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2 HDInsight は 本セッションでは扱いません

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5 1. エンドユーザーの求めるレポートと分析内容を特定 2. 関連するデータベースのスキーマとクエリを定義 3. 必要なデータ ソースを特定 4. ETL パイプラインを作成し 必要なデータを抽出 ( キュレーション ) 対象のスキーマに合わせて変換 ( schema-on-write ) 5. レポートを作成し データを分析 ETL 専用ツール (e.g. SSIS) Relational ETL パイプライン クエリ LOB Applications スキーマの定義 直ちに必要でないデータは 全て捨てられるか アーカイブされている 結果

6 全てのデータに価値がある全てのデータに価値のある可能性データの貯蔵スキーマの定義なし ネイティブのフォーマットのまま保存スキーマは必要だが 変換はクエリ実行時 (schema-on-read) アプリケーションとユーザーは 自分にフィットする形でデータを解釈 繰り返し あらゆるデータソースからのデータ収集 制限のない保存分析結果の参照

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8 Azure Data Lake service HDInsight & Azure Data Lake Analytics 無限にデータをストア 管理 Row Data を保存高スループット 低いレイテンシの分析ジョブセキュリティ アクセスコントロール Azure Data Lake store

9 スケールに制限なし Azure Data Lake Store Big Data 分析のためのハイパースケールなデータリポジトリ 全てのデータの種類をそのネイティブフォーマットで保存 クラウド上での HDFS 企業利用のためのセキュリティ アクセス制御 暗号化など 分析用に最適化

10 Map reduce Hive クエリ HBase トランザクション HDFS アプリケーション Azure HDInsight Hadoop WebHDFS クライアント WebHDFS REST API WebHDFS エンドポイント WebHDFS REST API Hadoop WebHDFS クライアント Azure Data Lake Store ADL Store file ADL Store file ADL Store file ADL Store file ADL Store file

11 Local Azure Portal Azure PowerShell Azure CLI Data Lake Tools for Visual Studio Azure Data Factory Apache Sqoop Azure Data Factory AdlCopy ツール ADL Store Azure Stream Analytics Azure HDInsight Storm Apache DistCp Azure Data Factory AdlCopy ツール

12 <Blob source> <ADLS destination> <Key for Blob account> <ADLA account> <Number of Analytics units> <container_name> <storage_account_name> <data_lake_store_account>

13 ロールベース アクセス 個々のファイルとディレクトリは オーナーとグループに紐づく ファイル ディレクトリは オーナー グループのメンバー 他のユーザーに対して read(r), write(w), execute(x) のパーミッションを持つ きめ細かな ACLs( アクセス管理リスト ) のルールにより ユーザー名やグループ名を指定して管理ができる

14 ADL Store で個々のファイルはブロックに分割される ブロックはバックエンドのストレージにおいて複数のノードに分散配置される ストレージは Azure 上で稼働し 事実上無制限のリソースを持つ メタデータは個々のファイルごとに保存される メタデータにも制限なし Azure Data Lake Store file Block 1 Block 2 Block 2 Block Block Block Block Block Block Data node Data node Data node Data node Data node Data node Backend Storage

15 読み込み処理 並列処理により ADL Store は高いスループットで動作する ADL Store 上のファイルの読み込み処理は バックエンドの複数ノードに分散したストレージに対して並列に実行される Azure Data Lake Store file Block 1 Block 2 Block 2 Block Block Block Block Block Block Data node Data node Data node Data node Data node Data node Backend Storage

16 スケールに制限なし Azure Data Lake Analytics 全てのどんなサイズのデータでも処理できる Apache YARN ベースの分析サービス U-SQL, SQL のメリットに C# のパワーを加えた新しい言語 Data Lake Store に最適化 Azure データサービスへの FEDERATED QUERY 企業利用のためのセキュリティ アクセス制御 暗号化など ジョブ単位での課金とスケール設定

17 Azure Data Lake Analytics Azure SQL Data Warehouse Azure SQL Database Azure Data Lake Store Azure Blob Storage SQL DB on Azure VM

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19 多くの SQL &.NET DEVELOPERS U-SQL Big Data のための新しい言語 宣言型言語の SQL と逐次実行型である C# のパワーの融合 構造化 一部構造化 非構造化データの融合 全てのデータに分散クエリの実施

20 読み込み 一般的なパターン 処理 保存 Azure Storage Blobs EXTRACT OUTPUT Azure Storage Blobs Azure SQL DB SELECT RowSet SELECT FROM WHERE RowSet Azure Data Lake EXTRACT SELECT OUTPUT INSERT Azure Data Lake

21 Query 1 期間 ( 終了時間 - 開始時間 ) を意味する 10 行のログレコードを 期間の降順で表示する 行セット : U-SQL はステートメント間でデータを受け渡しする ( 中間テーブルの概念に近い ) REFERENCE ASSEMBLY = EXTRACT UserID string, Start DateTime, End DatetTime, Region string, SitesVisited string, PagesVisited string FROM "swebhdfs://logs/weblogrecords.txt" USING = SELECT UserID, (End.Subtract(Start)).TotalSeconds AS Duration ORDER BY Duration DESC FETCH 10; TO "swebhdfs://logs/results/top10.txt" USING Outputter.Tsv(); U-SQL における型定義は C# の型定義と同じ データをファイルから抽出 読み込みするときに スキーマが必要 (schema-on-read) 入力は ADL のファイルからの読み込み 入力ファイルを読み込むためのカスタム関数 C# の構文 出力は ADL のファイルとして保存 TSV 形式で出力するためのビルトイン ( あらかじめ用意されている ) 関数

22 ジョブはいくつかの Vertex に分割される Vertex はそれぞれ実行する必要がある Vertex はステージに展開される それぞれのステージにおける Vertex は 同じデータに同じ処理をする あるステージの Vertex は 前段階のステージの Vertex に依存する ステージ自体は acyclic graph ( 循環のないグラフ ) によって展開される 6 ステージ 8 Vertex Output Input Output

23 ジョブがサブミットされたら ステージを渡ってゆくジョブ実行の進捗が表示され 継続的に更新される ジョブに関する重要な統計も表示され 継続的に更新される

24 デバッグとパフォーマンスの問題を助けるため 診断情報が表示される

25 Query 2 リージョンごとにユーザー数をカウントする 総期間の AVG, MAX, MIN = SELECT Region, (End.Subtract(Start)).TotalSeconds AS = SELECT COUNT() AS NumUsers, Region, SUM (Duration) AS TotalDuration, AVG (Duration) AS AvgDuration, MAX (Duration) AS MaxDuration, MIN (Duration) AS MinDuration GROUP BY Region; NumUsers Region TotalDuration AvgDuration MaxDuration MinDuration 1 1 en-ca en-ch en-fr en-gb en-gr en-mx en-us AVG ARRAY_AGG COUNT FIRST LAST MAP_AGG カスタムの集合関数で拡張可能 ビルトインの aggregation 関数 MAX MIN STDEV SUM VAR

26 Query 3 クエリのパフォーマンス改善 CREATE TABLE LogRecordsTable(UserId int, Start DateTime, End Datetime, Region string INDEX idx CLUSTERED (Region ASC) PARTITIONED BY HASH (Region)); WebLogRecords.txt 必要な項目だけ SELECT してデータ移行 Azure Data Lake テーブルに対して 直接のクエリ実行 Top10.Tsv INSERT INTO LogRecordsTable SELECT UserId, Start, End, = SELECT UserID, (End.Subtract(Start)).TotalSeconds AS Duration FROM LogRecordsTable ORDER BY Duration DESC FETCH 10; TO swebhdfs://logs/results/top10.tsv USING Outputters.Tsv();

27 パフォーマンス改善 CREATE TABLE LogRecordsTable (UserId int, Start DateTime, Region string, INDEX idx CLUSTERED (Region ASC) PARTITIONED BY HASH (Region)); 1 Extent 1 Region = en-us 2 INSERT INTO LogRecordsTable SELECT UserId, Start, End, Region Extent 2 Region = en-gb 3 Extent 3 Region = = SELECT * FROM LogRecordsTable WHERE Region == en-gb インサート時に Region カラムに基づき 3 つの範囲に渡ってハッシュ分散される パーティションが分かれている

28 範囲のまたがり = SELECT Region, COUNT() AS Total GROUP BY = SELECT TOP 100 Region, Total ORDER BY Total; 非構造化データ Extent 1 Extent 2 Extent 3 Extent 4 Read Read Read Read Partial agg Partial agg Partial agg Partial agg Partition Partition Partition Partition 高コストな処理 Full agg Full agg Full agg Sort Sort Sort リージョンごとにクラスタ化されたテーブル Extent 1 Extent 2 Extent 3 Extent 4 Read Read Read Read Full agg Full agg Partial agg Partial agg Sort Sort Full agg Top 100 Top 100 Sort Top 100 Top 100 Top 100 Top 100 Top 100

29 Query 4 全ての社員データを CSV 出力する T-SQL クエリ パススルー T-SQL クエリ 購入発注テーブル Results (C# types) ADL Analytics Service Results (C# types) Azure SQL DB Install-Module AzureRM Install-AzureRM Login-AzureRmAccount Get-AzureRmSubscription Set-AzureRmContext -SubscriptionId <subscription ID>" $passwd = ConvertTo-SecureString <password>" -AsPlainText -Force $mysecret = New-Object System.Management.Automation.PSCredential("dahatakeSec", $passwd) New-AzureRmDataLakeAnalyticsCatalogSecret -DatabaseName "master" -AccountName "dahatakeadla" -Secret $mysecret -Host "dahatakesql.database.windows.net" -Port 1433 CREATE CREDENTIAL IF NOT EXISTS dahatakeadmin WITH USER_NAME ="dahatake", IDENTITY = "dahatakesec"; CREATE DATA SOURCE IF NOT EXISTS pubssource FROM AZURESQLDB WITH ( PROVIDER_STRING = "Initial Catalog=pubs;Encrypt=True", CREDENTIAL = dahatakeadmin = SELECT * FROM EXTERNAL pubssource * FROM dbo.employee"; TO "/output/employee.csv" USING Outputters.Csv(); 資格情報オブジェクト :

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