Spark streaming tutorial
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Apache Spark의 streaming tutorial 자료입니다. 기존의 spark streaming과 새로 추가된 structured streaming에 관하여 익힐 수 있습니다.
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Spark streaming tutorial
- 2. Spark Intro
- 3. Spark Intro • In-memory 기반 범용 클러스터 컴퓨팅 엔진 - 하둡 맵리듀스보다 100배 빠름(공홈에서 주장) • Unified Engine - batch/stream, SQL 및 Machine learning, Graph processing 제공 • 다양한 언어 지원 - Java, Scala, Python, R • 여러 클러스터 매니저를 지원하여 다양한 환경에서 구동 가능 - Standalone, YARN, mesos 등
- 4. Spark Philosophy • Unified engine • High-level APIs • Integrate broadly
- 5. Spark trends
- 10. Spark Streaming
- 12. Why Spark Streaming? 데이터를 실시간으로 바로 처리 하고 싶어요 “웹사이트를 모니터링할 수 없을까요?” “이거 추가되거나 삭제되면 바로 반영해주세요” “실시간 데이터로 머신러닝 모델을 학습시키고 싶어요” “문제를 바로 알고 싶어요” Website monitoring Fraud detection ML from streaming data
- 13. Why Spark Streaming? • Integration with Batch Processing 같은 프레임워크에서 배치와 스트리밍을 같이 처리하고 싶어요 “배치는 MapReduce, 스트리밍은 Storm…” “유지 보수가 너무 어려워요 ㅠㅠ” “배치를 쉽게 스트리밍으로 바꿀수 없을까요?”
- 14. Why Spark Streaming? • Integration with Batch Processing 같은 프레임워크에서 배치와 스트리밍을 같이 처리하고 싶어요 “배치는 MapReduce, 스트리밍은 Storm…” “유지 보수가 너무 어려워요 ㅠㅠ” “배치를 쉽게 스트리밍으로 바꿀수 없을까요?”
- 15. What is spark streaming?
- 16. What is Spark Streaming? • 배치를 작게해서 스트리밍처럼 돌리자 - 스트림 데이터를 시간 간격으로 분할 - 분할된 데이터를 대상으로 배치 수행 - 각 배치는 기존의 Spark job과 동일하게 처리 Spark Streaming live data stream batches of input data Spark Engine processed result RDD
- 17. Streaming Context • Spark streaming을 사용하기 위해서 제일 먼저 생성하는 인스 턴스 - SparkContext, SparkSession과 비슷 • 어떤 주기로 배치 처리를 수행할지에 대한 정보를 함께 제공 • SparkConf나 SparkContext를 이용해 생성
- 18. Programming Model - DStream • Discretized Stream(Dstream) - 끊임없이 생성되는 연속된 데이터를 나타내기 위한 데이터 모델 - 일정 시간마다 데이터를 모아서 RDD를 만들어줌 - RDD로 구성된 시퀀스 Reference : zero-to-streaming-spark-and-cassandra
- 19. 그림과 함께 보는 예제 Spark Streaming live data stream batches of input data Spark Engine processed result
- 20. 그림과 함께 보는 예제 Spark Streaming live data stream batches of input data Spark Engine processed result
- 21. How to use?
- 22. Example – Twitter 데이터와 놀아보기 • 살펴볼 예제 - 초당 생성되는 트윗 수 세어보기 - 최근 10초동안 생성되는 트윗 중 가장 많이 사용되는 단어수를 매 초마 다 확인하기 - 지금부터 유저별 트위터 작성 수 집계하기 예제 저장소 : https://github.com/eoriented/spark-streaming-tutorial
- 23. 예제 저장소 • https://github.com/eoriented/spark-streaming-tutorial Star 버튼을 눌러주시 면 호랑이 기운이 솟아 나요!!
- 24. Tutorial - 1 • 초당 생성되는 트윗 수 세기 - Twitter API Credential 발급 받기 • https://apps.twitter.com/ • 위 홈페이지에서 Twitter API를 사용할 수 있는 토큰들을 발급 받을 수 있음
- 25. Tutorial - 1 • 초당 생성되는 트윗 수 세기
- 26. Tutorial - 2 - 최근 10초동안 많이 사용되는 단어수를 매 초마다 확인하기 • 예제를 살펴 보기 전에 Window 개념 익히기
- 27. Tutorial - 2 - 최근 10초동안 많이 사용되는 단어수를 매 초마다 확인하기 • 예제를 살펴 보기 전에 Window 개념 익히기
- 28. Window-based Transformations • 이전에 수행된 배치의 결과를 반영해서 사용하는 경우 사용
- 29. Tutorial - 2 - 최근 10초동안 사용되는 단어수를 매 초마다 확인하기
- 30. Tutorial - 3 - 지금부터 생성되는 유저별 트위터 작성 수 집계하기
- 31. Tutorial - 3 - 지금부터 생성되는 유저별 트위터 작성 수 집계하기 • 스트리밍에서는 매번 새로운 데이터를 대상으로 집계를 수행 • 이전에 처리했던 결과를 반영하기 위해서 stateful 방식의 집계를 제공
- 32. Tutorial - 3 - 지금부터 생성되는 유저별 트위터 작성 수 집계하기
- 33. 실제 업무에 적용하려면?
- 34. Data source • 지원하는 데이터 소스 - Default data source • Socket • 파일 (HDFS 호환 파일 가능) • RDD Queue - Advanced data source (외부 연동 라이브러리) • Kafka • Flume • Kinesis • Twitter - Receiver를 직접 구현
- 35. Data source • Custom Receiver - 만일 내가 원하는 Data source가 존재하지 않는다면? • Custom Receiver로 구현 - http://spark.apache.org/docs/latest/streaming-custom-receivers.html - onStart 메소드와 onStop 메소드를 구현
- 36. 24/7 그럼 운영은?
- 37. Fault tolerance • Check Point - Metadata checkpoint • 드라이버의 장애 대응 - Data checkpoint • 최종 상태의 데이터를 빠르게 복구하기 위한 용도 - 파일 시스템 • HDFS, S3, local FS(test용) 등이 사용 가능
- 38. 성능 고려사항 • 배치 / 윈도우 사이즈 - 500ms 가 적당 - 큰 배치로 시작하여 작은 사이즈로 낮춰가면서 배치 사이즈 결정 추천 • 병렬화 - 리시버 개수 늘리기 • 하나의 리시버가 받는게 아닌 여러 리시버가 받아서 처리하는게 효율적 - Repartitioning • 입력 스트림의 파티션을 재설정하여 처리 • 메모리 튜닝 - GC 옵션 튜닝 - Spark.cleaner.ttl 옵션을 이용하여 RDD 제거 시간 조정
- 40. Streaming Example Reference : https://databricks.com/blog/2016/07/28/structured-streaming-in-apache-spark.html
- 41. A few challenges • Consistency • Fault tolerance • Out-of-order data
- 42. What is Structured Streaming?
- 43. Structured Streaming Intro • Basic concepts Reference : https://databricks.com/blog/2016/07/28/structured-streaming-in-apache-spark.html
- 44. Structured Streaming Intro • Programming Model for Structured Streaming Reference : https://databricks.com/blog/2016/07/28/structured-streaming-in-apache-spark.html
- 45. Structured Streaming Intro • Output - Complete Mode - Append Mode - Update Mode
- 46. Structured Streaming Intro • Output – Complete Mode Reference : https://www.slideshare.net/SangbaeLim/spark-bootcamp2017inseoul-finalpt20170626distv1
- 47. Structured Streaming Intro • Output – Append Mode Reference : https://www.slideshare.net/SangbaeLim/spark-bootcamp2017inseoul-finalpt20170626distv1
- 48. Structured Streaming Intro • Output – Update Mode Reference : https://www.slideshare.net/SangbaeLim/spark-bootcamp2017inseoul-finalpt20170626distv1
- 49. How to use?
- 50. Spark SQL vs Structured Streaming Reference : https://www.slideshare.net/SangbaeLim/spark-bootcamp2017inseoul-finalpt20170626distv1
- 51. Spark SQL vs Structured Streaming Reference : https://www.slideshare.net/SangbaeLim/spark-bootcamp2017inseoul-finalpt20170626distv1
- 52. Example • Structured Streaming을 이용한 Wordcount 예제 3가지 - Word count - Word count with window operations - Word count with watermarking
- 54. Example – Wordcount with window operation • Window Operations on Event Time
- 55. Example – Wordcount with window operation
- 56. Example – Wordcount with watermarking • Handling Late Data and Watermarking
- 57. Example – Wordcount with watermarking • Handling Late Data and Watermarking
- 58. Example – Wordcount with watermarking • Handling Late Data and Watermarking
- 59. Example – Wordcount with watermarking
- 60. Comparison with Other Engines
- 61. Reference • Structure streaming in apache spark : https://databricks.com/blog/2016/07/28/structured-streaming-in-apache- spark.html • Spark streaming, 권혁진 : https://www.slideshare.net/SangbaeLim/spark-bootcamp2017inseoul-finalpt20170626distv1 • 빅데이터 분석을 위한 스파크2 프로그래밍, 백성민, 위키북스 • Learning Spark, Matei Zaharia, Holden Karau, Andy Konwinski, Patrick Wendell, O’Reilly Media
- 62. Questions?
- 63. Thank you
Editor's Notes
- 언어 선택은 자유지만 만약 어떤 언어도 상관하지 않는 경우에는 scala를 추천 - 자바보다 API가 간결하고, 파이썬 보다 더 좋은 성능을 낸다.(Spark는 scala로 만들어져 있고, 새로운 기능은 스칼라부터 적용)
- 왜 만듦?
- 왜 만들었냐?
- 무엇을 만들었을까?
- 무엇을 만들었나?
- 용어 익히기
- 빠르게 보는 Spark Streaming 어떻게 사용하는가
- 두번째 예제를 살펴 보기 전에 윈도우 사이즈와 슬라이드 인터벌의 경우 배치 크기의 배수로 지정
- 스트럭처 스트리밍은 간단하게 소개만 해드리겠음
- 기존 맵리듀스 패턴을 이용하여 스트리밍을 처리하는 방식의 예 - 사용자가 앱을 열때 open 이벤트를 보내고, 닫을 때 close 이벤트를 보내는 예제
- 사용자가 앱을 열때 open 이벤트를 보내고, 닫을 때 close 이벤트를 보내는 예제 Consistency open을 처리하는 reducer와 close를 담당하는 리듀서가 있을 때 open을 처리하는 리듀서가 close를 담당하는 리듀서보다 느린 경우 mysql에서는 open 보다 close가 더 많아질 수도 있어서 데이터의 일관성이 깨질 수 있음 Fault tolerance Mapper나 리듀서가 죽는 경우는? Out-of-order data 여러 출처의 데이터가 순서가 다른 경우 문제가 될 수 있음
- 입력 데이터의 스트림을 입력테이블로 간주해서 처리. 스트림에 도착하는 모든 데이터는 입력 테이블에 추가되는 새로운 row와 같이 처리
- 결과를 Result Table에 업데이트 한다. 결과 테이블이 업데이트 될때마다 변경된 결과와 행을 외부 싱크에 기록해야 함
- 아웃풋은 외부 스토리지에 쓰여지는 것으로 정의됨
- Result 테이블에 전부 업데이트를 하고 쓰여짐
- 결과를 Result Table에 업데이트 한다. 결과 테이블이 업데이트 될때마다 변경된 결과와 행을 외부 싱크에 기록해야 함
- 늦게 들어오는 데이터를 어떻게 처리할 것인가? 한참 후에(하루, 일주일) 들어오는 데이터를 처리하기 위해서 기존 데이터를 계속 유지할 수 없음 한참 지난 후에 도달하는 데이터를 적절히 처리하기 위한 방법으로 워터마크 도입 이벤트의 유효기간을 설정하여 처리하는 방식입니다.
- 해당 트리거가 발생하기 전에 인입된 모든 이벤트중에 가장 마지막에 발생된 이벤트 발생시각에서 미리 지정해둔 유효기간을 뺀 것으로 결정