Arquiteturas Java Pragmá1cas para usar Big Data na Nuvem. Fabiane Bizinella Nardon Fernando Babadopulos

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1 Arquiteturas Java Pragmá1cas para usar Big Data na Nuvem Fabiane Bizinella Nardon Fernando Babadopulos

2 Nós e Big Data BigDataTailTargetDataScienceMachineLearningHiveHadoopCrunchMongoDBRedisAWS MySQLTailTargetMahoutJavaPlayMavenCityWatchNginxJavaDataScienceTerabytesTail BigDataTailTargetDataScienceMachineLearningHiveHadoopCrunchMongoDBRedisAWS MySQLTailTargetMahoutJavaPlayMavenCityWatchNginxJavaDataScienceTerabytesTail BigDataTailTargetDataScienceMachineLearningHiveHadoopCrunchMongoDBRedisAWS MySQLTailTargetMahoutJavaPlayMavenCityWatchNginxJavaDataScienceTerabytesTail BigDataTailTargetDataScienceMachineLearningHiveHadoopCrunchMongoDBRedisAWS MySQLTailTargetMahoutJavaPlayMavenCityWatchNginxJavaDataScienceTerabytesTail BigDataTailTargetDataScienceMachineLearningHiveHadoopCrunchMongoDBRedisAWS MySQLTailTargetMahoutJavaPlayMavenCityWatchNginxJavaDataScienceTerabytesTail BigDataTailTargetDataScienceMachineLearningHiveHadoopCrunchMongoDBRedisAWS BigDataTailTargetDataScienceMachineLearningHiveHadoopCrunchMongoDBRedisAWS MySQLTailTargetMahoutJavaPlayMavenCityWatchNginxJavaDataScienceTerabytesTail BigDataTailTargetDataScienceMachineLearningHiveHadoopCrunchMongoDBRedisAWS MySQLTailTargetMahoutJavaPlayMavenCityWatchNginxJavaDataScienceTerabytesTail BigDataTailTargetDataScienceMachineLearningHiveHadoopCrunchMongoDBRedisAWS MySQLTailTargetMahoutJavaPlayMavenCityWatchNginxJavaDataScienceTerabytesTail BigDataTailTargetDataScienceMachineLearningHiveHadoopCrunchMongoDBRedisAWS MySQLTailTargetMahoutJavaPlayMavenCityWatchNginxJavaDataScienceTerabytesTail

3 o quão grande é GRANDE?

4 Pig Redis Mahout HDFS HBase Hadoop Hive Cascading Crunch MongoDB MySQL Cassandra

5 Pig Redis Mahout HDFS HBase Hadoop Hive Cascading Crunch MongoDB MySQL Cassandra

6 Big Data + Cloud Aplicações Incríveis!

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8 Nada tem mais impacto na performance da sua aplicação do que a oqmização do seu próprio código Na nuvem você tem recursos virtualmente ilimitados. Mas o custo também Quando usar tecnologias de Big Data tenha certeza que é Big mesmo

9 Nada tem mais impacto na performance da sua aplicação do que a oqmização do seu próprio código

10 u=0c htp:// u= htp://cnn.com/news u=00ad0e12 - htp:// tailtarget.com 2 cnn.com - 1

11 public sta1c class Map extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { private sta1c final IntWritable one = new IntWritable(1); } public void map(longwritable key, Text value, Context context) { String line = value.tostring(); String[] parts = line.split(" "); Text page = new Text(new URL(parts[2]).getHost()); context.write(page, one); } public sta1c class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { } public void reduce(text key, Iterable<IntWritable> values, Context context){ int count = 0; for (IntWritable value : values) { count = count + value.get(); } context.write(key, new IntWritable(count)); }

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16 Map HDFS Chunk 1 Record Reader Map Combine Local Storage Chunk 2 Record Reader Map Combine Local Storage Reduce Copy Sort Reduce

17 public sta1c class Reduce extends Reducer<Text, IntWritable, Text, IntWritable> { public void reduce(text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) { int count = 0; for (IntWritable value : values) { count = count + value.get(); } context.write(key, new IntWritable(count)); } } job.setmapperclass(mapp.class); job.setcombinerclass(reduce.class); job.setreducerclass(reduce.class); job.setoutputkeyclass(text.class); job.setoutputvalueclass(intwritable.class); job.submit();

18 Naive ImplementaQon Counter Map Reduce Total FILE_BYTES_ WRITTEN 1,913,542, ,106,404 2,869,648,642 Map output materialized bytes Map input records Map output records Combine output records Reduce shuffle bytes Spilled Records CPU 1me spent (ms) Reduce input records Reduce output records 956,063, ,063,008 33,809, ,809,720 33,661, ,661, ,063, ,063,008 67,323,760 33,661, ,985, ,750 78, , ,661,880 33,661, With Combiner Counter Map Reduce Total FILE_BYTES_ WRITTEN 3,674, ,578 4,395,940 Map output materialized bytes Map input records Map output records Combine output records Reduce shuffle bytes Spilled Records CPU 1me spent (ms) Reduce input records Reduce output records 677, ,942 33,809, ,809,720 33,661, ,661,880 74, , , ,942 75,510 22,622 98, ,330 9, , ,622 22,

19 public sta1c class Mapp extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable> { private Map<String, Integer> items = new HashMap<String, Integer>(); public void map(longwritable key, Text value, Context context) { StringTokenizer st = new StringTokenizer(value.toString(), " "); st.nexttoken(); st.nexttoken(); String page = new URL(st.nextToken()).getHost(); Integer count = items.get(page); if (count == null) { items.put(page, 1); } else { items.put(page, count+1); } } } public void cleanup(context context) throws IOExcepQon, InterruptedExcepQon { for (Entry<String, Integer> item : items.entryset()) { context.write(new Text(item.getKey()), new IntWritable(item.getValue())); } }

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22 With Combiner Counter Map Reduce Total FILE_BYTES_ WRITTEN 3,674, ,578 4,395,940 Map output materialized bytes Map input records Map output records Combine output records Reduce shuffle bytes Spilled Records 677, ,942 33,809, ,809,720 33,661, ,661,880 74, , , ,942 75,510 22,622 98,132 OpQmized Counter Map Reduce Total FILE_BYTES_ WRITTEN 2,073, ,288 2,774,750 Map output materialized bytes Map input records Map output records Combine output records Reduce shuffle bytes Spilled Records 657, ,920 33,809, ,809,720 21, , , ,920 21,952 21,952 43,904 CPU 1me spent (ms) 426,330 9, ,260 CPU 1me spent (ms) 270,540 8, ,310 Reduce input records Reduce output records 0 22,622 22, Reduce input records Reduce output records 0 21,952 21,

23 Os gargalos geralmente são causados pela quanqdade de dados que é trafegada na rede

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25 Garanta tolerância a falhas na sua arquitetura. Se o Map e o Reduce recomeçarem toda hora, você nunca vai terminar o trabalho

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27 Hadoop/HDFS não funcionam bem com arquivos pequenos. *É big data, lembra?

28 Processing Pipelines u=0c htp:// u= htp://cnn.com/news u=00ad0e12 - htp:// u=0c htp:// u= htp://cnn.com/news u=00ad0e12 - htp:// htp:// htp://cnn.com/news htp:// u=0c Tecnologia u= Nowcias u=00ad0e12 - Tecnologia htp:// - Tecnologia htp://cnn.com/news - Nowcias htp:// - Tecnologia

29 MapReduce Pipelines Orquestrar OQmizar Encadear

30 Exemplo (com Crunch) Pipeline pipeline = new MRPipeline(SiteAndUserClassifier.class, getconf()); RedisSetSource source = new RedisSetSource(Text.class, redismasters); PCollecQon<Text> crawledsites = pipeline.read(source); PTable<String, DNA> classifieditems = crawledsites.paralleldo("classify sites", new SiteClassifier(modelPath, crawledfilesfolder), Writables.tableOf(Writables.strings(), Writables.writables(DNA.class))); PCollecQon<String> logsavedredis = classifieditems.paralleldo("save classified", new SaveSiteToRedis(redisMasters), Writables.strings()); pipeline.writetextfile(logsavedredis, "/tmp/redislog/classifier/redis ); pipeline.done();

31 MapReduce Pipelines u=0c htp:// u= htp://cnn.com/news u=00ad0e12 - htp:// u=0c htp:// u= htp://cnn.com/news u=00ad0e12 - htp:// htp:// htp://cnn.com/news htp:// u=0c Tecnologia u= Nowcias u=00ad0e12 - Tecnologia htp:// - Tecnologia htp://cnn.com/news - Nowcias htp:// - Tecnologia

32 MapReduce Pipelines u=0c htp:// u= htp://cnn.com/news u=00ad0e12 - htp:// u=0c htp:// u= htp://cnn.com/news u=00ad0e12 - htp:// Redis htp:// htp://cnn.com/news 3 htp:// - Tecnologia htp://cnn.com/news - Nowcias 4 u=0c Tecnologia u= Nowcias u=00ad0e12 - Tecnologia 6 Merge 2 4 5

33 Pipeline A: Input: 1 Output: 2, 3, 4 MapReduce Pipelines Pipeline B: Input: 2 Output: 6 u=0c htp:// u= htp://cnn.com/news u=00ad0e12 - htp:// u=0c htp:// u= htp://cnn.com/news u=00ad0e12 - htp:// 2 3 htp:// htp://cnn.com/news u=0c Tecnologia u= Nowcias u=00ad0e12 - Tecnologia 6 htp:// - Tecnologia htp://cnn.com/news - Nowcias 4 Redis

34 Na nuvem você tem recursos virtualmente ilimitados. Mas o custo também.

35 Se você quer fazer mágica, quanto mais flexível o serviço melhor.

36 Amazon EC2 ON- DEMAND RESERVED SPOT $0 $0.32 / hora 2, $1427 $0.104 / hora 2, $0 $0.042 / hora * Custo para uqlizar uma instancia Large durante 1 ano

37 Economia picos de 60 servidores ao longo do dia 40 servidores rodando full Qme (18 spot) On- demand On- demand + Spot 1 ano ( 8,760 horas) USD USD % de economia em 1 ano

38 Escolher bem o Qpo de instância faz toda a diferença Monitorar a variação de preços ao longo do tempo pode trazer informações úteis para as futuras compras

39 Como uqlizar spot instances Escolha máquinas em zonas diferentes UQlize algumas instâncias on- demand Dê preferência a arquiteturas share nothing Lembre- se: Você pode perder o servidor a qualquer momento

40 Auto Scaling como não ficar maluco com isso? #SejaPreguiçoso

41 Execute ações baseadas em dados

42 Monitore seus indicadores

43 UQlize templates para seus servidores WebFront Server Hadoop TaskTracker Back- end Server Auto scaling

44 Deixe seu script decidir o endereçamento dos servidores Scale Up [N] * IPs aleatórios só tornam a administração mais complexa

45 Comprando uma máquina via API AWS Java SDK Collec1on<InstanceNetworkInterfaceSpecifica1on> networkinterfaces; InstanceNetworkInterfaceSpecifica1on networkinterface;.. networkinterface.setdeviceindex(0); networkinterface.setprivateipaddress(" ");.. networkinterfaces.add(networkinterface); specs.setnetworkinterfaces(networkinterfaces);.. client.requestspotinstances(request);

46 Auto Scaling Hadoop UQlize spot instances para os JobTrackers Pré- configure o arquivo conf/slaves com os hosts dos servidores que pretente subir quando precisar escalar

47 Coisas que eu gostaria de saber quando começamos Via API é possível comprar máquinas com IP pré determinado IOPS provisionado nos discos que necessitem mais performance de escrita Dá para fazer mais coisas pela API do que pela interface web

48 Quando usar tecnologias de Big Data tenha certeza que é Big mesmo

49 by Fernando Stankuns COMO SABER SE VOCÊ TEM DADOS GRANDES MESMO: Todos os seus dados não cabem em uma só máquina

50 COMO SABER SE VOCÊ TEM DADOS GRANDES MESMO: Você está falando mais em Terabytes do que em Gigabytes

51 by Saulo Cruz COMO SABER SE VOCÊ TEM DADOS GRANDES MESMO: A quanqdade de dados que você processa cresce constantemente. E deve dobrar no ano que vem.

52 PARA TODO O RESTO: KEEP IT SIMPLE!

53 Arquiteturas Java Pragmá1cas para usar Big Data na Nuvem Fabiane Bizinella Nardon Fernando Babadopulos

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