Programação em Sistemas Distribuídos MEI-MI-MSI 2015/16. MapReduce: Hadoop. Prof. António Casimiro. MapReduce

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1 Programação em Sistemas Distribuídos MEI-MI-MSI 2015/16 MapReduce: Hadoop Prof. António Casimiro MapReduce MapReduce.2

2 Tópicos Analise e Armazenamento de Grandes Quantidades de Dados Google pioneira Processamento: modelo Map Reduce Armazenamento: GFS (Google File System) Apache Hadoop lançou projecto similar, open source MapReduce.3 Grandes volumes de dados Estamos na era dos grandes volumes de dados! Dos sistemas peta-escala! Bolsa de valores de Nova York gera um terabyte de dados por dia Facebook armazena mais de 10 milhares de milhões de fotos (mais de um petabyte de dados) O maior acelerador de particulas do CERN vai produzir aproximadamente 15 petabytes de dados por ano Como armazenar e analisar esses dados? 1 petabyte = Byte = 1 petabyte =? Byte = TB = GB MapReduce.4

3 O Google Responde! Eles tiveram que resolver esse problema: Como indexar a web? Como classificar as páginas (page ranking)? Infraestrutura do Google: Muitas máquinas de baixo custo Middleware que dá fiabilidade e proporciona recuperação rápida de falhas Tendo em conta o problema e a infraestrutura, o Google definiu um modelo de programação chamado MapReduce que faz uso do seu GFS (Google File System) Estas duas tecnologias foram publicadas em MapReduce.5 MapReduce e GFS MapReduce Próprio para tarefas altamente paralelizáveis Tarefas são divididas em Maps e Reduces Estas tarefas são distribuídas por um nó mestre, num cluster de máquinas GFS Sistema de ficheiros distribuído Voltado fundamentalmente para o armazenamento de dados single-write/multiple-reads (e.g., logs, arquivos de páginas web, etc ), e append-only MapReduce.6

4 MapReduce Input data Map tasks (GFS) map 1 Reduce tasks Output (GFS) split 1 split 2 split n map 2 map 3 reduce 1 reduce m output 1 output m map n Each task is executed in any of the servers MapReduce.7 MapReduce Dados de entrada são lidos do GFS (ou HDFS, Hadoop FS) map (in_key, in_value) list(out_key, intermediate_value) Recebe pares chave-valor (key-value) (e.g., linhas de um ficheiro de log) Produz um conjunto de pares (chave-valor) intermédios reduce (out_key, list(intermediate_value)) list(out_value) Recebe um conjunto de pares chave-lista de valores Reduz esses valores a um único valor para uma chave Produz um conjunto de saídas chave-valor Dados de saída são armazenados no GFS (ou HDFS, Hadoop FS) MapReduce.8

5 Google MapReduce em Ação MapReduce.9 Apache Hadoop Concretização do MapReduce em Java Inicialmente concebido pelo Yahoo! como uma concretização livre do middleware do Google: Modelo de programação MapReduce GFS (Google File System) Em 2008 o projecto Hadoop tornou-se um projecto independente, da Apache Software Foundation Curiosidades: Instalado e a correr em clusters de 4000 nós no Yahoo! Capaz de ordenar um terabyte de dados em 62 segundos Yahoo! e Google tem mais de 500 aplicações MapReduce concretizadas MapReduce.10

6 Como é que o Hadoop MapReduce Funciona? COMMAND & CTL CENTRE or MASTER LIEUTENANTS or SLAVES WORKERS E se houver falhas: Na Task? Recria-se a tarefa No TaskTracker? Reafectam-se as tarefas a outros TaskTrackers No JobTracker? Pára tudo MapReduce.11 HDFS: Hadoop File System O MR do Hadoop (HMR) só é eficiente porque lê e escreve dados de um sistema de ficheiros distribuído, chamado HDFS Suporta as seguintes operações sobre ficheiros: create delete append read É portanto um SF append-only Os blocos têm como dimensão padrão 64M (!!!) Só para comparar, os blocos do NFS tem 4K Cada bloco é tipicamente replicado em 3 máquinas MapReduce.12

7 HDFS: Hadoop File System Há dois tipos de servidores num cluster HDFS Namenode: armazena os metadados dos ficheiros (em memória) Datanode: armazena os blocos dos ficheiros get f2 2,3,5 Namenode f1,1,2,3,6 f2,2,3,5 f3,1,4 Data node Data node Data node Data node Data node Data node MapReduce.13 Leitura no HDFS MapReduce.14

8 Escrita no HDFS MapReduce.15 Como o Namenode escolhe onde colocar as cópias dos blocos? Caso das três cópias (valor por omissão) Primeira cópia na máquina em que escreve Segunda cópia numa máquina em outro rack aleatório Terceira cópia numa outra máquina do rack da segunda cópia MapReduce.16

9 Exemplo: Contagem de Palavras Considere o problema de contar quantas vezes cada palavra aparece num conjunto de ficheiros Podemos fazer isso facilmente com scripts bash ou um programa sequencial em Java E se tivermos terabytes de ficheiros de dados? O programa sequencial vai ficar dias a correr Podemos fazer uma versão distribuída e paralela, mas a programação está longe de ser trivial. MapReduce.17 Contagem de Palavras com HMR Entrada: ficheiros com multiplas linhas como Lisboa London Madrid Lisboa Lisboa Lisboa Paris Paris Madrid Lisboa map (in_key, in_value)->list(out_key, intermediate_value) Recebe pares chave-valor (key-value) Criação de Tarefas Map, atribuíndo várias linhas a cada (2 tarefas no ex., uma a cada linha) e exec. da tarefa (contagem) Lisboa, 2 Lisboa, 3 London, 1 Paris, 2 Madrid, 1 Madrid, 1 Recebe pares chave-valor (key-value) Produz um conjunto de pares (chave-valor) intermédios Mistura das saídas (Merge) <Lisboa,{2,3>,<London,{1>,<Madrid,{1,1>,<Paris,{2> Tarefas Reduce <Lisboa,5>,<London,1>,<Madrid,2>,<Paris,2> reduce (out_key, list(intermediate_value))-> list(out_value) Recebe um conjunto de pares chave-lista de valores Reduz esses valores a um único valor para uma chave Produz um conjunto de saídas chave-valor MapReduce.18

10 Contagem de Palavras com HMR Madrid Lisbon Lisbon,1 Madrid,1 Lisbon,1 Lisbon,1 London,1 Lisbon, <1, 1> London, <1> Lisbon, 2 London, 1 Lisbon Paris Lisbon,1 Paris,1 Madrid,1 Paris,1 Paris,1 Madrid, <1> Paris, <1, 1> Madrid, 1 Paris, 2 Paris London London,1 Paris,1 MapReduce.19 Bibliografia Livro: Tom White. Hadoop: The Definitive Guide (2nd Edition). O Reilly Artigos: J. Dean and S. Gehemawat. MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters. Communications of ACM vol. 51, num Versão extendida com o mesmo nome (e o dobro de páginas) publicada na conferência OSDI 04. Página web: Há também muita documentação nessas páginas! MapReduce.20

11 Design elements As is, culled from several sources on manuals and the Internet, with aim of giving design and programming examples Tópicos Modos de Operação do Hadoop Aplicações MapReduce com o Hadoop Exemplo de Aplicação (Word Counter) Instalação do Hadoop MapReduce.22

12 Modos de Operação do Apache Hadoop Local (ou Standalone) Não é preciso definir nada mais Pseudo-distribuído eudodistributed Criar ficheiro de configuração (usar config <ficheiro>) Instalar cliente e servidor ssh e criar chaves (opcional) Formatar hdfs (hadoop namenode format) Ligar serviços (start-dfs.sh e start-mapred.sh) Distribuído (em um cluster - ver web) MapReduce.23 Aplicações MapReduce com Hadoop Escrever Map Implementar org.apache.hadoop.mapred.mapper Implementar método map Estender org.apache.hadoop.mapred.mapreducebase Escrever Reduce Implementar org.apache.hadoop.mapred.reducer Implementar método reduce Estender org.apache.hadoop.mapred.mapreducebase Escrever Job Implementar método main Escrever testes de Unidade É importante só executar aquilo que tens certeza que está bem, pois é dificil fazer o debug distribuído Configurar e executar a aplicação localmente Possivelmente com um input menor MapReduce.24

13 Aplicações MapReduce com Hadoop Alguns passos opcionais Formatadores de input e output personalizados Escrever particioner e combiner Configurar e executar a aplicação num cluster Outras considerações A API que usamos é deprecated, e existe uma API mais nova (considerada instável). Estas novas classes podem ser encontradas em org.apache.hadoop.mapreduce Existem plugins para o Eclipse e NetBeans que facilitam muito o desenvolvimento em Hadoop MapReduce.25 Aplicação Exemplo: Word Counter Criar uma directoria/package wc com os ficheiros wc/wcmapper.java wc/wcreducer.java wc/wcjob.java Executar javac -classpath $HADOOP_INSTALL/hadoop core.jar wc/*.java jar -cvf wc.jar wc/*.class export HADOOP_CLASSPATH=wc.jar hadoop wc.wcjob <inputdir> <outputdir> <inputdir>: directoria com os ficheiros de entrada <outputdir>: directoria a ser criada com os ficheiros de saída MapReduce.26

14 WCMapper.java /* imports */ public class WCMapper extends MapReduceBase implements Mapper<LongWritable,Text,Text,IntWritable> public void map(longwritable key, Text value, OutputCollector<Text, IntWritable> output, Reporter reporter) throws IOException { StringTokenizer tok = new StringTokenizer(value.toString(),",;.:"); IntWritable one = new IntWritable(1); while(tok.hasmoretokens()) { output.collect(new Text(tok.nextToken()), one); MapReduce.27 WCReducer.java /* imports */ public class WCReducer extends MapReduceBase implements Reducer<Text,IntWritable,Text,LongWritable> public void reduce(text key, Iterator<IntWritable> value, OutputCollector<Text, LongWritable> output, Reporter reporter) throws IOException { long wordcounter = 0; while(value.hasnext()) { wordcounter += value.next().get(); output.collect(key, new LongWritable(wordCounter)); MapReduce.28

15 WCJob.java /* imports */ public class WCJob { public static void main(string[] args) { JobConf conf = new JobConf(WCJob.class); conf.setjobname("countwords"); conf.setoutputkeyclass(text.class); conf.setoutputvalueclass(intwritable.class); conf.setmapperclass(wcmapper.class); conf.setreducerclass(wcreducer.class); conf.setinputformat(textinputformat.class); conf.setoutputformat(textoutputformat.class); FileInputFormat.setInputPaths(conf, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(conf, new Path(args[1])); try { JobClient.runJob(conf); catch (IOException e) { e.printstacktrace(); MapReduce.29 Instalação do Hadoop Sacar hadoop na página da Apache Versão estável (11/2010): Descompactar em uma directoria onde haja 130 MB de espaço disponível (ex., área de grupos) Editar ~/.bashrc export HADOOP_INSTALL=< /hadoop > export PATH=$PATH:$HADOOP_INSTALL/bin Iniciar um novo terminal e executar hadoop version MapReduce.30