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個⼈的に Amazon EMR 5.0.0 で Spark 2.0 を使ってZeppelin で SQL集計 してみる

2016年8⽉ 篠原英治

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Amazon EMR – 2016年のアップデート• 1⽉: EMR 4.3.0 – Spark, Presto, Ganglia • 3⽉: EMR 4.4.0 – Sqoop, HCatalog, Java 8, 他• 4⽉: EMR 4.5.0 – Hadoop, Presto, SparkとEMRFS追加• 4⽉: EMR 4.6.0 – 巨⼤データへのリアルタイムアクセス⽤

に、Hbase• 6⽉: EMR 4.7.0 – Apache Tez, Apache Phoenix, Presto,

HBase, Mahout• 8⽉: EMR 5.0.0 - メジャーアップデート！

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-emr-5-0-0-major-app-updates-ui-improvements-better-debugging-and-more/

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Amazon EMR – 5.0.0• 16のオープンソースのHadoopエコシステムプロジェクトを

サポート• SparkとHiveのメジャーバージョンアップ• TezがHiveとPigのデフォルトに• HueとZeppelinのUI改善• デバッグ機能の改良

https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-emr-5-0-0-major-app-updates-ui-improvements-better-debugging-and-more/

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Amazon EMR – 5.0.0

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Amazon EMR – 5.0.0 – Spark 2.0

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Amazon EMR – 5.0.0 – Spark 2.0.0

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Spark 2.0 – Machine Learning• Announcement: DataFrame-based API is primary API– DataFrame-basedのAPIがプライマリのAPIに

• The MLlib RDD-based API is now in maintenance mode– MLlib RDD-based APIはメンテナンスモードに

http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html

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Spark 2.0 – Machine Learning• As of Spark 2.0, the RDD-based APIs in the spark.mllib

package have entered maintenance mode– Spark2.0からspark.mllibパッケージのRDD-based APIは

メンテナンスモードに• The primary Machine Learning API for Spark is now the

DataFrame-based API in the spark.ml package– Sparkにおけるプライマリな機械学習APIはspark.mlパッ

ケージのDataFrame-based APIに

http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html

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Spark 2.0 – Machine Learning• RDD-based API ⇒ DataFrame-based APIへ– spark.mllib のサポートは基本的にはバグフィックス– RDD-based APIには新しい機能追加は⾏わない– Spark 2.xのリリースでMLlibはDataFrame-based APIに

機能追加を⾏い、RDD-based APIに追いつく– DataFrame-based APIがRDD-based APIに追いついたら

(おおよそSpark 2.2)、RDD-based APIはdeprecatedに– RDD-based APIはSpark 3.0で削除予定

http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html

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Spark 2.0 – Machine Learning• なぜDataFrame-based APIか？

– DataFrameはRDDよりユーザーフレンドリーなAPIを提供• Spark Datasources• SQL/DataFrame queries• Tungsten and Catalyst optimizations• ⾔語によらない統合されたAPI

– DataFrame-based API for Mllibは機械学習アルゴリズム及び⾔語によらない統合されたAPIを提供する

– DataFrameは実践的なfeature transformations(tokenize, normalize, n-gram等)といった機械学習パイプラインを提供

http://spark.apache.org/docs/latest/ml-guide.html

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Spark 2.0 – Getting Started• Zeppelinでアクセス

– Security Group で SSH の設定

– SSH で トンネル

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Spark 2.0 – Getting Started• Zeppelinでアクセス

– Proxyの設定(FoxyProxy)

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Spark 2.0 – Getting Started• Welcome to Zeppelin

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Spark 2.0 – Getting Started• Zeppelinでチュートリアルを実⾏

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Spark 2.0 – Getting Started• “Spark DataframeのSample Code集”

– http://qiita.com/taka4sato/items/4ab2cf9e941599f1c0ca

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Spark 2.0 – Getting Started• ZeppelinでNotebookを作成して実⾏

– とりあえずsc

– S3のデータを読み込んでメモリ上のテーブルへval wholeRawLog = sc.textFile("s3n://try-spark-eshinoha/click_data_sample.csv")val header = wholeRawLog.first()case class Click(clickAt: String, userId: String, campaignId: String)val click = wholeRawLog.map(s=>s.split(",")).filter(s=>s(0)!="\"click.at\"").map(

s=>Click(s(0).replaceAll("\"", ""),s(1).replaceAll("\"", ""),s(2).replaceAll("\"", "")

)).toDF()click.registerTempTable("click")Scalaに慣れてなくて⽇付型の扱いとかアレで全部Stringでスミマセン…汗

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Spark 2.0 – Getting Started• ZeppelinでNotebookを作成して実⾏

– S3から取り込んだデータをSQLを使って集計