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Stream processing et SQL

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Le SQL est un standard pour accéder vos données, donc, dans un monde orienté flux, quoi de plus normal que de retrouver le SQL pour traiter vos streams. Dans ce talk, vous découvrirez les extensions apportées à SQL par Apache Calcite pour répondre à cette problématique. Présentation faite au JugSummerCamp 2018

Publié dans : Données & analyses
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Stream processing et SQL

  1. 1. Speaker : Bruno Bonnin - @_bruno_b_ Stream processing et SQL
  2. 2. GDPR Data Governance Data Fabric
  3. 3. Streams Sources: ● IoT ● Monitoring ● Click streams ● Finance ● Jeux en ligne ● ... Flot continue et sans fin de données
  4. 4. Largement adopté par tous (même si on peut/veut l’éviter…) ○ Développeur ○ Architecte data ○ Data scientist ○ Et des beaucoup moins techniques !! Pourquoi SQL in 2018 ? C’est un standard ! Les streams sont des données comme les autres ! Alors pourquoi ne pas utiliser SQL pour les requêter ?
  5. 5. SQL vs. Stream processing Relational Algebra / SQL Stream Processing Relations (or tables) are bounded (multi-)sets of tuples. A stream is an infinite sequences of tuples. A query that is executed on batch data (e.g., a table in a relational database) has access to the complete input data. A streaming query cannot access all data when is started and has to "wait" for data to be streamed in. A batch query terminates after it produced a fixed sized result. A streaming query continuously updates its result based on the received records and never completes. Source: https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.6/dev/table/streaming.html
  6. 6. Requêter en SQL un stream ? weblogs url status /help 200 Compter les nombres de requêtes pour chaque URL /help 1 /help 1 /products 1 /help 1 /products 2 /products 200 /products 500 Réception ➜ Traitement ➜ Mise à jour du résultat SELECT url, count(*) as nb_req FROM weblogs GROUP BY url
  7. 7. SQL et Stream processing Apache Calcite
  8. 8. Apache Calcite ● Catalogue des metadatas ● Parsing SQL ● Validation des requêtes SQL ● Optimisation des requêtes SQL ○ Plan d’exécution ● Adaptateurs pour différentes sources de données (MongoDB, Elastic, …) Pour les streams: définition d’un minimum de mots-clés et de fonctions pour les requêter L’exécution des requêtes est à la charge du système utilisant Calcite
  9. 9. THE keyword ! SELECT STREAM * FROM weblogs; weblogs est un stream Requêtes ne se terminant pas Sur quelles données ? de maintenant à ... SELECT STREAM url, status_code, nb_bytes FROM weblogs; SELECT STREAM url, nb_bytes FROM weblogs WHERE status = 500;
  10. 10. Jointure avec une table Et si la table bouge ? Une solution: stocker l’historique dans la table pour l’utiliser dans la requête SELECT STREAM cmd.id_pizza, piz.prix FROM commandes_pizza AS cmd JOIN pizzas AS piz ON cmd.id_pizza = piz.id_pizza; Simple pour une table qui ne change pas SELECT STREAM cmd.id_pizza, piz.prix FROM commandes_pizza AS cmd JOIN pizzas AS piz ON cmd.id_pizza = piz.id_pizza AND cmd.rowtime BETWEEN piz.dateDebut AND piz.dateFin;
  11. 11. Windowing sum() 3 12 13 8 Tumbling window SELECT STREAM TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '10' SECOND), url, SUM(nb_bytes) AS total_bytes FROM weblogs GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '10' SECOND), url; 1 2 3 5 4 6 7 8 t 0 10 20 30 40
  12. 12. Windowing Hopping window SELECT STREAM HOP_END(rowtime, INTERVAL '10' SECOND, INTERVAL '15' SECOND) AS rowtime, SUM(nb_bytes) AS total_bytes FROM weblogs GROUP BY HOP(rowtime, INTERVAL '10' SECOND, INTERVAL '15' SECOND); sum() 6 18 21 17 1 2 3 5 4 6 7 8 t 0 10 20 30 40 9
  13. 13. Démo https://github.com/bbonnin/talk-stream-processing-et-sql
  14. 14. Flink: en mode API val table = tableEnv .fromDataStream(datastream, 'ts, 'ip_address, 'url, 'status, 'nb_bytes, 'rowtime.rowtime) .window( Tumble over 10.second on 'rowtime as 'tenSecWindow) .groupBy('tenSecWindow, 'url) .select( 'url, 'tenSecWindow.end as 'time, 'url.count as 'nb_requests) tableEnv.toAppendStream[Row](table)... execEnv.execute()
  15. 15. Flink: en mode SQL (que préférez-vous ?) tableEnv.registerDataStream("weblogs", datastream, 'ts, 'ip_address, 'url, 'status, 'nb_bytes, 'rowtime.rowtime) val query = """ | SELECT url, | TUMBLE_END(rowtime, INTERVAL '10' SECOND), | COUNT(*) AS nb_requests | FROM weblogs | GROUP BY TUMBLE(rowtime, INTERVAL '10' SECOND), url """.stripMargin val table = tableEnv.sqlQuery(query) tableEnv.toAppendStream[Row](table)... execEnv.execute()
  16. 16. L’exemple Uber: Athenax The mission of Uber is to make transportation as reliable as running water. The business is fundamentally driven by real-time data — more than half of the employees in Uber, many of whom are non-technical, use SQL on a regular basis to analyze data and power their business decisions. We are building AthenaX, a stream processing platform built on top of Apache Flink to enable our users to write SQL to process real-time data efficiently and reliably at Uber’s scale. “ ”
  17. 17. L’exemple Uber: Athenax - Plateforme permettant de créer/déployer des traitements temps réel basés sur du SQL - Basée sur Flink Open sourcé en 2017: https://github.com/uber/AthenaX
  18. 18. Conclusion « A l'horizon 2020, 70 % des organisations et des entreprises adopteront le streaming des données pour permettre des analyses en temps réel » (Gartner) Alors, n’oubliez pas les personnes qui vont “développer” les traitements. Le SQL permet de réunir tous les acteurs autour d’un outil commun pour traiter les données, streams ou pas ! Apache Calcite offre beaucoup d’autres possibilités comme les jointures entre streams, update/delete/insert, … tout n’est pas implémenté ! Mais le but est de faire avancer le standard SQL.
  19. 19. Même Jack Ryan sauve le monde avec du SQL...
  20. 20. Merci ! @_bruno_b_ #JugSummerCamp
  21. 21. Group by, order by: quelques contraintes SELECT STREAM status, count(*) FROM weblogs GROUP BY status; Non autorisé par Calcite Le GROUP BY doit inclure une valeur monotone (par ex, rowtime) SELECT STREAM status, count(*) FROM weblogs GROUP BY rowtime, status;
  22. 22. Storm Sources de données Topologie Storm (= app) spout 1 bolt 4 spout 2 bolt 1 bolt 2 bolt 3 Cluster Storm topo1 topo2 topo4 topo3 tuple tuple
  23. 23. Storm SQL CREATE EXTERNAL TABLE weblogs (ID INT PRIMARY KEY, TS BIGINT, IP_ADDRESS VARCHAR, URL VARCHAR, STATUS INT, NB_BYTES INT) LOCATION 'kafka://localhost:2181/brokers?topic=weblogs' CREATE EXTERNAL TABLE errorlogs (ID INT PRIMARY KEY, TS BIGINT, URL VARCHAR, STATUS INT, NB_BYTES INT) LOCATION 'kafka://localhost:2181/brokers?topic=errorlogs' TBLPROPERTIES '{"producer":{"bootstrap.servers":"localhost:9092","acks":"1", "key.serializer":"org.apache.storm.kafka.IntSerializer", "value.serializer":"org.apache.storm.kafka.ByteBufferSerializer" }}' INSERT INTO errorlogs SELECT ID, TS, URL, STATUS, NB_BYTES FROM weblogs WHERE STATUS >= 400 Kafka spout Filtre erreurs Kafka producer tupletuple
  24. 24. Storm SQL Logical Plan Table Scan Filter Projection Table Modify Physical Plan Storm Spout Filter Projection Storm Sink INSERT INTO errorlogs SELECT ID, TS, URL, STATUS, NB_BYTES FROM weblogs WHERE STATUS >= 400 topo.newStream() .filter(...) .projection(...) .persist(...) On retrouve Apache Calcite à peu près par là (construction du plan d’exécution logique)

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