Hadoop & SQL - Oracle Data Warehouse Community … · Unser Team besteht aus Architekten,...

Oracle BI & DWH Konferenz 201319./20. März 2013, Kassel

Carsten Herbemetafinanz Informationssysteme GmbH

Hadoop & SQL

©

� Mehr als 8 Jahre DWH-Erfahrung

� Architekturen, Oracle DB & OWB

� Certified Hadoop Developer

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Data Quality (Profi-

ling & Cleansing)

Projekt-

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Big Data (Hadoop,

NoSQL)

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(Oracle, DWH, Hadoop, etc.)

Performance

Tuning

DWH Architekturen

& Dimensionale Modellierung

Datenbanken

(Oracle, in-memory., spaltenorientiert)

ETL Prozesse &

Tools (OWB & SAS DI)

In unserer Business Line Business Intelligence & Risk gibt es fünf Bereiche: Risk, Insurance Reporting, Insurance Analytics, Customer Intelligence und Data Warehousing.

Data Warehousing

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Wir unterstützen den kompletten Lebenszyklus von DWH-Projekten: von der Anforderungsanalyse bis zum Tuning bestehender ETL-Prozesse. Unser Team besteht aus Architekten, ETL-Entwicklern und Projektmanagern mit langjährigen Erfahrungen im DWH-Bereich.

TurningData into

Information

Carsten Herbe

Hadoop & SQL 20.03.2013 Seite 2

©©

Inhalt

Motivation Hadoop & SQL11

Hive22

Tabellen und Daten33

HiveQL44

Partitionierung66

Indexes & Explain Plans77

Hadoop & RDBMS88

Fazit99

User Defined Functions55

20.03.2013Hadoop & SQL Seite 3

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Motivation Hadoop & SQL1

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Hadoop besteht aus einem verteiltem Filesystem (HDFS) und einem Java-Framework zur parallelen Datenverarbeitung (MapReduce). Datenverarbeitung bedeutet Programmierung.

Überblick Hadoop


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Mit HIVE lässt sich SQL (mit ein paar Einschränkungen) auf einem Hadoop-Cluster nutzen. Voraussetzung sind natürlich entsprechend strukturierte Daten.

Hadoop & SQL


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Hive2

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Hive Hadoop

Der Driver übersetzt HiveQL in MapReduce Jobs. Als (fat) Client dient CLI oder man nutzt den Thrift Server.

Hive Architektur

HiveQL(SQL)

CLI

ThriftDriver Job Tracker

metastore

/user/hive/warehouse

/...


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Tabellen und Daten3

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Neben einigen primitiven Typen unterstützt Hive auch komplexe Datentypen:

Komplexe Datentypen


STRUCT

� Zusammengesetzter Typ � z.B. bei einer Spalte c mit dem Datentyp

STRUCT {a INT; b INT}

wird mit dem Ausdruck c.a auf den Wert a zugegriffen

MAP� Key-Value-Paare

� Zugriff erfolgt bei Spalte x per X[‚element name‘]

ARRAYS� Zugriff erfolgt per zero-based Index

� z.B. bei einer Spalte c mit den Werten [‚a‘, ‚b‘, ‚c‘] gibt c[1] den Wert ‚b‘ zurück

©

Bei Managed Tables werden Daten und Metadaten von Hive verwaltet.

Managed Tables

Hadoop & SQL Seite 11

CREATE TABLE station_data_input (

stations_id STRING,

stations_hoehe STRING,

geograph_breite FLOAT,

geograph_laenge FLOAT,

von FLOAT,

bis FLOAT,

stationsname STRING

)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATED BY '\;'

STORED AS TEXTFILE;

20.03.2013

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Daten müssen in HIVE in Tabellen geladen werden. Dies geschieht über das LOAD DATA INPATH-Statement.

Laden von Daten� Zum Laden von Daten verwendet Hive das LOAD DATA INPATH-Statement.

Hierzu müssen die Daten bereits in HDFS vorliegen. Diese werden dann

kopiert.


LOAD DATA INPATH "data/SingleFile/station-data"

INTO TABLE station_data_input;

LOAD DATA LOCAL INPATH "data/SingleFile/station-data"

INTO TABLE station_data_input;

� Wenn die Daten im lokalen Filesystem vorliegen (noch nicht in HDFS), können

sie über LOAD DATA LOCAL INPATH geladen werden. Die Daten werden

dann automatisch in HDFS abgelegt.

20.03.2013

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Bei externen Tabellen bleiben die Daten an ihrem ursprünglichen Ort in HDFS liegen. In Hive werden nur die Metadaten verwaltet.

External Tables


CREATE EXTERNAL TABLE station_data_input (

stations_id STRING,

stations_hoehe STRING,


geograph_laenge FLOAT,

von FLOAT,

bis FLOAT,

stationsname STRING

)

ROW FORMAT DELIMITED

FIELDS TERMINATED BY '\;'

LOCATION '/data/my_location';

20.03.2013

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HiveQL4

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Hive ist keine relationale Datenbank. Es gelten die gleichen Einschränkungen wie für das direkte Arbeiten mit Hadoop und HDFS. INSERT und SELECT werden in Teilen unterstützt.

HiveQL: SQL Funktionalität

INSERT

UPDATE

DELETE

MERGE

SELECT

UPDATE

DELETE

MERGE

INSERT

SELECT


©

Es ist nur Bulk Insert (INSERT mit SELECT) möglich. Einzelsätze können nicht hinzugefügt werden.

INSERT� Die Syntax lautet hier (im Gegensatz zu z.B. Oracle)


INSERT INTO TABLE targetTable SELECT ... FROM sourceTable;

INSERT OVERWRITE INTO TABLE targetTable

SELECT ... FROM sourceTable;

� MIT INSERT OVERWRITE werden bestehende Daten in der Tabelle ersetzt

20.03.2013

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Sämtliche Join-Arten werden von Hive voll unterstützt. Die Join-Bedingung darf aber nur „gleich“ sein!

Selects & Joins� Unterstützt wird der normale INNER JOIN, LEFT OUTER JOIN, RIGHT

OUTER JOIN und FULL OUTER JOIN

� Weitere Join-Typen und Beispiele finden sich hier:

https://cwiki.apache.org/Hive/languagemanual-joins.html


SELECT

s.stations_id,

s.stationsname,

w.windgeschwindigkeit

FROM station_data s

INNER JOIN weather_data w ON s.stations_id = w.stations_id

WHERE s.stations_id = 15000

;

20.03.2013

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Sub-Selects müssen in Hive ein Alias haben, sonst funktioniert die Abfrage nicht.

Subselects


SELECT

i.s,

i.l

FROM (

SELECT

trim(stationsname) AS s,

length(trim(stationsname)) AS l

FROM station_data

) i;

20.03.2013

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ORBER BY: Besonderheit

Spalten in ORDER BY müssen auch selektiert werden, ansonsten endet das Parsen der Abfrage mit einem Fehler.


SELECT

stations_id

FROM weather_data

ORDER BY mess_datum

;

SELECT

stations_id,

mess_datum

FROM weather_data

ORDER BY mess_datum

;

20.03.2013

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Hive unterstützt Queries mit GROUP BY und HAVING.

GROUP BY und HAVING


SELECT

stations_id,

sum(sonnenscheindauer),

min(mess_datum),

max(mess_datum)

FROM weather_data

WHERE year(mess_datum) = 2007

GROUP BY stations_id

HAVING sum(sonnenscheindauer) > 100

;

20.03.2013

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In Hive kann eine neue Tabelle mit dem Resultat einer SQL-Query erzeugt werden. Die Datentypen der Spalten werden hierbei automatisch bestimmt.

CTAS (Create Table As Select)


CREATE TABLE station_data AS

SELECT

cast(trim(stations_id) as int) AS stations_id,

cast(trim(stations_hoehe) as int) AS stations_hoehe,

geograph_breite,

geograph_laenge,

von,

bis,

stationsname

FROM station_data_input;

20.03.2013

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Correleated Subqueries werden nicht unterstütz.

Einschränkung: Correleated Subqueries


SELECT * FROM station_data

WHERE stations_id IN (

SELECT stations_id FROM weather_data

WHERE stations_id = 15000

)

;

FAILED: ParseException line 3:22 cannot recognize input

near 'select' 'stations_id' 'from' in expression

specification

20.03.2013

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User Defined Functions5

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Mit User Defined Functions lässt sich die Funktionalität von HiveQL mittels Java erweitern.

User Defined Functions (UDF)


User Defined Functions

� Argument: eine Zeile (d.h. ein oder mehrere Werte)� Rückgabe: ein einziger Wert� Bsp: round(), floor(), …

User Defined Aggregate Functions

� Argument: eine oder mehrere Zeilen (mit je einem oder mehreren Werten)

� Rückgabe: ein einziger Wert� Bsp: sum(), min(), …

User Defined Table Generating

Functions

� Argument: eine Liste von Werten� Rückgabe: eine oder mehrere Zeilen� Bsp:

SELECT explode(array(1,2,3)) FROM dual;

1

2

3

� Was nicht geht: SELECT stadt, explode(array(1,2,3)) FROM demo_tab;

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Partitionierung6

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Bei partitionierten Tabellen ist der Partition Key nicht explizit als Spalte zu definieren. Die Daten müssen manuell in die „richtige“ Partition geschrieben werden.

Partitionierte Tabellen: DDL


CREATE TABLE demo_tab (

stadt STRING,


...

)

PARITIONED BY (land);

20.03.2013

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Die Daten müssen manuell in die „richtige“ Partition geschrieben werden. Für jede Partition wird ein eigenes Verzeichnis angelegt. Subpartitioning funktioniert analog.

Partitionierte Tabellen: Laden von Daten


INSERT TABLE demo_tab PARTITION (land='DE')

SELECT ...

.../demo_tab/country=DE/...

.../demo_tab/country=US/...

20.03.2013

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Abfragen auf partitionierte Tabellen funktionieren analog zu Oracle. Zusätzlich lässt sich Hive so konfigurieren, dass auf Partitionen eingeschränkt werden muss.

Partitionierte Tabellen: Abfragen


SELECT * WHERE land='DE';

hive> set hive.mapred.mode=strict;

Strict Mode aktivieren:

SELECT t.city FROM demo_tab t;

FAILED: Error in semanctic analysis:

No partition predicate found for Alias "t" Table "demo_tab"

Abfragen ohne Einschränkung auf eine Partition führen im Strict Mode zu einem Fehler:

Abfragen von Daten einer Partition:

©

Bei dynamischer Partitionierung wird die letzte Spalte als Partition Key verwendet. Die Anzahl der Partitionen ist abhängig von der Anzahl der unterschiedlichen Werte!

Dynamische Partitionierung


INSERT OVERWRITE TABLE demo_tab PARTITION (land)

SELECT ..., t.country

FROM demo_stg t;

hive> set hive.exec.dynamic.partition=true;

Dynamische Partitionierung muss explizit eingeschaltet werden:

hive> set hive.exec.dynamic.mode=nonstrict;

Per Default wird der Mode auf strict (Partitionen müssen eingeschränkt werden) gesetzt, um das Erzeugen von unnötig vielen Partitionen zu vermeiden. Dieser kann aber manuell ausgeschaltet werden:

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Indexes & Explain Plans7

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Neben den Compact und Bitmap Indextypen kann man eigene Custom Indexes durch Implementierung des entsprechenden Interfaces erstellen.

Index Typen


Compact

Speichert für jede Ausprägung der indizierten Spalte(n) den Bucket und eine Liste von Block-Offsets der entsprechenden Zeilen:102 hdfs://…/000000_0 [1324,1140] 164 hdfs://…/000000_0 [2658,1508,3422,3615,1886,3036,2465,1693] 183 hdfs://…/000000_0 [3808,4572,4950,4757,4379,4186,3993,5143]

Bitmap• Speichert zu jeder Zeile für jede mögliche Ausprägung der indizierten

Spalte(n), ob die Spalte der Ausprägung entspricht (1) oder nicht (0)• Besonders effizient bei geringer Kardinalität (wenige mögliche

Ausprägungen)

Custom Eigene Indexstrukturen können in Java implementiert werden, indem man das vordefinierte Interface HiveIndexHandler implementiert

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Aufbau und Verwendung von Indexes funktioniert (noch) nicht zuverlässig (Hadoop 2.0, Cloudera CDH4) .

Indexes


CREATE TABLE demo_tab (

land STRING,

stadt STRING,


...

);

CREATE INDEX demo_idx ON TABLE demo_tab (land)

AS 'org.apache.hadoop.hive.ql.index.compact.CompactIndexHandler'

WITH DEFERRED REBUILD

IN TABLE demo_tab_idx;

ALTER INDEX demo_idx ON demo_tab REBUILD;

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Mit EXPLAIN [EXTENDED] SELECT lässt sich der Ausführungsplan anzeigen, d.h. die verschiedenen MapReduce Jobs.

Explain Plan (1/2)


EXPLAIN SELECT stations_id, COUNT(1) FROM station_data

WHERE stations_id BETWEEN 1000 AND 2000 GROUP BY stations_id;

[...]

Stage: Stage-1

Map Reduce

Alias -> Map Operator Tree:

[...]

predicate:

expr: stations_id BETWEEN 1000 AND 2000

type: boolean

Select Operator

expressions:

expr: stations_id

type: int

outputColumnNames: stations_id

Group By Operator aggregations:

expr: count(1)

©

Man erkennt die einzelnen Map- und Reduce-Phasen.

Explain Plan (2/2)


Reduce Operator Tree:

Group By Operator

aggregations:

expr: count(VALUE._col0)

keys:

expr: KEY._col0

type: int

mode: mergepartial

outputColumnNames: _col0, _col1

Select Operator

expressions:

expr: _col0

type: int

expr: _col1

type: bigint

outputColumnNames: _col0, _col1

[...]

©

Um Daten zwischen Hadoop und Oracle auszutauschen bieten sich sqoop (Open Source) und die Oracle Konnektoren (kommerziell) an.

Hadoop & RDBMS (Oracle)


©

CLI

browser

SqoopClient

Sqoop ist ein Tool zum Austauch von Daten zwischen Datenbanken und Hadoop. Es gibtJDBC-basierte Treiber für die gängigen Datenbanksysteme.

Sqoop Architektur


Hadoop

SqoopServer

REST

UI

Connectors

Metadata

MetadataRepository

Map Task

ReduceTask

HDFS/HBase/Hive

EnterpriseData

Warehouse

Relational Database

DocumentBased

Systems

20.03.2013

©

Die Imports erfolgen als Map-Only Jobs.

Import nach HDFS


Sqoop Job HDFS Storage

Hadoop Cluster

Map

Map

Map

Map

ORDERS

Sqoop Import

(2) Submit Map-Only Job

(1) GatherMetadata

20.03.2013

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Export aus HDFS

Der Export aus HDFS erfolgt als Map-Only Jobs.


Sqoop Job HDFS Storage

Hadoop Cluster

Map

Map

Map

Map

ORDERS

Sqoop Export

(2) Submit Map-Only Job

(1) GatherMetadata

20.03.2013

©

Oracle Hadoop

Oracle Big Data Konnektoren ermöglichen die Analyse von HDFS Daten innerhalb der Datenbank.

Oracle Big Data Konnektoren

Job Tracker

datapump

delimited_text

ExternalTable

Table Loader forHadoop

SQL

DirectConnector for HDFS


©

Oracle bietet eine Reihe von Konnektoren zur Integration der Oracle Datenbank mit Apache Hadoop.

Oracle Konnektoren


Oracle Loader forHadoop

� Tool zum Laden von Daten aus dem HDFS in eine Oracle

Datenbank.

� Unterstützt Datapump Format => Performantes Laden

Oracle DirectConnector for HDFS

� Abfrage von Daten aus dem HDFS erfolgt mit Hilfe einer

Externen Tabelle direkt in der Oracle Datenbank.

� Join mit Oracle Tabellen möglich.

Oracle R Connector for Hadoop

� Package im statistischen Open-Source R Framework.

� Mapper und Reducer Funktionen können in R erstellt und

ausgeführt werden.

Oracle Data Integrator

Application Adapter for Hadoop

� Hadoop Integration in dem ODI

� Generiert optimierten HiveQL Code, der dann als

MapReduce Job umgesetzt wird� Erfordert ODI Lizenz

©

Fazit9

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Hive ist kein Ersatz für eine relationale Datenbank, erleichtert aber die Arbeit mit (eher) strukturierten Daten in HDFS im Vergleich zu MapReduce.

Fazit HIVE

SQL(-like)� Leichter Einstieg in Hadoop für DB’ler� In vielen Fällen einfacher als MapReduce (Joins!)� SELECTs bis auf wenige Einschränkungen möglich� Aber nur (eher) strukturierte Daten

Nur BULK � Keine Einzelsätze� Kein UPDATE, MERGE, DELETE

Kein Realtime

� MapReduce hat Initialisierungsaufwand� Batch-orientierte Datenverarbeitung


©

Hive arbeitet batch-orientiert. Für real-time Analysen bieten sich eher Tools wie Impala, Drill oder Hadapt an. Eine Alternative für batch-ETL wäre noch PIG.

Was es sonst noch so gibt …

SQLreal-timeAnalysen

� Cloudera Impala� Apache Drill� Hadapt� …


PIG� Kein SQL!� Skriptbasiertes ETL in Hadoop� Alternative zu Hive

MapReduce� Mehr Freiheiten und Möglichkeiten …� … mehr Programmieraufwand und

Komplexität� Auch für unstrukturierte Daten

©

Wir bieten offene Kurse sowie maßgeschneiderte Schulung, welche speziell auf die Bedürfnisse unserer Kunden abgestimmt sind.

Schulungsangebot metafinanz


Big Data mit Hadoop

Einführung Oracle in-memory Datenbank TimesTen

Data Warehousing & Dimensionale Modellierung

Oracle SQL Tuning

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Oracle Warehouse Builder 11.2 New Features

Einführung in Oracle: Architektur, SQL und PL/SQL

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