Download as PDF, PPTX
Uploaded byCloudera Japan
CDHの歴史とCDH5新機能概要 #at_tokuben
＠特勉（＠IT 特集連動勉強会） で発表させていただきました、CDH5についての資料です。 http://atnd.org/events/46924
More Related Content
Similar to CDHの歴史とCDH5新機能概要 #at_tokuben
CDHの歴史とCDH5新機能概要 #at_tokuben
- 1.
- 2. 自己紹介 嶋内 翔(しまうち しょう) • 2011年4月にClouderaの最初の日本人社員として入 社 • テクニカルサポート業務をメインに、日本における技 術に関係する業務全般を担当 • 翻訳のレビューなど ちょっと手伝いました 2
- 3. Cloudera Impala の⽇日本語フリーブック • • • オライリーの「インパラ本」、日本語PDF版が無償公開される予定です！ Cloudera の John Russell 著 Hadoop、HBase、Hadoopオペレーション、 プログラミングHiveなどを翻訳された 玉川竜司さんが翻訳！ 「これまでClouderaの皆 さんにご尽力いただいた 翻訳レビューへの感謝の 気持ちとして、Cloudera World Tokyo開催のお祝 いに翻訳寄贈します！」 3
- 4. 本日のアジェンダ CDHの歴史 • CDH5 • • • • • • • 4 HDFS YARN MapReduce Cloudera Impala Cloudera Search Spark
- 5.
- 6. Apache Hadoop 大量のデータのための 分散ストレージ + 分散処理 プラットフォーム 分散ストレージ 6 分散処理
- 7. HDFS 自己修復機能を持つ高帯域な 1 2 3 4 5 HDFS 2 1 1 2 1 4 2 3 3 3 5 5 4 5 4 HDFSは受け取ったファイルをブロックに分割し、 そのブロックをクラスタ全体にわたって重複して格納します 7
- 8. HDFS 1つのサーバが壊れても自動複製 生きているノードに 自動的に複製し、 常に3つのレプリカ があるようにする 1 1 2 1 4 2 3 3 3 5 5 4 5 4 1 8 2 3 4
- 9.
- 10. CDHとは？ Cloudera’s DistribuLon including Apache Hadoop • エンタープライズ向けに開発された100%オープン ソースのビッグデータプラットフォーム • 10
- 11. CDHアーキテクチャ • • ストレージ リソース管理 それらを基盤としたアプリ群 • MapReduce • Cloudera Impala • Cloudera Search • etc… バッチ 処理理 MAPREDUC E, HIVE, PIG メタデータ • インタラク ティブ SQL CLOUDERA IMPALA インタラク ティブ サーチ CLOUDERA SEARCH リソース管理理 ストレージ 統合 11 機械学習 MAHOUT, DATAFU …
- 12. CDH開発の歴史 2013 § YARN完全対応 § HDFSスナップショット、NFS対応、高速化 § Impala, Search, Spark, etc… Q3 2009 2009 Q2 2011 2010 Q1 2010 12 2011 2012 Q2 2012 2013
- 13. CDH2 (2010年) • 13 Hadoop、Hive、Pigのみの簡素なディストリビューショ ン
- 14. CDH3 (2011年4月) Hadoop にセキュリティ機能を追加 • 分散データストア HBase を追加 • 分散ログコレクタ Flume や、RDBMSとの連携ツール Sqoopなど、外部連携のツールを多数追加 • 14
- 15. CDH4 (2012年6月) • HDFS に高可用性(HA)を追加 • 後にMapReduceにもHAを追加 機械学習ソフト Mahout の追加 • HBase, Flume, Hue などを始め各コンポーネントが大 きくバージョンアップ。機能追加と信頼性向上 • 15
- 16. そしてCDH5 YARN完全対応 • HDFSのスナップショット、NFS対応、高速化 • 追加コンポーネント: Impala, Search(Solr)、Sentry, Accumulo, Spark • 16
- 17.
- 18. HDFS Hadoop の分散ファイルシステム 大量のデータを多数のノードに分散して保存する • 耐障害性が高く、シーケンシャルアクセスに対するス ループットが高い • SPOFはもうない! CDH4 • 高速化 • • • • • • 多様なインタフェース • • 18 ショートサーキットリード mmapローカルリード HDFSアドバイザリキャッシュ REST API NFSv3インタフェース CDH4 CDH5 CDH4 CDH5 CDH5
- 19. CDH5 HDFSスナップショット • 指定したディレクトリのスナップショットを取ることができる • • スナップショットはブロック情報とファイルサイズのみ保存 • • /path/to/dir/.snapshot の下に保存される ストレージを圧迫しない スナップショットを取得した状態にいつでも復元可能 参考: Cloudera Manager の GUI画面 19
- 20. HBase HDFS 上で動作する分散データストア • HDFS が苦手とする低レイテンシのアクセスや小さい ファイルの操作を得意とする CDH4 • テーブル・列レベルのアクセス制御 CDH4 • コプロセッサ CDH4 CDH5 • HBase スナップショット CDH5 • オンラインリージョンマージ • 20
- 21. HBaseの復旧時間 CDHバージョン 障害発生時の復旧時間 CDH3 最悪の場合、数時間 CDH4 数分〜数十分 CDH5 ソフトウェア障害: 数十秒 完全なノード障害: 数分 • こうした復旧時間の改善の裏には数多くの高度な技 術が使われている • 21 ここでは説明しません
- 22. YARN CDH5 Yet-‐‑‒Another-‐‑‒Resource-‐‑‒Negotiator • JobTrackerが管理理していた以下の機能を分離離 • • • リソース管理理 ジョブスケジューリングと監視 MapReduceはYARNアプリケーションの⼀一つと して分離離 • Impala、SparkなどもYARNを使ってリソース管 理理を⾏行行う • 22
- 23. MapReduce 1.0 のおさらい Job Client Submit Job JobTracker TaskTracker TaskTracker TaskTracker TaskTracker TaskTracker TaskTracker TaskTracker TaskTracker Map Slot Reduce Slot 23
- 24. CDH5 YARNのアーキテクチャ Client ResourceManager Submit Application Client NodeManager NodeManager NodeManager AppMaster Cotainer Container Container Container Cotainer Container Container AppMaster 24 NodeManager Container
- 25. CDH5の分散処理エンジン MapReduce • Cloudera Impala • Spark • Cloudera Search • • 25 計算処理ではなく、分散検索エンジン
- 26. MapReduce • MapReduce 2.0 (MRv2) の正式サポート • • • • 26 CDH5 YARNベース ResourceManager(RM) + ApplicationMaster(AsM) が JobTracker の代わり NodeManager(AM) が TaskTracker の代わり MRv1 も引き続きサポート
- 27. Cloudera Impala • オープンソースの低レイテンシSQLエンジン • • HiveQLベース Hive の文法はほぼそのまま使えます MapReduceは使わない • HDFS や HBase 上のデータを処理可能 • 非常に高速 • • 大体 x10〜30、遅い時でも x2〜3 CDH5から正式にCDHコンポーネントの一つとして扱われ るようになった CDH5 • Llama (リャマ) • • 27 ImpalaをYARNからリソース管理する
- 28. Cloudera Search CDH と Apache Solr の統合ソフト • CDH5から正式にCDHコンポーネントの一つとして扱 われるようになった • HDFS上のあらゆるデータを検索インデックスに • • • • 29 MapReduceによるバッチインデクシング Flumeからのデータ取り込みと同時にインデクシング(ニア リアルタイム、NRT) HBase上のデータのインデクシング
- 29.
- 30.
- 31. CDH5 Spark Scala製の分散処理フレームワーク • 計算途中のデータをメモリにキャッシュするので、同 一データに対する繰り返しの処理などは特に高速 • Scalaの他、JavaやPythonでも記述可能 • val file = sc.textFile("hdfs://.../pagecounts-‐*.gz") val counts = file.flatMap(line => line.split(" ")) .map(word => (word, 1)) .reduceByKey(_ + _) counts.saveAsTextFile("hdfs://.../word-‐count") Scalaによるワードカウント 32
- 32.
- 33. 一箇所にデータを集める 複数のシステムにデータをためる必要はもうない • あらゆるデータをHadoopに蓄積し、あらゆるデータを 分析・検索するシステムが一つあればいい • 34
- 34. Hadoopシステムの全体構成 APIアクセス 外部システム 外部システム APIアクセス BIツール + JDBC/ODBC Webサーバ等の ログを生成するサーバ SQL Hadoop 検索 ログ収集 ユーザ 携帯端末の 通信ログ RDBMS 35 テーブルごと インポート テーブルごと エクスポート 分散処理・機械学習 DWH
- 35. CDH5 さらに高速で使いやすくなったHDFS • MapReduceだけじゃない、様々な分散処理エンジン • 分散システムのリソース管理基盤 • ビッグデータ基盤を選ぶなら CDH5 詳細はこちらから hcp://Lny.cloudera.com/cdh5doc 36
- 36. Cloudera Manager 5 • • • 37 CDHのための運用管理・監視ソフト YARNによる複雑なリソース管理もGUIで簡単に設定できます Standard 版は無償公開！
- 37. Cloudera Manager 構築・運用が大変なHadoopの管理を楽にします • 100ノードのクラスタを1時間で構築可能 • YARNによるリソース管理も簡単 • ビッグデータ基盤を選ぶなら Cloudera Manager + CDH5 ダウンロードはこちら hcp://cloudera.com/content/support/en/downloads.html 38
- 38. CDHコミュニティ・MLの紹介 CDH ユーザメーリングリスト(日本語) cdh-‐user-‐jp@cloudera.org CDH の質問についてはこちら Cloudera ニュースレター hcp://www.cloudera.co.jp/newslecer Cloudera に関するニュースをお届けします CDH/CMの最新情報・使い方なども紹介します 39
- 39. We are Hiring! • Clouderaは貴方を求めています！！ • ソリューションアーキテクト • • カスタマーオペレーションエンジニア（サポート） • • • • Hadoopを使ったコンサルティングやモデリング 世界中のお客様のHadoopを守る！ インストラクター システムエンジニア(技術営業) セールス 興味のある方は info-‐jp@cloudera.com まで ご連絡下さい！ 40
- 40.