Paris stormusergroup intrudocution

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Paris stormusergroup intrudocution

  1. 1. Benjamin Houdu@benjaminhoudu Architecte, Zenika Florian Hussonnois@fhussonnois Lead Développeur Java, Zenika
  2. 2. Stockage HDFS •Système BigDataet Temps-réel •Qu’est ce que Storm ? •Les principaux concepts •Parallélisme et fiabilité de traitement •Architecture physique et tolérance à la panne 1 2 3 3 4
  3. 3. Stockage HDFS Flickr. By jonel hanopol Flickr. By fdecomite Flickr. By NOAA'sNational OceanService
  4. 4. Données absorbées par le batch Non absorbées Quelques heures de données
  5. 5. Vision erronée de la réalité Données absorbées par le batch Non absorbées Quelques heures de données
  6. 6. Capteurs / logs Cliques web Transactions financières 1
  7. 7. Capteurs / logs Cliques web Transactions financières Data Lake 2 1
  8. 8. Batch View (Map-Reduce) Capteurs / logs Cliques web Transactions financières Data Lake 2 3 1
  9. 9. Batch View (Map-Reduce) Capteurs / logs Cliques web Transactions financières Data Lake Real Time View Traitements Analyses 4 2 3 1
  10. 10. Batch View (Map-Reduce) Capteurs / logs Cliques web Transactions financières Data Lake 2 3 Real Time View Traitements Analyses 4 5 1
  11. 11. Batch View (Map-Reduce) Capteurs / logs Cliques web Transactions financières Data Lake 2 3 Real Time View Traitements Analyses 4 5 1
  12. 12. Batch View (Map-Reduce) Capteurs / logs Cliques web Transactions financières Data Lake 2 3 Real Time View Traitements Analyses 4 5 1
  13. 13. Stockage HDFS Créé par Nathan Marz@BackType Analyse en temps réel d'impact sur les réseaux sociaux Open-source(Twitter) Septembre 2011 Licence Eclipse Public 1.0 V 0.5.2 Evolution rapide Incubateur Apache Septembre 2013 0.9.110 Février 2014 0.9.225 Juin 2014 0.9.3 -RC20 Octobre 2014 «Apache Top-Level» projet depuis Septembre 2014
  14. 14. Stockage HDFS Logs serveurs, clicks, capteurs Mise à jour continue de bases de données Paralléliser d’intenses calculs
  15. 15. Traitement au fil de l'eau et en continu de gros volumes de données issues de flux
  16. 16. Traitement au fil de l'eau et en continu de gros volumes de données issues de flux
  17. 17. Plusieurs milliers de workers/ clusters Parallélisme
  18. 18. Plusieurs milliers de workers/ clusters Parallélisme Réassignementautomatique des tâches en échecs
  19. 19. Plusieurs milliers de workers/ clusters Parallélisme Réassignementautomatique des tâches en échecs Fiabilité de traitement de chaque message Sémantique : au moins une fois & exactement une fois
  20. 20. Plusieurs milliers de workers/ clusters Parallélisme Réassignementautomatique des tâches en échecs Fiabilité de traitement de chaque message Sémantique : au moins une fois & exactement une fois Possibilité d’implémenter la logique de traitement avec n'importe quels langages
  21. 21. Stockage HDFS Principale structure de données Liste de valeurs nommées –typage dynamique Immuable 
  22. 22. Stockage HDFS Flux de données Séquence illimité de tuples Un flux de données est créé et traité en temps réel de manière distribué. Tuple Tuple Tuple Tuple
  23. 23. Stockage HDFS Source de flux de données. Se connecte à une source de données externe puis émet des Tuples. Output streams
  24. 24. Stockage HDFS Source de flux de données. Se connecte à une source de données externe puis émet des Tuples. Output streams Kafka RabbitMQ Kestrel Redis -PublishSubscribe
  25. 25. Stockage HDFS Principaux composants pour manipuler les flux de données. Encapsulent la logique des traitements à appliquer sur un où plusieurs flux. Input stream Flickr. By kaveman743
  26. 26. Stockage HDFS Input stream Souscrit à n’importe quels flux devant être: Transformés Filtrés Agrégés Peut lire / écrire depuis et vers une base de données
  27. 27. Stockage HDFS Un boltpeut émettre de nouveaux flux. Input stream Output streams
  28. 28. Stockage HDFS Un boltpeut émettre de nouveaux flux. Input stream Output streams Kafka HDFS / HBase Cassandra MongoDB Elasticsearch
  29. 29. Stockage HDFS Graphe orienté acyclique (DAG) Modélisation d’un Workflow Les Bolts/Spouts’exécutent en parallèle en tant que tâches. Une topologie s’exécute indéfiniment.
  30. 30. Les tuplessont distribués aléatoirement et de manière équitable entre les tâches.
  31. 31. Field=A Field=B Le flux est partitionné en fonction d’un ou plusieurs champs.
  32. 32. Le flux est répliqué vers l’ensemble des tâches
  33. 33. La totalité du flux est redirigé vers une unique tâche.
  34. 34. Parallélisme = 1 Parallélisme = 4 Parallélisme = 2 Chaque (instance) est exécuté par un exécuteur. Chaque(thread) s’exécute au sein d’un (JVM).
  35. 35. Parallélisme = 1 Parallélisme = 4 Parallélisme = 2 Storm répartit de manière égale le nombre d’executorà travers les workers.
  36. 36. Parallélisme = 1 Parallélisme = 4 Parallélisme = 2, Tâches = 6 Chaque exécute séquentiellement 3 tâches
  37. 37. Storm garantit que chaque «tuplespout» émis sera traité dans son intégralité par la topologie. Un tuplepeut être ancré avec un ou plusieurs tuplesparents. Un tuplepeut ne pas être rattaché à un arbre.
  38. 38. Les boltsinforment le système de la réussite du traitement d’un tuple
  39. 39. Les boltsinforment le système de l’échec du traitement d’un tuple
  40. 40. Un tupleest automatiquement considéré en échec après un certain lapse de temps. Timeout à 30 secondes par défaut
  41. 41. Un de par tuple
  42. 42. Un de par tuple
  43. 43. Storm utilise des boltssystèmes (ackers) pour suivre l’état de complétion d’un tuplespout. Etat de l’arbre de tuples
  44. 44. Le tupleB est ancré au tupleA lorsqu’il est émis. Etat de l’arbre de tuples
  45. 45. Le bolttransmet l’état de l’arbre à la tâche acker. Etat de l’arbre de tuples {A} XOR {A} XOR {B} != 0
  46. 46. Etat de l’arbre de tuples {A} XOR {A} XOR {B} != 0 {A} XOR {A} XOR {B} XOR {B} = 0
  47. 47. La tâche ackernotifie la tâche spoutdu succès du traitement du tupleA. Etat de l’arbre de tuples {A} XOR {A} XOR {B} != 0 {A} XOR {A} XOR {B} XOR {B} = 0
  48. 48. Zookeeper Quorum Workers Workers (Master node) (Slave node) Architecture master/slave NSPOF (Slave node)
  49. 49. Zookeeper Quorum Workers Workers (Master node) (Slave node) (Slave node) Un service centralisé pour maintenir des informations de configuration, fournir une synchronisation distribuée, etc. Coordonne le cluster Storm Permet à nimbus de découvrir les Supervisors
  50. 50. Zookeeper Quorum Workers Workers (Master node) (Slave node) (Slave node) Distribue le code à travers le cluster Assigne les tâches Traite les erreurs et réassigne les tâches en conséquence
  51. 51. Zookeeper Quorum (Master node) (Slave node) (Slave node) $ /bin/stormjar Nimbus calcule les assignements des tâches et les envoie à Zookeeper. Les supervisorssont notifiés via Zookeeper. Chaque supervisorrécupère le code depuis nimbus (Thrift) 1 2 3 1 2 3
  52. 52. Zookeeper Quorum Workers Workers (Master node) (Slave node) (Slave node) Les supervisorsdémarrent le nombre de workersnécessaires à l’exécution de la topologie 4 4
  53. 53. Zookeeper Quorum Workers Workers (Master node) (Slave node) (Slave node) Worker Le supervisorredémarre le worker. Nimbus peut réassigner les tâches. Supervisor Nimbus réassigne les tâches. Nimbus Les topologies continuent de fonctionner. Les ré-assignements sont impossibles. Heartbeat
  54. 54. Stockage HDFS Framework au dessus de Storm Orienté micro-batch Sémantique «exactement une fois» (DistributedRemoteProcedureCall) Paralléliser des calculs intenses Topologie coordonnée via une serveur DRPC
  55. 55. Documentation officielle: http://storm.apache.org Mailing liste Storm Blueprints: Patterns for DistributedReal- time Computation P. Taylor Goetz, Brian O’Neil Big Data -Principles and best practices of scalable realtimedata systems, Nathan Marzand James Warren
  56. 56. http://www.meetup.com/Paris-Storm-User-Group/

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