MapR 5.2: MapR コンバージド・コミュニティ・エディションを使いこなす

© 2016 MapR Technologies© 2016 MapR Technologies
MapR 5.2: MapR コンバージド・コミュニティ・エディショ
ンを使いこなす
2016 年 9 月 14 日

© 2016 MapR Technologies
本日の発表者
Deborah Littlefield
Technical Curriculum Developer
Ankur Desai
Sr. Manager, Platform and Products

© 2016 MapR Technologies 3
本日のアジェンダ
•  MapR コンバージド・データ・プラットフォームの最新情報
•  MapR 5.2 におけるエコシステムサポートの最新情報
•  コミュニティエディションの最新版へのアップグレード方法
•  Q&A

MapR コンバージド・データ・プラットフォーム
Webスケールストレージデータベースイベントストリーミング
エンタープライズグレードプラットフォームサービス
オープンソースエンジンおよびツール商⽤エンジンおよびアプリケーション
データプロセッシング
統合管理・監視
⾼可⽤性リアルタイム統合セキュリティマルチテナント災害復旧グローバル名前空間
クラウド・
マネージド
サービス
カスタム
アプリ
検索
その他

過去12か月間で MapR プラットフォームに追加された
4つの主な機能
•  Spyglass イニシアティブによる次世代クラスタ監視への移行
•  MapR Streams によるリアルタイムストリーミング
•  MapR-DB JSON ドキュメントデータベースと OJAI によるアプリケー
ション開発
•  アクセス制御表現 (ACE) によるデータの保護

© 2016 MapR Technologies 6© 2016 MapR Technologies
プロジェクト Spyglass

MapR ビジョン: ユーザ/運用管理者の生産性を最大化
詳細な
可視化
Another
sample
容易な
運用管理
完全な
コントロール

MapR Spyglass イニシアティブ
•  ユーザ・運用管理者の生産性向上を目指す新しいアプローチ
–  包括的、オープン、拡張可能
•  拡大するビッグデータ環境の運用管理をシンプルに
•  MapR 5.2 リリースから開始
–  フェーズ1 – MapR モニタリング
–  まずは運用の可視化に重点
•  コミュニティによる迅速なイノベーションを支援
–  オープンソースの可視化・ダッシュボードツールをフル活用

Spyglass イニシアティブ・フェーズ1 - MapR モニタリング
ノード、サービス、ジョブからのメトリクス
およびログ収集を含むクラスタ監視機能
と、有益な方法で情報を表示するダッシ
ュボードにより運用管理者を強力に支援
する
Converged
Customizable
Extensible

収集可視化集計・格納
MapR モニタリングアーキテクチャ
計画中
データソース
ログシッパー
メトリクス
コレクタ
通知
ノード環境値
(CPU, メモリ, I/O)
サービス
デーモン
(YARN, Drill,
Hive, 等)
MapR Control System
…

®
プロジェクト Spyglass – 知りたいものすべてを監視
ノード/インフラストラクチャの監視
•  全体集計 (平均, 最小値, 最大値) チャート
(例: CPU, ディスク利用状況)
•  ノード毎のチャート (例: ディスク毎の I/O スル
ープット)
•  MFS リード/ライトおよびスループット
•  DB Put, Get, Scan, キャッシュメトリクス

®
ープット)
クラスタ空間利用状況監視
•  クラスタ全体のストレージ利用状況
•  ストレージ利用状況の傾向
•  ボリューム毎およびグループ毎の利用状況 (デ
ータ, ボリューム, スナップショット, 合計サイズ)

®
ープット)
YARN/MR アプリケーション監視
•  全体的な YARN 傾向グラフ
•  コンテナ - 待機中, 稼働中
•  vCore・メモリ - 割当て済み & 使用中
•  キュー毎のチャート - コンテナ, vCore, メモリ

®
ープット)
YARN/MR アプリケーション監視
•  全体的な YARN 傾向グラフ
•  コンテナ - 待機中, 稼働中
•  vCore・メモリ - 割当て済み & 使用中
•  キュー毎のチャート - コンテナ, vCore, メモリ
サービスデーモン監視
サービス毎のチャート (タイプ毎の CPU 利用率,
メモリ)
•  中央管理の検索可能なログ
•  MapR コアおよびエコシステムサービス
(YARN, Drill, Spark を含む)

メトリクス可視化のための
カスタマイズ可能な
ダッシュボード
ログ分析

学習とコラボレーションのための場所
トピックやアイデアに関するブログ
コードやダッシュボードの共有
デモ、チュートリアル、動画の視聴
利用用途や開発に関するディスカッション

ダッシュボードは JSON で定義され、
容易に Grafana や Kibana にインポート・
エクスポート可能
REST API を使った拡張・連携
The Exchange

ダッシュボードは
モバイルでも閲覧
可能

まとめ
●  データ収集・格納インフラストラクチャ
(パッケージ済み、サポート対応)
○  ノード、ストレージ、サービスからのメトリクスおよびログの収集・格
納
●  可視化ダッシュボード (コミュニティ主導)
○  Grafana および Kibana 用のサンプルダッシュボード
5.2 - Spyglass 1.0
正式版リリース
CUSTOMIZABLE 共有可能でモバイルに対応したダッシュボード
CONVERGED 詳細な検索ができる監視機能
EXTENSIBLE REST API を使った容易な連携

MapR Streams

MapR Streams: 継続的なデータ処理を実現

継続的かつ世界規模でスケーラブルなイ
ベントデータのストリーミングを実現し、業
務の基盤となるリアルタイムアプリケーシ
ョンの作成を可能にする
Converged
Continuous
Global

MapR Streams:
ビッグデータ向け Publish-Subscribe イベントストリーミングシステム
Producer は毎秒数十億のメッセージを
ストリーム内のトピックに送信
すべての Consumer に対する保障され
た、即時の配信
標準リアルタイム API (Kafka) による
Spark Streaming, Storm, Apex, Flink
との連携
分散フレームワークからのダイレクトデー
タアクセス (OJAI API)
To
pic
ストリーム
Producer
リモートサイトと Consumer
バッチ分析
トピック
レプリケーション
Consumer
Consumer
エンタープライズエディションのみで利用可能

MapR Streams: 高速でシンプルなアプリの構築
Simpler and
Faster
Architecture
•  ファイルストレージとデータベースが統合されたコンバ
ージド・プラットフォームは、データ移動、データ遅延、ハ
ードウェア費用、運用管理費用を低減
•  イベントストリーミングとストリーム処理を同じクラスタで
行うことで、より高速な処理を実現
•  ファイルとデータベーステーブルの統合セキュリティフレ
ームワークにより、設定とセキュリティポリシーの実施に
関わる運用管理費用を削減
•  マルチテナント – トピックの分離、クオータ、データ配置
制御により複数の独立したストリーミングアプリケーショ
ンの同一クラスタでの運用を実現、ハードウェア費用と
データ移動を低減

Scalable.
•  より多くのイベントを投入してより速く知見を得る
•  より長期間イベントを蓄積してより深い知見を得る
•  アプリを一度開発したら、短期および長期データに適用
(つまり、15日間のデータと1年間のデータの両方に同じ
アプリケーションで分析を実施する)
MapR Streams: 高速でシンプルなアプリの構築

MapR-DB JSONドキュメントデータベース
と OJAI によるアプリケーション開発

JSON アプリケーション向けオープンソース OJAI API
Open JSON Application Interface (OJAI)
Databases Streams
MapR-Client
File Systems
{JSON}
MapR-Client

なじみのある JSON パラダイム – よく似た API 構造
MapR-DB
Document record = Json.newDocument()
.set("firstName", "John")
.set("lastName", "Doe")
.set("age", 50);
table.insert("jdoe", record);
MongoDB
BasicDBObject doc = new BasicDBObject
("firstName", "John")
.append("lastName", "Doe")
.append("age", 50);
coll.insert(doc);

JSON: ドキュメントで容易に変形
{
"_id" : "rp-prod132546",
"name" : "Marvel T2 Athena”,
"brand" : "Pinarello",
"category" : "bike",
"type" : "Road Bike”,
"price" : 2949.99,
"size" : "55cm",
"wheel_size" : "700c",
"frameset" : {
"frame" : "Carbon Toryaca",
"fork" : "Onda 2V C"
},
"groupset" : {
"chainset" : "Camp. Athena 50/34",
"brake" : "Camp."
},
"wheelset" : {
"wheels" : "Camp. Zonda",
"tyres" : "Vittoria Pro"
}
}
{
"_id" : "rp-prod106702",
"name" : " Ultegra SPD-SL 6800”,
"brand" : "Shimano",
"category" : "pedals",
"type" : "Components,
"price" : 112.99,
"features" : [
"Low profile design increases ...",
"Supplied with floating SH11 cleats",
"Weight: 260g (pair)"
]
}
{
"_id" : "rp-prod113104",
"name" : "Bianchi Pride Jersey SS15”,
"brand" : "Nalini",
"category" : "Jersey",
"type" : "Clothing,
"price" : 76.99,
"features" : [
"100% Polyester",
"3/4 hidden zip",
"3 rear pocket"
],
"color" : "black"
}
ジャージペダル自転車

製品カタログ - RDBMS
1つの製品を取得するには“Entity Value Attribute” パターン
SELECT * FROM (
SELECT
ce.sku,
ea.attribute_id,
ea.attribute_code,
CASE ea.backend_type
WHEN 'varchar' THEN ce_varchar.value
WHEN 'int' THEN ce_int.value
WHEN 'text' THEN ce_text.value
WHEN 'decimal' THEN ce_decimal.value
WHEN 'datetime' THEN ce_datetime.value
ELSE ea.backend_type
END AS value,
ea.is_required AS required
FROM catalog_product_entity AS ce
LEFT JOIN eav_attribute AS ea
ON ce.entity_type_id = ea.entity_type_id
LEFT JOIN catalog_product_entity_varchar AS ce_varchar
ON ce.entity_id = ce_varchar.entity_id
AND ea.attribute_id = ce_varchar.attribute_id
AND ea.backend_type = 'varchar'
LEFT JOIN catalog_product_entity_text AS ce_text
ON ce.entity_id = ce_text.entity_id
AND ea.attribute_id = ce_text.attribute_id
AND ea.backend_type = 'text'
LEFT JOIN catalog_product_entity_decimal AS ce_decimal
ON ce.entity_id = ce_decimal.entity_id
AND ea.attribute_id = ce_decimal.attribute_id
AND ea.backend_type = 'decimal'
LEFT JOIN catalog_product_entity_datetime AS ce_datetime
ON ce.entity_id = ce_datetime.entity_id
AND ea.attribute_id = ce_datetime.attribute_id
AND ea.backend_type = 'datetime'
WHERE ce.sku = ‘rp-prod132546’
) AS tab
WHERE tab.value != ’’;

“ビジネスオブジェクトとして” 製品を格納 1つの製品を取得するには
{
"_id" : "rp-prod132546",
"name" : "Marvel T2 Athena”,
"brand" : "Pinarello",
"category" : "bike",
"type" : "Road Bike”,
"price" : 2949.99,
"size" : "55cm",
"wheel_size" : "700c",
"frameset" : {
"frame" : "Carbon Toryaca",
"fork" : "Onda 2V C"
},
"groupset" : {
"chainset" : "Camp. Athena 50/34",
"brake" : "Camp."
},
"wheelset" : {
"wheels" : "Camp. Zonda",
"tyres" : "Vittoria Pro"
}
}
products
.findById(“rp-prod132546”)
製品カタログ - NoSQL/ドキュメント

MapR-DB におけるネイティブ JSON サポート
{
order_num: 5555,
products: [
{ product_id: 348752,
quantity: 1,
unit_price: 149.99,
total_price: 149.99
},
quantity: 1,
unit_price: 99.99,
total_price: 99.99
},
quantity: 1,
unit_price: 49.99,
total_price: 49.99
},
]
}
要素レベルにおけるリード/ライト
•  粒度の細かいディスクリード/ライト
•  より少ないネットワークトラフィック
•  より高い並列度
必要に応じて追加された新しい要素
•  スキーマの事前定義は不要
•  進化するデータの格納が簡単に
すべての NoSQL データベースが JSON を
ネイティブデータとして扱えるわけではない

カラムファミリー構造の活用 (オプション)
/
{a:
{a1:
{b1: "v1",
b2: [
{c1: "v1",
c2: "v2"}
]
},
a2:
{
e1: "v1",
e2: <inline jpg>
}
}
}
カラムファミリー1
カラムファミリー2
より高速なデータアクセスのためのレイアウト制御
異なる有効期間 (TTL) 要件
テーブルレプリケーション設定の分離
特別なデータ配置ポリシー
効率的な ACE

JSON ドキュメント向けの細粒度のセキュリティ
{
“fname”: “John”,
“lname”: “Doe”,
“address”: “111 Main St.”,
“city”: “San Jose”,
“state”: “CA”,
“zip”: “95134”,
“credit_cards”: [
{“issuer”: “Visa”,
“number”: “4444555566667777”},
{“issuer”: “MasterCard”,
“number”: “5555666677778888”}
]
}
ドキュメント全体
要素: “fname”
配列: “credit_cards”
配列内の子要素:
“credit_cards[*].number”
ドキュメント内で異なる許可レベルを指定可能

MapR-DB 向けの包括的なデータ型サポート
•  NULL
•  Boolean
•  String
•  Map
•  Array
•  Float, Double
•  Binary
•  Byte, Short, Int, Long
•  Date
•  Decimal
•  Interval
•  Time
•  Timestamp
例:
{
“sample_int”: {"$numberLong”: 2147483647},
“sample_date”: {“$dateDay”: “2016-02-22”},
“sample_decimal”:{“$decimal”: “1234567890.23456789”},
“sample_time”: {“$time”: “10:26:12.487”},
“sample_timestamp”: {“$date”: “2016-02-22T10:26:12.487+Z”}
}

アクセス制御表現による
データセキュリティ

1010101001001
1000100010010110100101010
0101001010101010101100
ファイル ACE – 主な機能
直感的な継承
サブディレクトリやフ
ァイルは親ディレク
トリから許可を継承
する
ボリューム全体の
ACE
ボリュームレベルのフ
ィルタ – マルチテナン
ト環境で有益
ロール
業務要求に合わせて
ユーザを任意にグル
ープ化
高性能
性能への影響なし
ブール演算子
非常に細かい許可設
定を実現可能
AUTHORIZATION

1010101001001
1000100010010110100101010
0101001010101010101100
ファイル ACEs: ボリューム全体の ACE の例
ボリューム全体の ACE
r: group:finance
Jane が Bob に読み込みアクセスを
許可
File: /finance/final_report.csv
r: user:bob
ボリューム全体の ACE は読み込みア
クセスを finance のみにしか許してい
ないため Bob はファイル
/finance/final_report.csv にアクセス
できない
Jane
(Finance)
Bob
(Developer)
ボリューム全体の ACE
AUTHORIZATION

1010101001001
1000100010010110100101010
0101001010101010101100
POSIX ACL vs ACE
r : user:sally |
(group:dev_team & group:managers)
アクセス制御リスト (ACL)
MapR アクセス制御表現 (ACE)
AUTHORIZATION
どちらが設定、理解しやすいか?
どちらがより細かい制御を実現できるか?

1010101001001
1000100010010110100101010
0101001010101010101100
MapR はファイルと MapR-DB レコード向け ACE に対応
例: user:mary | (group:admins & group:VP) & user:!bob
ファイル, テーブル, カラムファミリー, カラム, JSON ドキュメントおよび子ドキュメントへのパーミッション
アクセス制御表現 (ACE) を使用して細かい許可設定を行う
AUTHORIZATION

エコシステム最新情報

5.2 エコシステムサポート
下記は 5.2 リリース日からの MEP 1.0 におけるコンポーネントのバージョン変更のみ
であり、5.1 向けにはすでにすべてリリース済み
現在の 5.1 のエコシステム 5.2 の MEP 1.0
コンポーネント 5.1 と同時にリリース 5.1 向けの追加リリース
Drill 1.4 1.6 1.6
Spark 1.5.2 1.6.1 1.6.1 (開発者プレビュ
ーは 2.0)
Impala 2.2.0 2.5 2.5
Storm 0.10.0 0.10.1 0.10.1
Mahout 0.11.2 0.12.2 0.12.2

Apache Drill 1.6 による SQL と JSON の統合
•  NoSQL 上で柔軟な業務分析
–  MapR-DB プラグインにより、MapR-DB テーブル内の JSON データに直接 SQL クエリを実行して分析を行う
ことが可能に
–  プッシュダウン機能による最適な対話操作性
•  クエリ性能の強化
–  パーティションプルーニング、メタデータキャッシング、その他の最適化によるクエリ性能の改善
–  Drill の前バージョンと比べて10〜60倍のクエリプランニング性能の向上
•  より優れたメモリ管理
–  より高い安定性とスケーラビリティを提供、より大規模な処理に加え、より多くの SQL 処理を MapR クラスタ上
で実行することを可能に
•  Tableau のような可視化ツールとの連携の改善
–  可視化ツールから Hadoop 内のデータまでエンドツーエンドのセキュリティのためのクライアントインパーソネー
ションの導入
–  SQLウィンドウ関数の強化

Spark 2.0 新機能
•  Spark SQL による構造化ストリーミング
–  ライブストリーミングデータに対する対話型クエリ実行機能
–  継続的アプリケーションのためにストリーム内での出力の集約が可能に
–  データが生成されると同時に実施可能な連続的な分析の事前計算
•  ステージ全体のコード生成
–  第二世代 Tungsten エンジンにより実現
–  SQL クエリをバイトコードとして実行時に評価される単一関数に変換することにより、複数回の
JVM 呼び出しを不要に
•  Dataframe API
–  SparkSQL と同じエンジン上で動作
–  様々な異なるデータソースから取得したデータへのアクセスを実現
–  データベース風の操作を行ったり、カスタムコードを渡すことが可能

最新の MapR コンバージド・コミュニティ・
エディションへのアップグレード

アップグレード方法の選択
高可用性機能を活用
オフライン
インストーラ
時間
複雑さ
ローリング
手動
ローリング
スクリプト
オフライン
手動
アップグレード中はクラスタ停止

コミュニティエディションとローリングアップグレード
•  サービスの唯一のコピー (例えば CLDB) が動作しているノードをアッ
プグレードする場合、クラスタ運用が中断することを想定すること
•  クラスタへのアクセスを
最小限にする
•  10 以下のノード数の場合、
オフラインアップグレード
がおそらく最も適切オフライン
インストーラ
ローリング
手動
ローリング
スクリプト
オフライン
手動

サポートされているアップグレード方法
元のバージョン
オフライン
インストーラ
オフライン手動ローリング手動
ローリング
スクリプト
3.x
4.0
4.1
5.0
5.1
* MapR インストーラを使ってインストールしたクラスタのみをサポート。
エコシステムコンポーネントのアップグレードもこの方法のみ。

概要
2
準備
1
計画! アップグレード
3

計画: 何を含めるかを決める
MapR コア
MEP でサポートされていないエコシステムコンポーネン
ト
MapR クライアント
新機能
?
?

計画: テスト計画の作成
•  各アップグレードステップの実施前と実施後にテストを実行
– 結果を比較
•  基本的な機能のテスト
– クラスタアクセスとボリュームを確認
– maprcli, hadoop fs, MCS を利用
•  ジョブやクエリのテスト
– 使用するコンポーネントに基づく

計画: アップグレードスケジュールの作成
アップグレード後に
何をすべきか?
数日前に何ができる
か?
アップグレード当日
に何をすべきか?
数週間前に何ができ
るか?

準備: 数週間前
•  リリースノートを確認
•  ノードの要件を確認
– 必要に応じて JDK をアップデート
•  テストクラスタのアップグレード
– 想定外の事項を記録
– 設定ファイルを準備
数週間前
Critical!重要!

準備: 数日前
•  インストーラ、パッケージ等をダウンロード
•  テストを実施し結果を記録
•  重要なデータをバックアップ
数日前

準備: アップグレード当日
•  クラスタが正常か確認しアラームをクリア
•  ジョブキューを空にする/ジョブを停止
•  クラスタ間運用を停止
– ボリュームミラーリング
– テーブルレプリケーション

アップグレードの順番
1.  MapR コア
2.  エコシステムコンポーネント
•  MapR インストーラを使わない限り、手動でアップグレード
3.  MapR クライアント
4.  新機能を有効化

MapR コアのアップグレード
コンポーネント内容
MapReduce バイナリ
MapR コア
Webserver
maprcli コマンドバイナリ, MCS, REST API
その他のサービス
新機能や性能強化 (リリースにより異なる)

MapR コアのアップグレード: 設定ファイル
新しいデフォルト設定ファイルが作成される:
アクティブな設定ファイル
(アップグレード中には変更されない)
新しい設定ファイル
(アップグレードで追加される)
/opt/mapr/conf /opt/mapr/conf.new
/opt/mapr/conf/conf.d /opt/mapr/conf.d.new
/opt/mapr/hadoop/hadoop-<ver>/conf /opt/mapr/hadoop/hadoop-<ver>/conf.new

MapR コアのアップグレード: 設定ファイル
新しいデフォルト設定ファイルが作成される:
アクティブな設定ファイル
(アップグレード中には変更されない)
新しい設定ファイル
(アップグレードで追加される)
/opt/mapr/conf /opt/mapr/conf.new
/opt/mapr/conf/conf.d /opt/mapr/conf.d.new
/opt/mapr/hadoop/hadoop-<ver>/conf /opt/mapr/hadoop/hadoop-<ver>/conf.new
重要! 必要な変更をアク
ティブな設定ファイルに
マージすること

MapR コアのアップグレード: Hadoop Common Version
1.  新しい Hadoop ディレクトリが下記に作成される:
/opt/mapr/hadoop/hadoop-<version>
2.  既存の Hadoop ディレクトリは下記に移動:
/opt/mapr/hadoop/OLD_HADOOP_VERSIONS
3.  新しいバージョン向けにリンクが更新される:
/opt/mapr/lib/*.jar
4.  サービス設定ファイル内のパスが更新される:
/opt/mapr/conf/conf.d/warden.<service name>.conf

MapR コアのアップグレード: アップグレード後の作業
•  5.0 以前からのアップグレードの場合、各ノードで新しいライセンスファイルを
コピーすること:
cp /opt/mapr/conf.new/BaseLicense.txt /opt/mapr/conf/
•  手動 (ローリングもしくはオフライン) アップグレード後は、Hadoop 設定ファイ
ルを新しいバージョンに更新すること:
/opt/mapr/conf/hadoop_version
•  クラスタ間運用の再開
– ボリュームミラーリング
– テーブルレプリケーション

エコシステムコンポーネントのアップグレード
•  ドキュメントのアップグレード前お
よびアップグレード後の手順に従
う
•  MapR 5.2 では、同一の MapR
Ecosystem Pack (MEP) に含ま
れるエコシステムコンポーネント
にアップグレードする必要がある
http://maprdocs.mapr.com/home/InteropMatrix/r_MEP_52.html

MapR クライアントのアップグレード
MapR クライアント
(Windows, Mac, Linux)
クラスタ

hadoop fs –ls /
maprcli volume list

MapR POSIX クライアントのアップグレード
•  Loopback POSIX クライアント
•  FUSE-based POSIX クライアント
– FUSE-based は MapR 5.1 で追加
•  推奨: FUSE-based POSIX クライア
ントへのアップグレード
MapR POSIX クライアント
(Linux のみ)

MapR 3.x からのアップグレード
•  MapReduce v1 ジョブを動かすには、デフォルト MapReduce モード
を変更するか適切なコマンドで起動
•  MapReduce ジョブの再コンパイルが必要になる場合がある
•  YARN サービスをクラスタに追加する必要がある場合がある
http://maprdocs.mapr.com/home/UpgradeGuide/RunningMRjobsYarn.html

その他のアップグレードの考慮事項
•  クラスタ間のミラーリング
– ボリュームは同一か上位のバージョンのクラスタにミラーリングする必要があ
る
– ミラー先のクラスタを先にアップグレード!
– アラームを防ぎ帯域幅を最大限に活用するために、アップグレード中はミラー
運用を無効化することを検討すること
•  クラスタ間のテーブルレプリケーション
– テーブルレプリケーションに関わるクラスタは異なるバージョンでも構わない

®
Q&AEngage with us!
•  Spyglass イニシアティブ
o  https://www.mapr.com/products/spyglass-initiative
•  無料の MapR コミュニティエディションで MapR Streams や MapR-DB をお試
しください
o  https://www.mapr.com/products/hadoop-download
•  MapR Sandbox (仮想マシン) で MapR Streams や MapR-DBをお試しくださ
い
o  https://www.mapr.com/products/mapr-sandbox-hadoop

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