「Hadoop/Spark Conference Japan 2016」で小沢健史PMCが語った“YARNのいま” | gihyo.jp
「Hadoop/Spark Conference Japan 2016」で小沢健史PMCが語った“YARNのいま” 2013年10月にHadoop 2.2が正式リリースされて以来、Hadoopの世界は大きく変わりました。それまでの概念である「Hadoop＝ HDFS＋MapReduce」が刷新され、MapReduceが受け持っていたMapデータ処理とクラスタリソース管理が分離できるようになりました。これにより、SparkなどMapReduce以外のデータ処理エンジンがHadoop上で利用可能になりました。 そしてHadoopのクラスタリソース管理を行うミドルウェアとして、新たなデファクトスタンダードの地位を確立しようとしているのが「Apache Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator： YARN）」です。YARNの登場は並列分散処理にどん
スケールアウト可能なSQLエンジンのベンチマークテスト：Presto vs Spark SQL vs Hive on Tez - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2015.12.22 スケールアウト可能なSQLエンジンのベンチマークテスト：Presto vs Spark SQL vs Hive on Tez １、初めに 次世代システム研究室のL.G.Wです。最近リリースした関連記事推薦システム：TAXEL byGMOに携わっております。 このシステムは多様なデータソースからの集計・解析・ETLが重要になるので、性能とビジネス要件を満たすSQLエンジンを選定するため、主要なSQLエンジンのベンチマークテストを実施しました。 “Small Start, Scale Fast” – 最初のハードウェアコストをなるべく低く抑え、ビジネスが拡大したらシステムも拡張できることが前提です。主にバッチ処理用途で、ある程度のリアルタイム性も要求されます（数分間～1時間内）。データの規模は数十GBから数TBくらいの想定です。 主要なSQLエンジンとして、スケーラビリテ
Tezの特性について
とりあえずいまのところの理解をまとめておこうかと思います。 ご参考 http://www.infoq.com/presentations/apache-tez http://qconsf.com/system/files/presentation-slides/Apache-Tez-Accelerating-Hadoop-Query-Processing.pdf まず、先のリンク先の動画の冒頭のところで言及されているように、TezそのものはYARNにおける並列処理エンジンについてMapReduceの代替となること意識しているようです。その意味では、Tezを近年にみられるImpalaなどのリアルタイムクエリ系と同列にHiveのパフォーマンスを向上させるものだけであると見るのはあまり妥当ではなさそうです。 また、資料ではStreamingを将来においてサポートすると言っていて、Tezだけででラ
Hadoopソースコードリーディング 第17回に参加してきました | DevelopersIO
Hadoopソースコードリーディング 第17回に参加してきました。今回のテーマは7月にApacheのTop-Level Project入りしたばかりのApache Tezについてでした。なお、全体的にApache Sparkと比較する形での説明が多かったので、Sparkについてご存じない方は前回のHadoopソースコードリーディング 第16回に参加してきましたをご参照下さい。 NTTデータ濱野さんの冒頭の挨拶 今日は別のイベントも多いためいつもの半分ぐらいの参加者だが、その分Deepにやれれば いつもの会場だと途中からピザとお酒だが、今回の会場は飲食禁止なので最後までシラフで Tezに関する勉強会は初回なのにいきなりタイトルがInternalsとかになってますねｗ Tez Internals （@oza_x86 さん） @oza_x86 さんからはTez Internalsということで、S
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