Azure HDInsight クラスターの適切な VM サイズの選択
この記事では、HDInsight クラスター内のさまざまなノードに適した VM サイズを選択する方法について説明します。
まず、CPU 処理、RAM サイズ、ネットワーク待機時間などの仮想マシンの特性が、ワークロードの処理にどのように影響するかを理解します。 次に、アプリケーションについて考えます。使用するアプリケーションが、さまざまな VM ファミリの最適化対象にどれだけ合致しているかを検討します。 使用する予定の VM ファミリが、デプロイする予定のクラスターの種類と互換性があることを確認します。 クラスターの種類ごとの、サポート対象で推奨されるすべての VM サイズの一覧については、Azure HDInsight でサポートされるノード構成に関するページを参照してください。 最後に、ベンチマーク プロセスを使用していくつかのサンプル ワークロードをテストし、そのファミリ内のどの SKU が適しているかを調べます。
ストレージの種類やクラスター サイズの選択など、クラスターのその他の側面に関する計画の詳細については、「HDInsight クラスターの容量計画」を参照してください。
VM の特性とビッグ データのワークロード
VM のサイズと種類は、CPU の処理能力、RAM サイズ、ネットワーク待ち時間によって決まります。
CPU: VM サイズによってコア数が決まります。 コア数が増えるほど、各ノードで実現できる並列計算の度合いが上がります。 また、VM の一部の種類は高速コアを備えています。
RAM: VM サイズによって、VM で使用可能な RAM の容量も決まります。 処理するデータをディスクから読み取るのではなく、メモリに格納するワークロードの場合、ワーカー ノードにデータを格納できる十分なメモリがあることを確認します。
ネットワーク: ほとんどの種類のクラスターでは、そのクラスターで処理されるデータは、ローカル ディスク上に存在するのではなく、Data Lake Storage や Azure Storage などの外部ストレージ サービスに存在します。 ノードの VM とストレージ サービス間のネットワーク帯域幅とスループットを考慮します。 通常は、VM のサイズが大きいほど、VM が使用できるネットワーク帯域幅が増加します。 詳細については、VM サイズの概要に関する記事をご覧ください。
VM の最適化について
Azure の仮想マシン ファミリは、さまざまなユース ケースに適合するよう最適化されています。 次の表で、最も一般的なユース ケースの一部と、それに合致する VM ファミリを確認することができます。
| Type | サイズ | 説明 |
|---|---|---|
| エントリ レベル | Av2 | 開発とテストのような、エントリ レベルのワークロードに最適な CPU パフォーマンスとメモリ構成を備えています。 A シリーズは経済的で、Azure の使用を開始するための低コストなオプションとなっています。 |
| 汎用 | D、DSv2、Dv2 | バランスのとれた CPU 対メモリ比。 テストと開発、小～中規模のデータベース、および低～中程度のトラフィックの Web サーバーに最適です。 |
| コンピューティング最適化 | F | 高い CPU 対メモリ比。 トラフィックが中程度の Web サーバー、ネットワーク アプライアンス、バッチ処理、アプリケーション サーバーに適しています。 |
| メモリの最適化 | Esv3、Ev3 | 高いメモリ対 CPU 比。 リレーショナル データベース サーバー、中～大規模のキャッシュ、およびメモリ内分析に適しています。 |
- HDInsight がサポートされるリージョンで提供されている VM インスタンスの価格については、HDInsight の価格に関するページを参照してください。
軽いワークロードに向けたコスト節約型の VM の種類
処理要件が厳しくない場合は、F シリーズが、HDInsight を使い始めるのに適した選択肢となる可能性があります。 F シリーズは時間あたりの料金が抑えられており、vCPU あたりの Azure コンピューティング ユニット (ACU) に基づく Azure ポートフォリオにおいて、最もコスト パフォーマンスに優れています。
次の表では、Fsv2 シリーズの VM で作成できるクラスターの種類とノードの種類について説明します。
| クラスターの種類 | Version | ワーカー ノード | ヘッド ノード | Zookeeper ノード |
|---|---|---|---|---|
| Spark | All | F4 以上 | no | no |
| Hadoop | All | F4 以上 | no | no |
| Kafka | All | F4 以上 | no | no |
| hbase | All | F4 以上 | no | no |
| LLAP | disabled | no | no | no |
F シリーズの各 SKU の仕様を確認するには、F シリーズの VM サイズに関するページを参照してください。
ベンチマーク
ベンチマークは、シミュレートされたワークロードをさまざまな VM で実行し、運用環境のワークロードに対してどれだけのパフォーマンスが発揮されるかを測定するプロセスです。
VM SKU とクラスター サイズのベンチマークの詳細については、Azure HDInsight のクラスターの容量計画に関するページを参照してください。