AWS Summit Tokyo 2015 TC-07での発表資料となります。 社内の分析環境の紹介です。Read less
![Amazon Elastic MapReduceやSparkを中心とした社内の分析環境事例とTips](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/4e290c67a084d92c89c5174a17fb176e68fc72c9/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2Fawssummit2015tc-07-150605095016-lva1-app6891-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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前回はAmazon Elastic MapReduceから少し離れて、Hadoopの基礎の視点からパフォーマンスについて説明しました。今回からEMRに特化してパフォーマンスの説明をしていきます。 bootstrapでGangliaを設定して監視する パフォーマンスを出すためにまず重要なのが、パフォーマンスを計測することです。 EC2と同様に、EMRもインスタンスのタイプが選べるので、CPUやメモリなどのスペックが足りていないかどうかを判断することができます。逆に「ノード数20で起動していたが、10ノードで済む」などとわかり、高スペックなものを改善すればコストも削減できます。 EMRのパフォーマンスの監視には、オープンソースの監視ツールであるGangliaを使います。Gangliaは、数千ノードまで対応できるように設計されています。詳しくはGangliaのページを参照してみてください。 EM
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