De meeste stacks vallen in één van deze vier patronen. Kies wat past bij hoe je data beweegt.
In één oogopslag
Wat “big data” op infrastructuurniveau echt betekent. Praktische sizingregels, referentie-nodeprofielen en operationele guardrails voor productie.
Best voor
- Data-ingestie- en verwerkingspipelines (batch en near real-time)
- Data lake- en lakehouse-workloads (Parquet, ORC, Iceberg, Delta-patronen)
- Snelle analytics- en observability-query’s (ClickHouse OLAP)
- Loganalytics, event analytics, productanalytics, BI-extracts
Primaire infrastructuurknelpunten
- Geheugendoorvoer en GC-stabiliteit bij joins, aggregaties en shuffles
- Snelle I/O voor spill, shuffle, compaction en merges
- East-west-bandbreedte voor replicatie, shuffles en gedistribueerde query’s
- Storage-layout en controle over write amplification
Hoe "goed" eruitziet
- Jobs ronden af omdat het platform stabiel is, niet omdat je weken hebt getuned
- Query-latenties zijn voorspelbaar bij piekconcurrency
- Kosten worden gedreven door hardwarekeuzes die jij beheert, niet door verrassingen op de factuur
Kies je Big Data- en Analytics-aanpak
1. Data lake-verwerking met Spark
Gebruik wanneer
- Je zware ETL draait met joins, aggregaties, window functions, ML feature engineering
- Je ruwe en gecureerde datasets in columnar files opslaat
- Je geeft om kosten per verwerkte TB, niet om milliseconden per query
Infrastructuurprofiel
- CPU-dichte nodes met genoeg RAM om shuffle spill te verminderen
- NVMe voor lokale scratch, shuffle en tijdelijke opslag
- Sterk netwerk voor shuffles en brede joins
2. Hadoop-stijl storage plus compute
Gebruik wanneer
- Je nog HDFS draait en lokale disks wilt met voorspelbare throughput
- Je “data locality” wilt en replicatie-overhead accepteert
Infrastructuurprofiel
- Veel HDD’s voor capaciteit en sequentiële throughput
- NVMe- of SSD-laag voor YARN local dirs en hot working sets
- Netwerk gedimensioneerd voor replicatie en rebalancing
3. ClickHouse voor snelle analytics
Gebruik wanneer
- Je snelle OLAP-query’s nodig hebt op grote volumes
- Je veel gelijktijdige gebruikers of dashboards hebt
- Je kostenefficiënte analytics wilt zonder de platformbelasting van een volledig datawarehouse
Infrastructuurprofiel
- Hoge I/O-throughput en stabiele latency
- Genoeg RAM om hot parts te houden en externe verwerking te vermijden
- CPU voor compressie, decompressie en parallelle query-executie
4. Hybride pipeline: Spark plus ClickHouse
Gebruik wanneer
- Spark schone datasets bouwt en aggregeert
- ClickHouse snelle query’s en dashboards serveert
- Je scheiding wilt tussen zware batchwindows en interactieve workloads
Infrastructuurprofiel
- Gescheiden worker pools. Eén getuned voor batch. Eén voor OLAP
- Duidelijke ingestiegrenzen en data-lifecyclebeleid
Wat is Big Data en Analytics?
Big data-infrastructuur is de combinatie van compute, storage en netwerk die betrouwbaar kan omgaan met:
- High-volume ingestie (events, logs, CDC, files)
- Gedistribueerde verwerking (batch ETL en transformaties)
- Analytische ontsluiting (snelle query’s over grote datasets)
Het moeilijke deel is niet “Spark draaien”. Het moeilijke deel is voorkomen dat je platform een chaosmachine wordt wanneer:
- Je ingest rate piekt
- Je shuffle explodeert
- Er een compaction-backlog ontstaat
- Je query’s van 20 naar 200 gelijktijdige users gaan
- Nodes uitvallen en replicatie start
Wanneer moet ik Big Data-infrastructuur gebruiken?
Gebruik deze aanpak als:
- Je analyticsdata te groot of te duur is om in een managed public cloud warehouse te houden
- Je workloads voorspelbaar genoeg zijn dat ownership van het performanceprofiel ertoe doet
- Je controle nodig hebt over waar data leeft en hoe die wordt verplaatst
- Je productie-pipelines draait waarbij gemiste SLA’s echte business-impact hebben
- Je klaar bent met “it depends”. Je wilt een platform dat je kunt dimensioneren, kopen en opereren
Sla deze aanpak over als:
- Je datavolume klein is en je querypatronen simpel zijn
- Je geen team hebt dat gedistribueerde systemen kan opereren
- Je elastisch naar nul moet kunnen schalen en je workloads echt sporadisch zijn
Sizing vuistregels
Deze cijfers zijn geen wetten. Het zijn verstandige startpunten voor gemengde analytics-nodes die processing en/of OLAP draaien.
Baseline vuistregel
RAM
4 tot 8 GB per CPU-core
CPU
32 tot 64 cores per node
Storage
2 tot 4 TB NVMe plus HDD-capaciteit waar nodig
ClickHouse bespreekt expliciet geheugen-tot-CPU verhoudingen en geeft algemene richtlijnen die neerkomen op 4 GB per vCPU voor general purpose en 8 GB per vCPU voor data warehousing patronen. Spark-clusters komen vaak in hetzelfde bereik uit als je ze verstandig configureert.
Wat sizing snel verandert
Je hebt meer RAM nodig wanneer:
- Je brede joins en grote group-bys doet
- Je grote working sets cached houdt
- Je hoge queryconcurrency hebt op ClickHouse
Je hebt meer NVMe nodig wanneer:
- Shuffles naar disk spillen
- ClickHouse merges en compactions achterlopen
- Je zware ingestie draait met grote parts en frequente merges
Je hebt meer netwerk nodig wanneer:
- Spark shuffle traffic domineert
- HDFS-replicatie en rebalance routine wordt
- Je gedistribueerde query’s over veel nodes draait
Welke pijnpunten lost dit op?
- Trage pipelines door shuffle spill en zwakke lokale I/O
- Query-latency spikes door verzadigde disks of merge-backlog
- Onvoorspelbare performance door noisy neighbors
- Kostenonvoorspelbaarheid door consumption pricing en dataverplaatsing
- Operationele chaos door mixed workloads zonder isolatie
- Schaalproblemen door storage-layouts die niet passen bij access patterns
Je moet het ontwerpen en opereren als een echt platform—niet als een weekendproject
Voorspelbare performance als je dimensioneert op de echte bottlenecks
Je hebt gedisciplineerd data lifecycle management nodig, anders verdrink je in storage
Heldere cost drivers: CPU, RAM, storage, netwerk. Geen mysterieuze line items
Verkeerde sizing is duur: te weinig NVMe of bandbreedte straft je elke dag
Workload-scheiding: processing en serving kunnen onafhankelijk schalen
Gedistribueerde systemen vereisen monitoring en operationele volwassenheid
Vrijheid om frameworks te kiezen en door te ontwikkelen
Hoe koppel ik Big Data aan prijs?
Big data-kosten worden gedreven door een paar hefbomen. Maak ze expliciet.
1. Compute cost drivers
- Cores nodig voor parallelisme
- CPU-architectuurefficiëntie voor compressie en query-executie
- Piekconcurrency voor interactieve workloads
2. Memory cost drivers
- Working set-grootte
- Shuffle-gedrag en cachingstrategie
- ClickHouse-querypatronen, vooral joins en aggregaties
3. Storage cost drivers
- Retentieperiode van data
- Replicatiefactor en redundancy-overhead
- Compaction en merge write amplification
4. Network cost drivers
- Replicatieverkeer
- Shuffleverkeer
- Cross-node queryverkeer
Hoe kan ik Big Data bouwen op Worldstream?
Worldstream is een infrastructuurprovider. De waarde zit in een stabiele basis en teams controle geven, zonder lock-in of vage contracten.
Optie A: Bare metal cluster voor Spark en Hadoop
Gebruik wanneer: Je volledige controle wilt over CPU, RAM en lokale disks. Je wilt stabiele performance en voorspelbare kosten.
- Worker pool voor Spark en ingestie
- Storage workers als je HDFS on-prem stijl draait
- Gescheiden control plane nodes voor masters en coördinatie
Optie B: Gescheiden pools voor processing en analytics
Gebruik wanneer: Spark batchwindows en ClickHouse-query’s elkaar niet mogen bijten.
- Spark worker pool gedimensioneerd op throughput en shuffle
- ClickHouse pool gedimensioneerd op querylatency en merges
- Gedeelde ingestielaag en gedeelde observability
Optie C: Hybride storage design
Gebruik wanneer: Je HDD-capaciteit nodig hebt maar ook snelle performance voor hot data en scratch.
- NVMe- of SSD-lagen om grotere HDD-pools te versnellen
- Gangbare aanpak wanneer je zowel capaciteit als performance nodig hebt
Wat je operationeel van Worldstream mag verwachten: Worldstream beheert eigen datacenters en een eigen netwerk, en werkt met in-house engineers. Het positioneert zich expliciet rond voorspelbare uitgaven en heldere afspraken. Dat is relevant voor big data, omdat onvoorspelbaarheid meestal de echte vijand is.
Prestatie- en resultaatrichtlijnen
Targets hangen af van de workload. Dit zijn de metrics die je eerlijk houden.
Ingestie
Volg:
- Events per seconde of MB per seconde het platform in
- End-to-end lag van bron naar queryable
- Backpressure-events en groei van queues
Red flags: Ingestie is “prima” tot compaction start. Lag groeit tijdens piekuren en herstelt nooit.
Spark en batchverwerking
Volg:
- Shuffle spill ratio en spill volume
- Stage time-variatie over identieke jobs
- Executor GC-tijd en failures
- Skew en straggler tasks
Red flags: Meer cores maakt het langzamer. Dat betekent meestal I/O of skew. Jobs falen alleen bij piekload. Dat is resource contention.
ClickHouse analytics
Volg:
- p95 en p99 querylatency voor kern-dashboards
- Merge-backlog en part counts
- Disk throughput tijdens merges
- Queryconcurrency en geheugengebruik
Red flags: Merges lopen achter. Dit wordt user-facing latency. Frequent externe aggregatie of sorting door geheugendruk.
Operatie, performance en risicobeheer
Capacity Management
- Scheiding tussen storagegroei en compute scaling
- Volg hot versus cold data. Niet elke TB is gelijk
- Plan voor failure. Replicatie en rebuild traffic moet binnen je netwerkbudget passen
Data Lifecycle
- Definieer retentie per dataset
- Definieer compaction-, partitioning- en tieringbeleid
- Automatiseer deletion. Handmatige retentie is geen retentie
Backup en Restore
- Bepaal wat “restore” betekent: volledige cluster restore, table restore, of alleen raw data recovery
- Test restores. Niet één keer. Routinematig
Monitoring
Minimum set:
- Disk throughput en disk latency
- Netwerkthroughput en packet drops
- Memory pressure en swapgedrag
- Queue- en lag-metrics voor ingestie
- Job success rate en runtime-variatie
Security
- Encrypt in transit. Altijd
- Encrypt at rest wanneer het threat model dit vereist
- Gebruik least privilege voor service accounts
- Scheid omgevingen. Dev en prod horen niet op hetzelfde cluster
Worldstream-voordeel: Onze analytics-ready servers staan in Nederlandse datacenters met voorspelbare performance, transparante pricing en lokale engineering support. Ideaal voor productie big data-platformen.
Veelgestelde vragen
Als je Spark shuffles draait, ja. Als je ClickHouse merges draait, ja. Als je alleen cold data op HDFS opslaat en zelden compute draait, is het minder kritisch. Maar de meeste echte platforms doen compute.
Begrippenlijst
Big data-termen uitgelegd