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•Qu’est ce que Storm ? 
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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 
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Traitement au fil de l'eau et en continu de gros volumes de données issues de flux
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Plusieurs milliers de workers/ clusters 
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HDFS 
Principale structure de données 
Liste de valeurs nommées –typage dynamique 
Immuable 
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 
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Tuple
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HDFS 
Source de flux de données. 
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HDFS 
Source de flux de données. 
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RabbitMQ 
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HDFS 
Principaux composants pour manipuler les flux de données. 
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Input stream 
Flickr. By kaveman743
Stockage 
HDFS 
Input stream 
Souscrit à n’importe quels flux devant être: 
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HDFS 
Un boltpeut émettre de nouveaux flux. 
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Stockage 
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Un boltpeut émettre de nouveaux flux. 
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Kafka 
HDFS / HBase 
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MongoDB 
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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.
Les tuplessont distribués aléatoirement et de manière équitable entre les tâches.
Field=A 
Field=B 
Le flux est partitionné en fonction d’un ou plusieurs champs.
Le flux est répliqué vers l’ensemble des tâches
La totalité du flux est redirigé vers une unique tâche.
Parallélisme = 1 
Parallélisme = 4 
Parallélisme = 2 
Chaque (instance) est exécuté par un exécuteur. 
Chaque(thread) s’exécute au sein d’un (JVM).
Parallélisme = 1 
Parallélisme = 4 
Parallélisme = 2 
Storm répartit de manière égale le nombre d’executorà travers les workers.
Parallélisme = 1 
Parallélisme = 4 
Parallélisme = 2, Tâches = 6 
Chaque exécute séquentiellement 3 tâches
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.
Les boltsinforment le système de la réussite du traitement d’un tuple
Les boltsinforment le système de l’échec du traitement d’un tuple
Un tupleest automatiquement considéré en échec après un certain lapse de temps. 
Timeout à 30 secondes par défaut
Un de par tuple
Un de par tuple
Storm utilise des boltssystèmes (ackers) pour suivre l’état de complétion d’un tuplespout. 
Etat de l’arbre 
de tuples
Le tupleB est ancré au tupleA lorsqu’il est émis. 
Etat de l’arbre 
de tuples
Le bolttransmet l’état de l’arbre à la tâche acker. 
Etat de l’arbre 
de tuples 
{A} XOR {A} XOR {B} != 0
Etat de l’arbre 
de tuples 
{A} XOR {A} XOR {B} != 0 
{A} XOR {A} XOR {B} XOR {B} = 0
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
Zookeeper 
Quorum 
Workers 
Workers 
(Master node) 
(Slave node) 
Architecture master/slave 
NSPOF 
(Slave node)
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
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
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
Zookeeper 
Quorum 
Workers 
Workers 
(Master node) 
(Slave node) 
(Slave node) 
Les supervisorsdémarrent le nombre de workersnécessaires à l’exécution de la topologie 
4 
4
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. 
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Heartbeat
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
Documentation officielle: http://storm.apache.org 
Mailing liste 
Storm Blueprints: Patterns for DistributedReal- time Computation 
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Nathan Marzand James Warren
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Paris stormusergroup intrudocution

  • 1. Benjamin Houdu@benjaminhoudu Architecte, Zenika Florian Hussonnois@fhussonnois Lead Développeur Java, Zenika
  • 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.
  • 4.
  • 5. Stockage HDFS Flickr. By jonel hanopol Flickr. By fdecomite Flickr. By NOAA'sNational OceanService
  • 6.
  • 7. Données absorbées par le batch Non absorbées Quelques heures de données
  • 8. Vision erronée de la réalité Données absorbées par le batch Non absorbées Quelques heures de données
  • 9. Capteurs / logs Cliques web Transactions financières 1
  • 10. Capteurs / logs Cliques web Transactions financières Data Lake 2 1
  • 11. Batch View (Map-Reduce) Capteurs / logs Cliques web Transactions financières Data Lake 2 3 1
  • 12. Batch View (Map-Reduce) Capteurs / logs Cliques web Transactions financières Data Lake Real Time View Traitements Analyses 4 2 3 1
  • 13. Batch View (Map-Reduce) Capteurs / logs Cliques web Transactions financières Data Lake 2 3 Real Time View Traitements Analyses 4 5 1
  • 14. Batch View (Map-Reduce) Capteurs / logs Cliques web Transactions financières Data Lake 2 3 Real Time View Traitements Analyses 4 5 1
  • 15. Batch View (Map-Reduce) Capteurs / logs Cliques web Transactions financières Data Lake 2 3 Real Time View Traitements Analyses 4 5 1
  • 16.
  • 17. 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
  • 18. Stockage HDFS Logs serveurs, clicks, capteurs Mise à jour continue de bases de données Paralléliser d’intenses calculs
  • 19. Traitement au fil de l'eau et en continu de gros volumes de données issues de flux
  • 20. Traitement au fil de l'eau et en continu de gros volumes de données issues de flux
  • 21. Plusieurs milliers de workers/ clusters Parallélisme
  • 22. Plusieurs milliers de workers/ clusters Parallélisme Réassignementautomatique des tâches en échecs
  • 23. 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
  • 24. 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
  • 25.
  • 26. Stockage HDFS Principale structure de données Liste de valeurs nommées –typage dynamique Immuable 
  • 27. 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
  • 28. Stockage HDFS Source de flux de données. Se connecte à une source de données externe puis émet des Tuples. Output streams
  • 29. 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
  • 30. 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
  • 31. 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
  • 32. Stockage HDFS Un boltpeut émettre de nouveaux flux. Input stream Output streams
  • 33. Stockage HDFS Un boltpeut émettre de nouveaux flux. Input stream Output streams Kafka HDFS / HBase Cassandra MongoDB Elasticsearch
  • 34.
  • 35. 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.
  • 36.
  • 37. Les tuplessont distribués aléatoirement et de manière équitable entre les tâches.
  • 38. Field=A Field=B Le flux est partitionné en fonction d’un ou plusieurs champs.
  • 39. Le flux est répliqué vers l’ensemble des tâches
  • 40. La totalité du flux est redirigé vers une unique tâche.
  • 41.
  • 42. Parallélisme = 1 Parallélisme = 4 Parallélisme = 2 Chaque (instance) est exécuté par un exécuteur. Chaque(thread) s’exécute au sein d’un (JVM).
  • 43. Parallélisme = 1 Parallélisme = 4 Parallélisme = 2 Storm répartit de manière égale le nombre d’executorà travers les workers.
  • 44. Parallélisme = 1 Parallélisme = 4 Parallélisme = 2, Tâches = 6 Chaque exécute séquentiellement 3 tâches
  • 45.
  • 46. 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.
  • 47. Les boltsinforment le système de la réussite du traitement d’un tuple
  • 48. Les boltsinforment le système de l’échec du traitement d’un tuple
  • 49. Un tupleest automatiquement considéré en échec après un certain lapse de temps. Timeout à 30 secondes par défaut
  • 50.
  • 51. Un de par tuple
  • 52. Un de par tuple
  • 53. Storm utilise des boltssystèmes (ackers) pour suivre l’état de complétion d’un tuplespout. Etat de l’arbre de tuples
  • 54. Le tupleB est ancré au tupleA lorsqu’il est émis. Etat de l’arbre de tuples
  • 55. Le bolttransmet l’état de l’arbre à la tâche acker. Etat de l’arbre de tuples {A} XOR {A} XOR {B} != 0
  • 56. Etat de l’arbre de tuples {A} XOR {A} XOR {B} != 0 {A} XOR {A} XOR {B} XOR {B} = 0
  • 57. 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
  • 58.
  • 59. Zookeeper Quorum Workers Workers (Master node) (Slave node) Architecture master/slave NSPOF (Slave node)
  • 60. 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
  • 61. 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
  • 62. 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
  • 63. Zookeeper Quorum Workers Workers (Master node) (Slave node) (Slave node) Les supervisorsdémarrent le nombre de workersnécessaires à l’exécution de la topologie 4 4
  • 64.
  • 65. 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
  • 66.
  • 67. 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
  • 68. 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