ほぼ週刊AWSマイスターシリーズ第10回 – EMR編に参加しました

こんにちは。くろの（福田）です。

先日AWSのオンラインセミナーシリーズである「ほぼ週刊AWSマイスターシリーズ」が開催されました。第10回目は大谷さんによるAmazon Elastic Map Reduceでした。

■開催概要

• 日時：2011年11月30日（水）17時～18時
• 場所：オンラインセミナー
• 講師：AWS大谷さん

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AWSマイスターシリーズはほぼ毎週AWSの中の人がAWSの各サービスに関して詳細に解説をしてくれるとても^10ありがたいオンラインセミナーです。

クラスメソッドでは多くの社員がセミナーに参加しています。

■セミナー開始に先立って

今週のプレゼントはウィンドブレーカー。豆情報としては絶賛AWS社員募集中！

■ネタ

Hadoopはイケテナイヨ。理由ハ下記画像ガ○○ダカラダヨ

（ネタ終わり）

■Apache Hadoop

• Big Dataの取り扱い
• Hadoopはオープンソース製品。下記2つで構成される
  • HDFS（Hadoop Distributed File System）
  • MapReduce
• メリット
  • スケーラブル
  • 誰でも入手可能
  • 柔軟性

■Hadoopの処理の流れ

• 大元の大量データがある。このデータから平均値、最大値、分析結果、計算結果といった「人間が理解しやすい（元データに比べると非常に小量な）数値」を取得したい
• データが非常に多いので、いくつかのグループに分割する（チャンクに分解）
• Mapする：特定のルールで各グループを細かく細分化する
• Shuffleする：グループ（チャンク）ごとのマッピング結果で同じものを集める
• Reduceする：あつまったマッピング結果を集計してデータ量を圧縮（Reduce=縮小）する。
• 「人間が理解しやすい」ように圧縮された少量のデータが出力される

※セミナーではフルーツジュースの例が紹介されていました。

（参考）いまさら聞けないHadoopとテキストマイニング入門 - ＠IT http://www.atmarkit.co.jp/fjava/rensai4/hadoop_tm01/01.html

■RDBMSとHadoopの違い

※基本的にRDBMSでもデータ分析は賄える。 ※HadoopでBig Dataではないデータの分析も行えます。もちろんBig Dataの分析は得意

■Hadoopの課題 

• Hadoopのスケーラビリティを活かすには大量のサーバーが必要
• 大量にサーバーを購入してしまうとノードの追加縮小が自由にはできない
• データをHDFSだけに保存するのはリスク

■Amazon Elastic MapReduce

• Hadoopをいつでもオンデマンドで利用可能にしたサービス
• 開発者はデータの分析・解析アプリケーションに集中
• AWSサービスとの強力なインテグレーション
• Big Data処理のための煩雑なタスクが不要
• 解析をトライアンドエラーできる

※Elasticity、AWS SDK、Amazon S3連携がポイント！

■Amazon EMR全体アーキテクチャ

• データソースから入力データををAmazon S3に保存
  • 消失の恐れが無い（SLA=99.999999999%）
• Amazon EMRを起動する
• EMR Hadoop Clusterがオンデマンドで生成され、分析が行われる
  • Masterインスタンスグループ
  • Coreインスタンスグループ
  • Taskインスタンスグループ
• 出力結果がAmazon S3に保存される。メタデータはAmazon SimpleDBに保存される

■Amazon EMRコンポーネント

• インスタンスグループ
  • Master
  • Core
  • Task
• Master：ジョブ全体を管理。1台のみ起動
• Core Node：MapReduceを実行。HDFSのDataNodeを持つ。複数台起動。TaskTrackerも搭載
• Task Node：オプション。MapReduceのみを実行

■Amazon EMRとAWSプラットフォーム

• Amazon EC2
• Amazon S3：Amazon EMRのデータおよびアプリケーションのアップロード先
• SimpleDB：Amazon EMRのジョブ状態情報を保持
• IAM：Amazon EMRのアクションを制限

■Amazon EMRでの処理の流れ

• Amazon S3のバケットにデータをアップロードする
• Amazon EMR上にジョブフローを生成する
  • AWS Management Console
  • コマンドライン
  • REST API
• Amazon S3のバケットから結果を取得する

※ジョブフロー：データ分析処理。Amazon EMRの場合はこの処理能力をスケールアウト/インする事が可能

■Amazon EMRでのアプリケーション開発

• Hadoop Streaming
  • Perl、PHPなどのstdin/stdoutで連携
• Hive
  • SQLライクにクエリが記述可能
  • アドホックな（特定目的の）クエリに最適
• MapReduceアプリケーション
  • Javaで記述する
  • 自由度は高いが、大変

HiveのWikiのGettingStartedのクエリサンプル

hive> SELECT a.foo FROM invites a WHERE a.ds='2008-08-15';

■EMR機能：稼働中ジョブフローの拡張

■EMR機能：稼働中ジョブフローの拡張/伸縮

■Amazon EMRが有効な領域

• データマイニング/BI
• データウェアハウスアプリケーション
• 大量ファイル処理・変換
• バイオインフォマティクス（遺伝子解析）
• 金融シミュレーション（モンテカルロ計算等）
• Webインデックス構築

■大規模データ処理＝Elastic Batch Processing

• Hadoopデファクト分散処理フレームワーク
• Amazon EMR
• Amazon EC2 Cluster Compute HPCによるスーパーコンピュータクラスの高速処理
• Amazon EC2スポットインスタンスによるコスト削減
• 状況に応じてAWSリソースを拡張/縮減

おしまい

@Cronoloves