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M/R comme moteur d’exécution SQL
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Log
DB
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La fin de M/R pour le sql sur Hadoop
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Et bientôt
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• MPP
• Requête SQL « interactive » sur Hadoop
• Compatible Hive
– Même API
– Partage le metastore
Impala
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Spark
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• Nouveau moteur d’exécution pour Hadoop
– Supporte M/R + Join
– Permet de construire des plans d’exécution plus
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Traitement complexe M/R
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Même traitement avec Tez
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Comparaison de performances entre
Hive en mode MapReduce et Hive en
mode Tez
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• Hive peut analyser des formats textuels
(CSV, texte brut avec RegEx, Json, …)
– Permet de travailler sur de la ...
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Form...
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Format orienté colonne
a b c
a1 b1 c1
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a3 b3 c3
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colonnes
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écriture et...
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Comparaison de performances entre
stockage natif et stockage colonne
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• Hive traite les données ligne à ligne
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• Mais résolue dans le monde ...
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• Partition pruning
• Projection pruning
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• Impala 2.0
CBO
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SQL
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Semantic
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Logical
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Physical
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• Même problématique que pour une base
SQL
– Les statistiques doivent être calculé et représentative
des données
...
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Vectorization + CBO
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SQL
Langage de requêtes SQL
Traitement en mode batch
Format orienté colonne
(columnstore index, moteur
vertipaq)
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JSS2014 – Hive ou la convergence entre datawarehouse et Big Data

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Session des Journées SQL Server 2014 - David Joubert
---
Intégré par défaut sur la plateforme Hadoop, Hive est lien manquant entre SQL et Big Data dans l’éco-système.

Langage, stockage, exécution, cet entrepôt de données Big Data s’est toujours inspiré de ses équivalents relationnels dans son évolution.

Cette session sera l’occasion de faire le tour de la technologie et de démontrer cette convergence.

Publié dans : Données & analyses
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  • DAVID
  • DAVID
  • DAVID
  • DAVID JULIEN
  • DAVID
  • DAVID
    Hadoop n’est pas une base de données.
    C’est un système de fichiers distribué (HDFS) et un moteur de calcul (MapReduce)
    D’ailleurs il est très peu performant sur l’analyse des données en temps réel => beaucoup d’évolutions dépendent de cette problématique.
  • La moitié du code nécessaire à la réalisation d’une jointure
    Au moins 6 classes java à développer
  • DAVID
    Développeurs très bon en SQL, mais pas développeurs JAVA
  • JULIEN

    Hive n’est pas un moteur de base de données relationnel sur Hadoop
    Hive est une application cliente hadoop qui permet de générer des jobs M/R à partir d’un langage, plus haut niveau et plus productif que M/R

    Hive est composé de 2 principaux modules:
    - Un metastore qui va stocker les informations sur la structure des données stocké dans HDFS. C’est l’équivalent d’un dictionnaire de données. Il contient notamment la correspondance entre un table et son stockage sur HDFS.
    - le driver, qui va interpréter le SQL fournit par le client et le transformer en job map. reduce
  • JULIEN

    Parser (ANTLR) : parser de hiveql vers un abstract syntax tree

    Analyse sémantique (en 3 partie) :
    Génération du plan logique à partir de l’AST (Query Block)
    Optimisation du plan logique
    Puis génération du plan d’execution physique: Map reduce

    http://fr.slideshare.net/nzhang/hive-anatomy
  • JULIEN
  • Explain d’une requête simple.
    Temps d’execution.
    Create external table
  • DAVID
  • DAVID
    Pattern classique avec MapReduce on récupère toute les données (DB + Log + social network, etc..)
    On stocke tous dans hadoop
    On fait les use-cases compliqué ou impossible à faire dans un datawarehouse
    Par contre difficile d’intérogé les donnnés en interactifs
    Obliger de remettre ces données dans une base de données classique :
    Pré aggrégation
    Duplication des données
    synchronisation
  • JULIEN
  • JULIEN
  • JULIEN
  • JULIEN
  • JULIEN
  • JULIEN
  • JULIEN
  • JULIEN
  • DAVID
    Impossible de relire un fichier compresse depuis le milieu
    Donc pb avec le découpage
  • DAVID
    Stockage en ligne par système de clé/valeur, optimisé pour le MapReduce (compris que par hadoop)

    Peuvent être compressé par valeur ou bloc de données pour limiter les I/O.

    Pas l’idéal pour Hive car stocké au format ligne. Obligé de lire la ligne complète même si on n’a besoin que d’une colonne.
  • JULIEN
    Column-oriented organizations are more efficient when an aggregate needs to be computed over many rows but only for a notably smaller subset of all columns of data, because reading that smaller subset of data can be faster than reading all data.
    Column-oriented organizations are more efficient when new values of a column are supplied for all rows at once, because that column data can be written efficiently and replace old column data without touching any other columns for the rows.
    Row-oriented organizations are more efficient when many columns of a single row are required at the same time, and when row-size is relatively small, as the entire row can be retrieved with a single disk seek.
    Row-oriented organizations are more efficient when writing a new row if all of the row data is supplied at the same time, as the entire row can be written with a single disk seek.
  • DAVID

    Contribution hortonworks + Microsoft
  • JULIEN
  • JULIEN
  • JULIEN
  • JULIEN
  • DAVID
  • On parlait des speakers, il y a une chose qui leur tient à cœur !
  • JSS2014 – Hive ou la convergence entre datawarehouse et Big Data

    1. 1. #JSS2014 Les journées SQL Server 2014 Un événement organisé par GUSS
    2. 2. #JSS2014 Les journées SQL Server 2014 Un événement organisé par GUSS Hive ou la convergence entre datawarehouse et Big Data Julien Buret David Joubert
    3. 3. #JSS2014 Merci à nos sponsors
    4. 4. #JSS2014 Speakers Julien Buret Directeur technique @julienburet David Joubert Consultant Data & Analytics @Dj_Uber www.djuber.net
    5. 5. #JSS2014 On va parler de • Un peu d’Hadoop • Beaucoup de Hive – Historique – Moteurs d’exécution – Stockage – Optimisation de requêtes • Pas mal de démos On ne vas pas en parler • De tout le reste Autres sessions Big Data • APS, l’appliance Big Data, Lundi à 15h30 • Big Data et Real Time, Mardi à 14h Agenda
    6. 6. #JSS2014 • Framework aidant au développement d’application distribué et scalable • Projet débuté en 2005 – Basé sur 2 papiers de Google (GFS & MapReduce) • Projet Apache depuis 2009 Hadoop : un peu d’histoire
    7. 7. #JSS2014 Map Reduce class CompositeKeyWritableRSJ implements Writable, WritableComparable<CompositeKeyWritableRSJ> { // Data members private String joinKey;// EmployeeID private int sourceIndex;// 1=Employee data; 2=Salary (current) data; 3=Salary historical data public CompositeKeyWritableRSJ() { } public CompositeKeyWritableRSJ(String joinKey, int sourceIndex) { this.joinKey = joinKey; this.sourceIndex = sourceIndex; } @Override public String toString() { return (new StringBuilder().append(joinKey).append("t").append(sourceIndex)).toString(); } public void readFields(DataInput dataInput) throws IOException { joinKey = WritableUtils.readString(dataInput); sourceIndex = WritableUtils.readVInt(dataInput); } public void write(DataOutput dataOutput) throws IOException { WritableUtils.writeString(dataOutput, joinKey); WritableUtils.writeVInt(dataOutput, sourceIndex); } public int compareTo(CompositeKeyWritableRSJ objKeyPair) { int result = joinKey.compareTo(objKeyPair.joinKey); if (0 == result) { result = Double.compare(sourceIndex, objKeyPair.sourceIndex); } return result; } public String getjoinKey() { return joinKey; } public void setjoinKey(String joinKey) { this.joinKey = joinKey; } public int getsourceIndex() { return sourceIndex; } public void setsourceIndex(int sourceIndex) { this.sourceIndex = sourceIndex; } } public class MapperRSJ extends Mapper<LongWritable, Text, CompositeKeyWritableRSJ, Text> { CompositeKeyWritableRSJ ckwKey = new CompositeKeyWritableRSJ(); Text txtValue = new Text(""); int intSrcIndex = 0; StringBuilder strMapValueBuilder = new StringBuilder(""); List<Integer> lstRequiredAttribList = new ArrayList<Integer>(); @Override protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { // {{ // Get the source index; (employee = 1, salary = 2) // Added as configuration in driver FileSplit fsFileSplit = (FileSplit) context.getInputSplit(); intSrcIndex = Integer.parseInt(context.getConfiguration().get( fsFileSplit.getPath().getName())); // }} // {{ // Initialize the list of fields to emit as output based on // intSrcIndex (1=employee, 2=current salary, 3=historical salary) if (intSrcIndex == 1) // employee { lstRequiredAttribList.add(2); // FName lstRequiredAttribList.add(3); // LName lstRequiredAttribList.add(4); // Gender lstRequiredAttribList.add(6); // DeptNo } else // salary { lstRequiredAttribList.add(1); // Salary lstRequiredAttribList.add(3); // Effective-to-date (Value of // 9999-01-01 indicates current // salary) } // }} } public class ReducerRSJ extends Reducer<CompositeKeyWritableRSJ, Text, NullWritable, Text> { StringBuilder reduceValueBuilder = new StringBuilder(""); NullWritable nullWritableKey = NullWritable.get(); Text reduceOutputValue = new Text(""); String strSeparator = ","; private MapFile.Reader deptMapReader = null; Text txtMapFileLookupKey = new Text(""); Text txtMapFileLookupValue = new Text(""); @Override protected void setup(Context context) throws IOException, InterruptedException { // {{ // Get side data from the distributed cache Path[] cacheFilesLocal = DistributedCache.getLocalCacheArchives(context .getConfiguration()); for (Path eachPath : cacheFilesLocal) { if (eachPath.getName().toString().trim() .equals("departments_map.tar.gz")) { URI uriUncompressedFile = new File(eachPath.toString() + "/departments_map").toURI(); initializeDepartmentsMap(uriUncompressedFile, context); } } // }} }
    8. 8. #JSS2014 • Projet interne Facebook lancé en 2007 • Opensourcé en 2009 • Aujourd’hui le standard de fait pour exécuter du SQL sur Hadoop • Disponible sur toute les distributions populaires Hive : un peu d’histoire
    9. 9. #JSS2014 Hive fonctionnement globale Block n Block n Block n Block n foo/foo1.tx t Hive METASTORE FOO -> /dw/foo select id, count(0) from FOO group by id 1. Créer des jobs en se servant des metadonnées 2. Génère et soumet le traitement au cluster task task task task Hive DRIVER
    10. 10. #JSS2014 Interprétation SQL par Hive Parser Analyse Sémantique Générateur plan d’éxecution logique Générateur plan d’éxecution physique HiveQL AST QB Operator Tree Task Tree
    11. 11. #JSS2014 M/R comme moteur d’exécution SQL M M M M M R R R HDFS HDFS M M R HDFS M R HDFS IO IO IO
    12. 12. #JSS2014 Hive
    13. 13. #JSS2014 Hive Quelle usage ? Base de donneés Hive Langage SQL HiveQL (SQL-92) Update Oui Non Delete Oui Non Transactions Oui Non Index Extensive Non / Limité Latence Très faible Elevée Volume de données To Po Gestion des données Validation à l’ecriture, contrainte « schema on read »
    14. 14. #JSS2014 Hive Quelle usage ? PAS DE REQUÊTES INTERACTIVES Datwarehouse DB Log DB SQL/NoSQL Réseaux sociaux
    15. 15. #JSS2014 Requête interactive sur Hadoop STINGER
    16. 16. #JSS2014 La fin de M/R pour le sql sur Hadoop hive> set hive.execution.engine=tez Et bientôt hive> set hive.execution.engine=spark
    17. 17. #JSS2014 • MPP • Requête SQL « interactive » sur Hadoop • Compatible Hive – Même API – Partage le metastore Impala
    18. 18. #JSS2014 Spark
    19. 19. #JSS2014 • Nouveau moteur d’exécution pour Hadoop – Supporte M/R + Join – Permet de construire des plans d’exécution plus complexe que M/R • Pipelining • Utilisation de la mémoire à la place du disque • Multiple Reduce Stage Tez
    20. 20. #JSS2014 Traitement complexe M/R M M M M M R R R HDFS HDFS M M R HDFS M R HDFS IO IO IOIO IO IO IO
    21. 21. #JSS2014 Traitement complexe M/R M M M M M R R R HDFS HDFS M M R HDFS M R HDFS IO IO IO
    22. 22. #JSS2014 Même traitement avec Tez M M M M M R R R R R HDFS R
    23. 23. #JSS2014 Comparaison de performances entre Hive en mode MapReduce et Hive en mode Tez
    24. 24. #JSS2014 • Hive peut analyser des formats textuels (CSV, texte brut avec RegEx, Json, …) – Permet de travailler sur de la donnée brut (log, export d’API, …) • Parsing couteux • Problème de la compression Hive sur donnée brut
    25. 25. #JSS2014 • SequenceFile, Avro, … – Parsing moins couteux • Compression par bloc de données • Stockage adapté pour M/R Format Binaire
    26. 26. #JSS2014 Format orienté colonne a b c a1 b1 c1 a2 b2 c2 a3 b3 c3 a4 b4 c4 a5 b5 c5 a1 b1 c1 a2 b2 c2 a3 b3 c3 a1 a2 a3 b1 b2 b3 c1 c2 c3 Représentation logique des données Stockage ligne Stockage colonne Metadata + Encoding + Compression
    27. 27. #JSS2014 • ORC et Parquet • Permet un stockage des données en colonnes • Améliore les performances en lecture, écriture et traitement • Optimisation du stockage grâce à la compression induite par le format Format orienté colonne
    28. 28. #JSS2014 Comparaison de performances entre stockage natif et stockage colonne
    29. 29. #JSS2014 • Hive traite les données ligne à ligne – Inefficace notamment pour des agrégations • Mais résolue dans le monde « SQL » par la Vectorization • Contribution hortonwork + microsoft sur Hive – Modification du Query Engine pour traiter des « vecteurs de colonnes » – Meilleur utilisation du CPU et des caches Vectorisation
    30. 30. #JSS2014 • Optimisation de l’arbre d’exécution – Peu d’optimisations • Partition pruning • Projection pruning • Filter push down • Pas d’optimisation lié à la donnée – Ordre des tables dans les jointures importants – Pas de hint Hive < 0.14 : RBO
    31. 31. #JSS2014 • Hive 0.14 with Apache Optiq • Impala 2.0 CBO
    32. 32. #JSS2014 • Première optimisation – Join reordering Hive 0.14 SQL parser Semantic Analyser Logical Optimizer Physical Optimizer Map Reduce Translate Optiq AST optimisé
    33. 33. #JSS2014 • Même problématique que pour une base SQL – Les statistiques doivent être calculé et représentative des données Hive : Calcul des statistiques
    34. 34. #JSS2014 Vectorization + CBO
    35. 35. #JSS2014 SQL Langage de requêtes SQL Traitement en mode batch Format orienté colonne (columnstore index, moteur vertipaq) Moteur d’exécution basé sur des statistiques Hive Langage de requêtes HiveQL Vectorisation Format ORC (oriented row columnar) Query planner Pourquoi parler de convergence ?
    36. 36. #JSS2014 • SQL-20XX – Supporté les fonctions analytics – WINDOWS, ROOLUP, CUBE • Transaction • LLAP • Materialized Views • Requête multi-datasource – Prestodb (Facebook) – APS PolyBase – Oracle Bigdata Le futur du SQL sur Hadoop
    37. 37. #JSS2014 Questions
    38. 38. #JSS2014#JSS2014

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