Storm Processamento e análise real time para Big Data 7/24/12 Fabio Velloso

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1 Storm Processamento e análise real time para Big Data Fabio Velloso

2 Fabio Velloso Bio Bacharel em Ciência da Computação - UFSCar MBA FGV Desenvolvedor Java desde 1996 Fundador do SouJava Gerente de Arquitetura de Sistemas Telefonica VIVO Professor de SOA e Web Services do curso de Pós- Graduação "Lato-Sensu" em Desenvolvimento de Software para Web da UFSCar Atualmente desenvolve projetos pessoais com Big Data, Cloud Computing, Design Thinking, Service Design e Economia Criativa

3 Agenda Storm Contexto Big Data Definição e características Cenários de uso e aplicações Storm Storm e Hadoop

4 Agenda Storm Contexto Big Data Definição e características Cenários de uso e aplicações Storm Storm e Hadoop

5 Big Data Contexto 20 Horas 24 Petabytes de vídeo enviadasprocessados por minuto diariamente 50 Milhões de twetts por dia 72.9 produtos vendidos por segundo 1.3 Exabytes trafegados internet móvel 2.9 Milhões de s por segundo March 8, 2012

6 Big Data Contexto Jullho 2013 Fonte:

7 Big Data Contexto

8 Big Data Contexto

9 Agenda Storm Contexto Big Data Definição e características Cenários de uso e aplicações Storm Storm e Hadoop

10 Big Data Definição Conjuntos de dados muito grandes, dinâmicos e complexos para serem processados por ferramentas ou processos tradicionais Dificuldades: capturar, armazenar, buscar, compartilhar, analisar e visualizar Big Data não é sobre a geração de dados e sim sobre o seu processamento

11 Big Data Características V 3 Volume Variedade Velocidade Complexidade Petabytes, Zettabytes Dados não estruturados Dados semi-estruturados Diferentes fontes Diferentes formatos Criação de dados Processamento de dados Armazenamento Análise de dados Tipos de dados Composição Formatos Regras

12 Agenda Storm Contexto Big Data Definição e características Cenários de uso e aplicações Storm Storm e Hadoop

13 Big Data Cenários de uso e aplicações

14 Big Data Universidade do Texas

15 Big Data Contexto Explosão de dispositivos conectados na Internet Estimativa entre 16 e 50 bilhões em 2020 Mais dispositivos Mais aplicações Mais conteúdo

16 Big Data Contexto Fonte:

17 Agenda Storm Contexto Big Data Definição e características Cenários de uso e aplicações Storm Storm e Hadoop

18 Twitter Analytics BackType comprada em Julho de 2011

19 Objetivos Escalável Confiável Tolerante a falhas Transacional Velocidade no processamento Simples Fácil de programar

20 Características Sistema para processamento distribuído Real Time Complex Event Process (CEP) Fluxo de dados continuo (stream de dados) Processo sempre em execução tratando eventos Utiliza ZeroMQ como framework para concorrência (Asynch I/O e push/pull sockets) Escrito em Clojure Várias linguagens de desenvolvimento (JVM)

21 Cenários de uso Processamento de fluxos de dados Continuous computation Real time analytics RPC distribuído (paralelizar CPUs facilmente) Processamento de dados de redes sociais Online machine learning Internet das coisas

22 Abstrações Stream Fluxo contínuo de dados Sequências de tuplas Tuple É uma lista de valores Campo no tuple pode ser um objeto de qualquer tipo Precisa ser serializável Suporta String, byte arrays, ArrayList, HashMap e Hashset por default

23 Componentes Spout - fontes de streams de dados Arquivo, banco de dados, fila, Twitter Streaming API Bolt - responsável pelo processamento das streams de entrada Joins, agregações, filtros e transformações Podem gerar novos stream de saída Topology - Rede de Spouts e Bolts

24 Topologia Spout Bolt Spout Spout Bolt Rede de Spouts e Bolts

25 Topologia Twitter Reader (Spout) Topologia Twitter Writer (Bolt) Topologia simples Spout acessa o Twitter Busca hashtag (#TDC2013) envia stream com o tweet para o Bolt Bolt grava os dados em file system

26 Métodos Spout ack(), close(), fail() open(map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) primeiro método chamado em um Spout context com todos dados da topologia collector é objeto utilizado para enviar dados aos Bolts declareoutputfields(outputfieldsdeclarer declarer) define o dado a ser enviado para objeto Bolt declarer.declare(new Fields("tweet")); nexttuple()

27 Spout nexttuple é o método principal envia o valores para objeto Bolt Apenas exemplo Trate a exceção Se não existe algo a processar libera a thread para ack() e fail() Valor a ser enviado ao Bolt e id nexttuple é chamado no mesmo loop de ack() e fail() checa se existe algo a processar para liberar thread

28 Reliability Confiabilidade da entrega das mensagens depende da necessidade da topopogia Desenvolvedor define programaticamente ack(), quando a tupla é processada corretamente fail(), quando ocorre um erro Estratégias fail() pode reenviar uma mensagem necessário definir tupleid collector.emit(new Values(bankTransaction),tupleId) finalizar a topologia depois de um certo número de erros assumir margem de erro para tweets por exemplo

29 Métodos Bolt prepare(map conf, TopologyContext context, SpoutOutputCollector collector) primeiro método chamado em um Spout context com todos dados da topologia collector é objeto utilizado para enviar dados aos bolts declareoutputfields(outputfieldsdeclarer declarer) define o dado a ser enviado para outros objetos bolt declarer.declare(new Fields("tweet")); cleanup() chamado quando a topologia é encerrada liberar recursos

30 Bolt execute() método que executa o processamento Envia o tweet para o próximo bolt como stream Declara o dado a ser enviado

31 Topologia TopologyBuilder define como os nós são organizados e trocam mensagens Métodos setspout e setbolt shufflegrouping agrupa Spout e Bolts definindo o fluxo de mensagens enviadas Número de theads para execução do Bolt é configurável, basta adicionar um parâmetro em setbolt (padrão é 1)

32 Stream Grouping shufflegrouping envia cada tupla randomicamente para os bolts garante que cada consumidor receba o mesmo número de tuplas fieldsgrouping envio controlado por definições do programador permite envio de conteúdo similar ou relacionado para o mesmo bolt allgrouping envio de mensagens aos Bolts. Ex: limpar cache customgrouping

33 Topologia Configurações para o cluster Número máximo de tuplas que podem estar pendentes em um Spout Define o cluster como local Para 1 segundo antes do shutdown Shutdown no cluster (opcional) Cria a topologia definida

34 Arquivos e compilação Arquivos pom.xml

35 Modos de operação Local, topologias executam em uma máquina Remoto, topologias executam em um cluster Cluster Storm pode ser uma cadeia de Bolts processando dados recebidos por uma cadeia Spouts Componentes do Cluster Nimbus Supervisor e workers Zookeeper

36 Cluster Supervisor Zookeeper Supervisor Nimbus Zookeeper Supervisor Zookeeper Supervisor Supervisor

37 Cluster Nimbus Master node Responsável por distribuir código no cluster, definir tarefas para os nós no cluster e monitorar falhas Similar ao Hadoop JobTracker Supervisor Daemon executado nos workers (nós que processam os dados) Recebe tarefas do Nimbus para serem executadas inicia e finaliza os processos (works)

38 Cluster LocalCluster para processamento local Para processamento em cluster usar StormSubmitter método submittopology() builder.createremotetopology

39 Cluster Zookeeper Coordena as ações e troca de mensagens entre o Nimbus e os Supervisors Todo o estado é armazenado no Zookeeper ou em disco Garante o retorno do processamento reestabelecendo o Nimbus ou Supervisors em caso de falha Projeto Apache Também faz parte do ecossistema Hadoop

40 Distributed RPC Distributed Remote Procedure Call Paralelizar processamento on the fly Executa processamento de funções Funções são implementadas como Bolt DRPCClient executa uma chamada remota DRPC Server coordena as ações recebe request envia request para topologia recebe a resposta e envia para o client

41 Distributed RPC DRPC Client Função e argumentos Resultado DRPC Server Request ID e argumentos Request ID e resultado DRPC Spout Último Bolt Topologia Outros nós da topologia LinearDRPCTopologyBuilder seta o Spout retorna o resultado para o DRPC Server prove funcionalidades para os bolts executarem agregações de grupos de tuplas Server exposto usando Thrift API, possibilitando clientes de várias linguagens

42 Distributed RPC Remote DRPC configurar os endereços dos DRPC Servers (storm.yaml) Iniciar o DRPC Server enviar as topologias ao cluster DRPC StormSubmitter.submitTopology("reach", conf, builder.createremotetopology()); Fonte: https://github.com/nathanmarz/storm/wiki/distributed-rpc

43 Local RPC Pode-se criar um LocalCluster LinearDRPCTopologyBuilder createlocaltopology

44 Storm UI

45 Topologias transacionais Introduzidas na versão 0.7 Duas fases: processamento e commit Processamento ocorre em paralelo com n processos Commit é uma fase com sequêncial e ordenada Se existem 2 processos para commit este só é executado e os dois processos executam sem falhas Essas duas fases são chamadas de Storm Transaction Dados transacionais são armazenados no Zookeeper

46 AWS - S3 Storm Suporte na Amazon WS Instalar manualmente Java 6 (mínimo, instale pelo menos o Java 7) Unzip Python Zookeeper ZeroMQ Utilitário storm-deploy

47 Agenda Storm Contexto Big Data Definição e características Cenários de uso e aplicações Storm Storm e Hadoop

48 Hadoop HDFS e MapReduce Responsável por distribuir e armazenar dados no cluster Responsável pelo Processamento dos dados Processamento batch, ou em lote, como paradigma HDFS para armazenar dados (entrada e saída) Jobs terminam ao final do processamento

49 Topologia Twitter Reader (Spout) Topologia Twitter Writer (Bolt) Twitter Process (Bolt) Spout acessa o Twitter Busca hashtag (#TDC2013) grava e envia stream com o tweet para o Bolt Primeiro Bolt grava o tweet no HDFS (Hadoop REST API) e gera um stream para o próximo Bolt Segundo Bolt processa o conteúdo

50 e Hadoop Arquitetura integrada Spout Bolt Bolt Bolt BI e Ferramentas de visualização Aplicações ETL e Integração de Dados Hadoop REST API NoSQL Hadoop NoSQL Não Hadoop Banco MPP e RDBMS DW

51 e Hadoop Arquitetura integrada Spout Bolt Bolt Bolt Aplicações BI e Ferramentas de visualização Dados estruturados e não estruturados Hadoop REST API NoSQL Hadoop NoSQL Não Hadoop Banco MPP e RDBMS

52 BIG DATA Eventos Milisegundos Complex Event Process Exploração interativa Segundos Hadoop HBase MongoDB Cassandra Relatórios Minutos Hadoop Hive ETL Batch Horas ETL Big Data Processamento BIG DATA Eventos Milisegundos Complex Event Process Exploração interativa Segundos Hadoop HBase MongoDB Cassandra Relatórios Minutos Hadoop Hive ETL Batch Horas ETL

53 soujava.org.br

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