От больших к очень большим данным — зачем нужна нормализация в Big Data / Голов Николай (Авито)
•Download as PPTX, PDF•
2 likes•2,361 views
Спроектировать хранилище данных, казалось бы, не сложно. Собрать требования -> построить модель данных -> реализовать ETL. Но проходит год-два, и рост объема данных, и, главное, рост сложности данных приводит хранилище на грань работоспособности. В докладе будет проиллюстрировано, как Big Data хранилище Авито экспоненциально увеличивалось в размерах данных и сложности их взаимосвязей вместе с ростом объема и сложности бизнеса компании, сохраняя скорость выполнения запросов. Будет обосновано, почему следование ограничениям 6-й нормальной формы (Anchor Modeling) помогает не утонуть в новых данных и успешно масштабировать нагрузку в условиях MPP СУБД. В качестве финального штриха будет рассказано, как высоконормализованная модель данных Anchor Modeling позволяет малыми усилиями сделать шаг за пределы СУБД к хранению части данных в виде (ORC) файлов в распределенной файловой системе (HDFS) к сохранению для пользователей возможности работать со всеми данными посредством (почти) обычного SQL (без Hive).
Recommended
Recommended
More Related Content
What's hot
What's hot (17)
Viewers also liked
Viewers also liked (20)
Similar to От больших к очень большим данным — зачем нужна нормализация в Big Data / Голов Николай (Авито)
Similar to От больших к очень большим данным — зачем нужна нормализация в Big Data / Голов Николай (Авито) (20)
More from Ontico
More from Ontico (20)
От больших к очень большим данным — зачем нужна нормализация в Big Data / Голов Николай (Авито)
- 1. От больших к очень большим данным - зачем нужна нормализация в Big Data? Николай Голов
- 2. Avito
- 3. Безусловный лидер в РФ Moscow St. Petersburg Novosibirsk N. Novgorod Kazan Samara Rostov Volgograd Voronezh Ufa Chelyabinsk Omsk Krasnoyarsk Vladivostok Yakutsk Irkutsk Khabarovsk 1.6x2 от всего рынка объявления РФ Почти 50% Просмотров с мобильных устройств 40% Подержанных машин РФ в 2014 были проданы на Авито 250K – 300K Новых авторов в день. 7.9млрд. Просмотров в Декабре 2014, 27млн уникальных посетителей 9,500+ Платных магазинов 24.5млн. Активных объявлений в конце 2014
- 4. Эволюция Avito 0 400 800 1,200 1,600 2,000 2,400 Jan-09 Jul-09 Jan-10 Jul-10 Jan-11 Jul-11 Jan-12 Jul-12 Jan-13 Jul-13 Jan-14 Jul-14 Jan-15 Q1 2010 Фокус на Москве и СПБ Сентябрь 2010 13 новых городов Август 2011 28 городов Q2 2013 Поглощение Slando и Olx зафиксировало лидирующую позицию Авито Январь 2012 Националь ное покрытие
- 5. Откуда у Avito большие данные?
- 6. Первый источник данных - изменения 01.01.20 15• 1000$ • MacBook 01.02.2015 • 100$ • MacBook, XXX videos, cal +1**** 02.02.2015 • 500$ • MacBook Air 11
- 7. Web server 01 Web server 02 Web server 03 Log 01 Log 02 Log 03 search view help pay comment Второй источник – clickstream
- 8. Результаты 2013 Август 2013: ELT инфраструктура для Vertica. Сентябрь 2013: Click Stream из MongoDB Октябрь 2013: Данные BackOffice из PostgreSQL
- 9. 9 Backoffice DB Clickstream • ~200 млн. Соб/день • Каждые 15 минут • Все изменения • Раз в час ClickStream tables ~ 30 tables ~ 50 bln. of records Tables of Backoffice ~ 300 tables ~ up to 1 bln of records Daily sync Live connection Analysts Результаты 2013 4 servers, 11Tb of raw data
- 10. Откуда у Avito еще больше больших данных?
- 11. Automatic filtering of illicit content data samples for competition
- 12. Users Adverts Payment Clicks Searches Device Cookie Хранилище Avito - эволюция Illicit content detection Fraud estimation
- 13. Основные принципы аналитики Авито Все данные хранятся согласованными в HP Vertica Команды Data Scientists (по 1-2 человека) занимаются прогнозированием, классификацией, сегментацией и т.п. Data scientists знают SQL и самостоятельно работают в хранилище Большинство видов анализа занимает от минут до 2 часов Если анализ требует больше 2 часов – зовут Platform Team Platform team занимается добавлением данных, исправлением ошибок и созданием витрин.
- 14. Рост вовлеченности пользователей Самостоятельная работа с данными Назначение цен на услуги Прогнозирование трендов Jan-14 Dec-14 Nov-15 Operating Metric Forecast Качество контента Система искусственного интеллекта для на 80% автоматизированного: Поиска мошеннических действий Поиска нелегального контента Поиска дубликатов Построения ценовых моделей Обнаружения ботов Оптимизация рекламы • Отслеживание интересов пользователей в реальном времени для оптимального подбора рекламных предложений.
- 16. 16 Backoffice DB Clickstream • ~200 млн. Соб/день • Каждые 15 минут • Все изменения • Каждый час ClickStream tables ~ 30 tables ~ 50 bln. of records Tables of Backoffice ~ 300 tables ~ up to 1 bln of records Daily sync Live connection Analysts Результаты 2013 4 servers, 11Tb of raw data
- 17. 17 Backoffice DB Clickstream • ~600 млн. Соб/день • Каждые 15 минут • Все изменения • Каждый час ClickStream tables ~ 70 tables ~ 150 bln. of records Tables of Backoffice ~ 600 tables ~ up to 2 bln of records Daily sync Live connection Analysts Сейчас 12 servers, 51Tb of raw data
- 18. Эволюция кластера Авито 4 10 15 0 2 4 6 8 10 12 14 16 Размер кластера (сервера) 2013 2014 2015 11 26 51 0 10 20 30 40 50 60 Размер кластера (TB) 2013 2014 2015 300 560 740 0 100 200 300 400 500 600 700 800 Размер ClickStream (млн. Соб/день) 2013 2014 2015 3 14 23 0 5 10 15 20 25 Количество интегрирован ных систем 2013 2014 2015
- 19. Почему мы можем там быстро расти?
- 21. ANCHOR (HUB) • Anchor – entity, сущность, существительное • Пример – товар, клиент, магазин • Хранит суррогатный ключ (в нашем случае – еще и бизнес ключ) • Дополнительно хранит систему-источник и дату загрузки • Не меняется H_User: -user_id -load_date -source_sys H_Advert: -advert_id -load_date -source_sys H_Referer: -shop_id -load_date -source_sys
- 22. TIE (LINK) • Tie – связка, глагол • Пример – продажа товара клиенту • Хранит сурр. ключи связываемых сущностей • Дополнительно хранит систему-источник и дату • Может связывать ТОЛЬКО Anchor-ы • SCD 2, actual_date H_Advert: -adverts_id -load_date -source_sys H_User: -user_id -load_date -source_sys T_Controls: -(fk) user_id -(fk) advert_id -actual_date -load_date -source_sys
- 23. 23 • ATTRIBUTE – свойство, прилагательное • Пример – свойство клиента • Хранит один атрибут и ключ только анкора • Анкор может иметь произвольное количество атрибутов • SCD 2 , actual_date ATTRIBUTE (SATTELITE) S_User_Name: -user_id -name -actual_date H_User: -customer_id -load_date -source_sys S_User_INN: -user_id -inn -actual_date S_User_Gender: -user_id -gender -actual_date
- 25. Users Adverts Payment Clicks Searches Device Cookie Преимущество 1 – автоматизированное расширение Phone Bot Net Geo point Payment system Is Human
- 30. • Полуавтоматическое расширение модели • Универсальный подход к выбору сегментации/сортировки для таблиц • Эффективная логическая компрессия данных • Существующая версия оптимизатора запросов не умеет генерировать эффективные планы запросов для высоко нормализованной модели. Требуется свой механизм генерации планов. Преимущества и недостатки нормализации в MPP база данных
Editor's Notes
- Each advert produces list of versions. If one wants to understand it’s data – all changes have to be stored
- Clickstream - all actions of users on a web-pages
- 2013 – data are loaded from main data sources, first reports are implemented.
- Main feature – DWH is constantly loading data, delay is no more than 2 hours.
- Vertica supports SQL Data samples can be easily generated, checked Data scientists don’t need to have Big Data skills They need to know SQL
- System for illicit content detection uses data from data warehouse to operate, and produces its own data, that have to be added to DWH and linked to existing entities.
- Here is a full list of BI applications, created above the data warehouse. Each applications uses some data from DWH and produces new data for it.
- Data sources and data receivers at the end of 2014 Some sources are also data receivers.
- Main feature – DWH is constantly loading data, delay is no more than 2 hours.
- Anchor Modeling – brand new data warehouse modeling methodology. It’s similar to Data Vault, but requires higher level of normalization – 6th normal formal.
- Animated slide. Vertica is relational database, so it supports high level of normalization Data are stored as graph of linked objects (tables), so new objects, new entities, can be easily added and linked to old ones. At the beginning ETL for adverts, users and payments were implemented. After it – clicks and searches were loaded and linked to adverts.
- Examples of DWH expanding: -loading of geo location points for web events (searches and clicks) from mobile devices. -support of phone verification for users -support of multiple payment systems -support of bot detection services -detection of fraud (non-human) clicks
- – all DWH was implemented and supported by 2-4 persons. - approach guarantees scaling of data loading tasks by adding new servers to cluster (this feature is not guaranteed by HP Vertica if tables were not efficiently designed). - normalization helps to store only unique values for such values as URL, Referer or Cookie. - (drawback) Ordinary reports require up to dozen of joins of tables with more with 100 billion of rows. Query optimizer generates plans, that are too heavy for RAM, even for RAM of MPP cluster.