20130313 osca hadoopセミナー

ＡｍｅｂａサービスにおけるHadoop活用事例

株式会社サイバーエージェントアメーバ事業本部Ameba Technology Laboratory福田一郎

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自己紹介

【名前】福田一郎（＠toutou）

【出身】鳥取県米子市

【経歴】

• 2008年4月サイバーエージェント入社

• Amebaサービスの運用

• Ameba Piggの運用，開発

• 2010年3月～統合ログ解析基盤Patriot開発

• 2011年4月～ Ameba Technology Laboratory開設＠秋葉原• Hadoop，HBase，SolrなどのOSS

• 大規模データ分散処理技術を中心に

株式会社サイバーエージェント

Ameba事業

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会社概要



東京都渋谷区道玄坂一丁目12番1号

代表取締役社長藤田晋

1998年3月18日

社名

本社

代表者

設立

加盟団体新経済連盟一般社団法人ソーシャルゲーム協会一般社団法人モバイルコンテンツ審査・運用監視機構安心ネットづくり促進協議会モバイル・コンテンツ・フォーラム社団法人日本広告業協会インターネット広告推進協議会社団法人日本広告審査機構

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事業内容


Ameba事業ソーシャルゲーム事業

インターネット広告事業

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Ameba事業ー PC向けサービス


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Ameba事業ースマートフォンプラットフォーム


8

Ameba事業ーソーシャルゲーム


9

Ameba事業ーコミュニティサービス


Ameba Technology Laboratory

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【概略】

Ameba Technology Laboratory

• 2011年4月秋葉原ダイビル8階に開設

• メンバー：約20名


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【領域】


大規模データ処理

基盤(Hadoop，HBase)

検索（Solr）

データマイニングレコメンドフィルタリング

• 各サービスのログ集約• 準リアルタイムログ収集• 各種指標の集計，結果表示• グラフ構造向けDB• 汎用JSONデータストア

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ブログ

Hadoop導入事例

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Ameba × Hadoop

• 2007年～アメブロアクセス解析• Hadoop0.13.1

• MapReduce，HDFS

• 2009年～ Ameba Pigg• ログ集約サーバ（HDFS）

• 2010年～ Patriot• Amebaサービス全体のログ集約，解析基盤

• CDH3系

• Hive

• 2012年～ Hornet• オンライン用途でのグラフデータ構造を扱うデータストア

• CDH4系

• HBase


Hadoop Conference Japanがキッカケ

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Patriotで扱うデータ


属性データ行動ログアクセス

ロググラフデータ

会員IDプロフィール

各種投稿ゲーム利用アイテム購入

課金

PVセッションUserAgent

コミュニティ系サービスのつながり情報

利用しているアプリ情報

HDFSに集約

Hiveを用いて集計

主にレコメンド向け

16株式会社サイバーエージェント

システム構成Amebaサービス

ログ転送（SCP）MySQLレプリ

【Logサーバ】ログの一時集約

Hadoopクラスタ

ログ整形Hiveインポート

集計サマリをPut（HBase）

レコメンドデータ作成サーバ

アドホックHiveクエリ（自作WebUI）

サマリView（自作WebUI）

【Batchサーバ】Jobスケジューラ

HiveJobをキックログのリアルタイム転送（Flume）

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Patriot利用実態


ゲームコンサルデータマイニングエンジニア

ゲーム/コミュニティプロデューサ

WebView アドホッククエリ

課金統括部門マーケティング部門

サービス担当エンジニア

システム連携 Daily定型ジョブ（Hive）だけで7000以上

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PAC3

• 自作ジョブスケジューラ（Ruby）

• Hiveクエリ単位で依存関係を張ることが可能

• 設定はRuby DSLで記述

• 結果を異なるデータストアに格納する記述が可能• Hive → MySQL

• Hive → HBase

• Hive → Hive


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Hadoopクラスタの統合


Ameba Patriot（CDH3u0）

SPプラットフォームPatriot

（CDH3u3）

統合Patriot（CDH4.2）

ノード：約60台Dell：R410

ノード：約50台Dell：R410

ノード：30台～

Dell：R720xd（2U）【HDD】3TB×12（SATA）300GB×2（SAS/OS）【RAM】64GB【CPU】8コア（HT）×2

Hadoopに向いたサーバの登場

ネットワークの統合

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HBaseの利用

• PatriotのサマリDB

• Hornet• グラフ構造を扱うデータストア

• 分散Lock機能（Zookeeperを利用）

• JSON Persister• JavaオブジェクトをJSONデータとして永続化するフレームワーク

• Javaオブジェクトを直接save，loadするシンプルなAPI

• Indexも指定可能

• データストア層をHBase ⇔ MySQLと切り替え可能


低レイテンシでのRead/WriteバックエンドにHDFS

列指向分散データストア

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Hornet（概要）


目的

• 大規模なグラフデータに対して高速に追加・更新処理ができる• シンプルなクエリを高速に(隣接ノードが取れれば良い)• オンライン処理

データモデル

• プロパティグラフ

Name Fukuda

Age 28

１

Name Suzuki

Age 28２

Name Yasuda

Age 26

３

date 2012/01/02

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その他のHadoop関連プロダクトの利用

• Flume• ログをTailしてHDFSやHBaseに流す

• GrowthForecastでリアルタイムにアクセス数をグラフ化

• ラボ内にコミッター

• Impala• Hiveより高速にクエリ実行が可能

• 検証しているところ

• データマイニングエンジニアが探索的なクエリを実行する（検討中）

• Blackhawk• HBaseをSQLライクな言語で扱うためのフレームワーク

• 自作


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Hadoopの採用理由

• Webサービスが生み出すデータは膨大

• ゲーム/コミュニティサービスが次々にリリース• どれだけデータ量が増えるか予想することが難しい

• 利用ユーザ数も増加する（サービスが増えればプロデューサも増える）

• データが増えたらノードを増やせば良い

• エコシステム（関連プロダクト）の充実• HBase，Hive，Zookeeperなど


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CDHの採用理由

• 必要となる各種モジュールがパッケージングされている• Hadoop関連プロダクトはVersionを合わせるのが至難の業

• インストールが簡単

• NameNode HA• CDH4系から

• Apacheにも取り込まれるがCDHの方が早くリリースされる

• JobTracker HA• CDH4.2から

• Impalaなど新しいプロダクト• 必要とされるものが積極的に作られ，取り込まれる


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Cloudera Enterpriseの採用理由• 2012年下旬から採用している

• CDHに関するサポートを得られる• Hadoop関連プロダクトは多岐にわたる

• Hadoop，HBase，Zookeeper，Hive，Pig ．．．

• 全てのプロダクトに精通することは不可能に近い

• OSSなのでコミュニティで訊けば良いが．．．

• Cloudera Manager• Hadoop環境構築がより簡単に

• 運用も楽に

• システム監視もできる

• エンタープライズ向け機能の充実• HA，BDR（バックアップ・ディザスタリカバリ回り），

Navigator（データ監査とアクセス制御）

• BtoCでもオンライン用途でHBaseを使うようになり必要性を感じた


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まとめ/将来展望


定型処理

Map/ReduceHive

非定型処理

WebUIからのHiveクエリ実行

Rなどを用いた高度な分析

オンライン処理

HBaseFlumeImpala

高度な処理

オンラインで高度な分析（ex.Jubatus）

より低レイテンシでのクエリ実行が可能

一連の流れをHadoop関連プロダクトで解決できている

適用範囲拡大が期待される

Hadoop関連プロダクトとして登場 or 連携

の可能性

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Hadoop採用を検討中の皆様へ

• Hadoopはかなり安定している

• OSS（Apacheライセンス）である

• データ増加への恐怖がなくなる

• 先進技術はHadoopのそばで生まれている

• Hadoopのサポートをする企業の増加

• まずはデータを集められる環境整備

• ニーズは現場からどんどん出てくる• まずやってみる → 共通化など効率を考える

• HBaseも用途によっては非常に有用


ありがとうございました