Что такое жизненный цикл работы с данными?

Жизненный цикл работы с данными содержит этапы, где мы трансформируем сырые данные из источников в финальный, готовый к использованию продукт, которым могут воспользоваться такие специалисты как: дата аналитики, data scientistы, ML инженеры. В данной главе сфокусируемся на каждом этапе, раскроем их главные концепции.

Жизненный цикл работы с данными состоит из:
— генерации данных
— загрузки и сбора данных
— трансформации данных
— предоставлении данных конечным потребителям

Процесс хранения данных протекает через весь жизненный цикл работы с данными от самого начала до конца. На диаграмме «1-1» демонстрируется, что этап хранения является ключевым для всех вышестоящих этапов.

Жизненный цикл работы с данными гибок, и его этапы (хранение, сбор, преобразование) не всегда следуют строгому порядку, а могут пересекаться или происходить в разных последовательностях в зависимости от ситуации.

Фундаментом для всего жизненного цикла работы с данными являются следующие аспекты (нижняя часть диаграммы 1-1): безопасность, управление данными, DataOps, архитектура данных, оркестрация, software engineering.

Дата инженер в процессе жизненного цикла работы с данными должен преследовать следующие цели:
— обеспечить максимальную окупаемость вложенных инвестиций (ROI) при разработке и минимизировать затраты как финансовые, так и связанные с упущенными возможностями
— снизить риски, связанные с безопасностью и качеством данных
— максимизировать ценность и полезность данных необходимых бизнесу

Генерация данных. Системы источники.

Системы источники — это то место где данные изначально появляются. Дата инженер потребляет данные из источников, но при этом не является владельцем и не управляет системой источником. Ему важно понимать как данная система работает и генерирует данные, включая такие параметры как: частоту генерации новых данных, скорость, разнообразие генерируемых данных, может ли потенциально привести к проблемам с производительностью системы в результате аналитических запросов.

Также дата инженеру важно поддерживать связь с владельцами источника данных, чтобы быть в курсе о любых изменениях, которые могут прервать конвейер загрузки данных. Изменения могут быть такого характера: изменение типа данных, например, смена типа колонки в таблице БД, миграция на новую БД.

Традиционным источником хранения генерируемых данных является транзакционная база данных, в которой может хранится информация о клиентах, платежах, заказах компании и т. д.. Данный подход стал популярен в 1980-ых и до сих пор активно используется во многих популярных архитектур приложений, например, как микросервисная архитектура.

Другим и более современным источником данных является IoT (Internet of things) devices. Каждый девайс, например, смартфон генерирует данные (поведение пользователя в приложении — это новые сгенерированные данные). Данные представляются в виде сообщений, которые направляются в брокеры сообщений (транспорт данных между системами), которые аккумулируют их и передают в другие системы потребители.

Хранение данных

Решение где хранить данные очень важное, поскольку оно влияет на все этапы жизненного цикла работы с данными и взаимодействует с процессами их загрузки, преобразования и предоставления.

Частота доступа к данным
Разные типы данных имеют разные паттерны доступа в зависимости от того, как часто они извлекаются и запрашиваются. Данные классифицируются по «температуре» в зависимости от частоты доступа:
— Горячие данные. Часто запрашиваемые данные (несколько раз в день или даже в секунду), которые должны храниться для быстрого извлечения.
— Теплые данные. Запрашиваются реже, например, еженедельно или ежемесячно.
— Холодные данные. Редко запрашиваемые данные, подходящие для архивного хранения, часто сохраняемые для соблюдения требований законодательства, compliance или для восстановления после аварий.

Подход к хранению холодных данных эволюционировал, и современные облачные среды предлагают специализированные уровни хранения, которые являются экономически эффективными для долгосрочного хранения, но могут нести более высокие затраты при их извлечении.

Выбор системы хранения
Какой тип хранения данных вам следует использовать? Это зависит от ваших требований по их использованию, объема данных, частоты их поступления, формата и размера обрабатываемых данных — по сути, от ключевых факторов, перечисленных выше. Нет универсальной рекомендации по хранению, подходящей для всех. У каждой технологии хранения есть свои плюсы и минусы.

Загрузка, сбор данных

После того как удалось разобраться с источником данных и хранением данных, следующий шаг — это забор данных из системы. Источники данных и процессы их забора часто являются узкими горлышками в жизненном цикле работы с данными. Источники данных обычно находятся вне вашего контроля и могут стать недоступными или начать предоставлять некачественные данные. Сервисы, что загружают данные, также могут неожиданно выходить из строя, что вызывает проблемы с конвейером данных. Ненадежные источники и системы загрузки данных создают цепную реакцию проблем по всему жизненному циклу работы с данными.

Пакетная обработка против потоковой обработки
Данные постоянно генерируются и обновляются на источнике в реальном времени. Пакетная обработка больших объемов данных, например, ежедневная загрузка, часто применяется в устаревших системах. Загрузка данных через пакетную обработку задается в заранее установленные временные интервалы или в тот момент когда накапливаемые данные достигнут установленных порогов по объему. Из-за ограничений старых систем пакетная загрузка долгое время была стандартным способом обработки данных. Тем не менее, пакетная обработка по-прежнему остается очень популярным методом загрузки данных для аналитики и машинного обучения. В свою очередь, потоковая загрузка позволяет передавать данные конечным потребителям в режиме реального времени или близком к реальному с минимальной задержкой (например, менее одной секунды). Современные платформы потоковой обработки данных и разделение процесса хранения и вычисления во многих современных системах способствуют доступности и росту популярности обработки данных в реальном времени. Выбор между пакетной и потоковой обработкой зависит от конкретных задач и ожиданиями по времени готовности данных для обработки в системах потребителях.

Подход с потоковой обработкой данных может показаться хорошей идеей, но это не всегда так. Пакетная обработка является отличным подходом для многих распространенных случаев, таких как обучение моделей и еженедельная отчетность. Используйте потоковую обработку в реальном времени только после того, как выявите бизнес-сценарий, который оправдывает затраты и риски по сравнению с использованием пакетной обработки.

Модель Push и Pull данных
В моделе push источник отправляет данные непосредственно в целевую систему, будь то база данных, объектное хранилище или файловая система. В модели pull данные извлекаются из источника.

Рассмотрим, к примеру, процесс извлечения, преобразования и загрузки данных (ETL), который часто используется в пакетных потоках загрузки данных. Часть процесса ETL, отвечающая за извлечение (E), подчеркивает, что мы имеем дело с моделью Pull данных. ETL система выполняет запрос к текущей таблице-источнику по определенному расписанию.

В другом примере рассмотрим непрерывный процесс изменения данных (CDC), который достигается несколькими способами. Один из распространенных методов, когда обращаемся к каждой измененной строке в БД. Эта строка отправляется в очередь, откуда система по загрузке данных ее забирает. Другой распространенный метод CDC использует транзакционные логи, которые фиксируют каждый commit в БД. База данных записывает каждый commit в логи, а система по загрузке данных читает эти логи, не взаимодействуя с БД напрямую. Это создает минимальную или даже нулевую дополнительную нагрузку на БД. Некоторые версии пакетного CDC используют модель pull данных. Например, в случае CDC на основе временных меток система по загрузке данных делает запрос к БД и извлекает строки, которые изменились с момента последнего обновления.

Трансформация данных

На этом этапе жизненного цикла работы с данными происходит их преобразование, то есть данные изменяются из своего исходного вида во что-то полезное для дальнейшего использования. Без правильного преобразования данные останутся бесполезными и не будут пригодны для отчетов, анализа или машинного обучения. Как правило, именно на этапе преобразования данные начинают приносить пользу для конечных пользователей.

При преобразовании данных следует учитывать следующие вещи:
— Каковы затраты и выгода преобразования данных? Какую бизнес ценность она несет?
— Является ли трансформация простой, понятной и изолированной от остальных операций с данными?
— Какую бизнес логику имплементирует преобразование данных?

Преобразование данных может выполняться как в пакетном режиме, так и в потоковой обработке. Хотя пакетные преобразования остаются преобладающими, растущая популярность потоковой обработки и увеличение объема потоковых данных ведут к тому, что потоковые преобразования могут со временем вытеснить пакетные в некоторых областях.

Преобразование данных часто интегрируется с другими фазами жизненного цикла работы с данными. Оно может выполняться уже на стороне системы источника или «налету» во время загрузки данных. Пример: система может обогатить запись дополнительными системными полями в процессе загрузки.

Бизнес-логика — это основная движущая сила преобразования данных. Пример: продажа товара может быть выражена как бизнес-логика, которая переводится в конкретные и многократно переиспользуемые элементы. Моделирование данных важно для понимания и отражения бизнес-процессов, и важно обеспечивать стандартный подход к реализации бизнес-логики в процессе преобразования.

Формирование признаков для машинного обучения — это еще один про­цесс преобразования данных. Он предназначен для извлечения и улучшения при­знаков данных, полезных для обучения моделей машинного обучения. Форми­рование признаков может быть сложным занятием, сочетающим в себе знания в данной области (чтобы определить, какие признаки могут быть важны для про­гнозирования). После определения способа формирования признаков data scientist’ами, процессы разработки признаков могут быть автоматизиро­ваны инженерами данных на этапе преобразования данных.

Предоставление данных конечным потребителям

Предоставление данных — это самая интересная часть жизненного цикла работы с данными. Именно здесь и происходит волшебство. Именно здесь инже­неры машинного обучения могут применить самые передовые подходы. Рассмотрим некоторые из популярных видов использования данных: аналитику, машинное обу­чение и обратный ETL.

Аналитика
Существует два типа аналитики:

1. Операционная
2. Бизнес аналитика

Бизнес аналитика (BI)
Данный тип аналитики описывает состояние бизнеса компании в прошлом или в настоящем. Бизнес аналитика требует обработки сырых данных используя бизнес логику. Как мы ранее говорили процесс обработки данных по бизнес правилам происходит на этапе трансформации данных, но помимо этого все большую популярность набирает подход применение бизнес правил при чтении данных. Данные в таком случае хранятся практически в сыром виде с минимальной постобработкой по бизнес логике. BI системы, которые читают данные из хранилищ данных, хранят репозиторий знаний о бизнес логике. При запросе данных из хранилища применяется бизнес логика для составления отчетов, дашбордов.

При росте компании и зрелости данных организация переходит от случайных ad-hoc запросов к сервисам самостоятельной аналитики, то есть без вмешательства IT специалистов, где любой бизнес пользователь может подключиться к данным, покрутить данные так как ему захочется и тут же получить ценную информацию. Однако зачастую организация сервисов самостоятельной аналитики проста лишь в теории, зачастую — это сложная задача по нескольким причинам: плохое качество данных, организационная изоляция, отсутствие навыков по работе с данными.

Операционная аналитика
Операционная аналитика сфокусирована на деталях состоянии бизнеса в текущее время.
В операционной аналитике данные потребляются в реальном времени напрямую из системы источника данных или из системы потоковой обработки данных. Ценность информации, полученной от операционной аналитики, отличается от традиционной бизнес аналитики тем что операционная аналитика сфокусирована на текущем состоянии бизнеса и нет задачи в поиске трендов в исторических данных.

Машинное обучение
Машинное обучение (ML) — одна из самых значимых технологических революций наших дней. Компании, достигшие зрелости в работе с данными, могут начинать применять ML для решений задач бизнеса, формируя практики вокруг него. Однако важно не спешить и сначала построить надежный фундамент данных.

Дата инженеры часто пересекаются в обязанностях с ML-инженерами и аналитиками. Они поддерживают кластеры Spark для аналитики и ML, системы оркестрации и каталоги данных. Определение зон ответственности между инженерией данных и ML — ключевое организационное решение.

Хранилища признаков (feature stores) помогают уменьшить нагрузку на ML-инженеров, сохраняя историю и версии признаков и обеспечивая совместное их использование между командами. Инженеры данных играют важную роль в поддержке хранилищ признаков.

Инженеры данных должны понимать основы ML, связанные с ними требования к обработке данных и задачи аналитических команд. Это помогает наладить коммуникацию, сотрудничество и создавать инструменты, которые объединяют усилия команд. Перед внедрением ML важно оценить качество данных, их доступность и соответствие реальности.

Обратный ETL

Обратный ETL — это процесс, при котором обработанные данные из хранилища данных возвращаются в исходные системы, такие как CRM или SaaS-платформы. Хотя раньше эта практика считалась нежелательной, сегодня она признаётся полезной и часто необходимой для бизнеса.
Примеры использования обратного ETL:
— Реклама и маркетинг: Аналитики рассчитывают ставки в Excel на основе данных из хранилища, а затем вручную загружают эти данные в Google Ads.
— CRM и платформы управления клиентами: Компании передают метрики и аналитические данные обратно в CRM для улучшения взаимодействия с клиентами.
— Модели и аналитика: Данные аналитики или результаты моделей машинного обучения возвращаются в системы источники для дальнейшего использования.

Основные практики, протекающие через весь жизненный цикл работы с данными

Безопасность

Проблемы безопасности в компаниях часто возникают из-за человеческого фактора, когда сотрудники пренебрегают базовыми мерами предосторожности. Это может включать в себя фишинговые атаки, слабые пароли, неправильную настройку систем безопасности или недостаточное внимание к соблюдению стандартов безопасности.

Безопасность должна быть главным приоритетом для дата инженеров, поскольку они несут ответственность за защиту данных на уровне систем и инфраструктуры. Игнорирование аспектов безопасности может привести к значительным рискам для организации, таким как утечка конфиденциальной информации или серьезные сбои в системе. Помимо технической части работы с данными, инженеры должны уделять внимание вопросам безопасности, принимая во внимание как защиту самих данных, так и контроль доступа к ним.

Принцип минимальных привилегий
Принцип минимальных привилегий предполагает предоставление пользователям и системам только того доступа, который необходим для выполнения их текущих задач. Например, если сотрудник выполняет только поиск, просмотр файлов, ему не нужно предоставлять права суперпользователя (root). Права администратора следует давать только тем пользователям, которым они действительно необходимы. Важно, чтобы доступ к данным был предоставлен только на тот период, который необходим для выполнения их задачи, чтобы минимизировать риски их утечки.

Контроль доступа и защита данных
Защита данных включает в себя не только предоставление доступа к данным только тем людям и системам, которые действительно нуждаются в них, но и обеспечение того, чтобы данные были защищены на всех этапах их использования. Данные должны быть защищены как в процессе их передачи, так и когда данные никем не используются . Это можно обеспечить с помощью таких технологий, как шифрование, токенизация, маскирование данных и использование строгих систем управления доступом.

Управление данными

Управление данными — это обеспечение качества, целостности, безопасности и удобства использования данных, собранных организацией, благодаря этому извлекается максимальная ценность из данных для бизнеса. Управление данными помогает компаниям избегать проблем с недоверием к ним и упрощает процесс принятия решений. Для эффективного управления данными необходимы люди, процессы и технологии.
Если управление данными организовано плохо, это может привести к таким ситуациям:
— Аналитик получает запрос на отчет, но не знает, какие данные использовать.
— Он тратит часы на поиск нужных таблиц, делая предположения.
— Итоговый отчет получается неполным и сомнительным.
— Это вызывает недоверие к данным в целом и осложняет бизнес-планирование

Управление данных подразделяется на следующие категории:
— Обнаружение данных (Discoverability): Возможность находить нужные данные
— Безопасность (Security): Защита данных от несанкционированного доступа.
— Ответственность (Accountability): Определение, кто отвечает за данные.

Обнаружение данных
В data-driven компании информация должна быть доступной и легко обнаруживаемой. Конечные пользователи должны иметь быстрый и надежный доступ к данным, необходимым для выполнения их работы. Они должны понимать, откуда берутся данные, как они связаны с другими данными и что эти данные означают.
Ключевые области, связанные с обнаружением данных, включают управление метаданными и управление мастер-данными

Метаданные — это данные о данных, которые являются основой для всего жизненного цикла работы с данными. Используя метаданные дата инженеры проектируют потоки данных, управляют данными через весь жизненный цикл работы с данными, и убеждаются что данные использованы правильно.
Основные категории метаданных:
— Бизнес метаданные. Позволяет понять как данные используются в бизнес контексте, включая бизнес правила, определения
— Технические метаданные. Описывают создание и использование данных в процессе инженерии данных. Включают модель данных, происхождение и схему данных.
— Операционные метаданные. Относится к операционным системам, включают статистику работы заданий, логи, отслеживание ошибок, мониторинг успешного или неуспешного выполнения заданий
— Справочная информация. Редко меняющиеся данные, которые используются для классификации других данных, например, единицы измерения, налоговые ставки, коды валют, стран и т. д. Благодаря справочным данным все источники данных в организации буду классифицировать одинаковым образом, что повышает согласованность и их качество

Мастер данные — это данные о ключевых бизнес сущностях организации, таких как сотрудники, клиенты, продукты и т. д. Управление мастер-данными (MDM) — это практики создания последовательных определений сущностей, известных как «золотые записи», поддерживающиеся технологическими инструментами, приводящие данные из разных источников, форматов к единому стандарту или структуре по всей организации. Это необходимо для обеспечения согласованности, точности и совместимости данных. Данный процесс может прямо входить в сферу ответственности дата инженеров, но часто является задачей отдельной специализированной команды. В качестве примера команда MDM может определить стандартный формат адресов клиентов, а затем работать с инженерами для создания API, который будет возвращать согласованные адреса, систем, использующие данные об адресах для сопоставления записей клиентов между подразделениями компании.

Ответственность за данные
Ответственность за данные — это назначение контактного лица для управления конкретной порции данных. Контактные лица обеспечивают согласованность, качество, доступ, корректное и понятное описание, защиту от несанкционированного доступа, соответствие регуляторным требования данных, координацию по управлению данными с другими заинтересованными лицами. Объектами, за которыми закреплены ответственные, могут быть как отдельные таблицы, потоки данных, так и конкретные поля в таблицах. Не всегда дата инженеры являются ответственными за данными, ими могут быть и software engineers, и product owners, и другие роли.

Качество данных
Качество данных — это целостный, непрерывный процесс, требующий сочетания человеческих и технологических усилий, постоянного мониторинга, проверки, обратной связи с пользователями и четких определений данных, чтобы гарантировать, что данные точны, полны, согласованы и надежны
Качество данных определяется тремя ключевыми аспектами:
— Точность: Данные должны быть правильными, без дубликатов и с точными числовыми значениями
— Полнота: Записи должны быть полными, и все необходимые поля должны содержать допустимые значения
— Согласованность: Данные должны быть согласованы в разных системах

Моделирование и проектирование данных — процесс преобразования данных в пригодную для использования форме с целью извлечения бизнес-ценности. Модель данных — модель, которая показывает как данные соотносятся с реальным миром, чтобы наилучшим образом соответствовать процессам, определениям и бизнес логике вашей организации.

Происхождение данных (Data Lineage)
По мере того как данные проходят через жизненный цикл работы с данными, они изменяются через преобразования и комбинации с другими данными. Бывает сложно понять, как был получен определенный набор данных. Инструменты происхождения данных помогают инженерам понять предыдущие шаги трансформации, а также их источники. Важно отслеживать происхождение и изменения данных, их зависимости с течением времени, потому что это помогает отслеживать ошибки, решать инциденты, находить ответственных за данные и отлаживать данные при разработке систем, которые их обрабатывают.

DataOps

DataOps — это совокупность практик, культурных норм и архитектурных паттернов.
DataOps имеет три основные технические составляющие: автоматизация, мониторинг и наблюдаемость, а также реагирование на инциденты.

Автоматизация в DataOps имеет схожий воркфлоу что и у DevOps, состоящий из управления изменениями (управление окружением, кодом и версиями данных), непрерывной интеграции и развертывания (CI/CD) и конфигурации приложения через код. Как и в DevOps, практики DataOps следят за надежностью технологий и систем (потоки данных, оркестрация и т. д.), но еще и проверкой качества данных, перекосом данных и целостностью метаданных.
Мониторинг и наблюдаемость критически важны для своевременного выявления любых проблем на протяжении всего жизненного цикла работы с данными. Мониторинг, логирование, нотификация — все это играет важную роль. Рекомендуется внедрять SPC (Statistical Process Control), чтобы понимать, являются ли отслеживаемые события отклонениями от нормы.
Реагирование на инциденты — это симбиоз использования возможностей автоматизации и мониторинга для быстрого выявления причин инцидента и устранения его последствий. Можно выделить следующие аспекты:
— Реагирование на инциденты — это не только про технологии и инструменты, но и открытая, лишенная обвинений коммуникация как среди дата инженеров, так и на уровне всей организации
— дата инженеры должны быть подготовленными к возникновению аварий и оперативно действовать для быстрого восстановления работы системы
— дата инженеры должны проактивно находить проблемы до того, как о них сообщит бизнес

Архитектура данных

Архитектура данных отражает текущее и будущее состояние дата систем, удовлетворяющих долгосрочные потребности и стратегию организации в области данных. Поскольку требования организации к данным, вероятно, будут быстро изменяться, а новые инструменты и практики появляются почти ежедневно, дата инженерам стоит разбираться в проектировании хороших архитектур данных.

Дата инженер должен понимать потребности бизнеса и собирать требования для новых случаев использования данных. Дата инженер должен уметь переводить эти требования в проектирование новых загрузок и предоставление данных конечным потребителям, учитывая баланс между стоимостью и операционными затратами. Это означает, что знание компромиссов между паттернами проектирования, технологиями и инструментами является крайне важным аспектом в работе дата инженера.
Дата инженер и архитектор данных — это две разные роли, но важно чтобы дата инженер мог реализовывать и понимать проекты архитектора данных и мог предоставлять обратную связь по архитектуре.

Оркестрация

Оркестрация — это процесс координации множества заданий, чтобы они выполнялись быстро и эффективно по запланированному расписанию. Система оркестрации должна работать в режиме высокой доступности, это позволяет ей постоянно отслеживать и мониторить процессы без вмешательства человека и запускать новые задания всякий раз, когда она развертывается. Система оркестрации следит за задачами и при их успешном завершении запускает новые, анализируя их зависимости. Также она мониторит внешние системы, чтобы отслеживать поступление новых данных и выполнение необходимых условий для запуска новых заданий. Когда условия запуска заданий завершаются с ошибкой система оповещает об этом заинтересованных лиц по почте или другим каналам связи.

Software Engineering

Software Engineering всегда был ключевым навыком для дата инженеров. В ранние годы инженерии данных (2000—2010) инженеры работали с низкоуровневыми фреймворками и писали задачи MapReduce на C, C++ и Java. В разгар эпохи больших данных (середина 2010-х годов) инженеры начали использовать фреймворки, которые абстрагировались от низкоуровневых деталей. Использование абстракций продолжается и сегодня, поскольку облачные хранилища данных поддерживают мощные преобразования данных, используя SQL, Spark. Несмотря на это, software engineering по-прежнему остается критически важным аспектом для дата инженеров.

Разработка open-source фреймворков
Многие дата инженеры активно вносят вклад в разработку open-source фреймворков для решения конкретных задач в жизненном цикле обработки данных, а затем продолжают дорабатывать их код, улучшая инструменты под свои задачи и внося вклад в сообщество. Хорошими примерами таких фреймворков являются фреймворки экосистемы Hadoop и оркестратор Apache Airflow. Прежде чем дата инженеры начнут разрабатывать новые внутренние инструменты, им стоит изучить существующие решения. Есть большая вероятность, что уже существует open-source проекты, решающий их проблему, и лучше присоединиться к его развитию, чем изобретать велосипед заново.

На практике, независимо от того, какие высокоуровневые инструменты используют дата инженеры, они неизбежно сталкиваются с необычными случаями в течение жизненного цикла обработки данных, которые требуют выхода за рамки возможностей выбранных инструментов. При работе с фреймворками, такими как Fivetran, Airbyte или Matillion, дата инженеры могут столкнуться с источниками данных, для которых нет готовых коннекторов, и тогда им придется разрабатывать их самостоятельно. Для этого важно владеть навыками программирования, чтобы разбираться в API, извлекать и преобразовывать данные, обрабатывать исключения и решать другие задачи, выходящие за рамки стандартного функционала инструментов.

Источник: instagram.com

05.07.2024 я по приглашению от bokeh посетил фестиваль электронной музыки Sien, который организовывал коллектив Zvuk.
Фестиваль Sien позиционирует себя как мультикультурный, изобретательный, открытый для всех и любопытный ко всему фестиваль, выражающий себя через музыку, технологии, танцы, эксперименты и перформансы. Сам фестиваль проводится в 4 дня, но мы посетили лишь второй день, где планировался рейв с привозом зарубежных диджеев и местных артистов.

К слову о диджеях из представленного line-up я не знал никого, но как мы помним по рейву от SHU[LAMA] меня это нисколько не остановило.

Тайм-лайн выступления артистов. Источник: instagram.com

Место проведения и организация

В качестве места проведения организаторы выбрали зону отдыха Balyqty Bulaq, где в обычное время можно попариться в баньке, прокатиться на лошадях, половить форель, попробовать кумыс и расположиться в юртах. Зона отдыха находится в 15 минутах на такси от центра Алматы и представляет из себя открытое пространство рядом с горами.

Источник: 2GIS

Приехали мы к 21:00 и уже тогда шел небольшой дождь, но мы ребята опытные, подготовились и оделись в теплую одежду. По приезде я сразу обратил внимание, что на зоне отдыха много мест, где можно посидеть, перекусить или выпить чего-нибудь бодрящего, а также важное два туалета. Ознакомившись с обстановкой на улице и вооружившись водой мы пошли искать сцены их было 3:

1. Техно сцена
2. Хаус сцена
3. Экспериментальная музыка и селекторы

К слову техно сцену мы нашли быстро, так как оттуда доносились звуки прямой 1/4 бочки, туда мы и направились первым делом.

Выступления артистов

Техно сцена разместилась под шатром с некоторой инсталляцией в виде свисающих змей, дымовой машиной и неоновой подсветкой. Все в традиционной камерной атмосфере. По звуку было все хорошо, высокие не свистят, низкие не гудят. Первой по тайм-лайну выступала Mariya El

Mariya El местами выдавала классные треки, но она открывающий диджей и уже несется такое техно как будто бы уже пик тайм вечеринки и конечно много смешения разных жанров привело к разной энергии на танцполе.

bokeh в Алмате не знают что такое warm up, у них всегда техно с 140+ BPM на открытии :D

А пока Mariya El рубит техно в 21:00 по-местному времени мы решили пойти посмотреть две другие сцены.

Хаус сцена полностью была open-air, что потом с ней сыграло злую шутку. Там играл прикольный хаус, который больше подходил под открытие мероприятия.

Ближе к 00:00 начал идти сильный дождь и все мигом разбежались с хаус сцены на техно сцену или укрываться под навесами, но благо ливень быстро закончился и мы продолжили зависать на хаус сцене пока не начали играть хэдлайнеры.

Что относительно экспериментальной сцены, то она расположилась в самой настоящей традиционной казахской юрте, где можно было посидеть, перевести дух с техно сцены.

И вот в полночь начинается жара, выходит первый хэдлайнер Johannes Astrup. Его уникальный стиль характеризуется быстрым техно с богатыми слоями ритма и перкуссии, а также включает в себя элементы грува и даже сальсы.

Нетипичный прикид, улыбка на лице и танцы от Йоханнеса заряжают весь танцпол

Следующим за Johannes выступает француз Mac Declos. Уже в 19 лет он получил возможность выступить по-крупному на фестивалях Nördik Impakt и Astropolis. На счету музыканта выступления в Berghain, Fuse, HÖR, PAL, Rex Club и на множестве других именитых площадок Европы. И можно сразу сказать он отменный диджей, умеет круто сводить треки и использовать эффекты по полной. Мой персональный фаворит.

Послушайте как он виртуозно использует вокальный семпл и подмешивает его с другим треком в лайв режиме, джог при выходе из ямы. Просто класс!

Следом за французом выступает Neri J — основательница Vortex parties и резидентка Den Anden Side. Тяжёлые удары с высокой интенсивностью и безостановочной подачей — вот отличительные черты одной из самых ярких звёзд копенгагенского андеграунда, которая выпускается и тесно сотрудничает с потрясающим лейблом BunkerBauer.

С Neri J пошел крутой техно-транс и я решил устроить съемку с ракурса позади диджея :D

Один из закрывающих треков я впервые услышал lead партию за все мероприятие и как же он хорошо зашел после нескольких часов одного грува, перкусий и драмсов, потрясающие эмоции!

Это был последний диджей кого мы полноценно послушали.

Итого

Я получил одно удовольствие вновь оказаться в атмосфере танцующих людей в камерном помещении с крутой музыкой и хорошей организацией мероприятия. Еще раз проверил на прочность свои кастомные беруши, и они вновь показали себя с лучшей стороны. Спасибо bokeh за приглашение, надо будет обязательно повторить!

Предпоссылки создания Apache Airflow

В 2014 году компания Airbnb стремительно развивалась, что привело к увеличению объема данных и усложнению рабочих процессов обработки данных. Управление этими сложными конвейерами данных с помощью традиционных инструментов, таких как Cron и пользовательские скрипты, стало нецелесообразным из-за недостаточной масштабируемости, гибкости и возможностей мониторинга. Airbnb требовалось решение, которое могло бы масштабироваться в соответствии с растущими потребностями в данных.Им требовалось отслеживать состояния рабочих процессов и возможность эффективно отлаживать сбои. Инициатива со стороны Maxime Beauchemin привела к созданию масштабируемого, гибкого и удобного инструмента управления рабочими процессами под названием Airflow. Сделав Airflow open-sourceным и наладив взаимодействие с сообществом, Airbnb не только решила свои внутренние проблемы, но и предоставила мощный инструмент широкому сообществу разработчиков. Сегодня Apache Airflow широко используется в различных отраслях индустрии для организации сложных рабочих процессов и конвейеров данных.

Apache Airflow — фреймворк для построения конвейров обработки данных. Airflow сам по себе не является инструментом обработки данных. Он управляет различными компонентами, которые отвечают за обработку ваших данных в конвейерах. Ключевая особенность Airflow заключается в том, что он позволяет легко создавать конвейеры обработки данных, запускаемых по расписанию с помощью языка Python.

Какие задачи решает Airflow?

1. Оркестрация рабочих процессов: Airflow позволяет управлять зависимостями между задачами, обеспечивая их выполнение в нужном порядке
2. Планирование задач: С помощью Airflow можно запланировать выполнение задач по заданному расписанию
3. Мониторинг и управление задачами: Airflow предоставляет интерфейс для отслеживания выполнения задач, просмотра логов и управления задачами в реальном времени
4. Интеграция с различными системами: Airflow может взаимодействовать с различными источниками данных и системами, такими как базы данных, облачные сервисы, API и другие.
5. Автоматизация процессов: Airflow помогает автоматизировать повторяющиеся процессы, что снижает ручной труд и минимизирует ошибки.
6. Логирование и отслеживание изменений: Airflow сохраняет логи выполнения задач, что помогает в отладке и анализе процессов.

Кому подойдет Airflow

— Для планирования задач, где возможностей Cron стало недостаточно
— У команды уже есть достаточная экспертиза в программировании на Python
— На проекте используется пакетная обработка данных (Batch), а не потоковая (Stream). AirFlow предназначен для Batch-заданий, для потоковой обработки данных лучше использовать Apache NiFi
— Планируется или уже осуществлен переход в облако и необходим надежный оркестратор, поддерживающий все принципы Cloud-Native

Конвейеры обработки данных в виде графов

Конвейер обработки данных легко представить в виде графа. В математике граф представляет собой конечный набор узлов с вершинами, соединяющими узлы. В контексте разработки каждый узел в графе представляет собой задачу, а зависимостями между задачами — направленные ребра между узлами. Ребро, направленное от задачи A к задаче B, указывает, что задача A должна быть завершена до того, как может начаться задача B. Такие графы обычно называются ориентированными, или направленными, потому что ребра имеют направление.

Пример ациклического направленного графа. Источник: airflow.apache.org

Данный тип графа обычно называется ориентированным ациклическим графом, поскольку он содержит ориентированные ребра и у него нет никаких петель или циклов (ациклический).

Пример циклического направленного графа

Анатомия DAG в Airflow

DAG (Directed Acyclic Graph) — направленный ациклический граф необходимый для смыслового объединения изолированных задач, которые необходимо выполнить в строго определенной последовательности согласно указанному расписанию. Задачами же в терминологии Airflow называют Task. Под задачами понимается, например, загрузка из различных источников, их агрегирование, очистка от дубликатов, сохранение полученных результатов и прочие ETL-процессы. На уровне кода задачи представляют собой Python-функции или Bash-скрипты в терминологии Airflow их называют Operator.

Task — это внутренние компоненты для управления состоянием operator и отображения изменений состояния (например, запущено/завершено) для пользователя. Task управляет выполнением оператора.

Operator — отвечает за выполнение одной единицы работы. Операторы — это некие готовые шаблоны, которые можно переиспользовать, реализующие логику выполнения (запуск скрипта, команды, обращение к СУБД) с набором параметров на входе. В AirFlow богатый выбор встроенных операторов. Кроме этого, доступно множество специальных операторов — путем установки пакетов поставщиков, поддерживаемых сообществом. Также возможно добавление пользовательских операторов — за счет расширения базового класса BaseOperator.

Sensor — это особая группа операторов, которые позволяют в случае наступления определенного события запустить выполнение следующих по зависимости задач. В качестве триггера могут выступать получение некоторого файла, готовность данных на источнике и так далее.

Так как Airflow оперирует языком Python, то у класса DAG могут быть свои экземпляры. В Airflow экземплярами DAGа называют DAG Run, связанные с этим DAGом экземляры задач — task Instance, а время запуска этих DAGов — execution_date (в более поздних версиях Airflow logical_date).

Визуализация DAGа. Источник: cloud.vk.com

Архитектура Airflow и принципы его работы

Web Server — компонент, который позволяет визуализировать зависимости в Airflow, анализируемые планировщиком, и предоставляет пользователям основной интерфейс для отслеживания выполнения графов и их результатов. Помимо этого представления, Airflow также предоставляет подробное древовидное представление, в котором показаны все текущие и предыдущие запуски соответствующего DAG. Также здесь приводится беглый обзор того, как работал DAG, и оно позволяет покопаться в задачах, завершившихся сбоем, чтобы увидеть, что пошло не так.

Web UI Airflow. Источник: airflow.apache.org

Metadata DB (база метаданных) — собственный репозиторий метаданных на базе библиотеки SqlAlchemy для хранения глобальных переменных, настроек соединений с источниками данных, статусов выполнения Task Instance, DAG Run и так далее. Хранит состояния scheduler, executor и веб-сервера. Требует установки совместимой с SqlAlchemy базы данных, например, MySQL или PostgreSQL.

Scheduler (планировщик) — служба, отвечающая за планирование в Airflow и отправку задания на исполнение. Отслеживая все созданные Task и DAG, планировщик инициализирует Task Instance — по мере выполнения необходимых для их запуска условий. По умолчанию раз в минуту планировщик анализирует результаты парсинга директории dags и проверяет, нет ли задач, готовых к запуску.Если все в порядке,то начинает планировать задачи DAG для выполнения, передавая их воркерам Airflow. Для выполнения активных задач планировщик использует указанный в настройках Executor. Для определенных версий БД (PostgreSQL 9.6+ и MySQL 8+) поддерживается одновременная работа нескольких планировщиков — для максимальной отказоустойчивости.

Executor (исполнитель)— часть scheduler, механизм, с помощью которого запускаются экземпляры задач. Работает в связке с планировщиком в рамках одного процесса.

Worker (рабочий) — отдельный процесс, в котором выполняются запланированные задачи. Размещение Worker — локально или на отдельной машине — определяется выбранным типом Executor. Допускается неограниченное число DAG за счет модульной архитектуры и очереди сообщений. Worker могут масштабироваться при использовании Celery или Kubernetes.

DAG Directory — каталог исполняемых DAGов для остальных компонентов Airflow

Архитектура Apache Airflow. Источник: linkedin.com

Концепция планирования в Airflow

Выполнение работы с фиксированными интервалами
Для многих рабочих процессов, включающих временные процессы, важно знать, в течение какого временного интервала выполняется данная задача. По этой причине Airflow предоставляет задачам дополнительные параметры, которые можно использовать, чтобы определить, в каком интервале выполняется задача. Самый важный из этих параметров — execution_date, который обозначает дату и время, в течение которых выполняется DAG. execution_date (начиная с версии Airflow версии 2.2 logical_date) — это не дата, а временная метка, отражающая время начала интервала, для которого выполняется DAG. Время окончания интервала указывается другим параметром, next_execution_date (data_interval_end в поздних версиях Airflow 2). Вместе эти даты определяют всю продолжительность интервала задачи.

Объяснение интервалов в DAG. Источник: Книга. Apache Airflow и конвейеры обработки данных

Предположим, что у нас есть DAG, который следует ежедневному интервалу, а затем учитывает соответствующий интервал, в котором должны обрабатываться данные за 2019-01-03. В Airflow этот интервал будет запускаться вскоре после 2019-01-04:00:00, потому что в данный момент мы знаем, что больше не будем получать новые данные за 2019-01-03. Значение переменной execution_date при выполнении задач будет 2019-01-03. Это связано с тем, что Airflow определяет дату выполнения DAG как начало соответствующего интервала. Дата выполнения отмечает интервал, а не момент фактического выполнения DAG.

Запуск через равные промежутки времени
Airflow можно запускать через равные промежутки времени, задав для него запланированный интервал с помощью аргумента schedule_interval при инициализации DAG.

dag = DAG(
dag_id="dag_1", schedule_interval="@daily" <-- Планируем запуск каждый день в полночь
, start_date=dt.datetime(2019, 1, 1) <-- Дата и время начала планирования запусков DAG
... )

Airflow также нужно знать, когда мы хотим начать выполнение DAG, указав дату запуска. Исходя из этой даты, Airflow запланирует первое выполнение нашего DAG. Airflow запускает задачи в конце интервала. Если разработанный DAG вывели на продуктив 1 января 2019 года в 14:00 с start_date — 01-01-2019 и интервалом @daily, то это означает, что первый DAG Run случится в полночь 02-01-2019:00:00.

Интервалы на основе Cron
Для поддержки более сложных вариантов Airflow позволяет определять интервалы, используя тот же синтаксис, что и у cron — планировщика заданий на основе времени, используемого Unix-подобными операционными системами, такими как macOS и Linux. Достаточно указать crontab выражение в аргументе schedule_interval при инициализации DAGа.

from airflow.models.dag import DAG
import datetime

dag = DAG("regular_interval_cron_example", schedule="0 0 * * *", ...) <-- задача будет регулярно запускаться в полночь

Частотные интервалы
Если мы хотим запускать наш DAG раз в три дня, то в качестве интервала можно передать экземпляр timedelta (из модуля datetime в стандартной библиотеке Python) в schedule_interval.
— timedelta(minutes=10) каждые 10 минут
— timedelta(hours=2) каждые 2 часа

dag = DAG(
dag_id="dag_3", schedule_interval=dt.timedelta(days=3),
......)

Правила триггеров

Правила триггеров — это, по сути, условия, которые Airflow применяет к задачам, чтобы определить, готовы ли они к выполнению, ориентируясь на их зависимости. Правило триггеров по умолчанию — это all_success, которое гласит, что все зависимости задачи должны быть успешно завершены, прежде чем саму задачу можно будет выполнить.

А что произойдет, если одна из наших задач обнаружит ошибку во время исполнения? Это означает, что нижестоящую задачу уже нельзя выполнить, поскольку для ее успешного выполнения необходима успешное выполнение предшествующей задачи и она примет статус upstream_failed. Более подробно со статусами задач можно ознакомиться в официальной документации Airflow.

Airflow поддерживает и другие правила триггеров, которые допускают различные типы поведения при ответе на успешные, неудачные или пропущенные задачи. Правило none_failed означает, что оно допускает как успешные, так и пропущенные задачи, по-прежнему ожидая завершения всех вышестоящих задач, перед тем как продолжить. Например, правило all_done можно использовать для определения задач, которые завершили свое выполнение независимо от их конечного состояния. Более подробно об остальных правилах можно познакомиться в официальной документации Airflow

Web UI статусов задач. Источник: airflow.apache.org

Запуск задачи после определенного действия

Действия, связанные с запуском, часто являются результатом внешних событий. Представьте себе файл, который публикуется на общий диск, готовность данных за конкретную дату во внешней БД и т. д. Для решения подобных задач используют сенсоры, представляющие собой особый тип (подкласс) операторов. Сенсоры непрерывно опрашивают определенные условия, чтобы определить их истинность, и если условие истинно, то сенсор завершает свою работу со статусом успешно. В противном случае сенсор будет ждать и повторять попытку до тех пор, пока условие не будет истинно, или время ожидания истечет.

from airflow.sensors.filesystem import FileSensor

wait_for_supermarket_1 = FileSensor(
task_id="wait_for_data", 
filepath="data.csv",
)

Здесь FileSensor выполняет проверку на предмет наличия файла data.csv и возвращает true, если файл существует. В противном случае возвращается false, и сенсор будет ждать в течение заданного периода (по умолчанию 60 секунд) и повторит попытку.

Вывод сенсоров можно посмотреть в логах задач:

{file_sensor.py:60} INFO – Poking for file data.csv 
{file_sensor.py:60} INFO – Poking for file data.csv 
{file_sensor.py:60} INFO – Poking for file data.csv 
{file_sensor.py:60} INFO – Poking for file data.csv 
{file_sensor.py:60} INFO – Poking for file data.csv

Здесь видно, что примерно раз в минуту сенсор осуществляет покинг на предмет наличия определенного файла. Покинг — так в Airflow называется запуск сенсора и проверка условия.

Зачастую сенсоры добавляются в самое начало DAGа, так как мы хотим запустить последующие манипуляции с данными только в случае их готовности на источнике. Таким образом, сенсоры в начале DAG будут непрерывно выполнять опрос на предмет наличия данных и переходить к следующей задаче после выполнения условия.

Web UI работы сенсоров. Источник: livebook.manning.com

А что произойдет, если однажды один из источников не предоставит свои данные за ожидаемое время? По умолчанию сенсоры будут падать, как и зависимые от них задачи со статусом upstream_failed. Сенсоры принимают аргумент timeout, который содержит максимальное количество секунд, в течение которого сенсор может работать. Если в начале очередного покинга количество секунд превысит число, заданное для timeout, то это приведет к падению сенсора.

Web UI упавших сенсоров по timeout. Источник: livebook.manning.com

Количество задач (на разных уровнях), которые Airflow может обработать ограничено. Важно понимать, что в Airflow есть ограничения на максимальное параллельное количество выполняемых задач на разных уровнях; количество задач на каждый DAG, количество задач на глобальном уровне Airflow, количество запусков DAG на каждый DAG и т. д. У класса DAG есть аргумент concurrency, определяющий, сколько параллельных задач разрешено в рамках этого DAG. Таким образом каждый сенсор — это одна задача и в случае если у вас их много и значение concurrency меньше кол-ва сенсоров, то некоторые сенсоры будут простаивать и не запускать проверку своего условия, эти сенсоры будут ожидать пока освободится слот в DAGе, то есть пока не завершит свое выполнение один из ранее запустившихся сенсоров.

Класс сенсора принимает аргумент mode, для которого можно задать значение poke или reschedule (начиная с Airflow версии 1.10.2). По умолчанию задано значение poke, что приводит к блокировке. Это означает, что задача сенсора занимает слот, пока выполняется. Время от времени она выполняет покинг, осуществляя проверку условия, а затем ничего не делает, но по-прежнему занимает слот. Режим сенсора reschedule освобождает слот после покинга, слот остается занят только когда выполняется проверка.

Запуск задач с помощью REST API и интерфейса командной строки

Запуск DAGов можно осуществлять через REST API и командную строку. Это может быть полезно, если вы хотите запускать рабочие процессы за пределами Airflow. Данные, поступающие в случайное время в бакет AWS S3, можно обрабатывать, задав лямбда-функцию для вызова REST API, запуская DAG, вместо того чтобы постоянно запускать опрос с сенсорами.

airflow dags trigger dag1

Этот код запускает dag1 с датой выполнения, установленной на текущую дату и время. Идентификатор запуска имеет префикс manu­al__, указывая на то, что он был запущен вручную или за пределами Airflow.

Для обеспечения аналогичного результата можно использовать REST API (например, если у вас нет доступа к командной строки, но к вашему экземпляру Airflow можно подключиться по протоколу HTTP).

Преимущества и недостатки Airflow

Преимущества:
— Airflow — это фреймворк с открытым исходным кодом
— Конвейеры на основе кода обладают большими возможностями расширения. Преимущество того факта, что Airflow написан на языке Python, состоит в том, что задачи могут выполнять любую операцию, которую можно реализовать на Python. Со временем это привело к разработке множества расширений Airflow, позволяющих выполнять задачи в широком спектре систем, включая внешние базы данных, технологии больших данных и различные облачные сервисы, давая возможность создавать сложные конвейеры обработки данных, объединяющие процессы обработки данных в различных системах
— Конвейеры на основе кода более управляемы: поскольку все находится в коде, он может легко интегрироваться в ваш CI / CD управления версиями и общие рабочие процессы разработчика.
— Множество интеграций с разными системами
— Гибкий планировщик
— Возможность масштабирования
— Такие функции, как обратное заполнение (backfill), дают возможность с легкостью (повторно) обрабатывать архивные данные, позволяя повторно вычислять любые производные наборы данных после внесения изменений в код;
— Многофункциональный веб-интерфейс Airflow обеспечивает удобный просмотр результатов работы конвейера и отладки любых сбоев, которые могут произойти
— Поддерживаются все принципы Cloud-Native

Недостатки:
— Обработка потоковых конвейеров, поскольку Airflow в первую очередь предназначен для выполнения повторяющихся задач по пакетной обработке данных, а не потоковых рабочих нагрузок
— Реализация высокодинамичных конвейеров, в которых задачи добавляются или удаляются между каждым запуском конвейера. Хотя Airflow может реализовать такое динамическое поведение, веб-интерфейс будет показывать только те задачи, которые все еще определены в самой последней версии DAG. Таким образом, Airflow отдает предпочтение конвейерам, структура которых не меняется каждый раз при запуске
— Поддержка Airflow может быстро стать сложной в крупных проектах
— Высокий порог входа в фреймворк

Источник: pinterest.com

Message broker — это тип построения архитектуры, при котором элементы системы «общаются» друг с другом с помощью посредника. Данная архитектура нужна чтобы доставлять сообщения из пункта А в пункт Б, причем мы предполагаем, что эти сообщения бесконечны. Таким образом потоковая передача данных отличается от пакетной (пакетная рано или поздно завершится, имеет границы и ее можно разделить на эти границы). Message broker’ы активно используются в микросервисной архитектуре, где используется событийно-ориентированный подход. Преимуществами микросервиса над монолитным приложением являются низкая связь сервисов друг с другом, устойчивость приложений к сбоям за счет изоляции поставщиков (producer) и потребителей (consumer).

Типы Message broker’ов:
— point-to-point, брокеры которые работают на принципе доставки сообщения в строгой последовательности в виде очереди, где одна система пишет сообщение по принципу first in/ first out, другая очередь эти сообщения вычитывает. Примеры таких брокеров: ZeroMQ, nanomsg, Java Message service (JMS)
— publish / subscribe Есть некий producer, который публикует свои сообщения, есть так называемые потребители (consumer), которые эти сообщения получают именно по подписке. Строгая последовательность доставки сообщений не гарантируется. Системы с таким типом являются более масштабируемыми. Примеры таких брокеров: Celery, ActiveMQ, Apache Kafka, IBM MQ

В терминалогии потоковых данных событие генерируется 1 раз инициатором, а затем обрабатываются различными потребителями. Инициаторов может быть много, кто передает эти данные, также и потребителей может быть много.

Назначение Message broker:
— интеграция систем, написанные на разных языках программирования и протоколах
— гарантия надежного хранения
— гарантированная доставка
— масштабирование (как источников, так и потребителей)
— преобразование сообщений

Apache Kafka — это распределенная и легко масштабируемая система обмена сообщениями, написанная на Java и Scala, с высокой пропускной способностью, которая может в режиме реального времени обрабатывать большие объемы данных. Kafka появилась из-за необходимости компании LinkedIn эффективно перемещать огромные количества сообщений — до нескольких терабайт в час.

Верхнеуровнево Kafka состоит из:
— Broker
— ZooKeeper или KRaft
— Consumer
— Producer

Источник: habr.com

Broker — это серверное программное обеспечение с доступом к своему локальному диску, в которое producer’ы записывают данные, а consumer’ы читают данные, Broker эти данные аккумулирует и правильно сохраняет. Apache Kafka кластер состоит из множества Broker’ов, которые объединены в одну сеть.

ZooKeeper — это распределенное файловой хранилище необходимое для достижения согласованного состояния и синхронизации Broker’ов. Благодаря ZooKeeper мы можем управлять кластером Kafka, добавлять новых пользователей, создавать топики, задавать им настройки, обнаруживать сбои и восстанавливать работу кластера, хранить конфигурацию и секреты, авторизационные данные и ограничения или Access Control Lists при работе консумеров и продюсеров с брокерами.

Consumer — это приложение, которое имеет модуль Kafka, с помощью которого оно может прочитать сообщение. Приложение-консумер подписывается на события и получает данные в ответ.

Producer — это приложение, которое имеет модуль Kafka, с помощью которого оно может записать событие (сообщение) в кластер Kafka. Кластер сохраняет эти события и возвращает подтверждение о записи или acknowledgement.

Брокеры

Чтобы Broker’ы знали куда нужно отправить сообщение producer’а и какие consumer’ы могут читать эти сообщения существует такое понятие как Topic

Источник: lydtechconsulting.com

Topic — это базовая, основная сущность Apache Kafka, логическое разделение коллекции связанных сообщений на группы, последовательность событий. Топик удобно представить в виде лога, в который постоянно добавляются новые данные в конец, тем самым не разрушается цепочка старых событий. Отличие топика Kafka от остальных топиков очередей тем что данные в топике Kafka нельзя удалить используя Consumer или Producer.

Topic состоит из партиций, которых может быть одна или несколько. Партиции — это главный механизм масштабирования и отказоустойчивости. 1 партиция — это 1 копия данных. Партиция может находится как на одном брокере, так и на нескольких. Сколько нужно партиций зависит от того насколько много consumer’ов читает топик и насколько часто они читают из этого топика. Если довольно часто, то в идеале для каждого consumer’а иметь свою отдельную партицию.

Сами партиции физически представлены на дисках в виде сегментов. Сегмент — это отдельный файл, хранящийся на диске брокера. Файлы можно создавать, ротировать с одного брокера на другой, удалять согласно настройке устаревания. Число сегментов может варьироваться в зависимости от интенсивности записи и настроек размера сегмента. При превышении размера сегмента создается новый.

Хранение данных

Семантически и физически сообщения внутри сегмента не могут быть удалены, они иммутабельны. Всё, что мы можем — указать, как долго Kafka-брокер будет хранить события через настройку политики устаревания данных retention policy и указать cleanup policy, когда наступает некое событие для очистки данных.

Retention policy правила, которые позволяют избавляться от устаревших данных на основании времени. При достижении порога данные помечаются на удаление. Существуют следующие опции настройки:
— по милисекундам log.retention.ms
— по минутам log.retention.minutes
— по часам log.retention.hours
Помимо этого существует size based подход, где оценивается размер сегмента, который может хранить топик:
— log.segment.bytes

Cleanup policy состоит из:
— Delete (по умолчанию). Помечает на удаление segment при устаревании / превышении размера
— Compact. Оставляет только последние сообщения для каждого ключа (message key)
— Delete и Compact. Производится compaction и удаление согласно retention policy

Репликация данных

Для обеспечения отказоустойчивости и сохранности данных существует механизм репликации между брокерами, который имплементируется на уровне партиций:
— У каждой партиции есть настраиваемое число реплик
— Одна из этих реплик называется партицией-лидером, которая принимает все запросы на запись/чтение данных. Все остальные являются партициями-фолловерами
— Записанные данные в партицию лидера автоматически реплицируются фолловерами внутри кластера Kafka. Фолловеры подключаются к лидеру, читают данные и асихронно сохраняют к себе на диск
— Роли лидеров и фолловеров не статичны. В случае выхода из строя брокера с лидирующими партициями, роль лидера достанется одной из реплик фолловеров, а консумеры и продюсеры получат обновление о необходимости переподключиться к брокерам с новыми лидерами партиций
— Начиная с версии Kafka 2.4 консумеры могут читать с партиций фолловеров. Это полезно для сокращения задержек при обращении к ближайшему брокеру в одной зоне доступности. Однако, из-за асинхронной работы репликации, взамен вы получаете от фолловеров менее актуальные данные, чем они есть в лидерской партиции

Источник: habr.com

Что из себя представляет сообщение Kafka

Каждое событие — это пара ключ-значение. Ключ партицирования может быть любой: числовой, строковый, объект или вовсе пустой. Значение тоже может быть любым — числом, строкой или объектом в своей предметной области, который вы можете как-то сериализовать (JSON, Protobuf, …) и хранить. В сообщении продюсер может указать время, либо за него это сделает брокер в момент приёма сообщения. Заголовки выглядят как в HTTP-протоколе — это строковые пары ключ-значение. В них не следует хранить сами данные, но они могут использоваться для передачи метаданных.

Источник: habr.com

Запись данных producer’ом

Чтобы producer смог отправить данные в Kafka кластер ему необходимо знать IP адреса всех брокеров и название топика. Перед тем как producer пойдет записывать данные он опросит брокер из своего пула и уточнит какая его партиция является лидером в топике и какое местоположение этой партиции в файловой системе. Запись осуществляется только в партицию-лидер.

Продюсер определяет стратегию партицирования, она может быть как по ключу сообщения, по очереди (round-robin), так и кастомная, реализованная на стороне продюсера. По ключу сообщения одного и того же идентификатора сохраняются в одну партицию. Примером такого ключа может быть номер карты, ID клиента и т. д. Например, ключ со значением Prod_id_1 всегда будет сохраняться в партицию 0, а со значением Prod_id_2 будет сохраняться в партицию 1, то есть данные не будут распределены по всем имеющимся партициям.

Источник: javapoint

При round-robin сообщения попадают в партиции по очереди, такая стратегия хорошо работает когда нужно равномерно распределить сообщения между всеми существующими партициями и очередность не играет роли.

Источник: javapoint

Семантики доставки сообщений
В очередях есть выбор между скоростью доставки и расходами на надежность доставки.
— at-most once — при доставке сообщений устраивают потери сообщений, но не их дубликаты. Это самая слабая гарантия, которую реализуют брокерами очередей
— at-least once — не хотим терять сообщения, но нас устраивают дубликаты
— exactly-once — хотим доставить одно и только одно сообщение ничего не теряя и ничего не дублируя. Высокая надёжность данной семантики означает большие задержки

Источник: habr.com

Надежность доставки
Надежность доставки продюсером данных в брокер осуществляется с помощью возвращения подтверждения записи данных продюсеру в партиции регулируется параметром acks.
— При значении acks=0 продюсер не получает подтверждение от брокера, что запись произошла успешно. Данная политика влечет за собой риски потери данных
— При значении acks=1 продюсер будет ожидать получения ответа об успешной записи данных от лидера партиции
— При значении acks=all продюсер ожидает подтверждения и от лидера партиции, и от фолловеров партиции. Данный вариант является самым надежным и самым трудозатратным, так как требует больше накладных расходов: мало того, чтобы нужно сохранить на диск, так ещё и дождаться, пока фолловеры отреплицируют сообщения и сохранят их к себе на диск. При включенной опции enable.idempotence сообщениям проставляется PID (идентификатор продюсера) и увеличивающийся sequence number. Таким образом обеспечивается транзакционность и в случае сбоя в сети при попытке доставить сообщение повторно сообщения с одинаковым PID будут отброшены со стороны брокера.

Чтение данных consumer’ом

Консумеры читают данные синхронно или асинхронно из лидерской партиции — это позволяет достичь консистентности при работе с данными. Информация в партиции читается слева-направо. Консумеров, читающих сообщения из топика, может быть несколько, причем читать они могут с разных позиций партиции, тем самым не мешая друг другу. Также нет какой-то привязки к чтению по времени, в зависимости от задачи консумеры могут читать спустя дни, недели, месяцы или несколько раз через какое-то время. Сама Kafka (в данном случае брокер) не следит за тем какое сообщение будет читать consumer и когда ему приходить за этими сообщениями. Consumerы сами должны ходить в Kafka и читать оттуда сообщения, сами должны говорить Kafka какие сообщения им выдать

Источник: habr.com

Offset — это позиция сообщения в очереди Kafka. Начальная позиция в сообщении называется log-start offset. Позиция сообщения, записанного последним — log-end offset. Позиция консумера сейчас — current offset. Расстояние между конечным оффсетом и текущим оффсетом консумера называют лагом — это первое, за чем стоит следить в своих приложениях. Допустимый лаг для каждого приложения свой, это тесно связано с бизнес-логикой и требованиями к работе системы.

Consumer при чтении умеет запоминать на каком offset он остановился. Сохранение события фиксации позиции сообщения происходит в специальный Kafka топик _consumer_offset. Под событием фиксации понимается так называемые commits, их может быть два:
— auto commit (по умолчанию). Он вычитывает кол-во offset (батч оффсетов) и потом фиксирует, какое кол-во offsetов он прочитал.
— user commit. Можно организовать свою логику фиксирования коммитов, например, прочитал 1 offset, зафиксировал коммит. Минус такого подхода — снижение производительности

Как обеспечивается то, что консумеры читают разные данные, разные партиции, а не одни и теже:
— Для этого есть такое понятие как консумер группы (consumer groups) — это множество консумеров объединившихся в один кластер.
— Каждый консумер в группе будет читать разные сообщения. Каждый консумер пойдет в свою партицию и будет читать именно ее. Читать будет с того места где он остановился прошлый раз
— Kafka сохраняет на своей стороне текущий оффсет по каждой партиции топиков, которые входят в состав консумер-группы. Консумер в группе, после обработки прочитанных сообщений отправляет запрос на сохранение оффсета — или коммитит свой оффсет
— Распределение партиций между консумерами в пределах одной группы выполняется автоматически на стороне брокеров. Kafka старается честно распределять партиции между консумер-группами, насколько это возможно.
— Консумер группы создаются для решения разных кейсов. То есть данные могут быть одни и те же, но пользователи и задачи решаемые этими пользователями будут разные. Например, один консумер использует логи авторизаций пользователей для нужд администраторов, а другая консумер группа в виде маркетологов нужно смотреть кол-во авторизовавшихся пользователей на странице.
— Каждая такая группа имеет свой идентификатор, что позволяет регистрироваться на брокерах Kafka. Пространство имён консумер-групп глобально, а значит их имена в кластере Kafka уникальны.

Источник: habr.com

Ребалансировка консумер-групп
При добавлении новых потребителей топика происходит ребалансировка консумер-группы. Процесс ребалансировки заставляет все консумеры прекратить чтение и дождаться полной синхронизации участников, чтобы обрести новые партиции для чтения. Как только группа стала стабильной, а её участники получили партиции, консумеры в ней начинают чтение. Поскольку группа новая и раньше не существовала, то консумер выбирает позицию чтения оффсета: с самого начала earliest или же с конца latest. Топик мог существовать несколько месяцев, а консумер появился совсем недавно. В таком случае важно решить: читать ли все сообщения или же достаточно читать с конца самые последние, пропустив историю. Выбор между двумя опциями зависит от бизнес-логики протекающих внутри топика событий.

Для того чтобы понимать какие из участников группы активны и работают, а какие уже нет, каждый консумер группы в равные промежутки времени отправляет Heartbeat-сообщение. Временное значение настраивается программой-консумером перед запуском. Также консумер объявляет время жизни сессии — если за это время он не смог отправить ни одно из Heartbeat-сообщений брокеру, то покидает группу. Брокер, в свою очередь, не получив ни одно из Heartbeat-сообщений консумеров, запускает процесс ребалансировки консумеров в группе.

Процесс ребалансировки проходит достаточно болезненно для больших консумер-групп с множеством топиков. Поэтому разработчикам программ-консумеров обычно рекомендуют использовать по одной консумер-группе на топик. Также полезно держать число потребителей не слишком большим, чтобы не запускать ребалансировку много раз, но и не слишком маленьким, чтобы сохранять производительность и надёжность при чтении. Значения интервала Heartbeat и время жизни сессии следует устанавливать так, чтобы Heartbeat-интервал был в три-четыре раза меньше session timeout. Сами значения нужно выбирать не слишком большими, чтобы не увеличивать время до обнаружения «выпавшего» консумера из группы, но и не слишком маленьким, чтобы в случае малейших сетевых проблем, группа не уходила в ребалансировку.

Источник: habr.com

Ещё один гипотетический сценарий: партиций в топике 4, а консумеров в группе 5. В этом случае группа будет стабилизирована, однако участники, которым не достанется ни одна из партиций, будут бездействовать. Такое происходит потому, что с одной партицией в группе может работать только один консумер, а два и более консумеров не могут читать из одной партиции в группе. Отсюда возникает следующая базовая рекомендация: устанавливайте достаточное число партиций на старте, чтобы вы могли горизонтально масштабировать ваше приложение.

Бонус:

Неплохой ролик о том какие проблемы решает Kafka, какие его преимущества в сравнении с другими брокерами сообщений и многое другое. В ролике отличная анимация и демонстрация работы основных компонентов Kafka

Источник: azul.com

Apache Spark — это универсальный, высокопроизводительный, отказоустойчивый движок, написанный на Scala, для распределенной обработки данных.

Универсальный
Spark способен работать с различными видами обработок данных:
— batch обработка
— ad-hoc запросы
— циклические алгоритмы (нужно запускать часть команд раз за разом итеративно)
— streaming обработка

Высокопроизводительный
Spark способен выполнять вычисления в оперативной памяти, но и с дисковой памятью он работает эффективно. Чтобы применить вычислительные преимущества Spark ему нужно выполняться на кластере серверов, а это значит, что необходима поддержка горизонтального масштабирования — разбиение системы на более мелкие структурные компоненты и разнесение их по отдельным физическим машинам, параллельно выполняющие одно и то же задание.

Отказоустойчивый
Spark в случае нехватки оперативной памяти для вычислений выполнит так называемый spill данных с оперативной памяти на диск тем самым работа Spark приложения не приостановится, но сильно замедлится.

spill — это термин для обозначения процесса перемещения данных из оперативной памяти на диск, а затем обратно в оперативную память.

С какой целью создали Apache Spark?

Spark был создан для устранения ограничений MapReduce у Hadoop за счет:
— обработки данных в оперативной памяти
— уменьшения кол-ва шагов в задании
— повторного использования данных в нескольких параллельных операциях

Spark требуется только один шаг чтения данных с диска в память, а затем выполняются операции трансформации данных и записываются результаты во внешние системы хранения. Использование оперативной памяти и сокращение числа операций с данными приводит к гораздо более быстрому выполнению заданий нежели как у Hadoop.

Spark также умеет повторно использовать наборы данных, помещенные в кэш памяти, чтобы значительно ускорить алгоритмы машинного обучения, которые многократно вызывают функцию в одном и том же наборе данных.

Кэширование данных — это высокоскоростной уровень хранения, на котором требуемый набор данных необходим временно. Доступ к данным на этом уровне осуществляется значительно быстрее, чем к основному месту их хранения. С помощью кэширования становится возможным эффективное повторное использование ранее полученных или вычисленных данных.

В чем основное отличие Spark и Hadoop. Источник: dimensionless.in

Работа Spark с данными в оперативной памяти влечет за собой риски по их потере, так как они будут стерты в случае если пропадет электричество или что-то пойдет не так с самими нодами.

Когда нужно использовать Apache Spark?

— Параллельная обработка больших распределено хранящихся наборов данных
— Выполнение интерактивных ad-hoc запросов для изучения и визуализации наборов данных
— Построение сквозных конвейеров (ETL) обработки данных из различных источников
— Обработка потоков данных в режиме реального времени
— Создание и обучение моделей машинного обучения
— Анализ графов и соц сетей

Основные компоненты Apache Spark

Spark Core — основная библиотека, главный движок спарка, который занимается: поддержкой API, управлением памятью, распределением нагрузки, параллельностью запросов, взаимодействием с внешними системами хранения.

Spark SQL and DataFrames — библиотека унифицирует работу со структурированными данными, поддержка языка SQL.

Spark Streaming — библиотека потоковой обработки данных, не совсем реал тайм, а скорее микробатчинг.

RDD (Resilient Distributed Dataset) — самая низкоуровневая единица в иерархии модели Spark, представляет собой распределенный неизменяемый набор данных, который делится на множество частей, обрабатывающихся различными узлами в кластере. Когда использовать RDD:
— когда какая-то внешняя библиотека использует RDD
— детальная оптимизация кода, когда с помощью DataFrame уже не получается
— когда нужно давать Spark’у точные инструкции как нужно выполнять запросы с данными

Spark MLlib — это библиотека фреймворка Apache Spark, позволяющая реализовывать механизм машинного обучения (Machine Learning, ML) и решать задачи, связанные с построением и обучением ML-моделей.

Spark GraphX — это компонент Apache Spark, специализирующийся на анализе графов. Графовые структуры широко используются в различных областях, таких как социальные сети, транспортные системы, биоинформатика и многое другое

Catalyst Optimizer — оптимизатор плана запроса. Catalyst — это дерево, состоящее из узловых объектов. Каталист выполняет следующие шаги для оптимизации:
— Анализ — определить тип каждого передаваемого столбца и действительно ли существуют столбцы, которые вы используете
— Логическая оптимизация (логический план составляет дерево, которое описывает, что нужно сделать). Добавляется predicate-pushdown (добавление фильтра where в условие для внешних источников). Predicate-pushdown поддерживается у JDBC источников, форматов Parquet, Avro, ORC. Помимо Predicate-pushdown существует Projection Pushdown направлено на то, чтобы как можно раньше удалить ненужные столбцы из вычислечний или не извлекать их вообще
— Физическая оптимизация (физический план точно описывает, как нужно делать)Например, логический план просто указывает на то, что необходимо выполнить операцию join, а физический план фиксирует тип соединения (например, ShuffleHashJoin) для этой конкретной операции. Физическим планом часто называют Spark планом, который указывает как логический план будет выполняться на кластере используя разные стратегии физического выполнения и сравнивая их друг с другом посредством модели оценки (cost model). Примером модели оценки может быть сравнение как будут выполняться разные виды Join в зависимости от размера таблицы, насколько большие партиции. Результатом физического плана является RDD трансформации, которые выполняются на каждом узле. Иногда Spark называют компилятором, который принимает запрос через DataFrame, DataSet, SQL API, а потом Spark под капотом компилирует этот запрос в трансформации над RDD
— Генерация кода — создание байт-кода Java для запуска на каждой машине

Pyspark — это API, позволяющее работать с Apache Spark с помощью Python.

Компоненты Spark и языки программирование, которые могут работать со Spark. Источник: moazim1993.github.io

Архитектура Spark

Spark Application — приложение, которое состоит из Spark Driver и Spark Executors.

Spark Driver — компонент, который состоит из одного экземпляра в кластере и отвечает за:
— инициирование исполнения программы
— планирует, распределяет и запускает работу Spark Executors
— формирует план запроса, так называемый DAG (Directed Acyclic Graph)

Spark Executor — компонент, который выполняет все распределенные вычисления. Executorов может быть от 0 до n, отвечает за:
— выполнение кода программы, отправленный Spark Driver’ом
— выполняет все распределенные вычисления
— передает информацию о процессе вычислений

Архитектура Spark. Источник: medium.com

Контейнер — это некий формат пакетирования, упаковки вашего приложения, он позволяет весь ваш код вместе с зависимостями упаковать в некий стандартный формат, чтобы ваше приложение могло запускаться на разных платформах, вычислительных средах.

Spark Session — точка входа для функциональных возможностей Spark:
— позволяет конфигурировать ресурсы, выделяемые для вычислений
— предоставляет доступ ко всем операциям Spark, в том числе и к данным
Spark Session позволяет выделять ресурсы для Spark приложения статически и динамически. При статическом выделяются и резервируются указанное кол-во ресурсов. При динамическом аллоцировании ресурсов они запросятся в нужном размере необходимом для Spark приложения. Помимо этого в Spark есть параметр, который указывает какое кол-во времени ресурсы Spark при динамическом аллоцировании могут простаивать и при достижении этого времени они высвобождаются для решения последующих заданий других приложений.

Архитектура Spark приложения во время исполнения

Spark Application  — представляет собой распределенное приложение для получения максимальной производительности для которого необходим кластер, состоящий из нескольких машин под управлением Resource Manager (RM). Наиболее популярными решениями запуска Spark приложения в кластере являются YARN Resource Manager и Kubernetes cluster. Основное отличие запуска Spark в YARN и Kubernetes в том, что развернутые контейнеры YARNом при необходимости могут самостоятельно запрашивать дополнительные ресурсы для вычислений у Resource Manager, в то время как контейнеры в Kubernetes cluster так не умеют.

Самые популярные Resource Manager для Spark. Источник: medium.com

Spark submit — один из подходов запуска Spark приложения в виде консольной утилиты, которая позволяет запускать приложение в кластере. Утилита читает код, подтягивает конфигурацию и отправляет задачу на деплой в кластер, cluster менеджер выделяет ресурсы и разворачивает приложение.

Spark Submit на кластере YARN. Источник: medium.com

Режимы Deploy Spark приложения

1. cluster deploy_mode:
   — Driver будет запущен на одной из машин YARN кластера
   — Cluster Deploy mode снижает нагрузку на сеть (network latency), где Driver находится в одном контуре с Executor’ами. Вероятность разрыва связи между Driver’ом и Execut’oром в случае с cluster deploy mode’ом намного меньше, так как Driver и Executor находятся в одной сети.

spark-submit —master yarn —deploy_mode cluster

Обычно deploy_mode cluster используется в PRODUCTION среде, где для запуска Spark Driver выделяется отдельная машина. В случае запуска приложения в cluster deploy_mode режиме с помощью YARN, запускаемый им Application Master = Spark Driver.

Визуализация разворачивания Spark приложения через Spark Submit. Источник: linkedin.com

2. client deploy_mode:
   — Client mode режим используется по умолчанию
   — Driver запускается на той же машине откуда и производится spark-submit
   — client mode обычно используется для прототипирования, отладки, когда мы хотим увидеть промежуточный результат наших расчетов. Например, работая в JupyterHub’е, сессия запускается всегда с client deploy_mode

spark-submit —master yarn —deploy_mode client

Spark DataFrame и виды операций с ним

Spark Dataframe — наиболее распространенная неизменяемая структура данных в Spark, представляет собой набор типизированных записей, разбитых на блоки. Иными словами — таблица, состоящая из строк и столбцов. Блоки могут обрабатываться на разных вычислительных узлах кластера.

Spark Dataframe — это как партицированная таблица. Источник: nvidia.com

DataFrame поддерживает привычные для работы с данными операторы, такие как:
— select
— filter (фильтрация)
— sort
— withColumn (новые столбцы)
— join (соединение таблиц) и прочие

Какие форматы и источники поддерживает Spark Dataframe. Источник: databricks.com

Spark отчасти напоминает концепт библиотеки Pandas в Python.
Существуют два вида основных операций с Spark Dataframe:
— transformation — изменение существующего Dataframe (возвращает другой dataframe, например, с помощью filter, join)
— action — метод, который поручает Spark вычислить, записать, вернуть результат цепочек преобразований и трансформаций. Такими методами являются, например: count(), show(), write(), save()

Ленивые вычисления — это стратегия вычисления в Spark, при которой запуск расчетов откладывается до того момента, когда понадобится результат. Необходимо это для сокращения объема вычислений за счет оптимизации и исключения вычислений, результат которых не используется. Реализовано это следующим образом, команды преобразования данных запускаются только после вызова action методов в виде одного оптимизированного плана запроса. Оптимизатор строит наиболее эффективный алгоритм, который уже и запускается.

Операции transformation — ленивые операции, они никаких вычислений не запускают. Операции трансформации делятся на:
— Narrow dependency выполняются параллельно над партициями данных (select, filter, drop и не вызывают операции перемешивания (shuffle) данных)
— Wide dependency выполняются на сгруппированных данных, собранных из нескольких партиций (.groupBy(), .join(), orderBy(), distinct(), repartition() вызывают операцию shuffle)

Иллюстрация narrow и wide трансформаций. Источник: horicky.blogspot.com

Data shuffle — это процесс перераспределения данных executor’ами для выполнения дальнейшей обработки над сгруппированными данными. Операцию shuffle инициируют широкие (wide) трансформации и прямое использование команды repartition. Результат каждого shuffle записывается на диск.

Принцип работы shuffle данных. Источник: towardsdatascience.com

Операции перетасовки данных являются дорогостоящими и часто являются причиной снижения скорости выполнения распределенного приложения из-за:

1. Disk IO операции чтения/записи с диска
2. Network IO — передачи данных по сети между исполнителями или даже между рабочими узлами в кластере
3. Serialization / Deserialization — конвертация Java объектов, представляющие собой обрабатываемые Spark’ом данные в поток байтов (bytes-stream) для передачи их по сети (deserialization соответственно обратный процесс — конвертация bytes-stream в Java объекты).

Операцию shuffle избежать не получится, но можно минимизировать затраты, например, за счет использования фильтрации данных до широких трансформаций, тем самым уменьшая общее кол-во данных к shuffle

Spark Job, Stage, Task

При выполнении action-операций таких как collect(), count() и т. п. инициируется запуск такого компонента как Spark Job.

Spark Job — задача исполнения графа вычислений (DAG), которая разбивается на Spark Stage, а Spark Stage декомпозируется на Spark Task. Каждая action-операция создает отдельный pipeline вычислений, то есть новый Spark Job. Spark Jobы могут работать последовательно и параллельно, в данном случае как выполнять Jobы решает оптимизатор Spark.

Spark Stage — этапы вычислений, на которые разбивается Job, которые зависят друг от друга и используют общий результат перемешивания/перетасовки (shuffle) данных в рамках этапа расчета. Операция перетасовки (shuffle) данных создает новый stage. Stage’ы могут выполняться как параллельно, так и последовательно и делятся на два типа:
— те операции что не вызывают shuffle у Spark могут быть обработаны параллельно. Например, чтение файла.
— последовательно stage’ы выполняются если у них есть функциональная зависимость, stage’ы построен так, что один stage должен получить результат другого stage’а. Например, джоин двух таблиц, чтение данных может произойти параллельно, а вот сам джоин уже будет идти последовательно

Spark Task — наименьшая исполнительная единица в Spark, которая выполняет серию инструкций, например, чтение данных или фильтрацию. Task’и выполняются внутри Executor’ов. Таски — юниты исполнения, которые распределяются между экзекьюторами, каждая таска дается на выполнение одному экзекьютору и выполняется над одной партиции данных. Таким образом один экзекьютор с 16 ядрами (cores) может обрабатывать 16 партиций параллельно.

Схематичное описание работы Spark Job, Stage, Task. Источник: medium.com

Партиционирование в Spark

Apache Spark предназначен для обработки больших данных (Big Data), и партиции являются одним из способов это сделать. К плюсам партиций можно отнести:
— быстрый доступ к данным;
— возможность производить операции на меньших датасетах;

Действительно, хранить в оперативной памяти огромный датасет может быть не эффективно, однако его заранее можно разбить на меньшие части, и уже работать с ними. К тому же фильтрационные запросы подразумевают партицирование

К минусам партиций можно отнести:
— наличие большого числа партиций (операции ввода-вывода медленные);
— не решают проблему неравномерности данных (партиции могут быть разного размера)

Существует два вида операции с партиционированием, одни выполняются в оперативной памяти, а другие на диске.

Операции партиционирования в памяти

repartition() — принудительный shuffle данных, на вход подается два аргумента, кол-во партиций и список колонок по которым делается репартиционирование. Это команда делает следующее, одинаковые ключи отправляет на одинаковые executor’ы. С помощью этого метода можно увеличить количество партиций тем самым увеличив уровень параллелизма в кластере Apache Spark. Repartition может хорошо помочь в случае неравномерного распределения или перекоса данных.

Принцип работы метода repartition. Источник: medium.com

coalesce() — операция оптимизации, которая только уменьшает число партиций наиболее эффективным образом и при этом минимизирует количество перетасовок shuffle. Не может увеличить количество партиций, т. е. повысить уровень параллелизма в кластере Apache Spark. Данная операция может полезна для разделения данных на маленькое кол-во партиций без full shuffle, но есть риск, что данные могут разделиться неравномерным образом.

Принцип работы метода coalesce. Источник: medium.com

Операция партиционирования на диске
Партиция на диске выполняется с помощью вызова метода partitionBy. При создании партиций на диске они будут сгенерированы на основе уникальных значений столбца(ов), по которому(ым) происходит разбиение. Иными словами, partitionBy работает как groupBy, только вместо групп на диске создаются файлы с партициями.

Разница между операциями в памяти и операциями на диске
partitionBy изменит структуру папок, то есть по сути это аналог партиций Hive, где под каждое значение партиционированной колонки создастся своя папка в HDFS. В то время как repartition() или coalesce() оперируют кол-вом файлов, которые будут записаны в папку HDFS.

Best Practices

1. Использовать динамическую аллокацию ресурсов вместо статической. Приложение будет запрашивать ресурсы по мере необходимости и возвращать неиспользуемые ресурсы кластеру. На кластере могут работать тысячи пользователей, при динамической аллокации распоряжение ресурсами происходит более грамотно и можно не переживать за оставленную без присмотра spark-сессию.
   Про выделение ресурсов:
   — Для Spark Driver’а достаточно 1 ядра (core), 1 гигабайт оперативной памяти
   — Если много данных, то нужно выделять много памяти на один Spark Executor, 1-2 ядра и увеличивать кол-во Executor
   — Если мало данных, но много операций, трансформаций с данными, то нужно в приоритет ставить кол-во ядер, но меньше выделять памяти
   — Параллелизм в Spark определяется по формуле: кол-во экзекьюторов умноженное на кол-во ядер одного экзекьютора, то есть, если у нас spark.executors.cores = 2 и spark.executors.instances = 10, то параллельно 1 экзекьютор может обработать 20 партиций
   — Все Executor’ы используют общую оперативную память, то есть она делится между кол-вом ядер этого экзекьютора. Если spark.executors.memory = 8 и spark.executors.cores = 2, то на каждое ядро экзекьютора будет по 4 ГБ памяти
   — Существуют операции, которые возвращают данные в Spark Driver collect(), reduce(), count(). Важно понимать, что зачастую на Spark Driver выделяют ограниченное кол-во ресурсов, поэтому данные большого размеры стягивать нельзя. Перечисленные операции используются для получения результата на небольшом по размеру DataFrame. Помимо перечисленных методов данные стягиваются на Spark Driver при broadcast join. При broadcast join датафрейм стягивается на Spark Driver, а дальше его копии рассылаются на каждый Executor. Если датафрейм очень большой, то это будет неэффективно
2. Следить за кол-вом дорогостоящих операций.
   Дорогостоящие операции это:
   — чтение исходных данных с диска. Чтобы существенно увеличить производительность в этом пункте необходимо использовать фильтры по полям партицирования таблиц, тем самым мы сократим кол-во перемещений данных по сети между Executor’ами, пользоваться преимуществами столбчатого хранения (ORC/Parquet), а именно считывать только нужные для расчетов поля
   — мониторить за вытеснением данных из памяти экзекьютора на локальный диск (spill). Вытеснение данных происходит на локальный диск Executor. После вытеснения данных нужно их снова считывать с диска. Помогает выделить больше памяти, большее кол-во Executor
3. Обнаружение вытеснения данных с памяти на диск
   — Событие вытеснения на диск можно увидеть в логах Executor
   — нужно выделять достаточное кол-во памяти на процесс (executor.core) + следить за объемом данных и перекосами. Бывает что данные между экзекьюторами распределяются не равномерно, один экзекьютор читает большую партицию, а остальные маленькие партиции и после завершения работ с маленькими партициями остальные ждут окончания расчета у экзекьютора с большой партицией.
   минусы shuffle:
   — сериализация/дисериализация данных
   — пересылка данных по сети
   — возможны вытеснения на диск
4. Анализировать план запросов с помощью explain.
   Оператор возвращает подробную информацию о том, какой план исполнения будет выбран оптимизатором для выполнения скрипта. Запросы нужно читать снизу вверх, смотреть что применились фильтры по партицированию.
5. Грамотно использовать кэширование данных
   Кэширование в Spark — механизм сохранения промежуточных вычислений в памяти экзекьюторов. Экзекьюторы сохраняют обрабатываемые партиции данных в специально выделенную область памяти. Кэширование нужно использовать если один тот же датафрейм используется в алгоритме несколько раз, необходимо это чтобы дважды или более раз не считывать данные с диска. Кэширование происходит с помощью метода cache(). Лучшими практиками является создавать новую переменную под кэшированный датафрейм и хранить в нем только необходимые столбцы, например:

cache_df = df.cache()

Для удаления объекта из кэша используется метод unpersist().

6. По возможности избегать использоваться UDF
   UDF — это реализованные пользователем функции, которые не содержатся во встроенных модулях Spark. В PySpark использование UDF ведет за собой существенную деградацию производительности приложений.
   — сериализация/дисериализация данных между JVM и Python интерпретатором
   — черный ящик для оптимизатора запросов. Оптимизатор запроса не знает ничего про UDF и не сможет оптимизировать план запроса
   — Если нужны UDF, то нужно обратить внимание на Pandas UDF
7. Broadcast join должен производится только на небольших датафреймах
   Основное требование — один из датафреймов должен полностью перемещаться в память и драйвера, и экзекьютора. BroadcastHash join производится по хэшам ключей. Для построения HashMap, которая будет разослана на все экзекьюторы, Spark сначала вытянет все данные на драйвер. Для определения размера датафрейма Spark опирается на статистику по таблице, хранящуюся в том же Hive, а она может быть некорректной, что приводит к переполнению ресурсов Spark Driver
8. При записи в HDFS не нужно создавать много маленьких файлов
   При проведении трансформаций spark по умолчанию создает 200 партиций. При записи на диск каждая партиция будет записана в отдельный файлик. Особенности архитектуры HDFS, каждый блок занимает оперативную память на NameNode, а она лимитированная. Лучшими практиками в данной ситуации будет:
   — кол-во файлов не превышает параллелизм при чтении
   — размер файла меньше размера блока на Data Node и все файлы примерно одинакового размера

Источник: wikimedia.org

Hadoop — проект фонда Apache Software Foundation, созданный в 2005 году и предназначенный для эффективного хранения и обработки больших наборов данных объемом от сотен гигабайт до петабайтов.
Под словом Hadoop может подразумеваться:
— Несколько сервисов, составляющих ядро Hadoop (YARN, HDFS, MapReduce)
— Вся экосистема сервисов Hadoop
— Кластер под управлением Hadoop

Предпосылки создания Hadoop

Из-за значительного роста обрабатываемых данных (терабайты, петабайты) действующие на тот момент системы уже эффективно не справлялись с обработкой такого потока данных. Помимо этого необходимо было где-то разместить (хранить) такое кол-во данных без потери информации, с сохранением ее постоянной доступности. Так появилась потребность в распределенном хранилище данных. Чтобы обеспечить высокую пропускную способность большого кол-ва данных необходимо было распараллелить вычисления эффективным и отказоустойчивым способом на кластере машин. Кроме того появление новых источников нетабличных данных как, например, логи, содержимое веб-страниц, тоже являлось предпоссылкой создания нового решения обработки и хранения данных, так как сложно решить данные задачи посредством обычных реляционных БД. Одним из основных достоинств Hadoop является то, что он проектировался так, чтобы стабильно работал на кластерах серверов не премиального класса.

В то время при разработке приложений для распределенной обработки данных возникали следующие проблемы:
1) В кластере серверов сложно определить какой сервер является лидером, то есть сервер, который управляет всеми остальными
2) Проблема координации кластера
3) Отсутствие достаточной отказоустойчивости. При реализации сценария выхода из строя одной ноды не было четкого плана действий, механизмов у кластера для автоматического восстановления работы системы или продолжения функционирования системы без отказавших нод
4) Проблема консистентности данных. Сложность разработки приложения с распределенной обработкой
5) Отсутствие инструмента по управлению приоритетов обработки данных, по управлению вычислительными ресурсами кластера (CPU, RAM, HDD) в том числе если ресурсы запрашивают сразу несколько приложений

Поэтому чтобы решить все вышеперечисленные проблемы был создан Hadoop.

Ядро Hadoop 2.0

Источник: www.dotnettricks.com

MapReduce — это фреймворк для обработки наборов данных с помощью параллельного распределенного алгоритма
HDFS — файловая система, предназначенная для хранения файлов больших размеров, поблочно распределенных между узлами вычислительного кластера
YARN — модуль, отвечающий за управление ресурсами кластеров и планирование заданий
Others data processing — остальные фреймворки по процессингу данных, например, Apache Spark, Apache Kafka, которые позволяют обрабатывать данные с помощью новых оптимизаций, что приводит к значительному приросту производительности по сравнению с MapReduce. Помимо этого другие фреймворки могут работать с разными видами нагрузок данных, например, streaming, циклические алгоритмы, в то время как MapReduce предназначен для batch обработки.

Apache ZooKeeper

Apache ZooKeeper — инструмент, который следит за синхронизацией, координацией, состоянием всего кластера распределенных приложений. ZooKeeper позволяет Big Data разработчику сосредоточиться над логикой своего приложения, вся координация сервисов ложится на плечи ZooKeeper. Apache ZooKeeper представляет из себя консистентную файловую систему небольшого размера.

Источник: dataview.in

Архитектура HDFS

Источник: linkedin.com

HDFS (Hadoop Distributed File System) — это распределенная append-only файловая система для хранения файлов больших размеров, поблочно распределенной по узлам вычислительного кластера. Любая файловая система состоит из иерархии каталогов с вложенными в них подкаталогами и файлами.

NameNode — это отдельный сервер, единственный в кластере для управления пространством имен файловой системы, хранящий дерево файлов, а также мета-данные файлов и каталогов. Данный сервер отвечает за открытие и закрытие файлов, создание и удаление каталогов, управление доступом со стороны внешних клиентов и соотвествие между файлами и блоками, которые реплицируются на остальные узлы данных. Сервер NameNode раскрывает расположение блоков данных на машинах кластера.

Secondary NameNode — отдельный сервер, единственный в кластере, который копирует образ HDFS (fsimage) и лог транзакционных операций (чтения, записи, удаления и т. д.) с файловыми блоками, применяет изменения, накопленные в логе к образу HDFS, а также записывает его на узел NameNode. Secondary NameNode необходим для быстрого ручного восстановления NameNode в случае его выхода из строя.

fsimage — образ файловой системы HDFS, в котором хранятся логи операций, которые происходили на NameNode. Так как вычитывать все операции логов над блоками за глубокую историю HDFS неэффективно, значит нужно объединять (merge) предыдущую версию логов операций с файловой системой с новоприбывшей пачкой логов. Данный процесс и происходит в fsimage, где он периодически обновляется новыми логами. В случае выхода из строя NameNode и его успешного восстановления, то чтобы ему вернуться к актуальному состоянию файловой системы HDFS происходит чтение fsimage с последнего объединения логов в Secondary NameNode.

DataNodes — множество серверов в кластере, отвечающие за файловые операции, хранение и работу с блоками данных. Основная необходимость DataNode — это чтение и запись данных, выполнение команд от NameNode по созданию, удалению и репликации блоков, а также периодическую отправку сообщений о состоянии обработки запросов на чтение и запись, поступающих от клиентов файловой системы HDFS. Приложению работающему с Apache Hadoop не достаточно иметь доступ только к NameNode, она должна иметь доступ к каждой DataNode.

В HDFS есть 3 места, где могут храниться его настройки:
— глобальные настройки для всего HDFS кластера, это те настройки, которые применяются по умолчанию, если мы не указали что-то отличное. Одной из таких настроек — это размер блока файла.
— настройки для конкретной папки HDFS
— настройка для конкретного файла

Источник: phoenixnap.com

Блоки и файлы
Файл — это только запись в мета-данных на NameNode, содержимое же файла хранится в нескольких блоках одинакового размера на DataNode’ах. Основное назначение блоков в том чтобы сделать процесс чтения и записи предсказуемым. Сложно управлять одним большим файлом, переместить с одного сервера на другой, так как он может быть большим по объему. Когда нам нужно прочитать этот файл, то мы смотрим в справочник метаданных на NameNode и узнаем на каких DataNode’ах находятся блоки этого файла. Важно понимать, что DataNode’ы не знают что за блоки данных они хранят, к какому файлу они относятся и в случае выхода из строя NameNode’ы собрать блоки в единый файл не получится.

Размер блока для каждого файла можно настраивать в момент записи. Если у нас настроено, что 1 блок хранит 64 МБ данных, то файл размером 65 МБ будет распределен на 2 блока, где 1 блок имеет 64 МБ данных, а второй 1 МБ данных. Блоки как уже понятно нарезаются по размеру и все блоки кроме последнего имеют один и тот же размер. Размер блока после записи файла поменять нельзя, так как блоки уже распределены на разные сервера.

В HDFS существует проблема записи мелких файлов. NameNode хранит файлы в оперативной памяти, где как раз и лежит информация о связи файла с блоками и чем больше файлов, тем быстрее закончится место, поэтому важно следить за записью файлов и не плодить их с помощью мелких для экономии места в оперативной памяти NameNode. Примерный размер для хранения каждого такого файла равен 150 байт. Поэтому небольшие файлы в HDFS хранить неэффективно: много мелких файлов будут занимать много места на NameNode, больше, чем требуется для хранения их содержимого. Для сети в случае падения DataNode’ы проще дореплецировать 1 раз размер блока в 1 ГБ, чем 1000 мелких файлов в 1 МБ.

У каждого блока данных есть отдельный файл, который хранит 3 контрольные суммы (3 суммы нужны чтобы избежать коллизий). Этот файл с хэш суммами нужен чтобы проверить, что файл блока не битый. В HDFS есть процесс, который ходит по DataNode’ам и пересчитывает контрольные суммы файлов, это необходимо чтобы проверить, что блок не сломался или блок не изменен руками администратора.

Источник: stackoverflow.com

Репликация — процесс создания копии данных с целью обеспечения сохранности данных, в случае потери одной реплики у нас всегда оставалась запасная, резервная. Создавая файл в HDFS можно указать размер файла (64 МБ по умолчанию) и кол-во реплик, по умолчанию 3. Для достижения максимальной надежности 2 и 3 реплика помещаются на разные стойки узлов данных. HDFS следит за тем, что если какие-то файлы у него недореплицированы, то он сам автоматически начинает их реплицировать до нужного количества.

Источник: hadoop.apache.org

Чтение данных в HDFS
Клиент HDFS запрашивает информацию у NameNode через специальный интерфейс Distributed File System о файле, проверяет существует ли он, какие права доступа. В случае прохождения всех этапов проверки NameNode выдает клиенту информацию о файле, где находятся его блоки на DataNode. Получив эту информацию клиент с помощью интерфейса FSDataInputStream идет на каждую DataNode’у и выкачивает нужную информацию.

Источник: javatpoint.com

Запись данных в HDFS
Клиент HDFS иницирует запрос на запись файла к NameNode. NameNode со своей стороны проверяет существует ли такой файл и есть ли у клиента права на запись в этот файл. Если проверки прошли успешно, то NameNode в своих мета-данных создает запись для файла. Далее клиент делит файл на несколько пакетов согласно установленному размеру блока и управляет ими в форме очереди данных. HDFS последовательно отправляет пакеты на запись в DataNode’у, создавая новые блоки. Запись происходит в 1 DataNode, дальше идет репликация записанного блока на две другие DataNode’ы, как только репликация завершается клиенту возвращается подтверждение (ack packet) того что запись файла завершена успешно. Важно отметить, что клиенты пишут напрямую в DataNode’ы, минуя Namenode’у. Благодаря этому обеспечивается высокая надежность и пропускная способность.

Есть возможность либо удалить, либо записать файл заново, либо записать что-то в конец файла причем при записи в конец файла создается отдельный новый блок, в существующие блоки, даже если их размер не достигается предельного размера согласно настройкам HDFS, дозаписать что-то не получится. Аналогично и про запись в середину файла, такой возможности не предоставляется.

Источник: javatpoint.com

Высокая доступность
NameNode (standby) — это сервер, который необходим в случае если активная NameNode в кластере выведена из строя. В Journal Node пишутся все изменения, а NameNode (standby) читает эти изменения и становится управляющим NameNode кластера в случае потери активной NameNode.

Источник: doc.hcs.huawei.com

YARN

YARN (Yet Another Resource Negotiator) — модуль, отвечающий за управление ресурсами кластера и планирование заданий. YARN работает с Java контейнерами, похожая сущность что у Kubernetes и Mesos, но YARN больше заточен для экосистемы Hadoop. Основная идея YARN состоит в том, чтобы предоставить абстракцию управления ресурсами и запуск/мониторинг задач двум отдельным компонентам: глобальному менеджеру ресурсов Resource Manager и локальному серверному менеджеру Node Manager.

Resource Manager — планировщик ресурсов, абстрагирующий вычислительные ресурсы кластера и управляющий их предоставлением. Для выполнения заданий он оперирует контейнерами.

Resource Manager выполняет следующие задачи:
— принимает задание от Client
— смотрит на доступные ресурсы и выбирает сервер, на котором есть доступные ресурсы
— запускает на сервере Application Master для того, чтобы следить как выполняется задание, успешно ли оно выполняется
— передает задание Application Master
— выделяет по запросу Application Master контейнеры с ресурсами

Application Master — главный контейнер в YARN, который отвечает за координацию всех остальных контейнеров. Если выходит из строя Application Master, то все остальные контейнеры тоже отключаются. На Application Master запускается JAR файл приложения, переданный от клиента, дальше Application Master запрашивает у Resource Manager запуск контейнеров, Resource Manager опрашивает на каких Node Manager есть свободные ресурсы, определившись у каких серверов есть необходимые ресурсы Application Master отправляет запросы этим Node Manager для запуска контейнеров. Само приложение внутри контейнера может иметь свой планировщик ресурсов, который может запрашивать дополнительные ресурсы у Resource Manager.

Node Manager — процесс, работающий на каждом вычислительном узле и отвечающий за запуск контейнеров приложений, мониторинг использования ресурсов контейнера (процессор, память, диск, сеть) и передачу этих данных Resource Manager.

Разделение ресурсов
YARN может приоритезировать какому приложению в первую очередь выделить ресурсы. Настроить приоритезацию можно следующим образом:
— Отдельная очередь для долгих тяжелых задач
— Отдельная очередь для мелких ad-hoc запросов
— Отдельная очередь для обучения ML моделей
— Отдельная очередь на каждый отдел и т. д.

Источник: edureka.co

MapReduce

MapReduce — это фреймворк для обработки наборов данных с помощью параллельного распределенонго алгоритма.

Вычислительная модель MapReduce состоит из 3 этапов:
— map — каждый узел кластера, хранящий данные, применяет к каждой записи некоторую функцию и выдает результат в формате ключ-значение
— shuffle — перераспределение данных по сети по вычислительным узлам на основе ключей из этапа map
— reduce — применение агрегирующей функции к сгруппированным данным благодаря этапу shuffle и расчет финального результата

Достоинства такого фреймворка:
— Можно обрабатывать огромные объемы данных
— Отказоустойчивость при обработке
— Data Locality — данные хранятся на тех же узлах, где происходят вычисления

Недостатки:
— Частые операции чтения и записи на диск
— Ограниченная область применения

Источник: todaysoftmag.com

Hive

Hive — пользовательский интерфейс, где написанный клиентом SQL запрос преобразуется в MapReduce job и запускается на Hadoop. Благодаря Hive можно выполнять запросы к слабоструктурированным данным, для запросов используется специальный язык HiveQL. У Hive нет своего хранилища, но он имеет отдельную БД Hive Metastore для хранения метаданных о таблицах (структур таблиц).

Как выглядит архитектура Hive, клиенты отправляют SQL запрос на выполнение, запрос принимает HiveServer2, который отвечает за взаимодействие с клиентами. После запрос парсится с помощью компилятора для проверок наличия такой таблицы в Hadoop, следующим этапом запрос передается оптимизатору, после оптимизации запроса результат оптимизатора передается на исполнение в виде MapReduce job. Помимо MapReduce Hive может выполняться поверх Apache Spark. К сожалению, Hive — это все же не полноценная замена классической СУБД, также он не про скорость выполнения запроса, а про всеядность обработки больших объемов данных с понятным для пользователей интерфейсом, так как запуск job в YARN с процессом его приоритизаций, выделения ресурсов не быстрое действие.

Источник: interviewbit.com

Apache Hive Beeline — это клиент Hive для запуска HiveQL запросов с помощью командной строки.

Таблица в структуре Hive
Таблица в Hive представляет из себя аналог таблицы в классической реляционной БД. Основное отличие — что данные Hive’овских таблиц хранятся просто в виде обычных файлов на HDFS. Это могут быть обычные текстовые csv-файлы, бинарные sequence-файлы, более сложные колоночные parquet-файлы и другие форматы. Но в любом случае данные, над которыми настроена Hive-таблица, очень легко прочитать и не из Hive

Таблицы в hive бывают двух видов:
— классическая таблица, куда данные добавляются при помощи HiveQL
— внешняя таблица, данные в которую загружаются внешними системами, без участия Hive. Для работы с  внешними таблицами при создании таблицы нужно указать ключевое слово EXTERNAL, а также указать путь до папки, по которому хранятся файлы

Партиции в Hive
Так как Hive представляет из себя движок для трансляции SQL-запросов в mapreduce-задачи, то обычно даже простейшие запросы к таблице приводят к полному сканированию данных в этой таблицы. Для того чтобы избежать полного сканирования данных по некоторым из колонок таблицы можно произвести партиционирование этой таблицы. Это означает, что данные относящиеся к разным значениям будут физически храниться в разных папках на HDFS. Партиции в Hive это не тоже самое что партиции в Oracle или другой реляционной СУБД, так как отдельные секционированные части хранятся в разных файлах на HDFS. Партиционирование в Hive является нативным функционалом и не требует создания подтаблиц как в случае с реляционными СУБД. Все партиции создаются автоматически и распределяются в каталогах HDFS.

MSCK REPAIR TABLE
У Hive нет контроля над хранилищем HDFS и если случилось так, что в папку таблицы были записаны данные отличным от Hive инструментом, например, Apache Spark, то Hive не увидит эти изменения. Чтобы избавиться от несогласованности данных в этой таблице необходимо выполнить команду MSCK REPAIR TABLE. Благодаря этой команде Hive проанализирует таблицу и новые партиции станут доступны в Hive.

Форматы хранения данных в Hadoop

Основными форматами хранения в Hadoop являются:
— Parquet
— ORC
— Avro

Parquet и ORC — это колоночный формат хранения данных, а Avro является построчным форматом. Одним из плюсов перечисленных форматов в том, что в них записана схема, то есть указаны какие поля есть в таблице, какого они типа. Помимо этого плюсом колоночного формата хранения является то, что каждый столбец таблицы — это отдельный файл в HDFS, что позволяет гораздо быстрее считывать данные по сравнению с построчным хранением данных. В случае если нам нужна высокая скорость записи широких по столбцам таблиц, то необходимо присмотреться на строковый формат хранения Avro.

При выборе между Parquet и ORC нужно понимать в чем их принципиальные отличия:
— Формат Parquet лучше хранит вложенные данные, например, колонки формата json
— У Parquet в метаданных колонок хранятся разные статистики по типу max, min, count, это может значительно сократить время подсчета агрегатов
— ORC поддерживает ACID-свойства
— ORC эффективнее сжимает данные чем Parquet

Источник: bigdataschool

Реляционные БД

SQL подход — это семейство реляционных баз данных, основанное на отношениях (связях) таблиц друг с другом. Каждая таблица представлена в виде столбцов и строк. Столбец имеет свой предопределенный тип данных, в каждой ячейке значение. Строка хранит набор связанных значений, относящихся к объекту. Для определения уникальности строки существуют уникальный идентификатор (primary key). Строки из нескольких таблиц могут быть связаны посредством внешних ключей (foreign key).

Отличительные черты реляционной модели:
— подходит для решения большинства существующих задач
— запись и чтение структурированных данных
— данные связаны в виде логических отношений таблиц
— в таблицах есть строки и столбцы, где каждый атрибут имеет свой тип данных, а в ячейке свое значение
— есть уникальный ключ (primary key) для определения уникальности записи
— есть внешний ключ (foreign key) для отношения (связи) строк одной таблицы с строками другой таблицы
— необходима фиксированная схема (schema), где описана структура таблицы (наименование полей, тип полей и т. п.) наложенные на таблицу ограничения (constraints, checks, excludes)
— благодаря поддержки ACID свойств обеспечивается целостное хранение и согласованность данных, высокая отказоустойчивость и надежность
— поддержка языка SQL для манипуляций с данными

Недостатки реляционных БД:
— сложно горизонтально масштабироваться
— невозможно хранить данные с заранее неизвестной структурой
— менее эффективны в обработке больших объемов данных (террабайты, петабайты), чем нереляционные БД

Популярными представителями реляционных СУБД являются: Oracle, MySQL, MSSQL, Postgres

Нереляционные БД (NotOnlySQL)

NoSQL подход — это семейство нереляционных баз данных, реализующее отличный от традиционной табличной модели представления данных, где управление данными осуществляется не только с помощью языка структурированных запросов SQL.

Отличительные черты нереляционной модели:
— используются для решения узкоспециализированных задач
— запись и чтение неструктурированных данных
— гибкость, отсутствует фиксированное описание схемы из-за хранения данных без строгой структуры в виде документов, ключ-значений, графов и т. д.
— взамен ACID принципов используются BASE принципы, которые основаны на CAP теореме
— возможность горизонтального масштабирования путем добавления нового сервера в кластер
— поддержка шардирования
— высокая доступность и отказоустойчивость благодаря репликации данных
— обработка больших объемов неструктированных данных с низкой временной задержкой
— поддержка собственных SQL-подобных языков запросов, RESTful-интерфейсов, API и сложных типов данных

Недостатки нереляционных БД:
— отсутствие сильной целостности данных приводит к случаям чтения неактуальной информации, реплика не всегда может успеть обновиться актуальными данными
— сильная привязка к специфике внутреннего языка запросов конкретной СУБД, когда в реляционной БД есть SQL, который универсален для всех реляционных баз. Это приводит к сложности перехода от одной нереляционной БД к другой

Виды NoSQL БД:
Ключ-значение (key-value)

Источник: cloud.yandex.ru

В БД данного типа записи хранятся в парах ключ-значение, где ключ — уникальный идентификатор. Key-value БД используются для систем, где очень важна скорость и данные представлены не в сложном виде. Такие БД хорошо подходят например, для хранения кэша данных, пользовательских сессий, корзин в интернет магазине.

Популярными представителями являются: Redis (Remote Dictionary Server), DynamoDB, Memcached

Колоночные (column family store)

Стандартная строковая СУБД. Источник: clickhouse.com

Столбцовая СУБД. Источник: clickhouse.com

В колоночных БД данные каждой колонки хранятся отдельно независимо друг от друга (для каждого столбца создается свой файл). Такой принцип позволяет считывать с диска только данные тех столбцов что указаны в запросе — это ускоряет процесс чтения данных из больших таблиц, предназначенных для аналитических целей. Также преимуществом такого хранения является возможность сильно сжимать данные, что значительно экономит место на диске. Недостатком является выполнение операций над строками, у такого типа БД они более затратные.

Популярными представителями являются: Cassandra, Apache Hbase, ClickHouse

Документоориентированные (document-oriented store)

Схема документоориентированного БД. Источник practicum.yandex.ru

Данные в этом типе БД хранятся в виде документов в формате JSON, YAML, XML. Документы складываются в коллекции, а коллекции группируются логически тем самым создается иерархия. Преимуществом такой БД является гибкость, значения и структура документов может меняться в процессе разработки. Такие БД часто применяются для каталогов товаров в маркетплейсах, в соцсетях, платформ с блогами и видео, геоаналитики.

Популярными представителями являются: MongoDB, Amazon DynamoDB, CouchDB

Бонус

Классное и креативное объяснение NoSQL простым языком: