第10回Cassandra勉強会にて発表したスライドに、勉強会後のフィードバックを反映させた物です。Read less
![CassandraとHBaseの比較して入門するNoSQL](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/b6c5f688e5792966ea04cde39dccd7ef7b2ae0d2/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fcassandrahbasenosql-100824032450-phpapp02-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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
オープンソースソフトウエア(OSS)の分散バッチ処理ソフト「Hadoop」のユーザー会「Hadoop Conference Japan 2013 Winter」が2013年1月21日、東京ビッグサイトで開催された(写真1)。スマートフォン向けコミュニケーションツール「LINE」を運営するNHN Japanの中村俊介氏が、LINEのストレージとして利用する「HBase」の運用ノウハウを語るなど、ユーザー企業やHadoop関連ベンダーによる21セッションが行われた。 Hadoop Conference Japanが開かれるのは、今回が4回目。冒頭のセッションでは、Hadoopのオリジナル開発者であるダグ・カッティング氏(Apacheソフトウエア財団会長)がビデオメッセージを寄せ、今後のHadoopの開発方針などを説明した。 Hadoopは、米グーグルが2000年代前半に論文発表した分散ファイル
長くなったので三行でまとめると CAP 定理を素人なりに調べてみた 分散データストアを CAP 定理で俯瞰してみた どのデータストア使うかの決定因子は CAP 定理的な視点の方がインタフェースとかより先 異論は認めるというか、専門知識ゼロなのでもっと正しい理解があればぜひ教えてくださいませ。 はじめに 僕は MySQL 厨なんですが、最近はやれ「MongoDB がいい」だの「HBase 最高」だのとよく聞きます。これら多種多様なデータストアを語る上で、「RDBMS VS NoSQL」みたいに問い合わせ言語の方式やデータ保存形式の違いで語るのは宗教論かなぁと僕は思ってます。単体プロセスのデータストアとしての特徴とか性能とかは正直なんでもいいかなぁと。 思うに、本質的に重要なのは MySQL の master-slave&sharding という Web で今までスタンダードに使われてきた分散
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
スライドの作者であるGleicon Moraesは、これらの図を示した上で、リレーショナルデータベースはガムテープのようにつぎはぎで使えるような万能薬ではない。シャーディングや非正規化などは検討すべきよい選択肢であり、またリレーショナル以外のデータベースも選択肢としていれるとよいだろうと説いています。 そして次のような「リレーショナルデータベースの間違った使い方10項目」を示しているのです(訳は前述の記事「データベースの間違った使い方10項目」から)。 Dynamic table creation(動的なテーブルの作成) Table as cache(テーブルをキャッシュとして使う) Table as queue(テーブルをキューとして使う) Table as log file(テーブルをログとして使う) Distributed Global Locking(分散したグローバルなロック)
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
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
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