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Implementing the Logical Data Warehouse

with Oracle Big Data SQL

Matthias Fuchs DWH Architekt

ISE Information Systems Engineering GmbH


Copyright (C) ISE GmbH - All Rights Reserved 2

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Performance. ISE Information Systems Engineering

Gegründet 1991

Mitarbeiteranzahl: 60

Hauptsitz in Gräfenberg, Niederlassungen in München und Nürnberg

Schwerpunkte:

Oracle Engineered Systems (Exadata / Exalogic / Exalytics)

Data Warehousing & Business Intelligence

Oracle DB – Migrationen, Optimierungen, Hochverfügbarkeit

Managed Service für Datenbanken, BI und Middlewareapplikationen

Oracle Partner Engineered Systems Award 2013



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Performance.

ISE Oracle Technology Center



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Performance.

Erstes und einziges Exastack Technology Center in

Deutschland in Nürnberg

ISE Oracle Technology Center

Coming soon ODA X5



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Performance. Agenda

LDW - Logical Datawarehouse

Big Data SQL Infrastructure

Sqoop - der Anfang

Customer case



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Performance.

LDW – Logical Datawarehouse



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Performance. Logical Data Warehouse

Gartner Hype Cycle for Information Infrastructure, 2012,

“the Logical Data Warehouse (LDW) is a new data

management architecture for analytics which combines the

strengths of traditional repository warehouses with

alternative data management and access strategy. The

LDW will form a new best practices by the end of 2015.”

http://www.gartner.com/id=2101415

http://www.gartner.com/id=2101415



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Performance.

Repository Management

Verschiedene Typen u.a. Metadaten

Konsolidierung

Data Virtualization

Virtuelle Daten Schicht

Distributed Processes

Aufruf externer Prozesse

z.B. Bilder oder Content Analyse, aber auch MapReduce

Cloud

Auditing statistics and performance Evaluation

Statistik über Performance

End User, Applikationen oder Verbindungen

SLA Management

Metadataset über erwartete Ausführungenzeiten etc.

Überwachung und ggf. Änderung der Ausführung

Taxonomy - Ontology resolution

a taxonomy “tree” in an ontological “forest”

Metadata Management

Gartner: Logical Dataware House



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Performance.


Verschiedene Typen u.a. Metadaten

Konsolidierung

Data Virtualization

Virtuelle Daten Schicht


Aufruf externer Prozesse

z.B. Bilder oder Content Analyse, aber auch MapReduce

Cloud

Auditing statistics and performance Evaluation

Statistik über Performance

End User, Applikationen oder Verbindungen

SLA Management

Metadataset über erwartete Ausführungenzeiten etc.

Überwachung und ggf. Änderung der Ausführung


a taxonomy “tree” in an ontological “forest”

Metadata Management

Gartner: Logical Dataware House

‚Data-to-insight cycle ' schneller

günstiges Framework um neue

Inhalte einzubeziehen

Höhere Flexibilität



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Performance. Gartner: Übersicht

Aus Gartner Newsletter Logical Data Warehousing for Big Data



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Performance.

Information Management Reference Architecture

Oracle

Data Reservoir & Enterprise Information Store – complete view

Enterprise Performance Management

Vir

tua

lis

ati

on

&

Qu

ery

Fe

de

rati

on

Pre-built & Ad-hoc BI Assets

Information

Services

Data Ingestion

Information Interpretation

Access & Performance Layer

Foundation Data Layer

Raw Data Reservoir

Data Science

Data Engines & Poly-structured sources

Content

Docs Web & Social Media

SMS

Structured Data Sources

• Operational Data

• COTS Data

• Streaming & BAM

Immutable raw data reservoir

Raw data at rest is not interpreted

Immutable modelled data. Business

Process Neutral form. Abstracted

from business process changes

Past, current and future interpretation of

enterprise data. Structured to support

agile access & navigation

Discovery Lab Sandboxes Rapid Development Sandboxes

Project based data stores

to support specific

discovery objectives

Project based data

stored to facilitate rapid

content / presentation

delivery

Data Sources

Master & Reference Data Sources

http://www.oracle.com/ocom/groups/public/@otn/documents/webcontent/2297765.pdf

Auditing statistics/performance Evaluation

SLA Management



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Performance.

Big Data SQL Infrastructure



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Performance. Big Data Sql - Übersicht

Oracle Big Data SQL

Cloudera

Hadoop

NOSQL

R Advanced

Analytics

Exadata

Advanced

Analytics

Advanced

Security

Connectors

ODI

Or BigData Lite VM



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Performance. Big Data Systemübersicht

Storage Layer

Filesystem (HDFS)

Resource Management YARN + MapReduce

Processing Layer

Big Data SQL



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Performance. Big Data und DB im LDW

ODI, BPM, SOA

Enterprise Metadata

Management

Oracle Big Data

Appliance


Data Virtualization


Auditing statistics and performance

SLA Management




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Performance.

Sqoop - der Anfang



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Performance.

Sqoop = SQL- to – Hadoop

Paralleles kopieren von JDBC <-> HDFS

MapReduce jobs zum Daten laden/schreiben

Sqoop

DB

HDFS

Map

Reduce



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Performance.

OraOOP Guy Harrison team Quest (Dell)

Ab version 1.4.5 (CDH 5.1)

Oracle direct path (non-buffered) IO for all reads

Auf mappers werden Anzahl Blöcke verteilt

Bei partitionierten Tabellen, kann der Mapper pro Partition arbeiten

Sqoop mit Oracle

ORACLE TABLE

HDFS

HADOOP MAPPER

ORACLE SESSION

HADOOP MAPPER

ORACLE SESSION



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Performance.

Oracle Change Data Capture

Supported in 11.2 – but not recommended by Oracle

Desupported in 12.1

Oracle Golden Gate

1. RDBMS to HIVE

2. RDBMS to Flume

3. RDBMS to HDFS

Andere Hersteller:

(Dell) Quest SharePlex – Auslesen redologs

(VMWare) Continuent Tungsten – uses CDC im Hintergrund

Libelle

Real Time



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Performance.

Customer case



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Performance.

Ziel

Daten von Servicecalls (OSB) auswerten

Daten Historisieren

Feststellen von Anomalien

Mappen von Strukturierten und Unstrukturierten Daten

Tabellen/View und Datei Import

Auswertung mit ausgewählten Werkzeugen

Analyse von Infrastrukturdaten

HDFS

Analytic output

Weblogs

CC RDBMS

Flume SQOOP

YARN/MR

• R • Elasticsearch



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Performance.

Wahl der Hadoop Distribution

Cloudera – Oracle supported

Ohne -> sehr aufwendig

Filedaten

Flume

Weblogic und Apache Logs

Gut dokumentiert im Netz

Ggf. Realtime Auswertung mit Elasticsearch or Solr

Hive

CDH 5.1

OCRFile Format

Vorbereitung



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Performance.

Optimized Row Columnar File Format

light-weight indexes bereits im Fileformat

block-mode compression auf basis des Datentyps

Hive ORCFile

TPC-DS Scale 500 Dataset GB, Hortonworks

585

• Encoded Text

• CSV File

505

• RCFile

• Record Columnar File

221

• Parquet

• Columnar Storage Format, impala

131

• ORCFile

• Hive

Größenvergleich

über

verschiedene

Typen



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Performance.

Teil 1 Datenladen

Teil 2

Create Big Data SQL Layer

Ablauf Datenintegration

DB

HDFS HIVE

Oracle Big Data SQL



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Performance. Prozess Teil 1

DB

HDFS HIVE

• Start sqoop job to HDFS

• Create external table on

HDFS Files

• insert as select in hive ocr

data table

• Import parallel 1, da view daten

• Kein primary key, keine parallelen MapReduce Prozesse

• Direct read notwendig, da sonst tmp Tablespace zu klein

• Start mit sqoop2, ende mit sqoop1 inklusiv Optimierung

• ODI statt oozie



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Performance.

Suche Tabelle in Hive aus DB

select table_name, input_format, Location from ALL_HIVE_tables

where table_name like '%oem%';

Prozess Teil 2



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Performance.

Create Table in DB (nur in Test VM)

DDL mit CREATE_EXTDDL_FOR_HIVE erzeugen

DDL ausführen

Prozess Teil 2

dbms_hadoop.create_extddl_for_hive(

CLUSTER_ID=>'bigdatalite',

DB_NAME=>'default',

HIVE_TABLE_NAME=>'oem_data',

HIVE_PARTITION=>FALSE,

TABLE_NAME=>'oem_data',

PERFORM_DDL=>FALSE,

TEXT_OF_DDL=>DDLout

);

CREATE TABLE OEM_DATA ( target_name

VARCHAR2(4000), target_guid …..

key_value6 VARCHAR2(4000),

collection_timestamp VARCHAR2(4000))

ORGANIZATION EXTERNAL

(TYPE ORACLE_HIVE

DEFAULT DIRECTORY DEFAULT_DIR

ACCESS PARAMETERS (

com.oracle.bigdata.cluster=bigdatalite

com.oracle.bigdata.tablename=default.oem_

data)

) ;

DDL Erzeugen

DDL Asuführen



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Performance. Ausführungsplan



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Performance.

Daten für einen Tag

~ 239.634.928 Zeilen/12 Spalten

TXT Files

~100 G unkomprimiert

Ladezeit ca. 1h aus CC DB

OCR Files in hive

~ 27 M komprimiert

~ Ladezeit ca. 30 Minuten

Ergebnisse: Laden der Daten

Type Größe Select

count

Where

Oem_data BigDataSQL 2,8 MB

2,1 Mio

11s 8s

Oem_data local

kopiert

Oracle 558 MB

2,1 Mio

0,5s 0,5s

Oem_data Hive 57s 50s

Teil 1

Teil 2



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Performance.

Only data retrieval (TABLE ACCESS FULL und Filter ) werden

offloaded!

Datenbearbeitung im DB Layer GROUP BY, ORDER BY, JOIN, PL/SQL etc

BigDataSQL 2.0 (Aggregation in Hadoop?)

Alternativ Connect über ODBC

Lastverteilung Big Data SQL

Tool Beschreibung Decompress

CPU

Filtering CPU Datatype

Conversion

Sqoop Hadoop Oracle Oracle

Oracle SQL

Connector

für HDFS

Text Dateien HDFS

oder DataPump

HDFS

Oracle Oracle

Big Data

SQL

12c

Exadata&BDA

Hadoop Hadoop Hadoop

ODBC Hadoop Hadoop Oracle



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Performance. Zusammenfassung

Exadata €€€

DB/EMC €€€

Integration Layer

Exadata €

DB/EMC €

Hadoop

€

Vorher:

Nacher:



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Performance.

Q & A

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