1.
Azure Data Lake Storage & Analytics

2.
Łukasz Grala
lukasz@tidk.pl
▷ Architekt rozwiązań Platformy Danych & Business Intelligence & Zaawansowanej Analityki w TIDK
▷ Certyfikowany trener Microsoft i wykładowca na wyższych uczelniach
▷ Autor zaawansowanych szkoleń i warsztatów, oraz licznych publikacji i webcastów
▷ Od 2010 roku wyróżniany nagrodą Microsoft Data Platform MVP
▷ Doktorant Politechnika Poznańska – Wydział Informatyki (obszar bazy danych, eksploracja danych, uczenie maszynowe)
▷ Prelegent na licznych konferencjach w kraju i na świecie
▷ Posiada liczne certyfikaty (MCT, MCSE, MCSA, MCITP,…)
▷ Członek Polskiego Towarzystwa Informatycznego
▷ Członek i lider Polish SQL Server User Group (PLSSUG)
▷ Pasjonat analizy, przechowywania i przetwarzania danych, miłośnik Jazzu

3.
Agenda
 Azure Data Lake Store
 Azure Data Lake Analytics
 Azure Data Lake Projects
 Summary

4.
Azure Data Lake

5.
Azure Data Lake Store
Overview Data Lake Storage

6.
Data Lake Store
A hyper scale repository for big data analytics workloads
• No limits to SCALE
• Store ANY DATA in its native format (csv, tcv, json tables, images,…)
• HADOOP FILE SYSTEM (HDFS) for the cloud
• ENTERPRISE READY access control, encryption at rest
• Optimized for analytic workload PERFORMANCE

7.
Data Lake Store
Any Data
• Unstructured
• Semi-structured
• Structured

8.
Data Lake Storage
 HDFS for the cloud
 New filesystem build from the ground up, based on HADOOP
file system
 Integrates with HDInsight, Hortonworks and Cloudera
 Performance-tuned for big data analytics
 Supports Files and Folder objects and operations
 Unlimited storage (Files size can be from GB to PB)

9.
Data Lake Storage - Security
 Integrates with Azure Active Directory
 Audit logs for all operations
 Server side Encryption
 ACL on files and folders
Enterprise ready security when in GA

10.
Data Lake Storage – Filesystem
 WebHDFS API, REST
 Use: adl://
adl://<data_lake_store_name>.azuredatalakestore.net

11.
Azure Data Lake

12.
Azure Data Lake Analytics
Overview Data Processing and U-SQL

13.
Azure Data Lake Analytics
A elastic analytics service built on Apache YARN that processes
all data, at any size
• No limits to SCALE
• Includes U-SQL, a language that unifies the benefits of SQL with the expressive power of C#
• Optimized to work with ADL STORE
• FEDERATED QUERY across Azure data sources
• ENTERPRISE READY Role based access control & Auditing
• Pay PER JOB & Scale PER JOB

14.
U-SQL
A new language for Big Data
• Familiar syntax to millions of SQL & .NET developers
• Unifies declarative nature of SQL with the imperative power of C#
• Unifies structured, semi-structured and unstructured data
• Distributed query support over all data

15.
U-SQL – Language Overview
U-SQL Fundamentals
• All the familiar SQL clauses
SELECT | FROM | WHERE
GROUP BY | JOIN | OVER
• Operate on unstructured and
structured data
• Relational metadata objects
.NET integration and
extensibility
• U-SQL expressions are full C#
expressions
• Reuse .NET code in your own
assemblies
• Use C# to define your own:
Types | Functions | Joins | Aggregators | I/O
(Extractors, Outputters)

16.
U-SQL Capabilities
Interactive
Batch
Streaming
Machine Learning
IN PROGRESS
AVAILABLE NOW
FUTURE
FUTURE

17.
U-SQL Distributed Query
Azure Storage Blobs
Azure Data Lake Store
Azure SQL Database
Azure SQL Data Warehouse
Azure SQL DB in Azure VM
READ
READ
READ
READ
READ
WRITE
WRITE
WRITE
WRITE
WRITE

18.
Sample
@orders =
EXTRACT
OrderId int,
Customer string,
Date DateTime,
Amount float
FROM "/input/orders.txt"
USING Extractors.Tsv();
OUTPUT @orders
TO "/output/orders_copy.txt"
USING Outputters.Tsv();
Apply Schema on read
From a file in a Data Lake
Easy delimited text handling
Write out
Rowset

19.
ADLAUs
Azure
Data
Lake
Analytics
Unit
Parallelism N = N ADLAUs
1 ADLAU ~=
A VM with 2 cores and 6 GB of memory

20.
Azure Data Lake Analytics

21.
Azure Data Lake Projects
Portal Microsoft Azure, Visual Studio, PowerShell

22.
Azure Data Lake Projects
 Portal Microsoft Azure
 Visual Studio
 PowerShell

23.
Portal Microsoft Azure

24.
Demo
Portal Azure

25.
Visual Studio 2015

26.
Visual Studio 2015

27.
Visual Studio 2015

28.
Demo
Visual Studio & U-SQL

29.
PowerShell

30.
Azure Data Lake Storage
Import-AzureRmDataLakeStoreItem
-Account $adls
-Path d:somefile.txt
-Destination /somefile.txt
Export-AzureRmDataLakeStoreItem
-Account $adls
-Path /somefile.txt
-Destination d:somefile_copy.txt

31.
Azure Data Lake Analytics
Get-AzureRmDataLakeAnalyticsJob
-Account $adla
Submit-AzureRmDataLakeAnalyticsJob
-Account $adla
-Script “…” # U-SQL text
-Name myjob
Submit-AzureRmDataLakeAnalyticsJob
-Account $adla
-ScriptPath D:test.script
-Name myjob

32.
Azure Data Lake Store & Analytics
Summary

33.
Azure Data Lake Storage & Analytics

34.
Azure Data Lake Storage & Analytics

35.
Thanks!
Any questions?
You can find me at:
@PowerPivotBlog
../in/LukaszGrala
slideshare.net/LukaszGrala
www.tidk.pl
lukasz@tidk.pl Presentation template by SlidesCarnival

36.
▷ 16-18 maj 2016
▷ Wrocław Centrum Konferencyjne
▷ 3 dni, 6 warsztatów, 4 ścieżki, ponad 30 prelegentów, 50 sesji
▷ 600 uczestników + sponsorzy + prelegenci + organizatorzy
▷ Goście między innymi z USA, Anglii, Niemiec, Ukrainy, Bułgarii,
Słoweni
▷ Premiera techniczna SQL Server 2016
sqlday.pl @sqlday
W tym warsztat Big Data Analytics – Łukasz Grala & Marcin Szeliga

37.
Masterclass: Cloud Storage
23-25.05.2016, Warszawa
Azure SQL Server i Azure SQL Database, Skalowanie bazy relacyjnej w
chmurze, Hurtownia danych w chmurze PowerShell i bazy danych w
Azure, Azure BLOB Storage, Bazy dokumentowe, Big Data z
HDInsight, Hadoop, Apache Spark, Pozostałe komponenty HDInsight i
Hadoop, Wirtualne maszyny
Masterclass: Cloud Analytics
20-22.06.2016, Warszawa
Data Catalog, Data Factory, Data Lake, PowerBI i dane relacyjne w
chmurze, Hadoop, Apache Spark, Analiza danych strumieniowych,
Analiza z baz danych dokumentowych i grafowych, Uczenie
maszynowe, Polybase w SQL Server 2016
Łukasz Grala
Data Platform MVP,
MCT, MCSE, MCSA,
MCITP, MCSA,
MCP, MTA
Łukasz o szkoleniach:
„Danych produkowanych jest
więcej niż kiedykolwiek, pochodzą
z sieci Internet, z portali społecznościowych, z
urządzeń. Bardzo duży rozwój Internetu Rzeczy
(IoT) ilość tych danych jeszcze bardziej
zwiększa. Dlatego przygotowaliśmy dwa
specjalne kursy Cloud Storage i Cloud Analytics,
przedstawiające mechanizmy składowania,
przetwarzania i analizy danych z
wykorzystaniem chmury.”
Big Data, BI, Analityka, SQL
Standard -25% na hasło AzureBootcampwww.hexcode.pl

38.
GŁÓWNI PARTNERZY KONFERENCJI:
PARTNERZY TECHNOLOGICZNI:
PARTNERZY KONFERENCJI:
PATRONI MEDIALNI: