1. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
2019年3月14日
鯵坂 明 (日本Hadoopユーザ会、ヤフー株式会社)
Apache Hadoopの
現在と未来

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事前アンケート結果

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2系への移行は終わり3系の利用/検証が進む
4
3年前
YARNを利用している:
547人
YARNを利用していない:
298人
Hadoopを利用していない:
448人
現在
Hadoop 3系(CDH6,
HDP3): 161人
Hadoop 2系(CDH5,
HDP2など): 328人
Hadoopを利用していな
い: 279人

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参加者ではオンプレミス優勢
5
Hadoopの利用環境 (複数回答あり)
オンプレミス: 310人
AWS: 195人
Azure: 48人
GCP: 29人

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クラスタ台数は10台までが多くを占める
6
44%
25%
10%
14%
7%
1台~10台
11台~50台
51台~100台
101台~1000台
1001台~

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扱うデータ量はさまざま
7
8%
9%
16%
17%18%
11%
13%
8%
~10GB
10GB ~ 100GB
100GB ~ 1TB
1TB ~ 10TB
10TB ~ 100TB
100TB ~ 1PB
1PB ~ 10PB
10PB ~

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利用しているミドルウェア (20人以上)
8
0
50
100
150
200
250
300
350
400
450
500 参考: 前回のアンケート結果

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Hadoopの現在と未来

9. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
並列分散処理をとりまく状況の変化
10
• クラウドサービスでの利用が増加
• データ量/計算量の増加
• 機械学習/ディープラーニングの流行
• コンテナ技術の流行

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クラウドストレージとの連携が進む
11
• Amazon S3
• OpenStack Swift
• Azure Blob Storage
• Azure Data Lake Storage
• Alibaba Cloud Object Storage Service
• Tencent Cloud Object Storage (対応中)

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スケーラビリティの限界突破
12
• HDFS/YARN Router-based
Federationでクラスタを束ねることで、
マスタの負荷を軽減
• オブジェクトストレージ機能の開発
(Ozone)
• HDFS Erasure Codingによるディスク
の節約

12. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
プロジェクト構成の変化
13
• Common
• HDFS
• MapReduce
• YARN
• Submarine
• Ozone

13. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
プロジェクト構成の変化
14
• Common
• HDFS
• MapReduce
• YARN
• Submarine
• Ozone

14. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
Hadoop Submarine
15
人を深い(deep)所に連れていく唯一の乗り物
写真:アフロ

15. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
Hadoop Submarine
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YARNの最新機能をフル活用して、
TensorFlow, PyTorchなどをHadoop上で
分散実行させる
• GPU isolation
• Docker on YARN
• Container-DNS support

16. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
サブプロジェクトの追加
17
• Common
• HDFS
• MapReduce
• YARN
• Submarine
• Ozone

17. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
サブプロジェクトの追加
18
• Common
• HDFS
• MapReduce
• YARN
• Submarine
• Ozone → Arpit氏が詳しく紹介

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Hadoopの未来はどうなる？
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• 機械学習/ディープラーニングにも対応
し、利用領域がさらに広がった今、これ
以上何を求める?
• 個人的には、利用しやすさを高めたい
• Kubernetesとできることは変わらない
はずなのに、K8sが今流行っている理由
を考えよう

19. Copyright (C) 2019 Yahoo Japan Corporation. All Rights Reserved.
数年後までの野望
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• Java 11対応を完了させる
• リリースサイクルの加速
• プロダクトのさらなる分割?

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最後に
21
並列分散処理を取り巻く状況の変化に追従しながら
Hadoopは進化し続けてきた
今後も進化を続けるHadoopに是非ご期待ください
これまでのContributionに感謝 & これからの
Contributionも大歓迎
もっと便利なHadoopを目指して頑張りましょう