今やビッグデータのランダムアクセス系処理に欠かせない技術となったHBase。導入する企業や組織が続々と増える中、現場では運用や設定を行う上でのまとまった知識が求められています。 オライリー・ジャパンでは今年7月、日本語のものとしては初のHBase総合解説書となる『HBase』(Lars George 著、Sky株式会社 玉川 竜司 訳 全584ページ)を刊行いたしました。同書では、クライアントAPI（高度な機能・管理機能）、Hadoopとの結合、アーキテクチャといった開発に関わる事項や、クラスタのモニタリング、パフォーマンスチューニング、管理といった運用の方法を、豊富なサンプルとともに解説。この日本語版ではさらに、AWS Elastic MapReduceについての付録を独自に追加するなど、より実践的な内容となっており、読者から高い評価を得ています。 著者のLars George 氏は、2
勤務先が主催でNHNテクノロジーカンファレンスという技術者向けイベントをやってるんだけど、その登壇者として社外の誰かから推薦されたらしいので(何故……)、ひとセッションしゃべってきた。なお「HBase at LINE」の発表は「HBaseについて誰かいない？」と主催の伊勢さんに聞かれたのに自分が推薦しました。みんなありがたがるといいよ。 他の人の話も、懇親会でのあれやこれやも大変楽しかった。HBaseなー、火山かー、みたいな。そのうち techblog にまとめエントリが上がるんじゃないでしょうか。それまでこっちでも見ると当日の状況が多少なりわかるかもしれません。 第2回NHNテクノロジーカンファレンス #nhntech まとめ - Togetterまとめ で、自分がしゃべったときのスライドはこちら。(slideshareのembed用タグを埋めてもはてなダイアリーに弾かれてしまう…… 対
Hi, I’m Shunsuke Nakamura (@sunsuk7tp). Just half a year ago, I completed the Computer Science Master’s program in Tokyo Tech and joined to NHN Japan as a member of LINE server team. My ambition is to hack distributed processing and storage systems and develop the next generation’s architecture. In the LINE server team, I’m in charge of development and operation of the advanced storage system whi
1年経ってiPhone4の電池がヘタってきた、太田です。 指数関数的にエントリ数が少なくなってきた本ブログですがw、景気付けのためにエントリを投稿したいと思います！本日はHBaseについてです。 Linux と Hadoop と HBase と ZooKeeper に詳しいあなた！あなたがターゲットです。 HBaseとは? HBaseとは、HDFS (Hadoop Distributed File System)上に構築された分散データベースです。大量の非常に細かいデータをリアルタイムに読み書き出来るのが特徴です。最近ではFacebook Messageの基盤技術として使用された事で注目を集めています。 HBase公式サイト Apache HBase ブック 保存されたデータはHDFS上に保存され、HDFSの仕組みによってレプリケーションされるため安全にデータを保持することが出来ます。 ま
次世代アーキテクチャについての考えをまとめておく。 まずは、Hbaseの勉強会のお話。 某界隈では割と話題になったので、 細かいブログやサイトは結構、紹介されている。 ので特に詳細は省く。 一応tatsuyaさんのSlideshareは Tokyo HBase Meetup - Realtime Big Data at Facebook with Hadoop and HB… slideを見ているだけでは、よくわからないと思うが Jonathanとの会話では、FBはバックエンドの部分を含めて バッチ処理は別のHadoopクラスターで行っている。 相当バリバリ使っているようだ。 したがって、割と話題になっているHbase上でHadoopMRはどうよ？ っていう話は「分ける」ってのが正解に近く、 フロント処理とバック処理は明快にわけることが基本になるようだ。 その上での印象で、 自分の思ったこ
Facebookが新しいサービス「Messages」の基盤として、NoSQLデータベースの「HBase」を選択したことを、先日の記事「Facebookが新サービスの基盤にしたのは、MySQLでもCassandraでもなく、HBaseだった」で紹介しました。 HBaseは、Facebookによると次のような特徴を備えていると説明されてます。 負荷に対して非常に高いスケーラビリティと性能を発揮 CassandraよりもシンプルなConsistency Model（一貫性モデル）を備えている 自動ロードバランス、フェイルオーバー、圧縮機能 サーバーごとに数十個のシャードを割り当て可能、などなど このHBaseはどのようなデータベースなのでしょうか？ 情報を集めてみました。 HBase入門のプレゼンテーション 最初に紹介するのは「HBaseエバンジェリスト」Tatsuya Kawano氏のプレゼン
Facebookは大規模なデータ処理の基盤としてHBaseを利用しています。なぜFacebookはHBaseを用いているのか、どのように利用しているのでしょうか？ 7月1日に都内で行われた勉強会で、Facebookのソフトウェアエンジニアであるジョナサン・グレイ（Jonathan Gray）氏による解説が行われました。 解説はほぼスライドの内容そのままでした。当日使われた日本語訳されたスライドが公開されているので、ポイントとなるページを紹介しましょう。 Realtime Apache Hadoop at Facebook なぜリアルタイムデータの分析に、Hadoop/HBaseを使うのか？ MySQLは安定しているが、分散システムとして設計されておらず、サイズにも上限がある。一方、Hadoopはスケーラブルだがプログラミングが難しく、ランダムな書き込みや読み込みに向いていない。 Faceb
FacebookでのHbase利用について、 アーキテクトのJonathan Grayさんに来てもらって、プレゼンしてもらうという 素晴らしい会に参加しました。 http://www.zusaar.com/event/agZ6dXNhYXJyDQsSBUV2ZW50GOuRAgw @tatsuya6502 さんによるJonathanのプレゼン資料の日本語訳 Tokyo HBase Meetup - Realtime Big Data at Facebook with Hadoop and HBase (ja) View more presentations from tatsuya6502 （英語資料は未公開） 感想 FacebookでHiveで15-24hoursかかってた処理がPUMA(+PTail)というので10-30 secになった。衝撃的。PTailは数週間(a couple o
HBaseの勉強会にて ①まずは感想 キーノートはこれ。 HBase Workshop in Tokyo #001 Tatsuyaさんや、PFIのCTOさんの話を聞いて感じたのは とにかく工夫が要るということだな、と思った。 特に運用周りは正直、鬼門だらけという印象。 MRで死ぬとか、勝手にど派手な再配置を始めるとか 途中で何もできなくて、悶絶死間違いなし、なケースが結構あるって感じだった。 こういう場合はむしろ「うまく死んで欲しい」のだが、そうは行かないということではこれは辛い。 うまく死ぬってのは相当高度なんで、なかなか難しいよね。 (かつての某DBのように通信できなくなると、勝手に寂しくなって死ぬモードとか どんだけハムスターなの、みたいなヤツもあるし。) なので、まぁ対策としては ①使い方を事前にきちっと決めておく。 これはRowは簡単に足せますよ〜んっていう話で軽く入ると簡単に死
Facebookの新しいリアルタイム解析のシステムでは、HBaseで1日200億件のイベントを処理しているそうです。以下の記事の翻訳です。High Scalability - High Scalability - Facebook’s New Realtime Analytics System: HBase to Process 20 Billion Events Per DayFacebookがまたやってくれた。彼らは巨大なリアルタイムデータのストリームを処理するもう1つのシステムを構築したのだ。以前にもFacebookはリアルタイムなメッセージシステムをHBaseで構築している(http://highscalability.com/blog/2010/11/16/facebooks-new-real-time-messaging-system-hbase-to-store-135.ht
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