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Hadoop Conference Japan 2009 #1
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楽天のHadoop利用事例(前半) 2009年11月13日に行われました、Hadoop Conference Japan 2009の発表資料です。
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Hadoop Conference Japan 2009 #1
1.
楽天の Hadoop 利用事例
(Hadoop Conference Japan 2009) 楽天株式会社 開発部 河村圭介|2009年11月13日
2.
3.
Agenda 1 楽天の紹介
2 楽天のシステムのもつ課題 3 楽天の Hadoop 環境 4 利用事例をいくつか紹介 5 まとめと今後の展開
4.
1 楽天の紹介 2
楽天のシステムのもつ課題 3 楽天の Hadoop 環境 4 利用事例をいくつか紹介 5 まとめと今後の展開
5.
6.
流通総額に見る成長 流通総額推移 (
単位:億 ) 178 707 1124 1899 3009 4236 5369 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 00 01 02 03 04 05 06 07 6638 457 08
7.
8.
楽天グループ ビジネスは拡大中 1997 年
1998 年 1999 年 2000 年 2001 年 2002 年 2003 年 2004 年 2005 年 2006 年 2007 年 2008 年 2009 年
9.
3 楽天の Hadoop
環境 4 利用事例をいくつか紹介 5 まとめと今後の課題 1 楽天の紹介 2 楽天のシステムのもつ課題
10.
11.
12.
13.
1 楽天の紹介 2
楽天のシステムのもつ課題 4 利用事例をいくつか紹介 5 まとめと今後の課題 3 楽天の Hadoop 環境
14.
15.
16.
1 楽天の紹介 2
楽天のシステムのもつ課題 3 楽天の Hadoop 環境 5 まとめと今後の課題 4 利用事例をいくつか紹介
17.
利用事例 1 :
広告 ユニークユーザー 分析
18.
19.
20.
利用事例1:広告ユニークユーザー分析 Hadoop 導入の背景
増え続ける広告配信量 処理速度の向上 リアルタイム性の向上 行動ターゲティング広告の 配信量( = 配信ログ)は、 およそ年 50% ずつ増加している。
21.
利用事例1:広告ユニークユーザー分析 処理の概要 広告の配信ログをインプットにして、
複数の map/reduce を組み合わせて 統計解析し、 ユーザーの利用目的に応じて、 数種類のアウトプットを出力している。 広告配信エンジン NAS Hadoop クラスタ ユーザー
22.
利用事例1:広告ユニークユーザー分析 Hadoop 導入の効果
そのスケーラビリティを手に入れた。 導入前に、占有 Batch サーバーで 稼動していた perl スクリプトと、 複数サービスでシェアしているクラスタ上で 稼動している map/reduce を比較すると、 処理速度が約 580% 向上した。 約 26 時間が、およそ 4 時間半程度に短縮された。
23.
利用事例 2 :
レコメンデーション
24.
楽天のレコメンデーション サービス、表示位置により使い分けています。 楽天ブックス
楽天ダウンロード 楽天市場 楽天レンタル
25.
利用事例:レコメンデーション 最近のお買い物からのおすすめ
26.
27.
28.
1 楽天の紹介 2
楽天のシステムのもつ課題 3 楽天の Hadoop 環境 4 利用事例をいくつか紹介 5 まとめと今後の課題
29.
Hinweis der Redaktion
こちらは楽天市場のシステムでやり取りされたお金の総額です。流通総額、という名前の経営指標になっております。 ごらんのとおり、年々と楽天市場での購入金額というのは増えておりまして
昨年では6638億円にも達しました。 会員数も、年間の受注件数も年々伸びております。
Hadoop の環境といえば大規模なものを想像されるかもしれませんが、数台でも効果は現れますし、必要な処理に応じた環境を用意すれば、
Perl 2 コア1 CPU マシン上で、 2 スレで稼動 メモリ・ CPU ともに、ほぼ 100% 使い切ってフル回転していた map/reduce 3 サービスでクラスタをシェアしている 配信ログが増加するほど、 perl と map/reduce の処理速度の差は広がる傾向にある
独自実装したプロトタイプでは数日間以上かかっていた処理が 4,5 時間でできるようになりました。