A apresentação propõe três arquiteturas Hadoop para processar dados de monitoramento de rede de uma empresa de telecomunicações. A proposta 3, que usa Hadoop, HBase, YARN e CrateData, é a escolhida por oferecer maior capacidade de processamento e não impactar sistemas legados.
Arquiteturas, Tecnologias e Desafios para Análise de BigDataSandro Andrade
O documento discute arquiteturas, tecnologias e desafios para análise de BigData. Apresenta o MapReduce e o Hadoop como soluções para processamento distribuído de grandes volumes de dados. Discorre sobre design patterns para MapReduce, projetos relacionados ao Hadoop e desafios atuais, concluindo que a análise de BigData é um diferencial competitivo, mas requer foco em escalabilidade e tolerância a falhas.
O documento discute o Hadoop, uma plataforma de software de código aberto para processamento de grandes volumes de dados. Apresenta suas principais características como sistema de arquivos distribuído HDFS, modelo de programação MapReduce e framework YARN para gerenciamento de recursos. Também descreve onde é usado na prática por empresas como Yahoo, Facebook e LinkedIn para análises de big data.
Abordagem criativa sobre o ecossistema hadoop
No atual mundo captalista, M Bison, dono do maior e-commerce mundial chamado Shadaloo, decide analisar o perfil de todos os seus clientes; não apenas mostrando os dados comuns do BI, mas analisar também:
- Dados de TODOS os sistemas Legados
- Dados de Navegação
- SAC e Midias Sociais.
Dessa forma ele poderia:
- Criar mecanismo de ofertas personalizadas
- Retenção de clientes que realizam reclamações no SAC
- Identificar relação de entre reclamações no SAC e mídias sociais.
- Analisar fluxo de navegação e proporcionar navegação personalizada por tipo de clientes
O documento apresenta os passos iniciais para configurar e executar um job MapReduce em um cluster de nó único no Hadoop. Inclui configurar SSH, variáveis de ambiente, arquivos de configuração do Hadoop e executar um exemplo de contagem de palavras para analisar o resultado.
O documento descreve o que é Hadoop, MapReduce, HDFS e Hive. Hadoop é uma plataforma de computação distribuída para processar grandes conjuntos de dados através de clusters de computadores. MapReduce é um framework para processar dados em paralelo usando as etapas Map e Reduce. HDFS é um sistema de arquivos distribuído projetado para armazenar arquivos muito grandes. Hive é um framework para data warehousing que executa queries SQL no Hadoop.
[I] O documento descreve a arquitetura do framework Apache Hadoop, incluindo seu histórico, conceitos-chave como MapReduce e HDFS, e como os componentes se encaixam e interagem uns com os outros. [II] Hadoop usa HDFS para armazenamento distribuído tolerante a falhas e YARN para gerenciar recursos e executar trabalhos em larga escala de forma paralela e confiável. [III] A arquitetura é baseada em um NameNode master que controla o HDFS e vários DataNodes que armazenam e
1. O documento apresenta uma história sobre Ryu, escolhido para analisar grandes volumes de dados do e-commerce Shadaloo usando Apache Hadoop.
2. Explica brevemente o que é Hadoop, sua arquitetura e ferramentas como HDFS, MapReduce, Hive e PIG.
3. Apresenta demonstrações práticas de como usar a sandbox Hortonworks para trabalhar com Hadoop, incluindo upload de dados, criação de tabelas Hive e execução de scripts.
A apresentação tem como objetivo demonstrar uma arquitetura para solução Big Data utilizando componentes Open Source, a mesma foi apresentada no TDC 2014 em Porto Alegre.
Arquiteturas, Tecnologias e Desafios para Análise de BigDataSandro Andrade
O documento discute arquiteturas, tecnologias e desafios para análise de BigData. Apresenta o MapReduce e o Hadoop como soluções para processamento distribuído de grandes volumes de dados. Discorre sobre design patterns para MapReduce, projetos relacionados ao Hadoop e desafios atuais, concluindo que a análise de BigData é um diferencial competitivo, mas requer foco em escalabilidade e tolerância a falhas.
O documento discute o Hadoop, uma plataforma de software de código aberto para processamento de grandes volumes de dados. Apresenta suas principais características como sistema de arquivos distribuído HDFS, modelo de programação MapReduce e framework YARN para gerenciamento de recursos. Também descreve onde é usado na prática por empresas como Yahoo, Facebook e LinkedIn para análises de big data.
Abordagem criativa sobre o ecossistema hadoop
No atual mundo captalista, M Bison, dono do maior e-commerce mundial chamado Shadaloo, decide analisar o perfil de todos os seus clientes; não apenas mostrando os dados comuns do BI, mas analisar também:
- Dados de TODOS os sistemas Legados
- Dados de Navegação
- SAC e Midias Sociais.
Dessa forma ele poderia:
- Criar mecanismo de ofertas personalizadas
- Retenção de clientes que realizam reclamações no SAC
- Identificar relação de entre reclamações no SAC e mídias sociais.
- Analisar fluxo de navegação e proporcionar navegação personalizada por tipo de clientes
O documento apresenta os passos iniciais para configurar e executar um job MapReduce em um cluster de nó único no Hadoop. Inclui configurar SSH, variáveis de ambiente, arquivos de configuração do Hadoop e executar um exemplo de contagem de palavras para analisar o resultado.
O documento descreve o que é Hadoop, MapReduce, HDFS e Hive. Hadoop é uma plataforma de computação distribuída para processar grandes conjuntos de dados através de clusters de computadores. MapReduce é um framework para processar dados em paralelo usando as etapas Map e Reduce. HDFS é um sistema de arquivos distribuído projetado para armazenar arquivos muito grandes. Hive é um framework para data warehousing que executa queries SQL no Hadoop.
[I] O documento descreve a arquitetura do framework Apache Hadoop, incluindo seu histórico, conceitos-chave como MapReduce e HDFS, e como os componentes se encaixam e interagem uns com os outros. [II] Hadoop usa HDFS para armazenamento distribuído tolerante a falhas e YARN para gerenciar recursos e executar trabalhos em larga escala de forma paralela e confiável. [III] A arquitetura é baseada em um NameNode master que controla o HDFS e vários DataNodes que armazenam e
1. O documento apresenta uma história sobre Ryu, escolhido para analisar grandes volumes de dados do e-commerce Shadaloo usando Apache Hadoop.
2. Explica brevemente o que é Hadoop, sua arquitetura e ferramentas como HDFS, MapReduce, Hive e PIG.
3. Apresenta demonstrações práticas de como usar a sandbox Hortonworks para trabalhar com Hadoop, incluindo upload de dados, criação de tabelas Hive e execução de scripts.
A apresentação tem como objetivo demonstrar uma arquitetura para solução Big Data utilizando componentes Open Source, a mesma foi apresentada no TDC 2014 em Porto Alegre.
XXXI JAI - Apache Hadoop: conceitos teóricos e práticos, evolução e novas pos...Ivanilton Polato
O documento fornece uma introdução sobre o Apache Hadoop, incluindo sua origem, conceitos, arquitetura e aplicações. Resume que o Hadoop surgiu em 2005 como uma implementação open source do MapReduce da Google e evoluiu para um framework popular para processamento e armazenamento de Big Data. Ele é composto por subprojetos como HDFS para armazenamento distribuído de dados e MapReduce para processamento paralelo.
O documento introduz o Apache Hadoop, um framework para computação distribuída em clusters. Ele descreve os principais componentes do Hadoop - HDFS para armazenamento distribuído de dados e MapReduce para processamento paralelo - e explica como eles funcionam juntos para analisar grandes quantidades de dados em clusters.
Explorando os principais implementadores hadoop e o papel que eles exercem no...José Renato Pequeno
O documento discute os principais implementadores do Hadoop, como Hortonworks, Cloudera e MapR. Ele também aborda o que é Big Data e como o Hadoop, através do HDFS e MapReduce, permite processar grandes volumes de dados de forma distribuída. Por fim, explica como Oracle, Microsoft, IBM e EMC também oferecem suas próprias soluções baseadas no Hadoop.
O documento resume uma apresentação sobre treinamento Hadoop. Ele discute MapReduce e como foi introduzido pelo Google para processar grandes volumes de dados em paralelo. Também explica o conceito de sistema de arquivos distribuídos do Google (GFS) e como MapReduce e GFS juntos permitem processamento escalável, econômico e confiável de dados.
O documento fornece uma introdução ao Hadoop, MapReduce e Big Data, explicando que o Hadoop foi criado a partir do MapReduce do Google e é uma ferramenta open source para processar grandes volumes de dados de forma escalável. Ele também resume os principais componentes do Hadoop como HDFS, MapReduce, NameNode, DataNode e casos de uso como armazenamento e análise de logs.
Bigdata na pratica: Resolvendo problemas de performance com hadooptdc-globalcode
O Apache Hadoop tem se tornado o framework padrão para processamento de Big Data. Com ele, podemos processar grandes volumes de dados utilizando hardware de baixo custo de forma paralela e distribuída. Essas características podem ser úteis no cotidiano do desenvolvedor, otimizando a execução de rotinas batch e geração de relatórios, por exemplo. Nesta palestra serão mostrados os passos para desenvolver uma solução utilizando algumas ferramentas que fazem parte do ecossistema do Hadoop: MapReduce, HDFS e HBase.
Big Data – HBase, integrando hadoop, bi e dw; Montando o seu big data Cloude...Flavio Fonte, PMP, ITIL
O documento descreve o HBASE, um banco de dados NoSQL orientado a colunas que armazena dados no Hadoop. Também discute opções para montar ambientes Big Data como Cloudera, Hortonworks e Pivotal, que oferecem distribuições do Hadoop com suporte.
O documento apresenta uma agenda de um treinamento sobre Hadoop e Big Data, abordando conceitos como MapReduce, HDFS, ferramentas como HBase, Pig e ferramentas relacionadas ao machine learning.
O documento apresenta uma introdução ao Apache Spark, incluindo sua visão geral como engine para processamento de dados em larga escala. Apresenta alguns conceitos-chave como RDDs, operações básicas e clusters Spark. Demonstra exemplos práticos de geração de regras de associação, clustering com K-Means e classificação com árvore de decisão usando Spark.
Hadoop é uma plataforma de software de código aberto para processamento distribuído de grandes conjuntos de dados através de clusters de computadores. Ele permite o armazenamento e análise de petabytes de dados em clusters com hardware comum e de baixo custo, e escala horizontalmente conforme os dados e as necessidades de processamento aumentam. Hadoop consiste em HDFS para armazenamento de dados e MapReduce para processamento paralelo e distribuído.
O documento apresenta um treinamento de 7 dias sobre Hadoop e Big Data. O primeiro dia introduz os conceitos básicos de Big Data, como os 4V's (volume, velocidade, variedade e valor), além de explicar onde e por que usar Big Data hoje. Os dias 2 e 3 abordam MapReduce e Hadoop. Os dias subsequentes discutem outras ferramentas do ecossistema Hadoop e conceitos como NoSQL e machine learning. Os dias 5, 6 e 7 são dedicados a práticas com Python e Hadoop.
Pentaho com Hadoop – O Canivete Suíço do Cientistas de Dados para Big Data An...Ambiente Livre
Pentaho com Hadoop permite que cientistas de dados analisem grandes volumes de dados de forma escalável e distribuída. O palestrante discute como ferramentas como Pentaho, Hadoop, HDFS e MapReduce podem ser usadas juntas para extrair valor de big data através de análises preditivas em tempo real.
O documento fornece uma introdução ao Apache Hadoop, descrevendo suas principais características, componentes (HDFS, MapReduce, YARN) e ferramentas (Zookeeper, HBase, Hive, Pig, Spark). Explica brevemente o conceito de cluster Hadoop e como funcionam os processos de mapeamento e redução no MapReduce.
O documento introduz o conceito de MapReduce, um paradigma de programação para processamento de grandes volumes de dados de forma paralela e distribuída. Explica que MapReduce divide os dados, mapeia-os e reduz-os através de funções Map e Reduce. Descreve as etapas do processo MapReduce, incluindo a separação dos dados, tarefas de mapeamento e redução executadas em paralelo.
Greenplum: O banco de dados open source massivamente paralelo baseado em Post...PGDay Campinas
Conheça o Greenplum DB o banco de dados massivamente paralelo voltado para Data Warehouse, Analytics e Big Data. Sua origem no PostgreSQL, história e retorno as origens open source. Veja como a arquitetura MPP Shared Nothing permite o processamento de grande volumes com facilidade e como as extensões analíticas permitem fazer Data Mining em um volume arbitrário de dados. Também analisaremos alguns casos de uso locais e internacionais!
Palestra sobre Big Data e o ecossitema hadoop, com seus conceitos e suas ferramentas, incluindo trilhas de aprendizagem e algumas certificações ministrada online no Canal Coders In Rio: https://www.youtube.com/watch?v=-pCwSkNoRY4&t=1s
Modelos e Sistemas para Computação Distribuída no Hadoop discute os desafios da computação distribuída e como diferentes modelos como MapReduce, BSP, Pregel e Spark abordam esses desafios. O documento também descreve sistemas como Hadoop, Giraph, Impala e Dremel que implementam esses modelos para processamento em batch, grafos e em tempo real.
Nesta apresentação é demonstrado alguns recursos disponíveis num cluster Hadoop, bem como os principais componentes do ecossistema utilizado no Magazine Luiza. Além disso, temos uma comparação com grandes nomes do mercado que também utilizam esta tecnologia.
O documento discute o HBase, um banco de dados NoSQL desenvolvido para o Hadoop. Ele descreve o que é o HBase, suas vantagens, arquitetura e alguns comandos. O HBase é orientado a colunas e permite operações em tempo real, sendo útil para grandes quantidades de dados armazenados no HDFS. Sua arquitetura inclui regiões e servidores regionais gerenciados pelo Zookeeper.
XXXI JAI - Apache Hadoop: conceitos teóricos e práticos, evolução e novas pos...Ivanilton Polato
O documento fornece uma introdução sobre o Apache Hadoop, incluindo sua origem, conceitos, arquitetura e aplicações. Resume que o Hadoop surgiu em 2005 como uma implementação open source do MapReduce da Google e evoluiu para um framework popular para processamento e armazenamento de Big Data. Ele é composto por subprojetos como HDFS para armazenamento distribuído de dados e MapReduce para processamento paralelo.
O documento introduz o Apache Hadoop, um framework para computação distribuída em clusters. Ele descreve os principais componentes do Hadoop - HDFS para armazenamento distribuído de dados e MapReduce para processamento paralelo - e explica como eles funcionam juntos para analisar grandes quantidades de dados em clusters.
Explorando os principais implementadores hadoop e o papel que eles exercem no...José Renato Pequeno
O documento discute os principais implementadores do Hadoop, como Hortonworks, Cloudera e MapR. Ele também aborda o que é Big Data e como o Hadoop, através do HDFS e MapReduce, permite processar grandes volumes de dados de forma distribuída. Por fim, explica como Oracle, Microsoft, IBM e EMC também oferecem suas próprias soluções baseadas no Hadoop.
O documento resume uma apresentação sobre treinamento Hadoop. Ele discute MapReduce e como foi introduzido pelo Google para processar grandes volumes de dados em paralelo. Também explica o conceito de sistema de arquivos distribuídos do Google (GFS) e como MapReduce e GFS juntos permitem processamento escalável, econômico e confiável de dados.
O documento fornece uma introdução ao Hadoop, MapReduce e Big Data, explicando que o Hadoop foi criado a partir do MapReduce do Google e é uma ferramenta open source para processar grandes volumes de dados de forma escalável. Ele também resume os principais componentes do Hadoop como HDFS, MapReduce, NameNode, DataNode e casos de uso como armazenamento e análise de logs.
Bigdata na pratica: Resolvendo problemas de performance com hadooptdc-globalcode
O Apache Hadoop tem se tornado o framework padrão para processamento de Big Data. Com ele, podemos processar grandes volumes de dados utilizando hardware de baixo custo de forma paralela e distribuída. Essas características podem ser úteis no cotidiano do desenvolvedor, otimizando a execução de rotinas batch e geração de relatórios, por exemplo. Nesta palestra serão mostrados os passos para desenvolver uma solução utilizando algumas ferramentas que fazem parte do ecossistema do Hadoop: MapReduce, HDFS e HBase.
Big Data – HBase, integrando hadoop, bi e dw; Montando o seu big data Cloude...Flavio Fonte, PMP, ITIL
O documento descreve o HBASE, um banco de dados NoSQL orientado a colunas que armazena dados no Hadoop. Também discute opções para montar ambientes Big Data como Cloudera, Hortonworks e Pivotal, que oferecem distribuições do Hadoop com suporte.
O documento apresenta uma agenda de um treinamento sobre Hadoop e Big Data, abordando conceitos como MapReduce, HDFS, ferramentas como HBase, Pig e ferramentas relacionadas ao machine learning.
O documento apresenta uma introdução ao Apache Spark, incluindo sua visão geral como engine para processamento de dados em larga escala. Apresenta alguns conceitos-chave como RDDs, operações básicas e clusters Spark. Demonstra exemplos práticos de geração de regras de associação, clustering com K-Means e classificação com árvore de decisão usando Spark.
Hadoop é uma plataforma de software de código aberto para processamento distribuído de grandes conjuntos de dados através de clusters de computadores. Ele permite o armazenamento e análise de petabytes de dados em clusters com hardware comum e de baixo custo, e escala horizontalmente conforme os dados e as necessidades de processamento aumentam. Hadoop consiste em HDFS para armazenamento de dados e MapReduce para processamento paralelo e distribuído.
O documento apresenta um treinamento de 7 dias sobre Hadoop e Big Data. O primeiro dia introduz os conceitos básicos de Big Data, como os 4V's (volume, velocidade, variedade e valor), além de explicar onde e por que usar Big Data hoje. Os dias 2 e 3 abordam MapReduce e Hadoop. Os dias subsequentes discutem outras ferramentas do ecossistema Hadoop e conceitos como NoSQL e machine learning. Os dias 5, 6 e 7 são dedicados a práticas com Python e Hadoop.
Pentaho com Hadoop – O Canivete Suíço do Cientistas de Dados para Big Data An...Ambiente Livre
Pentaho com Hadoop permite que cientistas de dados analisem grandes volumes de dados de forma escalável e distribuída. O palestrante discute como ferramentas como Pentaho, Hadoop, HDFS e MapReduce podem ser usadas juntas para extrair valor de big data através de análises preditivas em tempo real.
O documento fornece uma introdução ao Apache Hadoop, descrevendo suas principais características, componentes (HDFS, MapReduce, YARN) e ferramentas (Zookeeper, HBase, Hive, Pig, Spark). Explica brevemente o conceito de cluster Hadoop e como funcionam os processos de mapeamento e redução no MapReduce.
O documento introduz o conceito de MapReduce, um paradigma de programação para processamento de grandes volumes de dados de forma paralela e distribuída. Explica que MapReduce divide os dados, mapeia-os e reduz-os através de funções Map e Reduce. Descreve as etapas do processo MapReduce, incluindo a separação dos dados, tarefas de mapeamento e redução executadas em paralelo.
Greenplum: O banco de dados open source massivamente paralelo baseado em Post...PGDay Campinas
Conheça o Greenplum DB o banco de dados massivamente paralelo voltado para Data Warehouse, Analytics e Big Data. Sua origem no PostgreSQL, história e retorno as origens open source. Veja como a arquitetura MPP Shared Nothing permite o processamento de grande volumes com facilidade e como as extensões analíticas permitem fazer Data Mining em um volume arbitrário de dados. Também analisaremos alguns casos de uso locais e internacionais!
Palestra sobre Big Data e o ecossitema hadoop, com seus conceitos e suas ferramentas, incluindo trilhas de aprendizagem e algumas certificações ministrada online no Canal Coders In Rio: https://www.youtube.com/watch?v=-pCwSkNoRY4&t=1s
Modelos e Sistemas para Computação Distribuída no Hadoop discute os desafios da computação distribuída e como diferentes modelos como MapReduce, BSP, Pregel e Spark abordam esses desafios. O documento também descreve sistemas como Hadoop, Giraph, Impala e Dremel que implementam esses modelos para processamento em batch, grafos e em tempo real.
Nesta apresentação é demonstrado alguns recursos disponíveis num cluster Hadoop, bem como os principais componentes do ecossistema utilizado no Magazine Luiza. Além disso, temos uma comparação com grandes nomes do mercado que também utilizam esta tecnologia.
O documento discute o HBase, um banco de dados NoSQL desenvolvido para o Hadoop. Ele descreve o que é o HBase, suas vantagens, arquitetura e alguns comandos. O HBase é orientado a colunas e permite operações em tempo real, sendo útil para grandes quantidades de dados armazenados no HDFS. Sua arquitetura inclui regiões e servidores regionais gerenciados pelo Zookeeper.
This document provides an overview of HBase and why NoSQL databases like HBase were developed. It discusses how relational databases do not scale horizontally well with large amounts of data. HBase was created by Google to address these scaling issues and was inspired by their BigTable database. The document explains the HBase data model with rows, columns, and versions. It describes how data is stored physically in HFiles and served from memory and disks. Basic operations like put, get, and scan are also covered.
Introduction to HBase - Phoenix HUG 5/14Jeremy Walsh
This document provides an overview of using HBase and MapR Tables to implement an employee database. It discusses storing employee data in column families, with dynamic salary columns stored by year. An Employee class is used to represent the data. Methods are shown for getting a table handle, retrieving rows, and parsing the result into an Employee object. The example illustrates how HBase and MapR Tables can be used to build a flexible schema for semi-structured employee data.
Apache HBase - Introduction & Use CasesData Con LA
HBase is an open source, distributed, column-oriented database modeled after Google's BigTable. It sits atop Hadoop, using HDFS for storage. HBase scales horizontally and supports fast random reads and writes. It is well-suited for large tables and high throughput access. Facebook uses HBase extensively for messaging and other applications due to its high write throughput and low latency reads. Other users include Flurry and Yahoo.
Introduction to Apache HBase, MapR Tables and SecurityMapR Technologies
This talk with focus on two key aspects of applications that are using the HBase APIs. The first part will provide a basic overview of how HBase works followed by an introduction to the HBase APIs with a simple example. The second part will extend what we've learned to secure the HBase application running on MapR's industry leading Hadoop.
Keys Botzum is a Senior Principal Technologist with MapR Technologies. He has over 15 years of experience in large scale distributed system design. At MapR his primary responsibility is working with customers as a consultant, but he also teaches classes, contributes to documentation, and works with MapR engineering. Previously he was a Senior Technical Staff Member with IBM and a respected author of many articles on WebSphere Application Server as well as a book. He holds a Masters degree in Computer Science from Stanford University and a B.S. in Applied Mathematics/Computer Science from Carnegie Mellon University.
Speaker: Jesse Anderson (Cloudera)
As optional pre-conference prep for attendees who are new to HBase, this talk will offer a brief Cliff's Notes-level talk covering architecture, API, and schema design. The architecture section will cover the daemons and their functions, the API section will cover HBase's GET, PUT, and SCAN classes; and the schema design section will cover how HBase differs from an RDBMS and the amount of effort to place on schema and row-key design.
Intro to HBase Internals & Schema Design (for HBase users)alexbaranau
This document provides an introduction to HBase internals and schema design for HBase users. It discusses the logical and physical views of HBase, including how tables are split into regions and stored across region servers. It covers best practices for schema design, such as using row keys efficiently and avoiding redundancy. The document also briefly discusses advanced topics like coprocessors and compression. The overall goal is to help HBase users optimize performance and scalability based on its internal architecture.
This document introduces HBase, an open-source, non-relational, distributed database modeled after Google's BigTable. It describes what HBase is, how it can be used, and when it is applicable. Key points include that HBase stores data in columns and rows accessed by row keys, integrates with Hadoop for MapReduce jobs, and is well-suited for large datasets, fast random access, and write-heavy applications. Common use cases involve log analytics, real-time analytics, and messages-centered systems.
HBaseCon 2012 | HBase Schema Design - Ian Varley, SalesforceCloudera, Inc.
Most developers are familiar with the topic of “database design”. In the relational world, normalization is the name of the game. How do things change when you’re working with a scalable, distributed, non-SQL database like HBase? This talk will cover the basics of HBase schema design at a high level and give several common patterns and examples of real-world schemas to solve interesting problems. The storage and data access architecture of HBase (row keys, column families, etc.) will be explained, along with the pros and cons of different schema decisions.
This presentation was presented by Ricardo Wendell and I in QCon Rio 2015. Here we talk about data lakes, agile analytics and how to implement it with Hadoop and Spark.
1) O documento discute Big Data Clusters no SQL Server 2019, que integra o Apache Spark e HDFS para fornecer uma plataforma de dados unificada capaz de lidar com dados estruturados e não estruturados.
2) Big Data Clusters fornecem flexibilidade para interagir com várias fontes de dados através de virtualização e federação via Polybase, além de criação de pipelines de dados e escalabilidade gerenciada por Kubernetes.
3) Uma demonstração é apresentada utilizando dados de políticos, eleitores e vota
1) O documento discute Big Data Clusters no SQL Server 2019, que integra o Apache Spark e HDFS para fornecer uma plataforma de dados unificada capaz de lidar com dados estruturados e não estruturados.
2) Big Data Clusters permite a virtualização e federação de dados através do Polybase, além de criar pipelines de dados e escalar o processamento em cluster gerenciado pelo Kubernetes.
3) Uma demonstração é apresentada utilizando dados de políticos, eleitores e votação armazenados em SQL Server, MongoDB
O documento discute soluções para alta disponibilidade em ambientes de TI. Ele explica que alta disponibilidade significa manter serviços disponíveis por longos períodos, diferente de escalabilidade. Também descreve duas soluções possíveis: replicação periódica de dados para recuperação, e o uso do DRBD e Heartbeat para replicação síncrona e failover automático entre dois nós.
A PRINCIPAL PLATAFORMA ABERTA, FAÇA MAIS COM MENOSRaul Leite
O documento discute:
1) A receita e crescimento da Red Hat nos últimos anos, com foco em serviços e suporte para Linux Enterprise;
2) Os benefícios do código aberto para desenvolvimento de software, como redução de custos e inovação;
3) As soluções da Red Hat para virtualização, middleware, armazenamento na nuvem e infraestrutura.
O documento discute o projeto Sloan Digital Sky Survey (SDSS), que mapeia o céu e mede distâncias e propriedades de objetos celestes. Os dados do SDSS precisam ser processados rapidamente usando Big Data para direcionar telescópios. O framework Hive é usado para armazenar e analisar os dados do SDSS usando a linguagem HiveQL.
O documento discute ferramentas para análise de big data no MATLAB, incluindo acesso a dados usando datastores e tall arrays, programação com map reduce e plataformas como Hadoop e Spark.
1) O documento discute como a infraestrutura convergente e hiperconvergente podem simplificar as operações de TI e reduzir custos.
2) A adoção de tecnologias disruptivas como a hiperconvergência pode permitir que empresas obtenham vantagens competitivas ao serem as primeiras a adotá-las.
3) A plataforma Apprenda permite que a infraestrutura existente seja transformada em uma plataforma autoatendida controlada por políticas, oferecendo recursos de computação em nuvem híbrida.
O documento discute melhores práticas de planejamento de capacidade aplicadas em um projeto de recuperação de desastres (DR). Ele descreve como o projeto, inicialmente focado em continuidade de negócios, também abordou problemas de desempenho e capacidade no ambiente de produção, melhorando significativamente o desempenho de uma aplicação crítica por meio de otimizações de hardware e armazenamento.
Escalabilidade via Software no Expressov3Flávio Lisboa
O documento discute a arquitetura de sharding para escalar o sistema Tine 2.0 para um milhão de usuários. Ele propõe dividir os dados entre vários bancos de dados e domínios, mapeando usuários para shards de forma balanceada. Também aborda desafios como queries distribuídas, replicação de dados e resharding.
Map reduce novas abordagens para o processo de datamining em grandes volumn...João Gabriel Lima
O documento descreve o modelo MapReduce para processamento de grandes volumes de dados. MapReduce permite distribuir cálculos simples em larga escala através de centenas de máquinas, escondendo detalhes de paralelização e balanceamento de carga. O modelo usa funções Map e Reduce para processar pares de entrada/saída de forma paralela e distribuída. Vários trabalhos aplicam com sucesso MapReduce em tarefas como mineração de dados, aprendizado de máquina e processamento de petabytes de dados.
O documento descreve a ferramenta Cacti, que é um software livre para monitoramento de rede que coleta e armazena dados usando o RRDTool e gera gráficos. Ele explica como o Cacti funciona, os conceitos do RRDTool, fontes de dados, gráficos, gerenciamento de usuários e requisitos para instalação.
[DTC21] André Marques - Jornada do Engenheiro de DadosDeep Tech Brasil
O documento discute a jornada do engenheiro de dados, incluindo as habilidades necessárias, como bancos de dados, linguagens de programação, ferramentas de nuvem e integração de dados. Também aborda as carreiras originais dos engenheiros de dados, como analista de BI e desenvolvedor, e perspectivas futuras para a profissão, como alta demanda e constante mudança tecnológica.
Apresentação em Aplicações Distribuídas – Hadoop MapReduceMatteus Barbosa
Apresentação na disciplina de Aplicações Distribuídas, no curso de Graduação em Sistemas de Informação, na PUC Minas no campus Barreiro.
Relatório com informações valiosas para programadores que desejam conhecer o potencial da ferramenta para aplicações distribuídas Hadoop e seu algoritmo MapReduce. Acesse https://www.desenvolvedormatteus.com.br/ para conhecer as soluções da web disponíveis para seu negócio.
O documento discute o framework Spark para processamento de grandes dados. Spark é um framework open-source que facilita o processamento de grandes volumes de dados de forma distribuída através de recursos como DataFrames, SQL, machine learning e streaming. O documento também descreve como a Globo.com usa Spark para análises, recomendações e machine learning com volumes de dados de até 3.5 bilhões de eventos por dia.
● O documento discute a evolução de sistemas distribuídos na Movile ao longo de 6 anos, começando com o uso do Apache Cassandra para controlar assinaturas e tarifações e, posteriormente, armazenar dados de aplicativos e notificações push.
● Problemas como desempenho, disponibilidade e escalabilidade levaram a mudanças na arquitetura, como a migração de bancos de dados relacionais para o Cassandra.
● Lições aprendidas incluem evitar coleções do Cassandra, reparos ap
O documento discute o sistema de arquivos distribuído Hadoop para processamento de grandes volumes de dados. Ele explica como o Hadoop permite armazenar e processar petabytes de dados em hardware comum e tolera falhas de forma transparente para as aplicações. Também descreve os principais componentes do Hadoop como HDFS, MapReduce e como eles trabalham juntos para fornecer escalabilidade e confiabilidade.
O documento descreve a instalação e configuração da ferramenta Cacti para gerenciamento de redes. Inicialmente apresenta as dependências necessárias e como instalar o SNMP, RRDTool e outros plugins. Em seguida detalha os passos para instalar o Cacti e configurar o banco de dados, usuários e plugins. Por fim explica como adicionar hosts, criar gráficos e monitorar o desempenho da rede.
Datawarehouse - Obtenha insights consistentes para o seu negócio: conheça o n...iMasters
O appliance IBM Netezza consiste em uma plataforma de banco de dados otimizado e integrado a um hardware de alta performance. Uma nova forma de análise em grandes volumes de dados é fator chave de competitividade para as empresas.
As soluções tradicionais de datawarehouse são rígidas, complexas, lentas e caras, inibindo a agilidade na tomada de decisões. O IBM Netezza é uma plataforma que foi desenvolvida para endereçar exatamente este problema: uma solução de performance desruptiva, administração muito simples e custo reduzido, utilizado para datawarehouses de grande volume e complexidade.
Ele integra banco de dados, servidor, e discos de armazenamento em um único rack. Sua arquitetura de processamento massivo paralelo combina blades de processamento, discos e um processo de filtragem de dados através de software armazenado diretamente em chips (FPGAs: field-programmable gate arrays). Este é o diferencial de performance do IBM Netezza quando comparado aos concorrentes: sua arquitetura é única e inteligente, devido ao uso de FPGAs com software gravado diretamente em silício, lê menos dados e também move menos dados entre os componentes internos, eliminando desperdícios e gargalos de processamento. Esta arquitetura dispensa tuning, índices, particionamento, etc. tornando a administração simples, permitindo que a equipe técnica tenha mais tempo para trabalhar em projetos de negócio ao invés de gastar tempo em atividades técnicas/administrativas que não geram valor agregado.
Veja o webcast no link http://www.videolog.tv/devworksbr/videos/716598
2. Slide 2 de 1209.
Agenda
1 INTRODUÇÃO
1.1 Business Trigger
1.2 O problema
1.3 Objetivo da pesquisa
1.4 Metodologia
2 ESTUDO DE CASO
2.1 Arquitetura & Indicadores atuais
2.2 Volumetrias
2.3 Fluxo atual de dados
2.4 Ensaios:
2.4.1 Proposta 01: Hadoop como repositório
2.4.2 Proposta 02: Hadoop 2 + HBase + Yarn
2.4.3 Proposta 03: Hadoop 2 + HBase + Yarn + CrateData
3 FINALIZAÇÃO
3.1 Conclusões
3.2 Sugestão para trabalhos futuros
3.3 Referências
3. Slide 3 de 19.
Proposta para arquitetura Hadoop
1 Introdução
4. Slide 4 de 1209.
1.1 Business Trigger
Um dos objetivos de uma certa empresa de Telecomunicações é a
expansão de sua rede em ~40%;
Esta rede é monitorada por um NOC com capacidade atual de processamento em
~2.000 rq/s (requisições por segundo);
Estas requisições são dados de leitura de status dos
equipamentos de rede espalhados em todo Brasil.
5. Slide 5 de 1209.
1.2 O problema
A infraestrutura atual deste NOC atende de forma satisfatória
mas sem folga;
Considerando os objetivos de negócio conclui-se que muito em breve
ele será incapaz de atender às necessidades de
monitoração da companhia.
6. Slide 6 de 1209.
1.3 Objetivo da pesquisa
Encontrar uma arquitetura MPP ideal, baseada em
Hadoop;
Prover crescimento na capacidade de
computação, atendendo à necessidade de monitoração da área.
7. Slide 7 de 1209.
1.4 Metodologia
Pesquisa de softwares satélites ao Hadoop 2;
Ensaio e experimentação teórica de arquiteturas lógicas para
atender ao objetivo da pesquisa.
8. Slide 8 de 19.
Proposta para arquitetura Hadoop
2 ESTUDO DE CASO
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2.1 Arquitetura & Indicadores atuais
Cidade 1
Coletor
Cidade N
Coletor
Consolidador
Matriz
A meta neste processo é que
85% ou mais das requisições
sejam processadas com sucesso;
A volumetria atual é de ~2.100
rq/s(1), com sinais claros de que este
volume está em crescimento;
Hoje, a área aponta que 85% a
90% destas requisições são
processadas - sinal que qualquer
aumento significativo no volume de
equipamentos a ser monitorado vai
degradar o indicador.
1 - rq/s = requisições por segundo
10. Qtde - /5 minutos
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2.2 Volumetrias
REQUISIÇÕES DE MONITORAÇÃO
Monitoração
Qtde Alvos
Alvo Item Mínima Máxima
Ambiente
Headend CMTS Porta giga 267 267 801
Headend CMTS CPU 267 267 801
Headend CMTS Temperatura 267 267 801
Headend CMTS – Porta UP Tráfego 42720 42720 128160
Headend CMTS – Porta DOWN Tráfego 10680 10680 32040
Datacenter Switch CPU 154 154 462
Datacenter Switch Tráfego na porta 3696 3696 11088
Datacenter Router CPU 57 57 171
Datacenter Servidor CPU 228 228 684
Datacenter Servidor Disco 228 228 684
Datacenter Servidor Rede 228 228 684
Totais 58792 58792 176376
Considerações relevantes:
A tabela acima serve apenas para melhorar o entendimento da necessidade. Os dados são confidenciais para a
companhia por isso os alvos e as respectivas volumetrias foram alterados.
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2.3 Fluxo atual de dados
Cada cidade gera arquivos do tipo RRD e grava-os localmente em seu coletor;
Esses arquivos são transferidos para um servidor consolidador, que lê os
arquivos com os dados de monitoração permitindo a geração de dados
consolidados, drill-down e gráficos para acompanhar a disponibilidade dos
serviços;
Lembrando, a frequência deve ser de ~2.000 rq/s. Os dados no consolidador são
mantidos tanto em RRD como em SQL.
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2.4.1 Proposta 01: Hadoop como repositório
Cidade 1 Cidade 2 Cidade 3 Cidade N
Coletor Coletor Coletor Coletor
HDFS (5 máquinas: 2 namenode + 3 datanode)
Vantagens
Coletor passa a ser só uma unidade de processamento, não armazena mais dados.
Desvantagens
Só melhora disponibilidade dos dados. A melhora no processamento é questionável.
Consumidores
14. Consumidores
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2.4.2 Proposta 02: Hadoop + YARN + HBase
Cidade 1
Cidade N
Vantagens
Coletor
Coletor
RRDs @ HDFS
Coletor agora é só uma unidade de processamento, não armazena mais nada;
Melhora na capacidade de computação é altamente provável;
Aumentar capacidade de computação implicaria apenas em adicionar nós no cluster.
Desvantagens
As aplicações integradas na camada de dados do consolidador teriam que ser reescritas. Hoje elas
fazem acesso direto ao dado SQL e esta proposta implicaria em alterar sistemas externos;
Retrabalho e curva de aprendizado do time para reescrever todos os scripts (shell, Perl e PHP) na
plataforma YARN com HBase.
(5 máquinas: 2 namenode + 3
datanode)
YARN
HBase
Consolidador
passa a ser
YARN + HBase.
15. Consumidores
Consolidador
passa a ser YARN
+ HBase.
Dados podem ser
acessados via
CrateData.
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2.4.3 Proposta 03: Hadoop + YARN + Hbase + CrateData
Cidade 1
Cidade N
Vantagens
Coletor
Coletor
RRDs @ HDFS
(5 máquinas: 2 namenode + 3
datanode)
YARN
HBase
CrateData
Coletor agora é só uma unidade de processamento, não armazena mais nada;
Melhora na capacidade de computação altamente provável;
Aumentar capacidade de computação implicaria apenas em adicionar nós no cluster;
Aplicações legadas podem se integrar via SQL pela camada CrateData.
Desvantagens
Retrabalho e curva de aprendizado do time para reescrever todos os scripts (shell, Perl e PHP) na
plataforma YARN com Hbase, além de projetar/construir as visões materializadas (atualizáveis ou
não) nos bancos de dados da camada CrateData.
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Proposta para arquitetura Hadoop
3 Finalização
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3.1 Conclusões
A arquitetura que traz o menor impacto para a operação é
a proposta 01;
No entanto utiliza-la não traz ganhos em processamento, por isso a
escolha do grupo é a proposta 03, que além de
liberar os coletores da tarefa de manter dados, promete ganhos
significativos através da utilização do YARN, além de não impactar
os sistemas integrados legados com a solução CrateData.
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3.2 Sugestão para trabalhos futuros
Melhorar a arquitetura para prover o conceito de Data Lake (ou Data Service);
Aplicar na prática as arquiteturas propostas para extração de métricas e
apresentar comparações mais precisas;
Criar uma camada REST para que as aplicações externas não tenham de
conhecer a tecnologia aplicada dentro da camada de dados.
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3.3 Referências (1/2)
APACHE HADOOP 2.5.1 - YARN. Disponível em: <http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-yarn/
hadoop-yarn-site/YARN.html>. Acesso em 15 de Outubro de 2014.
APACHE HADOOP. Disponível em: <http://en.wikipedia.org/wiki/Apache_Hadoop>. Acesso em 13 de
Outubro de 2014.
APACHE HBASE. Disponível em: <http://en.wikipedia.org/wiki/Apache_HBase>. Acesso em 16 de
Outubro de 2014.
CRATE DATA DOCUMENTATION. Disponível em: <https://crate.io/docs/stable/>. Acesso em 10 de
Outubro de 2014.
HADOOP - APACHE HADOOP 2.5.1. Disponível em: <http://hadoop.apache.org/docs/current/>. Acesso
em 17 de Outubro de 2014.
HADOOP DISTRIBUTED FILE SYSTEM (HDFS). Disponível em:
<http://br.hortonworks.com/hadoop/hdfs/>. Acesso em 11 de Outubro de 2014.
HADOOP YARN. Disponível em: <http://br.hortonworks.com/hadoop/yarn/>. Acesso em 15 de Outubro de
2014.
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3.3 Referências (2/2)
HBASE - APACHE HBASE HOME. Disponível em: <http://hbase.apache.org/>. Acesso em 19 de Outubro
de 2014.
HDFS ARCHITECTURE GUIDE. Disponível em:
<http://hadoop.apache.org/docs/r1.2.1/hdfs_design.html>. Acesso em 21 de Outubro de 2014.
MASSIVELY PARALLEL (COMPUTING). Disponível em:
<http://en.wikipedia.org/wiki/Massively_parallel_%28computing%29>. Acesso em 22 de Outubro de 2014.
NETWORK OPERATIONS CENTER. Disponível em:
<http://en.wikipedia.org/wiki/Network_operations_center>. Acesso em 12 de Outubro de 2014.
REPRESENTATIONAL STATE TRANSFER. Disponível em:
<http://en.wikipedia.org/wiki/Representational_state_transfer>. Acesso em 14 de Outubro de 2014.
RRDTOOL - ABOUT RRDTOOL. Disponível em: <http://oss.oetiker.ch/rrdtool/>. Acesso em 15 de Outubro
de 2014.
RRDTOOL. Disponível em: <http://en.wikipedia.org/wiki/RRDtool>. Acesso em 16 de Outubro de 2014.