Hadoop. High Performance Batches in der Cloud. Hadoop. Folie Januar 2011

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1 High Performance Batches in der Cloud Folie 1

2 Alles geht in die Cloud Image: Chris Sharp / FreeDigitalPhotos.net

3 Cloud und Batches passen zusammen Batches Cloud Pay-per-Use Nur zeitweise genutzt Hohe Rechenkapazitäten benötigt Flexibel skalierbar Ausführung auf Commodity-Hardware Folie 3

4 Was ist? Plattform für parallele Datenverarbeitung auf Commodity-Hardware Konzepte aus der funktionalen Welt inspiriert durch Google-Technologien Apache Top-Level-Projekt Folie 4

5 MapReduce Programmieransatz zur parallelen Datenverarbeitung map(k,v) [(K1,V1), (K2,V2) ] reduce(kn, [Vi,Vj ]) (Kn, R) Folie 5 map reduce

6 MapReduce Beispiel: Inverted Index Verzeichnis: Term Dokument map(did,text) [(word1,did1), (word2,did2) ] reduce(wordn, [didx,didy ]) (wordn, [didx, didy ]) documents Image: Salvatore Vuono / FreeDigitalPhotos.net map reduce Folie 6

7 -Zoo Hive Hbase Pig HDFS Commons Zookeeper Chukwa Mahout Folie 7

8 Einsatzszenarien ETL Data Mining Reporting Indizierung Folie 8

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13

14 Kontrollfluss innerhalb Client Node Job Tracker Node Job Client MapReduce Program submit job Job Tracker Daemon allocate task Task Tracker Node Task Tracker Node Task Tracker Node store job resources Task Tracker Daemon Task Tracker Daemon Task Tracker Daemon launch launch launch Child Process Map or Reduce Task Child Process Map or Reduce Task Child Process Map or Reduce Task File System retrieve job resources Folie 14 MapReduce Program JAR Input Data

15 Kontrollfluss innerhalb Client Node Job Tracker Node Job Client MapReduce Program retrieve job status Job Tracker Daemon heartbeat + progress Task Tracker Node Task Tracker Node Task Tracker Node Retrieve results Task Tracker Daemon Task Tracker Daemon Task Tracker Daemon report progress report progress report progress Child Process Map or Reduce Task Child Process Map or Reduce Task Child Process Map or Reduce Task File System Store results Folie 15 MapReduce Program JAR Input Data Output Data

16 Eine andere Art Jobs zu schreiben Native Job Streaming Job Task Tracker Node Task Tracker Daemon Task Tracker Node Task Tracker Daemon Child Process Child Process Map or Reduce Task std in std out Map or Reduce Streaming Process Folie 16

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19 cat test_data.txt../src/word_count_mapper.rb sort../src/word_count_reducer.rb

20 Folie 20

21 Folie 21

22 Folie 22

23 Folie 23

24 Folie 24

25 Folie 25

26 Folie 26

27 Folie 27

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29 Rechnung bitte! 10 GB Wörter zählen Konfiguration ECUs Dauer Kosten Durchsatz Notebook n/a 100 (100) min n/a 6 GB/h 5x Small 4 54 (51) min 0,55$ (0,47$) 12 GB/h 10x Small 9 27 (25) min 1,10 $ (0,46$) 24 GB/h 5x Large (14) min 2,20$ (0,51$) 43 GB/h 5x HighCPU medium (14) min 1,1$ (0,26$) 43 GB/h 10x HighCPU medium (7) min 2,20$ (0,26$) 86 GB/h Folie 29 zzgl. Speicherkosten für S3

30 Wie stellt man Probleme in MapReduce dar?

31 Problemklasse: Map-Only Verteilte Suche Suche nach A Mapper emittiert nur Records mit Suchkriterium. Reducer tut nichts. 1: A, B, C 2: D, E 3: B, E 4: A, D , 4, 5 5: A, C, E 5 5 Folie 31 map reduce

32 Problemklasse: Map-Only Massenkonvertierungen z.b. Medien konvertieren, Renditions durchführen Mapper führt Konvertierungen aus. Reducer tut nichts. 1: a.jpg, b.png 2: c.tif, d.jpg 3: e.doc, f.pdf 4: g.mov 5: h.avi : a.jpg, b.jpg 2: c.jpg, d.jpg 3: e.pdf, f.pdf 4: g.mpg 5: h.mpg 5 Folie 32 map reduce

33 Problemklasse: Sortieren Sortieren nach Punkten Mapper emittiert Sortierkriterium als Key. Reducer tut nichts. 1: Tom, 120 2: Jim, 323 3: John, 986 4: Bob, 43 5: Helen, , 4 120, 1 323, 2 986, , 5 1: 43, Bob 2: 120, Tom 3: 323, Jim 4: 986, John 5: 1020, Helen 5 Folie 33 map reduce

34 Problemklasse: Gruppieren/Aggregieren Sortieren nach Punkten 1: Tom, 120 2: Jim, 323 3: Tom, 986 4: Bob, Tom Jim Tom Bob Mapper emittiert Gruppen- Attribut als Key. Reducer wendet Aggregatfunktion an. Tom, [120, 986] Jim, [323, 1020] Bob, [43] 1: Bob, 43 2: Jim, : Tom, : Jim, 1020 Jim 5 Folie 34 map reduce

35 Problemklasse: Joins Reduce Side Joins Mapper erhält beide Quellen. Mapper emittiert Join- Attribut als Key. Reducer verknüpft pro Join-Key die Datensätze aus beiden Quellen. Map Side Joins Mapper erhält beide Quellen sortiert nach Join- Schlüssel. Mapper iteriert über eine Quelle und verknüpft mit Daten aus der anderen Quelle Reducer tut nichts. Folie 35

36 Pig Latin: Komfortablere Abfragen Eine prozedurale Abfragesprache als Aufsatz auf : Users = load 'users' as (name, age, ipaddr); Clicks = load 'requestlog' as (url, user, value); ValuableClicks = filter Clicks by value > 0; UserClicks = join Users by name, ValuableClicks by user; Geoinfo = load 'geoinfo' as (ipaddr, dma); UserGeo = join UserClicks by ipaddr, Geoinfo by ipaddr; ByDMA = group UserGeo by dma; ValuableClicksPerDMA = foreach ByDMA generate group, COUNT(UserGeo); store ValuableClicksPerDMA into 'ValuableClicksPerDMA'; Pig übersetzt nach MapReduce. Folie 36 Quelle:

37 Hive: Datawarehouse auf -Basis CREATE TABLE users (name STRING, age INT, ipaddr STRING); CREATE TABLE requestlog (url STRING, user STRING, value INT); CREATE TABLE geoinfo (ipaddr STRING, dma STRING); SELECT dma, COUNT(*) FROM requestlog JOIN users ON (requestlog.user = users.name) JOIN geoinfo ON (users.ipaddr = geoinfo.ipaddr) GROUP BY dma WHERE value > 0; Folie 37

38 Die Gelegenheit ist günstig zahlreiche Success Stories überall auf der Welt neue Möglichkeiten der Massendatenverarbeitung Wettbewerbsvorsprung in puncto Wirtschaftlichkeit Folie 38

39 Und was werden Sie mit tun? Kontakt & Infos:

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