Big Data y Supercómputo. Dr. Jesús Antonio González Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE)

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1 Big Data y Supercómputo Dr. Jesús Antonio González Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE)

2 Big Data 2

3 Hasta qué cantidad de datos podemos procesar en nuestra computadora? Qué tanto podemos incrementar el poder de nuestra computadora? Introducción Con qué tipo de datos estamos trabajando? BD Relacional Datos estructurados Facebook Twitter Sensores RFID AMBOS 3

4 Cantidad de Datos 1 TB 10 TB 100 TB Más 4

5 Hadoop Hadoop Open source project Apache Foundation Escrito en Java por Doug Cutting (Le dio el nombre por el elefante de juguete de su hijo) Utiliza tecnología de Google MapReduce File System Para manejar grandes cantidades de datos con paralelismo Diferentes tipos de datos Estructurados No-Estructurados Semi-Estructurados Usando hardware no-costoso de manera conveniente 5

6 Hadoop Gran eficiencia Trabaja por lotes batch para manejar las grandes cantidades de datos Replica los datos en varias computadoras Confiable, si una se cae, los datos se toman de alguna réplica Hadoop No está diseñado para OLTP OLAP Decision Support Systems (DSS) Sí está diseñado para Big Data Complementa OLTP y OLAP No reemplaza una BD relacional 6

7 Qué es Big Data? Explosión en cantidad de datos recolectados Big Data Describe colecciones de datos grandes (Large Datasets) Pueden ser no-estructurados Crecen tan grandes y rápido que se dificulta manejarlos en una BD normal o con herramientas estadísticas 7

8 Qué es Big Data? Estadísticas interesantes Ejemplos de Big Data 2 mil 800 millones de usuarios en internet (nivel mundial), más el día de hoy 4 mil 600 millones de teléfonos móviles en TB de datos se procesan por Twitter cada día 10 TB de datos se procesan por Facebook cada día Aprox. 80% de estos datos son no-estructurados 8

9 Qué es Big Data? Con estas Grandes Cantidades de Datos los negocios requieren Velocidad Confiabilidad Análisis más profundo de los datos Soluciones para Big Data Cada vez más relevantes i.e. Hadoop 9

10 Hadoop Proyectos relacionados con Hadoop Eclipse (IDE donada por IBM) Lucene (librería de motor de búsqueda de texto, en Java) H-BASE (La base de datos de hadoop) Hive (Herramientas de data warehousing para extraer, transformar, cargar datos y hacer queries a estos datos almacenados en archivos de Hadoop) Pig (Plataforma para analizar grandes conjuntos de datos, lenguaje de alto nivel para análisis de datos) jaql o jackal (Query language para JavaScript open notation) Zoo Keeper (configuración de servicios y registro de nombres centralizada para sistemas distribuidos grandes) Avro (Sistema de serialización de datos) UIMA (Arquitectura para desarrollo, descubrimiento, composición e implementación para el análisis de datos no-estructurados) 10

11 Ejemplos de Hadoop IBM Watson, supercomputadora de IBM que compitió en Jeopardy Ganó a 2 de los jugadores más populares Procesó aprox. 200 millones de texto usando hadoop Sistema distribuído Búsqueda avanzada Análisis 11

12 Ejemplos de Hadoop Industria de telecomunicaciones China Mobile Cluster con hadoop para Minería de Datos en registros de datos de llamadas (Call Data) 5 8 TB de información se producían al día Pudieron procesar 10 veces más datos que con el sistema anterior A 1/5 del costo anterior 12

13 Ejemplos de Hadoop Industria de Medios New York Times Querían poner en su sitio web todos los artículos de dominio público de 1851 a 1922 Convirtieron los artículos 11 millones de archivos de imágenes a 1.5 TB de documentos PDF Implementado por 1 empleado Corrió un trabajo x 24 horas en un cluster Hadoop en Amazon EC2 de 100-instancias Bajo costo 13

14 Ejemplos de Hadoop Industria de Tecnología IBM IBM ES2 Tecnología de búsqueda basada en Hadoop, Lucene y Jaql Retos empresariales como Vocabulario, abreviaciones, acrónimos Puede hacer tareas de minería de datos para Crear librerías de acrónimos Patrones de expresiones regulares Reglas para geo-clasificación 14

15 Ejemplos de Hadoop Industria de la Tecnología Compañías en Internet o Redes Sociales como Yahoo, Facebook, Amazon, ebay, Twitter, StumbleUpon, Rackspace, Ning, AOL y más 15

16 Ejemplos de Hadoop Yahoo es uno de usuarios más productivos Aplicación corre en un cluster 10,000 máquinas con Linux Es quien más contribuye al proyecto Hadoop 16

17 Ejemplos de Hadoop Cases.html#d235e

18 Hadoop no Resuelve todos los Problemas Hadoop no es bueno para: Procesar transacciones (acceso aleatorio) Cuando el trabajo no se puede paralelizar Para tiempos de respuesta bajos (low latency) Para procesar grandes cantidades de archivos pequeños Para cálculos intensivos con pocos datos 18

19 Soluciones para Big Data Soluciones para Big Data Son más que solo Hadoop Se añade funcionalidad de inteligencia de negocios (BI) y análisis de datos Para crear información valiosa Puede combinar datos estructurados (los ya existentes en las corporaciones) con datos no estructurados Pueden derivar información a partir de datos en movimiento Streams de InfoSphere de IBM Determinar sentimientos de clientes hacia un nuevo producto Basado en comentarios de Facebook o Twitter 19

20 Big Data y la Nube La nube se ha hecho muy popular Combina muy bien con soluciones de Big Data En la nube podemos configurar un cluster de hadoop en minutos, bajo demanda y se puede utilizar tanto como se necesite sin pagar más de lo que se usa 20

21 Architectura de Hadoop Términos HDFS MapReduce Tipos de nodos Topología Escritura de un archivo a HDFS 21

22 Nodo Es una computadora Architectura de Hadoop Rack Colección de nodos 30 a 40, almacenados cerca el uno del otro Todos conectados al mismo switch de la red Ancho de banda entre dos nodos en el mismo Rack es mayor al ancho de banda entre dos nodos en distintos Racks Cluster Colección de Racks 22

23 Hadoop 23

24 Hadoop Cluster Architectura de Hadoop 24

25 Architectura de Hadoop Dos componentes principales DFS (Distributed File System) Varias opciones El principal es HDFS Motor MapReduce Para hacer cálculos sobre los datos en el DFS 25

26 Se ejecuta sobre el sistema de archivos existente En cada nodo del cluster de Hadoop Hadoop Distributed File System (HDFS) Diseñado para un patrón de acceso muy particular Archivos muy grandes Flujo de datos Trabaja mejor con archivos grandes A mayor tamaño, menor tiempo de búsqueda por otro segmento de archivo Trabaja al límite del ancho de banda de acceso a disco Minimizar seeks usando archivos grandes Hadoop hace un seek para el principio de un bloque y continúa leyendo secuencialmente a partir de ahí Utiliza bloques blocks para almacenar un archivo o partes de un archivo 26

27 Hadoop Distributed File System (HDFS) 27

28 Hadoop Distributed File System (HDFS) Bloques Son grandes 64MB (default), 128MB (recomendado) Comparado con UNIX (4KB) Robusto 1 bloque HDFS es soportado por múltiples sistemas operativos (OS) blocks 28

29 Hadoop Distributed File System (HDFS) Ventajas Tamaño fijo (fácil calcular como se almacenan en disco) Un archivo podría ser más grande que cualquier disco en la red Podría almacenarse por bloques en más de un nodo Un bloque podría ser de menor tamaño para ahorrar espacio Se facilita implementar la replicación para proveer Tolerancia a fallas Disponibilidad 29

30 Un bloque se puede replicar en múltiples nodos Aun con fallas de nodos, no se pierden datos La replicación se puede configurar con más de dos nodos Hadoop Replication 30

31 HDFS es tecnología de Google Motor MapReduce MapReduce también inspirado en un artículo publicado por Google Consiste en dos transformaciones a los datos que se pueden aplicar muchas veces Las funciones Map y Reduce Un trabajo MapReduce se divide en tareas Map que se ejecutan en paralelo (independientes una de otra) y tareas Reduce 31

32 Tipos de Nodos 32

33 Nodos HDFS NameNode DataNode Tipos de nodos Nodos MapReduce JobTracker TaskTracker Otros nodos secundarios Secondary NameNode CheckPointNode BackUpNode 33

34 Tipos de nodos 34

35 Tipos de Nodos Name Node 35

36 Tipos de nodos NameNode Solo hay un NameNode por un cluster Hadoop Maneja el namespace del sistema de archivos y los metadatos Punto de fallas Se mitiga al guardar el estado en múltiples sistemas de archivo El local y otro en un punto montado con NFS Se recomienda utilizar un nodo especializado para esta función El nodo con mejor configuración debería ser el NameNode Memoria 36

37 Tipos de Nodos Data Node 37

38 Tipos de nodos DataNode Muchos por cada cluster Hadoop Maneja los bloques con datos y funciona como servicio para clientes Reporta periódicamente al NameNode la lista de bloques que almacena Se puede utilizar HW no especializado (no caro) La replicación de datos se hace a nivel de SW 38

39 Tipos de Nodos JobTracker 39

40 Tipos de Nodos JobTracker Uno por cluster Hadoop Recibe peticiones de trabajos enviadas por los clientes Agenda y monitorea trabajos MapReduce con los TaskTrackers Monitorea fallas en las tareas que requieran ser re-agendadas en otro TaskTracker 40

41 Tipos de Nodos TaskTracker 41

42 Tipos de Nodos TaskTracker Muchos por cada cluster Hadoop Para lograr el paralelismo en tareas MapReduce Ejecuta operaciones MapReduce Lanza máquinas virtuales de Java para ejecutar una tarea Map o Reduce 42

43 Hadoop conoce la topología de la red Permite optimizar la asignación de trabajos a aplicar a los datos Asignar el trabajo lo más cerca de los datos para maximizar el ancho de banda para leer los datos Topology Awareness 43

44 1ª opción Asignar el TaskTracker a recibir la tarea Map que lee los datos en el mismo nodo Topology Awareness 2ª opción Asignar a un nodo en el mismo Rack que los datos Peor opción Asignar a un nodo en un rack distinto a donde pertenecen los datos Se recomienda configurar Rack-Awareness Tratar de ejecutar la tarea en el nodo TaskTracker con mayor ancho de banda de acceso a los datos 44

45 1. Crea petición a NameNode Verifica si existe el archivo Permite crear el archivo Escritura de un Archivo a HDFS 2. NameNode determina el nodo en que almacenará el primer bloque B1. Si el cliente corre un DataNode, lo ubicará ahí, si no elige uno aleatoriamente 3. Por default, los datos se replican en 2 nodos en el cluster Envío de acknowlegements de las réplicas y del DataNode al cliente Repite por cada bloque Por cada bloque, replica en al menos 2 racks Cliente avisa a DataNode que terminó al recibir acknowledgements 45

46 MapReduce Descomponer operaciones en map y reduce Provienen de lenguajes de programación funcional Permiten pasar funciones como argumentos a otras funciones Ejemplo: for loop para duplicar cada elemento de un arreglo 46

47 MapReduce 47

48 MapReduce 48

49 MapReduce Ejemplo 49

50 MapReduce Outer Join 50

51 Supercómputo 51

52 Supercómputo HPC 52

53 Poder de Cómputo 53

54 Cómo Medimos el Poder de Cómputo? 54

55 Arquitectura en Supercómputo 55

56 Software para Multicore 56

57 Software para HPC 57

58 Big Data y Supercómputo Compatibles? 58

59 Big Data y Supercómputo Compatibles? 59

60 Hadoop para Datos Científicos 60

61 Ciencia de Datos 61

62 Herramientas para Hadoop y Ciencia de Datos 62

63 Ecosistema Hadoop 63

64 Big Data y Super-cómputo tienen mucho en común En mi opinión se complementan Conclusiones Big Data ya se aplica a algunas aplicaciones científicas Bioinformática y biología computacional Procesamiento de imágenes astronómicas Procesamiento de lenguaje natural Procesamiento de datos geoespaciales Big Data y Cómputo Científico Falta Software? Falta enfocar los problemas al esquema de análisis de Big Data? Tenemos mucho por hacer en investigación y desarrollo 64

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