dimanche 29 mars 2015

Quelques pointeurs NoSQL

Post rapide pour présenter quelques urls

Liste assez complète de base NoSQL et plus
http://nosql-database.org/

Ce site en lien avec les  NoSql matters, conférences dédiées au NoSQL dont une s'est déroulé le 26 et 27 mars dernier à Paris, pour vous faire une idée du programme

Une série d'article sur le NoSQL : de l'histoire à quels critères de sélection :

Pour finir un blog très bien fait avec un article présentant les familles NoSQL
https://highlyscalable.wordpress.com/2012/03/01/nosql-data-modeling-techniques/

NoSQL ok, mais OLAP ?


     Le NoSQL a le vent en poupe. Les bases de ces frameworks développés au début des années 2000 (2000, 2010) par les géants du web (Google, Facebook, Amazon, ...) pour répondre à leurs besoins croissants de gestion de volume de données en constante augmentation avec des temps de réponse de l'ordre de l'instantané tout en assurant la disponibilité via redondance de l'information.

     L'idée était de disposer de datastorages réactifs en abandonnant un certain nombre de contraintes (voir CAP théorème, encore appelé théorème de Brewer), ce que ne permettaient pas les bases de données classiques (Oracle, Sysbase and Co)

     Aujourd'hui ces frameworks ou leurs principes sont repris par les communautés de développeurs et font régulièrement l'objet de présentations, article blog, ...

     Au milieu de tout ce mouvement NoSQL, un autre principe qui fait moins l'actualité mais reste très présent dans la catégorie datastorage : OLAP.

     Oracle, SAP, Microsoft, ... ont dans leurs gammes de produits entreprise tous une brique OLAP, restant un produit. Les communautés de développeurs ne se sont pas encore emparé du sujet mais on l’aperçoit de temps en temps.

OLAP c'est quoi


     L'acronyme OLAP signifie OnLine Analytical Processing.

     On le défini souvent par opposition à l'OLTP (Online Transaction Processing). Il se veut un outil permettant facilement d'analyser un important volume de données. Cela tombe bien on est en période BigData.

Définition wikipédia :

     La encore ce n'est pas quelque chose de récent, si l'on creuse un peu l'histoire on tombera sur Edgar F. Codd et les 12 règles de Codd (1993) :

     Puis un langage de Microsoft en 1997 le MultiDimensional eXpressions permettant de requeter un produit OLAP, c'est devenu un standard dans le monde OLAP.

Olap et le monde Java


     Il y a eu un premier essai qui n'a pas abouti qui s'est traduit par une JSR commencé en 2000 et abandonnée officiellement en 2012 n'ayant pas évolué depuis 2004 : JOLAP, JSR 69
https://jcp.org/en/jsr/detail?id=69

     Quelques uns ont persisté et Java possède une librairie (toujours active) de querying : Olap4j

     En lien avec le projet open source Mondrian qui lui propose la partie serveur OLAP

Olap dans la tendance actuelle


     Même si on le rencontre peu, un des intérêts d'Olap arrive là où les framework NoSQL ont quelques manques : l'aspect agrégation des données et représentation permettant d'en tirer du sens (le fameux analytics).Une combinaison que l'on peut imaginer est un datastorage massif avec redondance en NoSQL sur lequel s'appuie un frontal intermédiaire type Olap.

Deux projets adoptant cette approche :

EBay avec Kylin (Olap) s'appuyant sur du Haddop :

Un projet GitHub Doradus appuyant une couche Olap sur une couche Cassandra :
https://github.com/dell-oss/Doradus/wiki/Architecture%20%28OLAP%29

     Adobe s'est également intéressé au Olap en s'appuyant sur du HBase (datastorage derrière Hadoop)

dimanche 15 mars 2015

Quelques mots sur Cassandra

Ayant récemment un peu creusé la technologie et sans faire redite avec un post précédent quelques points concernant Cassandra.

Cassandra


     Dans la mouvance NoSQL (lire dans le texte NotOnlySQL), structure de stockage de données développée en Java entrant dans la catégorie hybride clé/valeur clé/colonne. Cassandra prend place dans le triangle du CAP théorème (autrement nommé théorème de Brewer) proposant à l'utilisateur de régler le niveau de réplication et le niveau de cohérence via paramètres et ce fonction de ses besoins.

Le home du projet : http://cassandra.apache.org/

     Vous les trouverez régulièrement pas très loin : Datastax. Société qui propose une surcouche à Cassandra, orienté "entreprise". Ils possèdent une forte expertise sur Cassandra, comptant dans leur rang un certain nombre de committers Cassandra. Leur surcouche permet (entre autres) de faire le lien entre le storage Cassandra et de l'analytics comme Spark ou encore recherche/indexation avec Solr. Ils viennent récemment de s'attaquer aux graph db en faisant l'acquisition de Aurelius (TitanDb).

Les communiqués de presse :
Côté Datastax : http://www.datastax.com/2015/02/datastax-acquires-aurelius-the-experts-behind-titandb
Côté Aurelius : http://thinkaurelius.com/2015/02/03/aurelius-acquired-by-datastax/
Home de TitanDB : http://thinkaurelius.github.io/titan/

Le home de Datastax : http://www.datastax.com/what-we-offer/products-services/datastax-enterprise

Les outils pour travailler avec Cassandra


     Les outils qui vont bien (très orienté DataStax, il doit exister d'autres) :

CCM (Cassandra Cluster Manager), outil de développement réalisé par Sylvain Lebresne (DataStax). Non recommandé en production, il permet en local de gérer un cluster avec plusieurs noeuds Cassandra. Très bien pour se faire la main et commencer à jouer avec la technologie.

Home CCM : https://github.com/pcmanus/ccm
How to CCM : http://planetcassandra.org/getting-started-with-ccm-cassandra-cluster-manager/
Article : http://www.datastax.com/dev/blog/ccm-a-development-tool-for-creating-local-cassandra-clusters

DevCenter, outil de Datastax qui permet de bénéficier d'une GUI pour s'interfacer avec un Cassandra déployé. Permet de requêter, voir les traces d'exécution, visualiser les tables de vos namespaces et les tables systèmes.
DevCenter : http://www.datastax.com/what-we-offer/products-services/devcenter

OpsCenter
, outils de DataStax également qui nous fait entrer plus du côté administrateur pour visualiser nos clusters, noeuds Cassandra.
OpsCenter : http://www.datastax.com/what-we-offer/products-services/datastax-opscenter

     Enfin pour coder son client Java qui vient requêter le datastore Cassandra au travers un noeud qui devient coordinateur : le Java driver Datastax
Home Java Driver (avec la dependency Maven qui va bien) : https://github.com/datastax/java-driver

     Cassandra étant en Java bien entendu toutes les JConsole, VisualVM & co sont les bienvenues pour suivre ce qu'il se passe.

Un peu d'histoire


     Cassandra trouve à sa source deux projets le précédent BigTable de Google (2006) auquel Cassandra empruntera le modèle de données structuré ColumnFamily. Et Dynamo d'Amazon (2007) auquel Cassandra reprend le partitionning et le système de réplication.

Ces deux projets ont fait l'objet de publication technique :

     Cassandra est développé au sein de Facebook par Avinash Lakshman (un des créateur de Dynamo d'Amazon) et Prashant Malik (ingénieur Facebook). Il sera open sourcé par Facebook en 2008.

A propos du key value store vs column family : http://www.edwardcapriolo.com/roller/edwardcapriolo/entry/on_key_value_vs_column

Quelques mots clé (pour approfondir via google & co)


     Généralités sur l'architecture : http://wiki.apache.org/cassandra/ArchitectureOverview

     OnHeap, offHeap : Cassandra (en java donc dans une jvm) utilise du off heap pour stocker un certain nombre d'information : http://noflex.org/cassandra-component-on-heap-or-off-heap/

     Composants techniques au cœur de Cassandra : MemTable et SSTable

     A connaitre pour bien comprendre le fonctionnement : Read Path et Write Path
http://fr.slideshare.net/joshmckenzie/cassandra-21-read-write-path

     Requête sur une base Cassandra :
CQL : https://cassandra.apache.org/doc/cql3/CQL.html
Avant le CQL, le shell (qui viendrait à disparaitre) : http://wiki.apache.org/cassandra/CassandraCli
Enfin quelques drivers permettant d'attaquer Cassandra dans différents langages : http://planetcassandra.org/client-drivers-tools/

Quelques Algo derrière cette belle machine


     Au coeur du principe distribué de Cassandra et ce qui en fait un système sans SPOF (Single Point Of Failure) : le Gossip protocole

     Filtre de Bloom

     Merkle tree, pour vérifier la consistance et permettre la remonté rapide de nœud :

     Paxos pour les transactions dites légère

Dans la vie réelle


     Pour finir quelques utilisateurs de Cassandra en production sans gâcher la surprise quelques noms connus : CERN, eBay, GitHub, Instagram, Intuit, Netflix, Reddit, The Weather Channel, ...

Pour plus de détails :
Utilisateurs de Cassandra : http://planetcassandra.org/companies/
L'exemple de Netflix (presentation 2012) : http://fr.slideshare.net/acunu/cassandra-eu-2012-netflixs-cassandra-architecture-and-open-source-efforts
Blog technique netflix : http://techblog.netflix.com/search/label/Cassandra

Conclusion


     En guise de conclusion, trois points qui me semblent importants à réfléchir pour passer un projet sur Cassandra :
  • J'ai mon storage de donnée mais comment je mets en place mon moteur d'agrégation (Datastax avec sa surcouche propose quelques solutions).
  • Le schéma de mon stockage dans Cassandra est très fortement impacté par comment je vais requêter, il faut avoir une idée de ce que l'on veut avant de partir (contrairement à des datastorage plus souple comme MongoDB, orienté document).
  • Une fois dedans, quelles portes de sorties. Par exemple comment je back up sur un autre support mes données qui sont dans les noeuds Cassandra ... un réponse peut être pas besoin, la solution comme cela me va mais à ce moment attention aux migrations.

     Quelques éléments de réflexion chez les géants du web :