Big Data Analytics: Herausforderungen und Systemansätze. Prof. Dr. Erhard Rahm.

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1 Big Data Analytics: Herausforderungen und Systemansätze Prof. Dr. Erhard Rahm

2 2 Massives Wachstum an Daten Gartner: pro Tag werden 2.5 Exabytes an Daten generiert 90% aller Daten weltweit wurden in den 2 letzten Jahren erzeugt.

3 3 Datenproduzenten: Soziale Netze, Smartphones, Sensoren 12+ TBs of tweet data every day 30 billion RFID tags today (1.3B in 2005) 4.6 billion camera phones world wide? TBs of data every day 100s of millions of GPS enabled devices sold annually 25+ TBs of log data every day 76 million smart meters in M by billion people on the Web by end 2011

4 Big Data Challenges Volume Variety Velocity: Veracity: Skalierbarkeit von Terabytes nach Petabytes (1K TBs) bis Zettabytes (1 Milliarde TBs) variierende Komplexität: strukturiert, teilstrukturiert, Text / Bild / Video Near-Realtime, Streaming Vertrauenswürdigkeit Value Erzielen des (wirtschaftl.) Nutzens durch Analysen 4

5 5 Potentiale für Big Data-Technologien Daten sind Produktionsfaktor ähnlich Betriebsmitteln und "Humankapital " Essentiell für viele Branchen und Wissenschaftsbereiche Valide Grundlage für zahlreiche Entscheidungsprozesse Vorhersage/Bewertung/Kausalität von Ereignissen Kurzfristige Analysen von Realdaten im Geschäftsleben Beispiele Nutzungsanalyse auf Web-Sites Empfehlungsdienste (Live Recommendations) Analyse/Optimierung von Werbe-Massnahmen

6 Neuartige Anwendungen für Big Data Analytics 6

7 7 Big Data Analysis Pipeline Source: Agrawal et al: Big Data: Challenges and Opportunities, 2011

8 8 Gliederung Einführung Big Data Trends / Challenges / Applications Architekturen Data Warehouse Appliances / In-Memory DWH NoSQL /Cloud (Hadoop & Co) Kombinationen Forschungsarbeiten DeDoop Datenintegration BIIG: Graphbasierte BI

9 9 Architekturalternativen Data Warehouse Appliances Column Store, In-Memory-Optimierungen Parallele DB-Vearbeitung mit vielen Knoten/Cores, Spezial-Hardware, z.b. FPGA (Netezza) Massiv skalierbare Cloud-Architekturen Nutzung von NoSQL Data Stores Frameworks zur automatischen Parallelisierung datenintensiver Aufgaben (MapReduce / Hadoop) Kombinationen: DWH + Cloud/Hadoop

10 10 Analyse-Pipeline Datenvorverarbeitung und Datenintegration Unterstützung von Stream-Daten und Cloud-Infrastrukturen (Hadoop)

11 11 SAP HANA: In-Memory-Datenbanktechnologie Quelle: SAP

12 12

13 13 SAP HANA - Merkmale Dramatische Beschleunigung der DB-Verarbeitung Vermeidung langsamer Plattenzugriffe neue auf In-Memory-Verarbeitung zugeschnittene Datenstrukturen und Algorithmen Vermeidung von Indexstrukturen, Cubes etc. Gleichzeitige Unterstützung von OLTP + OLAP Record Store und Column Store (Datenkompression) Hohe Datenaktualität Einschränkungen Entwicklung noch am Anfang Geschlossene Umgebung Hohe Kosten

14 14 Probleme relationaler Datenbanken Schema-getrieben ( Schema First ) weniger geeignet für semi-strukturierte (Web-) Daten zu starr für irreguläre Daten relativ hohe Kosten, v.a. für Parallele DBS (kein Open-Source System) Skalierbarkeitsprobleme für Big Data (Web Scale) Milliarden von Webseiten Milliarden von Nutzern von Websites und sozialen Netzen ACID aufwändig / strenge Konsistenz nicht immer erforderlich

15 15 Entwicklung seit ca Ursprünglicher Fokus: moderne web-scale Datenbanken Merkmale nicht-relational open-source verteilt, horizontal (auf große Datenmengen) skalierbar schema-frei, Datenreplikation einfache API eventually consistent / BASE (statt ACID) fehlende Standardisierung Zunehmende Koexistenz mit SQL NoSql" wird als Not only Sql interpretiert

16 Grobeinordnung NoSQL-Systeme 16

17 17 MapReduce Map Phase Reduce Phase Framework zur automatischen Parallelisierung von Auswertungen auf großen Datenmengen Entwicklung bei Google Apache Open-Source- Implementierung: Hadoop Partitioning Grouping Grouping Grouping Nutzung v.a. zur Verarbeitung riesiger Mengen teilstrukturierter Daten in einem verteilten Dateisystem Konstruktion Suchmaschinenindex Clusterung von News-Artikeln Spam-Erkennung

18 Hadoop Ökosystem 18

19 19 Hadoop Ökosystem Zunehmende Unterstützung für SQL-Anbindung Cloudera Impala Apache Drill Scoop: JDBC-Konnektor für Bulk-Datentransfer Unterstützung für Stream-Daten (Sensordaten, Twitter, Logs etc) : Flume Unterstützung für Graph-Daten: Giraph

20 20 Google: Trend zu massiv verteilten Datenbanken 2003/04 Google Filesystem (GFS), Map-Reduce Basis für Apache HDFS, Hadoop 2006: Google BigTable Basis für HBase (2008), Facebook-Nutzung (2010+) 2012: Neues verteiltes SQL/ACID-fähiges DBS Spanner Ziel: Millionen Knoten mit über verschiedene Data-Center verteilten Daten Basis für unternehmenskritische Anwendungen, v.a. Online- Werbung (Google F1)

21 21 IBM Big Data Platform Visualization & Discovery Applications & Development Systems Management Accelerators Hadoop System Stream Computing Data Warehouse Contextual Discovery Information Integration & Governance Cloud Mobile Security Quelle: IBM

22 22

23 23 Big Data Architekturen: Fazit Konvergenz von DWH-Appliances, Streaming und Hadoop-Technologien Optimierte DWH-Appliances für die meisten Unternehmen ausreichend (< 100 Terabyte) In-Memory-Optimierung, Column Stores essentiell Scaleout auf Cloud-Plattformen / Hadoop Für sehr große Datenmengen Nutzung preiswerter Hardware/Software Besonders für semistrukturierte Daten (Web, soziale Netzwerke) / ETL und Machine Learning Nutzung von SQL und höheren Schnittstellen als nur MapReduce

24 24 Gliederung Einführung Big Data Trends / Challenges / Applications Architekturen Data Warehouse Appliances / In-Memory DWH NoSQL /Cloud (Hadoop & Co) Kombinationen Forschungsarbeiten DeDoop Datenintegration BIIG: Graphbasierte BI

25 25 Forschungsarbeiten Web Data Integration Lab (WDI-Lab) Cloud Data Management / Big Data Skalierbares Daten-Management / Last-Balancierung mit Hadoop Machine Learning auf Hadoop DeDoop: Deduplication based on Hadoop Business Analytics mit NoSQL/Graph-Daten Zwei Startups in 2012 Web Data Solutions GmbH, Data Virtuality GmbH

26 26 Integration von Webdaten, z.b. Produktangebote Identifikation semantisch äquivalenter Objekte (Objekt-Matching) Fusion oder Datenvergleich / Analyse Herausforderungen: Schlechte Datenqualität Heterogene Repräsentationen Fehlerhafte Angaben Große Datenmengen Verarbeitung in Echtzeit

27 27 Dedoop: Efficient Deduplication with Hadoop Parallele Ausführung von Datenintegrations/Match-Workflows mit Hadoop Browser-basiertes GUI Mächtige Funktionsbibliothek mit vielen Match-Techniken Lernbasierte Konfiguration Automatische Generieren und Starten von Map/Reduce- Jobs auf unterschiedlichen Clustern Automatische Lastbalancierung Monitoring der Ausführung

28 Dedoop Überblick 28

29 29 Browser-basierte Spezifikation Graphical HDFS file manager and File-Viewer Support common file operations Simple metadata operations to facilitates workflow definition Input section Select data sources, id attributes, final output directory Attributes to appear in match result Attribute mapping in case of two sources Blocking Section Standard Blocking, Sorted Neighborhood, Cartesian, Tokenset-Similarity Blocking key generation functions Matching section Similarity Functions Match classification (learning-based, threshold-based)

30 30 Graph-basierte Analysen Umfassende Auswertung von Beziehungen in Unternehmensdaten von relationalen DWH unzureichend abgedeckt Bsp.: welche Mitarbeiter sind in erfolgreichen Projektabschlüssen wie beteiligt Framework BIIIG: Business Intelligence with Integrated Instance Graphs

31 BIIIG-Analysen 31

32 Danke für die Aufmerksamkeit! 32

Datenintegration für Big Data. Prof. Dr. Erhard Rahm. http://dbs.uni-leipzig.de

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