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レコメンドバッチ高速化に向けた
Spark/MapReduceの
機械学習ライブラリ比較検証
堀越 保徳(リクルート...
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目次
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1. レコメンドバッチ高速化検証
• 背景と目的
• 検証内容
• 検証結果
• まとめ
2. Spark...
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1.レコメンドバッチ高速化検証
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自己紹介
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 氏名: 堀越 保徳
 Twitter: @hotoku
 Blog: http://d.hat...
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目次
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1. レコメンドバッチ高速化検証
• 背景と目的
• 検証内容
• 検証結果
• まとめ
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背景と目的
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 背景
• これまでデータ分析処理基盤としてHadoop(Hive/Mahout)を活用してきた
...
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1. レコメンドバッチ高速化検証
• 背景と目的
• 検証内容
• 検証結果
• まとめ
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検証内容
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 概要
• Spark MLlib VS MapReduce Mahout レコメンドライブラリの比...
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対象アルゴリズム
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 アルゴリズムの位置づけ
Spark MLlib
アイテムベース
※MLlibに実装がない...
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対象アルゴリズム
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 アイテムベース協調フィルタリング: 繰り返し計算はない
• 協調フィルタリング:「この商品...
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対象アルゴリズム
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 ALS協調フィルタリング: 繰り返し計算が多い
• 協調フィルタリング:「この商品を見た...
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検証環境
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 AWS構成
• Master × 2台、Slave × 10台
• コア数 4
• メモリ 32...
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比較観点
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 レコメンド精度(F-尺度)
• Recommend : レコメンドされたユーザ×アイテム
• O...
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目次
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1. レコメンドバッチ高速化検証
• 背景と目的
• 検証内容
• 検証結果
• まとめ
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検証結果(1)実行時間
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 Spark vs Mahout(アイテムベース)
⇒ Spark: Mahout ...
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検証結果(1)実行時間
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 Spark vs Mahout(ALS)
⇒ Spark: Mahout の1/3...
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検証結果(2)レコメンド精度
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 Spark vs Mahout
⇒ ほぼ同等のレコメンド精度を確認
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検証結果(3)スケール性の確認
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 Spark vs Mahout
⇒ Spark/Mahoutともにノード増...
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1. レコメンドバッチ高速化検証
• 背景と目的
• 検証内容
• 検証結果
• まとめ
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まとめ
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 実行時間比較(Spark/MapReduce)
• アイテムベース : 1/5
• ALS : 1...
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2.Sparkノウハウ共有
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自己紹介
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 氏名: 濱口 智大
 所属:
 NTTデータ 第三法人事業本部
 仕事:
 入社してしば...
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目次
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2. Sparkノウハウ共有
• 検証を通じて実感したSparkのメリット
• 重要なパラメータ
• ハ...
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2. Sparkノウハウ共有
• 検証を通じて実感したSparkのメリット
• 重要なパラメータ
• ハ...
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検証を通じて実感したSparkのメリット
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 Ease of Use
 Speed
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一般的なプログラム
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 計算方法
CPU
メモリ
ストレージ
: 演算
: 変数
: ファイル
ファイルから変...
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一般的なプログラム
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 WordCountの例
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並列プログラム Hadoopのアプローチ
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 計算方法
CPU
メモリ
ストレージ
CPU
メモリ
ストレージ...
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並列プログラム Hadoopのアプローチ
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 WordCountの例
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並列プログラム Sparkのアプローチ
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 計算方法
CPU
メモリ
ストレージ
CPU
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並列プログラム Sparkのアプローチ
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 WordCountの例
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並列プログラム Sparkのアプローチ
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 WordCountの例
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Spark-shell
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 インタラクティブなシェルで手軽に動作確認ができる
まず、spark-shellでお...
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Speedに関する検証結果
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 今回の検証結果: Spark > MapReduce となった
• ALS(繰...
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Speed Spark > MapReduceの要因考察
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観点 MapReduce Spark
処理フロー 必...
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2. Sparkノウハウ共有
• 検証を通じて実感したSparkのメリット
• 重要なパラメータ
• ハ...
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重要なパラメータ
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 メモリ関連のパラメータ
 並列度関連のパラメータ
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メモリ関連のパラメータ
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 重要パラメータ
パラメータ 説明
spark.executor.memory Ex...
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問題1: Lost executor
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 問題
YARNコンテナで確保できるメモリサイズを超過し、YARNによ...
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問題1: Lost executor
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 対処
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問題2: GC overhead limit exceeded
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 問題
GCが発生しすぎてアプリケーションが...
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 設定方針
Old領域 ≧ キャッシュ領域 + シャッフル領域
つまり
New領域
≦ Executorメモリ全体...
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並列度関連のパラメータ
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 重要パラメータ
パラメータ 説明
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Parallelismのチューニング
 処理のデータ、アルゴリズムによって最適なParallelismを求める
•...
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2. Sparkノウハウ共有
• 検証を通じて実感したSparkのメリット
• 重要なパラメータ
• ハ...
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ハマりどころや注意点
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 偏ったデータ
 既存資産の流用
• Task not serializable
•...
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偏ったデータ
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 問題: 偏ったデータがボトルネックとなる
key-value型の処理で特定のキーにデータが集...
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偏ったデータ
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 アイテムベースで発生した問題の対応
SparkのWebUIからボトルネックが発生している箇所...
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偏ったデータ
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 アイテムベースで発生した問題の対応
MapReduceもkey-value型なので同じ問題が...
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既存資産の流用
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 問題1: Task not serializable
RDDとして保持する対象となるクラス...
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既存資産の流用
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 Kryo Serializationを利用する方法
1. org.apache.spark...
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既存資産の流用
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 問題2: マルチスレッド問題
SparkのExecutorはマルチスレッドでタスクを処理す...
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既存資産の流用
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 Executorがマルチスレッドで動作しないような設定
考え方
1. Executor数を...
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まとめ
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 Sparkのメリット
• 直感的なプログラミング
• 処理速度
 重要なパラメータ
• メモリ関...
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Spark/MapReduceの 機械学習ライブラリ比較検証

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2015/5/21 Hadoopソースコードリーディング 第19回におけるリクルートテクノロジーズ堀越による発表資料になります

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Spark/MapReduceの 機械学習ライブラリ比較検証

  1. 1. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. レコメンドバッチ高速化に向けた Spark/MapReduceの 機械学習ライブラリ比較検証 堀越 保徳(リクルートテクノロジーズ) 濱口 智大(NTTデータ) 2015年5月21日
  2. 2. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 目次 1 1. レコメンドバッチ高速化検証 • 背景と目的 • 検証内容 • 検証結果 • まとめ 2. Sparkノウハウ共有 • 検証を通じて実感したSparkのメリット • 重要なパラメータ • ハマりどころや注意点
  3. 3. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 1.レコメンドバッチ高速化検証 2
  4. 4. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 自己紹介 3  氏名: 堀越 保徳  Twitter: @hotoku  Blog: http://d.hatena.ne.jp/hotoku/
  5. 5. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 目次 4 1. レコメンドバッチ高速化検証 • 背景と目的 • 検証内容 • 検証結果 • まとめ
  6. 6. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 背景と目的 5  背景 • これまでデータ分析処理基盤としてHadoop(Hive/Mahout)を活用してきた • 処理性能の課題に関してはスケールアウトで対応してきた • レコメンドバッチの長時間化が深刻化 • バッチの多様化 レコメンドA、レコメンドB、モニタリングX、モニタリングY、… • データ量増加 ○千万レコード/日、様々なデータ(PV、CV、各種事業マスタ、…) • スケールアウト以外のアプローチを模索 • Mahoutがアルゴリズム開発の主軸をMapReduce→Sparkに変更  目的 • 次世代のデータ分析処理基盤としてSparkの実用可能性を探る • インフラ面での検証に先駆けて、アプリ面で実運用に耐えうる有用性を備え ているか検証する
  7. 7. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 目次 6 1. レコメンドバッチ高速化検証 • 背景と目的 • 検証内容 • 検証結果 • まとめ
  8. 8. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 検証内容 7  概要 • Spark MLlib VS MapReduce Mahout レコメンドライブラリの比較  検証対象アルゴリズム • アイテムベース協調フィルタリング • ALS協調フィルタリング  検証環境 • AWS上に2クラスタを構築  比較観点 • 実行時間(実時間) • レコメンド精度(F-尺度) • スケール性
  9. 9. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 対象アルゴリズム 8  アルゴリズムの位置づけ Spark MLlib アイテムベース ※MLlibに実装がないため新規作成 ALS MapReduce Mahout  アイテムベース ALS 処理基盤をSparkにすることで、 実行時間、レコメンド精度は どのように変化するか? アルゴリズムの違いによって、 MapReduce vs Sparkの結果は どのように変化するか? 処理基盤軸 ア ル ゴ リ ズ ム 軸 ※現行
  10. 10. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 対象アルゴリズム 9  アイテムベース協調フィルタリング: 繰り返し計算はない • 協調フィルタリング:「この商品を見た人は、こんな商品も見ています」 をアイテム間の類似度を基に計算するアルゴリズム • ユーザの行動履歴からアイテム間の類似度を計算 • ユーザが高い評価を付けたアイテムに似ているアイテムを推薦 ベクトルの 類似度算出 評価値行列 アイテム類似度行列 ユーザ アイテム アイテム アイテム 予測値行列 ユーザ アイテム アイテム アイテム ユーザ アイテム × レコメンド ユーザ アイテム 上位N件抽出
  11. 11. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 対象アルゴリズム 10  ALS協調フィルタリング: 繰り返し計算が多い • 協調フィルタリング:「この商品を見た人はこんな商品も見ています」 を行列因子分解によって求めるアルゴリズム • 評価値行列をユーザ特徴量行列とアイテム特徴量行列に分解してモデル化 • ユーザ特徴行列×アイテム特徴行列で未評価のアイテムの評価値を予測 評価値行列 ユーザ特徴量行列 アイテム特徴量行列 ユーザ アイテム ユーザ アイテム )()(),( 22 ),( 2 ),(    j juji iuiIji j T iji ununvurVUf  ●交互最小二乗法(ALS:Alternative Least Square) + WR:Weighted λ Regulation どちらかを固定してどちらかを最適化する それを目的関数が閾値以下となるまで繰り返す
  12. 12. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 検証環境 11  AWS構成 • Master × 2台、Slave × 10台 • コア数 4 • メモリ 32GB • ディスク 160GB  主要ソフトウェア • CentOS 6.5 • Java 1.7.0 • Hadoop 2.6.0 • Mahout 0.9 • Spark 1.2.0  使用データ • レコード数 1億3千万件 • ユーザ数 1000万件 • アイテム数 200万件 • サイズ 2GB Master Slave Client EC2 x1 EC2 x2 EC2 x10 Master Slave Client EC2 x1 EC2 x2 EC2 X10 Spark用クラスタ MapReduce用クラスタ レコード数 ユーザ数 アイテム数 データ密度 サイズ(MB) 1 35,872,326 4,765,166 512,882 0.0000147 510 2 61,192,747 6,659,384 865,736 0.0000106 873 3 77,865,758 7,694,202 1,097,982 0.0000092 1,113 4 97,967,251 8,797,225 1,334,746 0.0000083 1,400 5 116,938,309 9,734,990 1,563,344 0.0000077 1,677 6 134,976,806 10,489,833 1,830,912 0.0000070 1,943
  13. 13. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 比較観点 12  レコメンド精度(F-尺度) • Recommend : レコメンドされたユーザ×アイテム • Order : 購買されたユーザ×アイテム • Match : レコメンドされ、かつ、購買されたユーザ×アイテム • 適合率(recall) • 再現率(precision) • F-尺度(f-measure)  スケール性 • AWSのスレーブノード数を増加させ、実行時間が短縮されるか検証 • ノード数: 5、10、15、20で検証 commendR Match recall e  Order Match presicion  recallprecision recallpresicion measuref   ・・2 RecommendOrder Match U
  14. 14. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 目次 13 1. レコメンドバッチ高速化検証 • 背景と目的 • 検証内容 • 検証結果 • まとめ
  15. 15. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 検証結果(1)実行時間 14  Spark vs Mahout(アイテムベース) ⇒ Spark: Mahout の約1/5 に短縮 23分32秒 4分57秒 4.8倍
  16. 16. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 検証結果(1)実行時間 15  Spark vs Mahout(ALS) ⇒ Spark: Mahout の1/32 に短縮 6分55秒 3時間41分46秒 3分14秒 36分48秒 32.1倍 ALSは繰り返し計算が多いため、 Sparkの優位性が際立つ
  17. 17. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 検証結果(2)レコメンド精度 16  Spark vs Mahout ⇒ ほぼ同等のレコメンド精度を確認
  18. 18. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 検証結果(3)スケール性の確認 17  Spark vs Mahout ⇒ Spark/Mahoutともにノード増加に応じて実行時間が短縮
  19. 19. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 目次 18 1. レコメンドバッチ高速化検証 • 背景と目的 • 検証内容 • 検証結果 • まとめ
  20. 20. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. まとめ 19  実行時間比較(Spark/MapReduce) • アイテムベース : 1/5 • ALS : 1/32 ⇒ Spark導入により実行時間の短縮が十分期待できる  レコメンド精度比較 • アイテムベース、ALSともにMapReduceとほぼ同等のレコメンド精度を確認 ⇒ 実用に耐えうる有用性  スケール性比較 • Sparkのスケール性がMapReduceと同等であることを確認 ⇒ データ量増加に対してリソースを増強することで対応可 次世代のレコメンド処理基盤としてSparkの有用性が確認できた
  21. 21. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 2.Sparkノウハウ共有 20
  22. 22. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 自己紹介 21  氏名: 濱口 智大  所属:  NTTデータ 第三法人事業本部  仕事:  入社してしばらくはレガシーシステムの維持管理  2013年からビッグデータ  今回の検証ではSparkでのアイテムベース実装を担当
  23. 23. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 目次 22 2. Sparkノウハウ共有 • 検証を通じて実感したSparkのメリット • 重要なパラメータ • ハマりどころや注意点
  24. 24. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 目次 23 2. Sparkノウハウ共有 • 検証を通じて実感したSparkのメリット • 重要なパラメータ • ハマりどころや注意点
  25. 25. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 検証を通じて実感したSparkのメリット 24  Ease of Use  Speed
  26. 26. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 一般的なプログラム 25  計算方法 CPU メモリ ストレージ : 演算 : 変数 : ファイル ファイルから変数にデータを読み込み、 あれこれ演算して 結果をファイルに書き出す
  27. 27. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 一般的なプログラム 26  WordCountの例
  28. 28. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 並列プログラム Hadoopのアプローチ 27  計算方法 CPU メモリ ストレージ CPU メモリ ストレージ CPU メモリ ストレージ : MapReduce : HDFS … HDFSからデータ読み込み、HDFSに書き出すまでの処理を Map + Reduceのフレームワークに当てはめる
  29. 29. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 並列プログラム Hadoopのアプローチ 28  WordCountの例
  30. 30. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 並列プログラム Sparkのアプローチ 29  計算方法 CPU メモリ ストレージ CPU メモリ ストレージ CPU メモリ ストレージ : API : HDFS … HDFSファイルからRDDの変数にデータを読み込み、 RDD用のAPIであれこれ演算して 結果をHDFSファイルに書き出す : RDD
  31. 31. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 並列プログラム Sparkのアプローチ 30  WordCountの例
  32. 32. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 並列プログラム Sparkのアプローチ 31  WordCountの例
  33. 33. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. Spark-shell 32  インタラクティブなシェルで手軽に動作確認ができる まず、spark-shellでお試し → ある程度の処理の流れができたらアプリケーションにまとめる
  34. 34. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. Speedに関する検証結果 33  今回の検証結果: Spark > MapReduce となった • ALS(繰り返し処理が多い) ⇒ 約32倍 • アイテムベース(繰り返し処理がない) ⇒ 約5倍
  35. 35. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. Speed Spark > MapReduceの要因考察 34 観点 MapReduce Spark 処理フロー 必ずMap→Reduceのジョブとし て作成するため非効率なケース も (無駄なMap/Reduceを挟む) 読み込んだデータをRDDに保持 し、次々に処理を適用していく ので効率的なフローが実現可 実行スケジューリング Map→Reduceのジョブを人間が スケジュールしてプログラムを 書く (基本直列に並べる?) SparkのDAG実行エンジンが最 適化して実行 (ステージ分割、タスク生成、 実行スケジューリング) データアクセス 1ジョブ毎にHDFSに結果を書き 出すため、中間データもHDFS に保持 中間データはRDDとしてメモリ (+ローカルディスク)に保持 処理起動のオーバヘッド 連続した処理の場合、1ジョブ 毎に1アプリケーションとして 実行するため、処理起動のオー バヘッドが発生 連続した全ての処理を1アプリ ケーションとして実行するため、 処理起動のオーバヘッドが小さ い  MapReduceとSparkの比較
  36. 36. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 目次 35 2. Sparkノウハウ共有 • 検証を通じて実感したSparkのメリット • 重要なパラメータ • ハマりどころや注意点
  37. 37. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 重要なパラメータ 36  メモリ関連のパラメータ  並列度関連のパラメータ
  38. 38. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. メモリ関連のパラメータ 37  重要パラメータ パラメータ 説明 spark.executor.memory Executorプロセスのヒープサイズ spark.yarn.executor.memoryOverhead ExecutorプロセスのOFFヒープ spark.storage.memoryFraction キャッシュ領域のヒープ全体に占める割合 spark.shuffle.memoryFraction シャッフル使用領域のヒープ全体に占める割合 spark.executor.extraJavaOptions –xmn 世代別GCにおけるNew領域のサイズ ちゃんと設定しないと色んな問題が発生・・・ Container Container Executor Executor Executor memory(= heap) Executor memory overhead (=off heap) storage shuffle New領域 Old領域 Driver
  39. 39. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 問題1: Lost executor 38  問題 YARNコンテナで確保できるメモリサイズを超過し、YARNによって Executorをkillされる  原因 spark.yarn.executor.memoryOverhead の不足によって発生 (spark.executor.memoryが足りなかった場合はOOMで落ちる) エラーメッセージが異なる場合があるので注意! 15/03/03 23:33:54 INFO yarn.YarnAllocationHandler: Completed container container_1424912468099_0195_01_000009 (state: COMPLETE, exit status: -100) 15/03/03 23:33:54 INFO yarn.YarnAllocationHandler: Container marked as failed: container_1424912468099_0195_01_000009. Exit status: -100. Diagnostics: Container released on a *lost* node 15/03/03 23:33:54 ERROR cluster.YarnClusterScheduler: Lost executor 5 on spaken410: remote Akka client disassociated 15/02/25 22:04:54 WARN yarn.YarnAllocationHandler: Container killed by YARN for exceeding memory limits. 17.2 GB of 17.1 GB physical memory used. Consider boosting spark.yarn.executor.memoryOverhead. 15/02/25 22:04:55 ERROR cluster.YarnClusterScheduler: Lost executor 2 on spaken508: remote Akka client disassociated
  40. 40. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 問題1: Lost executor 39  対処 spark.yarn.executor.memoryOverheadを増やす  設定方針 1. Executor実行のために確保する全体メモリサイズを決める 2. spark.executor.memory + spark.yarn.executor.memoryOverhead = 全体メモリサイズ(1.で決めたサイズ) となるように設定 3. Lost executorが発生する場合は、 spark.yarn.executor.memoryOverheadを上げ、その分 spark.executor.memoryを下げる
  41. 41. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 問題2: GC overhead limit exceeded 40  問題 GCが発生しすぎてアプリケーションが落ちる  原因 • そもそもメモリが不足 • メモリの使われ方がGCの仕組みにマッチしていない  考え方 • GCではオブジェクトの生存期間毎にNew/Oldに分けて管理している • Old領域がいっぱいになるとFull GCが走り時間がかかる • Sparkのメモリの使い方として、キャッシュやシャッフルに使われる 領域のデータは生存期間が長い
  42. 42. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd.  設定方針 Old領域 ≧ キャッシュ領域 + シャッフル領域 つまり New領域 ≦ Executorメモリ全体 ー (キャッシュ領域 + シャッフル領域) spark.executor.extraJavaOptions –xmn ≦ spark.executor.memory × (1 ー (spark.storage.memoryFraction + spark.shuffle.memoryFraction)) となるように設定 それでもGCが頻発するなら、 • 並列度を上げて処理単位を小さくする ※parallelismに関しては後ほど詳しく • spark.storage.memoryFraction, spark.shuffle.memoryFractionを下げる (メモリに乗らない分はディスクに退避) 問題2: GC overhead limit exceeded 41
  43. 43. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 並列度関連のパラメータ 42  重要パラメータ パラメータ 説明 spark.executor.instances(--num-executor) Executorプロセス数 spark.executor.cores(--executor-cores) 1Executor当たりのコア数(同時実行スレッド数) spark.default.parallelism パーティション数(データの分割数) チューニングが重要なパラメータ Container Container Executor Driver corecore core core Executor プロセス数 Executor当たりのコア数 処理対象データ … パーティション数 処理窓口数 =Executorプロセス数 × Executor当たりのコア数 総タスク数 =パーティション数
  44. 44. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. Parallelismのチューニング  処理のデータ、アルゴリズムによって最適なParallelismを求める • Parallelismが不十分な場合 Executorリソースに対して処理データ量が多い →GC、Shuffle spillにより処理時間が伸びる • Parallelismが過剰な場合 1タスク当たりの処理時間が短縮されなくなる →タスク数増に比例して処理時間が伸びる
  45. 45. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 目次 44 2. Sparkノウハウ共有 • 検証を通じて実感したSparkのメリット • 重要なパラメータ • ハマりどころや注意点
  46. 46. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. ハマりどころや注意点 45  偏ったデータ  既存資産の流用 • Task not serializable • マルチスレッド問題
  47. 47. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 偏ったデータ 46  問題: 偏ったデータがボトルネックとなる key-value型の処理で特定のキーにデータが集中した場合、 処理の長時間化やOOMによるアプリ停止が発生  対策: 偏ったデータを間引く key-value型の分散処理に共通する課題 ※Spark固有の問題ではない アルゴリズムを変更する対処が必要 精度低下を許容できる範囲でデータを間引いて計算 Web UIでボトルネック発生を確認
  48. 48. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 偏ったデータ 47  アイテムベースで発生した問題の対応 SparkのWebUIからボトルネックが発生している箇所を特定 ・レコメンドスコア計算 ratings :1アイテム当たり最大100万超 similarities :1アイテム当たり最大50万超 ⇒ アイテムIDでjoinすると最大100万×50万=5000億レコードが 1つのキーに集中 ⇒ 偏ったデータによるボトルネックが発生する
  49. 49. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 偏ったデータ 48  アイテムベースで発生した問題の対応 MapReduceもkey-value型なので同じ問題が発生するはず Mahoutではどのように対処しているのか?? Mahoutと同様のオプションを実装することで偏ったデータによる問題を回避 アルゴリズムに手を加えて、偏ったデータを間引いた計算に変更 オプション 意味 --maxPrefsPerUser レコメンド計算に使用するユーザ評価値の1ユーザあ たりの評価済みアイテム数の最大値を制限 --maxSimilaritiesPerItem レコメンド計算に使用するアイテム類似度の1アイテ ムあたりの類似アイテム数の最大値を制限 --maxPrefsInItemSimilarity アイテム類似度計算に使用するユーザ評価値の1ユー ザあたりの評価済みアイテム数の最大値を制限
  50. 50. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 既存資産の流用 49  問題1: Task not serializable RDDとして保持する対象となるクラスや、RDDの演算時に使用するクラスが Serializableを実装していない場合に発生 ※既存のコードをSparkに移植する際にハマりやすいポイント  対策 1. 対象クラスにSerializableを実装する 2. Kryo Serializationを利用する
  51. 51. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 既存資産の流用 50  Kryo Serializationを利用する方法 1. org.apache.spark.serializer.KryoRegistratorを継承したクラスを定義 2. SparkContext生成時にSparkConfに1.で作成したクラスを設定する import com.esotericsoftware.kryo.Kryo import org.apache.spark.serializer.KryoRegistrator class MyRegistrator extends KryoRegistrator { override def registerClasses(kryo: Kryo) { kryo.register(classOf[MyClass]) } } val conf = new SparkConf() conf.set("spark.serializer", "org.apache.spark.serializer.KryoSerializer") conf.set("spark.kryo.registrator", "MyRegistrator") val sc = new SparkContext(conf)
  52. 52. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 既存資産の流用 51  問題2: マルチスレッド問題 SparkのExecutorはマルチスレッドでタスクを処理するため、各タスク内の処理 をスレッドセーフにする必要がある 既存のコードがスレッドセーフでない場合、Sparkに移植すると問題が発生 タイミングの問題のため、毎回同じ例外が発生する訳ではなく、解析が難しい ※今回の検証ではFastByIDMapというクラスを使用した処理で以下の例外が発生 ・ArrayIndexOutOfBoundsException ・NullPointerException  対策 1. スレッドセーフでないクラスをスレッドセーフなクラスに置き換える 2. Executorがマルチスレッドで動作しないような設定にする
  53. 53. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 既存資産の流用 52  Executorがマルチスレッドで動作しないような設定 考え方 1. Executor数を使用可能なコア数と同数にする 2. Executor当たりのコア数を1にする 例: Workerノード数が10、各ノードのコア数が4コアの場合 → 使用可能なコア数: 40コア ※ただし、基本的にはマルチスレッドの方が処理効率がいいので 問題がなければマルチスレッドを推奨 マルチスレッド設定 非マルチスレッド設定 Executor数 spark.executor.instances (--num-executors) 10 40 Executor当たりのコア数 spark.executor.cores (--executor-cores) 4 1
  54. 54. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. まとめ 53  Sparkのメリット • 直感的なプログラミング • 処理速度  重要なパラメータ • メモリ関連パラメータ • 並列度関連パラメータ  ハマりどころや注意点 • 偏ったデータに注意 • 既存資産の流用時に注意
  55. 55. All Right Reserved. Copyright.(C) Recruit Technologies Co.,Ltd. 54

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