En #BigData se siguen patrones conocidos en Data Mining para el tratamiento de los Datos. El problema surge cuando tenemos que tratar grandes volúmenes de datos y realizar cargas incrementales en nuevas tecnologías que son capaces de soportar dicha carga.

1. Obtención de Datos
en #BigData
@javituiter
www.franciscojavierpulido.com

2. LOS DATOS

3. LOS DATOS

4. DATOS

5. VALOR

6. Etapas Clásicas en Proyectos BigData
Preparación y
Transformación de los Datos
Obtención de Datos
Almacenamiento
Procesamiento
Visualización

7. ¿Qué es la Obtención de Datos?
“Es la etapa en proyectos BigData en la que se estudian los datos de la
fuente origen, se establecen procesos para su tratamiento, y estos son
volcados de manera coherente en sistemas de almacenamiento.”

8. Minería de Datos + Nuevas Tecnologías =
Obtención de Datos

9. Pero…¿Qué es para los equipos (con frecuencia)
la Obtención de Datos?
“Es una etapa crucial, necesaria y a menudo infravalorada.”
José Felipe Ortega, Científico de Datos de la URJC
30%
Ocupación Total en un proyecto:

10. Pero…¿Qué es para los equipos (con frecuencia)
la Obtención de Datos?
“Es una etapa crucial, necesaria y a menudo infravalorada.”
José Felipe Ortega, Científico de Datos de la URJC
80%
Ocupación Total en un proyecto:

11. Retos
Obtención de Datos

12. Retos de esta Etapa (I)
Gestión de Múltiples Fuentes de Datos: Online Vs Offline
API
F. B.
. . .

13. Retos de esta Etapa (II)
Técnicas de Obtención: Scraping, Streaming, APIs, HomeBrew…

14. Retos de esta Etapa (III)
Diferentes formatos de representación
Teoría Pokemon

15. Retos de esta Etapa (III)
Diferentes formatos de representación
Oracle Kettle Java …. Cassandra
Number Integer Integer …. Int
Ejemplo

16. Retos de esta Etapa (IV)
Consolidación de los datos obtenidos
· En campos de tipo Fecha nos encontramos con Descripciones
· En campos de tipo Numérico nos encontramos con Fechas
…(infinitas combinaciones cuyo cometido es enfurecer al equipo)

17. Retos de esta Etapa (V)
Movimiento de los datos
· A mayor cantidad de datos ocupa más volumen.
· Cuanto más ocupa, más lento se mueve en nuestro entorno:
- Copiado entre servidores
- Inspección de los datos
- Transformación de los datos
- Restauración de los datos

18. Retos de esta Etapa (VI)
Construcción de Módulos/Plugins intercambiables para manejar cada tipo de fuente…

19. Retos de esta Etapa (VI)
…por lo que debemos considerar diseños de colas de datos de entrada que gestionen:
Diferentes Velocidades
Datos Heterogéneos
Mantenimiento del orden de llegada

20. Retos de esta Etapa (VII)
Importa la velocidad de ejecución
· En flujos de datos en tiempo real podemos perder datos
si no los recuperamos a tiempo.
· Los tiempos de espera para fuentes muy grandes se pueden
alargar demasiado (días, semanas, años <- )

21. Retos de esta Etapa (VIII)
Límite de las fuentes: VENDOR LOCK-IN

22. Algunas Técnicas de
Obtención de Datos

23. Las Técnicas (I)
Sqoop
· Relacional
· NoSQL
· Relacional
· NoSQL
Hadoop

24. Las Técnicas (II)
Comando COPY de Cassandra
- Desarrollar desde 0 un programa para lanzar
múltiples instancias del comando
(secuencialmente, ya que paralelamente estaba
sujeto a errores de concurrencia)
- Paralelizable en varios nodos manualmente

25. Las Técnicas (III)
Pentaho Data Integration - Kettle
- Gran herramienta para tratamiento de datos
- Gran comunidad detrás
- Interfaz amigable
- Poco práctica en “El Mundo Real ™”
actualmente para ingestar volumen BigData

26. Las Técnicas (IV)
Flume
- Herramienta exclusiva para la etapa de
Obtención de datos
- Source
- Channel
- Sink
- Interceptor

27. Las Técnicas (IV)
Flume
Channel 1
Channel N
Source 1
.
.
.
.
.
.
Source 2
Sink 1
Sink 2

28. Las Técnicas (V)
Flume
.
.
.

29. Gracias
@javituiter
www.franciscojavierpulido.com