O documento discute a interoperabilidade do Big Data Hadoop com o Windows Azure, abordando conceitos de Big Data, ciência de dados e Hadoop, além de apresentar casos de uso práticos. É enfatizada a importância do Hadoop como uma solução escalável e confiável para o processamento de grandes volumes de dados e sua integração com ferramentas da Microsoft. O texto também destaca a formação de cientistas de dados e as oportunidades de análise no contexto de dados não estruturados.

2. Interoperabilidade com
BigData Hadoop para
Windows Azure
Alessandro de Oliveira Binhara
Data Scientist – Horton Works System Integrator

3. Agenda
 O que é BigData e BI ?
 O que é um Cientista de Dados ?
 O que é Hadoop ?
 O que é a HortonWoks Haddoop ?
 Criando um Cluster Hadoop no Windows Azure?
 Integrando com Power BI
 Apresentação de Case de uso.

5. Por que??? BigData ??? CloudComputing??
 Em 2001 : Centenas de milhares de dólares para
sequenciar um Gene
 Atualmente: menos de 6 mil dólares por Gene
 Atualmente o sequenciamento gerar cerca de
50petabyte de dados.
 1 semana para decodificar 1 Gene
 Atualmente: Se Faz o sequenciamento de 100 Gene
por dia

6. O que é BigData ?

7. O que é Um Cientista de Dados ?
 O cientista de dados é um especialista em análise de
informações. A característica mais importante desse
profissional, portanto, é a capacidade analítica. Por isso,
quem tem uma sólida formação em matemática e lógica,
como engenheiros, economistas, estatísticos e
matemáticos, é forte candidato a se sair bem na carreira.
 “Ter um consistente background em matemática é
fundamental, senão a pessoa tem que suar muito para
preencher a lacuna", diz o professor Renato Souza,
responsável pelo mestrado de modelagem matemática da
informação, da Fundação Getulio Vargas do Rio de Janeiro
(FGV-RJ), lançado em 2011. Salário mediano anual em
milhares de dólares dividido
pelos grupos identificados.
Fonte: O'Reilly.

8. Curiosidades sobre ZetaBytes

9. Não confunda os conceitos
 CloudComputing – computação em nuvem
 BigData – Armazenamento e Processamento de Grandes
Volumes de Dados
 BI Businnes Inteligence – Apresentar a informações de
forma clara, sendo a fonte de inteligencia para os
negocios
 Cientista de Dados – é a pessoa capaz de orquestrar todos
esses conceitos apresentando o valor que a empresa quer
das informações

11. O que é Hadoop ?
 O Apache Hadoop é um projeto desenvolvimento como
open-source software para escalável , confiável e com
processamento distribuído. Um sistema escalável e
confiável para armazenamento compartilhado e análises.
Ele automaticamente trata da replicação de dados e das
falhas em cada nó. Ele faz o trabalho duro, o
desenvolvedor pode se concentrar em processamento da
lógica de dados Permite que os aplicativos usem petabytes
de dados em paralelo.

12. Por que ?
 Requisitos
 500M+ usuário únicos por mês
 Bilhões de eventos interessantes por
dia
 Necessidade de scalabilidade massiva
 PB’s de storage, milhares de
arquivos, 1000’s de nós
 Necessidade de ter baixo custo
 Uso de hardware comum
 Compartilhar recursos com vários
projetos
 Fornecer escala quando necessário
 Precisa de infraestrutura
confiável
 Deve ser capaz de lidar com falhas
- hardware, software, networking
 A falha é esperada, e não uma
exceção
 Transparente para as aplicações
 muito caro para construir
confiabilidade em cada aplicação
 A infra-estrutura do Hadoop
prove essas capacidade.

13. Características
 Um sistema escalável e confiável para armazenamento
compartilhado e análises.
 Ele automaticamente trata da replicação de dados e da
falhas em cada nó.
 Ele faz o trabalho duro - desenvolvedor pode se
concentrar em processamento da lógica de dados
 Permite que os aplicativos usem petabytes de dados em
paralelo

14. Eco Sistema
 Hadoop Core
 Distributed File System
 MapReduce Framework
 Pig (criado pelo Yahoo!)
 Parallel Programming Language e Runtime
 Hbase (criado pelo Powerset)
 Table storage for semi-structured data
 Zookeaper (criado pelo Yahoo!)
 Coordinating distributed systems
 Hive (criado pelo Facebook)
 SQL-like query language and metastore

15. Hadoop no FaceBook
 Cluster em produção
 4800 cores, 600 máquina, 16GB por máquina – Abril/2009
 8000 cores, 1000 máquinas, 32 GB por máquina – julho/2009
 4 SATA discos de 1 TB por máquina
 2 níveis de rede hierarquica, 40 máquinas por rack
 Total do tamanho do cluster 2 PB, projetado para 12 PB no Q3 2009
 Em 2010 - A 1100-machine cluster with 8800 cores and about 12 PB
raw storage.
 Atualmente eles moveram 30PB de para um novo Cluster
 Todos os dias o Facebook recebe 380milhões de novas fotos

16. Cluster no Yahoo
 É investidor da HortonWorks
 Atualmente o Yahoo tem um cluster com mais de 42mil máquinas

17. HDFS – Hadoop File System
 Inspirado em GFS
 Projetado para
trabalhar com arquivos
muito grandes
 Executado
em hardware commodity
 Streaming de acesso a
dados
 Replicação e localidade

18. HDFS- MapReduce Data Flow

19. O que é MapReduce
 MapReduce é um modelo de programação e
implementação associados para o processamento e
geração de grandes conjuntos de dados (Jeffrey Dean e
Sanjay Ghemawat, 2004)
 A ideia tem mais de 40 anos
 Baseado em um modelo de programação funcional (como Lisp, Ml, etc)
 Processamento de dados base em batch
 A abstração limpa para programadores
 Paralelização automática e distribuição
 Tolerância a falhas

20. Exemplo Simplifica de Map/Reduce
map (String key, String value):
// key: nome documento
// value: Conteudo documento
for each word w in value:
EmitIntermediate(w, "1");
reduce(String key, Iterator values):
// key: a palavra
// values: a lista de valores
int result = 0;
for each v in values:
result += ParseInt(v);
Emit(AsString(result));

21. Funcionamento do Map/Reduce

22. Arquitetura Moderna

23. HDP: Enterprise Hadoop Distribution
Hortonworks
Data Platform (HDP)
Enterprise Hadoop
 A única 100% open source e
completa
 Classe empresarial, provado e
testado em escala
 Ecossistema endossado para
garantir a interoperabilidade

24. Uso Comum do Hadoop
1. Social
Entenda como seus clientes se sentem sobre a sua marca
e produtos – agora
2. Clickstream
Capturar e analisar as pistas de dados visitantes do site e
otimizar seu site
3. Sensor/Machine
Descobrir padrões nos dados que fluem automaticamente
a partir de sensores e máquinas remotas
4. Geolocation
Analisar dados baseados em localização para gerenciar as
operações onde ocorrem
5. Server Logs
Log de pesquisa para diagnosticar falhas no processo e
prevenir violações de segurança
6. Unstructured (text, video, pictures, etc..)
Compreender padrões de texto através de milhões de
produtos de trabalho não estruturados: páginas web, e-
mails, vídeos, fotos e documentos
Valor

25. Demonstração HortonWorks
 Gera sentimento em relação o IronMan 3
 Coleta do Stream do Twitter
 Dados do Twiter são salvos pelo flume no hadoop
 Com uma tabela de classificação de sentimento
 É processada a base e gerar informações a respeito do filme

27. Por que Hadoop no Windows
 De acordo com a IDC Windows Server tem 73% em 2012
 Hadoop foi tradicionalmente construído para servidores Linux de
forma que há um grande número de organizações carentes
 De acordo com o estudo de 2012 Barclays CIO big data supera
Virtualização como tendência N º 1 iniciativas de gastos
 Crescimento de dados não estruturados superior a 80% ano / ano
na maioria das empresas
 Apache Hadoop é a plataforma de dados defato grande. Para o
processamento de grandes quantidades de dados não estruturados
 Complementar às tecnologias existentes da Microsoft
 Há uma enorme comunidade de desenvolvedores do Windows
inexplorado e parceiros do ecossistema
 Forte parceria Microsoft-Hortonworks e 18 meses de
desenvolvimento

28. HortonWorks Data Platform for Windows
 HDP é a primeira e únição hadoop para Windows e Linux
 Empresa de suporte Apache Hadoop no Windows
 Permite mesma experiência para Hadoop no Windows e Linux
 Mais parceiros, mais desenvolvedores para Hadoop
 Nativa Apache Hadoop disponível para o Windows ecossistema
 Mais opções para o Windows focada organizações
 Hortonworks foco: Empresa Apache Hadoop para todas as
plataformas
 Distribuição pronta para produção confiável Confiável para on-premise
Hadoop em implantações do Windows
 Construído com investimentos conjuntos e com contribuições da
Microsoft
 Relacionamento engenharia profunda garante integração e desempenho
máximo

29. Interoperability com Microsoft Tools
 Integrado com ferramentas da Microsoft
para análise de dados grande nativa
 Conectores bidirecionais para SQL Server e
SQL Azure através Sqoop
 Integração ODBC Excel através Hive
 Dirigindo-se a demanda por Hadoop no
Windows
 Ideal para clientes Windows com? Hadoop
experiência operacional
 Permite que as cargas de trabalho do
Hadoop mais comuns na empresa
 Refinamento de dados e ETL para
descarregar? De grande volume de dados de
desembarque
 Exploração de dados para a descoberta de
novas oportunidades de negócios
 Enriquecimento de dados para entrega
sintonizado multado e mecanismos de
recomendação

31. Por dentro do HDP for Windows
 Hortonworks
Data Platform (HDP)
 For Windows
 100% Open Source Enterprise
Hadoop
 Component and version
compatible with HDInsight
 Availability
 Beta release available now
 GA early 2Q 2013

32. Treinamentos
Presencias, On-line e Semipresenciais
 Curso: Apache Hadoop Essencial
(8horas )
 Curso: Introdução ao Futuro Cientista
de Dados (8h)
 Curso: DataScientist e BigData for
Bussines (16h)
 Curso: Apache Hadoop Fundamental
(24h)
 Treinamento e Workshop
Ferramentas de BigData com
EcoSistema Hadoop (40h)
 Treinamento Apache Sqoop (8h)
 Treinamento Apache Cassandra (16h)
 Treinamento HBase (16h)
 Treinamento Hive (16h)
 Treimento Mahout (16h)
 Curso + Treinamento em BI aplicado a
máquinas de aprendizado Mahout
(30h)
 Curso de Splunk (16h)
 Curso Pig e Pig Latin (16h)
 Curos de Programaçao em MapReduce
com Java e C# (16h)
 Curso de Flume (16h)

33. Criando Cluster
no Azure

34. O que é windows Azure
 É plataforma de hardware e Software da microsoft

35. Data Center Azure

37. HDInsight – Hadoop Eco System

38. Azure Blob

39. Criando seu Cluster Hadoop no Azure

40. Definido o Tamanho do Cluster

41. Interface Administrativa

42. Interface Administrativa

43. Interface Administrativa

44. InterFace Hive

45. Jobs

46. Job Info

47. Exemplo de Hadoop no Azure

48. Map Reduce em C#

49. Map

50. Reduce

51. Maximise sua escolha para o Hadoop
 Use HDP para Windows para no local de implantação no Windows Server
 Ideal para usuários de Windows com experiência Hadoop
 Perfeito próximo passo para aqueles que estão prontos para se deslocar de POC
para produção
 Use HDInsight para Microsoft ferramentas e gerenciamento e
provisionamento
 Serviço HDInsight que oferece todos os benefícios do Windows Azure (por exemplo,
elasticidade e de baixo custo) - disponível em Visualizar hoje
 HDInsight Servidor para a plena integração do Hadoop com ferramentas da
Microsoft no local - Developer Preview disponível hoje
 Escolha completa interoperabilidade e implantação em todas as
plataformas
 Implementar aplicações de dados grandes que funcionam on-premise e nuvem
 Ao alavancar open source HDP, permite a interoperabilidade transparente entre
ambientes: Linux, Windows, Windows Azure

52. Cases !

53. Sistema de Recomendação
 Sistema de Recomendação de Produtos
 Vitrines inteligentes para lojas online
 Aumento em 60% o volume de faturamento das lojas
 Cluster com 70nós
 Mais de 1.5 milhões de transações por segundo

54. Case Uniter
 45 mil alunos
 Crescimento da Base 1GB por dia
 Preocessamento do dados 2 semanas
 Com upload para cloud diários 1 hora
 Processamento em 12 maquinas com PIG
 Tempo de processamento baixou para 1 horas por
dia

55. Sistema
BigData China

56. Arquitetura
ODBC
DRIVER
HBASE
HDFS
HCATOLOG
MAPREDUCE
HIVE
PIG
Apache
Tomcat
WEB Service
StarGATE
EXCEL
FLUME
Server Local
De Captura
Server Local
De Captura
Server Local
De Captura

57. Captura e Processamento dos Vídeos
 As imagens são capturadas e processadas em
tempo real.
 Podemos notar as marcações realizadas pelo
software de análise.
 Ele consegue identificar os carros em movimentos
e verificar várias infrações, como :
 Velocidade acima de 10% do limite
 Velocidade acima de 20% do limite
 Avanço de Sinal
 Caminhão fora de horário
 Sobre a faixa de pedestre

58. Etapa 2 – Transmissão Via WebServices

59. Gravando dados no Hadoop

60. Etapa 5 - Consulta dos dados
 Usando PowerPivot , geramos os relatórios que são consultas diretamente na
base do HBASE , via ODBC da HortonWorks.

61. Tabelas do HBase vista pelo Excel via
ODBC

62. Etapa 6 – Construção dos relatórios
 Foram construídos uma série de relatórios:
 Número de Eventos por câmera
 Número de Eventos por mês
 Numero de Eventos por semana
 Número de eventos por Infrações
 Por tipo de evento
 Por Posição geográfica no mapa

63. Exemplo de Relatório
 asd

64. Exemplo de Relatório
 asd

65. Exemplo de Relatório
 asd

66. Exemplo de Relatório
 asd

67. Fotos Georeferenciados

68. Perguntas ???
Binhara@azuris.com.br
@binhara
www.azuris.com.br