buscador vertical escalable con hadoop
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Caso práctico con Hadoop: Un buscador vertical escalable
Iván de Prado Alonso, Cofundador de Datasalt Twitter: @ivanprado
Contenidos
§ El problema § La solución obvia § Cuando la solución obvia falla… § … Hadoop viene al rescate § Ventajas y Desventajas § Mejoras
¿Qué es un buscador vertical?
Buscador Vertical
Proveedor 1
Proveedor 2
Feed
Feed
Búsquedas
Búsquedas
Algunos de ellos
Arquitectura “obvia”
Base de Datos
Feed
Indice Lucene/Solr
Search Page
Descargar y Procesar
Existe?Ha cambiado?
Inserta/actualiza
Inserta/actualiza
Lo primero que llega a la cabeza
Funcionamiento
§ Descarga del feed § Para cada registro en el feed
• Comprobar si ya lo tenemos en la BD • Si ya existe y ha cambiado, actualizar
ª la BD ª El índice
• Si no existe, insertar en ª la BD ª el índice
Funcionamiento (II)
§ La BD proporciona • Un sistema para comprobar la existencia o no
de un registro (evitar duplicados) • Gestión de los datos vía SQL
§ Lucene/Solr proporciona • Alta velocidad de búsqueda • Búsquedas por campos estructurados • Búsquedas textuales • Faceting
Pero si todo va bien…
Feed
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Feed
Atasco Monumental
“Swiss army knife of the 21st century”
Media Guardian Innovation Awards
http://www.guardian.co.uk/technology/2011/mar/25/media-guardian-innovation-awards-apache-hadoop
Hadoop
“The Apache Hadoop software library is a
framework that allows for the distributed processing
of large data sets across clusters of computers using
a simple programming model”
De la página de Hadoop
Sistema de Ficheros
§ Sistema de ficheros distribuido (HDFS) • Bloques grandes: 64 Mb • Tolerante a Fallos (replicación) • Habitualmente ristras de pares [clave,
valor]
MapReduce
§ Dos funciones (Map y Reduce) • Map(k, v) : [z,w]* • Reduce(k, v*) : [z, w]*
§ Ejemplo: contar palabras • Map([documento, null]) -> [palabra, 1]* • Reduce(palabra, 1*) -> [palabra, total]
§ MapReduce y SQL • SELECT palabra, count(*) GROUP BY palabra
§ Ejecución distribuida en un cluster con escalabilidad horizontal
Vale, mola mucho, pero… ¿cómo soluciona esto mi
problema?
Y es que…
§ Hadoop no es una DB § Hadoop “aparentemente” sólo
procesa datos § Hadoop no permite “lookups”
Hadoop supone un cambio de paradigma que cuesta asimilar
Arquitectura
Filosofía
§ Reprocesarlo todo siempre. ¡TODO! § ¿Por qué?
• Más tolerante a fallos • Más flexible • Más eficiente. Ej:
ª Con un HD de 7200 RPM – Random IOPS – 100 – Lectura secuencial – 40 MB/s – Tamaño de registro: 5 Kb
ª … con que un 1,25% de los registros cambien, es más rápido reescribirlo todo que hacer accesos aleatorios de actualización.
– 100 MB, 20.000 registros » Lectura secuencial: 2,5 sg » Lectura aleatoria: 200 sg
Fetcher
§ MapReduce • Input: [feed_url, null]* • Mapper: identidad • Reducer(feed_url,
null*) ª Descargar el feed y
subirlo a un directorio en el HDFS
Reducer Task
Reducer Task
Reducer Task
HDFS
Se descarga los feeds y los almacena en el HDFS
Processor
§ MapReduce • Input: [ruta_feed, null]* • Map(ruta_feed, null) : [id, documento]*
ª Parsea el feed y lo convierte en una serie de documentos
• Reducer(id, [documento]*): [id, documento] ª Recibe una lista de documentos y se queda con el
más reciente (deduplicación) ª Necesidad de un identificador único global
(idProveedor + idInterno) • Output: [id, documento]*
Parsea los feeds, los convierte en documentos y los deduplica
Processor (II)
§ Posible problema: • Feeds de tamaño muy grande
ª No escala, pues no se puede dividir el trabajo
§ Solución • Escribir un InputFormat que sea capaz de
dividir cada feed en cachos procesables más pequeños
Serialización
§ Writables • Serialización nativa de Hadoop • De muy bajo nivel • Tipos básicos: IntWritable, Text, etc.
§ Otras • Thrift, Avro, Protostuff • Compatibilidad hacia atrás.
Indexer
Solr en producción
Reducer Task
Reducer Task
Reducer Task
Indice - Shard 1
Indice - Shard 2
Indice - Shard 3
Indice - Shard 1
Indice - Shard 2
Indice - Shard 3
Despliegue en
caliente
Despliegue en
caliente
Despliegue en
caliente
Servidor Web
Servidor Web
Indexer (II)
§ SOLR-1301 • https://issues.apache.org/jira/browse/SOLR-1301 • SolrOutputFormat • 1 índice por cada reducer • Se usa el Partitioner para controlar dónde colocar
cada documento § Otra opción
• Escribir tu propio código de indexación ª Creando un nuevo output format ª Indexado a nivel de reducer. En cada llamada al reducer:
– Abres un índice – Escribes todos los registros recibidos – Cierras el índice
Búsqueda y Particionado
§ Posible particionado • Horizontal
ª Las búsquedas implican todos los shards • Vertical: por tipo de anuncio, país, etc.
ª Las búsquedas se pueden restringir al shard implicado
§ Solr para servir los índices. Posibilidades ª Solr no federado
– En caso de particionamiento vertical ª Distributed Solr ª Solr Cloud
Reconciliado
§ ¿Cómo registrar cambios? • Cambios en el precio, características, etc
§ Reconciliando. • MapReduce:
ª Input: [id, documento]* – De la anterior ejecución – De la ejecución actual
ª Map: identidad ª Reduce(id, [documento]*) : [id, documento]
– Te llegan todos los documentos con el mismo ID – Comparas los registros nuevos con los viejos – Almacenas en el nuevo objeto la información relevante (ej, si ha subido o bajado el precio) – Emites un solo documento.
§ Esto es el patrón más parecido a una BD que se puede ver en Hadoop
Del Fetcher Reconciliado
Documentos reconciliados
Fichero de la última ejecución
Siguientespasos
Ventajas de la arquitectura
§ Escala horizontalmente • Si se programa adecuadamente
§ Alta tolerancia a fallos y bugs • Siempre se reprocesa todo
§ Flexible • Por su alto desacople, es fácil hacer grandes cambios
§ Alto desacople • Los índices son la única interacción entre los
servidores web y el back-end • Los servidores web pueden continuar funcionando
aún en el caso de que el back-end esté roto.
Desventajas
§ Procesamiento por Lotes (batch oriented) • No es real-time ni “near” real-time • Ciclos de actualización de horas
§ Paradigma de programación completamente diferente • Alta curva de aprendizaje
Mejoras
§ Sistema para las imágenes § Detección difusa de duplicados § Plasam:
• Combinación de esta arquitectura con un sistema que actúe como by-pass para proveer actualizaciones “near real-time” ª Implementando un by-pass sobre los Solrs ª Sistema para mantener la coherencia de los datos
– Sin saltos hacia atrás en el tiempo
• Combina las ventajas de esta arquitectura, pero le dota de real-time
• En Datasalt tenemos un prototipo que realiza esta función.
Gracias
Ivan de Prado, ivan@datasalt.com @ivanprado
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