Hadoop: что, где и зачем

в 10:15, , рубрики: big data, Hadoop, spark, пятилетказатригода

Hadoop: что, где и зачем

Развеиваем страхи, ликвидируем безграмотность и уничтожаем мифы про железнорождённого слона. Под катом обзор экосистемы Hadoop-а, тенденции развития и немного личного мнения.

Поставщики: Apache, Cloudera, Hortonworks, MapR

Hadoop является проектом верхнего уровня организации Apache Software Foundation, поэтому основным дистрибутивом и центральным репозиторием для всех наработок считается именно Apache Hadoop. Однако этот же дистрибутив является основной причиной большинства сожжённых нервных клеток при знакомстве с данным инструментом: по умолчанию установка слонёнка на кластер требует предварительной настройки машин, ручной установки пакетов, правки множества файлов конфигурации и кучи других телодвижений. При этом документация чаще всего неполна или просто устарела. Поэтому на практике чаще всего используются дистрибутивы от одной из трёх компаний:

Cloudera. Ключевой продукт — CDH (Cloudera Distribution including Apache Hadoop) — связка наиболее популярных инструментов из инфраструктуры Hadoop под управлением Cloudera Manager. Менеджер берёт на себя ответсвенность за развёртывание кластера, установку всех компонентов и их дальнейший мониторинг. Кроме CDH компания развивает и другие свои продукты, например, Impala (об этом ниже). Отличительной чертой Cloudera также является стремление первыми предоставлять на рынке новые фичи, пусть даже и в ущерб стабильности. Ну и да, создатель Hadoop — Doug Cutting — работает в Cloudera.

Hortonworks. Так же, как и Cloudera, они предоставляют единое решение в виде HDP (Hortonworks Data Platform). Их отличительной чертой является то, что вместо разработки собственных продуктов они больше вкладывают в развитие продуктов Apache. Например, вместо Cloudera Manager они используют Apache Ambari, вместо Impala — дальше развивают Apache Hive. Мой личный опыт с этим дистрибутивом сводится к паре тестов на виртуальной машине, но по ощущениями HDP выглядит стабильней, чем CDH.

MapR. В отличие от двух предыдущих компаний, основным источником доходов для которых, судя по всему, является консалтинг и партнёрские программы, MapR занимается непосредственно продажей своих наработок. Из плюсов: много оптимизаций, партнёрская программа с Amazon. Из минусов: бесплатная версия (M3) имеет урезанный функционал. Кроме того, MapR является основным идеологом и главным разработчиком Apache Drill.

Фундамент: HDFS

Когда мы говорим про Hadoop, то в первую очередь имеем в виду его файловую систему — HDFS (Hadoop Distributed File System). Самый простой способ думать про HDFS — это представить обычную файловую систему, только больше. Обычная ФС, по большому счёту, состоит из таблицы файловых дескрипторов и области данных. В HDFS вместо таблицы используется специальный сервер — сервер имён (NameNode), а данные разбросаны по серверам данных (DataNode).

image

В остальном отличий не так много: данные разбиты на блоки (обычно по 64Мб или 128Мб), для каждого файла сервер имён хранит его путь, список блоков и их реплик. HDFS имеет классическую unix-овскую древовидную структуру директорий, пользователей с триплетом прав, и даже схожий набор консольных комманд:

# просмотреть корневую директорию: локально и на HDFS
ls /
hadoop fs -ls /

# оценить размер директории 
du -sh mydata
hadoop fs -du -s -h mydata

# вывести на экран содержимое всех файлов в директории
cat mydata/*
hadoop fs -cat mydata/* 

Почему HDFS так крута? Во-первых, потому что она надёжна: как-то при перестановке оборудования IT отдел случайно уничтожил 50% наших серверов, при этом безвозвратно было потеряно всего 3% данных. А во-вторых, что даже более важно, сервер имён раскрывает для всех желающих расположение блоков данных на машинах. Почему это важно, смотрим в следующем разделе.

Движки: MapReduce, Spark, Tez

При правильной архитектуре приложения, информация о том, на каких машинах расположены блоки данных, позволяет запустить на них же вычислительные процессы (которые мы будем нежно называть англицизмом «воркеры») и выполнить большую часть вычислений локально, т.е. без передачи данных по сети. Именно эта идея лежит в основе парадигмы MapReduce и её конкретной реализации в Hadoop.

Классическая конфигурация кластера Hadoop состоит из одного сервера имён, одного мастера MapReduce (т.н. JobTracker) и набора рабочих машин, на каждой из которых одновременно крутится сервер данных (DataNode) и воркер (TaskTracker). Каждая MapReduce работа состоит из двух фаз:

  1. map — выполняется параллельно и (по возможности) локально над каждым блоком данных. Вместо того, чтобы доставлять терабайты данных к программе, небольшая, определённая пользователем программа копируется на сервера с данными и делает с ними всё, что не требует перемешивания и перемещения данных (shuffle).
  2. reduce — дополняет map агрегирующими операциями

На самом деле между этими фазами есть ещё фаза combine, которая делает то же самое, что и reduce, но над локальными блоками данных. Например, представим, что у нас есть 5 терабайт логов почтового сервера, которые нужно разобрать и извлечь сообщения об ошибках. Строки независимы друг от друга, поэтому их разбор можно переложить на задачу map. Дальше с помощью combine можно отфильтровать строки с сообщением об ошибке на уровне одного сервера, а затем с помощью reduce сделать то же самое на уровне всех данных. Всё, что можно было распараллелить, мы распараллелили, и кроме того минимизировали передачу данных между серверами. И даже если какая-то задача по какой-то причине упадёт, Hadoop автоматически перезапустит её, подняв с диска промежуточные результаты. Круто!

Проблема в том, что большинство реальных задач гораздо сложней одной работы MapReduce. В большинстве случаев мы хотим делать параллельные операции, затем последовательные, затем снова параллельные, затем комбинировать несколько источников данных и снова делать параллельные и последовательные операции. Стандартный MapReduce спроектирован так, что все результаты — как конечные, так и промежуточные — записываются на диск. В итоге время считывания и записи на диск, помноженное на количество раз, которые оно делается при решении задачи, зачастую в несколько (да что там в несколько, до 100 раз!) превышает время самих вычислений.

И здесь появляется Spark. Спроектированный ребятами из университета Berkeley, Spark использует идею локальности данных, однако выносит большинство вычислений в память вместо диска. Ключевым понятием в Spark-е является RDD (resilient distributed dataset) — указатель на ленивую распределённую колекцию данных. Большинство операций над RDD не приводит к каким-либо вычислениям, а только создаёт очередную обёртку, обещая выполнить операции только тогда, когда они понадобятся. Впрочем, это проще показать, чем рассказать. Ниже приведён скрипт на Python (Spark из коробки поддерживает интерфейсы для Scala, Java и Python) для решения задачи про логи:

sc = ...                                                        # создаём контекст (SparkContext)
rdd = sc.textFile("/path/to/server_logs")     # создаём указатель на данные
rdd.map(parse_line)                                 # разбираем строки и переводим их в удобный формат
      .filter(contains_error)                          # фильтруем записи без ошибок
      .saveAsTextFile("/path/to/result")         # сохраняем результаты на диск

В этом примере реальные вычисления начинаются только на последней строчке: Spark видит, что нужно материализовать результаты, и для этого начинает применять операции к данным. При этом здесь нет никаких промежуточных стадий — каждая строчка поднимается в память, разбирается, проверяется на признак ошибки в сообщении и, если такой признак есть, тут же записывается на диск.

Такая модель оказалась настолько эффективной и удобной, что проекты из экосистемы Hadoop начали один за другим переводить свои вычисления на Spark, а над самим движком сейчас работает больше людей, чем над морально устаревшим MapReduce.

Но не Spark-ом единым. Компания Hortonworks решила сделать упор на альтернативный движок — Tez. Tez представляет задачу в виде направленного ациклического графа (DAG) компонентов-обработчиков. Планировщик запускает вычисление графа и при необходимости динамически переконфигурирует его, оптимизируя под данные. Это очень естественная модель для выполнения сложных запросов к данным, таких как SQL-подобные скрипты в Hive, куда Tez принёс ускорение до 100 раз. Впрочем, кроме Hive этот движок пока мало где используется, поэтому сказать, насколько он пригоден для более простых и распространённых задач, довольно сложно.

SQL: Hive, Impala, Shark, Spark SQL, Drill

Несмотря на то, что Hadoop является полноценной платформой для разработки любых приложений, чаще всего он используется в контексте хранения данных и конкретно SQL решений. Собственно, в этом нет ничего удивительного: большие объёмы данных почти всегда означают аналитику, а аналитику гораздо проще делать над табличными данными. К тому же, для SQL баз данных гораздо проще найти и инструменты, и людей, чем для NoSQL решений. В инфраструктуре Hadoop-а есть несколько SQL-ориентированных инструментов:

Hive — самая первая и до сих пор одна из самых популярных СУБД на этой платформе. В качестве языка запросов использует HiveQL — урезанный диалект SQL, который, тем не менее, позволяет выполнять довольно сложные запросы над данными, хранимыми в HDFS. Здесь надо провести чёткую линию между версиями Hive <= 0.12 и текущей версией 0.13: как я уже говорил, в последней версии Hive переключился с классического MapReduce на новый движок Tez, многократно ускорив его и сделав пригодным для интерактивной аналитики. Т.е. теперь вам не надо ждать 2 минуты, чтобы посчитать количество записей в одной небольшой партиции или 40 минут, чтобы сгруппировать данные по дням за неделю (прощайте длительные перекуры!). Кроме того, как Hortonworks, так и Cloudera предоставляют ODBC-драйвера, позволяя подключить к Hive такие инструменты как Tableau, Micro Strategy и даже (господи, упаси) Microsoft Excel.

Impala — продукт компании Cloudera и основной конкурент Hive. В отличие от последнего, Impala никогда не использовала классический MapReduce, а изначально исполняла запросы на своём собственном движке (написанном, кстати, на нестандартном для Hadoop-а C++). Кроме того, в последнее время Impala активно использует кеширование часто используемых блоков данных и колоночные форматы хранения, что очень хорошо сказывается на производительности аналитических запросов. Так же, как и для Hive, Cloudera предлагает к своему детищу вполне эффективный ODBC-драйвер.

Shark. Когда в экосистему Hadoop вошёл Spark с его революционными идеями, естественным желанием было получить SQL-движок на его основе. Это вылилось в проект под названием Shark, созданный энтузиастами. Однако в версии Spark 1.0 команда Spark-а выпустила первую версию своего собственного SQL-движка — Spark SQL; с этого момента Shark считается остановленным.

Spark SQL — новая ветвь развития SQL на базе Spark. Честно говоря, сравнивать его с предыдущими инструментами не совсем корректно: в Spark SQL нет отдельной консоли и своего хранилища метаданных, SQL-парсер пока довольно слабый, а партиции, судя по всему, вовсе не поддерживаются. По всей видимости, на данный момент его основная цель — уметь читать данные из сложных форматов (таких как Parquet, см. ниже) и выражать логику в виде моделей данных, а не программного кода. И, честно говоря, это не так и мало! Очень часто конвеер обработки состоит из чередующихся SQL-запросов и программного кода; Spark SQL позволяет безболезненно связать эти стадии, не прибегая к чёрной магии.

Hive on Spark — есть и такое, но, судя по всему, заработает не раньше версии 0.14.

Drill. Для полноты картины нужно упомянуть и Apache Drill. Этот проект пока находится в инкубаторе ASF и мало распространён, но судя по всему, основной упор в нём будет сделан на полуструктурированные и вложенные данные. В Hive и Impala также можно работать с JSON-строками, однако производительность запроса при этом значительно падает (часто до 10-20 раз). К чему приведёт создание ещё одной СУБД на базе Hadoop, сказать сложно, но давайте подождём и посмотрим.

Личный опыт

Если нет каких-то особых требований, то серьёзно воспринимать можно только два продукта из этого списка — Hive и Impala. Оба достаточно быстры (в последних версиях), богаты функционалом и активно развиваются. Hive, однако, требует гораздо больше внимания и ухода: чтобы корректно запустить скрипт, часто нужно установить десяток переменных окружения, JDBC интерфейс в виде HiveServer2 работает откровенно плохо, а бросаемые ошибки мало связаны с настоящей причиной проблемы. Impala также неидеальна, но в целом гораздо приятней и предсказуемей.

NoSQL: HBase

Несмотря на популярность SQL решений для аналитики на базе Hadoop, иногда всё-таки приходится бороться с другими проблемами, для которых лучше приспособлены NoSQL базы. Кроме того, и Hive, и Impala лучше работают с большими пачками данных, а чтение и запись отдельных строк почти всегда означает большине накладные расходы (вспомним про размер блока данных в 64Мб).

И здесь на помощь приходит HBase. HBase — это распределённая версионированная нереляционная СУБД, эффективно поддерживающая случайное чтение и запись. Здесь можно рассказать про то, что таблицы в HBase трёхмерные (строковый ключ, штамп времени и квалифицированное имя колонки), что ключи хранятся отсортированными в лексиграфическом порядке и многое другое, но главное — это то, что HBase позволяет работать с отдельными записями в реальном времени. И это важное дополнение к инфраструктуре Hadoop. Представьте, например, что нужно хранить информацию о пользователях: их профили и журнал всех действий. Журнал действий — это классический пример аналитических данных: действия, т.е. по сути, события, записываются один раз и больше никогда не изменяются. Действия анализируются пачками и с некоторой периодичностью, например, раз в сутки. А вот профили — это совсем другое дело. Профили нужно постоянно обновлять, причём в реальном времени. Поэтому для журнала событий мы используем Hive/Impala, а для профилей — HBase.

При всём при этом HBase обеспечивает надёжное хранение за счёт базирования на HDFS. Стоп, но разве мы только что не сказали, что операции случайного доступа не эффективны на этой файловой системе из-за большого размера блока данных? Всё верно, и в этом большая хитрость HBase. На самом деле новые записи сначала добавляются в отсортированную структуру в памяти, и только при достижении этой структурой определённого размера сбрасываются на диск. Консистентность при этом поддерживается за счёт write-ahead-log (WAL), который пишется сразу на диск, но, естественно, не требует поддержки отсортированных ключей. Подробнее об этом можно прочитать в блоге компании Cloudera.

Ах да, запросы к таблицам HBase можно делать напрямую из Hive и Impala.

Импорт данных: Kafka

Hadoop: что, где и зачем

Обычно импорт данных в Hadoop проходит несколько стадий эволюции. Вначале команда решает, что обычных текстовых файлов будет достаточно. Все умеют писать и читать CSV файлы, никаких проблем быть не должно! Затем откуда-то появляются непечатные и нестандартные символы (какой мерзавец их вставил!), проблема экранирования строк и пр., и приходится перейти на бинарные форматы или как минимум переизбыточный JSON. Затем появляется два десятка клиентов (внешних или внутренних), и не всем удобно посылать файлы на HDFS. В этот момент появляется RabbitMQ. Но держится он недолго, потому что все вдруг вспоминают, что кролик старается всё держать в памяти, а данных много, и не всегда есть возможность их быстро забрать.

И тогда кто-то натыкается на Apache Kafka — распределённую систему обмена сообщениями с высокой пропускной способностью. В отличие от интерфейса HDFS, Kafka предоставляет простой и привычный интерфейс передачи сообщений. В отличие от RabbitMQ, он сразу пишет сообщения на диск и хранит там сконфигурированный период времени (например, две недели), в течение которого можно прийти и забрать данные. Kafka легко масштабируется и теоретически может выдеражать любой объём данных.

Вся эта прекрасная картина рушится, когда начинаешь пользоваться системой на практике. Первое, что нужно помнить при обращении с Kafka, это то, что все врут. Особенно документация. Особенно официальная. Если авторы пишут «у нас поддерживается X», то зачастую это значит «мы бы хотели, чтобы у нас поддерживалось X» или «в будущих версиях мы планиуем поддержку X». Если написано «сервер гарантирует Y», то скорее всего это значит «сервер гарантирует Y, но только для клиента Z». Бывали случаи, когда в документации было написано одно, в комментарии к функции другое, а в самом коде — третье.

Kafka меняет основные интерфейсы даже в минорных версиях и уже долгое время не может совершить переход от 0.8.x к 0.9. Сам же исходный код, как структурно, так и на уровне стиля, явно написан под влиянием знаменитого писателя, давшего название этому чудовищу.

И, несмотря на все эти проблемы, Kafka остаётся единственным проектом, на уровне архитектуры решающим вопрос импорта большого объёма данных. Поэтому, если вы всё-таки решите связаться с этой системой, помните несколько вещей:

  • Kafka не врёт насчёт надёжности — если сообщения долетели до сервера, то они останутся там на указанное время; если данных нет, то проверьте свой код;
  • группы потребителей (consumer groups) не работают: вне зависимости от конфигурации все сообщения из партиции будут отдаваться всем подключённым потребителям;
  • сервер не хранит сдвиги (offsets) для пользователей; сервер вообще, по сути, не умеет идентифицировать подключённых потребителей.

Простой рецепт, к которому мы постепенно пришли, это запускать по одному потребителю на партицию очереди (topic, в терминологии Kafka) и вручную контролировать сдвиги.

Потоковая обработка: Spark Streaming

Если вы дочитали до этого абзаца, то вам, наверное, интересно. А если вам интересно, то вы, наверное, слышали про лямбда-архитектуру, но я на всякий случай повторю. Лямбда-архитектура предполагает дублирование конвеера вычислений для пакетной и потоковй обработки данных. Пакетная обработка запускается периодически за прошедший период (например, за вчера) и использует наиболее полные и точные данные. Потоковая обработка, напротив, производит рассчёты в реальном времени, но не гарантирует точности. Это бывает полезно, например, если вы запустили акцию и хотите отслеживать её эффективность ежечасно. Задержка в день здесь неприемлима, а вот потеря пары процентов событий не критична.

За потоковую обработку данных в экосистеме Hadoop-а отвечает Spark Streaming. Streaming из коробки умеет забирать данные из Kafka, ZeroMQ, сокета, Twitter и др… Разработчику при этом предоставляется удобный интерфейс в ввиде DStream — по сути, коллекции небольших RDD, собранной из потока за фиксированный промежуток времени (например, за 30 секунд или 5 минут). Все плюшки обычных RDD при этом сохраняются.

Машинное обучение

Hadoop: что, где и зачем

Картинка выше прекрасно выражает состояние многих компаний: все знают, что большие данные — это хорошо, но мало кто реально понимает, что с ними делать. А делать с ними нужно в первую очередь две вещи — переводит в знания (читать как: использовать при принятии решений) и улучшать алгоритмы. С первым уже помогают инструменты аналитики, а второе сводится к машинному обучению. В Hadoop для этого есть два крупных проекта:

Mahout — первая большая библиотека, реализовавшая многие популярные алгоритмы средставами MapReduce. Включает в себя алгоритмы для кластеризации, коллаборативной фильтрации, случайных деревьев, а также несколько примитивов для факторизации матриц. В начале этого года организаторы приняли решение перевести всё на вычислительное ядро Apache Spark, которое гораздо лучше поддерживает итеративные алгоритмы (попробуйте прогнать 30 итераций градиентного спуска через диск при стандартном MapReduce!).

MLlib. В отличие от Mahout, который пытается перенести свои алгоритмы на новое ядро, MLlib изначально является подпроектом Spark. В составе: базовая статистика, линейная и логистическая регрессия, SVM, k-means, SVD и PCA, а также такие примитивы оптимизации как SGD и L-BFGS. Scala интерфейс использует для линейной алгебры Breeze, Python интерфейс — NumPy. Проект активно развивается и с каждым релизом значительно прибавляет в функционале.

Форматы данных: Parquet, ORC, Thrift, Avro

Если вы решите использовать Hadoop по полной, то не помешает ознакомиться и с основными форматами хранения и передачи данных.

Parquet — колончатый формат, оптимизированный для хранения сложных структур и эффективного сжатия. Изначально был разработан в Twitter, а сейчас является одним из основных форматов в инфраструктуре Hadoop (в частности, его активно поддерживают Spark и Impala).

ORC — новый оптимизированный формат хранения данных для Hive. Здесь мы снова видим противостояние Cloudera c Impala и Parquet и Hortonworks с Hive и ORC. Интересней всего читать сравнение производительности решений: в блоге Cloudera всегда побеждает Impala, причём со значительным перевесом, а в блоге Hortonworks, как несложно догадаться, побеждает Hive, причём с не меньшим перевесом.

Thrift — эффективный, но не очень удобный бинарный формат передачи данных. Работа с этим форматом предполагает определение схемы данных и генерацию соответсвующего кода клинета на нужном языке, что не всегда возможно. В последнее время от него стали отказываться, но многие сервисы всё ещё используют его.

Avro — в основном позиционируется как замена Thrift: он не требует генерации кода, может передавать схему вместе с данными или вообще работать с динамически типизированными объектами.

Прочее: ZooKeeper, Hue, Flume, Sqoop, Oozie, Azkaban

Ну и напоследок коротко о других полезных и бесполезных проектах.

ZooKeeper — главный инструмент координации для всех элементов инфраструктуры Hadoop. Чаще всего используется как сервис конфигурации, хотя его возможности гораздо шире. Простой, удобный, надёжный.

Hue — веб-интерфейс к сервисам Hadoop, часть Cloudera Manager. Работает плохо, с ошибками и по настроению. Пригоден для показа нетехническим специалистам, но для серьёзной работы лучше использовать консольные аналоги.

Flume — сервис для организации потоков данных. Например, можно настроить его для получения сообщений из syslog, агрегации и автоматического сбрасывания в директорию на HDFS. К сожалению, требует очень много ручной конфигурации потоков и постоянного расширения собственными Java классами.

Sqoop — утилита для быстрого копирования данных между Hadoop и RDBMS. Быстрого в теории. На практике Sqoop 1 оказался, по сути, однопоточным и медленным, а Sqoop 2 на момент последнего теста просто не заработал.

Oozie — планировщик потоков задач. Изначально спроектирован для объединения отдельных MapReduce работ в единый конвеер и запуска их по расписанию. Дополнительно может выполнять Hive, Java и консольные действия, но в контексте Spark, Impala и др., этот список выглядит довольно бесполезным. Очень хрупкий, запутанный и практически не поддаётся отладке.

Azkaban — вполне годная замена Oozie. Является частью Hadoop-инфраструктуры компании LinkedIn. Поддерживает несколько типов действий, главное из которых — консольная команда (а что ещё надо), запуск по расписанию, логи приложений, оповещения об упавших работах и др. Из минусов — некоторая сыроватость и не всегда понятный интерфейс (попробуйте догадаться, что работу нужно не создавать через UI, а заливать в виде zip-архива с текстовыми файлами).

На этом всё. Всем спасибо, все свободны.

Автор: ffriend

Источник

Поделиться

* - обязательные к заполнению поля