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金融機関でのHive/Presto事例紹介
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
• Hue 3.7.1
© 2015, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Rahul Pathak, AWS
Scott Donaldson, FINRA
Clayton Kovar, FINRA
October 2015
Amazon EMR Deep Dive
& Best Practices
BDT305
最大で
750億件の
イベントが
毎日
5 PBを超える
ストレージ
投資家を
保護する
マーケットを
清廉に保つ
アメリカの
99%の株取引と
70%のオプション
を監視している
マーケットの
再構築は
10兆もの
ノードとエッジが
含まれる
大きく
考える
EMRは我々のアーキテクチャ上でユビキタス
データマート
(Amazon
Redshift)
クエリクラスタ
(EMR)
クエリクラスタ
(EMR)
Auto
Scaled
EC2
分析
アプリ
正規化ETL
クラスタ
(EMR)
バッチ分析
クラスタ
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アドホック
クエリクラスタ
(EMR)
Auto
Scaled
EC2
分析
アプリ
ユーザ データ
提供者
Auto
Scaled
EC2
データ
投入
サービス
最適化ETL
クラスタ
(EMR)
共有Metastore
(RDS)
クエリ最適化
(S3)
Auto Scaled EC2
データ
カタログ
&派生
サービス
参照データ
(RDS)
共有データサービス
Auto Scaled
EC2
クラスタ管理
&ワークフロー
サービス
生データ
(S3)
我々の partition と query 戦略
Data
received
as:
Users
query
by:
Symbol Group 1
Symbol Group 2
Symbol Group 3
…
Symbol Group 100
Late
Data
All late
records
scanned
for all
queries
On Time Data
(Processing Date = Event Date)
99.97% of all records are on time
Symbol Only Query
FirmOnlyQuery
Symbol & Firm Query
↓10,000 Firms
→
20,000
Symobols
EMR/S3で十分に戦える
© 2015, Amazon Web Services, Inc. or its Affiliates. All rights reserved.
Nate Sammons, Principal Architect, Nasdaq, Inc.
October 2015
BDT314
Running a Big Data and Analytics
Application on Amazon EMR and Amazon
Redshift with a Focus on Security
ハイレベルな俯瞰図
300TBの直近データ
全てのデータを永久に保存
データセンタのKMSで、全て暗号化
Amazon S3
(client-side encrypted objects)
Amazon Redshift
Amazon EMR
Amazon EMRでのローカルディスク暗号化
• エフェメラルディスク暗号化のためにBootstrap action
• 具体的にはPrestoのローカル一時ストレージを暗号化
• 標準的なLinuxのLUKSの設定
• Nasdaq KMSとの連携
• 起動時にinit.dで鍵を取得し、ディスクをマウントする
ORC
利点
• DATE/TIMESTAMP型
(Hive/Presto)
弱点
• 固定したカラムの順序が必要
• 洗練されていない Java API
• 暗号化でパフォーマンス劣化
暗号化した時のファイルフォーマットの比較
Parquet
• Presto,Spark,Drill等でサポート
• 活発に開発されている
• 利用が増加している
• カラムは名前で参照される
hive.parquet.use-column-names=true
• 綺麗なJava API
• 暗号化しても良いパフォーマンス
13
Summary
• Amazon EMR + Amazon S3
– 最新のアプリケーションがすぐ使える (Hadoop 2.7, Spark 1.6など)
– コンピュートとストレージを分離
• FINRA
– 5PBのデータをAmazon S3上に、用途別のクラスタを複数利用
– パーティションを工夫、パフォーマンスはGreenplumと遜色なし
• Nasdaq
– 短期分析はAmazon Redshift、長期分析はAmazon EMR+Amazon S3
– 各種暗号化、ParquetとORCの暗号化パフォーマンス
14

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