Die meisten Stacks fallen in eines dieser vier Muster. Wählen Sie das Modell, das zur Bewegung Ihrer Daten passt.
Auf einen Blick
Was „Big Data” auf Infrastrukturebene wirklich bedeutet. Praktische Sizing-Regeln, Referenz-Node-Profile und operative Leitplanken für den Produktivbetrieb.
Geeignet für
- Dateningestion- und Verarbeitungs-Pipelines (Batch und Near Real-Time)
- Data-Lake- und Lakehouse-Workloads (Parquet-, ORC-, Iceberg-, Delta-Muster)
- Schnelle Analytics- und Observability-Abfragen (ClickHouse OLAP)
- Log-Analytics, Event-Analytics, Produkt-Analytics, BI-Extrakte
Zentrale Infrastruktur-Engpässe
- Speicherbandbreite und GC-Stabilität bei Joins, Aggregationen und Shuffles
- Schnelle I/O für Spill, Shuffle, Compaction und Merges
- East-West-Bandbreite für Replikation, Shuffles und verteilte Abfragen
- Storage-Layout und Kontrolle von Write Amplification
Wie „gut" aussieht
- Jobs laufen durch, weil die Plattform stabil ist, nicht weil wochenlang getunt wurde
- Query-Latenzen sind auch bei hoher Parallelität vorhersehbar
- Kosten werden durch kontrollierbare Hardware-Entscheidungen bestimmt, nicht durch unerwartete Abrechnungen
Wählen Sie Ihren Big-Data- und Analytics-Ansatz
1. Data-Lake-Verarbeitung mit Spark
Verwenden, wenn
- Sie schwere ETL-Workloads mit Joins, Aggregationen, Window Functions und ML Feature Engineering ausführen
- Sie rohe und kuratierte Datensätze in spaltenorientierten Formaten speichern
- Ihnen Kosten pro verarbeitetem TB wichtiger sind als Millisekunden pro Abfrage
Infrastrukturprofil
- CPU-dichte Nodes mit ausreichend RAM zur Reduktion von Shuffle-Spill
- NVMe für lokalen Scratch, Shuffle und temporären Storage
- Starkes Netzwerk für Shuffles und breite Joins
2. Hadoop-Style Storage plus Compute
Verwenden, wenn
- Sie weiterhin HDFS einsetzen und lokale Disks mit vorhersehbarem Durchsatz benötigen
- Sie „Data Locality” wollen und Replikations-Overhead akzeptieren
Infrastrukturprofil
- Viele HDDs für Kapazität und sequentiellen Durchsatz
- NVMe- oder SSD-Tier für YARN Local Dirs und Hot Working Sets
- Netzwerk dimensioniert für Replikation und Rebalancing
3. ClickHouse für schnelle Analytics
Verwenden, wenn
- Sie schnelle OLAP-Abfragen auf großen Datenmengen benötigen
- Sie viele gleichzeitige Nutzer oder Dashboards haben
- Sie kosteneffiziente Analytics ohne den Plattform-Overhead eines vollständigen Data Warehouses wollen
Infrastrukturprofil
- Hoher I/O-Durchsatz und stabile Latenz
- Ausreichend RAM, um Hot Parts im Speicher zu halten und externe Verarbeitung zu vermeiden
- CPU-Kapazität für Kompression, Dekompression und parallele Query-Ausführung
4. Hybride Pipeline: Spark + ClickHouse
Verwenden, wenn
- Spark saubere Datensätze erstellt und aggregiert
- ClickHouse schnelle Abfragen und Dashboards bereitstellt
- Sie eine klare Trennung zwischen schweren Batch-Fenstern und interaktiven Workloads benötigen
Infrastrukturprofil
- Getrennte Worker-Pools. Einer für Batch optimiert, einer für OLAP
- Klare Ingestion-Grenzen und definierte Data-Lifecycle-Policies
Was ist Big Data und Analytics?
Big-Data-Infrastruktur ist die Kombination aus Compute, Storage und Netzwerk, die zuverlässig Folgendes bewältigt:
- High-Volume-Ingestion (Events, Logs, CDC, Dateien)
- Verteilte Verarbeitung (Batch-ETL und Transformationen)
- Analytische Bereitstellung (schnelle Abfragen über große Datensätze)
Der schwierige Teil ist nicht „Spark zu betreiben”. Der schwierige Teil ist zu verhindern, dass die Plattform zur Chaosmaschine wird, wenn:
- die Ingestion-Rate stark ansteigt
- Shuffles explodieren
- sich ein Compaction-Backlog aufbaut
- Abfragen von 20 auf 200 gleichzeitige Nutzer wachsen
- Nodes ausfallen und Replikation greift
Wann sollte ich Big-Data-Infrastruktur einsetzen?
Verwenden Sie diesen Ansatz, wenn:
- Ihre Analytics-Daten zu groß oder zu teuer für ein Managed Public Cloud Warehouse sind
- Ihre Workloads ausreichend vorhersehbar sind, sodass Ownership des Performance-Profils zählt
- Sie kontrollieren müssen, wo Daten liegen und wie sie bewegt werden
- Sie produktive Pipelines betreiben, bei denen verfehlte SLAs echten Business-Impact haben
- Sie genug von „it depends” haben und eine Plattform wollen, die sich planen, kaufen und betreiben lässt
Nicht geeignet, wenn:
- Ihr Datenvolumen klein und Ihre Query-Muster simpel sind
- Sie kein Team haben, das verteilte Systeme betreiben kann
- Sie elastisch auf Null skalieren müssen und Ihre Workloads wirklich sporadisch sind
Faustregeln für Sizing
Diese Zahlen sind keine Gesetze. Sie sind ein sinnvoller Ausgangspunkt für gemischte Analytics-Nodes mit Processing- und/oder OLAP-Workloa
Baseline-Faustregel
RAM
4 bis 8 GB pro CPU-Core
CPU
32 bis 64 Cores pro Node
Storage
2 bis 4 TB NVMe plus HDD-Kapazität nach Bedarf
ClickHouse beschreibt explizit Speicher-zu-CPU-Verhältnisse und gibt Richtwerte, die auf 4 GB pro vCPU für General-Purpose-Workloads und 8 GB pro vCPU für Data-Warehouse-Szenarien hinauslaufen. Spark-Cluster landen bei sinnvoller Konfiguration häufig im gleichen Bereich.
Was das Sizing schnell verändert
Mehr RAM benötigen Sie, wenn:
- Sie breite Joins und große Group-Bys ausführen
- Sie große Working Sets im Cache halten
- Sie hohe Query-Concurrency auf ClickHouse haben
Mehr NVMe benötigen Sie, wenn:
- Shuffles auf Disk spillen
- ClickHouse-Merges und Compactions zurückfallen
- Sie schwere Ingestion mit großen Parts und häufigen Merges betreiben
Mehr Netzwerk benötigen Sie, wenn:
- Spark-Shuffle-Traffic dominiert
- HDFS-Replikation und Rebalancing zum Normalfall werden
- Sie verteilte Abfragen über viele Nodes ausführen
Welche Probleme löst das?
- Langsame Pipelines durch Shuffle-Spill und schwache lokale I/O
- Query-Latenzspitzen durch gesättigte Disks oder Merge-Backlogs
- Unvorhersehbare Performance durch Noisy Neighbors
- Kostenunsicherheit durch Consumption Pricing und Datenbewegung
- Operatives Chaos durch gemischte Workloads ohne Isolation
- Skalierungsprobleme durch Storage-Layouts, die nicht zu Zugriffsmustern passen
Sie müssen es wie eine echte Plattform entwerfen und betreiben—nicht als Wochenendprojekt
Vorhersehbare Performance bei Sizing auf reale Engpässe
Sie benötigen diszipliniertes Data-Lifecycle-Management, sonst ertrinken Sie in Storage
Klare Kostentreiber: CPU, RAM, Storage, Netzwerk. Keine Blackbox-Posten
Falsche Dimensionierung ist teuer: zu wenig NVMe oder Bandbreite bestraft Sie täglich
Trennung von Workloads. Processing und Serving skalieren unabhängig
Verteilte Systeme erfordern Monitoring und operative Reife
Freiheit bei Framework-Wahl und Weiterentwicklung
Wie verbinde ich Big Data mit Kosten?
Big-Data-Kosten werden durch wenige Hebel bestimmt. Machen Sie sie explizit.
1. Compute-Kostentreiber
- Benötigte Cores für Parallelität
- Effizienz der CPU-Architektur bei Kompression und Query-Ausführung
- Peak-Concurrency interaktiver Workloads
2. Memory-Kostentreiber
- Größe des Working Sets
- Shuffle-Verhalten und Caching-Strategie
- ClickHouse-Query-Muster, insbesondere Joins und Aggregationen
3. Storage-Kostentreiber
- Daten-Retention
- Replikationsfaktor und Redundanz-Overhead
- Compaction- und Merge-Write-Amplification
4. Netzwerk-Kostentreiber
- Replikations-Traffic
- Shuffle-Traffic
- Cross-Node-Query-Traffic
Wie baue ich Big Data auf Worldstream?
Worldstream ist ein Infrastruktur-Provider. Der Wert liegt in einer stabilen Basis und in Kontrolle für Teams, ohne Lock-in oder vage Verträge.
Option A: Bare-Metal-Cluster für Spark und Hadoop
Verwenden, wenn: Sie vollständige Kontrolle über CPU, RAM und lokale Disks wollen. Sie stabile Performance und vorhersehbare Kosten benötigen.
- Worker-Pool für Spark und Ingestion
- Storage-Worker für HDFS-On-Prem-Setups
- Separate Control-Plane-Nodes für Master und Koordination
Option B: Getrennte Pools für Processing und Analytics
Verwenden, wenn: Spark-Batch-Fenster und ClickHouse-Abfragen sich nicht gegenseitig beeinträchtigen dürfen.
- Spark-Worker-Pool dimensioniert für Durchsatz und Shuffle
- ClickHouse-Pool dimensioniert für Query-Latenz und Merges
- Gemeinsame Ingestion-Schicht und Observability
Option C: Hybrides Storage-Design
Verwenden, wenn: Sie HDD-Kapazität benötigen, aber auch hohe Performance für Hot Data und Scratch.
- NVMe- oder SSD-Tiers zur Beschleunigung großer HDD-Pools
- Gängiger Ansatz, wenn Kapazität und Performance benötigt werden
Was Sie operativ von Worldstream erwarten können: Worldstream betreibt eigene Rechenzentren und ein eigenes Netzwerk und setzt auf Inhouse-Engineers. Die Positionierung ist klar auf vorhersehbare Kosten und transparente Vereinbarungen ausgerichtet. Das ist für Big Data entscheidend, denn Unvorhersehbarkeit ist meist der wahre Gegner.
Performance-Ziele und Ergebnisrichtlinien
Ziele hängen vom Workload ab. Diese Metriken halten Sie ehrlich.
Ingestion
Verfolgen:
- Events pro Sekunde oder MB pro Sekunde ins System
- End-to-End-Lag von Quelle bis Query-fähig
- Backpressure-Events und Queue-Wachstum
Red Flags: Ingestion ist „in Ordnung”, bis Compaction startet. Lag wächst in Peak-Zeiten und erholt sich nie.
Spark und Batch-Verarbeitung
Verfolgen:
- Shuffle-Spill-Ratio und Spill-Volumen
- Stage-Time-Varianz bei identischen Jobs
- Executor-GC-Zeit und Failures
- Skew und Straggler Tasks
Red Flags: Mehr Cores machen es langsamer. Meist I/O oder Skew. Jobs schlagen nur bei Peak-Load fehl. Ressourcen-Konkurrenz.
ClickHouse Analytics
Verfolgen:
- p95- und p99-Query-Latenz für Kern-Dashboards
- Merge-Backlog und Part-Anzahl
- Disk-Durchsatz während Merges
- Query-Concurrency und Speicherverbrauch
Red Flags: Merges fallen zurück. Das wird User-seitige Latenz. Häufige externe Aggregation oder Sortierung durch Speicherdruck.
Betrieb, Performance und Risikomanagement
Kapazitätsmanagement
- Storage-Wachstum von Compute-Skalierung trennen
- Hot vs. Cold Data verfolgen. Nicht jedes TB ist gleich
- Für Ausfälle planen. Replikations- und Rebuild-Traffic muss ins Netzwerkbudget passen
Data Lifecycle
- Retention pro Datensatz definieren
- Compaction-, Partitionierungs- und Tiering-Policies festlegen
- Löschung automatisieren. Manuelle Retention ist keine Retention
Backup und Restore
- Definieren, was „Restore” bedeutet. Vollständiger Cluster, Tabelle oder nur Rohdaten
- Restores testen. Nicht einmal. Regelmäßig
Monitoring
Minimal erforderlich:
- Disk-Durchsatz und Disk-Latenz
- Netzwerk-Durchsatz und Packet Drops
- Memory Pressure und Swap-Verhalten
- Queue- und Lag-Metriken für Ingestion
- Job-Erfolgsquote und Laufzeit-Varianz
Security
- Verschlüsselung in Transit. Immer
- Verschlüsselung at Rest, wenn das Threat Model es verlangt
- Least Privilege für Service Accounts
- Umgebungen trennen. Dev und Prod gehören nicht in denselben Cluster
Worldstream-Vorteil: Unsere analytics-fähigen Server stehen in niederländischen Rechenzentren mit vorhersehbarer Performance, transparenter Preisgestaltung und lokalem Engineering-Support. Ideal für produktive Big-Data-Plattformen.
Häufig gestellte Fragen
Wenn Sie Spark-Shuffles betreiben, ja. Wenn Sie ClickHouse-Merges betreiben, ja. Wenn Sie nur Cold Data auf HDFS speichern und kaum Compute ausführen, ist es weniger kritisch. Die meisten realen Plattformen rechnen jedoch.
Glossar
Big-Data-Begriffe erklärt