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Data Processing and Aggregation
Senior Solutions Architect, MongoDB Inc
massimo@mongodb.com.
Massimo Brignoli
@massimobrignoli
Chi sono?
• Solutions Architect/Evangelist in MongoDB Inc.
• 24 anni di esperienza nel mondo dei database e dello sviluppo software
• Ex dipendente di MySQL e MariaDB
• In precedenza: web, web, web
Big Data
Innovation
Understanding Big Data – It’s Not Very “Big”
from Big Data Executive Summary – 50+ top executives from Government and F500 firms
64% - Ingest diverse, new data in real-time
15% - More than 100TB of data 20% - Less than 100TB (average of all? <20TB)
“I have not failed. I've just found 10,000 ways that won't work.” ― Thomas A. Edison
Tante grandi innovazioni dal 1970…
Ma usereste una di queste tecnologie per lanciare un nuovo business oggi?
Incluso il modello relazionale dei dati!
Per quali computer è stato pensato il modello relazionale?
Questi erano i computer!
E lo Storage?
E come si sviluppava il software?
pio, il LISP (LISt Processing language) [24].A quel tempo, i problemi significativi non ri-guardavano tanto l’organizzazione del pro-cesso di produzione, di solito lasciato nellemani di pochi esperti, quanto la comprensio-ne e la memoria di ciò che veniva sviluppatoall’interno della stessa comunità degli svi-luppatori. Di qui, la necessità di trascrivere lacomputazione in un formalismo familiare aiprogrammatori dell’epoca; era il tempo delleastrazioni: formule matematiche (FORTRAN),astrazioni logiche (LISP) o transazioni econo-miche (COBOL)1. Inoltre, la diffusione e la di-versificazione del mercato dei calcolatorielettronici rese pressante il bisogno di scrive-re programmi che funzionassero su più piat-taforme di calcolo.Presto ci si accorse che questo non bastava(fine anni ’60 e primi anni ’70). I programmidiventavano più grandi e richiedevano la col-laborazione di più persone, anche più gruppidi persone. Occorreva strutturare il processodi sviluppo per renderlo più organico. Pren-dendo a prestito concetti e terminologie dal-le teorie di management in voga all’epoca, enei decenni precedenti per essere precisi, inprimis una versione molto statica del Fordi-smo [3], ci si concentrò sull’idea di organizza-re il processo di sviluppo in moduli indipen-
denti con interfacce chiare e componibili. Sidiffusero concetti quali la programmazionestrutturata, il data hiding e l’incapsulamen-to. Nacquero l’ALGOL [10], il C [21], il Pascal[20], il Modula 2 [35] e l’Ada [15]: anche ilFORTRAN fu fatto evolvere in questo senso.Il processo di produzione modulare nella suatraduzione informatica, il modello di svilup-po “a cascata”, dominò gli anni ’70 e i primianni ’80. I limiti di questo modello, soprattut-to la sua incapacità di gestire la flessibilità ri-chiesta dalla produzione del software, co-minciarono a essere evidenti verso la metàdegli anni ’80. Ci furono piccole variazioni dirotta, come i modelli di sviluppo “a V”, masostanzialmente il modello modulare e gli as-sociati linguaggi strutturati rimasero predo-minanti. L’idea guida era che la mancanza diprecisione, e l’incertezza che la causava, po-teva e doveva essere risolta a priori, tramitespecifiche più accurate e circostanziate.Negli anni ’80 la comunità scientifica acquisìla consapevolezza che i problemi non eranosolo legati alla carenza umana nelle attività didefinizione del sistema, ma anche all’esisten-za di una zona di ombra intrinseca allo svilup-po di un qualunque sistema software, chenon permetteva di definire in modo completoe corretto fin dall’inizio le caratteristiche cheil sistema software avrebbe avuto alla fine.Il punto di partenza per lo sviluppo di un si-stema software sono, in effetti, bisogni veri opercepiti come tali.Ma tanti di questi bisogni si esprimono non in
M O N D O D I G I T A L E • n . 4 - d i c e m b r e 2 0 0 3
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40
FIGURA 1Evoluzione dei
linguaggi
Processo Bisogno Linguaggio1950
1960
1970
1980
1990
2000
Primi tentativi di “ordine”nello sviluppo
Comprensibilità e portabilità del codice,per sostenere la sua evoluzione
Organizzazione “industriale”dello sviluppo dei sistemi software
Impossibilità di definire in modopreciso il sistema da sviluppare
Sviluppo e distribuzione moltorapidi e orientati ai sistemi
di comunicazione
Waterfall, a “V”, ...
Incrementale, Spirale, ...
Metodologie agili
Linguaggi assemblativi
Linguaggi di alto livello
Linguaggi strutturati
Linguaggi orientati agli oggetti
Linguaggi per lo sviluppodinamico
1 Si tralascia di menzionare altri linguaggi che, purmolto popolari all’epoca, direbbero molto poco allettore di oggi.
RDBMS Rende lo Sviluppo Difficile
Relational Database
Object Relational Mapping Application
Code XML Config DB Schema
E Ancora Più Difficile Evolverlo… New Table
New Table
New Column
Name Pet Phone Email
New Column
3 months later…
RDBMS
Dalla Complessità alla Semplicità..
MongoDB
{ _id : ObjectId("4c4ba5e5e8aabf3"),
employee_name: "Dunham, Justin", department : "Marketing",
title : "Product Manager, Web", report_up: "Neray, Graham",
pay_band: “C", benefits : [
{ type : "Health", plan : "PPO Plus" },
{ type : "Dental",
plan : "Standard" } ]
}
Che cos’è un Record?
Chiave → Valore
• Storage mono-dimensionale
• Il singolo valore e’ un blob
• Le query sono solo per chiave
• Nessuno schema
• I valore non può essere aggiornato ma solamente sovrascritto
Key Blob
Relazionale
• Storage bi-dimensionale (tuple)
• Ogni campo contiene solo un valore
• Query sono su ogni campo
• Schema molto strutturato (tabelle)
• Update sul posto
• Il processo di normalizzazione richiede molte tabelle, indici e con una pessima localizzazione dei dati.
Primary Key
Documento
• Storage N-dimensionale
• Ogni campo può contenere 0,1, tanti o valori incapsulati
• Query su tutti i campi e livelli
• Schema dinamico
• Update in linea
• Incapsulare i dati migliora la localizzazione dei dati, richiede meno indici e ha migliori performance
_id
For over a decade
Big Data == Custom Software
In the past few years Open source software has emerged enabling the rest of us to handle Big Data
How MongoDB Meets Our Requirements
• MongoDB is an operational database
• MongoDB provides high performance for storage and retrieval at large scale
• MongoDB has a robust query interface permitting intelligent operations
• MongoDB is not a data processing engine, but provides processing functionality
http://www.flickr.com/photos/torek/4444673930/
MongoDB data processing options
Getting Example Data
The “hello world” of MapReduce is counting words in a paragraph of text.
Let’s try something a little more interesting…
What is the most popular pub name?
#!/usr/bin/env python # Data Source # http://www.overpass-api.de/api/xapi?*[amenity=pub][bbox=-10.5,49.78,1.78,59] import re import sys from imposm.parser import OSMParser import pymongo class Handler(object): def nodes(self, nodes): if not nodes: return docs = [] for node in nodes: osm_id, doc, (lon, lat) = node if "name" not in doc: node_points[osm_id] = (lon, lat) continue doc["name"] = doc["name"].title().lstrip("The ").replace("And", "&") doc["_id"] = osm_id doc["location"] = {"type": "Point", "coordinates": [lon, lat]} docs.append(doc) collection.insert(docs)
Open Street Map Data
{ "_id" : 451152, "amenity" : "pub", "name" : "The Dignity", "addr:housenumber" : "363", "addr:street" : "Regents Park Road", "addr:city" : "London", "addr:postcode" : "N3 1DH", "toilets" : "yes", "toilets:access" : "customers", "location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [-0.1945732, 51.6008172] } }
Example Pub Data
MongoDB MapReduce •
MongoDB
map
reduce
finalize
Map Function
> var map = function() {
emit(this.name, 1);
MongoDB
map
reduce finalize
Reduce Function
> var reduce = function (key, values) {
var sum = 0;
values.forEach( function (val) {sum += val;} );
return sum;
}
MongoDB
map
reduce finalize
Results > db.pubs.mapReduce(map, reduce, { out: "pub_names", query: { } } ) > db.pub_names.find().sort({value: -1}).limit(10) { "_id" : "The Red Lion", "value" : 407 } { "_id" : "The Royal Oak", "value" : 328 } { "_id" : "The Crown", "value" : 242 } { "_id" : "The White Hart", "value" : 214 } { "_id" : "The White Horse", "value" : 200 } { "_id" : "The New Inn", "value" : 187 } { "_id" : "The Plough", "value" : 185 } { "_id" : "The Rose & Crown", "value" : 164 } { "_id" : "The Wheatsheaf", "value" : 147 } { "_id" : "The Swan", "value" : 140 }
> db.pubs.mapReduce(map, reduce, { out: "pub_names", query: { location: { $within: { $centerSphere: [[-0.12, 51.516], 2 / 3959] } }} }) { "result" : "pub_names", "timeMillis" : 116, "counts" : { "input" : 643, "emit" : 643, "reduce" : 54, "output" : 537 }, "ok" : 1, }
Pub Names in the Center of London
> db.pub_names.find().sort({value: -1}).limit(10) { "_id" : "All Bar One", "value" : 11 } { "_id" : "The Slug & Lettuce", "value" : 7 } { "_id" : "The Coach & Horses", "value" : 6 } { "_id" : "The Green Man", "value" : 5 } { "_id" : "The Kings Arms", "value" : 5 } { "_id" : "The Red Lion", "value" : 5 } { "_id" : "Corney & Barrow", "value" : 4 } { "_id" : "O'Neills", "value" : 4 } { "_id" : "Pitcher & Piano", "value" : 4 } { "_id" : "The Crown", "value" : 4 }
Results
MongoDB MapReduce
• Real-time
• Output directly to document or collection
• Runs inside MongoDB on local data
− Adds load to your DB
− In Javascript – debugging can be a challenge
− Translating in and out of C++
Aggregation Framework
Aggregation Framework •
MongoDB
op1
op2
opN
Aggregation Framework in 60 Seconds
Aggregation Framework Operators
• $project
• $match
• $limit
• $skip
• $sort
• $unwind
• $group
$match
• Filter documents
• Uses existing query syntax
• If using $geoNear it has to be first in pipeline
• $where is not supported
Matching Field Values { "_id" : 271421, "amenity" : "pub", "name" : "Sir Walter Tyrrell", "location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -1.6192422, 50.9131996 ] } } { "_id" : 271466, "amenity" : "pub", "name" : "The Red Lion", "location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -1.5494749, 50.7837119 ] }
Matching Field Values
{ "$match": {
"name": "The Red Lion"
}}
{ "_id" : 271466, "amenity" : "pub", "name" : "The Red Lion", "location" : { "type" : "Point", "coordinates" : [ -1.5494749, 50.7837119 ]} }
$project
• Reshape documents
• Include, exclude or rename fields
• Inject computed fields
• Create sub-document fields
Including and Excluding Fields {
"_id" : 271466,
"amenity" : "pub",
"name" : "The Red Lion",
"location" : {
"type" : "Point",
"coordinates" : [
-1.5494749,
50.7837119
]
}
}
{ “$project”: { “_id”: 0, “amenity”: 1, “name”: 1, }}
{ “amenity” : “pub”, “name” : “The Red Lion” }
Reformatting Documents {
"_id" : 271466,
"amenity" : "pub",
"name" : "The Red Lion",
"location" : {
"type" : "Point",
"coordinates" : [
-1.5494749,
50.7837119
]
}
}
{ “$project”: { “_id”: 0, “name”: 1, “meta”: {
“type”: “$amenity”} }}
{ “name” : “The Red Lion” “meta” : {
“type” : “pub” }}
$group
• Group documents by an ID
• Field reference, object, constant
• Other output fields are computed $max, $min, $avg, $sum $addToSet, $push $first, $last
• Processes all data in memory
Back to the pub!
• http://www.offwestend.com/index.php/theatres/pastshows/71
Popular Pub Names >var popular_pub_names = [
{ $match : location: { $within: { $centerSphere: [[-0.12, 51.516], 2 / 3959]}}}
},
{ $group : { _id: “$name” value: {$sum: 1} }
},
{ $sort : {value: -1} },
{ $limit : 10 }
> db.pubs.aggregate(popular_pub_names)
{
"result" : [ { "_id" : "All Bar One", "value" : 11 } { "_id" : "The Slug & Lettuce", "value" : 7 } { "_id" : "The Coach & Horses", "value" : 6 } { "_id" : "The Green Man", "value" : 5 } { "_id" : "The Kings Arms", "value" : 5 } { "_id" : "The Red Lion", "value" : 5 } { "_id" : "Corney & Barrow", "value" : 4 } { "_id" : "O'Neills", "value" : 4 } { "_id" : "Pitcher & Piano", "value" : 4 } { "_id" : "The Crown", "value" : 4 }
],
"ok" : 1
}
Results
Aggregation Framework Benefits
• Real-time
• Simple yet powerful interface
• Declared in JSON, executes in C++
• Runs inside MongoDB on local data
− Adds load to your DB
− Limited Operators
− Data output is limited
Analyzing MongoDB Data in External Systems
MongoDB with Hadoop •
MongoDB
MongoDB with Hadoop •
MongoDB warehouse
MongoDB with Hadoop •
MongoDB ETL
#!/usr/bin/env python from pymongo_hadoop import BSONMapper def mapper(documents): bounds = get_bounds() # ~2 mile polygon for doc in documents: geo = get_geo(doc["location"]) # Convert the geo type if not geo: continue if bounds.intersects(geo): yield {'_id': doc['name'], 'count': 1} BSONMapper(mapper) print >> sys.stderr, "Done Mapping."
Map Pub Names in Python
#!/usr/bin/env python
from pymongo_hadoop import BSONReducer
def reducer(key, values):
_count = 0
for v in values:
_count += v['count']
return {'_id': key, 'value': _count}
BSONReducer(reducer)
Reduce Pub Names in Python
hadoop jar target/mongo-hadoop-streaming-assembly-1.1.0-rc0.jar \
-mapper examples/pub/map.py \
-reducer examples/pub/reduce.py \
-mongo mongodb://127.0.0.1/demo.pubs \
-outputURI mongodb://127.0.0.1/demo.pub_names
Execute MapReduce
> db.pub_names.find().sort({value: -1}).limit(10) { "_id" : "All Bar One", "value" : 11 } { "_id" : "The Slug & Lettuce", "value" : 7 } { "_id" : "The Coach & Horses", "value" : 6 } { "_id" : "The Kings Arms", "value" : 5 } { "_id" : "Corney & Barrow", "value" : 4 } { "_id" : "O'Neills", "value" : 4 } { "_id" : "Pitcher & Piano", "value" : 4 } { "_id" : "The Crown", "value" : 4 } { "_id" : "The George", "value" : 4 } { "_id" : "The Green Man", "value" : 4 }
Popular Pub Names Nearby
MongoDB and Hadoop
• Away from data store • Can leverage existing data processing infrastructure • Can horizontally scale your data processing - Offline batch processing - Requires synchronisation between store & processor - Infrastructure is much more complex
The Future of Big Data and MongoDB
What is Big Data? Big Data today will be normal tomorrow
Exponential Data Growth
0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000
10000
2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012
Billions of URLs indexed by Google
MongoDB enables you to scale big
MongoDB is evolving so you can process the big
Data Processing with MongoDB
• Process in MongoDB using Map/Reduce
• Process in MongoDB using Aggregation Framework
• Process outside MongoDB using Hadoop and other external tools
MongoDB Integration
• Hadoop https://github.com/mongodb/mongo-hadoop
• Storm https://github.com/christkv/mongo-storm
• Disco https://github.com/mongodb/mongo-disco
• Spark Coming soon!
Questions?
Thanks!
massimo@mongodb.com
Massimo Brignoli
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