Обзор современных подходов к обработке больших данных и их
реклама
МГУ имени М.В. Ломоносова Объединенная компания «Афиши» и «Рамблера» Обзор современных подходов к обработке больших данных и их применение для построения рекомендательных систем Павел Клеменков [email protected] Цифровая вселенная По оценкам IDC размер “цифровой вселенной” в 2006 г. составлял 0.18 зеттабайт А к 2011 г. должен был достигнуть 1.8 зеттабайт Продемонстрировав десятикратный рост за 5 лет! Источники данных Нью-Йоркская фондовая биржа генерирует около терабайта данных в день Объем хранилищ Facebook каждый день увеличивается на 50 ТБ Internet Archive уже хранит 2 ПБ данных и прирастает 20 ТБ в месяц Эксперименты на БАК могут генерировать до 1 ПБ данных в секунду! Что такое “большие данные”? “Большие данные” характеризуются объемом, разнообразием и скоростью, с которой структурированные и неструкутрированные данные поступают по сетям передачи в процессоры и хранилища, наряду с преобразованием этих данных в ценную для бизнеса информацию [Gartner] 4V Volume (объем) Variety (разнообразие) Velocity (скорость) Value (ценность) The End of an Architectural Era Архитектура большинства СУБД почти идентична System R (70-е годы): Упор на дисковое хранение и индексацию Многопоточность, чтобы скрыть задержки Блокировки Журнализация транзакций Немасштабируемы Вертикальное масштабирование? Бесконечно мощного сервера нет! Вертикальный рост конечен. Оптимизация запросов? Создание индексов? Дополнительные операции. Деградация под нагрузкой Кэш на чтение? Отказ от строгой консистентности. Усложнение клиентского ПО. Очередь операций вставки/обновления? Размер очереди ограничен. Персистентность очереди. Денормализация схемы? Избыточность данных. Аномалии. Горизонтальное масштабирование? Отказ от нормализации. Отказ от join. Усложнение клиентского ПО. Промежуточные итоги Отказ от строгой консистентности Уход от нормализации и внедрение избыточности Потеря выразительности SQL и моделирование части функций программно Усложнение клиентского ПО Сложность поддержания работоспособности и отказоустойчивости NoSQL NoSQL – это не бездумный отказ от реляционной модели! “NoSQL” - название реляционной СУБД, не использующей SQL (1998 г.) Бум NoSQL обусловлен ростом Интернетиндустрии Мантра NoSQL Решение для задачи, а не наоборот Неограниченное горизонтальное масштабирование Свободная схема или ее отсутствие Консистентность в жертву производительности Простота развертывания и администрирования Большинство программ императивные NoSQL и CAP Классификация NoSQL хранилищ по модели данных Тип Примеры Хранилища ключ-значение Redis Scalaris Riak Tokyo Tyrant Документные хранилища Колоночные хранилища Хранилища на графах SimpleDB CouchDB MongoDB BigTable Hbase Cassandra Neo4j Хранилища ключ-значение Простая модель данных – ассоциативный массив Доступ к данным только по ключу Информация о структуре занчений не сохраняется Обычно все данные хранятся в памяти с возможностью сохранения на диск Документные хранилища “Документ” – множество пар ключ-значение Документы могут быть вложены и объединяться в коллекции Отсутствие схемы как в документе, так и в коллекции Доступ к значениям по ключу или с помощью языка запросов MapReduce Б-деревья только на добавление Все изменения пишутся в конец файла При ошибках всегда можно восстановить последнее состояние Запись не блокирует чтение Колоночные хранилища Таблица – упорядоченный ассоциативный массив строк Строка – ассоциативный массив семейств колонок Семейство колонок – ассоциативный массив колонок с зафиксированными ключами Колонка – кортеж <ключ, значение, временная метка> Колоночные хранилища Хранилища на графах Данные естественным образом представляются графом Граф – это вершины с аттрибутами и ребра со свойствами Доступ к вершинам и ребрам по индексам на аттрибутах и свойствах Вычисления – обход графа по ребрам с заданными свойствами Производительность. Вставки Производительность. Чтение Производительность. Обновления Производительность. Чтение Почему MapReduce? Средняя производительность HDD ~100МБ/c Прочесть 1 ТБ ~ 2.5 часа Прочесть 1 ТБ параллельно со 100 дисков ~ 2 минуты Произвольный доступ к диску медленный Последовательный доступ быстрый! MapReduce – модель распределенных вычислений (Google, 2004) История Hadoop 2002 – поисковый движок Nutch 2003 – GFS (Google) 2004 – Nutch Distributed File System (NDFS) 2004 – MapReduce (Google) 2005 – Nutch MapReduce 2006 – Nutch → Hadoop 2008 – Yahoo! анонсирует Hadoop кластер 2008 – Apache Hadoop Дизайн-принципы HDFS Очень большие файлы (ГБ, ТБ, ПБ) Пакетный доступ к данным (пишем один раз, читаем много) Аппаратные сбои неизбежны (репликация и лог для метаданных) Локальность вычислений Чтение файла из HDFS Запись файла в HDFS Hadoop MapReduce Производительность Hadoop Сортировка записей по 100 байт http://sortbenchmark.org Май 2009, Yahoo! Размер Число Число узлов map Число Степень Время reduce репликации 500 Гб 1 ТБ 100 ТБ 1 ПБ 2600 2700 10000 20000 1406 1460 3452 3658 8000 8000 190000 80000 1 1 2 2 59 сек 62 сек 173 мин 975 мин Экосистема Hadoop Hive – распределенное хранилище (HDFS, HiveQL) Pig – среда исполнения и язык программирования вычислений Hbase – распределенное колоночное хранилище ZooKeeper – высокодоступный координационный сервис О Erlang в двух словах Функциональный ЯП Создавался Ericsson для управления коммутационным оборудованием Легковесные процессы взаимодействуют в соответствии с моделью акторов Порождение 200000 процессов ~ 10 мкс Отказоустойчивость оборудования – 99.9999999% (Ericsson) Disco Фреймворк MapReduce вычислений на больших данных (Nokia Research Center) Ключевое свойство - простота: Нет планировщика Облегченный доступ к локальным ресурсам Независимый от ЯП протокол Упрощенная DDFS с децентрализацией метаданных Disco vs Hadoop (задержки) Подсчет слов в файле (1 Б) Hadoop PDisco ODisco Время (мс) 12324 359 35 Disco vs Hadoop (производительность) Подсчет слов в английской Википедии DDFS vs HDFS (чтение) DDFS vs HDFS (запись) В поисках “Hadoop реального времени” Анализ данных в реальном времени Высокочастотная торговля Поисковые системы реального времени Социальные сети Персонализация контента ... Yahoo! S4 Предоставить простой интерфейс поточной обработки данных Обеспечить горизонтальное масштабирование и высокую доступность кластера Минимизировать задержки, используя только оперативную память узлов Создать децентрализованное, симметричное решение без единой точки отказа Yahoo! S4 Вычисление – граф Вершины – вычислительные элементы (PE) Ребра – потоки событий PE – это актор с изолированным состоянием События Событие – кортеж именованных значений События группируются по именам значений в кортеже Группировка важна, потому что состояние хранится в памяти узла и изолировано PE может или создать новый поток, или опубликовать результат Производительность S4 Кластер из 8 узлов (4 процессора, 16 ГБ) Событий/c Ошибка Скорость передачи (Мб/c) 2000 3644 7268 10480 12432 14900 16000 20000 0.0% 0.0% 0.2% 0.4% 0.7% 1.5% 1.7% 4.2% 2.6 4.9 9.7 14.0 16.6 19.9 21.4 26.7 Storm Storm (Twitter) – распределенная система вычислений в реальном времени Первый публичный релиз через год после S4 Устраняет недостатки S4 Особенности Storm Два варианта использования: обработка потоков событий распределенный RPC Прозрачное горизонтальное масштабирование Гарантия обработки сообщений Отказоустойчивость, перераспределение вычислений Независимость от ЯП Модель вычислений Вычисление – топология (граф) Ребра – маршруты передачи данных Вершины: трубы (spout) – генерируют данные молнии (bolt) – производят вычисления Событие – кортеж (как в S4) Кортеж полность обработан, если обработан каждый кортеж дерева Избежать повторных вычислений можно с помощью транзакций Рекомендательные системы Задача рекомендательной системы – дать человеку направление до наиболее интересных и полезных для него объектов в пространстве возможных вариантов Рекомендательная система – программа, задачей которой является предсказать оценку, которую пользователь поставит объекту, с которым он еще не встречался, на основании характеристик этого объекта и/или профиля пользователя Apache Mahout Классификация: Логистическая регрессия Байесовские классификаторы Случайный лес Кластеризация K-Means Иерархическая кластеризация MinHash Apache Mahout Понижение размерности: SVD PCA Рекомендательные алгоритмы: Фильтрация по схожести пользователей Фильтрация по схожести объектов Slope One И многие другие... Фильтрация по схожести пользователей ∑ (r a , p − r̄ a)(rb , p− r̄ b ) sim (a , b)= p∈ P (r (r ∑ ∑ a , p − r̄ a) b , p− r̄ b ) √ √ 2 p∈ P 2 p∈P sim ( a , b)∗ (r b , p− r̄ b ) ∑ b∈ N pred (a , b)= r̄ a + sim ( a , b) ∑ b∈N Фильтрация по схожести пользователей DataModel model = new FileDataModel(new File(“data.txt”)); UserSimilarity sim = new PearsonCorrelationSimilarity(model); UserNeighborhood neighbor = new NearestNUserNeighborhood(3, sim, model); Recommender recommender = new GenericUserBasedRecommender(model,neighbor, sim); List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(1234, 10); Фильтрация по схожести пользователей Сложность O(MN) На практике – O(M+N), т.к. векторы очень разрежены Слишком медленный для Веба Предварительное вычисление матрицы схожести сильно влияет на качество Фильтрация по схожести объектов ∑ (r u ,a − r̄ u)( ru , b− r̄ u) sim ( a , b)= u∈U (r (r ∑ ∑ u , a− r̄ u) u ,b − r̄ u) √ √ 2 u∈U 2 u∈U ∑ sim (i, p)∗ r u ,i i ∈ ratedItems (u) pred (u , p)= ∑ sim (i , p) i∈ ratedItems (a ) Фильтрация по схожести объектов DataModel model = new FileDataModel(new File(“data.txt”)); ItemSimilarity sim = new PearsonCorrelationSimilarity(model); Recommender recommender = new GenericItemBasedRecommender(model, sim); List<RecommendedItem> recommendations = recommender.recommend(1234, 10); Фильтрация по схожести объектов Сложность O(N2M) На практике O(NM), т.к. у большинства пользователей мало оценок Более устойчив к предварительному вычислению матрицы схожести Применяется Amazon (2003 г.) Мера Жаккарда ∣ A ∩B∣ J= ∣ A ∪ B∣ Мера Жаккарда Ο(min(∣ A∣ ,∣B∣)) ∣ A ∩B∣ J= ∣ A ∪ B∣ Ο(∣ A∣+∣B∣) MinHash A= {url1 , url 2 , …, urlk } h : A →ℕ hmin ( A)= min x∈ A (h (x)) J ( A , B)= P [hmin ( A)= hmin (B)] Особенности MinHash Сигнатура множества вычисляется один раз Размер сигнатуры не меняется Одна хеш-функция имеет высокую дисперсию, поэтому нужно использовать среднее нескольких хеш-функций Кластеризация M A P Фильтрация логов во временном окне Кластеризация M A P Фильтрация логов во временном окне R E D U C E Множество уникальных URL Кластеризация M A P Фильтрация логов во временном окне R E D U C E Множество уникальных URL Подсчет значений хеш-функций Кластеризация M A P Фильтрация логов во временном окне Подсчет значений хеш-функций R E D U C E Множество уникальных URL Вычисление минимума Кластеризация M A P Фильтрация логов во временном окне Подсчет значений хеш-функций R E D U C E Множество уникальных URL Вычисление минимума Группировка минимумов (кластеры) Кластеризация M A P Фильтрация логов во временном окне R E D U C E Множество уникальных URL Подсчет значений хеш-функций Группировка минимумов (кластеры) Вычисление минимума Отсечение небольших кластеров Рекомендации M A P Фильтрация логов во временном окне Рекомендации M A P Фильтрация логов во временном окне R E D U C E Множество уникальных URL Рекомендации M A P Фильтрация логов во временном окне R E D U C E Множество уникальных URL Подсчет кликов по группам Рекомендации M A P Фильтрация логов во временном окне Подсчет кликов по группам R E D U C E Множество уникальных URL Подсчет кликов по группам Рекомендации M A P Фильтрация логов во временном окне Подсчет кликов по группам R E D U C E Множество уникальных URL Подсчет кликов по группам Группировка новостей Рекомендации M A P Фильтрация логов во временном окне Подсчет кликов по группам Группировка новостей R E D U C E Множество уникальных URL Подсчет кликов по группам Отсечение непопулярных новостей Производительность Hadoop кластер из 8 узлов Временное окно кластеризации – 5 суток (8 ГБ логов) Время кластеризации – 7 минут Временное окно рекомендаций – 5 часов Время генерации рекомендаций – 3.5-4 минуты Благодарности Кузнецов Сергей Дмитриевич Добров Борис Викторович Когаловский Михаил Рувимович Калиниченко Леонид Андреевич Вопросы?
