Интеграция Hadoop и NoSQL: Вебинар

1. Введение в NoSQL

• Базовые принципы и компоненты Hadoop
• Основные концепции и виды NoSQL решений
• Архитектура Data Lake
• Принципы формирование pipelines и Data Lake

2. Организация импорта данных

• Apache Sqoop – основные принципы:
  • простой импорт и экспорт данных из реляционных источников
  • сценарии применения
• Apache Spark – обзор возможностей:
  • импорт и экспорт данных из реляционных источников и файлов
  • нагруженный импорт данных с преобразованием для вложенных, JSON, XML форматов
• Особенности использования форматов хранения файлов AVRO, ORC, Parquet.

3. Организация Hadoop SQL интерфейса доступа к данным на файловой системе HDFS

• Apache Hive – интерфейс доступа для batch-процессинга данных на HDFS
  • Основные компоненты системы
  • Batch процессинг с использованием движков MapReduce/Tez, LLAP, Spark – особенности
  • Тюнинг JOIN операций
  • Сценарии использования
• Cloudera Impala – OLAP аналитика данных в MPP Hadoop
  • Особенности решения
  • Интеграция с Hive и HBase
  • Форматы файлов для Cloudera Impala (Parquet, ORC)
  • Особенности JOIN-операций
  • Сценарии использования
• Spark SQL
  • Возможности фреймворка и предоставляемые API
  • Сложные преобразования и агрегация с использованием Spark SQL
  • Интеграция с Hive
  • Сценарии использования

4. NoSQL в Hadoop

• Спектр возможностей NoSQL в экосистеме Hadoop
• Apache HBase – для real-time доступа на чтение и запись
  • Архитектура решения, концепция CRUD,
  • Проектирование базы данных, выбор column family
  • Сценарии использования HBase
  • Использование Apache Phoenix для HBase

5. Организация хранилища MPP NoSQL на примере Greenplum/ArenadataDB

• Концепция MPP и её реализация в Greenplum/ArenadataDB.
  • Загрузка и распределение данных. Сегментирование таблиц. Индексация
  • Внешние таблицы, реплицированные таблицы, consistent hashing
  • Оптимизация запросов, JOIN
  • Best practices
  • Сценарии использования

6. OLAP на колоночных базах данных на примере Yandex ClickHouse и Arenadata Quick Marts

• Особенности реализации
• Шардирование, партиционирование, индексация
• Сценарии использования