HadoopDB. Edson Ie Serviço Federal de Processamento de Dados - SERPRO
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- Francisco Quintanilha Lima
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1 HadoopDB Edson Ie Serviço Federal de Processamento de Dados - SERPRO
2 Motivação Grandes massas de dados precisam ser processadas em clusters: 1 nó: 100TB@59MB/s = 23 dias Cluster com 1000 nós 33 min!!! Necessidades: Confiabilidade Transparência Facilidade de uso Tolerância à falhas Open source 2
3 Paralell Databases Parallel Databases são como databases singlenode exceto: Dados são particionados pelos nós Operações relacionais individuais podem ser executadas em paralelo. 3
4 Paralell Databases Não existem implementações free/open source $$$$ Tolerância a falhas?? 4
5 MapReduce MapReduce é um modelo de programação que especifica: Uma função (map function) que processa um par chave/valor (key/value) para gerar um conjunto de pares intermediários, Uma função (reduce function) que junta todos os valores intermediáios com a mesma chave intermediária. 5
6 . 6
7 Hadoop Commodity Hardware Cluster Distributed File System (HDFS) Modeled on GFS Distributed Processing Framework Using the Map-Reduce paradigm Open Source, Java Apache Lucene subproject 7
8 Powered by... Amazon/A9 process millions of sessions daily for analytics node clusters Facebook Reporting/analytics and machine learning 320 machine cluster with 2,560 cores and about 1.3 PB raw storage Google University Initiative to Address Internet-Scale Computing Challenges IBM Blue Cloud Computing Clusters Yahoo! >15000 computer nodes Used to support research for Ad Systems and Web Search Also used to do scaling tests to support development of Hadoopon larger clusters Last.fm 8
9 Exemplo Considere um enorme massa de dados de registros de vendas, cada um consistindo das seguintes informações: 1 data da venda 2 preço 9
10 Exemplo usando Hadoop Query: Calcular o total de vendas de cada ano. Escreve-se um programa MapReduce: Map: Pegamos os registros de vendas e extraímos o par chave/valor com o ano e o preço de venda. Reduce: Simplesmente soma todos os valores para cada ano. 10
11 11
12 Exemplo Suponha que os dados estejam armazenados num banco de dados relacional. O exemplo do registro de vendas pode ser expresso em SQL: SELECT YEAR(date) AS year, SUM(price) FROM sales GROUP BY year 12
13 Exemplo Questão: Como podemos processar isso eficientemente se a base de dados é muito grande? 13
14 Paralell Databases SELECT YEAR(date) AS year, SUM(price) FROM sales GROUP BY year Plano de execução para a query: projection(year,price)! partial hash aggregation(year,price)! partitioning(year)! final aggregation(year,price). 14
15 Comparativo 15
16 Comparativo 16
17 17
18 18
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20 Hive Hive converts as queries SQL em jobs MapReduce usando arquivos HDFS 1 Derives schema of files from an internal catalog 2 Parses, plans, optimizes the SQL query into a relational operator DAG 3 Breaks down plan into series of Map / Reduce task with interleaving re-partition operators 20
21 SQL MR - SQL 21
22 Comparação Comparando HadoopDB com Hadoop e com Parallel databases: 1 Performance: Esperamos que o HadoopDB se aproxime da performance das Parallel Databases 2 Escalabilidade: Esperamos que o HadoopDB escale tão bem quanto o Hadoop. Tolerância a falhas e flutuações. 22
23 Benchmarks Stage Amazon EC2 cloud, clusters of 10, 50, 100 machines 2 Characters Hadoop HadoopDB Vertica DB-X Plot Pavlo et al. SIGMOD benchmark of large-scale analytical queries derived from processing web-data 20+ GB/node 3 DB-X results reproduced from Pavlo et al
24 Benchmarks 24
25 Benchmarks 25
26 Benchmarks 26
27 Tolerância a falhas 27
28 Referências Página do HadoopDb na Universidade de Yale: HadoopDB: An Architectural Hybrid of MapReduce and DBMS Technologies for Analytical Workloads. Azza Abouzeid, Kamil Bajda-Pawlikowski, Daniel J. Abadi, Avi Silberschatz, Alex Rasin. In Proceedings of VLDB, Apresentação - VLDB 2009 : Apresentação - Hadoop World: NYC 2009: %20%20-% %20Kamil%20Bajda-Pawlikowski, %20HadoopDB_NYC.pdf 28
29 Instalação Requisitos: # JavaTM 1.6.x # Hadoop # PostgreSQL instalado em cada nó do cluster O Hadoop pode ser conseguido em um dos espelhos de download do Apache. Veja em As instruções estão na página: 29
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