Java11対応ほか、Apache Hadoop 3.3.0の新機能を紹介
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、「Hadoop」黒帯の鯵坂(@ajis_ka)です。本記事では、Apache Hadoopで次にリリースされるマイナーバージョンである3.3.0で追加される新機能について紹介します。本記事では、特にHadoop CommonとHDFS（Hadoop Distributed FileSystem）の新機能を重点的に紹介しつつ、それらの機能に対するヤフーの貢献についても触れていきます。 Hadoop 3.3.0 概要 Hadoop 3.3.0はおそらく2019年の年末までにリリースされる予定で、この記事を執筆している10月23日時点ですでに1500件以上の修正が入っています(Hadoop 3.2.0は1089件)。つまり、
ネームノードのヒープメモリのサイジング
このブログは「Sizing NameNode Heap Memory」ドキュメントの翻訳記事です。 各ワークロードには、ユニークにバイトを配分するプロファイルがあります。一部のワークロードではヒープメモリとガベージコレクションにデフォルトのJVMの設定を使用することができますが、他のワークロードではチューニングが必要です。このトピックでは、動的なヒープの設定によってボトルネックが発生した場合のNameNodeのJVMのサイジングに関する指針を提供します。 すべてのHadoopのプロセスは Java Virtual Machine（JVM）上で実行されます。JVMの数はデプロイモードによって異なります。 ローカル （またはスタンドアロン）モード − デーモンは存在せず、すべてが単一のJVM上で実行されます。疑似分散モード −（NameNodeデーモンなどの）各デーモンは、単一のホスト上の独自
Hadoop クラスタ構成時のハードウェア選定の目安
Hadoop管理者のエキスパートになる 本記事は、Cloudera のシステムエンジニアである Kevin O’Dell による記事を翻訳したものです。原文についてはこちらをご覧ください。 Cloudera のお客様が Apache Hadoop を導入するときにまず抱く疑問の一つは、新しい Hadoop クラスタに適したハードウェアをどう選定しようか、ということです。 Hadoop は業界標準のハードウェア上で動くように作られてはいますが、理想的なクラスタ構成を推奨するのはハードウェアのスペック一覧をあげるより困難です。ハードウェア選定でパフォーマンスと経済性がもっともよいバランスをとるには、テストと検証が必要です。（例えば IO インテンシブなワークロードがあるユーザーなら、コアあたりのストレージにもっと多くの投資が必要になるでしょう。） このブログ記事では、ワークロード評価の基本とそ
Impala
Apache Impala is the open source, native analytic database for open data and table formats. Follow us on Twitter at @ApacheImpala! Do BI-style Queries Impala provides low latency and high concurrency for BI/analytic queries on the Hadoop ecosystem, including Iceberg, open data formats, and most cloud storage options. Impala also scales linearly, even in multitenant environments. Unify Your Infrast
How to Build a Scalable ETL Pipeline with Kafka Connect | Confluent
Apache Kafka is a high-throughput distributed message system that is being adopted by hundreds of companies to manage their real-time data. Companies use Kafka for many applications (real time stream processing, data synchronization, messaging, and more), but one of the most popular applications is ETL pipelines. Kafka is a perfect tool for building data pipelines: it’s reliable, scalable, and eff
Welcome to Apache™ Hadoop™!
Apache Hadoop The Apache® Hadoop® project develops open-source software for reliable, scalable, distributed computing. The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers using simple programming models. It is designed to scale up from single servers to thousands of machines, each offering local computation an
Reflections on S3's architectural flaws
On 28th February 2017, Amazon Web Service’s S3 storage service experienced a period of unavailability. While we are awaiting a postmortem and explanation of root-cause, I thought I would share my thoughts on the storage guarantees provided by S3, the implications of S3’s closed model for metadata, and a prediction of the re-emergence of cloud-scale hierarchical filesystems as a replacement for obj
Yahoo! JapanのHadoopクラスタは6000ノードで120PB。指数関数的に増大するデータ需要を技術で解決していく。Hadoop Spark Conference Japan 2016
Yahoo! JapanのHadoopクラスタは6000ノードで120PB。指数関数的に増大するデータ需要を技術で解決していく。Hadoop Spark Conference Japan 2016 日本を代表する規模のビッグデータ処理基盤を持つ企業の1つがYahoo! Japan（以下Yahoo!）です。 同社は2月8日に開催された「Hadooop Spark Conference Japan 2016」において、現在運用中のビッグデータ処理基盤の規模、そして同社が抱えている課題と、それをどう解決していくのかを基調講演の中で示しました。 同社が示した解決方法は、Hadoopなどのビッグデータ処理基盤を使い倒す側から、作る側へ向かうという大胆なものです。同社の貢献はオープンソースとなり、今後さらに多くの課題解決に役立つことになりそうです。 同社データインフラ本部 遠藤禎士（えんどうただし）氏
Hadoop成功のカギはオープンソースにあり ─“Hadoop生みの親”ダグ・カッティング氏インタビュー | gihyo.jp
「これからの時代、プラットフォームとして選択するテクノロジはオープンソース以外にありえない。むしろプラットフォームテクノロジたりうるにはオープンソースであることが要求される。」─7月8日、東京・汐留で開催された「Hadoop Conference Japan 2014」の基調講演において、Hadoop生みの親として知られるClouderaのチーフアーキテクト ダグ・カッティング（Doug Cutting）氏はこう言い切りました。そしてこの言葉はオープンソース信者の妄想でも何でもなく、現在、世界中のIT関係者が共有する一般的な認識となっています。 少し前までは企業や大学の片隅に置かれたスパコンやメインフレームの独壇場だった並列分散処理システムを、安価で汎用的なハードウェア上で稼働させ、さらにサーバ台数を増やせば増やすほど処理能力を高めるというスケールアウトを実現したことで、Hadoopは
MapReduceは今後どうなるのか？ - 急がば回れ、選ぶなら近道
2012年の現在、割と悩んでいるのでメモっておく。 年度末ぐらいに再調査の予定。・・なので暫定ですよ。 まず前提として、現行のHadoopの実行フレームワークであるMapReduceは、実行効率は決して良くはないです。この辺が割と辛い。 とはいえ、大規模並列処理を一般的に行うという観点での品質や取り回しを考えた場合、”結果として”非常にバランスがとれており、普及している。その上で、このMapReduceですが、今後の見通しについては、潮流は今のところ二つに割れているよう見える。ので、その辺のメモ。 ■YARN 一つの方向性は、現在のHadoop2.0系で実装されているMapReduce2.0、というか、MapReduceとは別の実行基盤を利用するという方向ですね。すなわちBSPや、MPIを利用する。要は、今までの並列処理の成果をそのまま利用しましょう、という流れに近い。 MapReduce
リクルート式Hadoopの使い方
リクルート式Hadoopの使い方 - Presentation Transcript リクルート式Hadoopの使い方 株式会社リクルートMIT システム基盤推進室インフラソリューショングループ石川 信行 はじめに・・・ □名前 石川 信行 （ ground_beetle） □出身 福島県 いわき市 □経歴 ・2009年リクルート新卒入社 ・営業支援システムのコーダー（java）、DBAとして参加。 ・JavascriptのLibであるSenchaを用いたスマホサイト開発 ・現Hadoop推進担当 □趣味 ・外国産カブト虫飼育 ・スキューバダイビング ・海水魚飼育 リクルートの組織体制について 旅行C 営業 企画 自動車C 営業 企画 住宅C 営業 企画 MIT United 事業担当MIT 事業担当MIT 事業担当MIT ・マーケティング・分析チーム ・インフラ基盤チーム
Welcome to Apache Hadoop!
Apache Hadoop プロジェクトでは、信頼性の高いスケーラブルな分散コンピューティングのためのオープンソースソフトウェアを開発しています。Hadoop には以下のサブプロジェクトがあります。 Hadoop Common: Hadoop のほかのサブプロジェクトをサポートする共通のユーティリティです。 Avro: 各種スクリプト言語に動的に組み込み可能なデータ直列化システムです。 Chukwa: 大規模分散システムを管理するためのデータ収集システムです。 HBase: 巨大テーブル用の構造化データストレージをサポートするスケーラブルな分散データベースです。 HDFS: アプリケーションデータに対して高いスループットでのアクセスを可能にする分散ファイルシステムです。 Hive: データ・サマライゼーションやアドホックなクエリー操作を可能にするデータウェアハウス・インフラストラクチャです
Hadoopを使いこなす(1)
まず、 1 の入力ファイルを分割する方法は、InputFormatクラスの、getSplits関数を上書きすることで、カスタマイズできます。 また、 3 のInputSplitから、KeyとValueを抽出する処理も、InputFormatクラスを通じてカスタマイズできます。 InputFormatのgetRecordReader関数を通じて、RecordReaderクラスを生成するのですが、これに任意のRecordReaderクラスを指定すればOKです。 2 のMap処理ですが、ユーザが指定したMapperクラスの処理を実行します。 Mapperクラスは、MapRunnerクラスを通じて、初期化処理、map関数を繰り返す過程、終了処理といった一連の流れを実行します。 MapRunnerクラスをカスタマイズすれば、こうした流れを制御することができます。 0.20.0からの新しいMapRed
Amazon EMR 2.x and 3.x AMI versions - Amazon EMR
AWS is updating the TLS configuration for all AWS API endpoints to a minimum version of TLS 1.2. Amazon EMR releases 3.10 and lower only support TLS 1.0/1.1 connections. After December 4, 2023, you won't be able to create clusters with Amazon EMR 3.10 and lower. If you use Amazon EMR 3.10 or lower, we recommend that you immediately test and migrate your workloads to the latest Amazon EMR release.
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Hadoop-3.2.0の新機能の紹介とJava9+対応のコミュニティ動向
Tuning Parquet file performance | Dremio
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Readahead in Hadoop Two
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