いろいろなストリーム処理理プロダクトを
ベンチマークしてみた
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ヤフー株式会社
データ＆サイエンスソリューション統括本部
データインフラ本部 開発2部 アナリティクス基盤
三⽊木 健司
2016年年2⽉月8⽇日

⾃自⼰己紹介
名前
三⽊木 健司（みつぎ けんじ）
エコシステム歴
MR, Hive, storm, Kafka...
仕事
アクセス解析 -‐‑‒> ETL処理理 -‐‑‒> インフラ構築
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動機
どのストリーム処理理が良良いか知りたい
YARNで動かしたい
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ストリーム処理理プロダクト紹介
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Storm紹介
初期リリース: 2011
主開発: Yahoo!(⽶米), Hortonworks
特徴
⽅方式: stream, micro-‐‑‒batch
保証: at least once, exactly once
YARN対応: ◯(Sliderを使えば)
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Spark Streaming紹介
初期リリース: 2013 (Spark 0.7.0より)
主開発: Databricks
特徴
⽅方式: micro-‐‑‒batch
保証: at least once, exactly once
YARN対応: ◯
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Samza紹介
初期リリース: 2013
主開発: LinkedIn
特徴
⽅方式: stream
保証: at least once
YARN対応: ◯
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Flink streaming紹介
初期リリース: 2014(Flink 0.7.0より)
主開発: Data Artisans
特徴
⽅方式: stream
保証: at least once, exactly once
YARN対応: ◯
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ベンチマーク
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ベンチマークする前に
チューニングほぼなしで試してみた
→ 今回はこちら
チューニング⾏行行い実環境に近い
→ 次回あれば
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ベンチマーク⽅方法
項⽬目 内容
CPU Xeon E5-‐‑‒2630L v2 2.40GHz 12Core
メモリ 64GB
HDD 500GB
ネットワーク 1G
台数 32台(実質動作は3台、他は管理理やKafka)
構築 Ambari 2.2 (HDP 2.3.4)
データ Apache License v2を永遠ループ(平均67byte)
処理理 word count
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ベンチマーク⽅方法
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4台
20台
3台
HDFSへ投⼊入
データ投⼊入
Hadoop(YARN)

ベンチマーク結果
0
5
10
15
Storm Spark Samza Flink
CPU使⽤用割合 平均
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