Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
Cloud-Nativeなデータ分析基盤におけるPrestoの活用 / Cloud-Nati...
Search
satoshihirose
March 14, 2019
Programming
1
8.4k
Cloud-Nativeなデータ分析基盤におけるPrestoの活用 / Cloud-Native Data Infrastructure with Presto
Hadoop / Spark Conference Japan 2019で話した資料です。
http://hadoop.apache.jp/hcj2019-program/
satoshihirose
March 14, 2019
Tweet
Share
More Decks by satoshihirose
See All by satoshihirose
顧客に価値を届け続けられる プロダクトであるために ~B2B SaaSにおいてプロダクトビジョン・戦略を改めて 策定するまでの道のり~
satoshihirose
2
620
Data Product Manager? / データプロダクトマネージャーとは?
satoshihirose
3
25k
Overview of The Modern Data Stack / モダンデータスタック概論
satoshihirose
11
7.7k
Data Engineering at SmartNews
satoshihirose
4
3k
Other Decks in Programming
See All in Programming
状態管理ライブラリZustandの導入から運用まで
k1tikurisu
3
470
What is Parser
yui_knk
9
4.1k
Some more adventure of Happy Eyeballs
coe401_
2
180
Go1.23で入った errorsパッケージの小さなアプデ
kuro_kurorrr
2
390
大公開!iOS開発の悩みトップ5 〜iOSDC Japan 2024〜
ryunakayama
0
190
connect-go で面倒くささと戦う / 2024-08-27 #newmo_layerx_go
izumin5210
2
640
[DroidKaigi 2024] Android ViewからJetpack Composeへ 〜Jetpack Compose移行のすゝめ〜 / From Android View to Jetpack Compose: A Guide to Migration
syarihu
1
550
私のEbitengineの第一歩
qt_luigi
0
450
Jakarta EE meets AI
ivargrimstad
0
380
はじめてみよう量子プログラミング
itokoichi01
0
190
マイグレーションコード自作して File-Based Routing に自動移行!! ~250 ページの歴史的経緯を添えて~
cut0
1
260
LangGraphでのHuman-in-the-Loopの実装
os1ma
3
1.1k
Featured
See All Featured
Automating Front-end Workflow
addyosmani
1365
200k
Debugging Ruby Performance
tmm1
72
12k
Robots, Beer and Maslow
schacon
PRO
157
8.2k
Statistics for Hackers
jakevdp
794
220k
Evolution of real-time – Irina Nazarova, EuRuKo, 2024
irinanazarova
0
97
CSS Pre-Processors: Stylus, Less & Sass
bermonpainter
354
29k
GraphQLとの向き合い方2022年版
quramy
43
13k
Helping Users Find Their Own Way: Creating Modern Search Experiences
danielanewman
29
2.2k
JavaScript: Past, Present, and Future - NDC Porto 2020
reverentgeek
45
4.8k
How To Stay Up To Date on Web Technology
chriscoyier
786
250k
Six Lessons from altMBA
skipperchong
26
3.3k
Building a Scalable Design System with Sketch
lauravandoore
458
32k
Transcript
2019-03-14 Data Engineer, SmartNews Inc 廣瀬 智史 Cloud-Nativeなデータ分析基盤 におけるPrestoの活用 Hadoop
/ Spark Conference Japan 2019
None
None
None
データの活用(データ分析、機械学習) 例: ニュース(記事+動画)配信 • 記事+動画のカテゴライズ • フィードにおけるレコメンド 例: 広告配信 •
様々な配信最適化 例: データサイエンス • 経営指標の計算や予測
• 当時の構成 ◦ MapReduce(mrjob) + MongoDB • 課題 ◦ 集計処理が必要になるたびに
MapReduce処理を追加する必要が あった ◦ 見たいデータを追加するたびに可視 化のためのウェブアプリを修正する必 要があった ◦ データを気軽に分析できる環境では なかった 2014年当時のSmartNewsデータ基盤の構成と課題 in-house visualization web application
Hadoop Conference in Japan 2014 • Facebookが公開したSQL Query Engine •
大規模データセットに対してもイ ンタラクティブなレスポンスを返 す • Presto自身はデータストレージ を持っていない • 複数のデータソース(Hive, Cassandra, MySQL, etc…)に 対して一度に集計を実行するこ とができる https://tug.red/entry/2014/07/10/150250/
Presto/Hiveの導入 • 変更後の構成 ◦ S3 + Presto + Hive •
コンセプト ◦ ETLバッチ処理はHive, リアルタイム データ集計はPresto ◦ ストレージとコンピューテーションリソー スを分離 ◦ SQLを書ければ誰でもデータ分析がで きるようにする BI Tools, CLI, Data Application
EMR+S3によるCloud-Nativeなデータ分析基盤 [メリット] • Less Maintenance: マネージドサービスを 活用することで運用を少なく • Elasticity: long
runningなHadoopクラスタ の他にも、必要に応じてtransientなHadoop クラスタを活用できる。ワークロードに応じて クラスターの規模を増減できる • DevOps: 用途やチームに応じてクラスター を使い分けることで、依存性が局所化され、 チームがownershipを持てる 広告配信 チーム Hive MetaStore multi EMR clusters S3 Buckets ニュース配信 チーム multi EMR clusters S3 Buckets Hive MetaStore
EMR+S3によるCloud-Nativeなデータ分析基盤 [デメリット] • マルチクラスター化によって複数のHive MetaStore Databaseにデータが分散してし まい、それらを跨いだ集計処理が難しくなる 広告配信 チーム Hive
MetaStore multi EMR clusters S3 Buckets ニュース配信 チーム multi EMR clusters S3 Buckets Hive MetaStore
• データが分散して存在しまう状況への 対応 ◦ Prestoをインターフェイスにするこ とで複数のデータソースにまた がった集計が可能に other Applications CLI
Hive(Ads) Hive(News) other databases PrestoによるData Aggregation BI Tool
• EMRを使うのではなく、EC2上にクラス ターを構築している • 負荷状況によりworkerをオートスケール させ、利用状況の増減に対応している • 利用用途により、複数のクラスターが存 在する ◦
一部では今年2月にリリースされた version 302を使い始めている Prestoの活用(1)
• defaultのPrestoには存在しないコネクターの追加や、独自のファンクション の追加を行なっている ◦ 例: Kinesis connector ◦ 例: fast
JSON extraction function ◦ 例: AWS function ▪ ddb_get() Prestoの活用(2) Table Name
• PrestoやHiveのバージョンアップに追従する仕組みの整備 ◦ 検証環境の整備など • 監視の強化 ◦ 問題のあるクエリの実行検知 ◦ ETL処理結果のvalidation
◦ SLI/SLOの設定 • データフォーマットや設定の最適化 ◦ RCFile から ORC への移行など • Streaming Processingの拡充 SmartNewsデータ分析基盤の課題と今後
Presto Software Foundationの設立 • 2019年1月にPrestoの開発コミュニ ティをサポートするためStarburst Data, Arm Treasure Data,
Qubole などのengineerにより設立 • 今後はこれまでのprestodb/presto (2019/3時点最新バージョンが 0.217)がprestosql/presto(2019/3時 点最新バージョンが305)に分岐し、開 発が進んでいく
まとめ • SmartNewsでは、EMRとS3を使用したCloud-Nativeなデータ処理基盤を、 Hive/Prestoを活用することで実現している • Hiveを中心としたETL処理により、エンジニア以外もロジックの実装に参加で きるようになった • Prestoを活用することで、社内の様々なデータをSQLによって集計し、分析 できるようになった
• transientなクラスターを活用するなど、メンテナンスコストを下げることを意識 し、それぞれのチームごとのOwnershipを持って開発を進めることができる
Thank you!