IBM BigInsights Big SQL. Luis IBM

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1 IBM BigInsights Big SQL Luis IBM

2 Hadoop tiene 2 componentes clave Sistema de Ficheros: HDFS Donde Hadoop almacena los datos. Usa discos locales pero trababa como un gran sistema de ficheros entre multiples nodos. Map/Reduce Algoritmo para procesar los datos en el cluster. Son 2 pasos MAP y REDUCE. Divide y Vencerás IBM Corporation

3 HDFS es un Sistema de Ficheros para el Cluster HDFS= HADOOP Distributed FILESYSTEM HDFS es un sistema de ficheros para almacenar los datos que se van a analizar. Es un único sistema de ficheros distribuido. Los datos se reparten por todo el cluster. Cada nodo del cluster tiene un cachito de los datos. Esto cachitos se llamas bloques y son de 64MB por defecto IBM Corporation

4 Qué es Map/Reduce? Algoritmo para analizar los datos. Partimos de que se han distribuido los datos por el cluster (HDFS). El programa que analiza estos datos hace uso del algoritmo Map/Reduce. Estos programas se llaman Jobs que se dividen en Tareas (Tasks) de tipo Map y Reduce Paso 1: Tarea Map Convierte los datos en Tuplas: (clave, valor) Paso 2: Tarea Reduce Reduce el número de Tuplas generadas por Map (e.g. agregando) IBM Corporation

5 Ejemplo de MapReduce Contar el número de apariciones de cada palabra Datos Entrada Hola Mundo Adios Mundo Hola EOI Proceso Map Map 1 emite: < Hola, 1> < Mundo, 1> < Adios, 1> < Mundo, 1> Map 2 emite: < Hola, 1> < EOI, 1> Proceso Reduce Reduce (salida final): < Adios, 1> < EOI, 1> < Hola, 2> < Mundo, 2> IBM Corporation

6 Como se ejecuta una aplicación Hadoop Nodos de Datos de Hadoop ( (,,,,!"#$!"#$!#$!#$ & & %! %! ) ) ( ) ( ) +! *+ +! *+ *! * *! * *! *!,,!! * ( * (!##!##!##$!##$ #$ #$!#$!#$!!!! % 0 % 0 1. Fase de Map ( %( %- - % % ' ' )!##$ )!##$.$.$ *)!#$ *)!#$ & & / / ' ' # # # # Lanzar las tareas MAP al cluster 2. Shuffle * * * * * * 3. Fase de Reduce Aplicación MapReduce Shuffle Resultado 6 Devuelve un único conjunto de Resultados 2013 IBM Corporation

7 Entorno a la idea de Hadoop existe un rico Ecosistema El Ecosistema enriquece Hadoop. Incluye herramientas como: Flume: Para cargar datos en Hadoop (HDFS). HBase: Base de datos sobre HDFS. Oozie: Control de Flujos (workflow). Lucene: Indexador y motor de búsqueda en HDFS. Jaql, Pig, Hive: Lenguajes de alto nivel que generan Map/Reduce jobs. Text Analytics: Análisis de Texto usando Map/Reduce. Zookeeper: Coordinador. PIG ZooKeeper IBM Corporation

8 Hive Lenguaje de consultas para acceder a Hadoop. Lenguaje Similar al SQL. Hive Query Language (HQL). Genera Map/Reduce Paralelismo MPP. Tiene un catalogo de datos (Hive Catalog). Un uso de caso de Hadoop es Data Warehouse Augmentation. Tabla Hive y Consulta CREATE EXTERNAL TABLE Tabla_Hive ( Nombre STRING, Direccion STRING, Edad INT) ) COMMENT Table de Ejemplo ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED by \t STORED AS TEXTFILE LOCATION /datos/tabla_hive/ ; SELECT * FROM Tabla_Hive; IBM Corporation

9 Hive tiene limitaciones Se parece pero no es SQL estándar. No SQL92. No esta pensado para consultas online. Proceso Batch para consultas y cargas de datos. No soporta Inserts y Updates. Tipos de Datos limitados (e.g. varchar, decimal). No Soporta de Subqueries. Soporte de Sintaxis de Joins limitada. Driver jdbc/odbc limitado IBM Corporation

10 HBASE Base de datos NoSQL Open Source. Basado en los papeles de Google de Big Table [2006]. Permite grandes volumenes Cluster de 1000 nodos con Petabytes de datos (3x) Tolerante a fallos, escalable de forma horizontal, alto rendimiento. Usa el sistema de fichero de Hadoop HDFS para almacenar los dato. Permite Real Time: Modificaciones y consultas (Hadoop es batch y lecturas) Proporciona a Hadoop una forma de hacer modificaciones y Real Time IBM Corporation

11 Limitaciones de HBASE No es una base de datos Relacional. Lenguaje no es SQL (scan, get, put,etc) No permite tener índices secundarios No permite transacionalidad entre varias filas. Carece de un optimizador de consultas. Consume mucho espacio IBM Corporation

12 BIG SQL SQL NATIVO: ANSI SQL 92+ Drivers JDBC/ODBC. Usa Map Reduce para paralelismo. Acceso directo para consultas rápidas. Muchas fuentes de datos Hbase Ficheros CSV, delimitados Ficheros JSON. Tablas HIVE. Application SQL JDBC / ODBC Driver JDBC / ODBC Server Big SQL Engine Data Sources Hive Tables HBase tables CSV Files IBM Corporation

13 Herramientas existentes: SQuirreL SQL IBM Corporation

14 SQL for BigInsights Data warehouse augmentation is a very common use case for Hadoop While highly scalable, MapReduce is notoriously difficult to use Java API is tedious and requires programming expertise Unfamiliar languages (e.g. Pig) also requiring expertise Many different file formats, storage mechanisms, configuration options, etc. Joins, grouping, sorting tedious to orchestrate SQL support opens the data to a much wider audience Familiar, widely known syntax Common catalog for identifying data and structure Clear separation of defining the what (you want) vs. the how (to get it) IBM Corporation

15 Architecture Big SQL shares catalogs with Hive via the Hive metastore Each can query the others tables SQL engine analyzes incoming queries Separates portion(s) to execute at the server vs. portion(s) to execute on the cluster Re-writes query if necessary for improved performance Determines appropriate storage handler for data Produces execution plan Executes and coordinates query Del Files Big SQL Server Network Protocol SQL Engine Storage Handlers SEQ Files Head Node Application SQL Language JDBC / ODBC Driver HBase RDBMS Job Tracker Head Node Hive Metastore Head Node Name Node Head Node Task Tracker Data Node Region Server Task Tracker Data Node Region Server Task Tracker Data Node Region Server Compute Node Compute Node BigInsights Cluster Compute Node IBM Corporation

16 Managing Big SQL Server Command Line Start or stop Big SQL server from UNIX command line $BIGSQL_HOME/bin/bigsql help # for more options $BIGSQL_HOME/bin/bigsql level # prints bigsql-server level $BIGSQL_HOME/bin/bigsql clean # cleans up after improper stop $BIGSQL_HOME/bin/bigsql forcestop # try this if bigsql stop does not stop IBM Corporation

17 Table Table A table is a directory (the location of the table) with zero or more data files HBase tables have no directory Table definition (including its location) is stored in the catalog Table data is stored in the warehouse /biginsights/hive/warehouse/tablename/ /biginsights/hive/warehouse/schema.db/tablename/ External tables may have their data stored anywhere on the DFS IBM Corporation

18 Big SQL Create Schema CREATE SCHEMA example with more clauses: CREATE SCHEMA IF NOT EXISTS sales COMMENT 'This schema is for sales team' LOCATION '/user/sales' WITH DBPROPERTIES ( 'owner' = 'John Doe', 'alternatecontactinfo' = 'Mary Doe' ); DBPROPERTIES is a set of user defined properties Tip: When trying Big SQL on shared cluster, create a personal schema for all your tables etc to avoid interfering with others work IBM Corporation

19 Data types Big SQL supports the following data types tinyint smallint int[eger] bigint boolean float double real timestamp string varchar(len) char(len) binary binary(len) varbinary(len) With the following caveats: tinyint is an alias for smallint real is an alias for float char(len) is an alias for varchar(len) binary(len) is an alias for varbinary(len) string is treated like varchar(32768), binary like binary(32768) Big SQL does not directly dictate the storage format of a given data type! The SerDe that is used determines the storage representation Big SQL uses the Hive SerDe s by default (LazySimpleSerDe and LazyBinarySerDe) Thus, Big SQL shares the Hive data representations These will be detailed where necessary in subsequent slides HBase is somewhat of an exception. This will be discussed later IBM Corporation

20 SQL Support - Functions Wide variety of built-in functions Numeric Trigonometric Date abs mod cos atan _add_days _day_of_week _years_between ceil power sin cosh _add_months _day_of_year _ymdint_between floor sqrt tan sinh _add_years _week_of_year _first_of_month ln sign acos tanh localtimestamp _days_between _last_of_month log10 width_bucket asin _age _months_between extract String char_length trim octet_length upper lower substring position index translate IBM Corporation

21 SQL Support Compatibility Functions Functions provided for Hive compatibility if year month day hour minute second dayofmonth weekofyear ltrim rtrim substr ucase lcase instr length concat IBM Corporation

22 SQL Support - Aggregates Standard aggregates max stdev corr regr_count regr_syy min stdev_samp covar_samp regr_slope sum stdev_pop covar_pop regr_intercept count var_pop regr_avgx regr_r2 var_samp percentile regr_avgy regr_sxx Windowed aggregates rank ntile percentile_cont first_value lead dense_rank tertial percentile_disc last_value ratio_to_report percentile_rank cume_dist lag nth_value Not all aggregates are currently fully parallelizable However, filtering, sorting, and grouping of the data to feed aggregation is still parallel Where possible we will work on providing inexact but parallelizable variants IBM Corporation

23 Client Drivers Big SQL provides standards compliant native drivers Details on driver features and usage will be covered later Type 4 JDBC 3.0 Driver Prepared statements Including result set and parameter marker metadata Cancel support Database metadata API support Retrieve up tables, columns, types, etc. Secure socket connections (SSL) ODBC Driver Same feature set as JDBC driver Supported platforms: x86 Linux 64 bit, windows 32 and 64 bit IBM Corporation

24 "Point queries" MapReduce incurs measurable overhead for the sake of resiliency Each mapper/reducer may involve JVM startup/shutdown Intermediate data is written to disk so partial failures can restart just the failed portion of the query Job scheduling overhead Overhead can be as high as seconds per job For small data sets or certain data sources (e.g. HBase) MapReduce may be unnecessary Big SQL provides the ability to run queries entirely in the server, providing milliseconds response time Automatically chosen for very simple queries: SELECT c1, c2 FROM T1 Can be provided as a query hint: SELECT c1 FROM t1 /*+ accessmode='local' +*/ WHERE c2 > 10 Or session setting: set force local on; SELECT c1 FROM t1 WHERE c2 > 10; IBM Corporation

25 "Medium" queries Point queries can be handled quickly in memory For large queries MR overhead can be relatively negligible Medium sized queries are where Hadoop MR can be felt BigInsights leverages Platform Symphony (now called Adaptive MapReduce-AMR) to address MR overhead Fully compatible with Hadoop MR Custom job tracker dramatically reduces MR startup cost C++ engine very fast scheduling time Intermediate shuffle results cached in memory (if possible) IBM Corporation

26 BigInsights Client Tools BigInsights provides several tools with which to access Big SQL JSqsh Command line client installed with Big SQL server BigInsights console access Execute queries via the console web UI Big SQL Eclipse plugin Graphical query builder with syntax highlighting And any generic JDBC or ODBC tool should work IBM Corporation

27 JSqsh Big SQL s CLI JSqsh ( jay-skwish Java SQL Shell) Open source command line JDBC client (http://jsqsh.wiki.sourceforge.net) Works with any JDBC driver, not just Big SQL It can be started with $BIGSQL_HOME/bin/jsqsh $ $BIGSQL_HOME/bin/jsqsh --driver=bigsql --user=biadmin --password=biadmin JSqsh Release 1.5-ibm, Copyright (C) , Scott C. Gray Type \help for available help topics. Using JLine. [localhost][biadmin] 1> select * from syscat.tables; schemaname tablename syscat columns syscat tables syscat schemas syscat indexcolumns system dual system integers IBM Corporation

28 JSqsh Quick-Start Help The \help command displays available help topics 1> \help Category Description commands Help on all avaiable commands vars Help on all avaiable configuration variables topics General help topics for jsqsh \help commands Lists all available commands \help vars Lists all available configuration variables \help topics Lists general help topics \help can be run with any command or variable name for details 1> \help help SYNOPSIS \help [[topics vars commands] item] DESCRIPTION Displays help for a jsqsh command. If no arguments are provided, \help provides a list of available categories of help: topics, vars (variables), or commands. Running \help with one of those category IBM Corporation

29 Eclipse Tooling Download Big SQL client drivers from BigInsights web console Configure Eclipse plug-in Create database connection for Big SQL server Create and run Big SQL queries IBM Corporation

30 BigInsights Web Console In Quick Links, select to run Big SQL queries from the console Type in query, or cut and paste from SQL script. Hit Run IBM Corporation

31 Using Existing Data Let's repeat the previous example using "existing" data 1. Create the table directory $ hadoop fs mkdir /tables/employee 2. Copy data into that directory $ hadoop fs -copyfromlocal employee.data /tables/employee 3. Create an EXTERNAL table USE biadmin; CREATE EXTERNAL TABLE employee2 ( empno INT, fname VARCHAR(100), lname VARCHAR(100), dept VARCHAR(100) ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n' LOCATION '/tables/employee' IBM Corporation

32 LOCATION and EXTERNAL LOCATION keyword Allows explicit data placement Specifies a directory containing table data All files in directory are assumed to be data If not provided then the table directory is created in the hive warehouse dir create create table table user user ( ( user_id user_id int int not not null, null, fname fname varchar(20) varchar(20) not not null, null, lname lname varchar(30) varchar(30) not not null null ) ) location location '/users/bob/tables/user'; '/users/bob/tables/user'; EXTERNAL keyword Big SQL does not manage the data Requires LOCATION keyword Data is assumed to already exist Dropping the table leaves the original data intact create create external external table table user user ( ( user_id user_id int int not not null, null, fname fname varchar(20) varchar(20) not not null, null, lname lname varchar(30) varchar(30) not not null null ) ) location location '/users/bob/tables/user'; '/users/bob/tables/user'; IBM Corporation

33 System Catalog Tables Big SQL maintains a number of system tables These are virtual tables that do not live in the Hive catalogs Catalog tables These are views over the Hive catalogs Live in the syscat schema Name tables columns schemas indexcolumns Description Contains all tables and the schem in which they reside Details all table columns Lists all defined schemas Lists all defined indexes IBM Corporation

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