Big Data

André Claudino

https://www.linkedin.com/in/andreclaudino/

https://github.com/andreclaudino

http://t.me/aclaudino

PhD. Física Computacional
(Física Matemática com IA simbólica)

time: IA Front

https://b2wdigital.workplace.com/profile.php?id=100030152403656

Interajam!

Bases de dados

Bases regulares

  • Pensados para leitura e escrita
  • Muitas leituras concorrentes de poucos dados
  • Podem ter um ou mais nós

BAses de Big Data

  • Mais leitura que escrita
  • Leituras e operações de muitos dados
  • Precisa de muitos nós
  • Arquitetura mestre-trabalhador

Arquitetura

Worker

Réplica

Worker

Réplica

Worker

Réplica

Worker

Réplica

(...)

bases regulares

Worker

Dados

Worker

Dados

Worker

Dados

Worker

Dados

RW

R

R

R

replica set

  • Um nó de escrita vários de leitura
  • Nós têm suas cópias de dados
  • O Acesso é feito no réplica set, não num único nó

Arquitetura

Worker

trabalhador

Worker

Worker

Worker

(...)

Big Data

Worker

Dados distribuídos

  • Todo o acesso é feito pelo nó mestre
  • Dados estão num sistema distribuído
  • Nó mestre delega pros trabalhador
  • Trabalhadores só falam com o mestre

Worker

mestre

trabalhador

trabalhador

trabalhador

Consistência

Disponibilidade
(Availability)

Tolerância

  • Consistência:
    Acesso sempre ao dado mais recente
  • Disponibilidade:
    A base deve estar disponível durante operações
  • Tolerância:
    Deve continuar funcionando mesmo que parte dos nós caia.

CT

TD

CD

Teorema CAP

  • É possível ter dois ao mesmo tempo, mas não três

Map-Reduce

Processamento

Mapeadores

  • Transformam elementos de uma lista de forma independente
  • Facilmente escaláveis
  • Usados para transformações de linha
  • Mantém a dimensão
  • Podem ser compostos
(f \circ g)(a) = f(g(a))
def mapper(person: Person): String = {
	return person.name
}

Redutores

  • Agregam listas num só elemento
  • Reduzem a dimensão em 1
  • Não podem ser compostos:
(f \circ g)(a) \not = f(g(a))
def menorIdade(idade1: Int, idade2: Int): Int = {
	return min(idade1, idade2)
}

val idadesFuncionarios =
	Seq(18, 23, 50, 20, 28,
    	18, 51, 50, 15)

val menorIdade =
	idadesFuncionarios
    	.reduce(menorIdade)

print(menorIdade)

// 18

Map-Reduce

Compõe etapas de mapeadores com etapas de redutores.

Nome Nascimento Setor
Estela 20/03/2000 Dev
Mário 30/09/1987 Infra
Breno 11/01/1986 Dev
Flávia 10/10/2001 DB
Joaquim 28/02/1997 Infra 
// Maior e menor idades dos funcionários
def calculaIdade(pessoa: Pessoa): Int = {...}



val funcionarios: Seq[Pessoa] = Seq(...)


val idades = funcionarios
	.map(calculaIdade)



val menorIdade = idades.reduce(min)

val maiorIDade = idades.reduce(max)

Map-Reduce

Compõe etapas de mapeadores com etapas de redutores.

Nome Nascimento Setor
Estela 20/03/2000 Dev
Mário 30/09/1987 Infra
Breno 11/01/1986 Dev
Flávia 10/10/2001 DB
Joaquim 28/02/1997 Infra 
// Conta funcionários no setor específico

def contaFuncionarios(funcionarios:Seq[Pessoas],
                      setor: String): Int = {
	
    return
      funcionarios
      	
        .map(functionario => {
          if(funcionario.setor == setor)
              return 1
          else
              return 0
      	})
        
      	.reduce(sum)
}

Map-Reduce

Versões ocultas

// Operações map

val texto = "Um simples texto, totalmente normal"
val textoCaixaAlta = toUpperCase(texto)
// UM SIMPLES TEXTO, TOTALMENTE NORMAL

val comAcentos = "têxto com palávras chêias de acêntos"
val semAcentos = StringUtils.stripAccents(String input)
// texto com palavras cheias de acentos

val listaDeCoisas: Seq[Coisas] = Seq({...})
listaDeCoisas.count()

val listaDeNumeros: Seq[Int] = Seq({...})
listaDeNumeros.max()
listaDeNumeros.min()

listaDeStrings = Seq("Luke", "eu", "sou", "seu", "pai")
listaDeStrings.mkString(",")
// Luke,eu,sou,seu,pai
  • Nó mestre delega ações aos trabalhadores
  • Trabalhadores operam mapeadores em partes dos dados delegada pelo mestre
  • Nós escolhidos, operam redulção e salvam

Map-Reduce

Arquitetura

  • Mapeadores podem ser executados de forma independente, nos trabalhadores, compostos ou não, lendo partes dos dados.
  • Em casos de falhas no nó, apenas o mapeador falho reinicia
  • Escalar implica em adicionar mais nós

Map-Reduce

Trabalhadores

  • Cada nó é responsável por parte dos dados
  • Os dados devem ser acessíveis por todos os nós
  • Preferencialmente, entrada deve estar organizada em vários arquivos e partições
  • Preferencialmente, se for de um banco, deve estar organizada em colunas
  • Saída será feita por cada processo, então existem vários arquivos

Map-Reduce

Dados

Map-Reduce

Dados

├── domain=brasil.elpais.com
│   ├── data=2019-07-06
│   │   └── hora=22
│   │       └── 7127bcb8c3f6570bb98c23f94dc0d0f2.json
│   ├── data=2019-07-08
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│   ├── data=2019-07-15
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│   │   │   └── ed49ac957183b66b85d6e283ee124579.json
  • Muitos arquivos
  • Organizados em partições
  • Informação vem não só do arquivo, mas da estrutura onde estão

Big Data

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