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in der Tagesagenda

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Bodo Clausen,

Lead Consultant & Competence Center Big Data Lead

Opitz Consulting Deutschland GmbH

Martin Frisch, Developer

Opitz Consulting Deutschland GmbH

mehr als Konnektoren

ODI für Big Data

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Märkte darf situativ um

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Mission

Wir entwickeln gemeinsam mit allen

Branchen Lösungen, die dazu führen, dass

sich diese Organisationen besser entwickeln

als ihr Wettbewerb.

Unsere Dienstleistung erfolgt

partnerschaftlich und ist auf eine langjährige

Zusammenarbeit angelegt.

Leistungsangebot

Application Lifecycle Management

IT-Beratung

Business-Lösungen

Managed Services

Training und Coaching

IT-Trends

Märkte

Branchenübergreifend

Über 600 Kunden

29%

Industrie / Versorger /

Telekommunikation

29%

Handel / Logistik /

Dienstleistungen

42%

Öffentliche Auftraggeber / Banken und

Versicherungen / Vereine und Verbände

Eckdaten

Gründung 1990

400 Mitarbeiter

11 Standorte

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Themen

Apache Hadoop?

Startschwierigkeiten Big Data PoC

Pragmatischer Start

DWH Offload

Beispiel DWH Offload mit dem ODI

Beispiele

Apache Hive

Apache Pig

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Hadoop ist

ein Framework für die

Verwaltung von Cluster-

Kapazitäten.

eine Software, welche

Redundanz und Lastverteilung

gewährleistet.

auf Skalierung mit

kostengünstiger Commodity

Hardware ausgelegt.

eine Open-Source Plattform für

viele andere Werkzeuge.

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Hersteller nutzen Hadoop um

ihre Software skalierbarer zu

machen

performanceoptimierte

Appliancelösungen anzubieten

eine kostengünstige

Storagealternative anbieten zu

können.

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Apache betreut 30+ Toplevel Big Data Projekte

spezialisierter Anwendungszweck

Keine Allrounder!

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Startschwierigkeiten Big Data PoC

Use Cases Identifizieren

Gedanken zum Datenschutz

Tools auswählen

Distribution auswählen

Hardware Sizing und ggf. Anschaffung

Infrastruktur aufsetzen/installieren

PoC umsetzen

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Pragmatischer Start

Use Case DWH Offload

Infrastruktur Big Data Lite VM

Möglichkeiten ODI

Danach weitere Use Cases?

Entwicklungs Cluster aufsetzen

vielleicht Oracle Big Data Appliance

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DWH Offload: Was ist das?

Einfaches ETL und Daten auf Hadoop Cluster auslagern

Daten empfangen

Daten aggregieren

Daten filtern

Daten historisieren

Daten persistieren

Vorteile

Platz für wichtigere Daten im DWH

Resourcen frei für Analytics

Neue Verarbeitungsmöglichkeiten

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Das bedeutet in diesem Fall

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Ist Zustand

Operationales System SALES

Staging Area SA_SALES

Data Mart SALES_PRD_CST_MLY

Src 2 Staging Staging 2 DM

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Source 2 Staging (Oracle) Logical Design

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Source 2 Staging (Oracle) Physical Design

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Umwandlung zu Apache Hive Staging

Operationales System SALES

Staging Area SA_SALES

Data Mart SALES_PRD_CST_MLY

Staging 2 DM Src 2 Staging

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Anpassungen Oracle 2 Apache Hive

SA_SALES Tabelle erstellen

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Anpassungen Oracle 2 Apache Hive

SA_SALES im ODI zufügen

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Anpassungen Oracle 2 Apache Hive

Neues Mapping Source zu Staging (Hive) Oracle Source

Hive Target

Expression Datum zu String

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Anpassungen Oracle 2 Apache Hive

Neues Mapping Physical View

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Ausführen Oracle 2 Apache Hive

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Anpassungen Oracle 2 Apache Hive

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Ergebnisse Oracle 2 Apache Hive

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Oracle Staging 2 DM

Operationales System SALES

Staging Area SA_SALES

Data Mart SALES_PRD_CST_MLY

Src 2 Staging Staging 2 DM

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Staging 2 DM (Oracle) Logical Design

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Staging 2 DM (Oracle) Physical Design

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Staging 2 DM (Oracle) SQL Code generiert

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Daten in der Tabelle

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Umwandlung zu Apache Hive Staging

Operationales System SALES

Staging Area SA_SALES

Data Mart SALES_PRD_CST_MLY

Staging 2 DM Src 2 Staging

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Änderungen Apache Hive Staging

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Änderungen Apache Hive Staging

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Erzeugter Hive Code

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Load Hive zu Oracle DWH

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Anpassungen um Apache PIG zu nutzen

Logical Design Staging Location Hint => Pig

Expression und Aggregate Execute on Hint => Staging

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Anpassungen um Apache PIG zu nutzen

Physical Design erzeugen

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Erzeugter Pig Code

String Manipulation Daten laden

Aggregierung Daten speichern

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und Apache Spark

Analog zu Pig

ggf. Expressions anpassen (auch bei Pig)

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Zusammengefasst

ODI bietet GUI für Hive, Pig, Spark Development Erweiterungen von Pig und Spark implizit verfügbar

DWH Offloading als Use Case

Pragmatischer Ansatz PoC Ist eine Überlegung wert

Beispiele für Erweiterungen Weblogs verarbeiten

360° Kundensicht (falls Webshop vorhanden)

Foren, Blogs, Feeds crawlen

Wie kommen unsere Produkte an

Sensordaten aus z.B. Produktionslinien

Predictive Maintenance

Streaming der Daten

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Kontakt 2fach: • Diese Folie wird als vorletzte

Folie genutzt, um den

individuellen Bezug zu 2

Referenten herzustellen.

• Als Fotos müssen

quadratische Fotos der

Referenten in qualitativ

hochwertiger Form vorliegen.

• Die Fotos geht über 2

Rasterbreiten.

• Die Daten der Adresse sollten

vollständig eingegeben

werden

Kontakt

Bodo Clausen, Lead Consultant & Competence Center Big Data Lead

E-Mail: [email protected]

Telefon: 02261 6001 0

Martin Frisch, Developer

E-Mail: [email protected]

Telefon: 02261 6001 0