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NoSQL et Big Data

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  24. 24. Clé/valeur Pas bien pour… Requêtes sur les données Transactions sur plusieurs objets Relations complexes Bien pour… Session Profil Cache Implémentations Redis Riak Hazelcast "user1" => "login : alan ; gender : M" "user2" => "login : zoe ; gender : F"
  25. 25. Orientées colonnes Pas bien pour… Requêtes Agrégations Bien pour… Mesures Logs Expiration Implémentations Cassandra HBase stationID : 1234 => date : 20140914 value : 12 date : 20140915 value : 22 value : 18date : 20140916 stationID : 6789 => date : 20140914 value : 25 date : 20140915 value : 28 value : 27date : 20140916
  26. 26. Orientées documents Pas bien pour… Transactions sur plusieurs collections Requêtes avec jointures Bien pour… Logs CMS E-commerce Implémentations MongoDB CouchBase "commandes" : [ { "id" : 32, "clientId" : 2, "lignes" : [ { "articleId" : 79, "prix" : 29, "nom" : "Spring in Action" } ] } ]
  27. 27. Orientées graphes Pas bien pour… Grosse volumétrie Mises à jour massives Bien pour… Données “connectées” Routage, données localisées Recommandations Implémentations Neo4j Arnaud Spring Batch in Action Zenika Alan auteur employé lecteur
  28. 28. Moteur d’indexation Pas bien pour… Transactions Bien pour… Indexation Recherche plain/text Implémentations ElasticSearch Solr
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  31. 31. Hadoop HDFS MapReduce, YARN Votre application
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  33. 33. Blocs, datanodes, namenode file.csv B1 B2 B3 fichier composé de 3 blocs (taille par défaut d’un bloc : 128 Mo) B1 B2 B1 B3 B1 B2 B2 B3 DN 1 DN 2 DN 4DN 3 les datanodes stockent les blocs (le bloc 3 est ici sous-répliqué) B1 : 1, 2, 3 B2 : 1, 3, 4 B3 : 2, 4 Namenode le namenode gère les méta-données et s’assure de la réplication
  34. 34. HDFS, les limitations Fichiers “append-only” Bien pour “write once, read many times” Peu de gros fichiers, bien Plein de petits fichiers, pas bien
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  37. 37. Le code va à la donnée file.csv B1 B2 B3 Mapper Mapper Mapper B1 B2 B3 Reducer Reducer k1,v1 k1,v2 k1 [v1,v2] B1 B2 B1 B3 B1 B2 B2 B3 DN 1 DN 2 DN 4DN 3 DN 1 DN 3 DN 4
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  40. 40. MapReduce, les limitations Code bas niveau Ré-utilisation difficile Préférer les abstractions comme Cascading
  41. 41. Comment stocker ? Formats de fichiers Compression Parquet SequenceFile Texte Avro Pas de compression Snappy Deflate GZIP
  42. 42. La panoplie MapReduce Cascading API Java Hive SQL Pig Script ETL Votre application
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  45. 45. NoSQL et Hadoop en action
  46. 46. Architecture lambda : objectifs ● Tolérant aux pannes ● Latence faible ● Scalable ● Générique ● Extensible ● Requêtes “ad hoc” ● Maintenance minimale ● Debuggable
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  48. 48. Batch layer Speed layer Serving layer Batch layer Stockage des données. Création des vues.
  49. 49. Serving layer Speed layer Serving layer Batch layer Accès aux vues batch.
  50. 50. Speed layer Speed layer Serving layer Batch layer Accès temps réel.
  51. 51. Batch layer Speed layer Serving layer Batch layer Hadoop (MapReduce, HDFS). Thrift, Cascalog.
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  54. 54. Jointure flux et référentiel Hadoop Traitement (jointures, transformation) Flux Reporting Données de référence
  55. 55. Gestion de données Données brutes Données parsées Traitement et insertion Archives Vues Transformations Avro, GZIP Rétention permanente Parquet, Snappy Rétention 2 ans glissants Traitement (Cascading) HDFS BD temps réel
  56. 56. Cinématique avec Spring Batch Archivage Traitement Traitement Traitement Nettoyage Java, API HDFS Cascading MapReduce
  57. 57. Hive, Pig, Cascading UDF : User Defined Function Hive + SQL (non-standard) Prise en main rapide Extensible avec UDF - Testabilité médiocre Réutilisabilité médiocre Pas de contrle du flot Logique disséminée Programmation par UDF Pig + Pig Latin Prise en main rapide Extensible avec UDF - Testabilité médiocre Réutilisabilité médiocre Logique disséminée Programmation par UDF Cascading + API Java Testable unitairement Contrôle du flot Bonne réutilisabilité - Programmation nécessaire
  58. 58. Comment commencer ● Identifier les cas d’utilisation ● Caractériser les données ○ volume, fraîcheur nécessaire, append-only ● En déduire les produits adaptés ● Virtualiser ou pas ● Penser au déploiement et à la maintenance ● Penser au cloud pour le prototypage
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