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1 Déploiement d une architecture Hadoop pour analyse de flux 1

2 plan Introduction Hadoop Présentation Architecture d un cluster HDFS & MapReduce L architecture déployée Les serveurs Les applications Contraintes Remarques Après? Conclusion 2

3 plan Introduction Hadoop Présentation Architecture d un cluster HDFS & MapReduce L architecture déployée Les serveurs Les applications Contraintes Remarques Après? Conclusion 3

4 Introduction Besoin : historique des exports NetFlow Analyse anomalies Capacity planning Stockage : > 1To de données par jour Temps de réponse des applications Solution : Hadoop? 4

5 Rappel : NetFlow Définition d un flux: IP source IP destination port source port destination protocole type de service index de l'interface d entrée 5

6 Rappel : NetFlow IP Header Version HLEN ToS Identification flags Time to Live Protocol Source IP Address Destination IP Address Total Length Fragment Offset Header Checksum 31 TCP Header Source Port Number Destination Port Number Sequence Number Acknowledgement Number Header Reserved TCP Flags Window Size TCP Checksum Urgent Pointer 6

7 Rappel : NetFlow Exemple : connexion au site Nb Octets Nb Paquets Index In Index Out IP Source IP Dest Prot Port Sce Port Dst

8 Rappel : NetFlow Exemple : connexion au site Nb Octets Nb Paquets Index In Index Out IP Source IP Dest Prot Port Sce Port Dst

9 Rappel : NetFlow Exemple : connexion au site Nb Octets Nb Paquets Index In Index Out IP Source IP Dest Prot Port Sce Port Dst

10 En chiffres ~ 70 routeurs échantillonnage 1:1,1:10,1:20 NetFlow export version 9 >180 Mbits/s d export UDP > 800 interfaces clientes ~ flux/s ~ 16 milliards flux par jour 1,4 To / jour (8 milliards de flux après déduplication) 10

11 plan Introduction Hadoop Présentation Architecture d un cluster HDFS & MapReduce L architecture déployée Les serveurs Les applications Contraintes Remarques Après? Conclusion 11

12 Hadoop Framework opensource Fondation Apache A quoi ça sert? Stocker Compter Trier Joindre Indexer Agréger Graphes 12

13 Hadoop briques de base Zookerper (admin) Vos programmes (C, Java, Python ) HBase Pig/Hive Analyse de données Map Reduce (moteur d exécution) HDFS Oozie (Scheduling) 13

14 Hadoop briques de base Zookerper (admin) Nos programmes Python HBase Pig/Hive Analyse de données Map Reduce (moteur d exécution) HDFS Oozie (Scheduling) 14

15 Hadoop - écosystème Giraph apprentissage automatique Traitement temps réel Splunk Mahout Oozie ordonnancement Blur PIG Azkaban Impala Hive Cascading Toolkit, traitement des données HBase Dumbo Cascalog Map/ Reduce HDFS Crunch RHiPE Hue Ambari administration Flume WebHDFS Intégration des données Sqoop 15

16 Hadoop - écosystème Giraph apprentissage automatique Traitement temps réel Splunk Mahout Oozie ordonnancement Blur PIG Azkaban Impala Hive Cascading Toolkit, traitement des données HBase Dumbo Cascalog Map/ Reduce HDFS Crunch RHiPE Hue Ambari administration Flume WebHDFS Intégration des données Sqoop 16

17 Hadoop - distributions Apache Bigtop Cloudera distribution for Hadoop HDFS, MapReduce, HBase, Hive, Mahout, Oozie, Pig, Sqoop, Whirr, Zookeeper, Flume MapR Distribution n utilise pas HDFS mais leur propre système de fichier basé sur NFS Hortonworks Data Plateforme 17

18 Hadoop - principe 18

19 Hadoop - principe Architecture maître/esclave : Nœud Maître NameNode Nœud de données DataNode HDFS Nœud de données DataNode HDFS Nœud de données DataNode HDFS Processus (au repos): NameNode SecondaryNameNode JobTracker TaskTracker DataNode 19

20 Hadoop - HDFS HDFS (Java) au dessus de EXT3 (ou EXT4, XFS) Pas de RAID ni LVM Fichiers en blocs de 64Mo (ou +) Taille qui sera traitée par une tâche Map Réplication des données automatique!! 20

21 1 4 6 HDFS - réplication Parties du fichier sans réplication activée 9 10 Parties du fichier de la 1ère réplication Parties du fichier de la seconde réplication 21

22 Tâches Map Hadoop Map/Reduce - Principe Bloc1 Map 1 Bloc2 Map 2 Bloc3 Map 3 Entrée <clé, valeur> <clé2, valeur2> Données intermédiaires 22

23 Tâches Map Hadoop Map/Reduce - Principe Bloc1 Map 1 Bloc2 Map 2 Bloc3 Map 3 Entrée <clé, valeur> <clé2, valeur2> Données intermédiaires 23

24 Tâches Map Hadoop Map/Reduce - Principe Bloc1 Map 1 Bloc2 Map 2 Bloc3 Map 3 Entrée <clé, valeur> <clé2, valeur2> Données intermédiaires <clé2, liste(valeur2)> Sortie 24 <clé3, valeur3>

25 Tâches Map Bloc1 Hadoop Map/Reduce - Principe Map 1 Tâches Reduce R1 Bloc2 Map 2 R2 Bloc3 Map 3 R3 Entrée <clé, valeur> <clé2, valeur2> Données intermédiaires <clé2, liste(valeur2)> Sortie 25 <clé3, valeur3>

26 Tâches Map Bloc1 Hadoop Map/Reduce - Principe Map 1! Tâches Reduce R1 Bloc2 Map 2! R2 Bloc3 Map 3! R3 Entrée <clé, valeur> <clé2, valeur2> Données intermédiaires <clé2, liste(valeur2)> Sortie 26 <clé3, valeur3>

27 Hadoop Map/Reduce exécution 1 JVM par tâche 2 tâches / thread Exécution d un Job : En vert : Exécution des tâches Maps En bleu : copie des résultats En orange : tâches Reduces 27

28 Hadoop Map/Reduce shell vs hadoop En shell : cat <mes données> <mon programme de parcours> sort <mon programme d agrégation> > <mon résultat> Avec Hadoop : hadoop jar contrib/streaming/hadoop-*streaming*.jar \ -file <mon programme de parcours> \ -mapper <mon programme de parcours> \ -file <mon programme d agrégation> \ -reducer <mon programme d agrégation> \ -input <mes données> \ -output <mon résultats> 28

29 Hadoop Map/Reduce shell vs hadoop En shell : cat <mes données> <mon programme de parcours> sort <mon programme d agrégation> > <mon résultat> Avec Hadoop : hadoop jar contrib/streaming/hadoop-*streaming*.jar \ -file <mon programme de parcours> \ -mapper <mon programme de parcours> \ -file <mon programme d agrégation> \ -reducer <mon programme d agrégation> \ -input <mes données> \ -output <mon résultats> 29

30 Hadoop Map/Reduce shell vs hadoop En shell : cat <mes données> <mon programme de parcours> sort <mon programme d agrégation> > <mon résultat> Avec Hadoop : hadoop jar contrib/streaming/hadoop-*streaming*.jar \ -file <mon programme de parcours> \ -mapper <mon programme de parcours> \ -file <mon programme d agrégation> \ -reducer <mon programme d agrégation> \ -input <mes données> \ -output <mon résultats> 30

31 plan Introduction Hadoop Présentation Architecture d un cluster HDFS & MapReduce L architecture déployée Les serveurs Les applications Contraintes Remarques Après? Conclusion 31

32 L architecture déployée Backbone RENATER UDP NetFlow v9 Collecteur NetFlow ASCII Hadoop 32

33 L architecture déployée Backbone RENATER UDP NetFlow v9 Collecteur NetFlow ASCII Hadoop 1,4To/jour 8Go/5min 33

34 Les serveurs (1) DELL R420 1U - * 11 Bi processeur Xeon E (2,4GHz, 6 cœurs 12 Threads) 32 Go RAM 1DD 146 Go 2 DD 15Krpm 300Go 34

35 Les serveurs (2) Utilisation mémoire Utilisation disque 35

36 Les applications En Python, utilisation de la classe Java «streaming» de Hadoop Recherche de flux (à la demande) Agrégation de données (en continu) : TOP n IPs TOP n AS BGP Détection anomalies (DDOS) 36

37 Contraintes de temps t t+5 t+10 t+15 Temps en minutes Collecte Collecte Collecte transfert transfert transfert Job 1 J 2 J 4 J 3 J 5 Job 1 J 2 J 4 J 3 J 5 Job 1 J 2 J 4 J 3 J 5 37

38 Contraintes de temps t t+5 t+10 t+15 Temps en minutes 38

39 Contraintes de temps t t+5 t+10 t+15 Temps en minutes Collecte ~ transfert 39

40 Exemples de Jobs 40

41 Exemples de Jobs 41

42 Exemples de Jobs 42

43 Exemples de Jobs 43

44 Temps d exécution des applications Données en Go Période # blocs traités temps # tâches Map # blocs déplacés # tâches Reduce observée sur place 6,8 5min 44s ,4 10min 37s ,4 10min 84s ,9 1h 76s ~16h 8m

45 Temps d exécution des applications Données en Go Période # blocs traités temps # tâches Map # blocs déplacés # tâches Reduce observée sur place 6,8 5min 44s ,4 10min 37s ,4 10min 84s ,9 1h 76s ~16h 8m

46 Temps d exécution des applications Données en Go Période # blocs traités temps # tâches Map # blocs déplacés # tâches Reduce observée sur place 6,8 5min 44s ,4 10min 37s ,4 10min 84s ,9 1h 76s ~16h 8m

47 Temps d exécution des applications Données en Go Période # blocs traités temps # tâches Map # blocs déplacés # tâches Reduce observée sur place 6,8 5min 44s ,4 10min 37s ,4 10min 84s ,9 1h 76s ~16h 8m

48 Temps d exécution des applications Données en Go Période # blocs traités temps # tâches Map # blocs déplacés # tâches Reduce observée sur place 6,8 5min 44s ,4 10min 37s ,4 10min 84s ,9 1h 76s ~16h 8m

49 Quelques remarques Modification de la réplication : attention! Ajout d un nœud : sans problème stop/start Hadoop : attention au temps de démarrage de HDFS Modification des paramètres d optimisation À faire en fonction de vos applications et non en fonction des benchmarks du web 49

50 Après Utilisation d un ressource manager!! Hadoop 2 (Yarn) Update temps réel (Flume) Compression? Pas très green Spark, better than Hadoop? Hadoop & Cloud 50

51 Conclusion Big Data analytics? Take it easy with Hadoop 51

52 Remerciements Ker Data Team (INRIA Rennes - Bretagne Atlantique et ENS Cachan - Antenne de Bretagne) JRES 52

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