Hands-on Workshop: Como configurar e utilizar uma estrutura MongoDB para Big Data
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Gabriel Campos Como configurar e utilizar uma estrutura MongoDB para Big Data
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Hands-on Workshop: Como configurar e utilizar uma estrutura MongoDB para Big Data No workshop, um ambiente MongoDB distribuído será configurado de maneira a possibilitar a escalabilidade de sua aplicação. Serão abordadas boas práticas para a utilização da infra-estrutura além dos seguintes temas: - Replicas e sharding; - Definição, utilização e manutenção de índices; - Map Reduce vs Aggregate; - Ferramentas úteis. Pre-requisitos: Computador pessoal com MongoDB 2.6 instalado (http://www.mongodb.org/downloads) No Ubuntu, o pacote é o mongodb-org; repositório disponível em http://docs.mongodb.org/manual/tutorial/install-mongodb-on-ubuntu/. Gabriel Campos Co-fundador e CTO da Zahpee. Bacharel em Ciência da Computação pela UFMG. Há mais de quatro anos atua no desenvolvimento de coleta, processamento e visualização de dados. MongoDB entusiasta e administrador do banco de dados da Zahpee.
Transcript of Hands-on Workshop: Como configurar e utilizar uma estrutura MongoDB para Big Data
Gabriel Campos
Como configurar e utilizar uma estrutura MongoDB para Big Data
Como funcionará?Iremos fazer diversos ciclos que irão
compreender apresentações de conceitos e
como implementá-los
Ok! Let’s do itLeeroy Jenkins
NoSQL x SQLNão relacional
Sem esquema
Escalabilidade
Relacional
Esquema bem definido
Transacional
Qual escolher?
Porque o mongoDB
Porque MongoDB?
Após alguns benchmarks, vimos uma boa
relação de custo benefício.
Além de uma boa documentação e
uma comunidade bastante ativa.
Inserindo alguns dados
Outras operações do mongoDB
use bdw
db.People.insert({ "nm" : "Gabriel Campos" , "pgt" : true })db.People.insert({ "nm" : "Thiago Cardoso" , "pgt" : false, "city": "BH" })
db.People.update({ "nm" : "Thiago Cardoso" },{ $set :{ "pgt" : true }})
db.People.find({"nm": "Gabriel Campos"})
MongoDB explaindb.People.find({"nm":"Gabriel Campos"}).explain(){
"cursor" : "BasicCursor", -> Não usou índice "isMultiKey" : false, -> Utilizou multikey index"n" : 1, -> Número de elementos que “casaram” com a query"nscannedObjects" : 2, -> Número de objetos escaneados"nscanned" : 2, -> Número de itens do índice que foram escaneados"nscannedObjectsAllPlans" : 2, -> Número de objetos escaneados em todos os planos"nscannedAllPlans" : 2, -> Número de itens escaneados em todos os planos"scanAndOrder" : false, -> Ordenou os elementos"indexOnly" : false, -> Objetos retornados estavam apenas no índice"nYields" : 0, -> Número de vezes que a query deixou
de ser feita por algum motivo"nChunkSkips" : 0, -> Número de chunks pulados devido
a “migração”"millis" : 0, -> Tempo para completar a query
}
Mais informações do comando explain
Índices
Os índices devem ser escolhidos com base nas consultas.
O tamanho dos índices costuma ser um dos principais fatores do custo da infraestrutura.
Evitar campos com grande cardinalidade.
db.People.ensureIndex({nm: 1 })
Um pouco mais sobre índices
for (var i=0;i<100000;i++){ var people = {}; people.nm = "Nome "+ i; people.pgt = i%2 == 0; db.People.save(people);}
A Inserção de dados dummy a-dummy.js
E agora? Como saber se ficou bom?
db.People.find({"nm":"Gabriel Campos"}).explain(){
"cursor" : "BtreeCursor nm_1", -> Indice utilizado"isMultiKey" : false, -> Utilizou multikey index"n" : 1, -> Número de elementos que “casaram” com a query"nscannedObjects" : 1, -> Número de objetos escaneados"nscanned" : 1, -> Número de itens do índice que foram escaneados"nscannedObjectsAllPlans" : 1, -> Número de objetos escaneados em todos os planos"nscannedAllPlans" : 1, -> Número de itens escaneados em todos os planos"scanAndOrder" : false, -> Ordenou os elementos"indexOnly" : false, -> Objetos retornados estavam apenas no índice"nYields" : 0, -> Número de vezes que a query deixou
de ser feita por algum motivo"nChunkSkips" : 0, -> Número de chunks pulados devido
a “migração”"millis" : 0, -> Tempo para completar a query
}
MongoDB explain
Mais informações do comando explain
MapReduce
Modelo utilizado para processar e agregar um grande volume de informação.
Funções de map e reduce são programadas em javascript.
Uma solução para contornar certos consultas que não são possíveis de fazer com Mongo puro.
db.People.mapReduce(function(){ emit(this.nm,this.pgt);},function(key,values){ return Array.sum(values)},{ query:{pgt:true}, out:"numero_pgt"})
B MapReduce b-mapreduce.js
Framework que auxilia o agrupamento de operações no mongoDB.
Pipeline de comandos.
Internamente o mongo otimiza algumas fases do pipeline.
Aggregate
db.People.aggregate({$match:{}
},{
$group:{_id:"$pgt","total":{
$sum:1}
}})
C Aggregate c-aggregate.js
Qual escolher?
Com mongoDB, sempre use aggregate.
Aggregate é implementado em C++ dentro
do MongoDB e o MapReduce é um javascript
interpretado em tempo de execução.
MapReduces podem gerar lock no banco.
Configurando a estrutura MongoDB
ReplicaSet
Redundância de informação.
Aumento da disponibilidade dos dados.
Distribuição de carga.
Em produção, a criação dos indices deve ser feita nas máquinas secundárias.
SecondarySecondary
Primary
cd ~mkdir -p mongo-bdwcd mongo-bdwmkdir -p rs0-0 rs0-1 rs0-2
D ReplicaSet, 1
# Iniciando replicas
mongod --port 27000 --dbpath ~/mongo-bdw/rs0-0 --replSet rs0 --smallfiles --nopreallocmongod --port 27001 --dbpath ~/mongo-bdw/rs0-1 --replSet rs0 --smallfiles --nopreallocmongod --port 27002 --dbpath ~/mongo-bdw/rs0-2 --replSet rs0 --smallfiles --noprealloc
D ReplicaSet, 2
mongo --port 27000
rs.initiate()rs.add("jarvis:27001")rs.add("jarvis:27002")rs.status()
D ReplicaSet, 3
Shards
Distribuir os dados em diversas máquinas de banco de dados.
Com o crescimento da quantidade de dados, os índices ocupam a memória e o número de page fault consequentemente também aumenta.
O processo de “shardeamento” deve acontecer antes que a memória esteja completamente ocupada.
cd ~cd mongo-bdwmkdir configmongod --configsvr --dbpath ~/mongo-bdw/config --port 20001mongos --configdb jarvis:20001 --port 27017 --chunkSize 1
E Shards, 1
mkdir -p rs1-0 rs1-1 rs1-2
mongod --port 27010 --dbpath ~/mongo-bdw/rs1-0 --replSet rs1 --smallfiles --nopreallocmongod --port 27011 --dbpath ~/mongo-bdw/rs1-1 --replSet rs1 --smallfiles --nopreallocmongod --port 27012 --dbpath ~/mongo-bdw/rs1-2 --replSet rs1 --smallfiles --noprealloc
E Shards, 2
mongo --port 27010rs.initiate()rs.add("<hostname:27011>")rs.add("<hostname:27012>")rs.status()
E Shards, 3
#Shardeandomongosh.addShard("rs0/jarvis:27000,jarvis:27001,jarvis:27002")sh.addShard("rs1/jarvis:27010,jarvis:27011,jarvis:27012")sh.enableSharding("bdw")
sh.shardCollection("bdw.People", { nm: 1} )
E Shards, 4
Como escolher as shards keys?
A aplicação da shard key é um processo irreversível.
Evitar shard keys que vão fazer com que os dados mudem de chunks constantemente.
Evitar com que os dados fiquem acumulados no mesmo chunk.
Já sei tudo! Estou pronto para criar minha
estrutura mongoDB?
ReferênciasLeeroy Jenkins - https://www.youtube.com/watch?v=LkCNJRfSZBUOperações com MongoDB - http://goo.gl/xzFeCADocumentação do explain - http://goo.gl/a81gKfDocumentação dos indices - http://goo.gl/ckoZrpDocumentação replicaSet - http://goo.gl/ZvCQSYDocumentação shards - http://goo.gl/JaPYmA
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