Diss. ETH No SCALABLE SYSTEMS FOR DATA ANALYTICS AND INTEGRATION. A dissertation submitted to ETH ZURICH. for the degree of. Doctor of Sciences

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1 Diss. ETH No SCALABLE SYSTEMS FOR DATA ANALYTICS AND INTEGRATION A dissertation submitted to ETH ZURICH for the degree of Doctor of Sciences presented by MARTIN HENTSCHEL Master of Science ETH in Computer Science, ETH Zurich January 4, 1982 citizen of Germany accepted on the recommendation of Prof. Dr. Donald Kossmann, examiner Dr. Laura Haas, co-examiner Prof. Dr. Guido Moerkotte, co-examiner Prof. Dr. Nesime Tatbul, co-examiner 2012

2 Abstract The Internet allows people and businesses to communicate and collaborate at an unprecedented scale. As a result, several new trends are emerging in the world of information. Two of these are: (1) more and more information is shared in real time, such as text messages and pictures in social networks like Twitter and Facebook; and (2) interchanged information has increasingly different formats, or schemas. For example, medical data is interchanged in different schemas depending on the hospital or insurance company. Information systems that support these trends must, therefore, process and analyze data in real time and integrate data in many different schemas. Since both trends are ongoing, there is a need for systems that scale in these dimensions. Today s information systems, however, scale insufficiently. As we will show, current systems for real-time analytics sacrifice important factors such as data consistency; current approaches to data integration do not scale with the number of schemas of interchanged messages. Therefore, we address the following two research questions in this thesis: (1) how to build a system for real-time analytics that scales with the number of input messages and satisfies important criteria such as strong consistency and fault tolerance; and (2) how to build a system for data integration that scales with the number of schemas of interchanged messages. Both questions are studied in individual parts of this work. An outlook on how to combine the systems of both parts is given at the end of the thesis. In the first part of this thesis we present Limmat, a scalable system for real-time data analytics, and make the following contributions. In a first step, we analyze different approaches for distributing information in social networks, and present a new approach that utilizes system resources better than existing approaches. Based on these findings, we study the design space of systems for real-time analytics, and develop Limmat. Limmat analyzes data in real time, scales with the number of input messages, and guarantees strong consistency and fault tolerance. The support of strong consistency sets Limmat apart from other real-time analytics systems such as Google Percolator and Twitter Storm. Finally, we present an application that shows how Limmat can be employed in practice. iii

3 In the second part of this thesis we present Mapping Data to Queries (MDQ), a new system for data integration. MDQ differs from existing approaches to data integration by annotating data with additional access paths at the runtime of a query. Integrating data at the runtime of a query offers great potential for optimization, which allows MDQ to scale with the number of schemas of interchanged messages. MDQ outperforms existing approaches by orders of magnitudes in extreme cases. As further contributions, we present two new concepts in the field of data integration: holistic data integration and integration independence. Holistic data integration allows both schema-level and data-level integration within a single system. Integration independence decouples applications from when, where, and how the integration takes place. We show how MDQ supports these concepts. Finally, we present an application that builds on top of MDQ. In summary, the contributions of this thesis support two ongoing trends in the world of information. Limmat analyzes data in real time, while scaling with the number of messages and ensuring strong consistency. MDQ integrates data in increasingly different schemas. A combination of these systems, which supports both trends simultaneously, is described at the end of this thesis. However, an experimental study of such a combined system is part of future work. iv

4 Kurzfassung Das Internet ermöglicht Personen und Unternehmen in einer nie dagewesenen Weise miteinander zu kommunizieren und zusammen zu arbeiten. Dabei sind mehrere neue Trends in der heutigen IT-Welt zu beobachten. Zwei davon sind: 1. Mehr und mehr Informationen werden in Echtzeit ausgetauscht, wie zum Beispiel Kurznachrichten und Bilder in sozialen Netzwerken wie Twitter und Facebook. 2. Ausgetauschte Daten haben immer häufiger verschiedene Formate bzw. Schemas, wie zum Beispiel Patientendaten im Gesundheitswesen, die je nach Krankenhaus und Versicherung in verschiedenen Schemas vorhanden sind. Informationssysteme, die diese Trends unterstützen, müssen daher Daten in Echtzeit verarbeiten und analysieren können, und Daten mit vielen verschiedenen Schemas integrieren. Da beide Trends anhalten, sind skalierende Systeme erforderlich. Heutige Informationssysteme skalieren jedoch nur unzureichend. Wie wir zeigen, verletzen derzeitige Systeme zur Echtzeitanalyse wichtige Eigenschaften wie z.b. Datenkonsistenz. Derzeitige Systeme zur Integration von Daten können nicht mit der Anzahl der Schemas von ausgetauschten Daten skalieren. Deswegen beschäftigen wir uns in dieser Arbeit mit den folgenden zwei Forschungsfragen: 1. Wie baut man ein System zur Echtzeitanalyse, das mit den Eingabedaten skaliert und gleichzeitig wichtige Eigenschaften wie Datenkonsistenz erfüllt. 2. Wie baut man ein System zur Datenintegration, das mit der Anzahl der Schemas von ausgetauschten Daten skaliert. Beide Fragen werden in unterschiedlichen Teilen dieser Arbeit beantwortet. Ein Ausblick, wie man beide Lösungen verbinden kann, wird am Ende der Arbeit gegeben. Im ersten Teil dieser Arbeit stellen wir Limmat vor, ein System zur Echtzeitanalyse. Dabei kommen wir zu folgenden Ergebnissen. In einer zu Limmat vorausgehenden Studie untersuchen wir verschiedene Ansätze zur Verteilung von Informationen in sozialen Netzwerken. Wir präsentieren einen neuen Ansatz, der Systemressourcen besser als bisherige Ansätze ausnutzt. Darauf aufbauend untersuchen wir Anforderungen von Systemen zur Echtzeitanalyse, und entwickeln Limmat. Limmat analysiert Daten in Echtzeit, skaliert mit den Eingabedaten und gewährleistet Datenkonsistenz und Fehlertoleranz. Die Gewährleistung von Datenkonsistenz hebt v

5 Limmat von anderen heutigen Analysesystemen wie Google Percolator und Twitter Storm ab. Anschließend zeigen wir eine Beispielanwendung, wie Limmat in der Praxis eingesetzt werden kann. Im zweiten Teil dieser Arbeit stellen wir Mapping Data to Queries (MDQ) vor, ein neuartiges System zur Integration von Daten. MDQ unterscheidet sich von bestehenden Techniken der Datenintegration, indem es Daten zur Laufzeit einer Anfrage mit zusätzlichen Zugriffspfaden annotiert. Das Integrieren von Daten zur Laufzeit einer Anfrage eröffnet große Optimierungsmöglichkeiten, was dazu führt, dass MDQ mit der Anzahl von Schemas von ausgetauschten Nachrichten skaliert und in Extremfällen um Größenordnungen schneller arbeitet als bestehende Techniken. Als weitere Ergebnisse präsentieren wir zwei neue Konzepte im Gebiet der Datenintegration: holistic data integration und integration independence. Holistic data integration (ganzheitliche Datenintegration) erlaubt das Integrieren von Daten auf Schema- und Datenebene innerhalb eines einzigen Systems. Integration independence (Integrationsunabhängigkeit) entkoppelt Anwendungen vom Zeitpunkt und Art der Datenintegration. Wir zeigen wie MDQ diese Konzepte unterstützt. Schließlich präsentieren wir eine Beispielanwendung, die auf MDQ aufbaut. Zusammengefasst unterstützen die Ergebnisse dieser Arbeit zwei derzeitige Trends der IT-Welt. Limmat analysiert Daten in Echtzeit, wobei es mit der Anzahl der Nachrichten skaliert und Daten konsistent hält. MDQ integriert Daten mit zunehmend verschiedenen Schemas. Die Kombination beider Systeme ermöglicht dann das gleichzeitige Unterstützen beider Trends. Jedoch ist eine experimentelle Beurteilung eines solchen kombinierten Systems Teil zukünftiger Arbeit. vi

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