SQL Saturday Bogota - Big Data HDInsight Server

Ing. Eduardo Castro, PhD
Microsoft SQL Server MVP
ecastro@simsasys.com
http://www.youtube.com/eduardocastrom
Comunidad Windows Costa Rica
Big Data HDInsight
Explorando con Excel 2013

Canal en YouTube
 http://www.youtube.com
/eduardocastrom

Más detalles sobre Big Data
 http://tinyurl.com/BigDataEduardoCastro

Objetivos de la sesión
 Qué es Big data
 Introducción a HDInsight
 Autoservicio de Inteligencia de Negocios (BI):
 Excel 2013 PowerPivot
 Excel 2013 Power View
 Características de BI de Excel 2013
 Creación de un solución de BI con Big Data BI dentro de Excel
2013

Esquema
 Introducción:
 Big Data y Hadoop
 HDInsight
 PowerPivot en Excel 2013
 Power View en Excel 2013
 Modelaje de “Big Data” con PowerPivot:
 Beneficios
 Consideraciones
 Demostraciones

Introducción a Big Data y Hadoop
Big data es una colección de conjuntos de datos tan grande y complejo que se vuelve difícil para trabajar con el uso
de herramientas de gestión de base de datos tradicionales. Las dificultades incluyen la captura, almacenamiento,
búsqueda, intercambio, análisis y visualización

Qué es Big Data?
Megabytes
Gigabytes
Terabytes
Petabytes
Purchase detail
Purchase record
Payment record
ERP
CRM
WEB
BIG DATA
Offer details
Support Contacts
Customer Touches
Segmentation
Web logs
Offer history
A/B testing
Dynamic Pricing
Affiliate Networks
Search Marketing
Behavioral Targeting
Dynamic Funnels
User Generated Content
Mobile Web
SMS/MMSSentiment
External Demographics
HD Video, Audio, Images
Speech to Text
Product/Service Logs
Social Interactions & Feeds
Business Data Feeds
User Click Stream
Sensors / RFID / Devices
Spatial & GPS Coordinates
Incremento de variedad y cantidad de datos
Transacciones +
Interacciones +
Observaciones
= BIG DATA

Procesamiento de datos y análisis: The Old Way

La naturaleza cambiante del Big Data
 Big Data tiene importantes cualidades distintivas que lo
diferencian de los datos corporativos "tradicionales".
 Los datos no son centralizadas, muy estructurados y de fácil
manejo, ahora más que nunca los datos están muy
dispersos, poco estructurados (o no tiene estructura en
absoluto), y cada vez más con volúmenes más grandes

 Volumen - La cantidad de datos que han creado las
empresas a través de
 La web
 Dispositivos móviles
 Infraestructura de TI
 y otras fuentes está creciendo exponencialmente cada año.

 Tipo - La variedad de tipos de datos es cada vez mayor,
 No estructurados de datos basados en texto
 Datos semi-estructurados como los datos de los medios sociales
 Los datos basados en la localización
 Datos de logs, ejemplo servidores Web

 Velocidad
 La velocidad a la que se está creando nuevos datos
 La necesidad de análisis en tiempo real para obtener valor de
negocio de ella - es cada vez mayor gracias a la digitalización de las
transacciones, la informática móvil y el gran número de usuarios de
dispositivos de Internet y el móvil.

Principales fuentes de datos
 Redes sociales y medios de comunicación
 700 millones de usuarios de Facebook, 250 millones de usuarios
de Twitter y 156 millones de blogs públicos
 Dispositivos móviles
 Más de 5 mil millones de teléfonos móviles en uso en todo el mundo
 Transacciones en Internet
 miles de millones de compras en línea, operaciones de bolsa y otras
transacciones ocurren todos los días
 Dispositivos de red y sensores

Casos en los cuales se utiliza Big Data
 Parte de lo que hace Hadoop y otras tecnologías y enfoques
Big Data es encontrar respuestas a preguntas que ni siquiera
saben que preguntar.
 Dar lugar a ideas que conducen a nuevas ideas de productos
o ayudar a identificar formas de mejorar la eficiencia
operativa.
 Casos de uso ya identificadas para Big Data, tanto para los
gigantes de internet como Google, Facebook y LinkedIn, y
para la empresa más tradicional

 Sentiment Analysis
 Utilizado junto con Hadoop, herramientas avanzadas de análisis de
texto analizan el texto no estructurado de las redes sociales y
mensajes de redes sociales
 Incluyendo los Tweets y mensajes de Facebook, para determinar la
confianza del usuario en relación con determinadas empresas,
marcas o productos.
 El análisis puede centrarse en el sentimiento a nivel macro hasta el
sentimiento usuario individual.

 Modelado de riesgo
 Las empresas financieras, bancos y otros utilizan Hadoop y Next
Generation Data Warehouse para analizar grandes volúmenes de
datos transaccionales para determinar el riesgo y la exposición de
los activos financieros
 Para preparar la posible "qué pasaría si" los escenarios basados en
el comportamiento del mercado simulado, y para puntuación de
clientes potenciales por el riesgo.

 Motor de recomendación
 Los minoristas en línea utilizan Hadoop para igualar y recomendar a
los usuarios entre sí o con los productos y servicios basados en el
análisis del perfil de usuario y los datos de comportamiento.
 LinkedIn utiliza este enfoque para potenciar su función de "la gente
puede saber", mientras que Amazon utiliza para sugerir productos a
la venta a los consumidores en línea.

 Detección de Fraude
 Utilizar técnicas de Big Data para combinar el
comportamiento del cliente, históricos y datos de
transacciones para detectar la actividad fraudulenta.
 Las compañías de tarjetas de crédito, por ejemplo, utilizan
tecnologías de Big Data para identificar el comportamiento
transaccional que indica una alta probabilidad de una tarjeta
robada.

 Análisis de la campaña de marketing
 Los departamentos de marketing a través de industrias han
utilizado durante mucho tiempo la tecnología para monitorear
y determinar la efectividad de las campañas de marketing.
 Big Data permite a los equipos de marketing para incorporar
mayores volúmenes de datos cada vez más granulares,
como los datos de click-stream y registros detallados de
llamadas, para aumentar la precisión de los análisis.

 Análisis Social Graph
 Junto con Hadoop los datos de redes sociales se extraen
para determinar qué clientes representan la mayor influencia
sobre los demás dentro de las redes sociales.
 Esto ayuda a determinar las empresas que son sus clientes
"más importantes", que no siempre son los que compran la
mayoría de los productos o de los que más gastan, pero los
que tienden a influir en el comportamiento de compra de la
mayoría de los demás.

 Customer Experience Analytics
 Empresas orientadas al consumidor utilizan Hadoop y
tecnologías relacionadas con Big Data para integrar los datos
de antes silos canales de interacción con clientes
 Tales como centros de llamadas, chat en línea, Twitter, etc,
para obtener una visión completa de la experiencia del
cliente.

Next Generation Data Warehouse
 Características de los almacenes de datos de próxima
generación

 Procesamiento paralelo masivo, o MPP
 Emplean el procesamiento paralelo masivo, o MPP, que permite
la carga, el procesamiento y la consulta de datos en varias
máquinas simultáneamente.
 Resultado es un rendimiento significativamente más rápido que
los almacenes de datos tradicionales que se ejecutan en una sola
caja, grande y están limitados por un solo punto de
procesamiento
http://blog.treasure-data.com/post/30398632865/five-criteria-of-next-generation-data-warehouse

 Arquitecturas compartido-nada
 Una arquitectura de no compartición asegura que no hay un único
punto de fallo en la generación de entornos de almacenamiento
de datos siguientes.
 Cada nodo funciona de manera independiente de los otros por lo
que si una máquina falla, los otros siguen funcionando
 Aprovechamos Hadoop MapReduce se ejecuta en HDInsight para
procesar los trabajos de nuestros clientes

 Arquitecturas columnares
 En lugar de almacenamiento y procesamiento de datos en filas,
como es típico con bases de datos relacionales más, la mayoría
de los almacenes de datos Next Generation emplean
arquitecturas columnares
 Esto también significa que los datos no tienen que ser
estructurados en tablas ordenadas como las bases de datos
relacionales tradicionales

 Avanzadas funciones de compresión de datos
 Las capacidades de compresión de datos avanzadas permiten
ingerir y almacenar grandes volúmenes de datos que de otra
manera posible y lo hacen con muchos menos recursos de
hardware que las bases de datos tradicionales
 Un almacén con 10-a-1 capacidades de compresión, por ejemplo,
puede comprimir 10 terabytes de datos hacia abajo a 1 terabyte

 Hardware de productos básicos
 Basados en Clústers de Hadoop, la mayoría de los
almacenes de datos Next Generation se ejecutan en
hardware comercial off-the-shelf para que puedan escalar de
salida en un costo manera eficaz

Nuevos Enfoques para el procesamiento y análisis de datos
grandes
 Hay varios métodos para procesar y analizar grandes
volúmenes de datos, pero la mayoría tienen algunas
características comunes
 Hadoop
 NoSQL
 Bases de datos analíticos masivamente paralelo

Nuevos Enfoques para el procesamiento y análisis de datos
grandes

Introducción a Big Data y Hadoop
 Big data se enfrenta a complejidades de alto volumen, la velocidad y la variedad de
los datos
 Apache Hadoop, es un conjunto de proyectos de código abierto que transforman el
hardware tradicional en un servicio que puede:
 Almacenar petabytes de información
 Permite procedamiento distribuido
 Principales atributos:
 Redundante y confiable (no se pierden datos)
 Centrado en el análisis por lotes
 Facilidad de crear aplicaciones y procesamiento distribuido
 Ejecuta en cualquier hardware

Componentes de Hadoop
 Hadoop Distributed File System (HDFS): La capa de almacenamiento por defecto en
cualquier clúster Hadoop dado;
 Nombre de nodo: El nodo de un clúster Hadoop que proporciona la información del cliente
en lugar del grupo de datos en particular se almacenan y si los nodos fallan;
 Nodo secundario: Una copia de seguridad con el nombre de nodo, se replica periódicamente
y almacena los datos del nombre de nodo debe fallar;
 Job Tracker: El nodo de un clúster Hadoop que inicia y coordina trabajos MapReduce, o el
tratamiento de los datos.
 Los nodos esclavos: Los gruñidos de cualquier Hadoop clúster, los nodos esclavos
almacenan datos y tomar la dirección de procesarlo desde el gestor de trabajo.

Hadoop Distributed Architecture

MapReduce: Mover Código a los Datos

Windows HADOOP
 2 Versiones
 Cloud
 Azure Service
 On Permise
 Integración con el Hadoop File System with Active Directory
 Integración con BI
 Herramientas de integración
 Sqoop
 Integración con SQL Server

Introducción a HDInsight
 HDInsight es una implementación de Microsoft 100% compatible
con la distribución de Apache Hadoop
 Disponible tanto para Windows Server y como un servicio
Windows Azure
 Permite que las empresas analicen datos no estructurados con
herramientas bien conocidas tales como Excel

Windows Azure HDInsight Service
Query &
Metadata:
Data
Movement:
Workflow: Monitoring:

Windows Azure HDInsight Service

HDP para Windows
Hortonworks
Data Platform (HDP) For
Windows
100% Open Source Enterprise Hadoop
HORTONWORKS
DATA PLATFORM (HDP)
For Windows
PLATFORM SERVICES
HADOOP CORE Distributed
Storage & Processing
DATA
SERVICES
Store,
Process and
Access Data
OPERATIONAL
SERVICES
Manage &
Operate at
Scale
Manage &
Operate at
Scale
Store,
Process and
Access Data
Distributed
Storage & Processing
Enterprise Readiness

DEMOSTRACIÓN
CREACIÓN DE UN HADOOP CLUSTER

ECOSISTEMA DE BIG DATA DE
MICROSOFT

Plataforma de Big Data Micrsooft

Interoperatibilidad
Integración con las
herramientas de
Análisis de Microsoft
APPLICATIONSDATASYSTEMS
Aplicaciones Microsoft
HORTONWORKS
DATA PLATFORM
For Windows
DATASOURCES
MOBILE
DATA
OLTP,
POS
SYSTEMS
Fuentes tradicionales
(RDBMS, OLTP, OLAP)
Nuevas Fuentes
(web logs, email, sensor data, social media)

Introducción a PowerPivot
 PowerPivot permite que los usuarios creen modelos de
datos de autoservicio con Excel
 Se logra mediante una versión del lado del cliente de of SQL Server
Analysis Services conocido como xVelocity In-Memory Analytics
Engine
 Puede almacenar de forma eficiente volúmenes de datos más
grandes que las hojas típicas de Excel

Introducción a PowerPivot
 Una ventana se puede utilizar para cargar, explorar,
relacionar y enriquecer datos con cálculos personalizados
 Puede importar y relacionar datos de la empresa, datos
locales, o distintos almacenes de datos
 En el Excel 2013 Professional Plus edition, PowerPivot está
instalado pero no habilitado

Introducción a Power View
 Power View una experiencia de exploración de datos,
visualización y presentación
 Experiencia centrada en la interacción
 Interacción con metadatos
 Permite que los usuarios creen reportes ad-hoc
 Los reportes pueden estár basado en modelos de datos
tabulares, incluyen modelos de PowerPivot

Introducción a Power View
 En Excel 2013, se incluyen nuevas características:

Modelando “Big Data” con PowerPivot
 Big data puede ser integrado con otras fuentes de datos
 Potencial de Autoservicio de BI:
 PowerPivot puede cargar Big Data mediante el Table Import Wizard
 ODBC para HDInsight
 OLE DB para SQL Server con enlace a HDInsight
 PowerPivot puede ser fuente para:
 Reporte locales en Excel con PivotTables, PivotCharts, CUBE y Power View
 Otras herramientas de análisis (una vez publicado en SharePoint)

Consideraciones de modelar “Big Data” con PowerPivot
 Los resultados de Big Data pueden ser muy grandes para
almacenamiento en memoria
 Workaround: minizar la cantidad de datos consultados
 Recuperar un periodo de tiempo más pequeño
 Reducir las dimensiones o ser más granular
 Una vez que está cargado el modelo puede ser manipulado con
rapidez

Cargar datos al blog storage de Windows Azure
 Para prototipos y ejemplos: #put
 Para producción utilizer el blob storage APIs.
 AzCopy Command Line
 CopyBlob REST API

Cómo consumir Resultados de HDInsight
Destino Herramienta / Biblioteca Requiere Active HDInsight
Cluster
SQL Server,
Azure SQL DB
Sqoop (Hadoop ecosystem project) Yes
Excel Codename “Data Explorer” No
Otra Blob Storage
Account
Azure Blob Storage REST APIs (Copy Blob,
etc)
No
SQL Server Analysis
Services
Hive ODBC Driver Yes
BI Apps Existentes Hive ODBC Driver (assumes app supports
ODBC connections to data sources)
Yes

DEMO
CONSUMIR RESULT SETS – EXCEL &
“DATA EXPLORER”

Hadoop Connectors
 SQL Server versions
 Azure
 PDW
 SQL 2012
 SQL 2008 R2
http://www.microsoft.com/download/en/details.aspx?id=27584

With SQL Server-Hadoop Connector, you can:
 Sqoop-based connector
 Import
 tables in SQL Server to delimited text files on HDFS
 tables in SQL Server to SequenceFiles files on HDFS
 tables in SQL Server to tables in Hive
 Result of queries executed on SQL Server to delimited text files on HDFS
 Result of queries executed on SQL Server to SequenceFiles files on HDFS
 Result of queries executed on SQL Server to tables in Hive
 Export
 Delimited text files on HDFS to SQL Server
 DequenceFiles on HDFS to SQL Server
 Hive Tables to tables in SQL Server

Recursos Adicionales
http://www.microsoft.com/bigdata
https://www.hadooponazure.com
Includes an excellent set of BI specific resources in the section named “Using HDInsight with
Other BI Technologies”
http://social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/6204.hadoop-based-services-for-
windows-en-us.aspx
http://blogs.msdn.com/b/microsoft_business_intelligence1/archive/2012/02/24/big-data-for-
everyone-using-microsoft-s-familiar-bi-tools-with-hadoop.aspx

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