HBase×Impalaで作るアドテク「GMOプライベートDMP」@HBaseMeetupTokyo2015Summer

HBase×Impalaで作るアドテク
「GMOプライベートDMP」

1
自己紹介片野道雄
所属
GMOアドパートナーズ株式会社
グループCTO室マネージャー
兼
GMOインターネット株式会社
次世代システム研究室マネージャー
キャリアデータベースエンジニア出身
DB/NoSQL
経験
Oracle RAC, MySQL,
MySQL Cluster, Percona Server (@Fusion-io),
MariaDB Galera Cluster, PostgreSQL (+ Slony-I),
Solr, Cassandra,

2
●１児のパパ
▪ 娘です
●Jリーグ大好き
▪ 10年以上のソシオ
▪ もちろん、娘に
●最近は、Hadoopに注力
▪ 特にHive/HBase

3
目次
1. そもそも「DMP」ってなに？
2. 「GMOプライベートDMP」について
3. システムで目指したもの - Hadoopエコシステム
4. システム構成 - GMOアプリクラウド
5. HBase x Impala 活用事例
6. まとめ

4
6. まとめ
１章

5
DMP = Data Management Platform
データをためて活用する「箱」
▪ パブリックDMP
▪ プライベートDMP
アドテク業界で主に使われている言葉

6
DMPの活用
⇒ ネット広告の配信に活用
⇒ データ分析
⇒ メール配信、LPO … etc
●
アドネットワークやDSPと連携

7
アドネットワークやDSPとは、
JSタグで連携 = タグ発火
（Piggy Back）
DMPから
広告配信

8
パブリックDMPとプライベートDMPの比較

9
パブリックDMP
いろんなサイトに来た人を分類（セグメント
作成）、広告配信や調査に活用
提携する媒体からCookie IDを収集、統合して
利用または販売

10
プライベートDMP
自社のサイトに来た人を分類（セグメント作
成）、広告・メール配信や顧客分析に活用
会員属性・購買履歴などの会員データと結び
つけて（CookieID+会員ID）、分類に利用
ロイヤリティ向上

11
6. まとめ
２章

12
GMO NIKKO 社が作った
プライベートDMP
http://pr.gmopdmp.jp/

13
セグメントが画面操作で簡単に作れます

14
さまざまな条件をクエリ不要で設定可能

15
▪ 画面だけで自由にセグメント作成
•難しいSQLクエリを書かなくてもOK
▪ セグメント作成から、広告配信可能な状態
になるまでが速い
どんな仕組みか？
の特徴

17
6. まとめ
３章

18
セグメントによって、SQLクエリが違う。
下記のようにシステムが分かれていると、たくさんのお客様のセグメント
のクエリ処理が間に合わない。

19
データ移動をさせないで、ひとつのシステムに。
=
CDH

20
目指したのは、以下を満たすシステム
▪ データの移動時間が少ない
•できるだけクエリの実行時間のみに
▪ システムがバラバラでない
•システム同士を蜜結合したりしない
▪ ビッグデータ＆高負荷に対応できる
•かつ、スケールアウトしやすい

21
やっぱり、Hadoopエコシステム

22
6. まとめ
４章

23
これがシステム
の全容です

24
CDH の推奨スペック
▪ ディスク：1~4TB の HDD を 12~24台積む (JBOD)
▪ CPU：2~2.5GHz の 4/6/8コア CPU × 2
▪ RAM：64~512GB
(Impala を利利⽤⽤する場合は 128GB 以上を推奨)
▪ ネットワーク：10Gbit (20台以下であれば 1Gbit)
もちろんワークロード次第

25
AWS の EC2 のハイスペックなど
▪ m4.4xlarge / m4.10xlarge / r3.4xlarge … etc
24時間 365日稼動しっぱなしは金額的に厳しい

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CDH クラスタ
RAID なし
Hbase
8G Mem
Impala
数十G～
Mem

28
6. まとめ
５章

29
HBase x Impala 活用事例
① HBase キー設計（セグメントデータを prefix scan）
② Column Family の設計（TTLを変える、挿入タイミング）
③ HBase と Impala の連携（Hiveの外部テーブル）
④ マスターデータを1行1セルにJSONで
⑤
HBase までのデータフロー設計
(Flume ⇒ Impala ⇒ 画面操作 ⇒ MQ ⇒ Impala ⇒ Hbase)
⑥ Impala クエリ性能

35
例）
Scan scan = new Scan(prefixStart,
prefixEnd);
prefixStart = “AAAAA_”
prefixEnd = “AAAAA_XXX”

36
query
1
query
2
② Column Family の設計

37
▪ Hive のテーブルを通して、ImpalaクエリからHBase
テーブルに読み書きできる
▪ HBase テーブルを先に作り、Hive は外部テーブルと
して作るのがポイント
通常の Hive テーブルとして作ると、HBase のデータ項目
が増えたとき Hive 側だけで柔軟に対応できなくなる
HBase x Impala
③ HBase x Impala の連携

38
create ‘gmo.user_segments’,
{ NAME => ‘CF1',
DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE',
BLOOMFILTER => 'ROW',
VERSIONS => 1,
TTL => 86400,
BLOCKCACHE => true
},
{ NAME => ‘CF2',
DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE',
BLOOMFILTER => 'ROW',
VERSIONS => 1,
TTL => -1,
BLOCKCACHE => true
}
HBase 側でテーブル作成

39
use gmo
;
CREATE EXTERNAL TABLE user_segments(
seg_id int
,seg_datetime string
)
STORED BY
‘org.apache.hadoop.hive.hbase.HBaseStorageHandler’
WITH SERDEPROPERTIES (“hbase.columns.mapping” =
“:key,
CF1:qtime
CF2:qtime")
;
Hive 側で外部テーブル作成

40
④ マスターデータを 1 行 1 セルに JSON で

41
⑤ HBase までのデータフロー設計

43
テストデータ総数備考
アクセスログ(PV) 24 億件オンライン
Cookie + 会員ID
オンラインオフライン
2.4 億件
オンライン
＋オフライン
会員属性 3000 万件オフライン
購買履歴 30 億件オフライン
その他データ 3 億件オフライン
総クエリ数
Impala クエリ
2880 個
1セグメント
=Nクエリ
結合
※条件を絞って
全データを結合
クエリ
分割
⑥ Impala クエリ性能

44
項目結果詳細
総処理時間 71 分
1 クエリの平均
処理時間
1.48 秒 2880 クエリ
エラー件数 0
Impala からテーブル結合して HBase へ書き込んでいるが
平均1.5秒に収まる範囲で終わっており、すぐに参照可能に

45
6. まとめ
６章

46
▪ HBase x Impala (or Hive) は強力
• HBase テーブル -> Hive 外部テーブル
• HBase への書き込みは、ほぼ Impala の Insert のみ
▪ HBase のキー設計と Column Family 設計は柔軟
• Prefix 文字を使った Range Scan というやり方 -> 性能十分
• Column Family で、TTL を分ける、テーブル結合など
• １カラムのみに JSON ということもできる
まとめ
いろいろできる

47
今まで書いたことを、チームメンバーみんな
で考えて実際に稼動しているのが
この Hadoop システムが動いているのが

48
ご清聴ありがとう
ございました。

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