Hieronder vind je aanbevelingen om je Hadoop-cluster zo in te stellen dat gegevenscompressie en opslag efficiënt worden beheerd, gericht op kostenbesparing en prestatieverbetering voor je gestructureerde logdata van 5TB per dag: 1. Compressietechnieken: - Gebruik efficiënte compressie-algoritmen zoals **Snappy** of **LZO** voor loggegevens. Deze bieden een goede balans tussen compressieverhouding en snelle decompressie, wat de prestaties ten goede komt. - Overweeg **Zstandard (Zstd)** als je meer compressie wilt en iets meer CPU-belasting acceptabel is, vooral voor archivering. 2. Opslagformaten: - Gebruik kolomgeoriënteerde opslagformaten zoals **Apache Parquet** of **Apache ORC**. Deze bieden uitstekende compressie en snellere queryprestaties doordat ze kolomgebaseerd zijn. - Parquet en ORC ondersteunen ook rij- en kolomcompressie, waardoor opslagkosten verder worden verlaagd. 3. Configuratie-aanpassingen: - Schakel compressie in voor HDFS door de standaard compressie-instellingen te wijzigen, bijvoorbeeld in `core-site.xml` en `hdfs-site.xml`. - Stel `mapreduce.output.fileoutputformat.compress` in op `true` en kies de juiste codec (`org.apache.hadoop.io.compress.SnappyCodec`, `LzopCodec`, of `ZstandardCodec`). - Overweeg het gebruik van **Apache Spark** of **Hive** met geoptimaliseerde opslagformaten en compressie-instellingen voor efficiënte verwerking. 4. Data management en archivering: - Implementeer een data-archiveringsstrategie waarbij oudere logdata wordt samengeperst en opgeslagen op kosteneffectievere opslagmedia of in een data lake. - Verwijder of archiveer overbodige of verouderde gegevens periodiek. 5. Kostenbesparing: - Gebruik goedkope, hogere capaciteit opslagmedia voor archiefdoeleinden. - Optimaliseer de hoeveelheid opgeslagen data door filtering en compressie vóór opslag. - Overweeg het gebruik van cloud-opslag met object storage (bijv. S3, Wasabi) voor minder vaste kosten, afhankelijk van je infrastructuur. 6. Prestatie- en kostenmonitoring: - Houd de CPU- en I/O-belasting in de gaten bij het activeren van compressie, om te voorkomen dat CPU-overhead de kosten en prestaties negatief beïnvloedt. - Pas compressieniveau en opslagformaten aan op basis van de werkelijke gegevens en query-behoeften. Kort samengevat: - Schakel compressie in voor HDFS en gebruik kolomgeoriënteerde formaten zoals Parquet of ORC. - Kies compressie-algoritmen zoals Snappy of Zstandard. - Implementeer een strategisch data-archief en verwijder overbodige gegevens. - Optimaliseer opslag en verwerking voor kostenbesparing en betere prestaties. Door deze aanbevelingen te volgen, maximaliseer je de opslagefficiëntie en verlaag je operationele kosten, terwijl je de prestaties van je Hadoop-cluster behoudt of verbetert.

Zeker, hier zijn gedetailleerde aanbevelingen voor uw Hadoop-cluster, afgestemd op uw gestructureerde logdata (5TB/dag) met kostenbesparing als prioriteit. ### 1. Compressietechnieken Voor logdata zijn compressiecodecs die een goede balans tussen ratio en snelheid bieden het meest geschikt. **Aanbevolen codecs:** * **Snappy** of **LZ4**: Uitstekende keuze voor **hot data** (recentelijk aangekomen en vaak bevraagd). Ze bieden hoge compressie-/decompressiesnelheden met een redelijke ratio. Dit verbetert de I/O-prestaties aanzienlijk. * **Zstandard (zstd)**: Een moderne codec die vaak de beste balans biedt - bijna zo snel als Snappy maar met een aanzienlijk betere compressieratio (vergelijkbaar met Gzip). **Ideaal voor warme/cold data**. * **Gzip**: Biedt een zeer goede compressieratio maar is langzamer in compressie (cpu-intensiever) dan Snappy/zstd. Geschikt voor **cold data** die minder vaak wordt benaderd. **Conclusie:** Gebruik **Snappy** of **Zstandard** voor uw dagelijkse data-inname en verwerking. --- ### 2. Opslagformaten Gebruik geen plain text (zoals CSV/JSON). Columnaire formaten zijn veel efficiënter voor queryprestaties en compressie. **Aanbevolen formaten:** * **Apache Parquet**: **Dit is de absolute aanrader voor uw use case.** * **Columnaire opslag:** Query's die alleen specifieke kolommen selecteren, lezen alleen die data, wat I/O en kosten drastisch vermindert. * **Uitstekende compressie:** Columnaire opslag leidt tot veel betere compressieratio's omdat soortgelijke data types bij elkaar staan. * **Splitsbaar:** Bestanden kunnen worden gesplitst voor parallelle verwerking in MapReduce/Spark. * **Apache ORC**: Vergelijkbaar met Parquet, ook een uitstekende keuze. Parquet heeft vaak een lichte edge in de ecosystemen van Spark en Presto/Trino. **Conclusie:** Converteer uw logdata naar het **Parquet**-formaat met de **Zstandard**- of **Snappy**-compressiecodec. --- ### 3. Configuraties voor Kostenbesparing en Prestatie #### a. HDFS & Compressie Configuratie Stel compressie in op het moment van schrijven (bijv. in Spark, Hive, of uw data-instrument). **Voorbeeld in Spark (Scala/Python):** ```scala df.write .format("parquet") .option("compression", "zstd") // of "snappy" .save("/hdfs/pad/naar/data") ``` **HDFS-site.xml overwegingen:** Zorg ervoor dat native compressiebibliotheken zijn geïnstalleerd (bijv. `hadoop-snappy`). Dit verbetert de prestaties aanzienlijk. #### b. Data Levenscyclusbeheer (Kostenbesparing) Dit is **cruciaal** voor kostenbeheersing. Verslechter uw data naarmate deze ouder wordt naar goedkopere opslaglagen. * **Hot Storage (HDFS Standard/DISK):** Houd de laatste 7-30 dagen aan voor snelle query's. * **Warm Storage (HDFS ARCHIVE/erasure coding):** Voor data van 1-12 maanden oud. ARCHIVE-opslag gebruikt Erasure Coding (in plaats van 3x replicatie), wat de opslagbehoefte reduceert met ~50% (van 300% naar ~150%). * **Cold Storage (Bijv. S3, ADLS, GCS + Glacier-class storage):** Verplaats data ouder dan een jaar naar een objectstore met een goedkope, gearchiveerde laag. U kunt deze data indien nodig terughalen naar HDFS voor query's. **Implementatie:** Gebruik **Apache Ranger**-beleidsregels of het **HDFS Storage Policy**-commando om data tussen opslaglagen te bewegen. ```bash hdfs storagepolicies -setStoragePolicy -path /pad/naar/data -policy COLD ``` #### c. Andere Kostengerelateerde Optimalisaties * **Erasure Coding (EC):** Voor data die niet vaak wordt benaderd (warm/cold), schakel over van de standaard 3x replicatie naar Erasure Coding (bijv. RS-3-2-64k). Dit bespaart aanzienlijke opslagruimte (ongeveer 1.5x de oorspronkelijke data i.p.v. 3x). **Let op:** EC heeft een rekenkost voor encoding/decoding en is minder geschikt voor zeer frequently accessed data. * **Deduplicatie:** Onderzoek of uw logdata duplicaten bevat die kunnen worden verwijderd voordat ze worden opgeslagen. * **Retentiebeleid:** Stel een strikt en automatisch beleid in om oude, niet-benodigde data definitief te verwijderen. Bewaar niet wat je niet nodig hebt. --- ### Samengevat Stappenplan 1. **Converteer Dataformaat:** Begin met het schrijven van nieuwe data direct als **Parquet**. 2. **Activeer Compressie:** Gebruik **Zstandard (zstd)** of **Snappy** voor deze Parquet-bestanden. 3. **Installeer Native Libraries:** Zorg ervoor dat de native libraries voor Snappy/Zstandard op alle worker nodes zijn geïnstalleerd voor maximale snelheid. 4. **Implementeer Tiered Storage:** * Houd recente data (<30 dagen) op snelle DISK-opslag met replicatie. * Verplaats data ouder dan 30 dagen naar een ARCHIVE-/EC-opslagbeleid binnen HDFS. * Verplaats data ouder dan 1 jaar naar een goedkope objectstorage (indien beschikbaar). 5. **Evalueer Erasure Coding:** Test de prestaties van EC op een subset van uw warme data en implementeer het breder als het stabiel is. 6. **Automatiseer:** Maak gebruik van tools zoals Apache Oozie, Airflow of in-built HDFS policies om dit levenscyclusbeheer te automatiseren. Deze combinatie van efficiënte compressie, columnair formaat en een gelaagd opslagstrategie zal uw opslagkosten drastisch verlagen en de queryprestaties voor de meeste workloads verbeteren.