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![使用例:
word
count
map.rb
#! /usr/bin/ruby -an
$F.each {|f| print "#{f}t1n"}
reduce.rb
#! /usr/bin/ruby -an
BEGIN {$c = Hash.new 0}
$c[$F[0]] += $F[1].to_i
END {$c.each {|k, v| print "#{k} #{v}n"}}
コマンドライン
$ pmux --mapper=map.rb --reducer=reduce.rb
--file=map.rb –-file=reduce.rb
/mnt/glusterfs/*.txt
2013/01
Copyright
(c)
2013
Internet
Ini>a>ve
Japan
Inc.
15](https://image.slidesharecdn.com/tkrk10-pmux-130114040205-phpapp01/85/Ruby-15-320.jpg)
![実行するmapコマンド
--mapper='egrep –o "[0-9]+.[0-9]+.[0-9]+.[0-9]+"|
sort|uniq -c|sort -nr|head -1'
2013/01
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Internet
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Japan
Inc.
21](https://image.slidesharecdn.com/tkrk10-pmux-130114040205-phpapp01/85/Ruby-21-320.jpg)
![[社内勉強会]ELBとALBと数万スパイク負荷テスト](https://cdn.slidesharecdn.com/ss_thumbnails/elbalb-160822022623-thumbnail.jpg?width=640&height=640&fit=bounds)
Rubyによるお手軽分散処理
- 1. Ruby によるお手軽分散処理 maebashi @ IIJ 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 1
- 2. 分散処理って? • 複数のコンピュータノードで、同時並行的に処 理を実行してスループットを上げる • 分散処理といえば Hadoop 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 2
- 3. 本日の話 • Ruby でHadoop MapReduce みたいなものを つくりました 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 3
- 4. 本日の話 これ Hadoop http://www.gluster.org/ 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 4
- 5. 分散処理フレームワーク MapReduce とは? mapとreduceの2段階にわけてデータ処理 ① map – 抽出・変換 ② reduce – 集約・集計 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 5
- 6. 分散ファイルシステム GlusterFSとは? FUSEでマウントして 普通のファイルシステム として見える 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 6
- 7. ファイル名に応じて分散 clientからは、ひとつの ファイルシステムとして見える (Distributed Volume の場合) 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 7
- 8. pmux とは? (1) • pipeline mul>plexer に由来 • hMps://github.com/iij/pmux • hMps://github.com/iij/pmux/wiki 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 8
- 9. pmux とは? (2) • 標準入出力を介して MapReduce するための コマンドラインツール(Hadoop Streaming相当) 例: 分散grep $ pmux --mapper="grep PATTERN" *.log GlusterFS上にある ファイル群 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 9
- 10. 動作原理 • 例えば次のようなコマンド $ grep PATTERN *.log • *.log が複数ノードに分散して配置されて いれば、各ノードで並列に処理できる 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 10
- 11. ファイルがあるノードで処理を実行 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 11
- 12. 結果を集める 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 12
- 13. 実際はもう少し複雑 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 13
- 14. 使用例: ステータスコード集計 Apache ログから特定パターンの行だけ抜き出し、 そのステータスコードを集計 $ pmux --mapper='grep PAT |cut -d" " -f 9’ --reducer='sort|uniq -c’ /mnt/glusterfs/*.log 176331 200 106360 206 809 400 21852 403 533 404 27 406 805 416 25 500 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 14
- 15. 使用例: word count map.rb #! /usr/bin/ruby -an $F.each {|f| print "#{f}t1n"} reduce.rb #! /usr/bin/ruby -an BEGIN {$c = Hash.new 0} $c[$F[0]] += $F[1].to_i END {$c.each {|k, v| print "#{k} #{v}n"}} コマンドライン $ pmux --mapper=map.rb --reducer=reduce.rb --file=map.rb –-file=reduce.rb /mnt/glusterfs/*.txt 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 15
- 16. コンセプト • なるべく既にある概念を用いて分散処理 – 普通のファイルシステムに見える GlusterFS – Unix のパイプの思想とフィルタコマンド群 – ssh によるリモートコマンド実行 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 16
- 17. 内部構造 • シングルスレッド • イベントドリブン方式 • Net::SSH で ssh セッションを同時に複数張り、 その上に MessagePack-‐RPC を通す 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 17
- 18. 独立した二つのイベントループ 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 18
- 19. Fiber で結合 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 19
- 20. ベンチマークテスト こんなかんじのtcpdumpのlogの 14:00:00.416011 IP 21.44.60.29.hMp > 170.73.162.175.58546: . 3523999974:3524001422(1448) ack 3401170238 win 1716 <nop,nop,>mestamp 1070614671 1955062367> 各ファイルで一番出現数の多かった IPアドレスを抽出 8344ファイル、1ファイルあたり約50万行、計約40億行 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 20
- 21. 実行するmapコマンド --mapper='egrep –o "[0-9]+.[0-9]+.[0-9]+.[0-9]+"| sort|uniq-c|sort -nr|head -1' 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 21
- 22. 結果 pmuxを使わずに1台で実行 8時間49分6秒 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 22
- 23. 結果 pmuxを使わずに1台で実行 8時間49分6秒 pmuxを使ってノード60台で実行 1分45秒 約300倍 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 23
- 24. なぜ60台で300倍? • 1台あたり8コアのCPUを使っているから • ならば480倍になるのでは？ – 諸々のオーバーヘッドでそこまでいかない – ファイルの実体位置を探すのに時間がかかる • 今回のケース 8344ファイルで約20秒 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 24
- 25. 2013/01 Copyright (c) 2013 Internet Ini>a>ve Japan Inc. 25