Hadoop & Spark. Carsten Herbe. 8. CC-Partner Fachtagung 2015

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1 Hadoop & Spark Carsten Herbe 8. CC-Partner Fachtagung

2 Daten & Fakten 25 Jahre Erfahrung, Qualität & Serviceorientierung garantieren zufriedene Kunden & konstantes Wachstum 25 Jahre am Markt 1990 Gründung in St. Georgen/Schwarzwald 1995 Management-Buy-In durch die Allianz Group Gründung des Münchner Standorts 2000 München wird Headquarter 2015 metafinanz feiert 25-jähriges Jubiläum 220 Umsatz in Mio. EUR "Umso komplexer die Prozesse werden, umso flexibler wird metafinanz. Die gelieferte Qualität war hervorragend." (Kundenstimme im Rahmen der Zufriedenheitsumfrage 2014) 1400 Berater Referenzen (Auszug): Allianz Group Aioi Nissay Dowa Life Insurance Europe ARD.ZDF medienakademie AXA Versicherungen BayWoBau Bürklin Commerzbank COR & FJA ESPRIT Europe Euler Hermes Frankfurter Fondsbank Generali HSH Nordbank AG IKEA KVB O2 Germany Ratioform Verpackungen R+V Versicherung Sächsische Aufbaubank Swiss Life Versicherungskammer Bayern u.a. 2

3 Business Intelligence Wir fokussieren mit unseren Services die Herausforderungen des Marktes und verbinden Mensch und IT. Themenbereiche Enterprise DWH Data modeling and integration and ETL Architecture: DWH and data marts Hadoop and Columnar DBs Data quality and data masking Analytics Predictive models, data mining and statistics Social media analytics Customer intelligence Scorecarding Fraud and AML Über metafinanz metafinanz steht für branchenübergreifendes, ganzheitliches Business & IT Consulting. Gemeinsam mit unseren Kunden gestalten wir ihren Weg in eine digitale Welt. Wir transformieren Geschäftsprozesse und übersetzen strategische Ziele in effektive IT-Lösungen. Unsere Kunden schätzen uns seit 25 Jahren als flexiblen und lösungsorientierten Partner. Als unabhängiges Unternehmen der Allianz Group sind wir in komplexen Abläufen und Veränderungs-prozessen in Großkonzernen zu Hause. BI & Risk Ihr Kontakt: Carsten Herbe Insurance reporting Standard and adhoc Reporting Dashboarding BI office integration Mobile BI and in-memory SAS trainings for business analysts Risk Solvency II (Standard & internal model) Regulatory reporting Compliance Risk management Head of Data Warehousing Mehr als 10 Jahre DWH-Erfahrung Oracle & OWB Expertise Certified Hadoop Developer Mail: Phone:

4 Inhalt 01 Grenzen von Hadoop und MapReduce 02 Überblick Spark 03 Word Count mit Spark 04 Fazit 4

5 Inhalt 01 Grenzen von Hadoop und MapReduce 02 Überblick Spark 03 Word Count mit Spark 04 Fazit 5

6 Grenzen von Hadoop und MapReduce Was ist Hadoop? Hadoop MapReduce Skalierbare Rechenkapazität hadoop Distributed FileSystem (HDFS) Skalierbare Speicherkapazität 6

7 Nachteile MapReduce Performance Batch-orientiert (lange Intitierungsphase) MapReduce-Job-Ketten mit viel I/O Entwicklung Trennung von Logik in Mapper und Reducer (und mehrere Jobs) Viel "Boilerplate"-Code 7

8 Grenzen von hadoop und MapReduce Viele Tools generieren MapReduce Jobs-Ketten oder oder oder oder... Map Reduce Map Reduce... 8

9 Grenzen von Hadoop und MapReduce MapReduce Mapper- und Reducer-Klasse. Driver-Klasse fehlt public class WordCountMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, IntWritable>{ private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new protected void map(longwritable key, Text value, Context context) throws IOException, InterruptedException { String line = value.tostring(); StringTokenizer tokenizer = new StringTokenizer(line, " \t\n\r\f,.:;?![]')("); while (tokenizer.hasmoretokens()) { word.set(tokenizer.nexttoken()); context.write(word, one); }}} public class WordCountReducer extends Reducer<Text, IntWritable, Text, protected void reduce(text key, Iterable<IntWritable> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } context.write(key, new IntWritable(sum)); }} 9

10 Was verspricht Spark? Performance Viel in-memory Verarbeitung (aber nicht nur!) Reduziertes I/O Interaktives Arbeiten Entwicklung Kompakterer Code Entwicklung in einem Fluss 10

11 Grenzen von Hadoop und MapReduce Tools wie Spark reduzieren I/O Operation Operation Operation 11

12 Inhalt 01 Grenzen von Hadoop und MapReduce 02 Überblick Spark 03 Word Count mit Spark 04 Fazit 12

13 Überblick Spark Spark Komponenten Spark SQL Spark streaming MLib GraphX Spark Core (API) Cluster Manager Standalone scheduler YARN 13

14 Überblick Spark Resilient distributed dataset (RDD) RDD Partition 1 Record Block 1 Record HDFS File Partition 2 Record Block 2 Record 14

15 Inhalt 01 Grenzen von Hadoop und MapReduce 02 Überblick Spark 03 Word Count mit Spark 04 Fazit 15

16 Word Count mit Spark Spark Shell (REPL*): Scala und Python kein Java bash$ pyspark Welcome to / / / / \ \/ _ \/ _ `/ / '_/ / /. /\_,_/_/ /_/\_\ bash$ spark-shell version /_/ Welcome to Using Python version SparkContext / / / / available as sc. >>> _\ \/ _ \/ _ `/ / '_/ / /. /\_,_/_/ /_/\_\ version /_/ Using Scala version Spark context available as sc. scala> *Read evaluate print loop 16

17 Word Count mit Spark Laden von Daten aus HDFS scala> val filerdd = sc.textfile("hdfs://...") Dies ist die erste Textzeile... sc = Spark Context = vordefinierte Variable in der Spark Shell 17

18 Word Count mit Spark Funktionen als Argumente: flatmap() scala> val filerdd = spark.textfile("hdfs://...") scala> val resultrdd = filerdd.flatmap(line => line.split(" ")) Dies ist die erste Textzeile ParameterName (beliebig) Ausdruck (letztes Ergebnis = Return-Wert) 18

19 Word Count mit Spark Funktionen als Argument: map() scala> val filerdd = spark.textfile("hdfs://...") scala> val resultrdd = filerdd.flatmap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)) Dies, 1 ist, 1 die, 1 erste, 1 Textzeile, 1 19

20 Word Count mit Spark Spark Wordcount kompletter Code scala> val filerdd = spark.textfile("hdfs://...") scala> val resultrdd = filerdd.flatmap(line => line.split(" ")).map(word => (word, 1)).reduceByKey(_ + _) aber, 2 das, 3... scala> resultrdd.saveastextfile("hdfs://...") 20

21 Inhalt 01 Grenzen von hadoop und MapReduce 02 Überblick Spark 03 Word Count mit Spark 04 Fazit 21

22 Fazit Ist Spark das neue MapReduce? Aktuell Alternative zu MapReduce aber kein Ersatz! Funktionalität Vollwertige Programmiersprache (Scala/Java/Python) Arbeit mit RDDs analog zu lokalen Scala Collections REPL exploratives Arbeiten Iterative Algorithmen (Machine Learning) gut umsetzbar Tools Spark Aufsätze wie SparkSQL teilweise noch sehr jung Wachsendes Ökosystem Performance Sehr gute Performance Benötigt Worker Nodes mit entsprechend RAM (ist aber keine reine in-memory Lösung!) Noch nicht ganz die Stabilität von MapReduce 22

23 Fragen? Jetzt, am Stand oder später? Carsten Herbe Downloads Mail: Phone: dwh.metafinanz.de 23

24 Danke! metafinanz Informationssysteme GmbH Leopoldstraße 146 D München Phone: Fax: DWH & Hadoop Expertise

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