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/

Transcript

1. 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
5. 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
6. • 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
7. 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/
8. 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
9. 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
10. 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
11. • 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
12. • 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)
13. • 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
14. • 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
15. 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
16. 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
17. Thank you!