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Mathias Kluba

Architecte Big Data au sein de la Société Générale

Mehdi BEN HAJ ABBES

Architecte Technique Big Data

@MehdiAbbes

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•D’analytics

•De Cubes

•De Big Data

•D’Open Source

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Dashboards, Reports, Analytics, BI, Data Viz… calculer des indicateurs

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SELECT AVG(précipitation), année, région

FROM historique

GROUP BY année, région

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Besoin de traiter de gros volumes (ex: 60To) Limite de la scalabilité verticale

Solution: scalabilité horizontale

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: projet Open Source Big Data, inspiré de des papiers de Google

• Stockage sur un système de fichier distribué

• La donnée est “éclatée” sur plusieurs serveurs

• La donnée est répliquée sur plusieurs serveurs

HDFS (Hadoop Distributed File System)

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• YARN : Un scheduler pour distribuer les ressources

• Des frameworks / applications en concurrence pour des ressources et essayant d’assurer la data locality

HDFS

YARN

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: SQL sur Hadoop, inventé par Facebook

HDFS

YARN

SELECT AVG(précipitation), année, région

FROM historique

GROUP BY année, région

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• Full-scan plus rapide

• Compression: plus efficace en colonnes

• Moins d’IO

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SELECT AVG(précipitation), année, région

FROM historique

GROUP BY année, région

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Besoin d’interactivité, temps de requête <1s

Solution: pré-calculer les résultats ?

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INSERT OVERWRITE TABLE cube

SELECT AVG(précipitation), année, région

FROM historique

GROUP BY année, région

WITH CUBE

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• Une base de données qui permet d’obtenir des mesures sur des dimensions

• Cube OLAP (Online Analytics Processing)

• Ce n’est donc pas une base OLTP (Online Transaction Processing)

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• Toujours plus de données, plus d’axes, etc.

• Construction du cube tous les jours, ou même en temps réel

• Plusieurs approches…

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• Support de la fonction “cube” dans Hive et Spark

• Stockage dans une base clé/valeur

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• Avec N dimension, nous avons 2^N cuboïdes

• Prendre en compte la cardinalité des dimensions pour avoir le nombre de ligne…

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kylin / ˈkiːˈlɪn / 麒麟

--n. (in Chinese art) a mythical animal of composite form

Extreme OLAP Engine for Big Data

Kylin is an open source Distributed Analytics Engine, contributed by eBay Inc., provides

SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) on Hadoop supporting extremely

large datasets

• Open Sourced on Oct 1st, 2014

• Accepted as Apache Incubator Project on Nov 25th, 2014

• http://kylin.io (http://kylin.incubator.apache.org) @ApacheKylin

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• Pour ne pas attendre des heures

• Pour minimiser la latence

• Pour être plus réactif

• Pouvoir traiter des flux continus de données

Besoin de traiter au fil de l’eau

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https://www.oreilly.com/ideas/questioning-the-lambda-architecture http://milinda.pathirage.org/kappa-architecture.com

• L’écosystème du streaming évolue et sa maturité ne va pas tarder

• Le batch est un sous ensemble du streaming

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Architecture v3.0

Permet de traiter un grand nombre de dimensions, en batch

Architecture V4.0

Permet de traiter en temps réel, mais est limité par le nombre de dimensions

Besoin des 2 !

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• Projet open-sourcé par Metamarkets

• Analytics pour des Time-Series

• Stockage colonne

• Batch & temps réel • Batch: analyse des données d’Hadoop

• Temps réel: flux d’événements de Kafka

• Agrégations à la volé, mais très rapide grâce au stockage colonne

• http://druid.io/ @druidio

• Utilisé chez Paypal, Critéo, eBay, Netflix, etc.

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• Nécessite de connaitre l’ancienne valeur

• Nécessite de recalculer tous les cuboïdes impactés

Cube en temps réel… avec des mises à jours!

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80 cores utilisés, 4 GB de RAM par core

50 millions de messages / min (avec un total de 1 milliard en 20 min)

125 cores utilisés, 1 GB de RAM par core

HBase optimisé pour les random access

10 millions de messages / min

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Apache Lens https://lens.apache.org/ API Rest, driver JDBC, Cube QL, Cube MetaStore Requête une source à l’aide de drivers (Spark, Hive, etc.)

Mondrian http://community.pentaho.com/projects/mondrian/ Interface MDX Java. Requête une source à l’aide de JDBC Compatible avec Phoenix (SQL pour HBase)

WSO2 http://wso2.com/products/data-analytics-server/ Plateforme complète de développement, dont WSO2 Data Analytics Server API pour construire des cubes, repose sur les technologies comme Spark, Hive, Cassandra, etc.

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Pulsar http://gopulsar.io Plateforme d’analytics, CEP, API Rest, SQL, HOLAP Source d’événements Kafka, source Druid

CDAP http://cask.co/ Plateforme complète pour développement Big Data API pour construire des cubes, source Kafka ou Hive, stockage HBase

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• Les données ne sont jamais « propres »…

• Elles doivent être préparées avant

• Dé-normalisation: pré-jointure

• Outils complémentaires à la construction des Cubes • Hive, Spark, Storm, Flink, Nifi, etc.

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