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Tecnologías Hadoop

Una introducción al ecosistema Hadoop

Quien soy

Angel Llosa Guillen

Architecture Manager in Capgemini

https://es.linkedin.com/in/anllogui

https://twitter.com/anllogui





Esta charla

● Introducción al ecosistema Hadoop

● Visión de conjunto de las principales tecnologías

● Orientada a desarrolladores y analistas de datos

➢ Qué es BigData

➢ Ecosistema Hadoop

➢ Distribuciones Hadoop

➢ Arquitecturas de referencia

➢ Recomendaciones y consideraciones

Agenda

Qué es BigData?

(Volumen)

DW vs BigData

● Fuentes datos actuales (estructuradas)

● Las capacidades analíticas te las dan los orígenes de datos

● La velocidad y el volumen tienen costes altos

• Nuevas fuentes datos (estructuradas

y no)

• Nuevas capacidades analíticas

• Nuevas opciones de disponer de

velocidad y volumen a costes

reducidos

• Fuentes datos actuales (estructuradas)

• Las capacidades analíticas te las dan

los orígenes de datos

• La velocidad y el volumen tienen

costes altos

Tecnologías Big Data 2016

➢ Qué es BigData





Índice

Hadoop ecosystem

● Qué es Hadoop?

● Principales productos del ecosistema Hadoop

● Stack tecnológico

Qué es Hadoop?

● Hadoop es un framework que permite el proceso distribuido de grandes volúmenes

de datos entre clusters de computación.

● Está diseñado para escalar desde un solo servidor a miles de máquinas, cada una

ofreciendo capacidad de cálculo y de almacenamiento.

● Tolerante a fallos

● Incluye:

○ Hadoop Commons

○ Hadoop Distributed File System (HDFS)

○ Hadoop YARN (yet another resource negotiator)

○ Hadoop MapReduce

● Yahoo: 4500 nodos (2*4cpu boxes w 4*1TB disk & 16GB RAM)

HDFS

MapReduce 2

Storage managers

General Purpose Execution Engines

YARN

Stack Tecnológico

HDFS

● Almacenamiento de datos distribuido, tolerante a fallos.

● Analogía con un sistema de ficheros, no una BD.

● HDFS ha demostrado que es escalable hasta 200 PB de almacenamiento

en un cluster de 4500 nodos

hdfs dfs -ls /user/hadoop/file1

hdfs dfs -mkdir /user/hadoop/dir1 /user/hadoop/dir2

hdfs dfs -rm hdfs://nn.example.com/file /user/hadoop/emptydir

YARN / Mapreduce

● Procesamiento de bajo nivel.

● Distribuido, tolerante a fallos y orientado a batch

● MapReduce:

○ Fwk con servicios para distribuir trabajos y recolectar resultados, ordenar,

filtrar, etc.

● YARN:

○ Gestiona el acceso a los recursos de la aplicación (memoria, CPU)

○ Monitoriza los nodos.

○ Planifica los trabajos.

○ Soporta distintos tipos de aplicación (no solo MR).

HDFS

MapReduce 2

Storage managers


Hiv

e

Pig

Casc

adin

g

Gira

ph

Mah

out

SQL Engines

Abstraction Engines Graph processing Engines

Machine Learning

YARNHBase

Stack Tecnológico

Sqoo

p

HBase

● Base de datos distribuida, columnar y no relacional, basada en Bigtable de

Google

● Almacenamiento distribuido en un cluster de máquinas

● Modelo de datos sin esquemas predefinidos (“NoSQL”)

● Particiones de datos autogestionadas.

HBase

● Qué no es:

○ No es una BBDD SQL

○ No es relacional

○ No soporta Joins

○ Sin un motor de consultas sofisticado

○ No es transaccional por defecto

○ No es un sustituto a una RDBMS

● Entonces, para qué sirve? e.g.: para almacenar y procesar logs

Hive

● SQL-Like → HiveSQL

● Reduce el tiempo de desarrollo.

● Se ejecuta sobre Mapreduce, Spark o Tez.

● Orientado a batch. En progreso modo interactivo → Stinger Initiative

SELECT customers.cust_id, SUM(cost) AS total

FROM customers

JOIN orders

ON customers.cust_id = orders.cust_id

GROUP BY customers.cust_id

ORDER BY total DESC;

PIG

● Lenguaje de alto nivel para procesado de datos

● Procedural data flow:

○ Joining and transforming data.

● Se pueden utilizar funciones programadas en Java dentro de PIG

people = LOAD ‘/user/training/customers’ AS (cust_id, name);

orders = LOAD ‘/user/training/orders’ AS (ord_id, cust_id, cost);

groups = GROUP orders BY cust_id;

totals = FOREACH groups GENERATE group, SUM(orders.cost) AS t;

result = JOIN totals BY group, people BY cust_id;

DUMP result;

Sqoop

● Herramienta para realizar transferencias de datos masivas entre RDBMs y

Hadoop (HDFS, HIVE, HBase).

● Bases de datos soportadas:

○ MySQL

○ PostgreSQL

○ Oracle

○ HSQLDB

● Paralelizado (MR), incremental, etc.

Sqoop

[[email protected] ~] sqoop import-all-tables \

-- num-mappers 1 \

--connect jdbc:mysql://quickstart.cloudera:3306/retail_db \

--username=retail_dba \

--password=cloudera \

--compression-codec=snappy \

--as-avrodatafile \

--warehouse-dir=/user/hive/warehouse/userXX

[[email protected] ~] sqoop import \ --query 'SELECT a.*, b.* FROM a JOIN b on (a.id == b.id) WHERE $CONDITIONS' \

Otros

● Cascading: ETL basado en Java/Scala

● Giraph: Proceso de grafos

● Mahout: Librerías para machine learning

HDFS / MapR-FS / HBase

MapReduce 2 Spark

Storage managers


Hiv

e

Pig

Casc

adin

g

Gira

ph

Mah

out

SQL Engines


Machine Learning

Gra

phX

MLi

b

Spar

k SQ

L

Spar

k St

ream

ing

Streaming

YARN

Stack Tecnológico

HBaseSq

oop

Blin

kDB

SparkDiferencias con Mapreduce:

● Es más rápido: Optimizado para trabajar en memoria

● Menos costoso mover datos durante el procesado

● Una API más potente que MR → Más fácil para desarrollar

● APIs en Scala, Python y Java.

Spark se puede ejecutar en modo standalone o sobre clusters:

● Amazon EC2

● Standalone Deploy Mode

● Apache Mesos

● Hadoop YARN

→ Escalable desde la fase de desarrollo

Spark

Daytona GraySort contest:

Spark SQL

● Integrado con Spark: Se pueden lanzar consultas desde código.

● Acceso a distintas fuentes de datos: JSON, tablas Hive

● Compatibilidad con Hive: HiveQL, datos y user defined functions.

● Trabaja con dataframes

Spark Streaming

● Fácil de usar, tolerante a fallos, integrado con Spark...

● Se puede usar con Mlib.

● Microbatches (input & output)


MapReduce 2 Spark

Storage managers


Hiv

e

Pig

Casc

adin

g

Gira

ph

Mah

out

SQL Engines


Machine Learning

Gra

phX

MLi

b

Spar

k SQ

L

Spar

k St

ream

ing

Streaming

YARN

Stack Tecnológico

HBaseSq

oop

Hiv

e

Pig

Casc

adin

g

Blin

kDB


MapReduce 2 Spark

Storage managers


Hiv

e

Pig

Casc

adin

g

Gira

ph

Mah

out

SQL Engines


Machine Learning

Gra

phX

MLi

b

Spar

k SQ

L

Spar

k St

ream

ing

Streaming

YARN

Stack Tecnológico

HBaseSq

oop

Hiv

e

Pig

Casc

adin

g

Blin

kDB

Haw

q

Stor

m

Flum

e

Kafk

a

Impa

la

Pub / Sub

Impala

● Creado por Cloudera

● Open Source - Apache (incubating)

● Orientado a consultas interactivas:

○ Consultas ad-hoc

○ Para herramientas BI (Pentaho, Microstrategy)

● 10 más rápido que Hive o Pig (sobre MR)

● Motor de ejecución propio (no MapReduce)

Hawq

● Creado por Pivotal

● 100% ANSI SQL compatible

● Benchmark (hecho por Pivotal): ○ mejores resultados que Impala

○ 21x más rápido que Stinger (Hive).

○ Diseñado para gestionar PB

Kafka

● Sistema de mensajería de publicación-suscripción

● Rápido, escalable, durable y tolerante a fallos

● Posible sustituto a JMS y AMQP por su rendimiento, fiabilidad y

replicación

● Casos de uso:

○ Stream Processing

○ Seguimiento de actividad web

○ Recolección de métricas y monitorización

○ Recopilación de logs

Flume

● Sistema distribuido y seguro para recolectar, agregar y

mover grandes volúmenes de datos

Flume

Sources:

● Avro Source● Thrift Source● JMS Source● Converter● Spooling Directory Source● BlobDeserializer● NetCat Source● Sequence Generator● Syslog Sources● HTTP Source● ...

Channels:

● Memory Channel● JDBC Channel● File Channel● Kafka Channel● Spillable Memory

Channel● Pseudo Transaction

Channel● Custom Channel

Sinks:

● HDFS Sink● Logger Sink● Avro Sink● Thrift Sink● IRC Sink● File Roll Sink● Null Sink● HBaseSink● MorphlineSolr Sink● ElasticSearch Sink● ...

Flume vs. Kafka

● Kafka es multipropósito, con algunas fuentes y sumideros.

● Flume fué creado para recopilación de logs y escritura en HDFS, aún así,

soporta más fuentes y sumideros por defecto que Kafka.

● Los dos son zero data loss, pero Kafka es high-available

● Kafka y Flume pueden ser utilizados juntos: Por ejemplo, para hacer

streaming a HDFS es recomendable utilizar Kafka como fuente y Flume

como sumidero.

Storm

● Open Source y adquirido por Twitter

● Capacidades:

○ Rápido - un millón de mensajes procesados por segundo por nodo

○ Escalable – Procesamiento en paralelo en distintos nodos

○ Tolerante a fallos

○ Seguro – Cada mensaje se procesa sólo una vez.


MapReduce 2 Spark

Storage managers


Hiv

e

Pig

Casc

adin

g

Gira

ph

Mah

out

SQL Engines


Machine Learning

Gra

phX

MLi

b

Spar

k SQ

L

Spar

k St

ream

ing

Streaming

YARN

Stack Tecnológico

HBaseSq

oop

Hiv

e

Pig

Casc

adin

g

Blin

kDB

Haw

q

Stor

m

Flum

e

Kafk

a

Impa

la

➢ Qué es BigData





Índice

Distribuciones Hadoop

● Distribución: empaquetado de tecnologías del ecosistema Hadoop con

una capa de gestión añadida y soporte empresarial.

● Las tres principales:

○ Cloudera

○ Hortonworks

○ MapR

Cloudera

● Distribuye Cloudera Enterprise

● Contribuyente principal del proyecto Impala.

● Incluye, entre otros, los siguientes servicios:

○ Seguridad

○ Gobierno de dato

○ Gobierno operacional

● Cloudera Manager y Cloudera Navigator no son OS.

Cloudera

HortonWorks

● Distribuye la Hortonworks Data Platform (HDP)

● Contribuyente principal del proyecto Hive.

● HDP incluye los siguientes servicios:

○ Seguridad

○ Gobierno de dato

○ Gobierno operacional

● Propulsor de la "Stinger Initiative”:

○ Mejorar Hive para tratar consultas interactivas (no batch)

○ Consultas a escala de petabyte

● Todo Opensource

HortonWorks

MapR

● Mapr-FS en vez de HDFS:

○ Mejor rendimiento, confiabilidad, eficiencia, mantenibilidad y

facilidad de uso.

○ Se puede montar vía NFS.

○ Posix-compliant

○ Soporta Impala

MapR

● Mapr-DB en vez de HBase:

Bonus track: Stratio

➢ Qué es BigData





Índice

Conceptual Architecture

Data Lake

Un data lake es un repositorio donde se almacenan TODOS los datos de la

compañía, estructurados y sin estructurar, sin ningún tipo de

preprocesamiento (raw data) y sin ningún tipo de esquema, para ser

analizados posteriormente.

Los datos son vertidos en él y recuperados cuando es necesario. Solo en

ese instante se les da un orden y una estructura que permita su posterior

análisis.

Ejemplo Data Lake con Cloudera

Arquitectura Lambda

Equilibrar la latencia, rendimiento y tolerancia a fallos mediante el uso de

procesamiento por lotes para proporcionar puntos de vista pre-computados

completos y exactos, mientras que al mismo tiempo utilizando el procesamiento de

flujo en tiempo real para proporcionar vistas dinámicas.

➢ Qué es BigData





Índice

Recomendaciones

Para los proyectos de Big Data, no hay que "obsesionarse" con la tecnología.

La arquitectura técnica, Hadoop sí o no, la distribución a elegir, etc… son

decisiones estratégicas basadas en qué queremos hacer y por tanto, cómo

vamos a usar la tecnología para conseguir esos fines. Y no al revés.

Las tecnologías Big Data son un facilitador

permiten hacer a un coste razonable lo que antes era sencillamente

imposible o estaba solo al alcance de unos pocos.

Pequeña guía

● Si se tienen consultas ad-hoc, las consultas y necesidades analíticas se conocen de

antemano y los datos son de menos de 600TB, la recomendación sería un Data

warehouse.

● Si el volumen de datos a gestionar es mayor de 600TB, la recomendación sería ir

hacia un modelo basado en Hadoop pero teniendo en cuenta la complejidad de las

consultas requeridas.

● Si los volúmenes de datos son pequeños, no se requiere analítica, pero se requiere

alta velocidad la recomendación podría ser NoSQL

Consideraciones

● Tecnología emergente. En continua evolución (cada menos de 6 meses

cambia)

● El % de implantación en el mercado Español es muy escaso por lo que no

hay experiencias y referencias maduras (Telcos en su mayoría)

Gartner Magic Quadrant DW

Cloudera y MapR

consideradas plataformas

de DW

http://www.gartner.com/technology/reprints.do?id=1-2A7BNGD&ct=150219&st=sb

Forrester Wave Big Data Hadoop Solutions2014 2016

https://www.cloudera.com/content/dam/www/static/documents/analyst-reports/forrester-wave-big-data-hadoop-distributions.pdf

Sesión Práctica

CCP: Data Scientist Challenge One Solution Kit:

http://certification.cloudera.com/prep/dsc1sk/intro.html



www.capgemini.com