L’architettura dei Big Data, spesso associata a sistemi come Apache Hadoop e Apache Spark, si basa su un’organizzazione a livelli che comprende tre componenti principali:
- il Batch Layer (livello batch),
- lo Speed Layer (livello di velocità)
- il Serving Layer (livello di servizio).
Questi tre livelli lavorano insieme per fornire un sistema completo per l’elaborazione, l’analisi e la distribuzione dei dati su larga scala.
Il Batch Layer (Livello Batch)
Questo livello si occupa dell’elaborazione di grandi volumi di dati in batch, cioè insiemi di dati raccolti in un certo intervallo di tempo. Solitamente, il Batch Layer è responsabile dell’elaborazione di dati storici e statici. Utilizza tecnologie come Apache Hadoop, che consente l’elaborazione distribuita di grandi set di dati attraverso l’approccio MapReduce. I risultati dell’elaborazione batch sono memorizzati in un datastore persistente, come Hadoop Distributed File System (HDFS), per l’accesso futuro.
La tecnologia chiave utilizzata nel Batch Layer è MapReduce, un modello di programmazione parallela per l’elaborazione distribuita dei dati su cluster di computer. Tale modello, fu sviluppato originariamente da Google e reso poi popolare da Apache Hadoop. MapReduce divide il lavoro in due fasi principali:
- fase di mappatura (Map)
- fase di riduzione (Reduce)
Durante la Map Phase (Fase di Mappatura), i dati vengono elaborati in parallelo su più nodi del cluster. Il processo di mappatura coinvolge la trasformazione di ogni input in una serie di coppie chiave-valore (key-value). Tipicamente, si definisce una funzione di mapping che specifica come trasformare i dati in input in queste coppie chiave-valore. L’output del processo di mappatura è un insieme di coppie chiave-valore intermedie.
Nella Reduce Phase (Fase di Riduzione), le coppie chiave-valore intermedie vengono aggregate e processate e le coppie chiave-valore con la stessa chiave vengono raggruppate insieme. Per ciascuna chiave, viene eseguita una funzione di riduzione che consente di combinare i valori corrispondenti a quella chiave in un risultato finale. L’output finale del processo di riduzione è una serie di coppie chiave-valore risultanti, che costituiscono il risultato finale del lavoro di MapReduce.
Implementazione pratica del modello MapReduce
Per implementare il modello MapReduce, è necessario scegliere un framework appropriato. Apache Hadoop è uno dei framework più popolari per l’implementazione di MapReduce, ma ci sono anche altri come Apache Spark e Apache Flink che offrono funzionalità simili.
L’implementazione del modello MapReduce richiede lo sviluppo di due componenti principali: il mapper e il reducer. Il mapper definisce la logica di mappatura che trasforma i dati di input in coppie chiave-valore intermedie. Il reducer definisce la logica di riduzione che aggrega e combina i valori corrispondenti a ciascuna chiave.
Inoltre, è necessario configurare un cluster distribuito in cui eseguire il lavoro di MapReduce. Questo cluster comprende un insieme di nodi, ognuno dei quali contribuisce all’elaborazione dei dati.
Una volta che il codice MapReduce è stato sviluppato e il cluster è stato configurato, è possibile eseguire il lavoro di MapReduce. Il framework distribuirà automaticamente il lavoro sui nodi del cluster, eseguendo le fasi di mappatura e riduzione in parallelo. Durante l’esecuzione del job, il framework gestirà automaticamente aspetti come il bilanciamento del carico, il recupero da errori e la sincronizzazione delle fasi. In questa fase, è importante monitorare le prestazioni del sistema e ottimizzare il codice e la configurazione del cluster per massimizzare l’efficienza e ridurre i tempi di esecuzione.
Speed Layer (Livello di Velocità)
Questo livello è responsabile dell’elaborazione dei dati in tempo reale, o quasi in tempo reale. Gli eventi che richiedono un’elaborazione immediata vengono processati da questo livello. Alla base di questo livello ci sono sistemi di elaborazione di stream come Apache Storm o Apache Flink, in grado di poter analizzare in tempo reale dei flussi di dati in arrivo. Questo layer viene utilizzato quando si vogliono fornire risposte immediate o aggiornamenti in tempo reale su determinati flussi di dati. Tale tipo di analisi servono spesso per identificare modelli, tendenze o eventi significativi. Lo Speed Layer utilizza tecniche di analisi in tempo reale, come il rilevamento di anomalie, il conteggio delle frequenze o l’identificazione di pattern, per estrarre valore dai dati in arrivo.
Lo Speed Layer è progettato per gestire dati eterogenei e ingerire flussi di dati provenienti da una varietà di fonti, tra cui sensori IoT, feed di social media, dati di transazioni finanziarie e altro ancora. Piuttosto che ricalcolare l’analisi da zero ogni volta che arriva un nuovo dato, lo Speed Layer si concentra sull’aggiornamento incrementale dei risultati esistenti. Questo approccio consente di risparmiare tempo ed evitare di dover ricalcolare l’intera analisi ad ogni aggiornamento dei dati in tempo reale.
Tra gli strumenti più utilizzati a questo livello vi sono:
- Apache Kafka
- Apache Storm
- Apache Flink
- Apache Spark Streaming
Apache Kafka, Apache Storm, Apache Flink e Apache Spark Streaming sono tutti framework e piattaforme progettati per l’elaborazione dei dati in tempo reale o quasi in tempo reale, ma differiscono nella loro architettura, funzionalità e capacità. Ecco una panoramica delle differenze principali:
Apache Kafka
Apache Kafka è una piattaforma di streaming distribuita progettata per la trasmissione di grandi volumi di dati in tempo reale. Kafka fornisce un sistema di messaggistica publish-subscribe in tempo reale, in cui i produttori inviano messaggi a topic e i consumatori li leggono da questi topic. È altamente scalabile e tollerante agli errori, consentendo l’elaborazione di flussi di dati ad alta velocità. Kafka non esegue l’elaborazione dei dati in sé, ma fornisce una pipeline per la trasmissione dei dati tra diverse applicazioni. Kafka è spesso utilizzato come sistema di messaggistica centralizzato per l’ingresso e l’uscita dei dati in un’architettura di streaming, fungendo da “canale di comunicazione” tra i vari componenti del sistema.
Apache Storm
Apache Storm è un framework di elaborazione di stream in tempo reale progettato per l’elaborazione di flussi di dati in tempo reale. Storm fornisce un’infrastruttura per l’elaborazione distribuita di flussi di dati in tempo reale. Supporta la definizione di topologie di elaborazione, in cui i dati vengono trasformati e analizzati utilizzando operatori paralleli. È altamente scalabile e offre garanzie di elaborazione almeno una volta (at-least-once) e esattamente una volta (exactly-once). Storm è ampiamente utilizzato per applicazioni che richiedono analisi e elaborazione in tempo reale dei flussi di dati, come il rilevamento di anomalie, il monitoraggio dei sistemi e il calcolo in tempo reale di metriche aziendali.
Apache Flink
Apache Flink è un framework di elaborazione di dati distribuiti progettato per l’elaborazione di dati batch e streaming. Flink offre un’API unificata per l’elaborazione di dati batch e streaming, consentendo agli sviluppatori di scrivere lo stesso codice per entrambi i casi d’uso. Supporta il trattamento dei dati di streaming come un’evoluzione continua dei dati di batch, consentendo l’elaborazione di flussi di dati in tempo reale con semantica di consistenza forte. È altamente scalabile e offre un’elevata velocità di elaborazione, supportando anche funzionalità avanzate come il machine learning in streaming. Flink è spesso utilizzato per applicazioni che richiedono analisi avanzate e complesse dei dati in tempo reale, come il rilevamento di pattern, l’apprendimento automatico in streaming e l’analisi di eventi complessi.
Apache Spark Streaming
Apache Spark Streaming è una libreria di Apache Spark che estende il framework Spark per l’elaborazione di flussi di dati in tempo reale. Spark Streaming offre un’API simile a quella di Spark per l’elaborazione di dati batch, consentendo agli sviluppatori di scrivere lo stesso codice per l’elaborazione batch e streaming. Utilizza una finestra di tempo per l’elaborazione dei dati in streaming, consentendo di elaborare i dati in batch piccoli e controllati. È integrato con l’ecosistema Spark più ampio, offrendo supporto per l’elaborazione di dati in tempo reale all’interno di pipeline più ampie che includono anche l’elaborazione batch e interattiva. Spark Streaming è spesso utilizzato in scenari in cui è necessario integrare l’elaborazione di flussi di dati in tempo reale con l’elaborazione batch e interattiva all’interno di un’unica piattaforma. È particolarmente adatto per applicazioni che richiedono analisi complesse dei dati in tempo reale su dati strutturati o semi-strutturati.
In sintesi, mentre Apache Kafka fornisce un sistema di messaggistica per la trasmissione di dati in tempo reale, Apache Storm, Apache Flink e Apache Spark Streaming offrono framework di elaborazione di dati distribuiti per l’analisi e l’elaborazione in tempo reale dei flussi di dati. Ognuno di questi ha caratteristiche e capacità uniche, adatti a diversi casi d’uso e requisiti aziendali.
Serving Layer (Livello di Servizio)
Questo livello fornisce un’interfaccia per interrogare e recuperare i dati elaborati dai livelli Batch e Speed. Il Serving Layer consente agli utenti di eseguire query complesse sui dati, inclusi filtri, aggregazioni, raggruppamenti e altre operazioni di analisi, utilizzndo sistemi di gestione di database NoSQL distribuiti, come Apache HBase o Apache Cassandra, per fornire accesso rapido ai dati. Inoltre il Serving Layer è responsabile della query e della visualizzazione dei dati elaborati e dei risultati delle analisi agli utenti finali o alle applicazioni.
Apache HBase e Apache Cassandra
HBase è un database NoSQL distribuito basato su colonne che offre prestazioni elevate e scalabilità orizzontale. È particolarmente adatto per l’accesso veloce ai dati e l’interrogazione di grandi volumi di dati strutturati.
Cassandra è un altro database NoSQL distribuito progettato per la scalabilità lineare e la disponibilità elevata. È ottimizzato per la gestione di flussi di dati ad alta velocità e offre un modello di dati flessibile e scalabile.
Apache Druid
Druid è un motore di analisi dei dati in tempo reale progettato per l’analisi di dati ad alto volume e ad alta velocità. È ottimizzato per l’analisi OLAP (Online Analytical Processing) e offre prestazioni elevate per query complesse su grandi volumi di dati.
Sistemi di Data Warehousing
Sistemi di data warehousing come Amazon Redshift, Google BigQuery e Snowflake forniscono funzionalità per l’analisi dei dati e l’elaborazione di query complesse su grandi volumi di dati strutturati. Questi sistemi offrono prestazioni elevate e scalabilità per soddisfare le esigenze di analisi dei dati aziendali.
Un altro compito del Serving Layer è la visualizzazione dei dati. A tale scopo, si utilizzano strumenti e framework specializzati che permettono di creare grafici, dashboard interattive e report. Questi strumenti sono in genere collegati al Serving Layer dell’architettura dei Big Data per estrarre i dati elaborati e renderli accessibili agli utenti finali in un formato comprensibile e utilizzabile. Alcuni esempi comuni di strumenti per la visualizzazione dei dati includono:
Business Intelligence (BI) Tools
Strumenti di business intelligence come Tableau, Microsoft Power BI, QlikView e MicroStrategy consentono di creare dashboard interattive, report e visualizzazioni grafiche dei dati. Questi strumenti possono connettersi direttamente ai database o ai data warehouse per estrarre i dati e fornire funzionalità avanzate di visualizzazione e analisi.
Librerie di Visualizzazione Dati
Librerie di visualizzazione dati come D3.js (Data-Driven Documents), Plotly, Chart.js e Highcharts forniscono un’ampia gamma di opzioni per la creazione di grafici e visualizzazioni personalizzate direttamente all’interno di applicazioni web o desktop. Queste librerie sono spesso utilizzate da sviluppatori per integrare visualizzazioni dati personalizzate nei loro prodotti e applicazioni.
Dashboard Personalizzate
Alcune organizzazioni optano per lo sviluppo di dashboard personalizzate utilizzando framework web come React, Angular o Vue.js, integrando librerie di visualizzazione dati o creando componenti personalizzati per la visualizzazione dei dati. Questo approccio consente un maggiore controllo sulle funzionalità e sull’aspetto delle dashboard, ma richiede anche più lavoro di sviluppo.
Sistemi di Reporting Integrati
Alcuni sistemi di gestione aziendale (ERP) o applicazioni software includono funzionalità di reporting integrate che consentono agli utenti di generare report e visualizzazioni direttamente all’interno dell’applicazione. Questo è particolarmente comune in settori come la finanza, la sanità e il commercio, dove è necessario generare report su dati aziendali specifici.
In generale, la scelta dello strumento per la visualizzazione dei dati dipende dalle esigenze dell’organizzazione, dalla complessità dei dati e dalle preferenze degli utenti finali. L’importante è integrare questi strumenti con il Serving Layer dell’architettura dei Big Data per garantire l’accesso a dati accurati e aggiornati per l’analisi e la visualizzazione.
Conclusioni
Insieme, questi tre livelli formano un’architettura robusta per l’elaborazione, l’analisi e la distribuzione dei Big Data, consentendo alle organizzazioni di gestire e trarre valore da enormi quantità di dati in modo efficiente e scalabile.