Real-Time Analytics mit Spark

und Cassandra

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im März 2015 OSBI – Workshop

http://www.osbi-workshop.de/

REAL-TIME ANALYTICS?

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Real-Time Analytics?

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Real-Time Analytics mit Spark und Cassandra

CASSANDRA

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Cassandra

Vorteile Cassandra: massiv skalierbare verteilte Datenbank

CAP frei einstellbar, für Analytics: AP

Shared Nothing, Peer to Peer

KKV – Wide Columnar/Partitions

Zeitreihen optimierte Datenmodelle

In Memory Tabellen

Daten-Lokalität mit Wide Partitions

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Cassandra – Ring Struktur Jeder Knoten in Cassandra ist äquivalent ansprechbar Konfigurierbare Replikation (lokal, DC-weise)

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Client

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  „Can‘t Fail, Must Scale“ –System   Datenreplikation sichert Verfügbarkeit

  Knotenausfall wird automatisch behandelt

Verfügbarkeit

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Client

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Skalierbarkeit Cassandra im Vergleich

Quelle: Planet Cassandra

Anzahl Operationen (Read/Write) pro Sec – Anzahl Knoten

SPARK

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Spark

Kernelemente

Verarbeitung im DAG (Directed Acyclic Graph)

Resilent Distributed Datasets

Scala

lokale JVM Prozesse auf den Knoten

parallele Transformationen/Aktionen auf RDDs

Operationen: map, filter, groupBy … Aktionen: count, collect, save …

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Spark - RDD

Resilent Distributed Datasets

immutable

partitioned

logical collection of records

rebuildable

materialized in memory

cached for future reuse

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Spark – RDD – Transformationen und Aktionen (parallel)

Transformationen map filter groupByKey join …

Aktionen reduce collect count lookupKey …

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Spark – RDD – Resilent

Resilent Distributed Datasets speichern ihre Herkunft (Lineage) damit kann jederzeit bei Ausfall die entsprechende Partition der RDD neu aufgebaut werden

HdfsRDD path: hdfs://…

FilteredRDD func:

contains(...)

MappedRDD func: split(…)

CachedRDD

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Spark Performanz im Vergleich

Logistic Regression

127  s  /  iteration  

first  iteration  174  s  further  iterations  6  s  

Quelle: University of California, Berkeley

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Spark Stack

Spark  

Spark  Streaming  real-­‐time  

     

Verarbeitung  von  Daten  in  

“micro”  Batches  

Spark  SQL            

HiveQL  kompatibel  

MLLib  machine  learning  

     

Classification  Clustering  Regressing  col.  Filtering  

 GraphX  

     

spez.  RDDs  Operationen  PageRank  SVD++  

Integration

Spark & Cassandra

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Integration – Spark & Cassandra mit Spark-Cassandra Connector Cassandra Tabellen sind als RDDs verfügbar auf jedem Cassandra Knoten wird ein Spark Executor eingesetzt

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Vorteile der Integration zwischen Spark und Cassandra

Daten Lokalität, Token-Aware

Spark RDDs auf In Memory C* Tabellen

SQL auf Cassandra (Joins!)

Datenbank-basierte Filter in Spark

Spark Streaming wird unterstützt

Beide Richtungen: Read and Write

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Spark Streaming

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Spark Streaming

Spark  

Spark  Streaming  

batches  of  X  seconds  

live  data  stream  

processed  results   Spark  

Spark  Streaming  

batches  of  X  seconds  

live  data  stream  

processed  results   Spark  

Spark  Streaming  

batches  of  X  seconds  

live  data  stream  

processed  results   Spark  

Spark  Streaming  

batches  of  X  seconds  

live  data  stream  

processed  results  

Spark  

Spark  Streaming  

Batches  

Datenstrom  

Ergebnisse  

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Spark Streaming

Integrierbar mit Cassandra/Spark Treiber

Micro Batches (1 Sek), Discretized Streams

Exactly Once Semantik

RDD Funktionalität

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Integration diverser MQ (z.B. Kafka) 5

Umfeld

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Weiterentwicklungen im Spark Umfeld

SparkR, PySpark

Spark Integration in R

lapply Implementierung

kann in Closures in R verwendet werden

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Interaktives R mit Spark möglich 5 auf Daten in Cassandra 6

In Zukunft ?

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Trennung wirklich „noch“ notwendig ?

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Ist das nicht ein zu „großer“ Toolstack?

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Vielleicht etwas einfacher?

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Die Lösung für Analytics? (mit etwas HDFS)

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