WDD2012_SC-004

膨大なデータを多数のサーバーで
短時間で処理分散処理高スケーラビリティ

Google の論文が Yahoo や Facebook
契機となって誕生！で使われている

グラフィカルな
ヒートマップなどコマンドラインと
管理機能
管理・監視機能が充実シンプルな Web 画面
CLI / GUI / Web UI

MPI / SOA / その他
任意のプログラムをプログラミングモデル MapReduce
利用可能

標準装備ジョブスケジューラー標準装備

Windows のファイル共有や、
サードパーティ製の分散ファイルシステム HDFS
クラスターファイルシステム

分散ファイルシステムを
自前で備えている

プログラミングモデルが
規定されている

2012-04-24 01:02:03 W3SVC1 192.168.0.1 GET /…

my %rpm; # 結果を格納するハッシュテーブル
while(<>) {
next unless /^d{4}/;
my $time = substr($_,0,16);
$rpm{$time}++;
}

my @sorted_keys = sort keys %rpm;

foreach my $k (@sorted_keys) {
print "$k $rpm{$k}n";
}

入力データを分割して複数のプログラムに配る

2012-04-24 01:02:03 W3SVC1 192.168.0.1 GET/… 2012-04-24 01:03:05 W3SVC1 192.168.0.1 GET/… 2012-04-24 01:04:06 W3SVC1 192.168.0.1 GET/…

while(<>) { while(<>) { while(<>) {
next unless /^d{4}/; next unless /^d{4}/; next unless /^d{4}/;
my $time = substr($_,0,16); my $time = substr($_,0,16); my $time = substr($_,0,16);
$rpm{$time}++; $rpm{$time}++; $rpm{$time}++;
} } }
それぞれのプログラムは与えられた他の仲間が何をやっているか
データを淡々と処理気にする必要はない
Map
my @sorted_keys = sort keys %rpm; 結果の断片をソートする

foreach my $k (@sorted_keys) { foreach my $k (@sorted_keys) {
Reduce print "$k $rpm{$k}n"; print "$k $rpm{$k}n";
} }
キーでソート済みであることが保証されているので、
淡々と結果出力をすればよい

while(<>) { while(<>) { while(<>) {
next unless /^d{4}/; next unless /^d{4}/; next unless /^d{4}/;
my $time = substr($_,0,16); my $time = substr($_,0,16); my $time = substr($_,0,16);
$rpm{$time}++; $rpm{$time}++; $rpm{$time}++;
} } }

UNIX 環境に依存している Bash スクリプトの Java プログラム内の
部分を Windows 対応 cmd 移植 UNIX 依存部分を調整

JavaScript コンソール
Windows 環境向けの
Hive ODBC ドライバ
新機能追加
Windows Azure
ストレージへの対応

Windows 用に移植されたスクリプト群
bin/ bash の呼び出し部分に
hadoop- config.cmd Windows 判定ロジックを追加
hadoop.cmd
hdfs.cmd
mapred.cmd
start-master.cmd
start-slave.cmd
stop-master.cmd
stop-slave.cmd
conf/
hadoop-env.cmd

主要な関連プロジェクト

Pegasus ZooKeeper

 HDFS に対して SQL 的な言語 (Hive QL) でクエリを発行できる。
 MapReduce の複雑さを隠蔽し RDB ユーザーが直感的に
Hadoop を活用できるようになる。

 こちらも HDFS に対する上位レイヤで、大規模なデータセットの
探索を容易にする仕組み
 “Pig Latin” というスクリプト言語で処理を記述すると、
Pig がそれを MapReduce ジョブに変換して実行してくれる。

Windows Server 版 Windows Azure 版 Windows Azure 版
（オンプレミス）その 1 - 「自前クラスター」その 2 – “Elastic MapReduce”

Windows Azure の
Windows Server にクラスターの詳細を意識せず
既存サブスクリプションに
Hadoop をインストールして MapReduce プログラムだけを
Hadoop クラスターを
クラスターを構築する方式デプロイして利用する方式
デプロイする方式

通常の Windows Azure 管理
ポータルとは別の専用サイト

“#コマンド” で、FS Shell の
コマンドを呼び出せます。

“#lsr” は ”hadoop fs –lsr” に相当します。

“#fs.get” で HDFS 上のファイルを
ローカルコンピューターへダウンロードできます

Hive に対する操作を Web ブラウザから行えます

クエリの結果と、実行された Map-Reduce
ジョブに関する情報が、ここに表示されます。

ここにHQLを入力します。

options.orientation = 45;
graph.bar(wordCounts, options);

graph.pie(wordCounts, options);

Windows 環境のアプリケーションに対して
Hadoop の分散ファイルシステムへのアクセスを提供

Action<string> processDirectory = null;
マネージド DLL processDirectory = (looppath) =>
(.NET 系の各種言語で利用可能) {
using (HdfsFileInfoEntries entries = hdfsSystem.ListDirectory(looppath))
{
ネイティブ DLL foreach (HdfsFileInfoEntry entry in entries.Entries)
(UNIX系の libhdfs に相当) {
string kind
= entry.Kind == HdfsFileInfoEntryKind.Directory ? “Directory” : “tFile”;
Console.WriteLine(string.Format(@”{0}:”"{1}”",
Modified/Accessed:”"{2:G}, {3:G}”", Owner:”"{4}”"”
, kind, entry.Name, entry.LastModified, entry.LastAccessed, entry.Owner));
if (entry.Kind == HdfsFileInfoEntryKind.Directory)
{
processDirectory(entry.Name);
}
}
}
C# でディレクトリの一覧を取得するコード例
};

セカンダリネームノードで作成されるチェックポイントファイルを
Windows Azure Storage へ転送して障害に備える機能です

プライマリネームノードセカンダリネームノード Windows Azure BLOB

edits fsimage

edits fsimage

マージ
fsimage.ckpt fsimage.ckpt

転送転送
fsimage.ckpt

インストール Excel 用 Hive プラグイン

ポート設定

 単に移植しただけではなく、JavaScript での MapReduce ジョブ作成や、
Windows Azure Storage との連携など様々な工夫がされています。

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