Facebook: ペタバイトのデータに対応した分散クエリエンジンをオープンソースで提供 - ワザノバ | wazanova.jp
https://www.facebook.com/notes/facebook-engineering/presto-interacting-with-petabytes-of-data-at-facebook/10151786197628920 Facebookがエンジニアブログで、ペタバイト級のデータを効率よくクエリするエンジンPrestoを紹介しています。 1) Background Facebookは世界有数の300ペタバイトのデータウェアハウスをもち、そのデータはバッチ処理、ソーシャルグラフ分析、機械学習、リアルタイムインタラクティブ分析など様々な用途に使われている。 そのデータは、いくつかの大きなHadoop/HDFSベースのクラスターにある。Hadoop/MapReduce/Hiveは、大規模で信頼性の高い計算処理、全体システムスループット最適化という特性がある。しかし、ペタ
Facebook、分散SQLエンジン「Presto」公開。大規模データをMapReduce/Hiveの10倍効率よく処理すると
Facebookは、数ペタバイト級の大規模データに対しても、対話的にアドホックな問い合わせを可能にする分散SQLエンジン「Presto」を、オープンソースで公開しました。 PrestoはFacebook社内で大規模データの分析のために開発され、すでに同社社内使われているもの。 FacebookはPrestoを開発した背景として、大量のデータをHadoop/HDFSベースで保存したものの、バッチ指向のMapReduceではなく、リアルタイム性に優れた処理が必要になったためだと、次のように説明しています。 Facebook’s warehouse data is stored in a few large Hadoop/HDFS-based clusters. Hadoop MapReduce [2] and Hive are designed for large-scale, reliabl
Facebook、Hadoopのスケーラビリティ問題を解決する、独自の「Hadoop Corona」をオープンソースで公開
Facebook、Hadoopのスケーラビリティ問題を解決する、独自の「Hadoop Corona」をオープンソースで公開 Facebookでは、24時間ごとに0.5ペタバイトのデータが生成され、それらを分析するために毎日6万回以上ものHiveのクエリが実行されているそうです。 こうした大規模処理を行うプラットフォームとして使われているのがHadoop。しかしFacebookはHadoop MapReduceのスケーラビリティに限界を感じており、それを解決するための新しいソフトウェア「Hadoop Corona」を開発、オープンソースで公開しました。 Facebookのページ「Under the Hood: Scheduling MapReduce jobs more efficiently with Corona」では、従来のHadoop MapReduceのどこに課題があったのか、4つ
Facebookの新しいリアルタイム解析システムとは？ - nokunoの日記
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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