Trabalho de Conclusão de Curso

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL INSTITUTO DE INFORMÁTICA CURSO DE ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO Trabalho de Conclusão de Curso Flavio Alles Rodrigues Claudio Geyer Pedro de Botelho Marcos 1

2 Caracterização do Consumo Energético do Hadoop MapReduce Flavio Alles Rodrigues Claudio Geyer Pedro de Botelho Marcos 2

3 Sumário 1. Motivação 2. Objetivos 3. MapReduce/Hadoop 4. Estado da Arte 5. Metodologia 6. Testes & Resultados 7. Conclusões & Trabalhos Futuros 3

5 Motivação Crescimento dos conjuntos de dados (GORTON et al., 2008) (KOUZES et al., 2009) (WHITE, 2012) Computação Intensiva em Dados Modelos de programação paralela e distribuída para o desenvolvimento aplicações intensivas em dados MapReduce (DEAN; GHEMAWAT, 2008) Dryad (ISARD et al., 2007) Spark (ZAHARIA et al., 2010) 5

6 Motivação Programas desenvolvidos com estes frameworks são altamente escaláveis, podendo utilizar milhares de máquinas em uma computação (DEAN; GHEMAWAT, 2008) Computação intensiva em dados demanda muitos recursos computacionais Alto consumo energético Problemas Financeiro Ambiental 6

7 Motivação (BARROSO, 2005) 7

8 Motivação Queima de combustíveis fosséis é um dos fatores chave para mudanças climáticas (IPCC, 2013) Nos EUA, 68% da eletricidade é gerada a partir de combustíveis fosséis (EIA, 2013) Data centers localizados nos EUA foram responsáveis pelo consumo de ~1.5% da eletricidade gerada no país - com uma tendência de crescimento neste consumo de 12% ao ano (KURP, 2008) 8

9 Motivação Sistemas computacionais (hardware e software) devem ser projetados para serem eficientes energeticamente 9

11 Objetivos Caracterizar o consumo energético de um sistema de processamento de grandes quantidades de dados Hadoop - implementação de código aberto do modelo de programação MapReduce - é o sistema escolhido para a caracterização A caracterização será acompanhada de considerações sobre o desempenho do framework 11

13 MapReduce/Hadoop Google (DEAN; GHEMAWAT, 2008) Duas funções: map & reduce Runtime Distribuição de dados Escalonamento de tarefas Comunicação entre nós Tolerância a falhas Sistema de arquivos distribuído (GHEMAWAT; GOBIOFF; LEUNG, 2003) Hadoop Implementação do modelo de programação MapReduce mais popular (WHITE, 2012), inspirado em (DEAN; GHEMAWAT, 2008) 13

14 MapReduce/Hadoop (DEAN; GHEMAWAT, 2008) 14

16 Estado da Arte Avaliação de Consumo Energético Compressão de dados (LANG; PATEL, 2010) (WIRTZ; GE, 2011) (CHEN; GANAPATHI; KATZ, 2010) O MapReduce é apenas uma carga de trabalho para avaliar diferentes mecanismos de gerenciamento energético de clusters. 16

17 Estado da Arte Avaliação de Consumo Energético (cont.) (LEVERICH; KOZYRAKIS, 2010) (KAUSHIK; BHANDARKAR, 2010) (MAHESHWARI; NANDURI; VARMA, 2012) Alterações sobre distribuição de dados para possibilitar que diferentes mecanismos de gerenciamento de energia de clusters que ligam/ desligam nós com base na utilização 17

19 Metodologia 1. Metodologia de Testes (JAIN, 1991) 2. Metodologia de Mensuração de Consumo Energético 19

20 Metodologia (Testes) Objetivo: Caracterização do consumo energético e do desempenho de um framework para desenvolvimento de aplicações intensivas em dados Sistema: Hadoop Métricas HDFS não faz parte da avaliação Consumo de Energia [J] Tempo de Execução [s] Técnica de Avaliação Experimentação 20

21 Metodologia (Testes) Aproximadamente 190 parâmetros de configuração (HERODOTOU; BABU, 2011) (ZAHARIA et al., 2010) 21

22 Metodologia (Testes) (HERODOTOU; BABU, 2011) 22

23 Metodologia (Testes) (HERODOTOU; BABU, 2011) 23

24 Metodologia (Testes) mapred.jobtracker.taskscheduler FIFO (Padrão) HFS (ZAHARIA et al., 2010) Escalonamento justo (compartilhamento de recursos) Maximizar escalonamento local (Delay Scheduling) «HFS can increase throughput by up to 2x while preserving fairness» 24

25 Metodologia (Testes) Aplicações CPU Bound & IO Bound (HUANG et al., 2010) CPU Bound: WordCount IO Bound: Sort 25

26 Metodologia (Testes) 26

27 Metodologia (Testes) 1. 2 K R (HERODOTOU; BABU, 2011) 2. Escalonadores com Uma Aplicação 3. Escalonadores com Múltiplas Aplicações 27

28 Metodologia (Consumo) Baseado em estatísticas de uso (MOUW, 2001) Monitor distribuído (DUSSO, 2012) 28

29 Metodologia (Consumo) Energy-proportional (BARROSO; HÖLZLE, 2007) CPU (FAN; WEBER; BARROSO, 2007) Comportamento Estático Memória (HÄRDER et al., 2011) Disco (FAN; WEBER; BARROSO, 2007) Interface de Rede (SOHAN et al., 2010) 29

30 Metodologia (Consumo) TDP (Thermal Design Power) usualmente possui valores conservadores (FAN; WEBER; BARROSO, 2007) Modelo produz resultados com erro inferior à 10% (FAN; WEBER; BARROSO, 2007) (RIVOIRE; RAN- GANATHAN; KOZYRAKIS, 2008) 30

31 Metodologia (Consumo) KCPU & KMISC (ECONOMOU et al., 2006) Processo de calibragem Correlação entre medidas em nível de hardware (PMEAS) e estatísticas de uso (M) Programa linear produz um resultado (s) a partir de uma função objetivo que busca minimizar o erro entre as medidas em nível de hardware (PMEAS) e a potência calculada pelo modelo (PPRED) 31

32 Metodologia (Consumo) 32

33 Metodologia (Consumo) 33

35 Testes & Resultados 1. 2 K R 2. Escalonadores com Uma Aplicação 3. Escalonadores com Múltiplas Aplicações 35

36 2 K R Metodologia 2K R (Jain, 1991) (HERODOTOU; BABU, 2011) FIFO & HFS CPU Bound & IO Bound Entrada: 1 GB Replicações: 10 36

37 2 K R (HERODOTOU; BABU, 2011) 37

38 2 K R 38

39 2 K R 39

40 2 K R Existe uma similaridade muito evidente entre os efeitos de cada fator para o consumo de energia e os efeitos de cada fator para o desempenho do sistema MapReduce Em linhas gerais, os parâmetros mais influentes para cada escalonador em ambas aplicações testadas - e, também, o grau de influência destes parâmetros - são semelhantes 40

41 Escalonadores com Uma Aplicação FIFO & HFS CPU Bound & IO Bound Entradas: 256 MB, 4 GB & 10 GB Pequena, Média & Grande Replicações: 10 41

42 Escalonadores com Uma Aplicação Não é possível estabelecer que um escalonador é superior ao outro para o escalonamento de uma aplicação que executa sem concorrência com outras requisições ao sistema MapReduce. Apesar de alcançar um de seus objetivos (maior localidade no escalonamento de tarefas map), HFS não obtém melhor desempenho ou menor consumo energético no contexto avaliado. 42

43 Escalonadores com Múltiplas Aplicações FIFO & HFS 20 Aplicações Workload CPU Bound Workload IO Bound Entradas: 256 MB (14), 4 GB (5) & 10 GB (1) Workload Heterogênea (50-50) Entradas: 256 MB (14), 4 GB (4) & 10 GB (2) Replicações: 10 43

44 Escalonadores com Múltiplas Aplicações 44

46 Escalonadores com Múltiplas Aplicações Workload CPU bound e a workload heterogêna, HFS é a opção de escalonamento de tarefas que apresenta melhores resultados de consumo de energia e desempenho para a situação de escalonamento de múltiplas aplicações apresentadas O escalonamento justo e com preferência para tarefas locais produz resultados melhores do ponto de vista de eficiência energética nas workloads citadas Workload IO bound não apresentou diferenças estatísticas no consumo de energia 46

48 Conclusões & Trabalhos Futuros Caracterizar o consumo energético de um framework para computação intensiva em dados 6440 Execuções MapReduce 6755 GB (~6.6 TB) 48

49 Conclusões & Trabalhos Futuros Usuários podem utilizar o Hadoop com maior eficiência energética Desenvolvedores podem tornar o sistema ciente de seu consumo de energia 49

50 Conclusões & Trabalhos Futuros Trabalhos Futuros Desenvolvimento de novo escalonador de tarefas MapReduce Adicionar funcionalidades relacionadas ao consumo de energia ao simulador MRSG (KOLBERG et al., 2013) Caracterização do consumo energético do HDFS 50

51 Agradecimento Este trabalho foi realizado com apoio do projeto GREEN-GRID: Computação de Alto Desempenho (FAPERGS) 51

52 Referências BARROSO, L. A. The price of performance. Queue, [S.l.], v.3, n.7, p.48 53, BARROSO, L. A.; HÖLZLE, U. The case for energy-proportional computing. Computer, [S.l.], v.40, n.12, p.33 37, CHEN, Y.; GANAPATHI, A.; KATZ, R. H. To compress or not to compresscompute vs. IO tradeoffs for mapreduce energy efficiency. In: ACM SIGCOMM WORKSHOP ON GREEN NETWORKING. Proceedings... [S.l.: s.n.], p DEAN, J.; GHEMAWAT, S. MapReduce: simplified data processing on large clusters. Communications of the ACM, [S.l.], v.51, n.1, p , DUSSO, P. M. A monitoring system for WattDB: an energy-proportional database cluster. Trabalho de Graduaç ão, [S.l.], ECONOMOU, D. et al. Full-system power analysis and modeling for server environments. In: IN PROCEEDINGS OF WORKSHOP ON MODELING, BENCHMARKING, AND SIMULATION. Anais... [S.l.: s.n.], p

53 Referências EIA FAN, X.; WEBER, W.-D.; BARROSO, L. A. Power provisioning for a warehouse-sized computer. ACM SIGARCH Computer Architecture News, [S.l.], v.35, n.2, p.13 23, GHEMAWAT, S.; GOBIOFF, H.; LEUNG, S.-T. The Google file system. In: ACM SIGOPS OPERATING SYSTEMS REVIEW. Anais... [S.l.: s.n.], v.37, n.5, p GORTON, I. et al. Data-intensive computing in the 21st century. Computer, [S.l.], v.41, n.4, p.30 32, GHEMAWAT, S.; GOBIOFF, H.; LEUNG, S.-T. The Google file system. In: ACM SIGOPS OPERATING SYSTEMS REVIEW. Anais... [S.l.: s.n.], v.37, n.5, p HÄRDER, T. et al. Energy efficiency is not enough, energy proportionality is needed! In: Database Systems for Adanced Applications. [S.l.]: Springer, p

54 Referências HERODOTOU, H.; BABU, S. Profiling, what-if analysis, and cost-based optimization of MapReduce programs. Proc. of the VLDB Endowment, [S.l.], v.4, n.11, p , HUANG, S. et al. The HiBench benchmark suite: characterization of the mapreducebased data analysis. In: DATA ENGINEERING WORKSHOPS (ICDEW), 2010 IEEE 26TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON. Anais... [S.l.: s.n.], p IPCC ISARD, M. et al. Dryad: Distributed Data-parallel Programs from Sequential Building Blocks. Proceedings of the 2nd ACM SIGOPS/EuroSys European Conference on Computer Systems. [S.l.: s.n.], p , JAIN, R. The art of computer systems performance analysis. [S.l.]: John Wiley & Sons Chichester, v.182. KAUSHIK, R. T.; BHANDARKAR, M. GreenHDFS: Towards an Energy-Conserving Storage-Efficient, Hybrid Hadoop Compute Cluster. Proceedings of the USENIX Annual Technical Conference, [S.l.], p.1-9,

55 Referências KOLBERG, W. et al. MRSG: a MapReduce simulator over SimGrid. Parallel Computing, [S.l.], v.39, n.4-5, p , KOUZES, R. T. et al. The changing paradigm of data-intensive computing. Computer, [S.l.], v.42, n.1, p.26 34, KURP, P. Green computing. Communications of the ACM, [S.l.], v.51, n.10, p.1 13, LANG, W.; PATEL, J. M. Energy management for mapreduce clusters. Proceedings of the VLDB Endowment, [S.l.], v.3, n.1-2, p , LEVERICH, J.; KOZYRAKIS, C. On the energy (in) efficiency of hadoop clusters. ACM SIGOPS Operating Systems Review, [S.l.], v.44, n.1, p.61 65, MAHESHWARI, N.; NANDURI, R.; VARMA, V. Dynamic energy efficient data place- ment and cluster reconfiguration algorithm for MapReduce framework. Future Generation Computer Systems, [S.l.], v.28, n.1, p ,

56 Referências MOUW, E. Linux kernel procfs guide. Faculty of Information Technology and Systems, [S.l.], RIVOIRE, S.; RANGANATHAN, P.; KOZYRAKIS, C. A Comparison of High-Level Full-System Power Models. HotPower, [S.l.], v.8, p.3 3, SOHAN, R. et al. Characterizing 10 Gbps network interface energy consumption. In: LOCAL COMPUTER NETWORKS (LCN), 2010 IEEE 35TH CONFERENCE ON. Anais... [S.l.: s.n.], p WHITE, T. Hadoop: the definitive guide. [S.l.]: O Reilly, WIRTZ, T.; GE, R. Improving MapReduce energy efficiency for computation intensive workloads. In: GREEN COMPUTING CONFERENCE AND WORKSHOPS (IGCC), 2011 INTERNATIONAL. Anais... [S.l.: s.n.], p.1 8. ZAHARIA, M. et al. Delay scheduling: a simple technique for achieving locality and fairness in cluster scheduling. In: EUROPEAN CONFERENCE ON COMPUTER SYS- TEMS, 5. Proceedings... [S.l.: s.n.], p ZAHARIA, M. et al. Spark: cluster computing with working sets. Proceedings of the 2nd USENIX conference on Hot topics in cloud computing, [S.l.: s.n.], p.10 10,

57 Caracterização do Consumo Energético do Hadoop MapReduce Flavio Alles Rodrigues Claudio Geyer Pedro de Botelho Marcos 57

58 Motivação Computação Intensiva em Dados O sistema de indexação de páginas web do Google processa aproximadamente 20 TB em documentos a cada iteração (DEAN; GHEMAWAT, 2008) Facebook armazena aproximadamente 700 TB em bancos de dados relacionais (THUSOO et al., 2009) Experimentos em física de partículas em um dos quatro equipamentos que compõem o acelerador de partículas Large Hadron Collider no CERN geram 2 PB/s (KOUZES et al., 2009) 58

59 Estado da Arte Avaliação de Desempenho (JIANG et al., 2010) Estudo do desempenho do MapReduce no contexto da área de bancos de dados. Todos os fatores considerados no artigo tem relação com o sistema de arquivos distribuído. (HUANG et al., 2010) (AGGARWAL; PHADKE; BHANDARKAR, 2010) Não explicam os resultados em termos de características próprias do sistema de execução MapReduce. 59

60 Escalonadores com Uma Aplicação 60