{"id":432,"date":"2016-10-09T07:19:30","date_gmt":"2016-10-09T05:19:30","guid":{"rendered":"https:\/\/preblogs.deusto.es\/bigdata\/?p=432"},"modified":"2016-10-09T07:19:30","modified_gmt":"2016-10-09T05:19:30","slug":"arquitectura-lambda-para-sistemas-big-data-y-iii","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/arquitectura-lambda-para-sistemas-big-data-y-iii\/","title":{"rendered":"Arquitectura Lambda para sistemas Big Data (y III)"},"content":{"rendered":"

(venimos de una serie hablando de los tres paradigmas<\/a>, para haber hablado luego del paradigma batch<\/a> y luego del tiempo real<\/a>)<\/p>\n

\"Fuente:<\/a>
Fuente: http:\/\/image.slidesharecdn.com\/bigdatarealtimearchitectures-150823093028-lva1-app6891\/95\/big-data-real-time-architectures-5-638.jpg?cb=1440322348<\/figcaption><\/figure>\n

Terminamos esta serie de art\u00edculos, hablando de las arquitecturas Lambda<\/strong>. Y es que una de las cosas que dec\u00edamos a la hora de procesar flujos de datos en tiempo real, es que se puede no renunciar a la aproximaci\u00f3n batch. Es decir, que podemos dise\u00f1ar sistemas de Big Data que los integren a ambos, dando as\u00ed una opci\u00f3n gen\u00e9rica y que para cada necesidad concreta, pueda emplear las tecnolog\u00edas Batch o Tiempo Real.<\/p>\n

Nathan Marz<\/a>\u00a0public\u00f3 el libro \u00abBig Data: Principles and best practices of scalable realtime data systems<\/a>\u00bb en abril de 2015 para explicar todo esto (aqu\u00ed<\/a>\u00a0est\u00e1\u00a0el primer cap\u00edtulo, gratis<\/em>). Lo resumi\u00f3 en \u00abla Arquitectura Lambda<\/em>\u00ab, que representamos a continuaci\u00f3n:<\/p>\n

\"Arquitectura<\/a>
Arquitectura Lambda (Fuente: http:\/\/lambda-architecture.net\/img\/la-overview_small.png)<\/figcaption><\/figure>\n

En la web\u00a0http:\/\/lambda-architecture.net\/<\/a> se puede comprobar como son muchos los casos de aplicaci\u00f3n de este paradigma que se han producido en los \u00faltimos tiempos.<\/p>\n

El problema ante el que nos solemos encontrar al tratar con grandes vol\u00famenes de datos es que no existe una t\u00e9cnica predefinida para hacerlo. Ya hemos visto con los paradigmas anteriores que el enfoque a adoptar para el procesamiento puede ser diferente. En esta ocasi\u00f3n, el creador de este paradigma Lambda, propone descomponer el problema en tres capas: Batch, Serving y Speed.<\/p>\n

\"Arquitectura
Arquitectura Lambda (Fuente: http:\/\/www.databasetube.com\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2012\/09\/lambda1.jpg)<\/figcaption><\/figure>\n

En este paradigma todo comienza con una ecuaci\u00f3n que podr\u00edamos formular de la siguiente manera:\u00a0query = function(all data)<\/em>. Consiste en que en esa capa Batch inicial que ve\u00edamos, disponer de vistas indexadas de datos que han sido pre-computadas<\/strong>, de tal manera que cuando tenga una necesidad en tiempo real, no necesite procesar todo el largo conjunto de datos, sino simplemente acceder a la vista de datos que tuviera pre-computada. De esta manera, me adelanto a la necesidad de consultar datos, disponiendo de largos subconjuntos de los mismos ya pre-computados, de tal manera que se tratar\u00eda de localizar los mismos. Es importante entrever que estas pre-consultas son aleatorias, por lo que para analizar todo el dataset tendr\u00edamos que lanzar varias consultas.<\/p>\n

Supongamos que tenemos un proyecto de an\u00e1lisis de datos de una web con Google Analytics<\/a>. Dejamos as\u00ed \u00abpreparada\u00bb una funci\u00f3n con todas las m\u00e9tricas que quisi\u00e9ramos consultar (p\u00e1ginas vistas, visitantes \u00fanicos, b\u00fasquedas org\u00e1nicas, etc.) en una funci\u00f3n con (URL, d\u00eda). De esta manera, cuando queramos lanzar una consulta para un d\u00eda determinado, solo necesitar\u00edamos consultar la vista del rango de d\u00eda donde hubiera ca\u00eddo el d\u00eda concreto que nos interesa, y as\u00ed, \u00e1gilmente, conseguir la informaci\u00f3n que nos interesa. En esta capa intervienen Hadoop o Spark<\/strong>.<\/p>\n

Posteriormente, tenemos la capa de servicio<\/strong>. La capa anterior, creaba esas vistas con los datos pre-computados.\u00a0Pero, siempre necesitaremos una capa que cargue esas vistas en alg\u00fan lugar que luego permita se puedan consultar. Esto se hace en la capa de servicio. Indexa las vistas creadas en la capa batch, las actualiza cada vez que llegan nuevas versiones de la capa batch. Dado que no recibe escrituras de datos \u00abaleatorias\u00bb (que suele ser el factor que hace realmente lenta una Base de Datos tradicional), esta capa es realmnete robusta, predecible, f\u00e1cil de configurar y operar. Ya ven, un problema habitual de las bases de datos, resuelto no tanto con tecnolog\u00eda (que tambi\u00e9n), sino con enfoques de tratamiento de datos. En esta capa, destaca ElaphantDB<\/a>, por ejemplo.<\/p>\n

Y, por \u00faltimo, aparece la capa de velocidad<\/strong>. Cuando alguien quiere acceder a una consulta de datos, lo hace a trav\u00e9s de una combinaci\u00f3n de la capa de servicio y de la capa de velocidad. Esto lo podemos ver en el siguiente gr\u00e1fico:<\/p>\n

\"\"<\/a>
Capa de Velocidad y Servicio<\/figcaption><\/figure>\n

La capa de velocidad es similar a la batch en el sentido que produce vistas a partir de los datos que recibe. Ahora bien, hay algunas diferencias clave. La m\u00e1s importante es que para conseguir altas velocidades, esta capa no mira a todos los nuevos datos de golpe. Solo actualiza aquellos nuevos datos que recibe, lo que le permite ofrecer de manera efectiva consultas de datos en tiempo real. Por eso se suele decir que esta capa act\u00faa con actualizaciones incrementales, solo marcando como nuevo aquello que sea estrictamente necesario para ofrecer al usuario una vista en tiempo real.<\/p>\n

Y todos esos m\u00f3dulos y funcionalidades es lo que nos permite disponer de una arquitectura Lambda que de manera completa representamos en la siguiente figura. Nada mejor para seguir ampliando conocimientos que leer el libro de Nathan Marz, que lo explica realmente bien y al detalle.<\/p>\n

\"Arquitectura<\/a>
Arquitectura Lambda completa (Fuente: http:\/\/www.databasetube.com\/wp-content\/uploads\/sites\/8\/2012\/09\/lambda8.jpg)<\/figcaption><\/figure>\n

Con este art\u00edculo, cerramos esta serie en la que hemos hablado de los diferentes paradigmas para afrontar un proyecto de Big Data real. Como veis, muchas novedades, y mucha cabeza puesta en hacer sistemas realmente eficientes y \u00e1giles para las organizaciones.<\/p>\n

 <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

(venimos de una serie hablando de los tres paradigmas, para haber hablado luego del paradigma batch y luego del tiempo real) Terminamos esta serie de art\u00edculos, hablando de las arquitecturas Lambda. Y es que una de las cosas que dec\u00edamos a la hora de procesar flujos de datos en tiempo real, es que se puede … Seguir leyendo Arquitectura Lambda para sistemas Big Data (y III)<\/span> →<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":136,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[294,25,293,299,130,296,319,298],"class_list":["post-432","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-sin-categoria","tag-batch","tag-hadoop","tag-lambda","tag-nathan-marz","tag-paradigma","tag-spark","tag-speed","tag-tiempo-real"],"yoast_head":"\nArquitectura Lambda para sistemas Big Data (y III) - Deusto Data<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Arquitectura Lambda, Nada mejor para seguir ampliando conocimientos que leer el libro de Nathan Marz, que lo explica realmente bien y al detalle.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/blogs.deusto.es\/bigdata\/arquitectura-lambda-para-sistemas-big-data-y-iii\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Arquitectura Lambda para sistemas Big Data (y III) - 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