Mardi 12 décembre le Paris JUG a eu lieu. La dernière soirée de l’année a été consacrée à Eclipse Vert.x. J’en profite donc pour vous présenter un tutoriel sur la manière de créer des API (REST et Push) avec Vert.x en utilisant également Infinispan pour persister des données en mémoire. Lire la suite
Il existe plusieurs systèmes de calculs distribués permettant de traiter une volumétrie importante de données: Big Data, le tout en temps réel. L’une des solutions les plus connus c’est Spark. Lire la suite
Many sources of data are coming becoming available in almost every dimension of life and business.
Luckily, we are provided with the tools to understand big data and any other kind of data (Cassandra, Hadoop, Spark…).
But when we look for the skills, the most appealing job is data scientist.
What is a data science? How are data scientists? Lire la suite
Lorsque l’on pense à des technologies liées à la Big Data, on pense de suite à l’éco-système Hadoop, ou bien à Elasticsearch ou bien ces temps-ci beaucoup à Spark, mais il y a un « petit service » de Google qui ne fait pas beaucoup parler de lui mais qui peut tirer son épingle du jeu dans différents cas de figure.
Pour ma part, comme beaucoup d’entreprises, nous avons besoin de faire parler la donnée pour nos équipes en interne et nos clients, et la première architecture technique que nous avions mise en place reposait sur l’éco-système Hadoop avec un cluster sous Cloudera d’une dizaine de serveurs hébergée. Les performances étaient au rendez-vous mais le temps passé pour la maintenance et l’opérationnel était élevé.
Lorsque BigQuery fut assez mature et répondait à nos besoins sur le papier, nous avions décider de créer une branche de notre projet et de tester cette nouvelle technologie de Google.
Résultats : une centaine d’euros d’économisés par mois pour l’électricité, les coût concernant l’opérationnel sur ce projet ont disparu et la facture de Google s’élève a environ 0,20$ par mois et des performances au final qui sont équivalentes avec celle du cluster Hadoop et qui répondent toujours au besoin des utilisateurs finaux.
Comme beaucoup d’outils et de services, BigQuery a été conçu pour résoudre un problème.
Les ingénieurs de Google avaient du mal à suivre le rythme de croissance de leurs données. Le nombre d’utilisateurs de Gmail augmentait constamment et était de l’ordre de centaines de millions; en 2012, il y avait plus de 100 milliards de recherches Google effectuées chaque mois.
Essayer de donner un sens à toutes ces données prenait un temps fou et était une expérience très frustrante pour les équipes de Google.
Ce problème de données a conduit l’élaboration d’un outil interne appelé Dremel, qui a permis aux employés de Google d’exécuter des requêtes SQL extrêmement rapides sur un grand ensemble de données. Selon Armando Fox, professeur d’informatique à l’Université de Californie à Berkley, « Dremel est devenu extrêmement populaire chez Google. Les ingénieurs de Google l’utilisent des millions de fois par jour. » Le moteur de requêtes Dremel a créé une façon de paralléliser l’exécution des requêtes SQL sur des milliers de machines.
Dremel peut scanner 35 milliards de lignes sans un index en une dizaine de secondes.
Il existe deux technologies que Dremel utilise pour atteindre la lecture d’1 To de données en quelques secondes. Le premier est appelé Colossus : un système de fichier distribué et parallélisable développé à Google comme un successeur de Google File System (GFS). Le second est le format de stockage, appelé ColumnIO, qui organise les données d’une manière à ce que ce soit plus facile de les interroger.
En 2012, lors du Google I/O, Google a lancé publiquement BigQuery, qui a permis aux utilisateurs en dehors de Google de profiter de la puissance et la performance de Dremel.
Google BigQuery est une solution en mode SaaS (Software as a service) qui repose sur la plateforme de Cloud de Google et de ce fait de sa puissance de calcul.
Grâce à BQ on peut stocker, effectuer des requêtes et analyser des grands volumes de données : requêter des tables de plusieurs Tera Octets de données ne prend que quelques secondes.
Cette solution s’intègre bien avec Google App Engine mais également avec d’autres plateformes.
Techniquement, le service BigQuery est juste un serveur qui accepte les requêtes HTTP et renvoie les réponses au format JSON. Il communique avec Dremel, le moteur de requêtes qui communique avec Colossus.
* Requêtes : 20 000 requêtes par jour (et jusqu’à 100 To de données).
* Chargement/Upload de donnée :
* Streaming : 100 000 lignes insérées par seconde par table maximum.
A noter que toutes les données qui sont en cache, ne sont pas comptées dans les quotas.
Vous pouvez voir la liste complète des quotas si cela vous intéresse.
Les utilisateurs de BigQuery sont actuellement facturés pour deux choses : le stockage et les requêtes. Les deux coûts sont proportionnels à la taille des données.
Importer des données via un fichier CSV ou JSON est gratuit.
Voici le modèle des coûts décrit de manière détaillée :
Les prix sont sujets à changement donc veuillez vous tenir informés sur le site officiel de BigQuery : https://developers.google.com/bigquery/pricing.
Pour comprendre comment BigQuery peut-il être aussi performant sur d’énormes tables, il faut se pencher sur son architecture technique.
Comme on l’a déjà vu ci-dessus, BigQuery est une implémentation externe de Dremel.
Pour essayer de comprendre en quelques mots comment fonctionne BigQuery, il faut connaître les deux technologies de base de Dremel :
1. Base de Données orientée colonne
Source : livre Google BigQuery Analytics
Dremel utilise BigTable et ColumnIO (des bases de données orientées colonne) et stocke les données sous forme de colonne. Grâce à cela, on ne charge que les colonnes dont on a vraiment besoin.
Dremel stocke les enregistrements par colonne sur des volumes de stockage différents, alors que les bases de données traditionnelles stockent normalement l’ensemble des données sur un seul volume. Cela permet un taux de compression très élevé.
2. Architecture en arbre
Ce type d’architecture est utilisé pour dispatcher les requêtes et agréger les résultats à travers des milliers de machines en quelques secondes.
Source : livre Google BigQuery Analytics
Toutes les données dans BigQuery sont stockées dans des projets. Un projet est identifié par un ID unique ainsi qu’un nom. Il contient la liste des utilisateurs autorisés, les informations concernant la facturation et l’authentification à l’API.
Les tables sont groupées par dataset qui peut être partagé à d’autres utilisateurs. Un dataset peut contenir une ou plusieurs tables.
Les tables sont représentées comme ceci : <project>:<dataset>.<table_name>
Pour comprendre cette règle de nommage, regardons de plus prés une requête SQL :
SELECT message FROM [meetup:logs.latest]
le champ message est sélectionné de la table latest qui est dans le dataset logs qui est dans le projet meetup.
Lorsque l’on créer une table il faut définir son schéma.
Exemple de schéma :
word:STRING,wordcount:INTEGER,corpus:STRING,corpus_date:INTEGER
Type de données possible : string, integer, float, boolean, timestamp et record (nested / repeatable).
Toutes les opérations asynchrones que BigQuery effectue sont faites par les jobs (chargement, insertion de ligne, exécution d’une requête).
Pour communiquer avec BigQuery il existe plusieurs moyens :
Cette interface permet d’effectuer la plupart des opérations dans l’API : lister les tables disponibles, afficher leur schéma et leurs données, partager des dataset avec d’autres utilisateurs, charger des données et les exporter vers Google Cloud Storage.
La console de Google est très pratique lorsque l’on veut exécuter/tester/fine-tuner (optimiser) des requêtes.
En quelques clics on crée sa requête, on l’exécute et on obtient les résultats en quelques secondes.
Source : livre Google BigQuery Analytics
Si vous n’avez aucun projet de créé avec Google BigQuery d’activé et que vous souhaitez accéder à la Google console, vous pouvez cliquer sur le bouton « Essai gratuit ».
Si l’on souhaite par exemple ajouter une colonne dans une table, en ligne de commande c’est possible.
0. Pré-requis : vous devez installer ou avoir Python d’installé sur votre machine.
Puis vous devez vous authentifiez :
gcloud auth login
1. Il suffit de récupérer le schéma de la table :
bq --format=prettyjson show yourdataset.yourtable > table.json
2. Il faut maintenant modifier le fichier, tout supprimer excepté le schema (garder [ { « name »: « x » … }, … ]) et ajouter la nouvelle colonne a la fin par exemple.
3. Mettre à jour le schema de sa table :
bq update yourproject.yourtable table.json
– Il existe une dizaine de librairies clientes qui sont mises à disposition par Google. Elles sont disponible pour Java, Python, PHP, Ruby, .NET …
– Et bien entendu il existe une API de type REST.
A noter que les APIs utilisent l’API d’authentification OAuth2.
Il existe deux moyens pour charger des données dans une table :
Puis il faut bien penser à définir le schéma de cette table :
Le job qui a procédé au chargement des données et à la création de la table a bien fonctionné :
* Soit, via l’API, on peut charger un fichier CSV ou JSON également ou bien insérer des entrées dans une table :
List rowList = new ArrayList();
rowList.add(new TableDataInsertAllRequest.Rows()
.setInsertId(""+System.currentTimeMillis())
.setJson(new TableRow().set("adt", null)));
TableDataInsertAllRequest content = new TableDataInsertAllRequest().setRows(rowList);
TableDataInsertAllResponse response = bigquery.tabledata().insertAll(
PROJECT_NUMBER, DATASET_ID, TABLE_ID, content).execute();
System.out.println("kind="+response.getKind());
System.out.println("errors="+response.getInsertErrors());
System.out.println(response.toPrettyString());
Les requêtes sont écrites en utilisant une variante de l’instruction SQL SELECT standard. BigQuery prend en charge une grande variété de fonctions telles que COUNT, les expressions arithmétiques, et les fonctions de chaîne. Vous pouvez consulter la page Query Reference pour tout savoir sur le langage de requête de BigQuery.
Tout comme le SQL standard, l’instruction SELECT s’écrit de cette manière :
SELECT expr1 [[AS] alias1] [, expr2 [[AS] alias2], ...]
[agg_function(expr3) WITHIN expr4]
[FROM [(FLATTEN(table_name1|(subselect1)] [, table_name2|(subselect2), ...)]
[[INNER|LEFT OUTER|CROSS] JOIN [EACH] table_2|(subselect2) [[AS] tablealias2]
ON join_condition_1 [... AND join_condition_N ...]]+
[WHERE condition]
[GROUP [EACH] BY field1|alias1 [, field2|alias2, ...]]
[HAVING condition]
[ORDER BY field1|alias1 [DESC|ASC] [, field2|alias2 [DESC|ASC], ...]]
[LIMIT n]
;
A noter quelques fonctionnalités intéressantes de BigQuery SQL :
Au lieu de lister toutes les tables quotidiennes dans votre SELECT, comme ceci :
SELECT TIMESTAMP_TO_MSEC(rdt), cl, cid FROM myproject.MEETUP_20150317, myproject.MEETUP_20150318, myproject.MEETUP_20150319 WHERE rdt >= '2015-03-17 16:45:00' AND rdt < '2015-03-19 10:50:00' ORDER BY rk LIMIT 5001
Voici ce qu’il est possible de faire avec cette fonction de wildcard :
SELECT TIMESTAMP_TO_MSEC(rdt), cl, cid FROM (TABLE_DATE_RANGE(myproject.MEETUP_, TIMESTAMP('2015-03-17'), TIMESTAMP('2015-03-19'))) WHERE rdt >= '2015-03-18 16:45:00' AND rdt < '2015-03-19 10:50:00' ORDER BY rk LIMIT 5001
Lorsqu’il s’agit de faire un SELECT sur une liste de tables quotidiennes sur plusieurs jours/semaines/mois, imaginez le gain pour l’écriture de la requête et les performances avec cette fonction.
Vous pouvez également utiliser des expressions régulières directement dans vos requêtes :
SELECT TIMESTAMP_TO_MSEC(rdt), titi, tata FROM [myproject.mytable_20141108] WHERE cl=18 AND rdt >= '2014-11-07 23:00:00' AND rdt < '2014-11-08 22:59:00' AND REGEXP_MATCH(id, '(?i)^(123456789|55884772)$') AND REGEXP_MATCH(bid, '(?i)^(7423456|3465465415)$') ORDER BY tutu LIMIT 123
Il existe plusieurs solutions pour visualiser les données qui sont stockées dans BigQuery.
Voici quelques exemples du rendu que l’on peut avoir :
Source : http://bigquery-sensors.appspot.com/console
Source : Un des outils de reporting et de BI d’atchikservices.
Source : Twitter for BigQuery.
Je tenais à vous parler de Google BigQuery parce qu’il s’agit d’une techno que j’utilise au travail et qui ne fait pas assez parler d’elle à mon goût. Ce n’est pas une solution miracle, cela n’existe pas, mais elle peut répondre à un besoin donné.
Le fait de notamment pouvoir intérroger la base de données en SQL, c’est vraiment très pratique. En quelques secondes on peut exécuter sa requête sur la Web UI et obtenir un export en CSV.
A noter qu’une formation sur Google BigQuery sera donnée lors de Devoxx France 2015. Si cet article vous a donné envie d’en apprendre davantage à propos de BigQuery, inscrivez-vous !
Et vous, avez-vous des problématiques de Big Data, avez-vous déjà utilisé Google BigQuery ou prévu de le faire ?
EDIT:
Si vous voulez en savoir plus : https://fr.slideshare.net/aurelievache/google-bigquery-devfest-toulouse-2016
Les Duchess étaient présentes à l’édition 2014 de l’USI qui s’est tenu les 16 et 17 juin au Palais Brongniart à Paris.
Cette conférence a la particularité de s’adresser à un public très varié et se définit comme étant le rendez-vous des geeks & des boss.
Au programme cette année : du Big Data, des Objets Connectés, du Digital et du Lean Management.
Nous avons eu la chance lors de cette conférence d’interviewer plusieurs speakers (interview audio).
Première rencontre avec Olivier Grisel, ingénieur logiciel à l’INRIA Saclay, qui a présenté la session Predictive Analytics.
Olivier revient sur la définition du Big Data, utilisé trop souvent abusivement, puis nous parle de Machine Learning.
Pour finir il nous présente scikit-learn, projet open-source codé en python qui fournit des algorithmes de Machine Learning, sur lequel il est contributeur.
Vous pouvez télécharger l’interview soit en ogg ou mp3
Quelques liens
Et oui, Duchess France a 4 ans déjà ! On vous remercie pour nous avoir suivi(e)s dans cette aventure et pour fêter cela, on vous invite à participer à une soirée Big Data le 5 mai dans Paris à partir de 18h15 !
Et comme on a fait les choses en grand, la soirée sera retransmise en live via Youtube et donc accessible à tous !
La soirée se déroulera en 2 parties :
De 18h30 à 19h10, la soirée sera consacrée à des lightnings talks de 10 min avec :
Ity Kaul, développeuse chez Twitter viendra nous parler de comment ils ont réussi à scaler pour supporter plusieurs millions d’utilisateurs à Twitter !
Twitter is one of the most heavily trafficked sites on the internet, with over 240 million active users and serving over 500 million Tweets per day. Twitter, as a company and as a service has seen remarkable growth in its eight years of existence. Scaling its services to meet high traffic demands and scaling our development tools to support millions of lines of heterogeneous code have both been challenging and rewarding.
Historically, nearly all of Twitter’s traffic had been served by a monolithic application written in Ruby on Rails. Our growing user base, rapid development cycles and changing business needs all contributed to redesigning our monolithic codebase and move to a services oriented architecture.
In this talk, I will attempt to explain how Twitter scaled to support a) millions of users and b) millions of lines of code and how the community can leverage from these experiences and open source tools being developed.
How to scale to support millions of users?
For higher performance, scalability and resilience to failure, we worked on the migration of Ruby on Rails based monolithic Twitter services to Services Oriented Architecture (SOA), where the services are JVM processes, mostly written in Scala and communicate with one another asynchronously over a network connection.
How to scale to support millions of lines of heterogeneous code?
Pants Build system at Twitter is a state-of-the-art build tool designed to support polyglot services. This tool is open sourced and is being actively worked on and rapidly adopted in the community.
Merci à Numa de nous accueillir et à Hopwork de nous offrir le buffet !
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