HDInsight. Big Data, al estilo Microsoft

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1 HDInsight Big Data, al estilo Microsoft

2 PABLO DOVAL SQL/BI Team Lead

3 Big Data

4 ALGUNAS ESTADÍSTICAS DE SQL SERVER Categoría Metrica Mayor base de datos 100 TB Tabla mas grande 1.5 trillones de filas Mayor conjunto de datos en una sola aplicación 92 PB Mayor número de transacciones/seg. (en 1 servidor) 130,000 Subsistema de E/S más rápido (SQLIO: lecturas en serie de 64k) Menor latencia en cubo Carga de 1TB de datos Mayor cubo MOLAP 18 GB/s. Latencia en ms. 30 minutos 24 TB

5 Fast Track

6 ARQUITECTURA DE REFERENCIA Diseño Hardware: Especificación concreta de servidores, almacenamiento y red. Recursos Balanceados y Equilibrados Servidores y Almacenamiento de última generación

7 PDW

8 PARALELL DATA WAREHOUSE RDBMS distribuido, paralelo, Shared-nothing Particionado de consultas y datos Proporciona una vista única de un cluster de SQL Servers Appliance Software + hardware HP, Dell, NEC Optimizado para DW Bulk loads ( TB/hora) Scans (700 TB en 3 horas) Escala de 0 Terabytes al rango de petabytes

9 ARQUITECTURA (I) Computación Nodos de Control (Activo / Pasivo) SQL Drivers Cliente (ODBC, OLE- DB, ADO.NET) Monitorización SQL Dual Infiniband SQL SQL SQL SQL SQL SQL Dual Fiber Channel Interfaz ETL SQL Solución de Backup Nodo de Reserva

10 ARQUITECTURA (II) Query Tool MS BI (AS, RS) DWSQL 3 rd Party Tools Internet Explorer Data Access (OLEDB, ODBC, ADO.NET, JDBC) IIS Admin Console Nodo de Computación Compute Nodes Compute Nodes Data Movement Service PDW Engine Data Movement Service User Data SQL Server Landing Zone DW Authentication DW Configuration DW Schema TempDB Data Movement Service SQL Server Nodo de Control

11 SISTEMA TRADICIONAL

12 RESUMEN Big Data NO es una Base de Datos ENORME NO es un Data Warehouse ENORME Hadoop NO es lo mismo que Big Data Big Data es: una solución para almacenar y procesar Datos NO estructurados Y Datos estructurados conjuntamente

13 Hadoop

14 APACHE HADOOP Open Source data management with scale-out storage & processing MapReduce Divide las tareas entre procesadores cercanos a los datos Compone los resultados HDFS Almacenamiento distribuido Auto-reparable Redundante Nodo maestro (NameNode)

15 CARACTERÍSTICAS Escalable Cantidades masivas de datos (Pb) Escalado (casi) lineal Almacenamiento Redundante Failover entre nodos y racks Flexible Cualquier tipo de datos, en cualquier formato El esquema se aplica en lectura Económico Empleo de hardware no especifico

16 ECOSISTEMA HADOOP Procesado Distribuido (Map Reduce) Almacenamiento Distribuido (HDFS)

17 RDBMS vs HADOOP

18 HDFS

19 HDFS Sistema de Ficheros distribuido Construido sobre Hardware no específico Ficheros replicados para soportar fallos Deteccion y Recuperación automática Optimizado para procesos por lotes (batch) Lista de úbicaciones expuesta para minimizar trafico Proporciona un ancho de banda agregado muy elevado Funciona en multiples OS (FS lógico)

20 ARQUITECTURA HDFS Name Node Secondary Name Node NameSpace Block Management Data Node Data Node Data Node Data Node

21 ORGANIZACIÓN DE LOS DATOS Systema de Ficheros Lógico Metadatos Organización en ficheros y directorios Permisos POSIX Ficheros Divididos en bloques de tamaño uniforme (64 MB por defecto) Distribuidos a lo largo de todo el clúster Consciente de rack

22 CLUSTER HDFS Tres componentes principales: Name Node: Gestiona los Data Nodes Guarda metadatos para todos los ficheros y bloques Data Nodes: Almacenan los bloques de datos Se distribuyen por la topología de racks Clientes: Hablan directamente con el Name Node, y después con los Data Nodes necesarios.

23 ACCESO A LOS FICHEROS Name Node JVM NameSpace Block Management Distributed FS Client Code FS Data Output Stream Pig Hive HBase 5 6 Data Node

24 HDFS Demos

25 MOVIENDO DATOS DENTRO DEL CLUSTER Generalmente se hacia por lotes Automatizado como Jobs de CRON No se necesita definir el schema a la hora de escribir los datos

26 OTROS MECANISMOS SSIS WebHDFS FlumeNG Sqoop

27 MapReduce

28 QUE ES MAP REDUCE? Un framework Procesado y Analisis de big data Pensado para grandes conjuntos de datos Computacion de datos locales Procesado paralelo Gestiona automáticamente los fallos Java

29 ARQUITECTURA DE MAPREDUCE MapReduce Node Node Input Format Map Partitioner Sort HBase Reduce Output Format HDFS

30 MAPREDUCE

31 .NET Integration

32 HADOOP Y WINDOWS Dos métodos principales: Interfaz de Streaming.NET SDK for Hadoop

33 STREAMING

34 SINTAXIS Se trata de un.jar normal > Hadoop jar contrib/streaming/hadoop-x.xstreaming.jar -input inputfile -output outputfile -mapper myscript.py -file myscript.py -reducer c:/windows/system32/sort.exe

35 .NET SDK FOR HADOOP API para HDInsight API C# que hace de wrapper sobre la interfaz de streaming Otras cosas finas ;) LINQ to Hive WebHDFS client WebHCat cliente

36 CONSULTAS

37 PIG Extension de Hadoop para simplificar las consultas sobre los datos Dos componentes principales: Lenguaje de procesado de datos (Pig Latin) Compilador y runtime de scripts pig latin

38 HIVE Sub-proyecto de Apache Hadoop para construir Data Warehouse sobre el clúster. Permite: Definir una estructura tabular sobre los datos Consultar estos datos mediante HiveQL

39 HIVE NO es un RDBMS Usa una BD para los metadatos, pero los datos reales se almacenan en HDFS está diseñado para sistemas OLTP Olvidémonos de consultas en tiempo real Olvidémonos de actualización de filas

40 MICROSOFT Y HADOOP

41 BIG DATA CON MICROSOFT

42 CASO DE ÉXITO

43 SHARP SCADA Historical Analysis and Reporting Platform Plataforma: SCADA: Local, Central y Móvil Datos Históricos: Gran volumen y gran velocidad Reporting Análisis

44 SHARP (ALMACENAMIENTO) MAGU S Mongo Export Source 1 Origen 2 Source 2 Loader Loader Loader DAT DAT DAT DAT Origen 4 Loader Hadoop DWH DAT Source 3 Loader DAT DAT Loader DAT Origen 6 Loader Source 7

45 SHARP (ANÁLISIS Y REPORTING) Events StreamInsight DWH Microsoft Office Power Pivot Reporting Services OLAP Tabular Power View OLAP Tabular Cloud? Production Centers Central

46 APROXIMACIÓN Prueba de Concepto Ecosistema Microsoft Infrastructura On-Premise

47 HERRAMIENTAS PowerPivot Power View

48 IMPLEMENTACIÓN Map Reduc e HDFS Load Service HIVE DWH Azure Storage Hadoop SSIS SSRS PowerView

49 UN VISTAZO

50 CEP Events StreamInsight DWH Microsoft Office Powe r Pivot Reporting Services OLAP Tabular Power View OLAP Tabular Cloud Production Centers Central

51 CEP Events StreamInsight Production Centers Central

52 LO QUE ESTA POR LLEGAR

53 MEJORAS A HIVE: 100X (STINGER)

54 MEJORAS A HIVE: TEZ

55 VARIAS GRANULARIDADES: SQL Y HADOOP Export

56 VARIAS GRANULARIDADES: SQL Y HADOOP Recordando Sqoop:

57 VARIAS GRANULARIDADES: SQL Y HADOOP Sqoop with PDW Sqoop Map/ Reduce Job SQL Server SQL Server SQL Server SQL Server

58 VARIAS GRANULARIDADES: SQL Y HADOOP SQL Server SQL Server SQL Server SQL Server Sqoop Hadoop Cluster

59 POLYBASE T-SQL Queries SQL Server SQL HDFS

60 Improv. to HigHer Resolution Data SQL Server SQL Server SQL Server SQL Server Hadoop Cluster

61 Polybase

62 Q & A

63 GRACIAS!!

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