HADOOP

Software Libre para BIG DATA


Tomas Delvechio
@tdelvechio
tomasdelvechio17@gmail.com


aviso

Las presentes slides son una integración y traducción libre y personal de muchas otros trabajos (webs, blogs, artículos, diapositivas, libros, imágenes, etc...) que circulan por la web.


La intención es utilizarlos para fines estrictamente educativos, y se intento citar la fuente debidamente en cada caso.  Cualquier error al respecto, será reconocido y modificado ante el correspondiente aviso.


Que es Hadoop


"The Apache Hadoop software library is a framework that allows for the distributed processing of large data sets across clusters of computers using simple programming models."


[HAD,2014]


QUE ES HADOOP


A scalable fault-tolerant distributed system for
data storage and processing (open source
under the Apache license).


[CLO, 2011]



que es hadoop

Hadoop provides a distributed file system and a framework for the analysis and transformation of very large data sets using the MapReduce paradigm.

[SHV,2010]

EN DEFINITIVA, ¿QUE ES HADOOP?


Podemos intentar una definición general:


Un sistema distribuido que propone una 
metodología de desarrollo y procesamiento 
que facilita la escalabilidad de aplicaciones.
Provee un Filesystem para el almacenamiento de datos y un modelo de programación para el procesamiento de los mismos.

Proyecto hadoop



Web Principal 
http://hadoop.apache.org



Ultima versión disponible
2.7.3 (Agosto de 2016)


escalabilidad

Capacidad de crecer sin la necesidad de reimplementar la arquitectura o algoritmos de la aplicación. [CLO,2011]

Hadoop es un producto que escala. 

Especificamente, provee escalabilidad  horizontal.


¿Para que escalar?

  • Los datos sobrepasan a los algoritmos. [HAL,2009]
  • Big Data y extracción de valor de los datos.


    • HadooP: elementos


    • Cluster dedicado
      • Commodity Hardware (Miles de nodos)
      • Las fallas de HW son regla, no excepción
    • Aplicaciones trivialmente paralelizables
    • Procesamiento Batch, no online (en principio)
    • Procesamiento en escala de Tera o Petabytes
      • Mover datos es caro
      • Mover computo es barato

    schema-on-write (Rdbms)

    • Esquema previo a la carga de los datos
    • Los datos son transformados y cargados a la estructura interna de la DB de forma explicita
    • Nuevas columnas deben agregarse previamente a que los datos puedan almacenarse en la DB

    Schema-on-read (Hadoop)

    • Los datos son copiados al FS, sin cambios
    • Una serialización tiene lugar al momento de la lectura


    [CLO,2011]

    ORIGENES DE HADOOP


    El proyecto Apache Nutch (Web Crawler) necesitaba estructuras y capacidad de procesamiento masivas.

    En 2003 y 2004 se publican los artículos de MapReduce y GoogleFS, que serán los fundamentos de HADOOP.

    En 2006 es fundado el proyecto Hadoop.

    Yahoo! es uno de los actores que mas aportes realizo a que Hadoop sea lo que es hoy. En 2010, el 80% del código fuente del core de Hadoop era aportado por Yahoo! [SHV,2010]


    Tecnologías subyacentes


    • Java

    • SSH

    • MapReduce [DEA,2004]

    • GFS [GHE,2003]

    casos de usos conocidos

    Grep distribuido

    Sort distribuido

    Recorrido de grafos

    Análisis de logs

    Indexación invertida

    Otros mencionados:

    Doc clustering

    Machine learning

    Machine Translation

    [DRO,2008]

    Data Science - Big Data - IA

    ¿donde encuentro hadoop?

    Google
    Amazon EMR
    IBM
    SAP
    Microsoft
    Oracle

    Ofrecen soluciones Cloud que integran Hadoop

    Ademas, las empresas usan Hadoop internamente 
    para resolver algunas operaciones de negocios.

    versiones de hadoop


    Hadoop 1 (Old-Stable)

    MapReduce - HDFS



    Hadoop 2 (Actual)

    YARN - HDFS


    hadoop versions


    http://drcos.boudnik.org

    versiones (mas sencillo)

    http://drcos.boudnik.org

    Arquitectura de hadoop

    3 componentes principales del Framework


    • Hadoop Common: Un conjunto de librerías y utilidades genéricas.
    • MapReduce (YARN en V2): Servicio para procesamiento distribuido.
    • HDFS: Servicio para FS Distribuido con el objetivo de obtener un alto throughput en el acceso (read) a datos.


    Hadoop responde a una arquitectura Master/Slave

    (Para cada uno de los servicios que ofrece)

    Arquitectura de alto nivel


    Hadoop 1

    arquitectura en HADOOP 2


    Hadoop 2


    ALGO Mas sobre LA arquitectura


    Por defecto solo hay un nodo Master, 

    que contiene los Masters de YARN 

    (ResourceManager) y de HDFS (NameNode).


    Los Esclavos Incluyen los servicios esclavos de YARN (NodeManager) y de HDFS (DataNode)





    HDFS

    Sistemas de archivos distribuido





    Orden de magnitud


    Decenas de miles de nodos (al 2011)


    Petabytes de almacenamiento




    commodity hardware


    Redundancia mediante replicación

    Manejo de fallas y recuperación

    Low-cost Hardware




    Coherencia de datos


    Modelo "Write once,  read many"

    Solo soporta "append" para archivos existentes




    Localidad de datos


    HDFS ofrece al framework un conocimiento de la ubicación
    de los datos que ningún otro DFS proporciona de forma directa.

    A pesar de esto, es posible trabajar con otro DFS.


    Espacio de nombres único del cluster


    chunks de archivos (bloques)

    • Bloques entre 64Mb (default) a 256Mb (Configurable)
    • Bloques distribuidos sobre nodos
    • 1 Archivo consiste en B bloques distribuido en N nodos
    • Los Bloques se REPLICAN, y estas replicas se distribuyen


    hdfs puede usarse con mapreduce

    o como un dfs stand-alone

    arquitectura Master/slave

    NAMENODE (Master)

    • Gestiona el NameSpace del FS
      • Mapea nombre de archivos a bloques
      • Mapea bloques a DataNodes
    • Configuración del cluster
    • Gestiona la replicación


    datanodes (Slaves)

    • Servidor de Bloques
      • Almacena los datos en el FS local
      • Almacena metadatos de los bloques (Hash)
      • Sirve metadatos a los clientes
    • Provee pipelines a otros DataNodes.

    hdfs blocks y replicacion

    hdfs blocks


    • 1 Archivo es dividido en bloques de 64Mb por default
    • Los bloques se replican en el cluster, por default 3 replicas
    • HDFS esta optimizado para:
      • Alto Throughput en Read
      • Appends
    • La replicación se realiza buscando:
      • Durabilidad
      • Disponibilidad
      • Throughput
    • Los bloques se distribuyen en los nodos y racks (rack-aware)

    HDFS BLOCKS y Replicas (EJemplo)


    1 archivo de 60Gb=61440Mb
    1 Bloque = 64 Mb
    Factor de replicación = 3

    ¿Cuanto ocupa en el DFS?
    Bloques = 61440 / 64 = 960 Bloques
    Replicas = 960 * 3 = 2880 replicas
    Tamaño = 2880 * 64 = 184.320Mb = 180Gb

    La disponibilidad cuesta!
    Si se usa HDFS, no hace falta tener algún RAID configurado en los equipos del cluster.




    HDFS Architecture

    Conceptos y elementos básicos del DFS [SHV,2010]


    Namenodes


    • Namespaces: Archivos y Carpetas
    • inodes: Representa un elemento con sus atributos
    • Archivos, Bloques.
    • Información de replicación.
    • Mapeo de Bloques a DataNodes.
    • Mantiene el NameSpace en memoria principal -> Es el limite del cluster.

    datanodes

    • Contienen las replicas de los bloques. Una replica son dos archivos: Datos y metadatos.
    • Almacenamiento optimizado.
    • Startup: Handshake, Namespace ID y version. Registro. Storage ID persistente.
    • Block Reports: Regularmente desde DN hacia NN.
    • Heartbeats: Para saber la disponibilidad de nodos y sus bloques. 3 segundos. Mas de 10 minutos, se marca como no disponible. También agrega información del DN.
    • Si un DN sale del cluster, el NN comienza a replicar los bloques para mantener el factor de replicación.

    HDFS Client

    • Implementa la interfaz de acceso a HDFS
    • Operaciones básicas de I/O FS.
    • Namespace jerárquico
    • Abstrae la complejidad del cluster
    • API HDFS para MapReduce

    otros componentes


    Image - Journal - Checkpoint


    CheckpointNode


    BackupNode


    Snapshots

    Image - Journal - Checkpoint

    CHECKPOIntnode

    Proceso de creación de CKP periódico

    Nodo dedicado.


    backupnode

    Opera de forma similar al NameNode
    Permite que el NameNode no necesite persistir los cambios

    snapshot

    Creado a demanda (Por el administrador del cluster)

    Propósito de backup previo a migración de versión.

    Persiste TODO el FS (no solo los metadatos)




    hdfs operations

    Como trabaja HDFS [GAR,2013]

    HDFS READS en hadoop 1

    HDFS writes en hadoop 1

    HDFS READS en hadoop 2

    HDFS writes en hadoop 2




    Map reduce (v1)

    Framework de procesamiento masivamente paralelo

    map reduce


    • Entorno para distribuir procesamiento de forma masiva
    • Ofrece un modelo de programación (MapReduce)
    • Funciones de procesamiento provistas por el usuario
      • Mappers y Reducers
    • El computo hacia los datos, no al revés
    • Usa los bloques del DFS, e intenta que sea un Map por Bloque
    • Por defecto es Java, aunque es posible usar otros lenguajes
    • Es independiente de HDFS

    QUE problemas aborda mapreduce


    1. Paralelismo de la computación

    2. Distribución de los datos

    3. Tolerancia a Fallas en los procesos

    [BON,2015]

    Jobtracker y tasktrackers

    jobtracker (master)

    • Contiene metadatos del Job (trabajo en ejecución)
      • Estado del job
      • Estado de las Tasks corriendo en TaskTrackers
    • Decide el "Schedule"


    Tasktrackers (slaves)

    • Recibe trabajo desde el JT
      • Solicita el codigo a ejecutar
      • Aplica configuraciones propias del Job
    • Comunicacion con el JT:
      • Envia salida, mata tasks, actualiza tasks


    limitaciones en hadoop 1 [GAR,2013]


    • Limites de 4.000 nodos por cluster
    • Complejidad O(#tasks en cluster)
    • JobTracker es un cuello de botella
      • Gestiona recursos
      • Planifica Jobs
      • Monitorización
    • HDFS tiene un único espacio de nombres
    • Slots Map y Reduce estáticos
    • Limitado a un esquema MapReduce




    Map reduce (v2): YARN

    Evolucion de MapReduce. Scheduler genérico.

    YARN

    Mas que un cambio de nombre. Scheduling de tareas en paralelo generalizado. MapReduce es un caso particular.


    [HOR,2014]

    ¿Por que YARN?



    O'Reilly: An Introduction to Hadoop 2.0


    CARACTERISTICAS 

    hadoop 2 [GAR,2013]


    • Estimado en 10.000 nodos por cluster
    • Multiples namespaces en HDFS
    • Eficiencia en utilización del cluster
      • Debido a YARN
    • Compatible con las aplicaciones MRv1



    mapreduce core

    Como realiza el procesamiento con MapReduce

    Como funciona mapreduce

    Existen 2  fases: El Map y Reduce.

    Pero esto es una abstracción para los desarrolladores.

    Los desarrolladores 'solo' programan un map y un reduce.


    El framework trabaja por nosotros:

    • Antes de ejecutar el Map
    • Entre las etapas de Map y Reduce
    • Después del Reduce


    ¿Como?

    mapreduce [DEA,2004]


    hadoop mapreduce (overview)


    http://www-inst.eecs.berkeley.edu/~cs61a/sp12/labs/lab14/mapreduce_diag.png

    mapreduce en hadoop


    http://escience.washington.edu/sites/default/files/images/hadoop_web_0.jpg

    mapreduce stages (wordcount)


    http://devveri.com/wp-content/uploads/2012/07/mapreduce.png

    ¿Cuantos procesos MAPs? [MCT,2011]

    • Relacionado con el tamaño de la entrada
    • Un correcto nivel de paralelismo de map se da entre 10-100 Maps/nodo (Es empírico, no teórico).
    • Ejemplo: 10TB de Input y HDFS tiene un tamaño de bloque de 128MB:


    10TB = 10.485.760 MB

    10.485.760 MB / 128 MB por Map = 81.920 ~ 82.000 Maps


    Para tener 100 maps por nodo,

    82.000 maps / 100 maps por nodo = 820 nodos



    MAPREDUCE OPERATIONS

    Como trabaja MapReduce [GAR,2013]

    ejecutando trabajos en hadoop 1

    ejecutando trabajos en hadoop 2

    Proyectos asociados


    Pig: Lenguaje de alto nivel para análisis de datasets


    Hive: Para DataWarehouse


    HBase: Base de datos distribuida


    Cassandra: NoSQL Database


    Muchos mas...

    limitaciones o alcance

    • No existe control nativo sobre el orden de ejecución de cada map o reduce.
    • Para alcanzar el máximo paralelismo, no se puede depender de datos generados durante una misma ejecución de una aplicación MapReduce.
    • Un SGBD con un indice sera mas veloz que un job Hadoop sin indices.
    • Los reducers no inician el procesamiento hasta que la fase de map finaliza completamente. Conceptualmente, antes de iniciar los reducers se establece un punto de sincronización.
    • La salida de los Reduce debe ser pequeña comparada con la entrada a los Maps. Empíricamente se utiliza la regla de "Una App MapReduce lee mucho mas de lo que escribe".

    conclusiones


    lo bueno

    • Procesamiento y almacenamiento a (muy) gran escala
    • Consumo local de datos (por nodo), mediante la API
    • Archivos grandes (Bloques de al menos 64Mb)
    • Archivos pequeños: Inicialmente no, pero ver HAR
    • Proyecto muy activo.
      • 2 releases "grandes" en lo que va de 2015.

    conclusiones


    lo malo

    • La instalación y gestión de un cluster propio no es trivial
    • JAVA dependiente en la infraestructura
    • Documentación MUY dispersa
      • Desactualizada muchas veces (La mitad de las búsquedas en google hacen referencia a la API Hadoop V1).
    • Limitado a aplicaciones paralelizables
      • Sin estado
    • ¿Obsoleto?
      • Storm, Spark
      • [ROT,2014]

    Soporte online

    Comunidades muy activas

    general@hadoop.apache.org -> Lista de correo de anuncios

    user@hadoop.apache.org -> Lista de usuarios de hadoop



    StackOverflow: Suscripcion a los Tags

    "Hadoop", "Hadoop 2", "Map Reduce"


    Blogs, sitios, Cloudera, Hortonworks...


    Referencias (1)

    [HAD,2014]: Apache Hadoop Official Web. Enlace.

    [CLO,2011]: Amr Awadallah. "Introducing Apache Hadoop: The Modern Data Operating System".
    Stanford EE380 Computer Systems Colloquium. 2011. Enlace.

    [HAL,2009]: A. Halevy et al, “The Unreasonable Effectiveness of Data”, IEEE Intelligent Systems, March 2009. Enlace.

    [HOR,2014]: Hortonworks Project. YARN.

    [LAM,2011]: Evert Lammerts. "Large-Scale Data Storage and Processing for Scientists in The Netherlands". NBIC BioAssist Programmers Day. 2011. Enlace.

    [DRO,2008]: Isabel Drost. "Apache Hadoop. Large Scale data processing". 2008.

    [DEA,2004]: Dean, J. Et. all. "MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters".  OSDI. 2004. Enlace.

    referencias (2)

    [GHE,2003]: Ghemawat, S. Et. all. "The Google File System". ACM. 2003. Enlace.

    [MCT,2011]: McTaggart, C. "Hadoop MapReduce". CSCI 5448 Course. 2011. Enlace.

    [ROT,2014]: Rotem-gal-oz, A. "Is there a future for Map/Reduce?". DZone.com. 2014. Enlace.

    [GAR,2013]: Garcia, M. "Hadoop 1.X vs Hadoop 2". Hortonworks. 2013. Enlace.

    [SHV,2010]: Shvachko, K. Et. all. "The Hadoop Distributed File System". IEEE. 2010.

    [WHI,2012]: T. White, Hadoop: The definitive guide, 2012.

    [BON,2015]: Marko Bonaci. The history of Hadoop. Medium. 2015. Enlace.

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