![package org.apache.hadoop.examples; Java
import java.io.IOException;
import java.util.StringTokenizer;
同様な処理がJavaでは70行必要だが、
import org.apache.hadoop.conf.Configuration ;
HadoopPapyrusだと10行に！
import org.apache.hadoop.fs.Path ;
import org.apache.hadoop.io.IntWritable ;
import org.apache.hadoop.io.Text ;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Job ;
import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper ;
public static class IntSumReducer extends
import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer ;
Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> {
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat ;
private IntWritable result = new IntWritable();
import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat ;
import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser ;
public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values,
Context context) throws IOException, InterruptedException {
public class WordCountint sum = 0;
{
for (IntWritable val : values) {
sum += val.get();
public static class TokenizerMapper extends
}
Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> {
result.set(sum);
Hadoop Papyrus
context.write(key, result);
}
private final static IntWritable one = new IntWritable(1);
dsl 'LogAnalysis‘
}
private Text word = new Text();
public static void main(String[] args) throws Exception {
public void map(Object key, Text value,conf = new Configuration();
Configuration Context context)
from ‘test/in‘
throws IOException, InterruptedException { = new GenericOptionsParser(conf, args)
String[] otherArgs
StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString());
.getRemainingArgs();
to ‘test/out’
while (itr.hasMoreTokens()) {(otherArgs.length != 2) {
if
word.set(itr.nextToken()); System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>");
context.write(word, one); System.exit(2);
}
}
} pattern /[[([^|]:]+)[^]:]*]]/
Job job = new Job(conf, "word count");
} job.setJarByClass(WordCount.class);
job.setMapperClass(TokenizerMapper.class);
column_name :link
job.setCombinerClass(IntSumReducer.class);
job.setReducerClass(IntSumReducer.class);
job.setOutputKeyClass(Text.class);
job.setOutputValueClass(IntWritable.class); topic "link num", :label => 'n' do
FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0]));
FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1]));
System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1);
count_uniq column[:link]
}
}
end](https://image.slidesharecdn.com/rakuten-techconf-101019041937-phpapp01/85/Rakuten-tech-conf-9-320.jpg)
Rakuten tech conf
- 1. Jrubyで実現する 分散並列処理フレームワーク Hadoop Papyrus and more... 2010/10/16 楽天テクノロジーカンファレンス2010 日本JRubyユーザ会／ハピルス株式会社 藤川幸一 FUJIKAWA Koichi @fujibee
- 2. JRubyユーザ会 ・2010年5月に設立 ・Jrubyユーザの交流の場として、勉強会などを 行っている ・第０回 設立準備会 ・第１回 Google AppEngine with JRuby ・第２回 JRubyユーザ会 in RubyKaigi2010 ・第３回 ＜今ココ＞ ・参加希望はML(Google Group)へ登録！ http://groups.google.com/group/jruby-users-jp
- 4. Hadoopとは? 大規模データ並列分散処理フレームワーク Google MapReduceのオープンソースク ローン テラバイトレベルのデータ処理に必要 標準的なHDDがRead 50MB/sとして 400TB(Webスケール)のReadだけで2000時間 分散ファイルシステムと分散処理フレームワー クが必要
- 5. Hadoop Papyrus HadoopジョブをRubyのDSLで実行できる オープンソースフレームワーク 本来HadoopジョブはJavaで記述する Javaだと複雑な記述がほんの数行で書ける IPA未踏本体２００９年上期のサポート Hudson上でジョブを記述/実行が可能
- 7. Step.2 RubyによるDSLでMapReduceを シンプルに Map Reduce Job Description Log Analysis DSL
- 9. package org.apache.hadoop.examples; Java import java.io.IOException; import java.util.StringTokenizer; 同様な処理がJavaでは70行必要だが、 import org.apache.hadoop.conf.Configuration ; HadoopPapyrusだと10行に！ import org.apache.hadoop.fs.Path ; import org.apache.hadoop.io.IntWritable ; import org.apache.hadoop.io.Text ; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job ; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper ; public static class IntSumReducer extends import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer ; Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat ; private IntWritable result = new IntWritable(); import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat ; import org.apache.hadoop.util.GenericOptionsParser ; public void reduce(Text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { public class WordCountint sum = 0; { for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); public static class TokenizerMapper extends } Mapper<Object, Text, Text, IntWritable> { result.set(sum); Hadoop Papyrus context.write(key, result); } private final static IntWritable one = new IntWritable(1); dsl 'LogAnalysis‘ } private Text word = new Text(); public static void main(String[] args) throws Exception { public void map(Object key, Text value,conf = new Configuration(); Configuration Context context) from ‘test/in‘ throws IOException, InterruptedException { = new GenericOptionsParser(conf, args) String[] otherArgs StringTokenizer itr = new StringTokenizer(value.toString()); .getRemainingArgs(); to ‘test/out’ while (itr.hasMoreTokens()) {(otherArgs.length != 2) { if word.set(itr.nextToken()); System.err.println("Usage: wordcount <in> <out>"); context.write(word, one); System.exit(2); } } } pattern /[[([^|]:]+)[^]:]*]]/ Job job = new Job(conf, "word count"); } job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); column_name :link job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); topic "link num", :label => 'n' do FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(otherArgs[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(otherArgs[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); count_uniq column[:link] } } end
- 11. Hadoop Papyrus 詳細 (続き) さらに、処理したい内容（ログ分析など）を記述したDSLを用意して おき、Map処理、Reduce処理でそれぞれ異なる動きをさせることで1 枚のDSL記述でMapReduce処理を行うことができる。
- 12. Hapyrus について
- 13. Hapyrus (ハピルス) ・HapyrusはHadoop処理などの大量並列分散処理 のベストプラクティスを共有・実行するサービス ・Amazon EC2上に構築されHadoopをサービスと して利用できる ・内部的にJRubyを利用 – HadoopとRuby(RoR利用)の接続として ・2010年10月からハピルス株式会社として開発開 始・鋭意開発中！ ・年末にはアルファ版公開予定 ご期待ください！
- 14. JRubyでHadoopにアクセス Hadoop Hadoop Hadoop IPC Client Client JobTracker JobTracker <JRuby> <JRuby> <Java> <Java> Hadoop内のオブジェクトデータに 直接アクセス可能！
- 15. ありがとうございました Twitter ID: @fujibee