Hadoop用リアルタイムクエリエンジン Impalaのポテンシャルをレビューした：Databaseテクノロジレポート（4/4 ページ）

[須田幸憲/セラン, 柏崎輝/ディレクターズ，＠IT]

ベンチマーク結果

　Hadoop MapReduce＋HiveとImpalaのそれぞれの場合について、ベンチマークした結果を表2と表3に示します。平均処理時間は5回測定した平均値です。

表2　Hadoop MapReduce＋Hiveのベンチマーク結果

表3　impalaのベンチマーク結果

　Hadoop MapReduce＋Hiveで最も高速に処理できたのは、Snappyで圧縮されたRCFileの場合で約164秒でした。一方、Impalaで最も高速に処理できたのは、Gzipで圧縮されたSequenceFileの場合で約20秒でした。つまり、最も処理時間が短い組み合わせ同士を比較すると、ImpalaはHadoop MaReduce＋Hiveよりも8倍以上も高速に処理できました。

まとめ：アドホックなクエリ処理には十分、ただし処理データの設計には注意

　今回、ClouderaからリリースされたImpalaとHadoop MapReduce＋Hiveの性能比較を行いました。

　HiBenchというベンチマークツールを使用し、15台のクラスタ構成でSELECTクエリの処理時間でベンチマークした結果、Impalaは、まだβ版である現段階でもHadoop MapReduce＋Hiveよりも8倍高速にクエリを処理できることが分かりました。

　今後、CDH5にパッケージングされる見込みのImpalaの正式版では、Hiveストレージフォーマットとして、カラム指向の「Trevni」や「RCFile」がサポートされる予定です^*7。そのため、今回のベンチマーク結果よりもさらに高速に処理できることが期待できます。

　一方、手動によるアドホックなクエリを実行する分には、現状のβ版でも十分に利用できますので、もし現状のHadoop MapReduce＋Hiveの処理時間が業務遂行上のボトルネックとなっているのであれば、利用を検討する価値はあるかもしれません。

　ただし、高速な処理性能を維持する点では注意が必要です。

　今回の検証では、1億レコードのテーブルを利用してベンチマークを行いましたが、実はHiBenchのデフォルト設定で生成される10億レコードのテーブルを利用したベンチマークも少しだけ試しました。そのベンチマークではスワップ処理が頻発したため、ImpalaはHadoop MapReduce＋Hiveよりも2倍程度しか高速に処理できませんでした。

　このことから、テーブルのレコード数が増えれば、もっと差が縮まると予想されます。つまり、高速な処理性能を安定して維持するためには、処理対象となるデータ量に応じてクラスタを設計・構築する必要があるといえます。

*7 本稿*1を参照。

筆者紹介

須田幸憲/セラン

2012年8月に株式会社セランに入社、現在、R&D戦略室所属。

アクセス解析・広告効果測定サービスMOBYLOGで収集したアクセスログを活用した新サービス企画・立案に従事

Twitter ID：@sudabon

柏崎輝/ディレクターズ

平成元年生まれ。2012年4月に株式会社ディレクターズにサーバエンジニアとして入社。

趣味は「自宅サーバ」。

Twitter ID: @k_teru