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Big Data: Entwicklung und Programmierung von Systemen für große Datenmengen und Einsatz der Lambda-Architektur

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Bibliographic Details
Main Authors:	Marz, Nathan (Author), Warren, James (Author)
Other Authors:	Lorenzen, Knut (Translator)
Format:	Book
Language:	German
Published:	Frechen MITP 2016
Edition:	1. Auflage
Subjects:	Lambda-Kalkül Echtzeitverarbeitung Datenmodell Big Data Datenverarbeitung Datenbanksystem Datenhaltung
Online Access:	Inhaltstext Inhaltsverzeichnis
Physical Description:	351 Seiten Illustrationen, Diagramme
ISBN:	3958451756 9783958451759

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adam_text	Titel: Big Data Autor: Marz, Nathan Jahr: 2016 Inhaltsverzeichnis Q Vorwort. Danksagungen. ^ Über dieses Buch. " 1 Ein neues Paradigma für Big Data. I7 1.1 Aufbau des Buches. 18 1.2 Skalierung mit einer herkömmlichen Datenbank. 19 1.2.1 Skalierung mit einer Warteschlange. !9 1.2.2 Skalierung durch Sharding. 20 1.2.3 Erste Probleme mit der Fehlertoleranz. 21 1.2.4 Probleme mit fehlerhaften Daten. 21 1.2.5 Was ist schiefgegangen?. 21 1.2.6 Inwiefern sind Big-Data-Verfahren hilfreich?. 22 1.3 NoSQL ist kein Allheilmittel. 22 1.4 Grundlagen. 23 1.5 Erwünschte Eigenschaften eines Big-Data-Systems. 24 1.5.1 Belastbarkeit und Fehlertoleranz. 24 1.5.2 Lesen und Aktualisieren mit geringen Latenzzeiten. 25 1.5.3 Skalierbarkeit. 25 1.5.4 Allgemeingültigkeit. 25 1.5.5 Erweiterbarkeit. 25 1.5.6 Ad-hoc-Abfragen. 25 1.5.7 Minimaler Wartungsaufwand. 26 1.5.8 Fehlerbehebung. 26 1.6 Schwierigkeiten vollständig inkrementeller Architekturen. 26 1.6.1 Komplexität im Betrieb. 27 1.6.2 Extreme Komplexität, um letztendliche Konsistenz zu erzielen_ 28 1.6.3 Keine Fehlertoleranz gegenüber menschlichem Versagen. 30 1.6.4 Vollständig inkrementelle Lösung kontra Lambda-Architektur_ 31 1.7 Lambda-Architektur. 32 1.7.1 Batch-Layer. 33 1.7.2 Serving-Layer. 35 1.7.3 Batch- und Serving-Layer erfüllen fast alle Anforderungen. 35 1.7.4 Speed-Layer. 36 1.8 Die neuesten Trends. 39 1.8.1 Prozessoren werden kaum noch schneller. 39 1.8.2 Elastic Clouds. 39 1.8.3 Ein lebhaftes Open-Source-Ökosystem für Big Data. 40 1.9 Beispielanwendung: SuperWebAnalytics.com. 41 1.10 Zusammenfassung. 41 Teil I Batch-Layer. 42 2 Das Datenmodell für Big Data. 45 2.1 Die Eigenschaften von Daten. 46 2.1.1 Daten sind ursprünglich. 49 2.1.2 Daten sind unveränderlich. 52 2.1.3 Daten sind beständig korrekt. 54 2.2 Das faktenbasierte Modell zur Repräsentierung von Daten. 55 2.2.1 Faktenbeispiele und ihre Eigenschaften. 56 2.2.2 Vorteile des faktenbasierten Modells. 58 2.3 Graphenschemata. 62 2.3.1 Elemente eines Graphenschemas. 62 2.3.2 Die Notwendigkeit, dem Schema zu gehorchen. 63 2.4 Ein vollständiges Datenmodell für SuperWebAnalytics.com. 64 2.5 Zusammenfassung. 65 3 Das Datenmodell für Big Data: Praxis. 67 3.1 Wozu ein Serialisierungs-Framework?. 67 3.2 Apache Thrift. 68 3.2.1 Knoten. 69 3.2.2 Kanten. 69 3.2.3 Eigenschaften. 70 3.2.4 Alles in Datenobjekten zusammenfassen. 71 3.2.5 Weiterentwicklung des Schemas. 71 3.3 Für Serialisierungs-Frameworks geltende Beschränkungen. 72 3.4 Zusammenfassung. 73 4 Datenspeicherung im Batch-Layer. 75 4.1 Speicheranforderungen des Stammdatensatzes. 76 4.2 Auswahl einer Speicherlösung für den Batch-Layer. 77 4.2.1 Schlüssel-Werte-Datenbank zum Speichern des Stammdatensatzes verwenden. 77 4.2.2 Verteilte Dateisysteme. 78 4.3 Funktionsweise verteilter Dateisysteme. 79 4.4 Speichern des Stammdatensatzes mit einem verteilten Dateisystem. 81 4.5 Vertikale Partitionierung. 83 4.6 Verteilte Dateisysteme sind maschinennah. 84 4.7 Speichern des SuperWebAnalytics.com-StamTndatensatzes in einem verteiltem Dateisystem. 85 4.8 Zusammenfassung. 86 5 Datenspeicherung im Batch-Layer Praxis. 87 5.1 Verwendung des Hadoop Distributed File Systems. 87 5.1.1 Das Problem mit kleinen Dateien. 89 5.1.2 Eine allgemeinere Abstrahierung. 89 5.2 Datenspeicherung im Batch-Layer mit Pail. 91 5.2.1 Grundlegende Pail-Operationen. 91 5.2.2 Objekte serialisieren und in Paus speichern. 93 5.2.3 Pail-Operationen. 95 5.2.4 Vertikale Partitionierung mit Pail. 96 5.2.5 Pail-Dateiformat und Komprimierung. 97 5.2.6 Vorteile von Pail zusammengefasst. 98 5.3 Speichern des Stammdatensatzes für SuperWebAnalytics.com. 99 5.3.1 Ein strukturiertes Pail für Thrift-Objekte. 101 5.3.2 Ein einfaches Pail für SuperWebAnalytics.com. 102 5.3.3 Ein geteiltes Pail zur vertikalen Partitionierung des Datensatzes. 103 5.4 Zusammenfassung. 107 6 Batch-Layer. 109 6.1 Beispiele. 110 6.1.1 Anzahl der Pageviews innerhalb eines bestimmten Zeitraums . 110 6.1.2 Vorhersage des Geschlechts. 110 6.1.3 Einflussreiche Tweets. 111 6.2 Berechnungen im Batch-Layer. 112 6.3 Neuberechnungsalgorithmen kontra inkrementelle Algorithmen. 114 6.3.1 Performance. 115 6.3.2 Fehlertoleranz gegenüber menschlichem Versagen. 116 6.3.3 Allgemeine Anwendbarkeit des Algorithmus. 117 6.3.4 Auswahl eines Algorithmustyps. 118 6.4 Skalierbarkeit im Batch-Layer. 118 6.5 MapReduce: Ein Paradigma für Big-Data-Berechnungen. 120 6.5.1 Skalierbarkeit. 121 6.5.2 Fehlertoleranz. 123 6.5.3 Allgemeine Anwendbarkeit von MapReduce. 123 6.6 Maschinennähe. 126 6.6.1 Berechnungen in mehreren Schritten sind nicht intuitiv. 126 6.6.2 Die manuelle Implementierung von Joins ist sehr kompliziert----- 126 6.6.3 Enge Kopplung der logischen und physischen Ausführung. 128 6.7 Pipe-Diagramme: Eine allgemeinere Auffassung von Stapelverarbeitungsberechnungen. 129 6.7.1 Konzepte der Pipe-Diagramme. 130 6.7.2 Ausführen von Pipe-Diagrammen via MapReduce. 134 6.7.3 Combiner-Aggregator. 135 6.7.4 Beispiele für Pipe-Diagramme. 136 6.8 Zusammenfassung. 138 7 Batch-Layer Praxis. 139 7.1 Ein Beispiel zur Veranschaulichung. 140 7.2 Typische Schwierigkeiten Daten verarbeitender Tools. 142 7.2.1 Proprietäre Sprachen. 142 7.2.2 Mangelhaft einbindungsfähige Abstraktionen. 143 7.3 Einführung in JCascalog. 144 7.3.1 Das JCascalog-Datenmodell. 144 7.3.2 Aufbau einer JCascalog-Abfrage. 146 7.3.3 Abfragen mehrerer Datensätze. 147 7.3.4 Gruppierung und Aggregatoren. 150 7.3.5 Schrittweise Abarbeitung einer Abfrage. 151 7.3.6 Benutzerdefinierte Prädikate. 154 7.4 Einbindung. 159 7.4.1 Subqueries kombinieren. 160 7.4.2 Dynamisch erzeugte Subqueries. 161 7.4.3 Prädikatmakros. 164 7.4.4 Dynamisch erzeugte Prädikatmakros. 167 7.5 Zusammenfassung. 170 8 Beispiel eines Batch-Layers: Architektur und Algorithmen. 171 8.1 Design des Batch-Layers für SuperWebAnalytics.com. 172 8.1.1 Unterstützte Abfragen. 172 8.1.2 Batch-Views. 173 8.2 Überblick über den Workflow. 176 8.3 Aufnahme neuer Daten. 177 8.4 URL-Normalisierung. 178 8.5 User-I D-Normalisierung. 179 8.6 Deduplizierung der Pageviews. 184 8.7 Berechnung der Batch-Views. 184 8.7.1 Zeitlicher Verlauf der Pageviews. 185 8.7.2 Zeitlicher Verlauf der eindeutig unterschiedlichen Besucher. 186 8.7.3 Analyse der Bounce-Rate. 187 8.8 Zusammenfassung. 188 9 Beispiel eines Batch-Layers: Implementierung. 189 9.1 Ausgangspunkt. 189 9.2 Vorbereitung des Workflows. 190 9.3 Aufnahme neuer Daten. 191 9.4 URL-Normalisierung. 195 9.5 User-ID-Normalisierung. 197 9.6 Deduplizierung der Pageviews. 204 9.7 Berechnung der Batch-Views. 204 9.7.1 Zeitlicher Verlauf der Pageviews. 204 9.7.2 Zeitlicher Verlauf der eindeutig unterschiedlichen Besucher. 207 9.7.3 Berechnung der Bounce-Rate. 209 9.8 Zusammenfassung. 212 Teil II Serving-Layer. 213 10 Serving-Layer. 215 10.1 Performancekennzahlen des Serving-Layers. 216 10.2 Lösung des Problems »Normalisierung kontra Denormalisierung« durch den Serving-Layer. 219 10.3 Anforderungen an eine Datenbank für den Serving-Layer. 221 10.4 Gestaltung eines Serving-Layers für SuperWebAnalytics.com. 222 10.4.1 Zeitlicher Verlauf der Pageviews. 223 10.4.2 Zeitlicher Verlauf eindeutig unterschiedlicher Besucher. 223 10.4.3 Berechnung der Bounce-Rate. 224 10.5 Vergleich mit einer vollständig inkrementellen Lösung. 225 10.5.1 Vollständig inkrementelle Lösung. 225 10.5.2 Vergleich mit einer auf der Lambda-Architektur beruhenden Lösung. 231 10.6 Zusammenfassung. 232 11 Serving-Layer Praxis. 233 11.1 ElephantDB: Grundlagen. 233 11.1.1 Views in ElephantDB erzeugen. 234 11.1.2 Views in ElephantDB deployen. 234 11.1.3 ElephantDB verwenden. 235 11.2 Einrichtung des Serving-Layers für SuperWebAnalytics.com. 237 11.2.1 Zeitlicher Verlauf der Pageviews. 237 11.2.2 Zeitlicher Verlauf eindeutig unterschiedlicher Besucher. 240 11.2.3 Berechnung der Bounce-Rate. 241 11.3 Zusammenfassung. 242 Teil III Speed-Layer. 243 12 Echtzeit-Views. 245 12.1 Berechnung von Echtzeit-Views. 246 12.2 Speichern der Echtzeit-Views. 248 12.2.1 Letztendliche Genauigkeit. 249 12.2.2 Im Speed-Layer gespeicherter Zustand. 249 12.3 Schwierigkeiten bei inkrementeller Berechnung. 250 12.3.1 Gültigkeit des CAP-Theorems. 251 12.3.2 Das komplexe Zusammenwirken von CAP-Theorem und inkrementellen Algorithmen. 253 12.4 Asynchrone kontra synchrone Aktualisierungen. 254 12.5 Echtzeit-Views verwerfen. 256 12.6 Zusammenfassung. 258 13 Echtzeit-Views: Praxis. 259 13.1 Cassandras Datenmodell. 259 13.2 Cassandra verwenden. 261 13.2.1 Cassandra für Fortgeschrittene. 263 13.3 Zusammenfassung. 264 14 Warteschlangen und Streamverarbeitung. 265 14.1 Warteschlangen. 265 14.1.1 Warteschlangen mit nur einem Abnehmer. 266 14.1.2 Warteschlangen mit mehreren Abnehmern. 268 14.2 Streamverarbeitung. 269 14.2.1 Warteschlangen und Worker. 270 14.2.2 Fallstricke beim Warteschlangen-Worker-Ansatz. 271 14.3 Streamverarbeitung one-at-a-time auf höherer Ebene. 272 14.3.1 Storm-Modell. 272 14.3.2 Gewährleistung der Nachrichtenverarbeitung. 277 14.4 SuperWebAnalytics.com: Speed-Layer. 279 14.4.1 Aufbau der Topologie. 281 14.5 Zusammenfassung. 282 15 Warteschlangen und Streamverarbeitung: Praxis. 283 15.1 Definition einer Topologie mit Apache Storni. 283 15.2 Apache Storm-Cluster und Bereitstellung. 286 15.3 Gewährleistung der Nachrichtenverarbeitung. 288 15.4 Implementierung des Speed-Layers. 291 15.5 Zusammenfassung. 296 16 Streamverarbeitung kleiner Stapel. 297 16.1 Genau einmalige Verarbeitung. 297 16.1.1 Verarbeitung in streng festgelegter Reihenfolge. 298 16.1.2 Streamverarbeitung kleiner Stapel. 299 16.1.3 Topologien zur Verarbeitung kleiner Stapel. 300 16.2 Grundlegende Konzepte der Streamverarbeitung kleiner Stapel. 302 16.3 Erweiterte Pipe-Diagramme zur Beschreibung der Streamverarbeitung kleiner Stapel. 304 16.4 Fertigstellung des Speed-Layers für SuperWebAnalytics.com. 305 16.4.1 Zeitlicher Verlauf der Pageviews. 305 16.4.2 Berechnung der Bounce-Rate. 306 16.5 Eine weitere Methode zur Berechnung der Bounce-Rate. 311 16.6 Zusammenfassung. 312 17 Streamverarbeitung kleiner Stapel: Praxis. 313 17.1 Trident verwenden. 313 17.2 Fertigstellung des Speed-Layers für SuperWebAnalytics.com. 317 17.2.1 Zeitlicher Verlauf der Pageviews. 317 17.2.2 Berechnung der Bounce-Rate. 320 17.3 Fehlertolerante Verarbeitung kleiner Stapel im Arbeitsspeicher. 326 17.4 Zusammenfassung. 328 18 Die Lambda-Architektur im Detail. 329 18.1 Definition von Datenhaltungssystemen. 329 18.2 Batch- und Serving-Layer. 331 18.2.1 Inkrementelle Stapelverarbeitung. 331 18.2.2 Ressourcennutzung des Batch-Layers messen und optimieren. 338 18.3 Speed-Layer. 343 18.4 Query-Layer. 343 18.5 Zusammenfassung. 345 Stichwortverzeichnis. 347
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