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大規模サイトを支えるビッグデータプラットフォーム技術
- 1. 1Privileged and Confidential 大規模サイトを支える ビッグデータ プラットフォーム技術 遠峯 康夫 データソリューション本部 ヤフー株式会社
- 2. 自己紹介 Privileged and Confidential 2 遠峯 康夫(とおみね やすお) 事業戦略統括本部 データソリューション本部 データインフラ開発部 2010年 新卒入社 Hadoopクラスタ立ち上げの部署に配属 2012年 データソリューション配属 Hadoop、リアルタイム処理基盤などを担当
- 3. Privileged and Confidential 3 is
- 4. Privileged and Confidential 4 … … …
- 5. Privileged and Confidential 5 … … … あらゆるジャンルの ビッグデータを保有
- 6. 目次 Privileged and Confidential 6 月間総ページビュー数 (2013年1-3月平均)
- 7. Privileged and Confidential 7 年間ユニーク検索クエリ数 (Yahoo! JAPAN調べ)
- 8. ビッグデータはユーザーのために利活用 Privileged and Confidential 8 ページビュー 広告ログ 検索クエリ 購買履歴 データ 処理 ・・・ アクセス解析 効果測定 日本語処理 マルチメディア処理 レコメンデーション ターゲティング データフィード ! ユーザー属性 ビッグデータはユーザーの課題解決につながる
- 9. 利活用事例 Privileged and Confidential 9 サービス改善
- 10. 利活用事例 Privileged and Confidential 10 縦22ピクセル 縦28ピクセル サービス改善
- 11. 利活用事例 Privileged and Confidential 11 縦22ピクセル 縦28ピクセル サービス改善
- 12. 利活用事例 Privileged and Confidential 12 ￥ ターゲティング広告 ＰＲ 閲覧 検索キーワード 購買 広告 閲覧/クリック … 興味関心を推定し 最適な広告を掲出
- 13. 利活用事例 Privileged and Confidential 13 レコメンデーション キーワード入力補助 音声アシスト (音声認識、意図解析)
- 14. 利活用事例 Privileged and Confidential 14 アクセス解析 マーケットインテリジェンス
- 15. 利活用事例 Privileged and Confidential 15 アクセス解析 マーケットインテリジェンス
- 16. 利活用事例 Privileged and Confidential 16 ビッグデータレポート
- 17. 目次 Privileged and Confidential 17 どのようなシステムでデータを 処理しているのか？
- 18. データインフラ概要 Privileged and Confidential 18 ・ ・ ・ Storm 生成 収集 格納・処理 利活用
- 19. Privileged and Confidential 19 Yahoo! JAPANの Hadoopについて
- 20. Yahoo! JAPANのHadoopについて – 目次 Privileged and Confidential 20 1. Yahoo! JAPANのHadoop構成 2. Yahoo! JAPANのHadoop規模 3. Yahoo! JAPANのHadoopの特色 4. チューニング事例 5. 機材の選び方 6. 今後の展望
- 21. Privileged and Confidential 21 Yahoo! JAPANの Hadoop構成
- 22. Yahoo! JAPANのHadoop構成 – クラスタ Privileged and Confidential 22 本番系：2クラスタ Production Cluster1 開発系：6クラスタ Production Cluster2 開発系は本番と比べると非常に小さいクラスタ 次期投入バージョンの検証なども実施
- 23. Yahoo! JAPANのHadoop構成 – エコシステム Privileged and Confidential 23 Oozie,Pig,Hive等のエコシステムを活用
- 24. Hadoopを中心とした周辺システムとの連携 Privileged and Confidential 24 Storm DataHighway データ入力 一次加工データ 分析用データ連携
- 25. DataHighwayについて Privileged and Confidential 25 Storm DataHighway データ入力 一次加工データ 分析用データ連携
- 26. DataHighwayについて Privileged and Confidential 26 とは？ Yahoo! JAPANで利用しているログ収集プロダクト 全てのWeblogを回収する仕組み 大量のデータを処理できる環境に運ぶために 必須の仕組み DataHighwayの規模 ・回収先：約8,500台 ・データ転送量：約13TB/day DataHighway
- 27. Stormについて Privileged and Confidential 27 Storm DataHighway データ入力 一次加工データ 分析用データ連携
- 28. Stormについて Privileged and Confidential 28 Stormとは？ Twitter社がOSSとして公開している、 分散ストリーム処理プラットフォーム （リアルタイムに）逐次流れてくるデータを 即時に処理していこうという仕組み。 Yahoo! JAPANでの活用例 ・各ページのリンクのクリック速報 ・広告改善のための一次データ加工 ・スマートフォンアプリのエラー速報 など
- 29. Teradataについて Privileged and Confidential 29 Storm DataHighway データ入力 一次加工データ 分析用データ連携
- 30. Teradataについて Privileged and Confidential 30 とは？ Teradata社の商用RDBMS 並列分散処理で、高速にSQLを実行できる Yahoo! JAPANでは、 主にアナリストの分析用途として活用 Yahoo! JAPANでの活用例 ・広告レポートの抽出 ・広告モデルの効果測定 など
- 31. Hadoopだけではなく適切な役割分担が必要 Privileged and Confidential 31 Storm ・大規模バッチ処理 ・大規模アドホック処理 ・大量データの蓄積 ・リアルタイム処理 ・逐次流れるデータの一次加工 ・大規模な結合処理 ・高速なアドホック分析処理
- 32. Privileged and Confidential 32 Yahoo! JAPANの Hadoopの規模
- 33. Yahoo! JAPANのHadoop規模 Privileged and Confidential 33 約3,500台 その規模感は？
- 34. Yahoo! JAPANのHadoop規模感 Privileged and Confidential 34 ・1日に故障するサーバ台数 約1.5台/day ・1日にRead/Writeされるデータ量 Read:約750TB/day Write:約60TB/day ・1日に処理されるJobの積算時間 約1,000時間/day
- 35. Privileged and Confidential 35 Yahoo! JAPANの Hadoopの特色
- 36. Yahoo! JAPANのHadoop特色 Privileged and Confidential 36 400ユーザを超える規模での マルチテナンシー運用
- 37. どれくらいマルチテナンシー？ Privileged and Confidential 37 ・平均同時実行Job数 ・同時最大実行ユーザ数 ・最大同時実行Job数 約40Job 120Job超 約30ユーザ
- 38. マルチテナンシーの難しさ Privileged and Confidential 38 いかに安定して マルチテナント運用を行うか
- 39. 状況の可視化 Privileged and Confidential 39 リソース使用状況の可視化 ある一日の利用状況 グラフの色でどの部署（ユーザ）がどの程度利用しているかを可視化 最大能力 使用量
- 40. 状況の可視化 Privileged and Confidential 40 もちろん、曜日によって使われ方も違う 濃青は主に個人ユーザのアドホック利用 土日はあまり使われていないのがわかる
- 41. マルチテナントでうまく回すために Privileged and Confidential 41 ・利用者による一定の自治 ・リソースキャパシティの定期的な見直し ・スケジューラ設定のチューニング 先の可視化グラフをユーザに見せ、 空いている時間帯を自ら選んでもらう。 部署毎に利用できるリソースの量に違いを持たせる。 利用率などを見て定期的に見直し。 Job同士のリソースの分け方に最適値はない。 トライアンドエラーで最も良いものを探し続ける。
- 42. Privileged and Confidential 42 Yahoo! JAPANでの チューニング事例
- 43. チューニングの内容 Privileged and Confidential 43 タスクslot数の最適化 タスクslot数とは？ 単純に言うと、どれだけHadoopで 並列処理をさせるかの指標 これを多く出来れば、 同じ機材でより処理効率が高まる。 ここの高さを高くするということ
- 44. チューニングの一例 – 現状の分析 Privileged and Confidential 44 様々な指標を確認 ・当然、個別のノードの指標（CPU,Mem,Disk等）は重要 ・個別のノードだけでなく、 システム全体の指標（スイッチのトラフィック等）もとても重要
- 45. チューニングの一例 – 気をつける項目の一例 Privileged and Confidential 45 気をつける項目の一例 ・個別のノード（計算ノード側） ・CPU（特にwaitIO） ・Memory ・Disk（IObusy, queue） ・LoadAverage ・インターフェーストラフィック ・システム全体（スイッチ、マスタノード等） ・スイッチトラフィック ・マスタノードリソース（CPU, Mem, etc…) 個別のノードの指標に集中しすぎると、 システム全体のデグレに気付かない可能性がある
- 46. チューニングの一例 – 結果 Privileged and Confidential 46 チューニングの成果 チューニング実施 実施後の最大性能 50%向上
- 47. Privileged and Confidential 47 機材の選び方
- 48. 「コモディティ」が大切 Privileged and Confidential 48 コモディティな機材を選ぶ コモディティ ＝ 低性能・低価格 ディスク：CPUコア数 メモリ：CPUコア数 これらの比率に特に注意して選定 HBase等、使うエコシステムは事前に考えておく コモディティ ＝ 最高のコスパ
- 49. Yahoo! JAPANで使っている機材の一例 Privileged and Confidential 49 メモリ ： 64GB CPU ： 12コア24スレッド ディスク ： 3TB × 4ディスク Yahoo! JAPANでも当初それに倣い構成を計画 ディスクIOがネックになると言うのがHadoopのセオリー 定期的な計測により、ディスクを重視しない（CPU重視） のYahoo! JAPANの現在に合った構成に 処理に応じた適切な構成を選択する必要がある
- 50. Privileged and Confidential 50 今後の展望
- 51. 今後の課題 Privileged and Confidential 51 安定性 基本的に安定的に運用できているが、 単一障害点（SPOF）があるのがネック 拡張性 MapReduceだけでは 今後の処理ニーズに対応しきれない 新しいフレームワークの模索の必要性
- 52. 今後の展開の一つのケースとして Privileged and Confidential 52 Hadoop-2.xの導入 単一障害点（SPOF）であったNameNodeの可用性が向上 より信頼のおけるシステムへ ・NameNode-HA ・YARN JobTrackerというSPOFのあったアーキテクチャを改良 全くJobが動かせなくなる可能性を低減 MapReduceのみならない多様なフレームワークの可能性 ※YARNの安定にはもう少し時間がかかりそうですが
- 53. Privileged and Confidential 53 Ready?
- 54. 目次 Privileged and Confidential 54 どのようにしてビッグデータを 利活用しているのか？ 全員がデータに触れることが重要 データは一部の人だけのものではない
- 55. 目次 Privileged and Confidential 55 どのようにしてビッグデータを 利活用しているのか？ 全員がデータに触れられる環境
- 56. まとめ Privileged and Confidential 56 ・Yahoo! JAPANはあらゆるジャンルの ビッグデータを保有 ・Hadoopを中心としたデータ処理システム を構築、運用 ・データを効果的に利活用するには 技術面だけでなく組織面での整備も必要
- 57. Privileged and Confidential 57 データで、ユーザーファーストを実現
- 58. Privileged and Confidential 58