halookで始めるHadoop/HBaseトラブルシューティング
本連載では， HadoopやHBaseを使ったシステムの運用トラブルの解決策について，
halookとともに解説します。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　落合 雄介

■ 第9回　ENdoSnipeを使ったトラブルシューティング 　前回までの連載で，ENdoSnipeの概要からセットアップ方法までを紹介してきました。
　今回はENdoSnipeを利用して，実際の問題検出から原因分析ができるまでのトラブルシュートの流れを紹介します。

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■ 第8回　ENdoSnipeのセットアップ 　前回は，halookを支えるJavaの可視化・診断ツール「ENdoSnipe」について，
　概要と各コンポーネントについて紹介しました。今回はセットアップを行い，実際に利用できるところまでを紹介します。

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■ 第7回　halookを支える技術「ENdoSnipe」 　これまでの連載では，halookを使ってHadoop/HBaseの内部動作を可視化しながら，
　各処理がどのように動作しているのかを紹介してきました。
　今回から数回は少し趣向を変えて，halookを支えるプロダクトである「ENdoSnipe」について
　谷本心が紹介します。

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■ 第6回　Capacity Scheduler による複数ジョブの同時実行 　前回の記事では，Fair Schedulerによる複数ジョブの同時実行についてご紹介しました。
　今回は，Capacity Schedulerを使った場合について，複数ジョブの同時実行時の挙動を見てみましょう。

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■ 第5回　Fair Schedulerによる複数ジョブの同時実行 　今回のテーマは，Fair Schedulerを使った複数ジョブの同時実行です。
　1つのHadoopクラスタを使って複数のジョブを実行する際，どのようにクラスタのリソースを割り振るかが
　重要になります。

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■ 第4回　投機的実行 　第4回のテーマは投機的実行です。投機的実行は，MapやReduce Taskの処理の失敗を見越して，
　空いているリソースを使って同じTaskを実行するものです。

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■ 第3回　PartitionerとCombiner 　第3回では，実際にhalookを活用し，Hadoopの処理の中身を見ていくことにします。今回のテーマは，
　HadoopのMapReduce Jobを実装する際に重要になる，PartitionerとCombinerです。

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■ 第2回　halookのセットアップ 　第2回では，第1回で紹介したhalookのセットアップ方法を紹介します。
　これにより，HDFSの使用状況，MapReduceジョブの実行状況，HBaseの情報を可視化できるようになります。

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■ 第1回　halookでHadoop/HBaseを可視化しよう 　Hadoop，HBaseを可視化しよう
　HDFSの使用量を可視化する
　MapReduce Jobを時系列に表示する
　MapReduceのタスク実行状況を表示する
　MapReduce Jobの特性を現すグラフを表示する
　HBaseのRegion数の推移を表示する
　HBaseのRegion分布を表示する
　他のアプリケーションと合わせて監視する

　gihyo.jp URL:http://gihyo.jp/admin/serial/01/halook/0001/

※halookとは、当社が開発しているWGP、ENdoSnipeを用いて、Hadoop・HBaseの内部を直観的に見える化するツールです。halookを利用することで、今まで多くの人手と時間が必要だった、問題個所の発見・解決が容易に行えます。

halookは以下のサイトにて公開しています。
URL： http://www.acroquest.co.jp/OSS/halook/

＜halookに関するお問い合わせ＞
Acroquest Technology 営業担当の槇 信之（マキ ノブユキ）までお願いいたします。
TEL：045-476-3171　FAX：045-476-4171　 E-mail：

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