yahoo! japanを支えるビッグデータプラットフォーム技術

1 Privileged and Confidential

Yahoo! JAPAN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

自己紹介

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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

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is

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…

…

…

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…

…

…

あらゆるジャンルの ビッグデータを保有

目次

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月間総ページビュー数

(2013年7-9月平均)

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年間ユニーク検索クエリ数

(Yahoo! JAPAN調べ)

ビッグデータはユーザーのために利活用

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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

利活用事例

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サービス改善

利活用事例

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縦22ピクセル 縦28ピクセル

サービス改善

利活用事例

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縦22ピクセル 縦28ピクセル

サービス改善

利活用事例

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￥

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

利活用事例

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レコメンデーション

利活用事例

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単なる検索量のみではない 様々なパラメータ

キーワード補助入力

利活用事例

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音声アシスト（音声認識、意図解析）

利活用事例

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画像認識

利活用事例

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マーケットインテリジェンス

パズル＆ドラゴンズ（パズドラ）

利活用事例

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マーケットインテリジェンス

パズル＆ドラゴンズ（パズドラ） 艦隊これくしょん～艦これ～

利活用事例

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マーケットインテリジェンス

利活用事例

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マーケットインテリジェンス

利活用事例

Privileged and Confidential 21

Twitterのつぶやきを解析 “ネガティブ”,”ポジティブ” の割合をグラフ化

感情分析

利活用事例

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ビッグデータレポート

利活用事例

Privileged and Confidential 23

都道府県別の議席獲得予測 42都道府県で獲得政党が一致

目次

Privileged and Confidential 24

どのようなシステムでデータを 処理しているのか？

Yahoo! JAPANデータインフラ概要

Privileged and Confidential 25

・・・

Storm

生成

収集

格納・処理

利活用

本日はHadoopの話を中心に

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・・・

Storm

生成

収集

格納・処理

利活用

Privileged and Confidential 27

Yahoo! JAPANの Hadoopについて

Privileged and Confidential 28

Yahoo! JAPANの Hadoopについて の前に・・・

Hadoopはもちろん重要、でも・・・

Privileged and Confidential 29

本当に データを使い倒すには Hadoop以外の周辺システムとの連携が必要

Hadoop周辺システムのご紹介

Privileged and Confidential 30

・・・

Storm

生成

収集

格納・処理

利活用

Hadoopを中心とした周辺システムとの連携

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Storm

DataHighway データ入力

一次加工データ 分析用データ連携

DataHighwayについて

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Storm

DataHighway データ入力

一次加工データ 分析用データ連携

DataHighwayについて

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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 (圧縮済み)

DataHighway

Stormについて

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Storm

DataHighway データ入力

一次加工データ 分析用データ連携

Stormについて

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Stormとは？ Twitter社がOSSとして公開した、 分散ストリーム処理プラットフォーム 9/18にApache Incubatorプロジェクト化 （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

Teradataについて

Privileged and Confidential 36

Storm

DataHighway データ入力

一次加工データ 分析用データ連携

Teradataについて

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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

Hadoopだけではなく適切な役割分担が必要

Privileged and Confidential 38

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

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Yahoo! JAPANの Hadoopについて

Yahoo! JAPANのHadoopについて – 目次

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1. Hadoop構成

2. Hadoop規模

3. 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

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Yahoo! JAPANのHadoop構成

Hadoopクラスタの状況

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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

エコシステム

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Oozie,Pig,Hive等のエコシステムを活用

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Yahoo! JAPANのHadoopの規模

Yahoo! JAPANのHadoop規模

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約3,500台

国内最大級 その規模感は？

Yahoo! JAPANのHadoop規模感

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・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

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Yahoo! JAPANのHadoopの特色

Yahoo! JAPANのHadoop特色

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400ユーザを超える規模での マルチテナンシー運用

どれくらいマルチテナンシー？

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・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

マルチテナンシーの難しさ

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いかに安定・公平に マルチテナント運用を行うか

状況の可視化

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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

状況の可視化

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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

マルチテナントでうまく回すために

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・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。

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Yahoo! JAPANでのチューニング事例

チューニングの内容

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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

そもそもチューニングしようとした訳

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H/Wのリソースが 余っていることを発見

今のH/Wに合った最適な設定値を探していた

CPU,DiskI/O,Memory Netowork,etc… 様々な指標を確認 そのうち、全ての指標に 若干の余裕があることがわかる

それならば・・・

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1ノードでもっとTaskが動かせる！ かもしれない

しかし、既に本番稼動しているクラスタ チューニングして問題がでないか・・・？

テストクラスタでは 規模が大きく異なるため、 必ずしも参考にはならない。 ※ネットワークトラフィックなど

テスト：本番 = 1:50~100 くらいの差

まずは再度現状の把握

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チューニング前に様々な指標を確認

・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

気をつける項目の一例

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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

本番でのテスト実施

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一部のラックに対して チューニング実施

ラックスイッチの限界などを測定するためにも ラック単位で設定値を変える必要がある

タスクslotの増加により 新しくボトルネックが 生まれてしまう可能性に注意

結果の検証

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デグレされていないかの確認

グラフでのH/W指標の確認はもちろん 既存Jobのジョブ実行時間、タスク実行時間なども比較

タスク実行時間

＜＜＜ 未チューニングノード チューニングノード

となっていないか

チューニングの一例 – 結果

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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

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機材の選び方

「コモディティ」が大切

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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

Yahoo! JAPANで使っている機材の一例

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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

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今後の展望

今後の課題

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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

今後の展開の一つのケースとして

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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

10/15にHadoop-2.2.0-GAリリース！

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Ready?

目次

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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

目次

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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

まとめ

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・Yahoo! JAPANではあらゆるジャンルの ビッグデータを保有・活用 ・ビッグデータを徹底的に活用するため 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

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データで、ユーザーファーストを実現

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