Orquestrando HBase, Cassandra e MongoDB com o Pentaho Big Data Analytics.

Orquestrando HBase,
Cassandra e MongoDB com
o Pentaho Big Data
Analytics.
Marcio Junior Vieira
CEO & Data Scientist, Ambiente Livre
Prof. MBA Universidade Positivo

© 2018, Ambiente Livre. Todos direitos reservados. www.ambientelivre.com.br +55 (41) 3308-3438
Mini-CV
●
18 anos de experiência TI, vivência em desenvolvimento e análise de sistemas de Gestão
empresarial, analise de dados, aprendizado de máquina e BI.
●
Trabalhando com Free Software e Open Source desde 2000 com serviços de consultoria e
treinamento.
●
Graduado em Tecnologia em Informática(2004) e pós-graduado em Software Livre(2005)
ambos pela UFPR.
●
Palestrante em: FISL, TDC, LATINOWARE, Campus Party, Pentaho Day, Ticnova.
●
Organizador geral do Pentaho Day 2015, 2017 e apoio nas ed. 2013 e 2014.
●
Data Scientist na Ambiente Livre,
●
Prof. MBA em Big Data e Data Science, MBA em Business Intelligence e MBA em
Inteligência Articifial da Universidade Positivo.
●
Prof. MBA Inteligência Artificial da FIAP.
●
Data Scientist, Instrutor e consultor de Big Data e Data Science com tecnologias abertas.
●
Ajudou a capacitar equipes de Big Data e Data Science na IBM, Tivit, Accenture, Serpro,
NetShoes, Natura, Ministério Publíco, entre outras.

Nosso Ecossistema de Serviços

Indústria 4.0.
A próxima revolução industrial.
baseado no …
Quarto paradigma da ciência

O Quarto Paradigma da Ciência
●
Empírica: É uma maneira de adquirir conhecimento por meio de
observação ou experiência direta e indireta.
●
Investigação: Melhorar as teorias científicas para uma melhor
compreensão ou previsão de fenômenos naturais. Muitas vezes
impulsionado pela curiosidade.
●
Computação: Estuda as técnicas, metodologias e instrumentos
computacionais, que automatiza processos e desenvolve soluções
baseadas no uso do processamento digital.
●
Baseada em dados ( data-driven )
Ciência Sobre os Dados ou Ciência dos Dados

Data Science
●
Campo interdisciplinar de pesquisa sobre métodos científicos,
processos e sistemas para extrair conhecimentos ou insights
a partir de dados em várias formas, estruturadas ou não
estruturadas, semelhantes ao KDD.
●
Unificar estatísticas, análise de dados e seus métodos
relacionados, a fim de compreender e analisar fenômenos reais
com dados.
●
Emprega técnicas e teorias extraídas das áreas amplas de
matemática, estatística, ciência da informação e ciência da
computação, aprendizagem de máquinas, classificação, análise
de cluster, mineração de dados, bancos de dados e visualização.

Impacto – IoT (Big Data)
● U$ 4 a 11 trilhões a partir de 2025

Sensores de Voo

Otimizando Operações com Video Analytics

Video Analytics
●
LIDAR - Light Detection And Ranging
●
Camera: Time of flight (TOF)
3D-LiDAR (TOF) Motion Sensor

Convergência Tecnológica
Data Science
Machine Learning
Deep Learning
Big Data
Data Analytics
Business
Intelligence
Inteligência
Artificial
Databases
Data
MiningBlockchain
RPA
Inteligência
Cognitiva
Chatbots

Fundação Apache
●
Big Data = Apache = Open Source
●
NoSQL = Apache = Open Source
●
Apache é líder em Big Data e Data Science!
●
Apache é líder em NoSQL!
●
~43 projetos da linha “Big Data” incluindo “Apache Hadoop” e “Spark”
●
~25 projetos de database incluindo “Apache Cassandra” e “Apache
HBase”

MongoDB
●
Banco de dados não relacional ( NoSQL ) Orientado a Documentos
●
Baseado am JSON onde os documentos (registros) são representados por
“chave:valor“ BSON
●
Escrito em C++ e Open Source
●
Schema Dinâmico: Permite dados complexos não estruturados
●
Documentos auto-contidos e arrays reduzem a necessidade de join’s
●
Multiplataforma e com Alta Performance

HBase
●
Table storage for semi-structured data
●
É um banco de dados orientada por colunas distribuída. HBase usa o HDFS por sua
subjacente armazenamento e suporta os cálculos de estilo lote usando MapReduce
e ponto consultas (leituras aleatórias).
●
Conhecido como Hadoop Database
●
Criado pela Powerset

Apache Cassandra
Definição
●
Banco de dados distribuído baseado no modelo
BigTable do Google e no Dynamo da Amazon
●
É um tipo de banco NoSQL que originalmente foi criado pelo Facebook e
atualmente é mantido pela Apache e outras empresas
●
Nenhum ponto único de falha
●
Escreve em Tempo Real (real-time) com análise de dados operacional ao
vivo.
●
Modelos de dados, facilmente alterados flexíveis.
●
Horizontalmente Escala ( Near-linear ) entre os servidores de commodities.
●
Replicação de confiança entre data centers distribuídos.
●
Esquema de tabela claramente definido em um ambiente NoSQL..

Apache Cassandra
Escalabilidade Linear
●
A Capacidade pode ser facilmente aumentada simplesmente por adicionar
novos nós.
●
Exemplo: Se 2 nós pode lidar com 100.000 transações por segundo, 4
nós apoiará 200.000 transações/s e 8 nós vai enfrentar 400.000
transações/s

Apache Cassandra
Escalabilidade Linear
Alta performance, com escala horizontal quase linear em casos de uso
apropriados

NoSQL, NewSQL, Graph...

Apache Cassandra

Pentaho - Hitachi Vantara
●
Plataforma abrangente para integração de dados e Business
Analytics. 3 Pilares do Pentaho

Pentaho Data Integration
●
Processa em Paralelo Cluster Apache Spark
●
Acessar dados diretamente (se necessário sem DW )
●
Permite publicar dados diretamente em Reports, Ad-Hoc Reports
e Dasboards.
●
“Programação e Fluxo Visual” com aproximadamente 350
steps/funções diferentes

Pentaho Data Integration – Big Data
●
Conexões nativas e camada adaptável de Big
Data e acesso funcionalidades dos populares
big data stores.
●
Capacidade de acessar dados, processá-los,
combiná-los e consumi-los em qualquer lugar.
●
Flexibilidade, isolamento das mudanças no
ecossistema de dados
●
Suporte a distros Hadoop Open Sources e
Comerciais
●
Acessar dados para preparação via SQL no
Spark e orquestrar aplicativos Spark (Scala,
Java e Python)
●
Integração com NoSQL stores

Pentaho Report Designer
●
Visualização Web ou Embed.
●
Assistente de geração de relatórios
●
Amplo suporte de fonte de dados, incluindo
●
relacionais, OLAP, XML e Pentaho Analysis,
●
arquivos flat, objetos Java e ...
●
Big Data Reports
●
( integra-se com PDI )

Pentaho Analysis ( Mondrian)
●
Explora através de perfuração e tabulação de dados.
●
Velocidade de resposta as consultas analíticas complexas.
●
Visualiza a informação multi-dimensional,
escolhendo métricas e atributos
específicos para analisar.
●
Totalmente Web, drag-and-drop.
●
Classificação e filtragem avançadas
●
Totais personalizados e definidos pelo
usuário cálculos
●
Gráfico para visualizações

Dashboards ( Ctools )
●
Oferecer métricas em uma atrativa
interface intuitiva e visual, painéis
proporcionam aos gestores
empresariais a informação crítica de
que necessitam para entender e
melhorar o desempenho
organizacional.

Dashboards através de ETL
●
Dashboards permiter
●
integração com ETL

Dashboards através de ETL
https://github.com/d3/d3/wiki/Gallery
http://romsson.github.io/dragit/example/nations.html
https://bl.ocks.org/mbostock/1136236
http://bl.ocks.org/brattonc/5e5ce9beee483220e2f6

Pentaho Data Mining ( aka Weka )
●
Solução completa para Machine Learning
●
Aprox. 79
Algorítimos
- Classificação
- Associação
- Cluster

Machine Learning e Data Science
inclusive R, Python, WEKA com Spark
●
Automação e orquestração do fluxo

Comunidade Pentaho Brasileira
●
+de 2000
Hachers em Analitycs,
Integradores,
Desenvolvedores,
Machine Learning,
Data Science, etc.
Pentaho Day 2017 em Curitiba na Universidade Positivo
Aprox. 300 Pessoas
6 países (Brasil, Paraguai, Argentina, Bélgica, Portugal e EUA)
20 Estados Brasileiros presentes.
40 Palestrantes, 35 Palesras e 12 Minicursos.

Pentaho e NoSQL - Orquestração
●
O Uso de Pentaho em projetos com
Hadoop, NoSQL e Big Data pode
diminuir em 15x o tempo do Projeto.
Codificação Java ETL com Pentaho
X

Pentaho e HBase - Orquestração
●
BD colunar e distribuído.
●
Usa o HDFS para armazenamento e
suporta os cálculos usando
MapReduce e pontos de consultas

Pentaho e HBase - Orquestração
●
Decodificados de chave
●
e dados valor que é
●
emitido pelo TableInputFormat

Pentaho e MongoDB - Orquestração
●
Acessível via PDI (ETL)
●
Acessível via PRD
●
( Report )
●
Suporte a Mongo 3.0+

Pentaho e Cassandra - Orquestração
●
NoSQL Database
●
Cluster Database

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Fonte Armazenamento Analise

Modos de Execução do PDI
●

AEL – Arquitetura – Visão Geral

Exemplo
●
Hadoop File Input = Built-in Spark Input (Partitions data)
●
Calculator = Generic Kettle Step (Partitioned)
●
Sort rows = Built-in Spark Sort
●
Hadoop File Output = Built-in Spark Output

Resumo AEL
Pentaho Data Integration
Hadoop
Map Reduce
E Java
Apache Spark e
Scala,Python,Java
Apache Flink
Java e Scala
Quem
é o próximo?

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http://sourceforge.net/projects/pentaho/
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pentahobr@yahoogrupos.com.br
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