アマゾン ウェブ サービス（AWS 日本語）
Yelp は元々は巨大な RAID を使用して、ログや、Hadoop のシングルローカルインスタンスを格納していました。Amazon Elastic MapReduce への移行時に、RAID を Amazon Simple Storage Service（Amazon S3）に置き換えて、すべての Hadoop ジョブを直ちに Amazon Elastic MapReduce に移しました。
「Hadoop クラスターのハードディスクドライブのスペースと容量は不足していました。」Yelp の検索およびデータマイニングエンジニア Dave Marin 氏は言います。
Yelp は Amazon S3 を使用してログと寫真を毎日格納しており、1 日におよそ 100 GB のログが生成されます。また、Amazon EMR を使って、約 20 個のバッチスクリプトを個別に実行します。このスクリプトのほとんどが、生成されたログを処理します。Amazon Elastic MapReduce の機能を次に示します。
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これらのジョブは Python のみに書き込まれます。一方、Yelp は、獨自のオープンソースライブラリ mrjob を使用して、Hadoop ストリーミングジョブを Amazon EMR で実行します。Python では、boto を使用して Amazon S3 と通訊します。また、Yelp は、モニタリングのために s3cmd と Ruby Elastic MapReduce ユーティリティも使用します。
Yelp 開発者は、AWS で作業する場合は、Amazon Elastic MapReduce ジョブフローを最大限に利用できるように、boto API と mrjob の両方を使用するよう勧めています。Yelp は 1 日に約 200 件の Amazon Elastic MapReduce ジョブを実行し、3 TB のデータを処理します。また、Hadoop アプリケーション開発に力を貸してくれた AWS サポートに感謝しています。
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