(HDFSなど) • Scala/Java/Python で処理が記述できる • インタラクティブシェル が付属し、試行錯誤 も可能 http://cdn.oreillystatic.com/en/assets/1/event/126/Apache%20Spark_%20What_s%20new_%20what_s%20coming%20Presentation.pdf ストリーミング処理、機械 学習ライブラリ、グラフ 処理エンジン等が付属 分散処理エンジンを含む コア部分
- 28. Sparkの主要なエコシステム SparkSQL – JavaやScala内のアプリケーション内でSQLを組み込める Spark Streaming – マイクロバッチ処理によるストリーミングエンジン – 数秒～数分単位での流入するデータを（繰り返し）処理できる MLlib / ML pipelines – Spark用の機械学習ライブラリとツール群 – 機械学習では 別プロジェクトの Mahout もSparkに対応 GraphX – Spark用のグラフ処理エンジン
- 29. Sparkも 絶賛進化中 まもなく2.0がリリースされるが、これまでの マイナーリリースでも大きく進化を遂げてきている 1.1.0 Sort based shuffle Netty based block server Dynamic Resource Allocation 1.2.0 バージョン DataFrame 1.3.0 Visualization Tungsten 1.4.0 Unified Memory Management 1.6.0
- 30. 参考： DataFrame API による開発 Spark 1.3.0 より DataFrame API が利用可能 構造化されたデータの処理が簡潔に記述できる http://cdn.oreillystatic.com/en/assets/1/event/126/Apache%20Spark_%20What_s%20new_%20what_s%20coming%20Presentation.pdf DataFrame APIで 同様の処理を記述
- 31. 参考： DataFrame API による開発 Spark SQLのオプティマイザの恩恵が受けられる オプティマイザによってJVMで動作する物理プランが生成 されるため、開発言語の違いによる著しい性能劣化は 起こらない http://www.slideshare.net/databricks/introducing-dataframes-in-spark-for-large-scale-data-science
- 32. Hadoop / Spark Conference Japan 2016のアンケート 本番環境で利用中 489人 35.6% 試しに動かしている 374人 27.2% 利用実績なし(利用予定あり) 218人 15.9% 利用実績なし(利用予定なし) 293人 21.3% 3か月未満 145人 16.0% 3か月以上6か月未満 69人 7.6% 6か月以上1年未満 85人 9.4% 1年以上3年未満 298人 33.0% 3年以上 307人 34.0% 本番環境で利用中 160人 11.7% 試しに動かしている 437人 31.8% 利用実績なし(利用予定あり) 348人 25.3% 利用実績なし(利用予定なし) 429人 31.2% 3か月未満 214人 34.4% 3か月以上6か月未満 93人 14.9% 6か月以上1年未満 127人 20.4% 1年以上3年未満 171人 27.4% 3年以上 18人 2.9% Hadoopの利用状況を教えてください Sparkの利用状況を教えてください Hadoop利用歴を教えてください Spark利用歴を教えてください 本番環境で利用中 試しに動かしている 実績なし（予定あり） 実績なし（予定なし）
- 33. まとめ Hadoopは大量データを並列分散で 格納・処理するための仕組み Sparkは、DAG型の並列分散処理を実現 より高速に動作 SQL、ストリーミング処理、機械学習、 グラフ処理も同一エンジンで動作 もっと具体的に知りたい という方は、 『Hadoop徹底入門 第2版』 （翔泳社） 『Apache Spark入門』 （翔泳社） をぜひ読んでみてください！